LLEGAR A LOS POBRES - documents.worldbank.orgdocuments.worldbank.org/curated/en/581141468137709358/pdf/347160... · internacional, medidas prácticas ... los pobres los servicios

LLEGARA LOS POBRESCon salud, nutricióny servicios de población

Qué funciona, qué no y por qué

“Ser pobre significa tener acumuladas las probabilidades en contra a cada paso: mayor probabilidad de enfermar, menor probabilidad de obtener atención, de ser tratados una vez se busca atención y de no tener capacidad para pagar las medicinas. Una vez más, los pobres pierden. Este nuevo importante trabajo ofrece a la comunidad para el desarrollo internacional, medidas prácticas, basadas en la evidencia, que pueden empoderar a los pobres para obtener los servicios de salud que necesitan y para llevar a los países pobres más cerca de lograr sus Objetivos de Desarrollo del Milenio.”

James W. WolfensohnEnviado especial para la desocupación de la Franja de GazaPresidente (1995-2005), Banco Mundial

“Los temas de salud preocupan a todos los individuos a un profundo nivel personal, en tanto que tienen fuertes efectos sobre la sociedad. Pocas cosas rinden mayores beneficios para la reducción de la pobreza, que las inversiones en el sector salud y en el acceso equitativo a los servicios de salud. Este libro presenta estrategias que pueden contribuir a un mayor desarrollo de intervenciones que lleguen a los pobres más efectivamente.”

María NorrfalkDirectora GeneralAgencia Sueca para la Cooperación para el Desarrollo Internacional

“A lo largo de las décadas, los programas globales de salud han tratado de reducir las desigualdades en la salud mediante la focalización en los pobres. Ha sido la creencia que la pobreza no es inevitable y que estar enfermo no es inevitable, aun si uno es pobre. Pero buena parte de la evidencia de que los programas están realmente llegando a los pobres ha sido decepcionante. La mayoría de evaluaciones ha mostrado que aun los programas que conscientemente se focalizan en los pobres, terminan brindando más beneficios para los ricos. La realidad triunfa sobre la intención. El mundo de la salud global tiene una deuda de gratitud con Gwatkin, Wagstaff y Yazbeck por proporcionar finalmente algunas noticias alentadoras.”

William H. FoegeConsejero Médico Senior, Programa Salud GlobalFundación Bill y Melinda Gates

“Una medida crucial del éxito de la cooperación para el desarrollo es si logramos ofrecer a los pobres los servicios básicos a los que tienen derecho. Esta publicación no sólo nos dice que esta meta es alcanzable, sino que también nos proporciona poderosas y prácticas razones extraídas de la experiencia. Recomiendo su lectura.”

Rob de VosSubdirector General para la Cooperación InternacionalMinisterio de Asuntos Exteriores, Países Bajos

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Editado porDavidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff y Abdo S. Yazbeck

Llegar a los Pob.ai 10/11/06 12:25:24 PM

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DAVIDSON R. GWATKIN

ADAM WAGSTAFF

ABDO S. YAZBECK

Editores

LLEGAR A LOS POBRESCon servicios de salud, nutrición y población¿Qué funciona, qué no y por qué?

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The findings, interpretations, and conclusions expressed herein are those of the author(s) anddo not necessarily reflect the views of the Executive Directors of The World Bank or thegovernments they represent.The World Bank does not guarantee the accuracy of the data included in this work. Theboundaries, colors, denominations, and other information shown on any map in this volumedo not imply any judgment concerning the legal status of any territory or the endorsement oracceptance of such boundaries.

Los resultados, interpretaciones y conclusiones expresados aquí son los del(los) autor(es) y noreflejan necesariamente las opiniones de los directores del Banco Mundial, o de los gobiernosque ellos representan.El Banco Mundial no garantiza la exactitud de los datos incluidos en este trabajo. Las fronteras,los colores, los nombres y otra información expuesta en cualquier mapa de este volumen nodenotan, por parte del Banco, juicio alguno sobre la condición jurídica de ninguno de los terri-torios, ni aprobación o aceptación de tales fronteras.

This work was originally published by the World Bank in English as Reaching the Poor with Health,

Nutrition, and Population Services, in 2005. This Spanish translation was arranged by Mayol Edi-ciones. Mayol Ediciones is responsible for the quality of the translation. In case of anydiscrepancies, the original language govern.

Publicado originalmente en inglés como: Reaching the Poor with Health, Nutrition, and Population Services,por el Banco Mundial, en 2005. La traducción al castellano fue hecha por Mayol Ediciones, editorialque es responsable de su precisión. En caso de discrepancias, prima el idioma original.

© 2005 Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento/Banco Mundial1818 H Street, NWWashington, DC 20433, USATeléfono 202 473 1000Internet: www.worldbank.orgCorreo electrónico: [email protected]

Todos los derechos reservados.

Para esta edición:© 2006, Banco Mundial en coedición con Mayol Ediciones S.A.

Calle 131A N° 56-62, Bogotá, ColombiaPBX: (571) 253 4047. Fax: (571) 271 2909

ISBN 958-97860-7-3

Traducción al castellano: Ricardo Argüello CuervoDiseño de cubierta: Banco MundialCoordinación editorial: María Teresa Barajas S.Edición y diagramación: Mayol Ediciones S.A.

Impreso y hecho en Colombia - Printed and made in Colombia

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CONTENIDO

PRESENTACIÓN XV

PREFACIO XVII

AGRADECIMIENTOS XIX

ABREVIATURAS, ACRÓNIMOS Y NOTAS SOBRE LOS DATOS XXI

Parte I

INTRODUCCIÓN 1

Capítulo 1¿POR QUÉ SE HICIERON LOS ESTUDIOS ORIENTADOS A LOS POBRES? 3

Abdo S. Yazbeck, Davidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff y Jumana Qamruddin

Capítulo 2¿CÓMO SE REALIZARON LOS ESTUDIOS ORIENTADOS A LOS POBRES? 27

Adam Wagstaff y Hugh Waters

Capítulo 3¿QUÉ ENCONTRARON LOS ESTUDIOS ORIENTADOS A LOS POBRES? 47

Davidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff y Abdo S. Yazbeck

Parte II

ESTUDIOS SOBRE ÁFRICA 63

Capítulo 4GHANA Y ZAMBIA: LOGRANDO LA EQUIDAD EN LA DISTRIBUCIÓN DE MOSQUITEROS

TRATADOS CON INSECTICIDA A TRAVÉS DE CONEXIONES CON CAMPAÑAS

DE VACUNACIÓN CONTRA SARAMPIÓN 65Mark Grabowsky, Nick Farrell, John Chimumbwa, Theresa Nobiya, Adam Wolkony Joel Selanikio

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vi Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

Capítulo 5KENIA: LLEGAR A LOS POBRES A TRAVÉS DEL SECTOR PRIVADO. UN MODELO

DE RED PARA EXPANDIR EL ACCESO A LOS SERVICIOS DE SALUD REPRODUCTIVA 81Dominic Montagu, Ndola Prata, Martha M. Campbell, Julia Walshy Solomon Orero

Capítulo 6SUDÁFRICA: ¿QUIÉN VA AL SECTOR PÚBLICO POR CONSEJERÍA Y EXÁMENES

VOLUNTARIOS DE VIH/SIDA? 95Michael Thiede, Natasha Palmer y Sandi Mbatsha

Parte III

ESTUDIOS SOBRE ASIA 111

Capítulo 7BANGLADESH: DESIGUALDADES EN LA UTILIZACIÓN DE SERVICIOS DE ASISTENCIAMÉDICA MATERNA. EVIDENCIA DE MATLAB 113

A.T.M. Iqbal Anwar, Japhet Killewo, Mahbub-E-Elahi K. Chowdhuryy Sushil Kanta Dasgupta

Capítulo 8CAMBOYA: UTILIZANDO LA CONTRATACIÓN PARA REDUCIR LA DESIGUALDADEN LA OFERTA DE ASISTENCIA MÉDICA PRIMARIA 131

J. Brad Schwartz e Indu Bhushan

Capítulo 9INDIA: EVALUANDO EL ALCANCE DE TRES SERVICIOS DE SALUD SEWA

ENTRE LOS POBRES 157M. Kent Ranson, Palak Joshi, Mittal Shah y Yasmin Shaikh

Capítulo 10INDIA: EFECTOS DE EQUIDAD DE MEJORAS DE CALIDAD SOBRE LA UTILIZACIÓNDE SERVICIOS DE SALUD Y LA SATISFACCIÓN DE LOS PACIENTES EN EL ESTADODE UTTAR PRADESH 181

David Peters, Krishna Rao y G. N. V. Ramana

Capítulo 11NEPAL: EL IMPACTO DISTRIBUTIVO DE ENFOQUES PARTICIPATIVOS EN LA SALUDREPRODUCTIVA PARA JÓVENES DESFAVORECIDOS 203

Anju Malhotra, Sanyukta Mathur, Rohini Pande y Eva Roca

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viiContenido

Parte IV

ESTUDIOS SOBRE AMÉRICA LATINA 231

Capítulo 11ARGENTINA: EVALUACIÓN DE CAMBIOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE BENEFICIOSDE POLÍTICAS DE SALUD Y NUTRICIÓN 233

Leonardo C. Gasparini y Mónica Panadeiros

Capítulo 13BRASIL: ¿LOS PROGRAMAS DE SALUD Y NUTRICIÓN ESTÁN LLEGANDOA LOS MÁS NECESITADOS? 269

Aluísio J. D. Barros, Cesar G. Victora, Juraci A. Cesar, Nelson Arns Neumanny Andréa D. Bertoldi

Capítulo 14PERÚ: ¿LA IDENTIFICACIÓN DE LOS POBRES ES EL PRINCIPAL PROBLEMA

PARA LLEGAR A ELLOS CON PROGRAMAS NUTRICIONALES? 295Martín Valdivia

SOBRE LOS AUTORES 323

CUADROS

2.1 Preguntas hechas por los estudios reportados en este volumen 302.2 Fuentes de datos utilizadas por los estudios, por capítulo 42

3.1 Características de los programas cubiertos en este volumen 48

4.1 Distribución de los hogares dentro de los distritos por quintil de riqueza,Ghana (Fase I) y Zambia (Fase II) 73

4.2 Propiedad de mosquiteros tratados con insecticida (MTI): Precampañareportada y poscampaña observada, por quintil de riqueza,Ghana (Fase I) y Zambia (Fase II) 74

4.3 Distribución del uso de mosquiteros tratados con insecticida (MTI)por quintil de riqueza, Ghana (Fase I) y Zambia (Fase II) 74

5.1 Tipos de proveedor de asistencia médica cubiertos en el estudio 855.2 Activos de los hogares de los grupos de población cubiertos en

el estudio 875.3 Características de los clientes y hogares entrevistados cubiertos

en el estudio 895.4 Logro educativo entre clientes y hogares cubiertos en el estudio 89

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viii Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

5.5 Razones de probabilidad: hogares que respondieron nunca habervisitado KMET y otros proveedores por servicios de planificación familiary salud reproductiva (FP/RH) 92

7.1 Utilización de servicios de asistencia médica materna, por posiciónsocioeconómica de la madre, 11.555 casos, Bangladesh, 1997-2001 120

7.2 Resultados de la regresión logística de los datos de la tarjeta pictóricapara correlatos sociodemográficos de atención especializada al naceren el área de servicio Icddr, B, Bangladesh, 1997-2001 123

A7.1 Puntajes de activos y factores en Matlab, Bangladesh 128A7.2 Partos, asistencia prenatal y cuidado posnatal en Matlab, Bangladesh 129

8.1 Distritos escogidos para la prueba de contratación de asistenciamédica de Camboya 133

8.2 Gasto recurrente anual promedio per cápita para modelos de asistenciamédica en la prueba de contratación, Camboya 135

8.3 Tamaños de muestra, estudio de Camboya 1408.4 Indicadores del servicio de salud: definiciones y metas de cobertura,

prueba de contratación externa, Camboya 1418.5 Cobertura del servicio de asistencia médica por distrito e indicador,

Camboya, encuestas de 1997 y 2001 1428.6 Cambios en la cobertura del servicio de asistencia médica por distrito

e indicador, Camboya, 1997-2001 1448.7 Índices de concentración, Camboya, encuestas de 1997 y 2001 1448.8 Cambio en los índices de concentración por distrito e indicador

de asistencia médica, Camboya, 1997-2001 1488.9 Resultados de la regresión probit, efectos marginales (dF/dx) en

la probabilidad de los servicios médicos recibidos en las encuestasde línea de base conjunta y de seguimiento, Camboya 150

9.1 Resumen de los tres servicios de salud SEWA cubiertos por el estudioLlegando a los pobres, India 160

9.2 Restricciones de demanda potencial y de oferta en la utilizaciónde servicios de SEWA Salud por los pobres 162

9.3 Porcentaje de los usuarios de todos los servicios en los tres decilesmás pobres 178

10.1 Actividades desarrolladas bajo el proyecto de desarrollo de sistemasde salud de Uttar Pradesh, 2000-2002 184

10.2 Visitas mensuales promedio nuevas de pacientes externos porinstalación en las instalaciones del proyecto y las de control, rondasde línea de base y de seguimiento, Uttar Pradesh 189

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ixContenido

10.3 Distribución del número promedio mensual de visitas nuevasde pacientes externos por instalación por grupo de riqueza y casta,Uttar Pradesh 190

10.4 Puntajes promedio de satisfacción de los clientes por ronda de encuestay tipo de instalación, Uttar Pradesh 192

10.5 Puntajes promedio de satisfacción por grupo de riqueza y castapara sitios del proyecto y de control en la línea de base y seguimiento,Uttar Pradesh 193

A10.1 Distribución de pacientes externos nuevos muestreados paralas encuestas de línea de base y de seguimiento, Uttar Pradesh 196

A10.2 Distribución porcentual de activos de los hogares, muestrasde Uttar Pradesh 197

A10.3 Características de base de todos los pacientes externos en las encuestasde línea de base y de seguimiento, Uttar Pradesh 198

A10.4 Distribución de pacientes externos nuevos muestreados, por grupode riqueza y casta en las instalaciones del proyecto y en las de controlen la línea de base (1999) y en el seguimiento (2003), Uttar Pradesh 199

A10.5 Múltiples modelos de regresión lineal para puntajes de satisfacción,para Uttar Pradesh 200

11.1 Muestras y submuestras de la encuesta de adolescentes, Nepal 20911.2 Medias y distribuciones de la muestra para las variables en el análisis,

Nepal 21311.3 Cuidado prenatal: resultados de regresión, sitios del estudio

y de control, Nepal 21611.4 Parto en institución: resultados de regresión, sitios del estudio

y de control, Nepal 21811.5 Conocimiento de la transmisión del VIH/SIDA: estudio rural y sitios

de control, Nepal 221A11.1 Fuentes de datos, muestras e instrumentos de investigación, Proyecto

Nepal Adolescente 229

A12.1 Encuestas de medición de estándares de vida, observacionesy población representada por la muestra. Argentina, 1997 y 2001 253

A12.2 Ingreso medio por decil, Argentina, 1997 y 2001 253A12.3 Distribución del ingreso por decil e índices de desigualdad,

Argentina, 1997 y 2001 254A12.4 Medidas de pobreza, Argentina, 1997 y 2001, línea de pobreza oficial 254A12.5 Población y población infantil por quintiles de ingresos equivalentes

de los hogares, Argentina, 1997 y 2001 255A12.6 Asistencia prenatal por quintiles de ingresos equivalentes

de los hogares, Argentina, 1997 y 2001 256A12.7 Partos atendidos por quintiles de ingresos equivalentes de los hogares,

Argentina, 1997 y 2001 257

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x Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

A12.8 Visitas a un médico por quintiles de ingresos equivalentesde los hogares, Argentina, 1997 y 2001 258

A12.9 Medicinas por quintiles de ingresos equivalentes de los hogares,Argentina, 1997 y 2001 259

A12.10 Hospitalizaciones por quintiles de ingresos equivalentesde los hogares, Argentina, 1997 y 2001 259

A12.11 Vacunas por quintiles de ingresos equivalentes de los hogares,Argentina, 1997 260

A12.12 Leche para bebés en hospitales por quintiles de ingresos equivalentesde los hogares, Argentina, 1997 y 2001 261

A12.13 Alimento en jardines infantiles por quintiles de ingresos equivalentesde los hogares, Argentina, 1997 y 2001 261

A12.14 Comidas en centros de alimentación local por quintilesde ingresos equivalentes de los hogares, Argentina, 1997 y 2001 262

A12.15 Índices de concentración, programas de salud y nutrición,Argentina, 1997 y 2001 263

A12.16 Descomposición agregada de resultados incidencia, servicios de salud,Argentina, 1997 y 2001 264

A12.17 Descomposición agregada de resultados incidencia, programasde nutrición, Argentina, 1997 y 2001 266

A12.18 Descomposiciones microeconométricas (microsimulaciones): cambieen el valor absoluto del índice de concentración, Argentina, 1997-2001 267

13.1 Prevalencia y desigualdad de vacunación incompleta entre niñosde 12 meses y mayores, por quintil de riqueza, Brasil DHS (1996)y estudio de Sergipe (2000) 278

13.2 Proporción de madres que reciben asistencia prenatal inadecuada(criterio de Kessner) por quintil de riqueza, tres estudios, Brasil 279

13.3 Cobertura de la Pastoral del Niño por quintil de riqueza y por puntajeZ del peso para la edad para los niños, Criciúma, 2003 281

13.4 Cobertura del Programa de Salud de la Familia (PSF) por quintilde riqueza, Porto Alegre (2003) y Sergipe (2000) 284

14.1 Presupuesto total para programas públicos alimentarios escogidos,Perú, 1998-2000 298

14.2 Análisis resumido de programas públicos alimentarios escogidos, Perú 30214.3 Cobertura de programas sociales escogidos por quintil de gasto

per cápita, Perú 30914.4 Tasas de mermas estimadas y de baja cobertura, programas públicos

escogidos, Perú 31014.5 Tasas de merma bajo conjuntos alternativos de restricciones,

programas públicos escogidos, Perú 311A14.1 Errores de focalización y la línea de pobreza, programas públicos

seleccionados, Perú 320A14.2 Efectos marginales por quintil, programas Vaso de Leche y Desayuno

Escolar, Perú, 1997-2000 320

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xiContenido

GRÁFICOS

1.1 Proporción de beneficios de los gastos del servicio de salud del gobiernoque van a los quintiles de más bajos y más altos ingresos, 21 países 5

1.2 Tasas de mortalidad para infantes menores de cinco años entrelos quintiles de ingreso más bajos y más altos, 56 países 6

1.3 Uso de servicios básicos de salud maternal e infantil para los quintilesde ingreso más bajos y más altos, más de 50 países 7

2.1 Mermas y subcobertura en la focalización en un programa de exenciónde pago 31

2.2 Cambios en la distribución de niños de peso inferior al normal, Ceará,Brasil 33

2.3 Curvas de concentración que muestran cambios en la distribuciónde niños de peso inferior al normal, Ceará, Brasil 35

4.1 Propiedad de mosquiteros tratados con insecticida (MTI) porlos hogares, según posición socioeconómica, Ghana y Zambia 72

5.1 Distribución de residentes de áreas donde se localizan los miembrosde KMET, por quintil de riqueza 90

5.2 Distribución de clientes miembros y no miembros de KMET,por quintil de riqueza 91

6.1 Puntajes de activos de las aldeas comparados con los quintilesde riqueza de la Encuesta demográfica y de salud urbana, Sudáfrica 100

6.2 Puntajes de activos de pacientes, comparados con quintiles urbanosde riqueza, Sudáfrica 101

6.3 Puntajes de activos de pacientes comparados con quintiles de riquezade las aldeas, Sudáfrica 102

7.1 Área de vigilancia demográfica y de salud, Matlab Icddr-B,Bangladesh 115

7.2 Servicios obstétricos en el área de servicio Icddr-B, por lugarde servicio, 12.080 nacimientos, Bangladesh, 1997-2001 119

7.3 Tendencias en el acceso a servicios especializados por quintilde riqueza, 11.555 casos, Bangladesh, 1997-2001 121

8.1 Cambios en la tasa de cobertura de la asistencia médica, estudio deCamboya, 1997–2001 142

8.2 Cambios en el índice de concentración por indicador de asistenciamédica y modelo, estudio de Camboya 147

9.1 Distribución de frecuencia de usuarios urbanos de SEWA Saludpor deciles de puntuación del índice de estatus socioeconómico 169

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xii Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

9.2 Curvas de concentración de la utilización de servicios de SEWA Salud,Ciudad de Ahmedabad 170

9,3 Distribución de frecuencia de usuarios rurales de SEWA Saludpor deciles de puntuación del índice de estatus socioeconómico 171

9.4 Curvas de concentración de la utilización de servicios de SEWA Salud,áreas rurales (Vimo SEWA 2003 como estándar de referencia) 172

10.1 Diseño del estudio y muestra, Uttar Pradesh 18510.2 Diferencia de diferencias en nuevas visitas mensuales promedio

al proyecto y a las instalaciones de salud de control, para pacientesde los grupos de más baja y más alta riqueza, Uttar Pradesh 191

10.3 Diferencia de diferencias en los puntajes promedio de satisfacciónde los pacientes del proyecto y de las instalaciones de salud de control,por grupo de riqueza, Uttar Pradesh 194

11.1 Puntos de corte de quintiles de riqueza, Nepal 21511.2 Parto en una instalación médica: embarazo por primera vez, mujeres

jóvenes casadas, pobres y no pobres, Nepal 21911.3 Conocimiento de por lo menos dos modos de transmisión de VIH,

por cuartil de riqueza, mujeres y hombres jóvenes de edades 14 a 21,Nepal 220

12.1 Ingreso disponible promedio, Argentina, 1980-2002 23512.2 Coeficientes de Gini para ingresos per cápita por hogar,

Gran Buenos Aires, 1980-2002 23712.3 Coeficientes de Gini para ingresos per cápita por hogar, Gran Buenos

Aires, 1980-2002 23712.4 Uso de asistencia prenatal, Argentina 24012.5 Curvas de concentración, servicios de salud, Argentina, 1997 24512.6 Curvas de concentración, programas de vacunación, Argentina, 1997 24512.7 Curvas de concentración, visitas a un médico y vacunación de BCG,

Argentina, 1997 24612.8 Curvas de concentración, programas de nutrición, Argentina, 1997 24612.9 Curvas de concentración, asistencia prenatal, partos asistidos,

medicinas y hospitalizaciones, 1997 y 2001 24712.10 Curvas de concentración, programas de nutrición, 1997 y 2001 248

13.1 Distribución de la población cubierta por la Pastoral del Niño,por quintil de riqueza y puntaje Z del peso para la edad, indicandoenfoque del programa (incidencia), Criciúma, 1996 280

13.2 Distribución del estatus de riqueza para residentes de áreas cubiertaspor el programa de salud familiar (PSF), Porto Alegre y Sergipe y parausuarios de PSF, Porto Alegre 283

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xiiiContenido

13.3 Modelo simple de utilización del servicio de salud 28513.4 Porcentaje de población que fracasó en buscar o recibir atención

médica en la primera tentativa, por quintil de riqueza,Porto Alegre, 2003 286

13.5 Dónde buscaron asistencia médica por primera vez los entrevistadosdurante los 15 días previos, por quintil de riqueza, Porto Alegre, 2003 288

13.6 Uso de la asistencia médica primaria entre usuarios de un serviciode salud en los 15 días previos, por quintil de riqueza y coberturadel seguro de salud, Porto Alegre, 2003 289

14.1 Tamaño de los programas públicos seleccionados, Perú, 2000 29914.2 Curvas de concentración, los programas públicos alimentarios

seleccionados, Perú, 2000 31214.3 Curvas de concentración, beneficiarios y población objetivo,

programas públicos seleccionados, Perú, 2000 31314.4 Efectos marginales y medios, programas Vaso de Leche y Desayuno

Escolar, Perú, 2000 315

A14.1 Cobertura de los programas Vaso de Leche y Desayuno Escolar,por quintil, región y año, Perú 321

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PRESENTACIÓN

Los pobres sufren de niveles mucho más altos de mala salud, mortalidad y desnutri-ción que los que están en mejor situación económica, y su inadecuada salud es uno delos factores que en primer lugar los mantienen pobres o que los ha hecho pobres. Lasalud de los pobres debe ser un asunto de la mayor preocupación para cualquiera queesté comprometido con el desarrollo equitativo, desde los responsables de tomar de-cisiones de política hasta los proveedores de servicios.

Los servicios de salud pueden hacer una contribución importante a unas mejorescondiciones de salud entre grupos desfavorecidos. Sin embargo, como el contenidode este volumen lo aclara, los servicios de salud sostenidos por los gobiernos y poragencias como la nuestra, con demasiada frecuencia fracasan en llegar a estas perso-nas que más los necesitan.

Esto no es aceptable, ni necesita ser aceptado. Los estudios presentados aquí seña-lan numerosas estrategias que pueden ayudar a los programas de salud a llegar a lospobres mucho más efectivamente que en la actualidad. Al hacerlo, refuerzan fuerte-mente los mensajes del Informe sobre el Desarrollo Mundial 2004 y otras publicacionesrecientes, acerca de la importancia y la posibilidad de hacer que los servicios trabajenmejor para los pobres.

Los lectores se harán, sin duda, diferentes opiniones acerca de cuáles de estas es-trategias son las más prometedoras para unas condiciones particulares –si, por ejem-plo, lo mejor para uno sería seguir el enfoque de Brasil de buscar cobertura universalpara los servicios de salud básicos, la estrategia de Camboya de contratar organizacio-nes no gubernamentales, el desarrollo de programas participativos en Nepal, o al-gún otro enfoque. Esto se espera y es bienvenido. Esperamos una discusiónvigorosa y productiva en asuntos como éstos, para construir sobre las importantesconclusiones básicas presentadas aquí: que es posible un mejor desempeño.

Esperamos también que los lectores tomen de corazón el mensaje igualmente im-portante de que es necesario un mejor desempeño. A la luz de la evidencia presenta-da aquí, claramente no es seguro asumir que los proyectos de salud importantes ydirigidos a los pobres están realmente sirviéndoles. Por ejemplo, las mujeres pobres

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xvi Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

necesitan desesperadamente mejor asistencia para el parto de la que ahora reciben.Pero las iniciativas que llegan principalmente a quienes están mejor –como el progra-ma institucional de partos cubierto por el estudio de Bangladesh en este volumen– sequedan muy cortas para llenar esta necesidad. Como esta descripción muestra, elsupuesto de que los programas llegan a los pobres debe ser remplazado con la vigi-lancia para asegurar que lo hagan.

En resumen, para llegar a los pobres es necesario y posible un mejor desempeño.Estos son los dos mensajes de este volumen, que debemos estar discutiendo con nues-tros colegas. Estamos complacidos de compartirlos con otros lectores, en la esperanzay con la anticipación de que ellos también los encontrarán valiosos.

Jacques F. Baudouy, David Fleming,director Departamento de Salud, Nutrición director Estrategias Globales de Saludy Población, Banco Mundial Fundación Bill y Melinda Gates

Anders Molin, Aagje Papineau Salm,jefe División de Salud coordinador Grupo de Trabajo Ministerial, SidaAgencia Sueca de Cooperación y Salud Reproductivapara el Desarrollo Internacional (Ex jefe, Unidad de Política Social)

Ministerio Holandés de Asuntos Exteriores

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xviiAbreviaturas, acrónimos y notas sobre los datos

PREFACIO

Este volumen presenta once estudios de caso que documentan cuán bien o cuán mallos programas de salud, nutrición y población se han desempeñado para llegar a losgrupos desfavorecidos. Los estudios fueron comisionados por el Programa orientadoa los pobres, que fue emprendido por el Banco Mundial en cooperación con la Funda-ción Bill y Melinda Gates y los gobiernos de los Países Bajos y Suecia, en un esfuerzopor encontrar mejores maneras de asegurar que esos programas de salud, nutrición ypoblación beneficien a los más necesitados.

Los estudios de caso, reforzados por otros materiales reunidos por el Programaorientado a los pobres, demuestran claramente que los programas de salud puedenllegar a los pobres mucho mejor de lo que actualmente lo hacen. Esperamos que losresponsables de tomar decisiones de política reciban este mensaje de corazón y queencuentren útiles las experiencias reportadas aquí, conforme traten de desarrollar lasestrategias más efectivas requeridas para asegurar que los pobres compartan plena-mente las mejoras en salud.

Davidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff y Abdo S. Yazbeck

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Muchas personas e instituciones han proporcionado inapreciable ayuda para la pre-paración de este volumen. La Fundación Bill y Melinda Gates, los gobiernos de losPaíses Bajos y Suecia, y el Presupuesto de Apoyo a la Investigación del Banco Mun-dial, proporcionaron generoso apoyo financiero. Kathleen Lynch fue una especial-mente efectiva editora del proyecto, Jumana Qamruddin sirvió con su típica eficienciacomo analista de operaciones del proyecto y Hugh Waters fue generoso con su conse-jo técnico. Shanta Devarajan y Maureen Lewis contribuyeron con valiosos insumos yapoyo en su capacidad de economistas jefes de la Red de Desarrollo Humano delBanco Mundial; Jacques Baudouy y Christopher Lovelace igualmente colaboraron yapoyaron como directores del Departamento de Salud, Nutrición y Población del Ban-co, y los directores de sector del departamento Kei Kawabata y Helen Saxenian pro-porcionaron ayuda importante. Abbas Bhuiya, Hilary Brown, Norberto Dachs y TimEvans participaron en la selección de los estudios a ser incluidos en el Programa orien-tado a los pobres. Los revisores de los manuscritos producidos en el programa, inclu-yeron a Howard Barnum, David Bishai, Abbas Bhuiya, Christy Hanson, Kara Hanson,James Knowles, Michael Koenig, Saul Morris, David Sahn, William Savedoff, CesarVictora, Eddy van Doorslaer y Stephen Younger. Abbas Bhuiya, Franc Nyonator, Ce-sar Victora, y Hugh Waters fueron los miembros de un panel externo de revisión en laconferencia Llegar a los pobres que llevó a cabo una evaluación temprana de las con-clusiones del estudio.

AGRADECIMIENTOS

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ABI Análisis beneficio-incidenciaACP Análisis de componentes principalesAEE Área estándar de enumeraciónAOE Atención obstétrica esencialAOEm Atención obstétrica de emergenciaAP Asistencia prenatalAPN Atención posnatalBasD Banco Asiático de DesarrolloBCG* Vacuna Bacille Calmette-Guérin (tuberculosis)CBMI Centro de bienestar materno-infantilCCS Centro comunitario de saludCDA Comité de desarrollo aldeano (Nepal)CEIM Conjunto de encuestas de indicadores múltiples (Unicef)CEV Consejería y exámenes voluntariosCNCM Centro Nacional de Control de Malaria (Zambia)CSP Centro de salud primariaCSBF Centro de salud y bienestar familiarCST Complejo de salud del ThanaDDD Diferencia de diferenciasDERP Documento de estrategia para la reducción de la pobreza (Banco Mun-

dial)DGF Discusión de grupo focalEADS Equipo administrativo de distrito de saludEDS Encuesta de demografía y saludEMEV Encuestas de medición de estándares de vidaEMNH Encuesta a la muestra nacional de hogares (Brasil)ENSF Encuesta nacional de salud familiar (India)ES Estatus socioeconómicoESGP Encuesta de seguimiento del gasto público

ABREVIATURAS, ACRÓNIMOS Y NOTAS SOBRE LOS DATOS

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xxiiiAbreviaturas, acrónimos y notas sobre los datos

PSF Programa de salud de la familia (Brasil)SCRZ Sociedad de la Cruz Roja de ZambiaSEWA* Asociación de Mujeres Autoempleadas (India)SIR Salud infantil y reproductivaSPR Vacuna contra sarampión, paperas y rubéolaSR Salud reproductivaStpan Secretaría Técnica de Política Alimentaria Nutricional (Perú)SUS Sistema único de salud (Brasil)SVDS Sistema de vigilancia demográfica y de saludTaraa Terapia anti-retroviral altamente activaTDO Tratamiento directamente observado, vía corta (tuberculosis)TICS Trabajador de investigación comunitaria en saludTMB5 Tasa de mortalidad para niños menores de 5 añosTMM Tasa de mortalidad maternaUAM Unidad de atención maternaUE Unión EuropeaUnicef Fondo de Naciones Unidas para la InfanciaUphsdp* Proyecto para el desarrollo de sistemas de salud de Uttar PradeshUsaid* Agencia de Estados Unidos para el desarrollo internacionalVBF Visitador de bienestar familiarVCR Voluntario de la Cruz RojaVDPT Vacuna para la difteria, tos ferina y tétanosVSIF Voluntario de salud infantil y familiar

* Por sus iniciales en inglés.Nota: Todos los montos en dólares son dólares corrientes de EE.UU., a menos que seespecifique de otro modo.

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xxii Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

ESM Encuesta mundial de saludFICR Federación Internacional de las Sociedades de la Cruz Roja y la Me-

dia Luna RojaFoncodes Fondo de Inversión Social (Perú)FPNU Fondo de Población de las Naciones UnidasGBA Gran Buenos AiresHD Hospital distritalHFD Hospital femenino de distritoIBGE Instituto Brasileño de Geografía y EstadísticaIC Índice de concentraciónIcddr-B* International Centre for Diarrhoeal Research, Bangladesh

(Centro Internacional para la Investigación de EnfermedadesDiarreicas, Bangladesh)

Ifpri International Food Policy Research Institute(Instituto Internacional de Investigación sobre Política Alimentaria)

IICP Instituto Internacional de Ciencias de la PoblaciónIndec Instituto Nacional de Estadística y Censos (Argentina)KMET Kisumu Medical and Educational Trust (Kenya)

Fondo Médico y Educativo Kisumu (Kenia)MIEI Manejo integrado de enfermedades de la infanciaMTI Mosquiteros tratados con insecticidaODM Objetivos de Desarrollo del Milenio, Naciones UnidasOMDS Oficial médico y de distrito de saludOMS Organización Mundial de la SaludONG Organización no gubernamentalOPS Organización Panamericana de la SaludPacfo Programa de complementación alimentaria para grupos en mayor

riesgo (Perú)PAI Programa de alimentación infantil (Perú)Paism Programa de atención integral a la salud de la mujer (Brasil)Panfar Programa de atención nutricional para familias en alto riesgo (Perú)PAV Programa ampliado de vacunaciónPdssup Proyecto de Desarrollo de Sistemas de Salud de Uttar Pradesh (India)PF/SR Planificación familiar y salud reproductivaPOP Programa orientado a los pobresPNNT Programa nutricional para la niñez temprana (Perú)PPAE Países pobres altamente endeudadosPromudeh Ministerio de Promoción de la Mujer y el Desarrollo Humano (Perú)Pronaa Programa Nacional de Asistencia Alimentaria (Perú)Pronoei Programas no escolarizados de educación inicial (Perú)

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PARTE I

INTRODUCCIÓN

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CAPÍTULO 1

¿POR QUÉ SE HICIERON LOS ESTUDIOS

ORIENTADOS A LOS POBRES?

Abdo S. Yazbeck, Davidson R. Gwatkin,

Adam Wagstaff y Jumana Qamruddin

Pocos de los recursos gastados en el sector de la salud llegan a los pobres. Este hechoestá siendo gradualmente reconocido por los responsables de tomar decisiones depolítica del sector de la salud y por la comunidad para el desarrollo internacional.Una masa de evidencia empírica rápidamente creciente, ha expuesto como inexactacualquier suposición de que gastar en salud necesariamente significa llegar y servir alos pobres.

El reconocimiento de que los servicios no llegan a los pobres, a pesar de ser pode-roso motivo para la reforma y el cambio, no señala por sí mismo una dirección para elcambio. Para identificar el tipo de cambio requerido, es necesario entender qué fun-ciona para llegar a los pobres, y por qué funciona, para demostrar a los responsablesde tomar decisiones de política formas de hacer el sector de la salud más equitativo. ElPrograma orientado a los pobres (POP) está explorando estos dos asuntos –qué fun-ciona y por qué– con la meta de identificar estrategias prometedoras.

Los 11 casos resumidos en los capítulos 4 a 14 de este volumen, presentan losresultados de investigaciones de evaluación comisionadas por el POP en un esfuerzopor llenar las brechas en el conocimiento acerca de qué tipos de programa llegan a lospobres más efectivamente. Este capítulo y los dos siguientes proporcionan el contex-to para los estudios. El capítulo 2 explica las técnicas empíricas de evaluación utiliza-das; el capítulo 3 resume los tipos de programa cubiertos, proporciona una visióngeneral de las conclusiones y hace algunas sugerencias acerca de las implicaciones depolítica.

LO PRINCIPAL DE LA EVIDENCIA EMPÍRICA

Mucha de la investigación inicial sobre este tema trató sobre el alcance con el cual elgasto público en asistencia médica llega a los grupos de más bajos ingresos. Parte delos primeros estudios de este tipo se hicieron en Asia oriental, en Indonesia y Malasia.Los resultados para el 20% inferior de la población –el quintil más pobre– en estos dospaíses fueron muy diferentes. Mientras que en Indonesia en 1987 sólo el 12% de la

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4 Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y población

totalidad del gasto público en salud fue al quintil más pobre (Van de Walle, 1994), enla vecina Malasia en 1984 la proporción estaba acerca del 30% (Hammer, Nabi yCercone, 1995).

Investigación en la región de África, emprendida a comienzos de la década de losnoventa (analizada en Castro-Leal y otros 1999), confirmó que la experiencia de In-donesia es mucho más típica para esa región que lo es la de Malasia. El gasto de públi-co en salud se encontró que favorecía los grupos de altos ingresos en Costa de Marfil(1995), Ghana (1992 y 1994), Guinea (1994), Kenia (1992), Madagascar (1993), Sudáfrica(1994) y Tanzania (1992-93). La orientación del gasto en salud pública no era muydiferente en Asia del sur, donde estudios en India (1994-95) y Bangladesh (2000) mos-traron que los patrones de gasto beneficiaban principalmente a los no pobres (BAD-Banco Mundial, 2001; Mahal y otros, 2004).

Un más completo pero similar patrón surgió del Informe sobre el Desarrollo Mundial

2004: Servicios para los pobres. El informe incluyó una revisión y resumen de todos losestudios disponibles sobre la extensión en la cual la salud y los servicios educativospúblicamente financiados, llegan a grupos económicos diferentes (Filmer, 2003; Ban-co Mundial, 2003). Los resultados para el gasto público en salud se resumen en elgráfico 1.1. En los 21 estudios de país, el quintil de población de más alto ingresorecibió, en promedio, alrededor del 25% de la subvención del gasto total de asistenciamédica del gobierno, mientras el quintil más pobre recibió sólo alrededor del 15%. En15 de los 21 casos, los patrones de gasto favorecieron los grupos de más altos ingresos.En sólo 4 países (Argentina, Colombia, Costa Rica y Honduras) los patrones de gastomostraron una subvención más grande yendo a los pobres.

Esta realidad de que los servicios de salud benefician principalmente a quienesestán mejor, surge con similar claridad de exámenes recientes del supuesto relacionadode que los programas que se dirigen a “las enfermedades de los pobres” es probable quebeneficien principalmente a los pobres (Gwatkin, 2001). La evidencia sobre el gastopúblico en salud resumida por Filmer (2003), muestra que los servicios (flexiblementeclasificados como asistencia médica primaria) que tienden a enfocarse en enfermeda-des contagiosas y en otros asuntos de salud maternal e infantil, que son particularmen-te predominantes entre grupos desfavorecidos, favorecen menos a quienes están mejorque lo que es el caso para el cuidado secundario y terciario. Pero, aunque tales serviciospuedan ser generalmente menos en pro de los ricos que otros, sólo raramente son enpro de los pobres. Evidencia adicional proviene de 45 Encuestas Demográficas y deSalud (EDS) analizadas por el Banco Mundial (Gwatkin y otros, 2000,) que indica queservicios a los que se da alta prioridad en nombre de la equidad (por ejemplo,rehidratación oral para la diarrea infantil, partos asistidos y vacunación infantil) es másprobable que sean capturados por quienes están mejor que por los pobres.

El Banco Mundial completó recientemente un re-análisis de la segunda fase deéstas y 33 EDS adicionales, para un total de 78 encuestas y 56 países. Una lista

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5¿Por qué se hicieron los estudios orientados a los pobres?

ampliada de más de cien indicadores se utilizó, cubriendo un amplio rango deresultados de salud, nutrición y de población; el uso de servicios de salud, nutri-ción y población; y los determinantes de los resultados y del uso de los servicios.(Los países y los indicadores se listan en los Anexos 1.1 y 1.2.) Para 22 de los 56países, más de una encuesta fue analizada, permitiendo un examen de las tenden-cias así como de los niveles.1

Los gráficos 1.2 y 1.3, basados en las encuestas más recientes disponibles para los56 países, ilustran las brechas pobres-ricos en resultados de salud (mortalidad infan-til) y uso de una gama de servicios de salud. Es claro que los resultados de salud y usode servicios están estrechamente relacionados con la posición económica. Para losresultados (gráfico 1.2), la relación es inversa: entre más bajo el estatus económico delgrupo, más alta es la mortalidad para infantes menores de cinco años (TMB5). En cua-tro de las seis regiones mostradas, la TMB5 (medida como por el promedio simple para

GRÁFICO 1.1

PROPORCIÓN DE BENEFICIOS DE LOS GASTOS DEL SERVICIO DE SALUD DEL GOBIERNO

QUE VAN A LOS QUINTILES DE MÁS BAJOS Y MÁS ALTOS INGRESOS, 21 PAÍSES

Fuente: Filmer, 2003.

Nota: Los 21 países cubiertos son Argentina, Armenia, Bangladesh, Bulgaria, Colombia, Costa Rica, Costa de Marfil,

Ecuador, Ghana, Guinea, Honduras, India (Uttar Pradesh), India (todo el país), Indonesia, Kenia (rural), Madagascar,

Nicaragua, Sudáfrica, Sri Lanka, Tanzania y Vietnam.

1 Información adicional acerca de este re-análisis de los estudios sobre las EDS, incluyendo todos los

datos producidos, está disponible en la sección “Country Data” del sitio web sobre Pobreza y Salud del

Banco Mundial, www.worldbank.org/povertyandhealth.

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los países en la región) era más de dos veces más alta para el 20% más pobre de lapoblación que para el quintil menos pobre. El patrón opuesto prevalece para el usode los servicios de salud, que está relacionado directamente con la posición económi-ca: entre más bajo el estatus económico de un grupo, menos utiliza los servicios desalud. Aunque todos los ocho servicios listados en el gráfico 1.3 representan interven-ciones primarias de atención que se incluyen típicamente en iniciativas para llegar alos pobres, la tasa de cobertura de cada una es notablemente más alta para el grupo demás altos ingresos. En promedio, la cobertura de los ocho servicios es cerca de dostercios más alta para el 20% menos pobre de la población que para el más pobre.

Los estudios en los cuales se basan los gráficos 1.2 y 1.3 dan poca indicación de quetales disparidades estén disminuyendo. Es necesario tener precaución para interpre-tar la información acerca de tendencias en las disparidades, a la luz de las muchas

GRÁFICO 1.2

TASAS DE MORTALIDAD PARA INFANTES MENORES DE CINCO AÑOS ENTRE LOS QUINTILES

DE INGRESO MÁS BAJOS Y MÁS ALTOS, 56 PAÍSES

Fuente: Gwatkin y otros, 2005.

Nota: Basado en Encuestas demográficas y de salud realizadas entre 1990 y 2001; fecha promedio, 1997.

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maneras diferentes en que éstas se pueden medir, el reducido tamaño de las muestraspara algunos de los indicadores de mayor interés y del tiempo corto entre las fechasde encuesta (generalmente cinco años o menos) en los países con dos o más encuestasdisponibles.

No obstante, tal análisis, en la forma como es posible hacerlo, da sólo limitadarazón para el optimismo. Por ejemplo, un estudio que utiliza los datos de una EDS

encontró que en los países cubiertos, la brecha relativa en la TMB5 entre el quintilmenos pobre y el más pobre aumentó durante la década de los noventa. “Esta mejoradesigual en la sobrevivencia se debió a que la disminución de la mortalidad infantilfue mucho más alta para el quintil superior que para el inferior. Con demasiada fre-cuencia, el quintil inferior no experimentó mejora apreciable en TMB5” (Minujin y De-lamonica, 2004, p. 348). En la medida en que las disparidades en resultados de salud y

GRÁFICO 1.3

USO DE SERVICIOS BÁSICOS DE SALUD MATERNAL E INFANTIL PARA LOS QUINTILES

DE INGRESO MÁS BAJOS Y MÁS ALTOS, MÁS DE 50 PAÍSES

Fuente: Gwatkin y otros, 2005.

Nota: Basado en Encuestas de demografía y salud realizadas entre 1990 y 2001; fecha promedio, 1997. El número de

países cubiertos varía de 51 a 56, dependiendo del tipo de servicio de salud. IRA, infección respiratoria aguda.

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en el acceso a servicios de salud se hacen evidentes, surge la pregunta: ¿qué se puedehacer al respecto?

DE LA EVIDENCIA PARA EL LLAMADO A LA EVIDENCIA PARA LA ACCIÓN

Aunque aún no completamente apreciada en círculos de la política de salud, la evi-dencia empírica en proceso de acumulación, resumida en la sección anterior, ha llega-do a ser bastante bien conocida para empezar a hacerse sentir. El resultado ha sido unmayor trabajo en dos temas: (a) la documentación y medición de desigualdades enlos resultados de salud y en el uso de los servicio de salud, especialmente con respec-to a desigualdades en la posición económica, y (b) la identificación de estrategias parareducir esas desigualdades.

La documentación de las desigualdades

El trabajo en la documentación ha sido impulsado por el descubrimiento de que lainformación sobre los activos de los hogares –por ejemplo, la propiedad de artículostan comunes como bicicletas y radios, y fuentes de agua y combustible– puede serutilizada en lugar de los ingresos o el consumo para valorar la posición económica delas familias (Filmer y Pritchett, 2001; para detalles técnicos, ver el capítulo 2 en estevolumen). Debido a que los activos son mucho más fáciles de medir por encuestas dehogares que los ingresos o el consumo, esta innovación hizo posible examinar lasdesigualdades económicas en el estatus de salud y el uso de los servicios. El enfoqueprevio en las desigualdades en salud atribuibles al género, a la posición educativa, a lareligión y al domicilio pudo, por tanto, ser ensanchado.

La aplicación del método de medición de activos, no sólo permitió el análisis de ladistribución de resultados de salud y de resultados de los sistemas de salud en en-cuestas como los estudios basados en EDS de Gwatkin y otros (2000); también abrió lapuerta para que otras agencias incluyeran preguntas sobre activos en sus encuestas yasí emprender su propio análisis distributivo. Entre las agencias que han patrocinadolos más importantes programas de encuestas de hogares que han hecho esto reciente-mente, están el Fondo de Naciones Unidas para la Infancia (Unicef) y la OrganizaciónMundial de la Salud (OMS). A lo largo de los últimos años, preguntas sobre activos hansido añadidas al conjunto de encuestas de indicadores múltiples (CEIM) de Unicef y ala encuesta mundial de salud (EMS) de la OMS.2 A la fecha, la OMS planea la prontadivulgación de los datos de la EMS sobre el estatus de salud y la información sobre eluso de los servicios por quintil económico. Ésta promete ser una contribución impor-

2 Para información adicional ver, para los CEIM, http://www.childinfo.org/y para la ESM, http://

www3.who.int/whs/.

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tante, como quiera que la EMS contiene una gran información acerca de la salud adul-ta y las enfermedades crónicas que no está incluida en las EDS, orientadas a la saludmaternal e infantil. Las tabulaciones sobre distribución de los datos de la CEIM, yadisponibles en el sitio web de Unicef, proporciona información muy valiosa sobrepaíses y sobre temas como trabajo infantil que la EDS y la EMS no incluyen.3

Identificación de estrategias para reducir las desigualdades

La preocupación entre los responsables de tomar decisiones de política acerca delmejoramiento de la equidad en materia de salud, ha crecido más rápido que su cono-cimiento de cómo aproximarse a ello. Esta dicotomía ha intensificado la necesidad dey el interés en opciones de política y estrategia, que puedan ayudarles a realizar susaspiraciones.

Como ilustración de la promesa y de las limitaciones de la creciente preocupaciónde política sobre la equidad en la salud, hay dos iniciativas internacionales: los docu-mentos de estrategia para la reducción de la pobreza (DERP) y los Objetivos de Desa-rrollo del Milenio (ODM).

Los DERP son preparados por los gobiernos de países pobres para calificar para elalivio de deuda bajo el programa Países Pobres Altamente Endeudados (PPAE), patro-cinado por el Fondo Monetario Internacional (FMI) y el Banco Mundial.4 Estas estrate-gias están orientadas a enfocarse en el alivio de la pobreza para asegurar que losrecursos adicionales que se hacen disponibles sean utilizados para ese propósito. Eva-luaciones tempranas en el sector de la salud, sin embargo, indicaron que los compo-nentes de salud de los DERP fallaban en gran parte en enfocarse sobre la pobreza. Porejemplo, una evaluación de las versiones provisionales de los primeros 23 DERP en-contró que había un “limitado énfasis en los pobres, los supuestos beneficiarios pri-marios” (Laterveer, Niessen y Yazbeck, 2003, p. 138).

Los ocho Objetivos de Desarrollo del Milenio fueron adoptados por la AsambleaGeneral de Naciones Unidas en septiembre de 2000.5 El alivio de la pobreza es elobjetivo general, pero las tres metas principales de salud se presentan como prome-dios nacionales, y así el progreso hacia ellas podría ser logrado a través del progresode cualquier grupo de ingresos, rico o pobre (Gwatkin, 2005).

3 Para tabulaciones de los datos de los CEIM sobre el estatus de salud, uso del servicio y temas relaciona-

dos, por quintil económico, ver www.childinfo.org.

4 Información adicional acerca de los DERP se puede encontrar en http://www.imf.org/external/np/prsp/

prsp.asp. Información adicional acerca del programa PPAE está disponible en http://web.worldbank.org/

WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/EXTDEBTDEPT/0,,contentMDK:20260411ßmenuPK:528655ß

pagePK:64166689ßpiP K:64166646~theSitePK:469043,00.html.

5 Una presentación más completa de las Metas de Desarrollo del Milenio está disponible en http://

www.developmentgoals.org.

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El clima más receptivo para las estrategias de salud en pro de los pobres, simboli-zado y reforzado por iniciativas como los DERP y las MDM, han ocasionado un volu-men creciente de investigación que procura ir más allá del diagnóstico, hacia el diseñode opciones correctivas de política y estrategia. La naturaleza dinámica de tales activi-dades puede ser apreciada observando parte de los esfuerzos más prominentes deaños recientes.

Un caso temprano fue el capítulo sobre salud, población y nutrición en el manualdel DERP del Banco Mundial. Este capítulo procuró reunir la abundancia de conoci-miento acerca del desarrollo de estrategias en pro de los pobres en el sector salud y ensectores relacionados y presentarla en una forma fácilmente accesible a autores deDERP (Claeson y otros, 2002).

Otra actividad temprana, emprendida con un espíritu similar, aunque desde unaperspectiva algo diferente, fue la Iniciativa para la Equidad de la Salud Global organi-zada por la Fundación Rockefeller y la Agencia Sueca de Cooperación para el Desa-rrollo Internacional. La iniciativa produjo el muy conocido libro Desafiando las desigualdades

en la salud: de la ética a la acción (Evans y otros, 2001). Este volumen de 21 capítulos, esuna recopilación de estudios que analizan brechas en salud dentro de y entre países ypresentan los instrumentos y enfoques programáticos disponibles para revertir laspersistentes desigualdades. Las disciplinas de investigación representadas incluyenla epidemiología, la demografía y la economía.

Un esfuerzo más reciente de investigación en salud, también parcialmente finan-ciado por la Fundación Rockefeller, está siendo realizado por la Red Indepth de sitiosde vigilancia demográfica en países en desarrollo.6 El proyecto Indepth de equidaden la salud, empezó como un esfuerzo puramente diagnóstico enfocado en la desi-gualdad en 13 sitios miembro de la red, con poblaciones en el rango de 8.000 a más de200.000 habitantes. El volumen de estudios producidos en la fase inicial, cubre desi-gualdades tanto en los resultados de salud como en el uso de los servicios de salud(Red Indepth, 2005). Habiendo encontrado que la desigualdad era mucho más pre-dominante de lo esperado, Indepth agregó un énfasis correctivo en la segunda rondadel proyecto invitando propuestas para valorar las estrategias de oferta del servicioorientadas a reducir esas desigualdades. Hasta ahora, ha financiado cinco de talesevaluaciones, todas en África. Los temas de estudio incluyen los programas amplia-dos de cobertura para incentivar el uso por parte de las familias pobres de la preven-ción de VIH/SIDA y de los servicios de tratamiento; subvenciones dirigidas paramosquiteros tratados con insecticida; y donaciones para bienestar infantil para hoga-res pobres.

Una tercera actividad de iniciativa de la Fundación Rockefeller, el Proyecto Lentede Equidad, se enfocó en el cambio de estrategia desde sus inicios a comienzos de la

6 Información adicional acerca de la Red Indepth está disponible en http://www.indepth-network.org.

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década de los noventa. El objetivo era poner sobreaviso a los líderes de prominentesiniciativas globales de salud acerca de la naciente documentación sobre desigualda-des de cobertura en los servicios que ellos financiaban y alentarlos a desarrollar estra-tegias más efectivas de oferta para llegar a los pobres. El proyecto organizó y financióuna gran variedad de presentaciones, revisiones de literatura y actividades semejan-tes, en cooperación con personal de iniciativas globales de salud en seis áreas: saludinfantil, vacunación, malaria, maternidad segura, tracoma y tuberculosis. En septiem-bre de 2003 la Fundación Rockefeller, el Banco Mundial y la Organización Mundial dela Salud concluyeron la fase inicial del proyecto con una consulta que reunió especia-listas en equidad en la salud asociados con las iniciativas globales. Una segunda fase,realizando experimentación de campo con estrategias alternativas para llegar a lospobres, estaba siendo desarrollada al momento de escribir este libro.

El Informe sobre el Desarrollo Mundial 2004 (Banco Mundial, 2003) resume la crecien-te evidencia acerca de cómo el gasto público en educación, salud, nutrición, agua,saneamiento y electricidad falla en llegar a los pobres en muchos países de ingresosbajos y medios. Identificó varios defectos del sector público: el fracaso, frecuente, paraasignar los recursos para atender las necesidades de los pobres; el gasto ineficaz de losrecursos que se asignan, y el fracaso para asegurar que los maestros y proveedores desalud que son pagados para proporcionar los servicios, realmente los proporcionen yque el público sepa acerca de los servicios y los demande. La evidencia recolectadapara el informe avanza un buen trecho hacia la confirmación de las sospechas de quesupuestos ampliamente aceptados acerca de que el gasto en salud llega a los pobres,no son confirmados por la evidencia empírica. El informe ofrece formas alternativasde mejorar la eficiencia y la equidad en la salud y el gasto del sector social, medianteel examen y el reforzamiento de las relaciones entre los pobres, los responsables detomar decisiones de política y los proveedores de servicios y mediante el fortaleci-miento de mecanismos de rendición de cuentas.

El énfasis en los servicios de salud en el Informe sobre el Desarrollo Mundial 2004 yotras actividades recientes han sido complementados recientemente por el énfasissobre los determinantes sociales y económicos de las desigualdades en salud, adopta-dos por una comisión establecida en marzo de 2005 por la Organización Mundial dela Salud. Como algunas otras actividades descritas aquí, la Comisión sobre los Deter-minantes Sociales de la Salud de la OMS, compilará evidencia y propondrá agendaspara la acción basadas en esa evidencia. Al hacer esto, la comisión, comandada por eleminente epidemiólogo sir Michael Marmot, espera desarrollar un “tercer eje de avan-ce” que pueda complementar el desarrollo de sistemas de salud y de alivio de la po-breza, encontrando maneras de reducir las disparidades sociales (OMS, 2005).7

7 Más información sobre la comisión se puede encontrar en su sitio web, http://www.who.int/

social_determinants/en.

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EL PROGRAMA ORIENTADO A LOS POBRES (POP)

El Programa orientado a los pobres (POP), fuente de los estudios de caso en este volu-men, busca profundizar el trabajo ya descrito. Es un esfuerzo por documentar lasdesigualdades de cobertura más completa y cuidadosamente que en el pasado. Pro-cura hacer esto por dos razones. La primera es aumentar la conciencia de que muchosprogramas no llegan efectivamente a los pobres, para estimular la motivación por lanecesidad de mejorar. La segunda razón, mucho más importante, es identificar losprogramas que tienen éxito en la atención a los grupos desfavorecidos, para propor-cionar guía a los responsables de tomar decisiones de política que desean reducirestas inequidades y mejorar la cobertura entre los pobres. Al proporcionar tal docu-mentación, el POP espera demostrar el valor del enfoque de beneficio-incidencia (des-crito adelante, con mayor profundidad, en el próximo capítulo) para valorar ymonitorear la distribución de los beneficios de los programas.

ANTECEDENTES

El POP fue iniciado en 2001 por el Grupo Temático de Salud y Pobreza del Banco Mun-dial, que reunió a miembros de varias unidades del Banco que compartían la preocu-pación por la salud de los pobres. El programa creció a partir del interés por parte demiembros del grupo y otro personal del Banco relacionado con la salud, estimuladopor la naciente evidencia acerca de las disparidades de cobertura en la salud y espe-cialmente por la publicación y divulgación de un análisis de 45 estudios basados enlas EDS (Gwatkin y otros, 2000) que había sido emprendido a nombre del grupo.

Los estudios basados en las EDS generaron el deseo de un diagnóstico mejoradoporque mostraron la posibilidad de que proyectos de servicios de salud, incluyendoprogramas financiados por el Banco, no eran exitosos en llegar a los pobres. Pero lasconclusiones del estudio –que los resultados de salud y los resultados de los sistemasde salud de la mayoría de países están fuertemente sesgados hacia quienes están mejor–eran demasiado generales para aplicarse a cualquier proyecto específico. Tampocoproporcionaban las conclusiones ninguna base para pensar que los proyectos finan-ciados por el Banco pudieran desempeñarse peor en esta dimensión que aquellos soste-nidos por otros donantes o por los gobiernos mismos. Aún así, la sugerencia de que lasactividades de salud del Banco podrían no ser en pro de los pobres era perturbadora, ala luz de la ampliamente difundida misión antipobreza del Banco. Por tanto, provocóun interés en enfoques refinados de diagnóstico que pudieran ir directamente a la pre-gunta simple de quién se beneficia más de los proyectos específicos.

Más importantemente, los estudios EDS y la otra evidencia que invalida la opiniónconvencional acerca de la naturaleza en pro de los pobre de las actividades de salud,comenzaron a levantar preguntas difíciles de responder acerca de lo que podría ha-

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cerse para remediar las desigualdades de cobertura que estaban siendo reveladas.Estas preocupaciones tomaron la forma de pedidos cada vez más frecuentes de guíapor parte de empleados del Banco, exasperados al decírseles que los proyectos en losque ellos trabajaban era improbable que lograran sus objetivos. El personal del Bancono solamente quería saber que algo debía hacerse sino qué podría hacerse. Las revi-siones de literatura eran de alguna utilidad para responder a tales preguntas, pero acausa de la naturaleza general de las recomendaciones entonces disponibles y de lalimitada evidencia empírica fundamentando la mayor parte de estas recomendacio-nes, la guía práctica que podía ser extraída de ellos demostraba ser limitada.

Así, el POP fue establecido para abordar asuntos específicos de preocupación in-mediata para quienes son responsables de asegurar que los préstamos del Banco Mun-dial para servicios de salud –típicamente entre mil y dos mil millones de dólaresanualmente– sirven a sus beneficiarios de destino. Debido a que los responsables dedecisiones de política en los gobiernos nacionales y en otras agencias externas deayuda luchan con este mismo asunto, se esperaba que las conclusiones del POP seríanútiles para ellos también.

ENFOQUE

En su búsqueda de un enfoque adecuado para identificar a los beneficiarios principa-les de los servicios de salud, los organizadores del POP utilizaron su familiaridad conuna técnica analítica especialmente pertinente utilizada por especialistas en finanzaspúblicas en el Banco Mundial y en otras partes. Esta técnica, el análisis de beneficio-incidencia, se había desarrollado a lo largo de los 20 años precedentes para determi-nar cómo el gasto público general beneficia a diferentes grupos económicos. Éstacapturó por primera vez la atención de la comunidad para el desarrollo económico afinales de la década del setenta, cuando estudios pioneros sobre Colombia (Selowsky,1979) y Malasia (Meerman, 1979) fueron publicados y llegó a ser una técnica estándarpara el análisis económico.

Más recientemente, economistas de la salud han advertido el enfoque beneficio-incidencia y las conclusiones derivadas de su uso para valorar los gastos del gobiernoen salud, constituyen la base para la evidencia antes presentada. Sin embargo, nomuchos de estos estudios se han hecho, y fuera de la comunidad de economía de lasalud, la técnica es todavía pobremente conocida. Por ejemplo, casi todos los especia-listas en salud pública están ahora al tanto del análisis costo-efectividad, la técnica eco-nómica utilizada para medir el volumen de resultados de los programas de salud,producidos de un volumen dado de insumos. Este método se ha presentado en elInforme sobre el Desarrollo Mundial 1993, sobre salud, y en otras publicaciones. No obs-tante, discusiones con especialistas líderes en equidad en salud pública indican que lamayoría de ellos no ha oído acerca del análisis beneficio-incidencia, la técnica análoga

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que puede determinar cómo se distribuyen los resultados entre segmentos pobres yno pobres de la población.

Aunque la aplicabilidad directa del enfoque beneficio-incidencia fue el factor pri-mario detrás de su adopción, su falta de familiaridad en el campo de la salud fue unfactor adicional importante. Significó que mediante el empleo del enfoque en un con-junto de estudios de caso, el POP quizás no sólo sería capaz de producir conclusionesvaliosas sino también de diseminar el conocimiento acerca de una técnica que otrosquizás puedan aplicar en investigaciones subsiguientes.

El enfoque básico seguido en los estudios del POP se ubica sobre todo en la tradi-ción del análisis beneficio-incidencia, pero es una versión que se ha modificado parael uso en los campos de la salud, la nutrición y la población. Por ejemplo, como semenciona en el próximo capítulo, los resultados cuya distribución es evaluada gene-ralmente no son subvenciones financieras sino más bien resultados de servicios comovisitas a dispensarios, niños vacunados y personas a las que se llega a través de visitasdomiciliarias. Además, el alcance de las actividades cubiertas no se limita a serviciosproporcionados por el gobierno, como lo fue el trabajo original de beneficio-inciden-cia, sino que a menudo trata, además o en lugar de, con servicios obtenidos de pro-veedores privados con ánimo de lucro o sin él. Otra diferencia es que los estudios confrecuencia no consideran el beneficio neto –el costo del servicio para el proveedormenos la cantidad que los receptores del servicio pagan en impuestos, los pagos quehacen de sus propios ingresos y las primas de seguros–, con mayor frecuencia, el focoestá en las simples diferencias de cobertura entre grupos.

LIMITACIONES

El foco y enfoque específicos adoptados por el POP tienen ventajas importantes paratratar con el asunto particular que se aborda: qué tan bien los servicios de salud llegana los pobres. Pero ellos significan también que el POP no puede reclamar que se cons-tituya o siquiera que se aproxime a ser un enfoque completo sobre la equidad en lasalud. Ha escogido conscientemente no cubrir muchos asuntos importantes.

Por ejemplo, el POP no trata con los innumerables factores sociales y económicosque son sin duda más importantes que los servicios de salud en la determinación delas desigualdades en el estatus de salud. Estos temas han sido y están siendo bientratados por muchos otros, como la Comisión sobre los Determinantes Sociales de laSalud de la OMS, cuyos esfuerzos se deben complementar, no duplicar. El enfoquecomplementario del POP sobre los servicios de salud se justifica para mejorar la distri-bución de beneficios de los 380 mil millones de dólares gastados anualmente en talesservicios en países de ingresos bajos y medios (Banco Mundial, 2004). Dada la magni-tud de esta suma, una mejora en la distribución de beneficios de los servicios de sa-lud, es suficientemente importante para justificar un esfuerzo significativo, aun si la

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mala distribución de esos beneficios constituye sólo una parte pequeña del problemageneral de equidad en la salud.

Tampoco cubre el POP las consideraciones políticas que son causas importantes delas desigualdades en la cobertura del servicio. Aunque ésta sea una limitación signifi-cativa, los análisis técnicos producidos por el POP pueden, sin embargo, hacer unacontribución importante al desarrollo de política. Por una parte, son necesarias si elcompromiso político va a traducirse en acción efectiva. Sin información empírica exactaacerca de la distribución de beneficios de los programas, aun los responsables de to-mar decisiones de política con fuerte apoyo político, que estén intensamente en prode los pobres pueden muy fácilmente extraviar su camino. Esto parece haber estadosucediendo en el campo de la salud a causa de la confianza en el supuesto inexacto deque los programas llegan a los grupos desfavorecidos. La información técnica puedeser también una útil herramienta en las manos de aquellos que desean aumentar elcompromiso político.

Los lectores notarán también el fuerte énfasis en la dimensión económica de lasdesigualdades en salud. Aunque obviamente significativa, ésta es sólo una de las mu-chas dimensiones de la falta de equidad en salud y no necesariamente más importan-te que, por ejemplo, el género, la religión o la raza. La justificación para la atenciónespecial que se presta aquí al aspecto económico no descansa en su mayor importan-cia sino en la mejorada habilidad para analizarlo y empezar así a lidiar con él. Lamedición de diferencias en el estatus de salud o en el uso de los servicios, junto conlas otras dimensiones mencionadas, siempre ha sido relativamente sencilla, dada lafacilidad de determinar el género, la religión o la raza de los individuos. Hasta hacepoco, sin embargo, la determinación de la posición económica de una persona ha sidoun desafío mayor, como se explica en el próximo capítulo. Como resultado, la evalua-ción de las desigualdades en salud según la posición económica, se rezagó con res-pecto a las evaluaciones en términos de las otras dimensiones de la desigualdad,especialmente género y educación. Pero con la reciente reducción en la dificultadpara medir la posición económica, éste no tiene que ser más el caso.

ORGANIZACIÓN

Para lograr sus objetivos, el POP se estructuró en tres fases.

Fase 1: Generación de conocimiento. Los estudios de caso fueron comisionados me-diante un proceso de licitación competitiva internacional. A investigadores interesa-dos en documentar si y por qué los servicios llegan a los pobres les fueron solicitadaspropuestas. Aunque los fondos eran pequeños (entre 20 y 40 mil dólares), casi 150propuestas se recibieron. Diecinueve fueron escogidas para ser financiadas por unpanel de especialistas técnicos del Banco Mundial, la Fundación Rockefeller, la Orga-

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nización Panamericana de la Salud y el Centro Internacional para la Investigaciónsobre Enfermedades Diarreicas, Bangladesh.

Después que el trabajo había empezado, se organizó una reunión de investigado-res en octubre de 2002 para dar a los investigadores la oportunidad de compartir susexperiencias y de revisar la investigación en curso. La primera fase terminó con otroproceso de evaluación de pares en el cual expertos técnicos revisaron los primerosborradores de cada actividad de investigación financiada. Los comentarios del revi-sor par se hicieron entonces disponibles para ayudar a los investigadores en la con-clusión de los borradores finales de sus informes.

Fase 2: Síntesis de conocimiento. Una conferencia global realizada en febrero de 2004reunió a investigadores financiados por el POP e investigadores que habían hechotrabajo similar, financiado por otras fuentes. (Ver anexo 1.3 para una lista de docu-mentos y autores.) Además de la presentación de documentos del POP y de otras fuen-tes, las actividades de la conferencia incluyeron instrucción en los temas de datos ymetodología que surgen en el monitoreo y evaluación de la distribución de los bene-ficios de los programas de salud, así como trabajo de grupo por parte de participantespara empezar a extraer las implicaciones de política de las discusiones de la conferen-cia y las presentaciones de investigación.

Fase 3: Divulgación de conocimiento. La fase final del POP consiste de varios compo-nentes. Entre los más prominentes están:

• Este libro, que presenta 11 de los 19 casos financiados por el POP.• Un número especial de la publicación Development Outreach del Instituto del

Banco Mundial, publicado para diseñadores de política, presentando versio-nes más breves y menos técnicas de parte de las presentaciones más interesan-tes de la conferencia.

• Seminarios de divulgación para diseñadores de política. El primero, paraÁfrica angloparlante, se llevó a cabo en Livingstone, Zambia, en enero de2005.

VIGILANCIA Y TRABAJO DEDICADO

Como se mencionó al principio, suposiciones simplistas acerca del gasto y los servi-cios de salud para los pobres, han llevado a programas que sirven a quienes estánmejor. El Programa orientado a los pobres procura reemplazar estas suposiciones conevidencia empírica acerca de qué llega realmente a los pobres y por qué. De esta ma-nera, espera señalar el camino hacia enfoques más prometedores.

La naturaleza compleja del problema fundamental y el esfuerzo concertado nece-sario para resolverlo, significa que es necesaria una investigación cuidadosa para este

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propósito. La “pobreza” es un problema complejo y contextual, que se ha demostradoinmune a respuestas simples y políticas de moda. Las desigualdades en el sector de lasalud, derivadas en gran parte de la pobreza, son también complejas y contextuales.Contrarrestar las desigualdades en el uso de los servicios de salud tomará una vigi-lancia constante y un duro trabajo. Esperamos que el POP, además de identificar me-jores estrategias a través de su propio trabajo, ayudará a otros a hacer lo mismo através de proporcionar instrumentos para los responsables de tomar decisiones depolítica, para reforzar los programas orientados a atender a los pobres y para los in-vestigadores para medir qué tan bien lo hacen esos programas.

ANEXO 1.1

PAÍSES CUBIERTOS POR LA SEGUNDA FASE DEL PROGRAMA INFORME

DE SALUD Y POBREZA POR PAÍS DEL BANCO MUNDIAL

Nota: las fechas de los estudios se proporcionan entre paréntesis.

África oriental y PacíficoCamboya (2000)Indonesia (1997)Filipinas (1998)Vietnam (1997, 2000)

Europa y Asia centralArmenia (2000)Kazajstán (1995, 1999)Kirguistán (1997)Turquía (1993, 1998)Turkmenistán (2000)Uzbekistán (1996)

América Latina y el CaribeBolivia (1998)Brasil (1996)Colombia (1995, 2000)Guatemala (1995, 1998-99)Haití (1994-95, 2000)Nicaragua (1997-98, 2001)Paraguay (1990)Perú (1996, 2000)República Dominicana (1996)

Medio Oriente y África septentrionalRepública Árabe de Egipto (1995, 2000)

África subsaharianaBenín (1996, 2001)Burkina Faso (1998)Camerún (1991, 1998)Chad (1996-97)Comoras (1996)Costa de Marfil (1994)Eritrea (1995)Etiopía (2000)Gabón (2000)Ghana (1993, 1998)Guinea (1999)Kenia (1998)Madagascar (1997)Malawi (1992, 2000)Mali (1995, 2000)Mauritania (2000)Mozambique (1997)Namibia (1992, 2000)Níger (1998)Nigeria (1990)República Centroafricana (1994-95)Ruanda (2000)Senegal (1997)Sudáfrica (1998)Tanzania (1996, 1999)Togo (1998)

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Jordania (1997)Marruecos (1992)República de Yemen (1997)

Asia meridionalBangladesh (1996-97, 2000)India (1992-93, 1998-99)Nepal (1996, 2001)Pakistán (1990-91)

ANEXO 1.2

INDICADORES CUBIERTOS POR LA SEGUNDA FASE DEL PROGRAMA INFORME

DE SALUD Y POBREZA POR PAÍS DEL BANCO MUNDIAL

Nota: BCG, vacuna para el bacilo Calmette-Guérin (tuberculosis); DPT, vacuna contra difteria, tos ferina y tétanos.

Indicadores de resultado

ENFERMEDADES Y MORTALIDAD INFANTILTasa de mortalidad infantilTasa de mortalidad de infantes menores de cinco añosPrevalencia de la fiebrePrevalencia de la diarreaPrevalencia de infección respiratoria aguda

FERTILIDADTasa de fertilidad totalTasa de fertilidad en adolescentes

ESTATUS NUTRICIONALInfantes

Atrofia moderadaAtrofia severaBajo peso moderadoBajo peso severoAnemia ligeraAnemia moderadaAnemia severa

MUJERES

DesnutriciónAnemia ligeraAnemia moderadaAnemia severa

Uganda (1995, 2000-2001)Zambia (1996, 2001)Zimbabue (1994, 1999)

CIRCUNCISIÓN FEMENINA

Prevalencia de la circuncisiónNiñasMujeres

PREVALENCIA DE OCLUSIÓNNiñasMujeres

ENFERMEDADES DE TRANSMISIÓN SEXUALPrevalencia de flujo genitalMujeresHombres

PREVALENCIA DE ÚLCERAS GENITALESMujeresHombres

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Indicadores de servicio

VACUNACIÓN INFANTILCobertura de BCGCobertura de sarampiónCobertura de DPTCobertura básica completaSin cobertura básicaCobertura de hepatitis BCobertura de fiebre amarilla

TRATAMIENTO DE ENFERMEDADES INFANTILESFiebre

Tratamiento médico por fiebreTratamiento en una instalación públicaTratamiento en una instalación privada

Infección respiratoria aguda (IRA)

Tratamiento médico de IRA

Tratamiento en una instalación pública

Tratamiento en una instalación privada

Diarrea

Uso de terapia de rehidratación oral

Tratamiento médico de la diarrea

Tratamiento en una instalación pública

Tratamiento en una instalación privada

ATENCIÓN PRENATAL Y DEL PARTO

Visitas de atención prenatal

A una persona médicamente entrenada

A un médico

A una enfermera o partera entrenada

Más de tres visitas a una persona médicamente

entrenada

Contenido de la atención prenatal

Toxina tetánica

Tratamiento profiláctico antimalaria

Suplemento de hierro

Atención al parto

Por una persona médicamente entrenada

Por un médico

Por una enfermera o partera entrenada

En una instalación pública

En una instalación privada

En casa

SERVICIOS CONTRACEPTIVOS

Prevalencia de contraceptivos

Mujeres

Hombres

Fuente de contracepción: sector público

Mujeres

Hombres

Fuente de contracepción: sector privado

Mujeres

Hombres

TRATAMIENTO DE ENFERMEDADES

DE LOS ADULTOS

Flujo genital, úlceras, encono

Mujeres

Hombres

Flujo genital, úlceras, encono, tratados

en instalaciones médicas públicas

Mujeres

Hombres

Consejería y exámenes voluntarios de VIH/SIDA

Mujeres

Hombres

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Indicadores del hogar

PRÁCTICAS HIGIÉNICAS

Eliminación de heces infantiles

Eliminación sanitaria

Lavado de manos

Lavado de manos previo a la preparación

de alimentos

Instalaciones para lavado de manos en el hogar

PROPIEDAD Y USO DE MOSQUITEROS

Propiedad de mosquiteros

Propiedad de mosquiteros

Propiedad de mosquiteros tratados

Uso de mosquiteros

Por niños

Por mujeres en embarazo

LACTANCIA

Sólo leche materna

Alimentación complementaria oportuna

Alimentación con biberón

CONSUMO DE MICRONUTRIENTES

Sal yodada

Disponibilidad de sal yodada en el hogar

Vitamina A

Niños

Mujeres

Uso de alcohol y tabaco

Tabaco

Mujeres

Hombres

Alcohol

Mujeres

Hombres

CONOCIMIENTO Y ACTITUDES ACERCA DEL VIH/SIDA

Conocimiento acerca de la transmisión sexual del VIH

Mujeres

Hombres

PRÁCTICAS SEXUALES

Parejas sexuales no regulares

Mujeres

Hombres

Uso de condón con pareja sexual no regular

Mujeres

Hombres

VIOLENCIA DOMÉSTICA

Experiencia de violencia alguna vez

Experiencia de violencia en el año pasado

EDUCACIÓN

Finalización de la escuela

Mujeres

Hombres

Participación en la escuela

Niñas

Niños

EXPOSICIÓN A LOS MEDIOS DE COMUNICACIÓN

Diarios

Mujeres

Hombres

Radio

Mujeres

Hombres

Televisión

Mujeres

Hombres

ESTATUS DE LA MUJER

Toma de decisiones en el hogar

Puede buscar su propia atención médica

Puede buscar la atención médica de los hijos

Puede hacer las compras diarias del hogar

Puede hacer compras grandes del hogar

Puede tomar decisiones relacionadas con

los alimentos

Libertad de movimiento

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Conocimiento acerca de la transmisión madre-hijo

del VIH

Mujeres

Hombres

Actitudes hacia el VIH

Mujeres

Hombres

ANEXO 1.3

PRESENTACIONES EN LA CONFERENCIA LLEGAR A LOS POBRES,

FEBRERO DE 2004

Salud infantil: Programas nacionales

Servicios maternales y de salud infantil del gobierno argentino

Mónica Panadeiros, Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas

El Programa de salud familiar del gobierno brasileño

Aluísio Barros, Universidad Federal de Pelotas

Servicios proporcionados a través del programa de salud maternal e infantil Promin, Argentina

Sebastián Galiani, Universidad de San Andrés

Salud infantil: Vacunación

Vacunación contra sarampión en Zambia

Joel Selanikio, Cruz Roja de Estados Unidos

Cobertura de la vacunación en los estados de India

G. N. V. Ramana, Banco Mundial (India)

Cobertura de la vacunación en Bangladesh

Mushtaque Chowdhury, Comité para el Progreso Rural Bangladesh

SIDA, tuberculosis, malaria: SIDA y malaria

Consejería y examen voluntario para SIDA en Sudáfrica

Michael Thiede, Universidad de Cape Town

Natasha Palmer, Escuela de Londres de Higiene y Medicina Tropical

Distribución de mosquiteros tratados con insecticida en Ghana y Zambia

Joel Selanikio, Cruz Roja de Estados Unidos

Mercadeo social de mosquiteros tratados con insecticida en Tanzania

Rose Nathan, Centro de Desarrollo e Investigación en Salud de Ifakara

SIDA, tuberculosis, malaria

Programa de tuberculosis de la Asociación de Mujeres Autoempleadas, India

Mittal Shah, Asociación de Mujeres Autoempleadas

Puede viajar a visitar padres y familiares

Otras actitudes de toma de decisiones

Puede decidir cómo gastar su propio dinero

Puede decidir cuándo tener sexo

Justifica la violencia doméstica

ORFANDAD

Prevalencia de orfandad paterna

Prevalencia de orfandad materna

Prevalencia de doble orfandad

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Kent Ranson, Asociación de Mujeres Autoempleadas

Servicios de control de tuberculosis en Kenia

Christy Hanson, Organización Mundial de la Salud

Programa Nacional de Tuberculosis en Lilongwe, Malawi

Gillian Mann, Escuela de Liverpool de Medicina Tropical

Nutrición

Tres programas de alimentos para niños en Perú

Martín Valdivia, Grupo de Análisis para el Desarrollo

Tres programas alimentarios para niños en Argentina

Mónica Panadeiros, Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas

Proyecto micronutrientes y salud en Etiopía y Malawi

Harry Cummings, Universidad de Guelph

Cuidado reproductivo

Atención obstétrica de emergencia en Bangladesh Rural

Iqbal Anwar, Centro Internacional para la Investigación de las Enfermedades Diarreicas Bangladesh

Campos de salud reproductiva de la Asociación de Mujeres Autoempleadas, India

Mittal Shah, la Asociación de Mujeres Autoempleadas

Kent Ranson, la Asociación de Mujeres Autoempleadas

Programas participativos de salud reproductiva para la juventud en Nepal

Anju Malhotra, Centro Internacional para la Investigación sobre Mujeres

Sanyukta Mathur, Centro Internacional para la Investigación sobre Mujeres

Sistemas de salud: Desempeño general

Hallazgos de 21 estudios de país acerca de quiénes se benefician de los gastos del gobierno en

salud

Deon Filmer, Banco Mundial

Beneficiarios de la asistencia médica pública en seis países asiáticos

Aparnaa Somanathan, Red para la equidad en los sistemas de salud en el Pacífico asiático

Programa del sector de población y salud de Bangladesh

Anne Cockcroft, CIET International

Sistemas de salud: Innovaciones en oferta de servicios

Contratación con organizaciones no gubernamentales en Camboya

J. Brad Schwartz, Universidad de Carolina del Norte

Indu Bhushan, Banco Asiático de Desarrollo

Mejorando el sistema de salud del gobierno en Uttar Pradesh, India

David Peters, Escuela de Salud Pública de Johns Hopkins

Krishna Rao, Escuela de Salud Pública de Johns Hopkins

Enlazando proveedores privados de servicios de salud reproductiva en Kenia

Martha Campbell, Universidad de California en Berkeley

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Sistemas de salud: Experiencias de otros sectores

Programas que proporcionan dinero efectivo focalizado, alimentos, servicios y empleo en 48 países

Margaret Grosh, Banco Mundial

Proyectos de microcrédito

Manohar Sharma, Instituto de Investigación de Política Alimentaria Internacional

Fondos sociales en seis países

Laura Rawlings, Banco Mundial

Sistemas de salud: Mejores maneras de identificar a individuos pobres

Transferencias condicionadas de dinero efectivo a través del Programa Progresa de México

Deon Filmer, Banco Mundial

David Coady, Instituto de Investigación de Política Alimentaria Internacional

Subsidios focalizados para seguro de enfermedad en Colombia

Tarsicio Castañeda. Consultor en salud y economía

Incrementando el acceso a servicios por los pobres a través del Programa Puente Solidario,

Chile

Verónica Silva, Fondo de Solidaridad e Inversión Social

Financiamiento de la salud: Seguros

El programa de seguro de enfermedad de Vietnam

Adam Wagstaff, Banco Mundial

Iniciativa de seguro de cobertura universal en Tailandia

Chutima Suraratdecha, Instituto de Investigación en Sistemas de Salud

Programa de microseguro en Ruanda

Pia Schneider, Abt Asociados

Financiamiento de la salud: Cupones y exenciones de honorarios

Programa tarjeta de salud en Indonesia

Fadia Saadah, Banco Mundial

Menno Pradhan, Banco Mundial

Fondo de Equidad Hospitalaria en Camboya

Bruno Mecen, Instituto de Medicina Tropical, Antwerp

Wim van Damme. Médicos sin Fronteras. Phnom Penh

Extensión de la elegibilidad para servicios de salud gratuitos en Armenia

Edmundo Murrugarra, Banco Mundial

Nazmul Chaudhury, Banco Mundial

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CAPÍTULO 2

¿CÓMO SE REALIZARON LOS ESTUDIOS

ORIENTADOS A LOS POBRES?

Adam Wagstaff y Hugh Waters

Todos los estudios en este volumen se centran en una pregunta general: ¿Qué tan

bien llegan a los pobres los programas específicos de salud? Sin embargo, varían en

varios aspectos –en los países y tipos de programa estudiados, por supuesto, pero

también en los métodos utilizados. En parte, esto refleja variaciones en la pregunta

exacta que se formula, pero también hay diferencias metodológicas entre estudios

que hacen la misma pregunta. Este capítulo proporciona una panorámica de las

metodologías utilizadas en el volumen y explora el significado de algunos de los

términos utilizados.

FOTOGRAFÍAS, PELÍCULAS Y EXPERIMENTOS

Aunque todos los estudios apunten al tema amplio de qué tan bien los programas

llegan a los pobres, toman enfoques diferentes, que se pueden dividir en tres catego-

rías generales. El primer grupo utiliza el enfoque de fotografía y pregunta, por ejemplo:

¿Cómo difieren las tasas de utilización de los servicios ofrecidos por el programa en-

tre los pobres y los menos pobres? ¿Son los usuarios de los servicios del programa

seleccionados desproporcionadamente de entre los pobres? Tales preguntas son cla-

ramente interesantes, como quiera que muchos programas se diseñan explícitamente

con la esperanza de que los pobres sean los beneficiarios primarios, y la evidencia de

que el uso de los servicios del programa sea más alto entre los menos pobres debe

causar preocupación a los responsables de tomar decisiones de política. El enfoque de

fotografía es el menos exigente en términos de datos; los datos se necesitan para sólo

un momento, para capturar la distribución actual de la utilización por parte de pobres

y menos pobres.

El segundo grupo de estudios pregunta: ¿ha incrementado o disminuido con el

tiempo la desigualdad entre pobres y menos pobres en el uso de los servicios? Este

enfoque permite que la película ruede durante dos o más períodos y entonces para y

revisa la tendencia en el tiempo. Puede encontrar que en cada “fotograma”, contrario

a lo que los diseñadores del programa habían esperado, los pobres no son los usuarios

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más importantes de los servicios del programa. Pero cuando los fotogramas se mue-

ven hacia adelante, puede resultar que la desigualdad, o el gradiente, se estrecha con

el tiempo, y saber esto podría ser de algún consuelo, aunque haya espacio para mejo-

rar. Este enfoque de película es más exigente en datos que el primero. Ahora los datos se

necesitan en dos puntos en el tiempo, capturando la distribución de la utilización por

ingresos (o alguna otra medida de estándares de vida) como ésta era y como es.

Allí permanece una tercera pregunta: ¿es la distribución del uso de los servicios

más equitativa (o menos inequitativa) con el programa de lo que habría sido sin éste?

Esto impone la pregunta sobre el contrafactual –cómo hubiera sido el mundo en au-

sencia del programa. Por ejemplo, la investigación puede estar examinando un pro-

grama grande, financiado y ofrecido por el gobierno y un contrafactual extremo sería,

cuál hubiera sido la oferta y demanda por asistencia médica bajo un mercado privado

puro. O el programa bajo el estudio puede ser operado por una organización no gu-

bernamental (ONG) y un contrafactual plausible sería lo que el gobierno habría hecho

en ausencia de la ONG. En este enfoque, el investigador toma una fotografía de la

situación verdadera y entonces se retira al estudio artístico para pintar un retrato de

lo que él o ella piensan que hubiera sido la forma como la distribución sería sin el

programa. Luego, los dos son comparados.

Este tercer enfoque –la fotografía junto con la impresión del artista sobre un mun-

do desconocido– es, de los tres, el más exigente en datos. Los datos ahora se necesitan

para la distribución existente y para la distribución en el contrafactual. Por supuesto,

esta segunda distribución nunca es observada, así que el investigador no sólo debe

ser explícito acerca del escenario que él o ella tiene en mente, sino que debe tener

también alguna manera de generar los datos que se aproximan al escenario escogido.

Hay varias formas no experimentales en que esto se puede hacer, pero en este volu-

men el instrumento que se utilizó para generar los datos del contrafactual es el experi-

mento. Los datos se recogen antes de que el experimento comience y nuevamente

después de que ha estado operando por un rato.

En los estudios sobre los que se reporta aquí, los grupos de intervención y los

grupos de control han sido asignados a partir de la geografía; algunas áreas están bajo

el programa y algunas no. Idealmente, esta asignación sería aleatoria y algunos capí-

tulos (por ejemplo, el capítulo 8, sobre la reforma del servicio de salud camboyano)

presenta los resultados de un experimento aleatorio. Las más de las veces, sin embar-

go, la asignación no es aleatoria. Los evaluadores generalmente están midiendo los

efectos de los programas sólo en los participantes y no saben qué efecto habría tenido

el programa en los no participantes. Debido a que los no participantes difieren de los

participantes en formas que pueden influir el resultado, no se puede asumir que ellos

hubieran sido afectados en la misma manera ni en la misma extensión.

Puede haber sesgos. Suponga que los grupos de intervención y de control difieren

en ciertos factores clave que influyen en los resultados que se están midiendo. En la

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2828

29¿Cómo se realizaron los estudios orientados a los pobres?

medida en que éstos sean observables para el investigador, métodos como el análisis

de regresión y el emparejamiento de puntajes de propensión, se pueden utilizar para

reducir la selección en los observables. Esto deja la posibilidad de que pueda haber

selección en los no observables. Los individuos que se autoescogen para un programa

pueden tener características ocultas relacionadas con preferencias o con estatus de

salud, que los hacen más propensos que otros a unirse al programa e influir también

en su uso de los servicios de salud o en otros resultados positivos (Waters, 1999). Pero

enfocándose en diferencias en cambios en el tiempo entre los grupos de tratamiento

y de control, los investigadores pueden reducir este sesgo hasta tanto las característi-

cas no observables en cuestión permanezcan constantes en el tiempo.

El cuadro 2.1 muestra cómo las tres categorías aplican a los capítulos en este volu-

men. La mayoría de los capítulos son “fotografías” de un solo período en el tiempo en

el cual se mide la equidad. El segundo grupo más grande consiste en “los experi-

mentos” que intentan medir los resultados de varias intervenciones, mientras que

dos de los capítulos son “películas” que examinan cambios en la equidad a lo largo

del tiempo.

FOCALIZACIÓN, MERMA E INCIDENCIA DE LOS BENEFICIOS

Antes de tornar a los aspectos prácticos de la realización de estudios en este campo, es

necesario introducir algunos términos y conceptos adicionales.

Supongamos que estamos evaluando un programa diseñado para servir a los po-

bres. Los administradores de tal programa estarían satisfechos si los pobres estuvie-

ran en realidad beneficiándose del programa y si, como se buscaba, los no pobres no

se beneficiaran de él. El término merma se utiliza para describir los casos en los que los

no pobres se benefician del programa (un error de tipo II); un programa “mermado”es

un programa mal focalizado. El administrador también querría saber acerca de las

personas que se supone debían ser beneficiadas pero a quienes el programa no llega.

El término subcobertura describe los casos en los que, contrario a las metas del progra-

ma, los pobres no se benefician de él (un error tipo I).

El gráfico 2.1 ilustra el caso hipotético de un programa de exención de honorarios

orientado sólo para los pobres. Las personas en la celda superior izquierda son pobres

y, correctamente, reciben la exención. Las personas en la celda superior derecha son

también pobres, pero no reciben la exención (subcobertura). A las personas en la cel-

da inferior izquierda, aunque no pobres, sin embargo se les otorga la exención (mer-

ma). Las personas en la celda inferior derecha no son pobres y no reciben la exención

–el resultado correcto.

Estos conceptos pueden ser aplicados también a un análisis de beneficiarios del

programa. La merma entonces significaría la fracción de beneficiarios del programa

que no son pobres, y subcobertura significaría la fracción de los pobres que no se

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2829


CUADRO 2.1

PREGUNTAS HECHAS POR LOS ESTUDIOS REPORTADOS EN ESTE VOLUMEN

Tipo de estudio Pregunta Capítulo y tema

5. Programa de entrenamiento en salud reproductiva

para proveedores médicos privados en Kenia

6. Servicio de consejería y examen de VIH en

dispensarios públicos en Sudáfrica

9. Utilización de servicios de salud proporcionados por

la Asociación de Mujeres Autoempleadas (SEWA) en

India

13. Dos programas universales de salud y dos

programas focalizados en Brasil

14. Programas focalizados de nutrición infantil temprana

en Perú

7. La utilización de servicios de sanidad maternal a

través de grupos por posición socioeconómica

dentro de una comunidad rural en Bangladesh entre

1997 y 2001

12. Cambios en la focalización de programas de salud y

nutrición en Argentina entre 1997 y 2001

4. Programa integrado de vacunación y distribución de

mosquiteros en Ghana y Zambia

8. Comparación de servicios primarios de salud

ofrecidos por contratistas con aquellos ofrecidos

directamente por el gobierno en Camboya

10. Utilización y satisfacción de los pacientes, relacionados

con una iniciativa multifacética de reforma de la salud

en el estado de Uttar Pradesh, India

11. Enfoque participativo a la salud reproductiva entre

adolescentes rurales y urbanos en Nepal

¿Qué tan

inequitativa es la

distribución del

uso de los

servicios entre los

pobres y los

menos pobres?

¿Ha aumentado o

disminuido con el

tiempo la desigual-

dad entre los

pobres y los

menos pobres en

el uso de los

servicios?

¿Es la distribución

del uso de los

servicios más

equitativa (o

menos

inequitativa) bajo

el programa de lo

que hubiera sido

sin él?

1. Fotografía

2. Película

3. Experimentales

beneficia del programa. Donde todos los beneficiarios del programa se benefician por

igual, presentar los datos de acuerdo con este lineamiento tiene sentido.

El capítulo 13, por Barros y colegas, proporciona un ejemplo de esta metodología.

Entre los cuatro programas de salud y nutrición en Brasil que se evaluaron, uno es

dirigido a familias muy pobres (la Pastoral del Niño) y otro, que fue aplicado inicial-

mente a través de un enfoque focalizado, fue diseñado para expandirse con el tiempo

(el Programa de Salud Familiar). El capítulo empieza probando la hipótesis de que

existen merma y subcobertura considerables en ambos programas. Luego aborda el

asunto más interesante de qué factores estructurales, programáticos o sociales, pue-

den estar detrás de las inequitativas distribuciones observadas. Datos de utilización y

cobertura son presentados a través de quintiles de riqueza. Las implicaciones del aná-

lisis son especialmente importantes para el programa completamente focalizado, como

quiera que su cobertura abarca una distribución relativamente amplia de riqueza, a

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2830


pesar de que su objetivo es enfocarse en niños que son o desnutridos o provienen de

familias muy empobrecidas.

El análisis hecho por Valdivia en el capítulo 14, evalúa el éxito en la focalización de

varios programas nutricionales en Perú. Utilizando datos de las Encuestas de Medi-

ción de Estándares de Vida (EMEV), Valdivia muestra inicialmente las proporciones de

beneficiarios que están dentro y fuera de los umbrales de elegibilidad. Luego prosi-

gue a un valioso examen de incidencia marginal para explorar si la expansión de los

programas produciría resultados de equidad en el margen, semejantes a los produci-

dos en promedio. Dos de las iniciativas evaluadas –un programa de desayunos esco-

lares y el programa Vaso de Leche– mostraron resultados favorables en pro de los

pobres en el margen, a pesar de tener cobertura subóptima en promedio, sugiriendo

que aun cuando las iniciativas tienen mermas significativas (entre 40% y 50% de be-

neficiarios fuera del grupo objetivo), su expansión puede llevar a resultados

desproporcionadamente en pro de los pobres.

Pero que si “el programa” consiste en el gasto entero del gobierno en el sector de la

salud ¿Podemos analizar realmente hasta qué punto el programa llega a los pobres

utilizando el concepto de beneficiario del programa? ¿Es alguien que utiliza un dis-

pensario del gobierno sólo una vez al año, tan beneficiario como alguien que hace uso

extensivo del cuidado primario, de la atención externa y de las instalaciones para no

pacientes? Podríamos obtener una imagen sumamente distorsionada si los pobres, o

GRÁFICO 2.1

MERMAS Y SUBCOBERTURA EN LA FOCALIZACIÓN EN UN PROGRAMA DE EXENCIÓN DE PAGO

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2831


los no pobres, hicieran un uso mucho más extensivo de los servicios del programa de

lo que lo hace el otro grupo.

La idea en el análisis de beneficio-incidencia (ABI) es calcular los beneficios asocia-

dos con el programa y ver si se distribuyen a través de la población, prestando aten-

ción particular a la distribución entre los pobres y quienes están mejor.1 Los beneficios,

generalmente expresados en términos monetarios, se basan en registros de utiliza-

ción de los servicios. Por ejemplo, si “el programa” en cuestión es el programa entero

de gasto del gobierno para el sector de la salud, el estudio preguntaría cuántas visitas

de cuidado primario, cuántas visitas de paciente externo a hospitales y cuántos días

hospital como no paciente tuvo cada individuo u hogar en el período cubierto por el

estudio. Cada uno de éstos sería entonces convertido a una cantidad monetaria, mul-

tiplicando el número de visitas o días por la cantidad de gasto público o subvención

implicada. Esto puede variar de un individuo a otro –por ejemplo, individuos más

pobres pueden estar exentos de cobro en las instalaciones del gobierno, así que su

subvención por visita es más grande que la subvención a personas que están mejor,

quienes tienen que pagar aproximándose al costo de la visita.

Armados con una medida del beneficio llevado a cada persona, podemos calcular

la merma en términos de beneficios del programa y esto indicaría la fracción de los

beneficios del programa que acumulan las personas no pobres. Los estudios de ABI a

menudo presentan el complemento de este número –la fracción de los beneficios del

programa que va a los pobres, a veces conocida como la razón beneficio-incidencia. Esta

es una medida directa del éxito de la focalización. (En cierto sentido, la merma es una

medida indirecta porque un número mayor indica un peor desempeño de la foca-

lización.)

En el capítulo 12, Gasparini y Panadeiros emplean el ABI como parte de su más

amplio examen de los individuos que utilizan los programas de salud y nutrición

públicamente financiados, pero en lugar de convertir los beneficios a términos mone-

tarios, ellos integran sus hallazgos en un gradiente que expresa el grado de desigual-

dad. Es a esta técnica que nos referimos ahora.

GRADIENTES Y DESIGUALDADES

A veces el énfasis no es tanto en yuxtaponer las experiencias de los pobres y no po-

bres, como el examinar un gradiente. Podría ser un gradiente en resultados de salud,

o en la utilización del servicio, o en los beneficios de las subvenciones estatales y

podría abarcar la distribución de ingresos o riqueza o alguna otra medida de estándares

de vida. Pero la preocupación común es un gradiente que captura la inequidad.

1 Sobre el análisis de beneficio-incidencia, ver http://siteresources.worldbank.org/INTPAH/ Resources/

Publications/Quantitative-Techniques/health_eq_tn12.pdf.

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2832


Supongamos que tenemos una medida de estándar de vida. (Abordamos la pre-

gunta de cómo obtener tal medida en la próxima sección.) Ordenamos los hogares

según esa medida, empezando con el más pobre y dividiendo la muestra en grupos

iguales –digamos, cinco grupos iguales, o quintiles. Nuestro interés es entonces en el

gradiente, en el indicador de salud dado a través de los cinco quintiles en un momen-

to particular, o en cambios en el gradiente a lo largo del tiempo, o en diferencias en el

gradiente entre la situación verdadera y la situación bajo el contrafactual hipotético.

Observar los declives en un momento en el tiempo es bastante sencillo. El gráfico

2.2 muestra las tasas de insuficiencia de peso a través de cuatro grupos de ingreso,

usando datos de Ceará, Brasil, para 1987 y 1994. En ambos años hay un gradiente de

ingresos apreciable en la probabilidad de que los niños tengan peso inferior al nor-

mal, sufriendo los niños más pobres índices de mala nutrición sustancialmente mayo-

res. Tanto así, es fácil de ver. Podríamos producir gráficos semejantes para resultados

de salud, como desnutrición, o para medidas de utilización, como visitas al hospital o

la vacunación completa de un niño. Cuando la variable es una medida de utilización

del servicio y el gradiente tiene pendiente a la baja, se dice que el programa es en pro

de los pobres.

El análisis de los programas de consejería y exámenes voluntarios en Sudáfrica

(CEV), descritos en el capítulo 6 por Thiede, Palmer y Mbatsha es un ejemplo de este

enfoque. Los autores presentan la distribución de la utilización de los dispensarios

del CEV por quintiles de riqueza. Otros estudios en este volumen, que utilizan este

tipo de representación gráfica, incluyen el capítulo 10, que analiza las mejoras de la

GRÁFICO 2.2

CAMBIOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE NIÑOS DE PESO INFERIOR AL NORMAL, CEARÁ, BRASIL

Fuente: Basado en Victora y otros (2000).

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2833


salud en India, y el capítulo 4, que evalúa una campaña integrada de mosquiteros y

vacunación.

Observando el gráfico 2.2, es fácil decir que en ambos años un gradiente en la mala

nutrición favoreció a quienes están mejor. Es más difícil decir si el gradiente se hizo

más pendiente o más plano entre 1987 y 1994. Un problema similar quizás surja al

comparar la distribución de la utilización bajo un programa particular con la utiliza-

ción en un caso contrafactual. Un instrumento que hace más fácil contestar tales pre-

guntas, es la curva de concentración.2 En el gráfico 2.3, el eje X muestra el porcentaje

acumulado de la muestra (niños, en este caso) ordenado por ingreso por habitante,

por riqueza, o por cualquier medida de estándares de vida que se esté utilizando,

empezando con el más pobre. En el eje Y se grafica el porcentaje acumulado de cual-

quier variable que es investigada (en este caso, peso inferior al normal), correspon-

diendo al porcentaje acumulado de la muestra. Así, si el 20% más pobre de los niños

contabiliza el 30% de todos niños de peso inferior al normal, la ordenada para el eje Y

es 30%. Si la variable que está siendo investigada tiene valores más altos entre los

pobres (como lo hace en este ejemplo), la curva resultante –la curva de concentración–

se ubicará encima de la línea de 45 grados. Esta última es conocida como la línea de

equidad porque ésta es la forma que la curva de concentración tomaría, si todos tuvie-

ran el mismo valor para el indicador cuya distribución estamos investigando.

Si el indicador de salud en consideración es un resultado indeseable, tal como el

estar desnutrido, una curva de concentración por encima de la línea de equidad es

mala desde el punto de vista de la equidad. Si el indicador de salud es un buen resul-

tado, entonces, se puede discutir, desde el punto de vista de equidad querríamos que

la curva de concentración descansara sobre la línea de equidad.3 Entre más lejana de

la línea de equidad está la curva de concentración, peores son las cosas desde el punto

de vista de la equidad. Así, el gráfico 2.3 proporciona una respuesta a la pregunta de si

la desigualdad en la mala nutrición en Ceará había disminuido o aumentado; la res-

puesta es que había aumentado.

El capítulo 9 por Ranson y colegas proporciona un ejemplo de este enfoque. Los

autores examinan un programa de salud de la Asociación de Mujeres Autoempleadas

(SEWA) en India, para valorar si los servicios son de hecho utilizados por los pobres.

2 Sobre la curva de concentración, ver Wagstaff, Van Doorslaer y Paci (1989, 1991); Kakwani, Wagstaff y

van Doorslaer (1997). Para una guía práctica para el trabajo con curvas de concentración, ver http://

www1.worldbank.org/prem/poverty/health/wbact/health_eq_tn06.pdf.

3 Cuán distante por encima de la línea de equidad debe estar la curva de concentración, depende de la

distribución de la necesidad. Entre más fuertemente concentrada esté la necesidad entre los pobres,

más alta sobre la línea de equidad querríamos que la curva de concentración estuviera. Mucha de la

literatura en el campo –aunque no en este volumen– yuxtapone las distribuciones de uso y necesidad

en una tentativa para valorar la equidad de la salud (Wagstaff, Paci y Van Doorslaer, 1991; Wagstaff,

Van Doorslaer y Paci, 1991; Van Doorslaer y otros, 1992, 2000; Wagstaff y Van Doorslaer 2000).

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2834


Distribuciones de frecuencia de la utilización por posición socioeconómica son pre-

sentadas y curvas de concentración se utilizan para evaluar la equidad en la utiliza-

ción de los servicios ofrecidos por SEWA. En lugar de mostrar cambios a través del

tiempo, las curvas de concentración en este estudio permiten comparar la equidad

entre las unidades móviles de salud reproductiva de SEWA, servicios de detección y

tratamiento de tuberculosis y servicios de educación para mujeres en comunidades

urbanas y rurales.

Comparar dos curvas de concentración es sencillo, pero comparar múltiples cur-

vas de concentración es un poco duro para los ojos. Las curvas pueden cruzarse tam-

bién, haciendo la comparación difícil. El índice de concentración es una forma útil de

reducir el esfuerzo en el ojo y actúa como un mecanismo de desempate en el caso de

curvas de concentración que se intersectan. El índice, bastante simplemente, es dos

veces el área entre la curva y la línea de equidad.4 La convención es usar signo nega-

GRÁFICO 2.3

CURVAS DE CONCENTRACIÓN QUE MUESTRAN CAMBIOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE NIÑOS

DE PESO INFERIOR AL NORMAL, CEARÁ, BRASIL

4 Para una guía práctica del cálculo de índices de concentración y los errores estándar asociados, ver

http://www1.worldbank.org/prem/poverty/health/wbact/ health_eq_tn07.pdf. Una hoja de cálculo que

aplica las fórmulas se puede descargar de http://www1.worldbank.org/prem/poverty/health/wbact/

concentration _index.xls.

Fuente: cálculos de los autores, basados en Victora y otros (2000).

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2835


tivo delante del índice, cuando la curva está encima de la línea de equidad, y signo

positivo cuando está debajo de la línea de equidad. Por supuesto, si un índice de

concentración negativo es bueno o malo desde el punto de vista de la equidad, de-

pende de si la variable en cuestión es algo bueno, como recibir asistencia médica cuando

sea necesario, o algo malo, como estar desnutrido.

El análisis en el capítulo 9, por ejemplo, presenta índices de concentración para

cada uno de los servicios de salud del programa de SEWA, utilizando la convención del

signo negativo. Los tres servicios tuvieron curvas de concentración de la utilización,

por encima de la línea de equidad, arrojando índices en la gama de –0.33 a –0.37. En el

capítulo 8, Schwartz y Bhushan usan índices de concentración para analizar el nivel

de inequidad para indicadores de servicios de salud seleccionados en Camboya. Aquí,

los autores están interesados principalmente en si la contratación externa de servicios

de salud afecta la inequidad.

LA MEDICIÓN DE ESTÁNDARES DE VIDA: TRAMPAS PARA EL INCAUTO

Para obtener números para la merma y la subcobertura y para graficar un gradiente y

una curva de concentración, primero necesitamos saber cómo medir las variables fun-

damentales a estos conceptos. Para la mayoría de los lectores, la medida de los

estándares de vida será lo más desconocido (en contraste, medir la utilización de los

servicios de salud, los resultados de salud, etcétera, será bastante familiar) y por eso es

que nos enfocamos en este punto. Son posibles cuatro enfoques de medición, usando

ingresos, gastos, consumo, o un proxy para la riqueza.5

El enfoque de ingresos es, en apariencia, sencillo y atractivo. Muchas encuestas

hacen una pregunta sencilla a los encuestados en el sentido de ¿cuánto fue el ingreso

de su hogar el año pasado? Y se les puede pedir ubicar sus ingresos en un rango en

vez de informar la cantidad exacta. Surgen así tanto asuntos prácticos como concep-

tuales. ¿Responderán las personas verazmente, especialmente si piensan que sus res-

puestas pueden filtrarse hacia las autoridades? ¿Serán los encuestados capaces de

recordar exactamente todos los ingresos de los miembros del hogar, de todas las fuen-

tes, durante el año pasado? ¿Se debe hacer la pregunta en etapas, enfocándose prime-

ro en ingresos de trabajo y luego en ingresos no ganados, inclusive transferencias?

¿Cómo deben ser tratados los ingresos en especie, como obsequios de alimentos por

parte de vecinos? ¿Se deben medir los ingresos antes o después de impuestos? ¿De-

ben los gastos asociados con la operación del negocio familiar descontarse de los in-

gresos para derivar el ingreso neto y, si ese es el caso, cómo deben ser recolectados los

5 Para una guía para la medición de estándares de vida en el contexto de la equidad en la salud, inclu-

yendo el uso de componentes principales, ver http://siteresources.worldbank.org/INTPAH/Resources/

Publications/Quantitative-Techniques/health_eq_tn04.pdf.

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2836


datos sobre tales gastos? ¿Cómo deben ser manejados los gastos asociados con un

equipo, como un tractor? La información recolectada a la fecha sobre el ingreso de los

hogares en países en desarrollo, es típicamente de mala calidad, no menos a causa de

estos problemas.

El capítulo 12, por Gasparini y Panadeiros, proporciona un ejemplo de un útil

enfoque de ingresos para la medición, cuando ni datos de gasto ni de consumo están

disponibles. Los autores utilizan dos encuestas grandes de estándares de vida para

obtener datos sobre la utilización de programas focalizados de salud y nutrición en

Argentina. Aunque estas encuestas no proporcionan información sobre gasto, los au-

tores estimaron el bienestar del hogar utilizando sus ingresos, corrigiendo por el ta-

maño del hogar a través de una escala de “equivalencia”. Las tasas de utilización de

los programas fueron entonces analizadas a través de la distribución de esta medida

de ingreso.

No es claro, conceptualmente, si los ingresos son la mejor medida de los estándares

de vida. El ingreso simplemente nos dice cuánto dinero viene al hogar; no puede dar

un retrato exacto del estándar de vida del hogar. Considere el caso de los jubilados.

En el mundo en desarrollo, cualquier pensión es probablemente pequeña y por tanto,

incluso si las personas tienen los ingresos de la pensión, pueden estar consumiendo

sus ahorros durante su vejez.

Una alternativa que elude este problema es observar el gasto. Muchas encuestas

preguntan por los patrones de gasto del hogar y agregan una suma de gasto total

para el hogar. Pero aquí hay también asuntos técnicos y conceptuales. ¿Sobre qué

período se debe medir el gasto: una semana, un mes, un año? ¿Debe variar el período

según el tipo de compra? ¿Cómo deben manejarse las compras “grandes”, como un

coche o un televisor?

Un problema grande con el enfoque de gasto es que muchos hogares en el mundo

en desarrollo cultivan mucho del alimento que consumen y el alimento puede com-

poner una fracción grande del consumo total. Un hogar puede parecer pobre desde

el punto de vista del gasto porque obtiene su alimento de su propia huerta. No obs-

tante, puede gozar de un nivel de vida razonable. Otro problema es que las subven-

ciones pueden dar un retrato distorsionado de los estándares de vida. Por ejemplo,

un hogar puede ser capaz de vivir libre de alquiler porque el jefe de familia es médico

en el dispensario de la aldea o un trabajador de una empresa del Estado. Juzgado por

el gasto, el hogar parecería pobre porque no paga alquiler, pero eso sería la inferencia

equivocada.

Por estas y otras razones, el estudio de medición de estándares de vida del Banco

Mundial (EMEV) decidió tempranamente medir los estándares de vida en términos de

consumo en vez de ingresos o gasto (Deaton y Grosh, 2000; Deaton y Zaidi, 2002).6 El

6 Más información sobre los EMEV se puede encontrar en http://www.worldbank.org/lsms/.

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2837


consumo de alimento de un hogar se define como la suma de su propio producto y

cualquier producto que compra de otros o le es dado por otros. Un principio semejan-

te aplica a otros artículos de consumo; si, por ejemplo, el hogar tiene una pequeña

empresa que produce artesanías y retiene algunos para su propio uso, estos produc-

tos se cuentan como consumo y el ingreso por las ventas de los productos restantes

aparece en el consumo por el hogar de otros artículos (por ejemplo, los uniformes

escolares comprados con estos ingresos). El enfoque de consumo no mide los gastos

en bienes duraderos; en cambio, atribuye a cada bien durable un valor de uso que

depende del precio de compra y de la vida esperada del bien durable. No mira la

cantidad del alquiler que una familia paga por su alojamiento, sino al alquiler imputa-

do –la cantidad que habría tenido que pagar si hubiera tenido que alquilar su aloja-

miento al precio de mercado. A todos, sea viviendo en una residencia sin pago de

propiedad del gobierno, un casa que la persona haya construido y posea, o una casa

alquilada, se asigna un alquiler imputado positivo.

El enfoque de consumo iniciado por el EMEV supera muchas de las objeciones que

se pueden hacer a los enfoques de ingreso y gasto para la medición de los estándares

de vida. Pero tiene un inconveniente mayor: es complejo y consume mucho tiempo.

Las preguntas sobre consumo del EMEV típicamente se extienden sobre muchas pági-

nas de un cuestionario de encuesta de hogares. Esto está bien si la evaluación de los

estándares de vida es la meta principal del ejercicio, pero es un poco incómodo si ese

es sólo uno de los objetivos. Quizás es en parte por esta razón que otras encuestas de

hogares a gran escala, como la Encuesta Demográfica y de Salud (EDS), han evitado el

enfoque de consumo. De hecho, la EDS curiosamente ha evitado todos los enfoques

para la medición de los estándares de vida, dejando a los investigadores en la frus-

trante posición de tener excelentes datos de los hogares sobre variables de salud ma-

ternal e infantil; pero ninguno sobre ingresos, gasto, o consumo que, por ejemplo, les

permitan comparar las tasas de vacunación entre los pobres con aquellas entre quie-

nes están mejor.

Esta situación llevó a los investigadores a mirar la información no relacionada con

salud recolectada por la EDS y preguntarse si se podría utilizar para construir una

medida proxy ad hoc del estándar de vida. Concluyeron que se podría (Filmer y Pritchett,

1999, 2001). Una larga lista de variables se construyó a partir de la EDS, cubriendo

atributos de la morada del hogar (el tipo de piso; los materiales utilizados para el

techo y el piso), las instalaciones de agua y saneamiento utilizadas por el hogar (agua

conducida por tubería en casa, agua conducida por tubería en el patio, o agua de una

bomba) y la propiedad por el hogar de varios bienes duraderos (radio, televisor, bici-

cleta o automóvil). La información permite a los investigadores construir una suma

ponderada de estos indicadores. Claramente, un número infinito de esquemas de

ponderación se podría aplicar. ¿Por ejemplo, se debe dar a un automóvil dos o tres

veces el peso de una bicicleta?

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2838


Para escoger los factores de ponderación, los investigadores emplean típicamente

el análisis de componentes principales (ACP). Para extraer el primer componente prin-

cipal, los ponderadores se escogen de tal manera que ninguna otra suma ponderada

de los indicadores de estándares de vida tiene una varianza más grande. Lo mismo se

hace para el segundo componente principal, excepto que esta segunda combinación

lineal debe estar completamente libre de correlación con el primer componente ex-

traído. El mismo procedimiento se sigue para el tercero y cuartos componentes prin-

cipales, y así sucesivamente.

Cuando se utiliza el ACP para generar una medida proxy del estándar de vida, los

investigadores retienen sólo el primer componente principal y éste se convierte en la

medida proxy de riqueza o de estándar de vida. Así, por ejemplo, cuando el método es

aplicado a datos de la EDS para Indonesia, la posesión de una bicicleta obtiene un peso

de 0,0285, y la posesión de un auto recibe un peso de 0,07262, o 2,5 veces aquel de la

bicicleta (ver Gwatkin y otros, 2000). Los pesos que surgen del ejercicio de ACP varían

de un país a otro y de un año a otro, reflejando las circunstancias y costumbres, así

como el número y tipo de indicadores disponibles en la EDS o en cualquier encuesta

que se utiliza.

El enfoque de ACP para la medición de los estándares de vida es el más frecuente-

mente utilizado en los capítulos de este volumen. Algunos de los estudios utilizaron

datos reales de EDS a los que se aplicó el enfoque de ACP, mientras que otros calcula-

ron estándares de vida medidos mediante la aplicación del enfoque de ACP a bases de

datos diferentes a las producidas por la EDS. Los estudios sobre consejería y exámenes

voluntarios de VIH/SIDA Sudáfrica (capítulo 6) y de los servicios de salud reproductiva

del sector privado en Kenia (capítulo 5) son ejemplos del uso de la información de la

EDS.

Dada la especificidad de los programas evaluados en este volumen, el segundo

enfoque –uso de bases de datos no-EDS– es mucho más común. En el capítulo 13 los

autores miden la desigualdad aplicando el ACP tanto a los datos para Brasil de la EDS

como a datos de encuestas regionales para construir una medida de los activos. En el

capítulo 8 Schwartz y Bhushan construyen un índice de riqueza del hogar, utilizando

el ACP aplicado a la línea de base y encuestas de seguimiento en Camboya. El estudio

de la salud reproductiva entre adolescentes nepaleses en el capítulo 11, aplica el enfo-

que de ACP a las encuestas de línea de base y finales para las comunidades urbanas y

rurales donde se había iniciado un programa participativo, basado en la comunidad y

focalizado de salud para jóvenes desfavorecidos. Las medidas de activos resultantes

se utilizaron para valorar las desigualdades en la eficacia de los programas para la

juventud. El capítulo 10 utiliza el mismo enfoque de activos de ACP para construir un

indicador de la posición socioeconómica a partir de una encuesta de salud familiar en

el Estado de Uttar Pradesh, en India y el capítulo 7 aplica el ACP a datos del censo de

1996 recolectados de un área rural del delta del Ganges-Meghna en Bangladesh. Dada

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2839


la diversidad de datos y preguntas de investigación abordadas en estos capítulos, el

enfoque de ACP a la medición de estándares de vida puede ser un instrumento muy

robusto cuando se usan datos no relacionados con salud.

Este enfoque ad hoc a la medición de estándares de vida –en contraste con los enfo-

ques de ingreso, gasto y consumo– no produce una medida cardinal de los estándares

de vida, para no mencionar una monetaria. Esto es, simplemente produce un puntaje

normalizado con media cero y varianza uno, no un número con un signo de dólar (ni

otro signo monetario) antepuesto. Este enfoque no se puede utilizar para determinar

si las personas son pobres en el sentido de que ellos viven con menos de un dólar

diario. Tampoco podemos hacer comparaciones entre países; no podemos decir que

un hogar con un puntaje de vida de –0,75 en Indonesia es más pobre que uno con un

puntaje de vida de –0,25 en India. Lo que podemos hacer es ordenar los hogares dentro

de un país. Podemos decir que dentro de una muestra específica un hogar con un

puntaje de –0,75 es más pobre, según esta medida, que uno con un puntaje de –0,25.

Desde el punto de vista de capturar desigualdades en los resultados de salud entre

los pobres y los menos pobres, el enfoque parece trabajar razonablemente bien.7

¿DE DÓNDE VIENEN LOS DATOS?

Queda pendiente un asunto: ¿de dónde obtenemos los datos para hacer operativas

estas ideas? Sería una lástima, a fin de cuentas, haber llegado tan lejos y no ser capa-

ces de poner estas ideas en práctica. Dos enfoques son posibles: podríamos depender

de datos de encuestas de hogares nacionalmente representativos, o podríamos reco-

lectar datos nuevos y, si es necesario, usar datos de encuestas nacionalmente repre-

sentativas para poner esta nueva información en contexto.

Muchos estudios en este campo usan encuestas nacionales rutinarias. Ejemplos de

esto incluyen los capítulos 10 y 13, que utilizan la Encuesta Nacional de Salud Fami-

liar de India y la EDS de Brasil, respectivamente. Tales encuestas contienen la informa-

ción necesaria sobre el uso de los servicios y los estándares de vida, permitiendo que

las cuadros y gráficos necesarios sean hechos. El cuadro 2.2 muestra las fuentes de

datos para los estudios en este volumen.

Los investigadores que tienen la posibilidad de utilizar encuestas rutinarias tienen

suerte –no se incurre en costos de recolección de datos y el énfasis puede ser entera-

mente en el análisis de datos. El estudio sobre salud reproductiva en el capítulo 7, por

ejemplo, descansa únicamente en datos censales, registros de nacimiento y datos ru-

tinarios de la utilización de asistencia médica maternal. Cuando, sin embargo, el obje-

7 Por ejemplo, los índices de concentración indexada para desnutrición infantil son bastante semejantes

a través de 20 países, independientemente de si los niños son ordenados por consumo o por un índice

de riqueza basado en el ACP.

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2840


tivo es evaluar un programa específico, especialmente uno que opera sólo en el nivel

local, una encuesta nacional rutinaria puede ser de poca utilidad. Puede no incluir

suficiente –o incluso ningún– hogar en el área del programa y puede no pregun-

tar por el uso de los servicios del programa. Entonces se requiere una estrategia dife-

rente.

En tal caso, los administradores del programa podrían organizar una encuesta de

salida de usuarios y preguntarles acerca de su tipo de morada, su propiedad de bie-

nes domésticos duraderos, del tipo de abastecimiento de agua que utilizan, etcétera.

Como el cuadro 2.2 muestra, ésta demostró ser una útil táctica en varios estudios,

como quiera que las experiencias y características específicas de los usuarios del pro-

grama eran importantes. Armado con estos datos, el administrador podría aplicar los

ponderadores del ACP de una encuesta nacional (por ejemplo, la EDS del país) y gene-

rar para cada usuario de las instalaciones del programa, un puntaje en un índice proxy

de riqueza. De la encuesta nacional, el administrador conocerá los puntos de corte en

el índice de riqueza que separan al quintil más pobre del segundo más pobre, al se-

gundo más pobre del quintil medio, etcétera. Entonces puede colocar a cada usuario

en la distribución nacional de riqueza y ver qué fracción de los usuarios del programa

viene del quintil más pobre del país, qué fracción del segundo quintil más pobre, y así

sucesivamente. Si, digamos, el 65% viene del quintil más pobre de la región y el resto

del segundo quintil más pobre, el administrador probablemente puede sentirse bas-

tante satisfecho de que su programa verdaderamente llega a los pobres.

¿O debería? Quizás el administrador querría verificar cómo se compara la pobla-

ción que sirve su programa con la población nacional. Si el 75% de la población local

está en el 20% más pobre del país, el hecho de que apenas el 65% de sus usuarios

venga del quintil más pobre de la nación sería algo decepcionante. Para averiguar si

esto es así, el administrador tendría que obtener datos sobre la población local –no

sólo de usuarios de las instalaciones del programa sino también de no usuarios. Entre

más local es el foco del programa, más difícilmente será esto probable. Supongamos

que el programa opera a través de un estado completo de un país grande. El adminis-

trador quizás tenga suerte y encuentre una encuesta nacional que se haya realizado

en su estado y, además, sea representativa a nivel de éste. Entonces, podría clasificar a

la población del estado en quintiles estatales de riqueza y localizar a sus usuarios en la

distribución de riqueza del estado en vez que en la distribución nacional de riqueza.

Pero si el programa es más localmente enfocado o no hay una encuesta representativa

a nivel del estado, el administrador tiene poca opción aparte de realizar una encuesta

de hogares por su cuenta, además de o en vez de la encuesta de salida a los usuarios.

La encuesta de hogares le permitiría reunir datos de todos los hogares en la muestra

sobre indicadores de riqueza, utilizar las ponderaciones basadas en el ACP nacional

para generar un puntaje de riqueza para cada hogar muestreado y construir quintiles

de riqueza para la población local. Utilizando los puntos de corte para la distribución

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2841


CUADRO 2.2

FUENTES DE DATOS UTILIZADAS POR LOS ESTUDIOS, POR CAPÍTULO

Capítulo Fuentes de datos

Entrevistas a la salida de los sitios de vacunación/

mosquiteros; encuestas de hogares de seguimiento,

basadas en la comunidad, en ambos países.

Encuesta a proveedores de salud; entrevistas a

individuos a la salida de los sitios del caso y de control;

entrevistas en el hogar a mujeres en edad reproductiva;

datos de la Encuesta Demográfica y de Salud (EDS)

para la medición de la posición socioeconómica.

Encuesta a individuos en los sitios de consejería y

exámenes voluntarios (CEV); entrevistas exhaustivas y

grupos focales; EDS de Sudáfrica.

Datos censales locales; registros de nacimiento; base

de datos de la utilización de asistencia médica

maternal.

Encuestas de hogares de línea de base (1997) y de

seguimiento (2001) dentro de distritos de salud del

caso y de control.

Encuestas a individuos a la salida de los dispensarios

de la Asociación de Mujeres Autoempleadas (SEWA);

grupos focales de no usuarios; entrevistas exhaustivas

a trabajadores de la salud; datos de la EDS para la

medición de la posición socioeconómica.

Entrevistas de salida a pacientes externos en la línea

de base (1999) y seguimiento (2003) (para la evalua-

ción de la satisfacción de los pacientes); datos de la

Encuesta Nacional de Salud Familiar para Uttar

Pradesh, para la medición de la posición

socioeconómica.

Encuestas de pequeña escala de hogares y adolescen-

tes para la línea de base (1999) y final (2003) dentro de

dos áreas rurales y dos áreas urbanas.

Dos encuestas grandes de estándares de vida (1997 y

2001).

EDS de Brasil; tres encuestas a poblaciones específicas

que residen en los estados de Santa Catarina, Sergipe

y Rio Grande do Sul.

Encuesta de medición de estándares de vida (EMEV)

4. Ghana y Zambia: logrando equidad en la

distribución de mosquiteros tratados con

insecticida a través de conexiones con

campañas de vacunación contra sarampión.

5. Kenia: llegar a los pobres a través del sector

privado –Un modelo de red para ampliar el

acceso a los servicios de salud.

6. Sudáfrica: ¿Quién va al sector público por

consejería y exámenes voluntarios de VIH/

SIDA?

7. Bangladesh: desigualdades en la utilización de

servicios de asistencia médica materna

–Evidencia de Matlab.

8. Camboya: utilizando la contratación para

reducir la desigualdad en la oferta de asistencia

médica primaria.

9. India: evaluando el alcance de tres servicios de

salud SEWA entre los pobres.

10. India: efectos de equidad de mejoras de

calidad sobre la utilización de servicios de

salud y la satisfacción de los pacientes en el

estado de Uttar Pradesh.

11. Nepal: el impacto distributivo de enfoques

participativos en la salud reproductiva para

jóvenes desfavorecidos.

12. Argentina: evaluación de cambios en la

distribución de beneficios de políticas de salud y

nutrición.

13. Brasil: ¿Están los programas de salud y

nutrición llegando a los más necesitados?

14. Perú: ¿Es la identificación de los pobres el

principal problema para llegar a ellos con

programas nutricionales?

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2842


local, será capaz de contestar más satisfactoriamente la pregunta de si está verdadera-

mente llegando a los pobres en su localidad.

Los capítulos 4, 8 y 11 son interesantes ejemplos de estudios que tratan estos asun-

tos metodológicos. El estudio sobre Camboya en el capítulo 8, utiliza la línea de base y

las encuestas de seguimientos que eran específicas a las áreas atendidas por el progra-

ma contratado que estaba siendo evaluado. El capítulo 11, que tiene un análisis fuer-

temente enfocado, utiliza las encuestas basadas en la comunidad. Aunque el tamaño

limitado de estas encuestas impone algunas limitaciones analíticas, su uso permite un

análisis cualitativo más completo. En el capítulo 4, las encuestas de hogares que se

llevaron a cabo para hacer seguimiento del programa integrado de distribución de

mosquiteros y vacunación, permite a los autores buscar discrepancias entre la propie-

dad y el uso de los mosquiteros.

CONCLUSIONES

En el diseño y ejecución de evaluaciones de programas, los investigadores necesitan

sopesar los beneficios y las desventajas de estos enfoques diferentes. Como este capí-

tulo hace claro, la medición del éxito para llegar a los pobres implica una serie de

compromisos.

Uno se relaciona con el diseño del programa. Las estimaciones de la distribución

del programa hechas en un solo punto en el tiempo (el enfoque de fotografía) requie-

ren sólo un conjunto de datos, pero son susceptibles a sesgo potencial relacionado

con cambios en el tiempo y a la selección de los participantes. La recolección de datos

en más de un punto en el tiempo (el enfoque de película) y la estimación del efecto

potencial del programa en los no participantes (el enfoque de experimento) requie-

ren técnicas de recolección de datos y analíticas más complejas.

Otro compromiso se encuentra en la medición de los estándares de vida o posi-

ción económica. El consumo es un indicador más exacto que los ingresos o el gasto,

pero consume más tiempo para su construcción y traer consigo una recolección de

datos más compleja. El análisis de componentes principales requiere sólo datos sobre

los activos del hogar. Proporciona un proxy para los estándares de vida, pero uno que

es solamente relativo, sin ninguna información sobre niveles absolutos de bienestar.

En la medida en que más información de encuestas de hogares se hace disponible, los

investigadores pueden aprovechar estos datos para realizar investigación cada vez

más exacta e intuitiva, que puede informar la formulación de política orientada a

llegar a los pobres con importantes beneficios de salud.

Al evaluar la equidad relativa de los programas que hacen esfuerzos especiales

para llegar a los pobres, es importantes no perder de vista el valor general del benefi-

cio –y el costo adicional de los esfuerzos especiales en sí mismos. Indicadores como la

razón beneficio-incidencia y el índice de concentración, miden sólo la distribución

01cap02.p65 06/10/2006, 17:2843


relativa. No tienen en cuenta el valor absoluto del beneficio que se transfiere, el costo

administrativo de la transferencia, o el costo de oportunidad de los recursos utiliza-

dos para financiar el beneficio y su transferencia.

La fuente de financiamiento del beneficio es también importante. Los fondos pú-

blicos tienen un costo de oportunidad y el éxito o fracaso de los programas se debe

ver a esta luz. Una pregunta apropiada sería si los resultados son más o menos en pro

de los pobres que los resultados de programas alternativos que pudieran haber sido

financiados.

En suma, no existe tal cosa como un enfoque ideal único. Esto no es causa para

desesperación; refleja simplemente la complejidad del mundo, como es atestiguada

por los estudios en este volumen. Muchos métodos existen ahora que proporciona

evaluaciones altamente iluminadoras de qué tan bien los programas de salud sirven a

los grupos desfavorecidos que más deseamos servir. Ellos necesitan ser utilizados más

a menudo.

Prometimos una visión de los numerosos asuntos metodológicos que los autores

de capítulo han tenido que enfrentar al preparar sus estudios Llegando a los pobres.

La visión probablemente ha parecido un poco árida –como recibir una conferencia

sobre las decisiones clave para hacer vino, sin llegar a estar cerca a algún vino. Es

difícil en tal situación lograr el sentido de cómo cualquiera de ellas importa. Quizás lo

mejor sea marcar este capítulo y referirse a él de regreso mientras se lee el resto del

volumen. Esperamos que, como al beber vino, saber lo que busca le lleve a una mejor

apreciación.

REFERENCIAS

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04cap15 autores.p65 05/10/2006, 19:36336

CAPÍTULO 3

¿QUÉ ENCONTRARON LOS ESTUDIOS ORIENTADOS

A LOS POBRES?

Davidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff

y Abdo S. Yazbeck

Las características de los programas abarcados por los estudios de caso en este volu-men, varían ampliamente. Sin embargo, la mayoría de programas o innovaciones alos programas favorecieron a los pobres logrando una más alta cobertura entre ellosque entre quienes están mejor, o produciendo mayores aumentos de cobertura entrelos desfavorecidos que entre los grupos más privilegiados, reduciendo por tanto lasdisparidades.

Este, el principal hallazgo general de los estudios presentados en los capítulos si-guientes, está en la misma línea que los resultados de otros estudios identificados porel Programa orientado a los pobres. Juntos, las conclusiones y los resultados, indicanque un mucho mejor desempeño distributivo es posible de parte de los programas desalud, nutrición y población.

La amplia variación entre los programas que favorecen a los pobres apunta haciala disponibilidad de múltiples enfoques potencialmente efectivos. El desafío es en-contrar el enfoque que trabaja mejor en una situación particular y afrontando untema particular.

CARACTERÍSTICAS DE LOS PROGRAMAS

Aunque todos los estudios Llegando a los pobres emplearon el mismo método básico deinvestigación descrito en el capítulo 2, los programas cubiertos difirieron ampliamente(ver cuadro 3.1). Esto resultó de la decisión de distribuir los programas evaluados a travésde un amplio espectro de temas y situaciones. El propósito era demostrar la versatilidaddel método de investigación y llegar a una audiencia amplia antes que proporcionar unaguía aplicable a sólo unos pocos países y a un número limitado de temas.

LOCALIZACIÓN

La mayor parte de las regiones de ingresos bajos y medios del mundo estuvieronrepresentadas en los estudios. Cinco de los estudios eran de Asia –Bangladesh;

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Camboya; el estado de Gujarat, India; el estado de Uttar Pradesh, India y Nepal. Treseran de África, Ghana y Zambia, Kenia, y Sudáfrica y tres de América Latina (Argen-tina, Brasil y Perú).

Sin embargo, dos áreas no se cubrieron. No se recibieron propuestas del MedioOriente y la región de África septentrional. Sólo unos pocos trataron sobre programasen Europa oriental o Asia central; dos de las propuestas que fueron escogidas y finan-ciadas, pero ningún estudio fructificó.

TEMAS

Se cursaron invitaciones para estudios sobre programas que tratan con cuatro am-plios tópicos de salud, nutrición y población, relacionados con los Objetivos de Desa-

CUADRO 3.1

CARACTERÍSTICAS DE LOS PROGRAMAS CUBIERTOS EN ESTE VOLUMEN

País Características

África

Ghana y Zambia Distribución de mosquiteros ligada a campañas del gobierno para

vacunación contra sarampión, con alcance brindado por una ONG

Kenia Servicios de salud reproductiva ofrecidos a través de proveedores

privados con ánimo de lucro

Sudáfrica Consejería y exámenes de VIH/SIDA a través de dispensarios del

gobierno con consejeros de ONG

Asia

Bangladesh Servicios esenciales de atención obstétrica ofrecidos a través de

instalaciones de salud de una ONG

Camboya Servicios primarios de salud provistos a través de instalaciones del

gobierno por ONG trabajando bajo contrato con el gobierno

India (Estado de Gujarat) Servicios de salud reproductiva, detección y tratamiento

de tuberculosis y educación femenina provistos por una ONG

empleando un amplio rango de estrategias de oferta

India (Estado de Uttar Pradesh) Mejoramientos en la calidad de los servicios ofrecidos a través

de instalaciones gubernamentales

Nepal Desarrollo y oferta participatoria de salud reproductiva y programas

de educación sobre VIH/SIDA por una ONG

América Latina

Argentina Servicios de salud y nutrición materno-infantil gubernamentales

Brasil Servicios primarios de salud ofrecidos a través de cuatro programas

gubernamentales y de ONG

Perú Suplementos nutricionales ofrecidos a áreas pobres a través de

programas gubernamentales y de ONG

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49¿Qué encontraron los estudios orientados a los pobres?

rrollo del Milenio (ODM): nutrición; salud infantil y de jóvenes; salud reproductiva yVIH/SIDA, malaria y tuberculosis. Este énfasis y el procedimiento de revisión de lasofertas produjeron una distribución bastante pareja de casos a través de los cuatrotemas. Un quinto tema, sistemas de salud y financiamiento, aunque no explícitamen-te mencionado en la invitación, fue estudiado también.

TAMAÑO Y TIPO

Siete de los 11 estudios cubrieron programas operacionales a gran escala. Los cuatrorestantes trataron sobre experimentos controlados en áreas más pequeñas.

Los siete programas operacionales abarcaron tanto programas bien establecidosconsiderados suficientemente efectivos para justificar su continuidad sin cambiosmayores, como también programas que habían sido reformados recientemente paracorregir defectos detectados. Parte de los programas bien establecidos y en marchaeran de nivel nacional (programas de salud y nutrición del gobierno en Argentina,vacunación y asistencia prenatal gubernamental en Brasil y alimentación infantil enPerú). Los otros, aunque no nacionales, cubrían aun a poblaciones de muchos millo-nes de personas (Programa Pastoral del Niño en Brasil; proyectos de la Asociación deMujeres Autoempleadas en Gujarat, India, y consejería y exámenes voluntarios paraVIH/SIDA en Sudáfrica urbana). Los programas reformados incluyeron el nuevo pro-grama nacional de salud familiar en Brasil y el mejoramiento de los servicios del go-bierno en Uttar Pradesh, el estado más populoso de India.

Los cuatro experimentos controlados observaron enfoques innovadores en pobla-ciones mucho más pequeñas: el cambio de oferta obstétrica en el hogar a los partosbasados en instituciones en Bangladesh, contratación con agencias no gubernamen-tales en Camboya, distribución de mosquiteros tratados con insecticida en Ghana yZambia y el desarrollo participativo de proyectos en Nepal.

OBJETIVOS

Todos los programas estudiados trataban de llegar a los pobres, pero en ninguno eraéste el único objetivo y el grado de énfasis variaba. En algunos casos llegar a los po-bres era una preocupación central, pero en otros era secundaria a metas como au-mentar la cobertura de la población total, reduciendo los costos unitarios de oferta delservicio o mejorando la eficacia terapéutica de los servicios proporcionados.

El estudio de caso de Bangladesh, por ejemplo, examinó la distribución de bene-ficios de una estrategia que acentuaba la oferta basada en las instalaciones de salud.Esa estrategia había reemplazado a una anterior enfocada en la oferta a domicilio,no debido a que la primera estrategia se hubiera considerado inequitativa sino por-que se había considerado terapéuticamente ineficaz. El estudio de caso de Kenia

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trató con un proyecto diseñado para aumentar el acceso general al cuidado mater-nal mediante el reforzamiento del sector moderno privado comercial –un segmentodel sistema de salud típicamente asociado con la provisión de servicios a grupos dealtos ingresos.

ESTRATEGIA

En los programas donde llegar a los pobres era un objetivo central, se emplearonvarias estrategias. Algunas procuraron proporcionar cobertura universal que, una vezlograda, incluiría a los pobres así como a quienes están mejor. Otros utilizaron enfo-ques más selectivos y focalizados.

Ejemplos de estrategias clásicas de cobertura universal son aquellas empleadaspor los programas brasileños de vacunación y asistencia prenatal. El programa reor-ganizado de salud familiar en Brasil aspiraba a la cobertura universal pero buscó ase-gurar que los pobres fueran atendidos primero, empezando en áreas pobres antes deensancharse hacia medios en mejores condiciones. Otros programas, como los servi-cios de salud del gobierno argentino, trataron de asegurar cobertura universal no através de proporcionar servicios a la población entera sino sirviendo como una red deseguridad para personas que, a diferencia de los grupos de altos ingresos, no podríancomprar atención en el sector privado. Al hacer esto, implícitamente empleó la estra-tegia de focalización “suave” de autoselección.

Los enfoques más conscientemente focalizados adoptados por otros programas,variaron extensamente. Por ejemplo, el experimento de Camboya empleó contratoscon ONG que establecieron metas específicas de desempeño para cobertura en lamitad más pobre de la población. Los experimentos de Ghana y Zambia buscaronprobar la hipótesis de que la distribución de mosquiteros a través de campañasmasivas de vacunación, produciría tasas más altas de cobertura entre los gruposdesfavorecidos que lo que lo haría el mercadeo social. En Perú, la prioridad más altafue asignada a las áreas pobres para la escogencia de las ubicaciones para los pro-gramas gubernamentales de desayuno escolar y para determinar la cantidad de ali-mento proporcionado a través de la iniciativa gubernamental del Vaso de Leche. LaAsociación de Mujeres Autoempleadas en el estado de Gujarat, en India, estableciócampos móviles de salud reproductiva en un esfuerzo por llegar a los numerosospobres que viven en áreas remotas, que no son atendidos por instalaciones estáticastradicionales. Cobró sólo honorarios simbólicos, e incluso éstos fueron abolidos encasos de pobreza extrema. Los organizadores del proyecto de Nepal desarrollaronuna estrategia participativa de desarrollo que, se esperaba, podría aumentar elempoderamiento de los grupos de población pobres y desfavorecidos.

01cap03.p65 06/10/2006, 17:2950


AGENCIA IMPLEMENTADORA

Los programas cubiertos fueron diseñados e implementados por varios tipos de orga-nizaciones: gobiernos, ONG, sector privado comercial e instituciones de investigación.Algunos eran alianzas cooperativas entre gobiernos y ONG.

Los programas de gobierno incluyeron los servicios de salud materna e infantilproporcionados por el gobierno argentino, los programas de vacunación y asistenciaprenatal del gobierno brasileño, los programas de alimentación infantil del gobiernoperuano y los servicios primarios y secundarios de atención proporcionados por elgobierno del estado de Uttar Pradesh en India. Las ONG operaban los programas eva-luados en Gujarat, India; uno de los cuatro programas estudiados en Brasil y variosde los proyectos de nutrición en Perú. El estudio de Kenia, como se ha mencionado,examinó un proyecto del sector privado comercial.

La cooperación entre gobiernos y ONG desempeñó un papel prominente en tresprogramas. El estudio de Camboya trató con el financiamiento del gobierno de servi-cios proporcionados por ONG en instalaciones gubernamentales. Los servicios ofreci-dos a través de las campañas de vacunación y distribución de mosquiteros ghanesa yzambiana, fueron proporcionados por los gobiernos de esos países, ayudados portrabajadores de campo de la Cruz Roja que visitaron hogares para alentar a las perso-nas a utilizar los servicios ofrecidos. En el programa Sudafricano de consejería y exá-menes voluntarios de VIH/SIDA, representantes de las ONG proporcionaron la consejeríaen instalaciones del gobierno y enfermeros del gobierno hicieron los exámenes.

Las instituciones de investigación jugaron los papeles centrales en otros dos pro-gramas. El programa en Bangladesh fue aplicado, así como evaluado, por el CentroInternacional para la Investigación de Enfermedades Diarreicas, Bangladesh (Icddr, B).En Nepal el Centro Internacional para la Investigación sobre la Mujer era una de lasagencias colaboradoras.

LOGROS DE LOS PROGRAMAS

Ninguno de los programas evaluados en los estudios en este volumen era perfecto.Sin embargo, varios lograban tasas de cobertura que eran más altas entre los gruposdesfavorecidos que entre quienes estaban mejor. En muchos otros casos, donde laequidad en la cobertura no se logró completamente, los programas produjeron au-mentos mucho más grandes entre los pobres que entre los más privilegiados y, así,reducciones notables en las disparidades entre grupos. Definiendo un programa conresultados en cualquiera de las dos categorías como uno que favorece a los pobres, los11 estudios presentados en este volumen se pueden agrupar de la siguiente manera:

• En seis (aquellos en Argentina, Camboya, Ghana y Zambia, Nepal, Perú ySudáfrica), todos los programas cubiertos favorecieron a los pobres.

01cap03.p65 06/10/2006, 17:2951


• En dos (Brasil y Gujarat, India), algunos pero no todos los programas estudia-dos eran favorables a los pobres.

• En dos (Uttar Pradesh, India, y Kenia), el resultado distributivo de los progra-mas valorados era ambiguo.

• En uno (Bangladesh) el programa sin ambigüedad falló para favorecer a lospobres.

PROGRAMAS QUE FAVORECEN A LOS POBRES

ARGENTINA: PROGRAMAS NACIONALES GUBERNAMENTALES DE SALUD MATERNO-INFAN-TIL, VACUNACIÓN Y ALIMENTACIÓN INFANTIL. Para 2001, después de un período de crisiseconómica severa, los programas cubiertos fueron menos claramente enfocados enlos pobres que en 1997. Pero aun en 2001, entre 35% y 50% de los beneficios de losprogramas de salud materno-infantil fueron al 20% más pobre de la población y entre60% y 95% de ese grupo estaba cubierto. Los tres programas alimentarios infantilesestudiados entregaban entre 40% y 75% de sus beneficios al 20% más pobre, con tasasde cobertura de 5% en un programa y 30% en los otros dos. Los programas de vacu-nación estaban menos focalizados en los pobres, reflejando presumiblemente unaorientación hacia servir a la población entera, antes que focalizarse en aquellos que norecibían servicios de otras fuentes. Pero aun aquí, entre 20% y 50% de todas las vacu-nas administradas por el gobierno fueron aplicadas a niños en el 20% más pobre de lapoblación (datos de 1997, los últimos disponibles), dependiendo de la vacuna particu-lar. La cobertura de este grupo por el programa de vacunación del gobierno, oscilóentre abajo del 15% para sarampión, paperas y rubéola, y arriba del 90% para tuber-culosis y polio. En contraste, el 20% superior de la población recibió menos del 5% delos servicios de salud materno-infantil y de las actividades de alimentación infantildel gobierno y de menos de 5% a apenas bajo 20% de las vacunas proporcionadas porel gobierno.

CAMBOYA: EXPERIMENTO DE CAMPO CON CONTRATOS DEL GOBIERNO A ONG PARA OFRE-CER SERVICIOS DE ATENCIÓN PRIMARIA DE SALUD QUE EL GOBIERNO TRADICIONALMENTE

PROVEE DIRECTAMENTE. Las ganancias para los pobres eran especialmente grandes enlos distritos donde a las ONG se les dio plena responsabilidad para la provisión de losservicios bajo contratos que especifican la cobertura para el 50% más pobre de la po-blación, así como para la población en su conjunto (y proporcionan compensaciónextra para cubrir salarios más altos del personal y asistencia técnica). Para siete de losocho servicios monitoreados, la cobertura entre los pobres mejoró –y la inequidad enel uso disminuyó– más rápidamente en esos distritos que en los distritos donde lasONG tenían menos control o donde el gobierno proporcionaba los servicios directa-mente. Donde las ONG tenían el mayor control, la cobertura media del 20% más pobre

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de la población para los ocho servicios subió de menos del 15% a más del 40%, casidos y media veces el aumento en los distritos que reciben los servicios estándar delgobierno (comunicación personal de los autores del estudio). En tanto que aun enestos distritos no se logró la completa equidad, el resultado fue una reducción muchomás grande en la inequidad en la cobertura que en otras partes.

GHANA Y ZAMBIA: EXPERIMENTOS DE CAMPO PARA DISTRIBUIR MOSQUITEROS TRATADOSCON INSECTICIDA A TRAVÉS DE CAMPAÑAS DE VACUNACIÓN MASIVA DEL GOBIERNO Y LACRUZ ROJA. La propiedad de mosquiteros entre el 20% más pobre de la poblaciónsubió de menos del 5% a más del 90% en Ghana y de menos del 10% a casi 80% enZambia. Los diferenciales de propiedad entre los pobres y los que están mejor, fueeliminado en Ghana y reducido enormemente en Zambia. En cada país el uso demosquiteros en el período poscampaña (en tanto diferente de la propiedad) era de 10a 15 puntos porcentuales menor entre los más pobres que en el quintil menos pobre;pero aun en el quintil más pobre, más de la mitad de todos los niños fueron reporta-dos como durmiendo bajo los mosquiteros.

NEPAL: EXPERIMENTO DE CAMPO ORGANIZADO POR UN CONSORCIO MULTIAGENCIAS, CONUN ENFOQUE PARTICIPATIVO QUE INVOLUCRABA A LOS BENEFICIARIOS PROSPECTIVOS ENEL DESARROLLO DE PROGRAMAS DE SALUD PARA ADOLESCENTES. El resultado del progra-ma fue una mejora más grande entre los desfavorecidos que entre quienes están me-jor, para los tres indicadores cubiertos: cuidado prenatal, partos asistidos yconocimiento acerca del VIH. El cambio fue especialmente notable para los dos últi-mos. La proporción de primeros nacimientos realizados en un centro médico subiódel 25% a más del 40% en la mitad más pobre de la población mientras se manteníaigual en la otra mitad. El conocimiento de la transmisión del VIH, más que se duplicóen el cuarto más pobre de la población; para el final del experimento, más del 70% delos adolescentes en este grupo sabía acerca de por lo menos dos modos de transmi-sión, mientras que en el cuarto de la población en mejores condiciones era más gran-de sólo en alrededor de la mitad. Para los tres indicadores, algún grado de disparidadpersistía, pero una reducción clara en la desigualdad entre grupos económicos se ha-bía logrado. La inequidad disminuyó también en las áreas de control, pero allí losdescensos eran típicamente más pequeños.

PERÚ: TRES PROGRAMAS GUBERNAMENTALES Y DE ONG PARA ALIMENTACIÓN INFANTIL PARANIÑOS POBRES. En cada uno de los tres programas cubiertos, los niños que pertenecenal quintil más pobre de la población representaron muy por encima del 20% de losbeneficiarios. Para los tres programas en conjunto, más del 33% de los beneficiariosde los alimentos pertenecía al 20% más pobre de la población, casi 60% al 40% máspobre y sólo alrededor de 6% al 20% más alto. Cada uno de los dos programas del

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gobierno cubrían alrededor del 19% de niños en el 20% más pobre de la población; eltercero, el programa más pequeño, proporcionaba servicios a alrededor del 3% de lapoblación en el grupo más pobre.

SUDÁFRICA: SERVICIOS VOLUNTARIOS DE CONSEJERÍA Y EXÁMENES PARA VIH A TRAVÉS DEUN PROGRAMA COOPERATIVO GOBIERNO-ONG EN DISPENSARIOS GUBERNAMENTALES UR-BANOS. Los pacientes de los dispensarios que buscaban consejería y exámenes volun-tarios (CEV) estaban fuertemente concentrados entre los grupos más pobres deresidentes. Por ejemplo, más de la mitad de los pacientes que buscaban los serviciosde CEV estaba entre el 20% más pobre de los residentes de las villas atendidas por losdispensarios y alrededor del 35% pertenecía al 20% más pobre de población urbanade Sudáfrica. Los individuos que buscaban CEV eran más pobres que los pacientesque asistían a los dispensarios para otros servicios –aunque aun los pacientes quevenían por otros servicios eran más pobres, en promedio, que las poblaciones de lasvillas o la nacional urbana.

PROGRAMAS CON RESULTADOS MIXTOS

BRASIL: PROGRAMAS GUBERNAMENTALES NACIONALES DE VACUNACIÓN Y ATENCIÓN PRE-NATAL; EDUCACIÓN EN SALUD A NIVEL DEL HOGAR POR VOLUNTARIOS COMUNITARIOS DEUNA ONG; Y UN RECIENTEMENTE REORGANIZADO PROGRAMA DE ATENCIÓN PRIMARIA DESALUD ORIENTADO A LA COMUNIDAD, INTRODUCIDO PRIMERO EN ÁREAS POBRES. Los cua-tro programas produjeron resultados muy diferentes. El programa con el registro másfuerte de inclusión de grupos pobres fue el programa gubernamental reformado deasistencia médica primaria, especialmente en sus etapas iniciales. En la ciudad de Por-to Alegre, donde el programa había sido introducido recientemente, más del 40% delos clientes estaba entre los más pobres –esto es, el quintil más pobre en las áreasdonde el programa estaba activo. Sólo el 2% venía del 20% más pobre de la poblaciónde las áreas. Donde el programa se estableció mejor y había comenzado a difundirseen distritos menos pobres, como en la ciudad de Sergipe, las tasas de cobertura entrelos pobres eran más altas: la cobertura era del 55% entre el 20% más pobre de la pobla-ción, por ejemplo, comparado con el 19% en Porto Alegre. Las tasas de cobertura enSergipe eran más altas entre los pobres que entre los segmentos de más altos ingresos,aunque el diferencial fuera mucho menos marcado que en Porto Alegre.

El mucho más pequeño programa de educación en salud operado por la ONG,estaba también orientado hacia los pobres, aunque en un grado menor. Los pobresrecibían una porción desproporcionadamente alta de los beneficios del programa,con el 22% del total yendo al 20% más pobre de la población y el 53% siendo recibidopor el 40% más pobre. Pero, al mismo tiempo, una porción significativa de los benefi-cios iba a grupos de ingresos altos; el 40% de la población en mejores condicionesrecibía casi la tercera parte del total.

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Se encontró que los programas nacionales de vacunación y asistencia prenatal pro-porcionaban una cobertura significativamente menor entre los pobres que entre gru-pos en mejores condiciones. Nacionalmente, la vacunación incompleta tenía unaprevalencia más de dos veces mayor entre el 20% más pobre de los niños que entre el20% en mejor situación (33% y 15%, respectivamente). Entre mujeres encinta en elquintil inferior de la población, el 70% la asistencia recibía atención prenatal inade-cuada, comparado con el 14% en el quintil superior.

INDIA, ESTADO DE GUJARAT: SERVICIOS DE SALUD REPRODUCTIVA, DETECCIÓN Y TRATA-MIENTO DE TUBERCULOSIS Y EDUCACIÓN FEMENINA, PROPORCIONADOS POR UNA ONG.Los pobres eran los principales usuarios de los tres servicios en áreas urbanas, conuna tercera parte o más de los clientes provenientes del 20% más pobre de la pobla-ción. El 20% en mejores condiciones acumulaba no más de 1% a 2% de los beneficia-rios. En áreas rurales la situación era notablemente diferente. Para cada uno de losdos programas que operan en esas áreas (campos de salud reproductiva y sesiones deeducación), los usuarios del programa se concentraban en los grupos de ingresosmedios, con números más pequeños entre los pobres y los que estaban en mejorescondiciones.

PROGRAMAS CON RESULTADOS AMBIGUOS

INDIA, ESTADO DE UTTAR PRADESH: UNA INICIATIVA DEL GOBIERNO ESTATAL PARA FORTA-LECER LOS SERVICIOS DE SALUD OFRECIDOS A TRAVÉS DE SUS INSTALACIONES. Dos añosdespués del inicio del programa multifacético financiado con un préstamo por US$110millones del Banco Mundial, la carga promedio total de pacientes mensuales en lasinstalaciones que recibían apoyo había aumentado en casi 6%, mientras la carga enlas instalaciones no apoyadas había disminuido por encima del 15%. La distribuciónde estos cambios entre clases socioeconómicas depende de cómo se definan éstas. Sise definen en términos económicos, como en la mayor parte de los otros estudios eneste volumen, el 40% superior de la población se beneficiaba considerablemente másque el 40% inferior. Cuando la clase se define en términos sociales, lo contrario escierto: la ganancia entre las castas más bajas era más alta que entre los miembros delas castas superiores.

KENIA: RED DE PROVEEDORES MÉDICOS PRIVADOS CON ÁNINO DE LUCRO, PROVEYENDOATENCIÓN DE SALUD MATERNO-INFANTIL. El foco del programa dependía del grupo to-mado como población de referencia. A nivel de la comunidad, el programa era neu-tral en cuanto a clase, en el sentido en que el perfil socioeconómico de los clientes delos miembros de la red era aproximadamente similar al de la población en las comuni-dades donde los miembros operaban. Sin embargo, el desempeño distributivo de la

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red se aprecia bastante diferente si la población de referencia es la de Kenia en suconjunto antes que la de las comunidades atendidas: muchos más pacientes veníandel 20% más alto de la población nacional que del 20% inferior (alrededor de 67% y20%, respectivamente). Es decir, la posición socioeconómica de los pacientes de la redera aproximadamente la misma que en las comunidades donde los miembros opera-ban, pero muchos más facultativos que participaban en la red estaban localizados encomunidades en mejores condiciones que las pobres.

EL PROGRAMA QUE NO FAVORECE A LOS POBRES

BANGLADESH: EXPERIMENTO DE CAMPO CON ATENCIÓN OBSTÉTRICA DE EMERGENCIA,BASADA EN LAS INSTALACIONES DE SALUD DE UNA INSTITUCIÓN DE INVESTIGACIÓN. Esteprograma produjo un aumento de los partos atendidos en instalaciones, entre la po-blación total –de alrededor del 18% en 1997, a alrededor del 29% en 2001– pero hubopoco cambio en la desigualdad del uso del servicio entre clases económicas. Por ejem-plo, en cada año durante este período, una mujer en el 20% menos pobre de la pobla-ción tenía una probabilidad aproximadamente 3 a 3,5 veces mayor de tener un partoasistido que una mujer en el 20% más pobre.

CONCLUSIONES

Las conclusiones recién resumidas de los once estudios, semejantes a las de otras eva-luaciones de proyecto reunidas por el Programa orientado a los pobres, apuntan ha-cia dos conclusiones –una que concierne a cuán bien los programas estudiados hanllegado a los pobres, la segunda acerca de cuáles tipos de programa han probado serlos más exitosos en hacerlo. Las dos conclusiones sugieren una estrategia para ayudara que los pobres reciban una porción más grande de los beneficios proporcionadospor otros servicios de salud, nutrición y población.

¿QUÉ TAN BIEN LLEGARON A LOS POBRES LOS PROGRAMAS?

Como se ha visto, la mayor parte de los programas revisados en este volumen favorecie-ron a los pobres mediante el logro de una cobertura más alta entre éstos que entre quienesestán mejor, o mediante la reducción de las disparidades de cobertura entre los dos gru-pos. Otros estudios presentados en la conferencia Llegar a los pobres reportaron resulta-dos similares. Por ejemplo, de los 27 programas con datos prontamente comparablesdescritos en las presentaciones de la conferencia, 18 eran en pro de los pobres en el senti-do de que el 20% más pobre de la población recibía más del 20% de los beneficiosdel programa. En 7 de los 27 programas, el 20% más pobre de la población recibía más del40% de los beneficios totales. Catorce de los 27 programas lograron tasas de coberturadel 50% o más entre el quintil más pobre de la población (Gwatkin, Bhuiya y Victora, 2004).

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Con seguridad, tales conclusiones no están libres de ambigüedades ya que, comosiempre, había limitaciones en los enfoques utilizados por los estudios. Algunas deestas limitaciones se han mencionado en los dos capítulos precedentes. Por ejemplo,las diferencias entre los enfoques de fotografía, película y experimental, resumidas enel capítulo 2, complican las comparaciones entre estudios. La información preferidaacerca del desempeño en relación con alguna situación previa y/o con algún progra-ma más típico, está disponible sólo en los estudios que emplearon un enfoque depelícula o experimental. Para los estudios que utilizan el enfoque de fotografía, encambio, es necesario confiar en los niveles absolutos de cobertura logrados única-mente por el programa de interés en un momento, los cual puede producir una im-presión diferente.

Otra limitación, notada en el capítulo 1, es el fuerte énfasis en sólo una de lasmuchas dimensiones importantes de la inequidad en la salud. Otras precaucionesincluyen la posibilidad de producir un resultado deseable debido a una razón inde-seable, como lograr una distribución de beneficios en pro de los pobres, al proporcio-nar unos servicios que quienes están mejor perciben como de calidad inadecuada,como parece haber sucedido en Sudáfrica y Brasil. Una consideración adicional esque los estudios Llegando a los pobres muestran sólo si éstos reciben los servicios, nosi los servicios son relevantes o de calidad adecuada para mejorar su salud. Igualmen-te, los estudios contienen pocas referencias a costos.

La lista se podría ampliar. A la postre, sin embargo, cualquier evaluación final de-pende de la base de comparación. Si los estudios y los programas que ellos evalúan secomparan con el ideal, estos dejan qué desear. Pero si son juzgados por los mismosestándares que son aplicados a la evidencia sobre la cual las decisiones en los progra-mas son actualmente tomadas, son dignos de mención por su rigor.

Vistos con esta luz, los logros de los programas que los estudios cubrieron sondignos de mención. Ciertamente, de ninguna manera todos los programas elimina-ron por completo las disparidades de cobertura. Ninguno llegó a estar cerca del idealteórico de focalización sugerido por el gráfico 2.1 en el capítulo 2 –llegar al 100% delos pobres mientras se excluye a todos los no pobres. No obstante, de ninguna maneraes claro que tal resultado sea ideal en alguna dimensión sino la teórica, considerandola necesidad de ganar apoyo político entre los grupos de altos ingresos y el posiblecosto de servir a los más pobres. Comparado con el desempeño de la mayoría de losprogramas actuales de salud, nutrición y población, como se describió en el capítuloinicial, la mayor parte de las iniciativas identificadas a través del Programa orientadoa los pobres produjeron marcadas mejoras en llegar a los pobres, que algunas veces seacercaron a ser dramáticas. Mientras que el programa típico actual entrega quizás10% a 20% de sus beneficios al 20% más pobre de la población que sirve, los progra-mas valorados por el Programa orientado a los pobres rutinariamente proporciona-ron entre 30% y 40% de los beneficios al 20% más pobre de la población y lograronuna cobertura del 50% de este grupo.

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En la producción de tales mejoras, los programas desafiaron agudamente el senti-do de inevitabilidad implicada que es ampliamente conocido como la “ley de la aten-ción inversa”, que sostiene que “la disponibilidad de buena atención médica tiende avariar inversamente con la necesidad de ella en la población atendida” (Tudor Hart,1971, p. 405). La altamente inequitativa distribución de beneficios de los programasde salud, nutrición y población, pueden ser la norma. Pero los estudios presentadosaquí muestran que esto no tiene que ser así.

¿QUÉ TIPOS DE PROGRAMA LLEGARON MEJOR A LOS POBRES?

La más importante implicación del hallazgo básico recién presentado es obvia: es po-sible para los programas de salud, nutrición y población llegar a los pobres muchomejor de lo que lo están haciendo en el presente. La siguiente pregunta se relacionacon cuál es la mejor forma de lograr esta mejora.

A primera vista, la evidencia de los programas cubiertos en este volumen y descri-tos en la conferencia Llegar a los pobres puede parecer que ofrece escasa guía. Esto esporque los estudios fallan en apuntar hacia lo que los diseñadores de política tan amenudo quieren: un enfoque único, óptimo, o un conjunto de enfoques que puedanser introducidos fácilmente para tratar con cualquier problema en cualquier parte delmundo.

De hecho, las alentadoras experiencias son notorias por la amplia variación en lasestrategias empleadas. Representan numerosos ejemplos de enfoques que trabajaronbien para tratar con un tipo particular de enfermedad o servicio en una situaciónparticular: contratar con ONG para proporcionar atención primaria en Camboya; en-tregar alimento a través de comités de madres de vecindario en Argentina; distribuirmosquiteros tratados mediante campañas de vacunación en Ghana y Zambia. Pero lamayor parte de éstos son únicos, sin ninguna seguridad de que el enfoque en cues-tión sería efectivo en alguna otra situación o al tratar con alguna otra enfermedad oservicio.

Una razón para la escasez de ejemplos documentados de éxito utilizando un enfo-que en particular, puede ser simplemente el número limitado de experiencias docu-mentadas disponibles. El estudio de la distribución de beneficios se encuentra aún ensu infancia. El examen de experiencias de programas adicionales quizás identifiquebien las características comunes que puedan señalar hacia estrategias que, si no uni-versalmente válidas, puedan ser efectivas por lo menos bajo una variedad de circuns-tancias. Hasta cierto punto, esto parece estar sucediendo con respecto a algunas de lastécnicas presentadas en la conferencia Llegar a los pobres. Por ejemplo, el uso demedios aproximados para identificar a los pobres, como en Colombia y México, pare-ce trabajar bien en algunos países europeos del este (Posarac, 2003; Tesliuc, 2003) y lastransferencias condicionales de dinero en efectivo iniciadas en México, se utilizan en

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otras partes de América Latina con resultados iniciales prometedores (Morris y otros,2004).

No obstante, aun para enfoques como éstos, la eficacia varía extensamente entre paí-ses (Coady, Grosh y Hoddinott, 2004). E incluso si esos enfoques particulares demuestranser extensamente aplicables, la gran variedad de experiencias alentadoras presentadas eneste volumen muestra que éstos no son de ninguna manera los únicos que merecen serconsiderados. En cambio, la gama de posibilidades prometedoras es amplia.

Esto sugiere que una búsqueda decidida de unas pocas estrategias universalmen-te óptimas, bien podría resultar ser equivocada. La evidencia disponible hasta ahora,apunta más hacia la existencia de muchos y muy diferentes pero prometedores enfo-ques, dependiendo mucho la aplicabilidad de cada una de las características de lasituación, de la enfermedad o condición que se aborda y del mecanismo disponiblede oferta del servicio.

¿CUÁLES SON LAS IMPLICACIONES DE POLÍTICA?

A la luz de todo esto, ¿qué es lo que un diseñador de política debe hacer? Surgen de ladiscusión precedente dos sugerencias:

• Reconocer que se necesitan mejores enfoques para la entrega de los servicios, si se desea

que los pobres sean atendidos efectivamente –y que tales enfoques mejorados son facti-

bles. Aunque difícilmente notable, esta sugerencia aborda una restricción cen-tral para un mejor desempeño: el fracaso de los diseñadores de política parareconocer que sus actividades actuales no son en pro de los pobres. Un cambiosignificativo puede empezar sólo cuando los líderes de la política de salud seconcienticen, a causa de evidencias como la presentada en el capítulo 1, de quesus programas exacerban antes que solucionan la inequidad en la salud y cuan-do ellos reconozcan, de la evidencia resumida en este capítulo y de estudiossemejantes, que hacer algo mejor está dentro de su poder.

• Ser determinado pero flexible para identificar y aplicar estrategias más convenientes de

oferta de los servicios. Como ya se enfatizó, la evidencia disponible es insuficien-te para garantizar que una estrategia que ha demostrado ser efectiva para tra-tar con un problema en una situación, lo será en otra parte.

La segunda sugerencia implica que aquellos que son responsables de programasdeben procurar aprender y extraer de lo que ha sido trabajado en otras partes, antesque copiarlo. Esto puede hacerse mediante un proceso que se puede resumir en cincopalabras: estudiar, adaptar, experimentar, monitorear y ajustar.

• Estudie los enfoques utilizados en aquellos proyectos que parecen haber llega-do a los grupos pobres. Aun los enfoques que no son directamente aplicables a

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una situación particular, pueden ser sumamente instructivos. Investigue, tam-bién, las razones por las cuales los pobres no utilizan los servicios disponiblesde salud, nutrición y población. La comprensión de las limitaciones encaradaspor los pobres o impuesto a ellos por las estrategias actuales, puede ser unprimer paso importante para encontrar soluciones.

• Adapte a las condiciones locales los enfoques utilizados en experiencias exitosasen otras partes, aplicando el conocimiento ganado a través de la experiencia decampo y por el estudio de las restricciones enfrentadas por los pobres. La adap-tación a menudo puede implicar combinar más de una estrategia. Casi en to-das partes, es probable también abogar por una dosis liberal de sentido común.Desarrollar enfoques efectivos en pro de los pobres es un arte, no una ciencia.

• Experimente con los enfoques adaptados, aplicándolos en unos pocos, pero nodemasiado pocos, lugares para ver cuán bien trabajan. Las poblaciones atendi-das tienen que ser suficientemente grandes para asegurar que la implemen-tación suceda bajo condiciones administrativas típicas antes que óptimas, paraobtener una idea buena de lo que quizás pueda suceder si el enfoque fuera másextensamente introducido.

• Monitoree la experiencia, utilizando una de las técnicas relativamente sencillasdisponibles, para asegurar una comprensión exacta de qué tan bien o mal sedesempeña el enfoque. El monitoreo no tiene que ser ni siquiera tan complica-do como algunos especialistas en evaluación pueden llevarlo a uno a creer, y esnecesario para una evaluación suficientemente correcta del desempeño delprograma. Los administradores de programa que dependen de sus impresio-nes informales casi siempre sobreestiman en mucho la eficacia de sus activida-des para llegar a los grupos desfavorecidos.

• Ajuste el enfoque según las conclusiones del monitoreo. Es improbable quecualquier enfoque trabaje perfectamente la primera vez. Por lo menos una yposiblemente muchas rondas de ajuste serán necesarias. O, si las perspectivasde éxito final parecen sin esperanza, deseche ese enfoque particular y tratealgún otro.

REFERENCIAS

Coady, David, Margaret Grosh y John Hoddinott. 2004. Targeting outcomes redux. Presentadoen la conferencia Llegar a los pobres, Banco Mundial, Washington, DC, febrero 19.

Gwatkin, Davidson R., Abbas Bhuiya y Cesar G. Victora. 2004. Making health systems moreequitable. Lancet 364(9441): 1273-80.

Morris, Saul S., Rafael Flores, Pedro Olinto y Juan Manuel Medina. 2004. Monetary incentivesin primary health care and effects on use and coverage of preventive health careinterventions in rural Honduras: Cluster randomised trial. Lancet 364(9450): 2030-37.

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Posarac, Aleksandra. 2003. Armenia’s experience with proxy-means testing. Presentado en elseminario de la semana de aprendizaje de desarrollo humano sobre lecciones enfocalización del Banco Mundial, Washington, DC, noviembre.

Tesliuc, Emil D. 2003. Romania: The minimum guaranteed income (MGI) program. Presentadoen el seminario de la semana de aprendizaje de desarrollo humano sobre lecciones enfocalización del Banco Mundial, Washington, DC, noviembre.

Tudor Hart, Julian. 1971. The inverse care law. Lancet 1: 405-12.

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PARTE II

ESTUDIOS SOBRE ÁFRICA

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CAPÍTULO 4

GHANA Y ZAMBIA: LOGRANDO LA EQUIDAD

EN LA DISTRIBUCIÓN DE MOSQUITEROS TRATADOS

CON INSECTICIDA A TRAVÉS DE CONEXIONES

CON CAMPAÑAS DE VACUNACIÓN CONTRA SARAMPIÓN

Mark Grabowsky, Nick Farrell, John Chimumbwa,

Theresa Nobiya, Adam Wolkon y Joel Selanikio

Proporcionar mosquiteros tratados con insecticida (MTI) al 60% de los niños menoresde cinco años de edad es una meta clave para el control de la malaria en África (OMS,2000). Las estrategias actuales de entrega, sin embargo, se están quedando bien cortascon respecto a esta meta. Entre los 28 países africanos para los cuales hay datos com-parables disponibles entre 1998 y 2002, el uso de MTI por niños menores de cinco añosera del 5% o menos en 23 países y la tasa mediana general era sólo de 2% (Monasch yotros, 2004). El mercadeo social ha mostrado algún éxito para mejorar la cobertura deuso de los MTI y hay esfuerzos en camino para introducirlos en una escala más gran-de. Pero los costos directos e indirectos del mercadeo de MTI o el uso de mecanismoscomerciales de distribución, pueden ser barreras para una distribución equitativa.Aunque el mercadeo social puede no aumentar la inequidad para los africanos rura-les (Nathan y otros, 2004), métodos alternativos de subvención o distribución sonnecesarios para mejorar la cobertura y la equidad (Gallup y Sachs, 2001).

En contraste con las tasas bajas de cobertura en el uso de MTI, la vacunación infan-til comúnmente logra alta cobertura, especialmente cuando las vacunas se ofrecen através de campañas masivas. Desde 2001, la Iniciativa para el sarampión ha financia-do campañas de vacunación en 29 países africanos subsaharianos. Estas campañastípicamente se llevan a cabo durante una semana y se focalizan en cada niño en elpaís, independientemente de su estatus previo de vacunación. Durante 2004, más de160 millones de niños habían recibido vacunas contra sarampión bajo este enfoque.Las campañas de vacunación alcanzan típicamente más del 90% de la población obje-tivo, reducen la transmisión del virus y esencialmente eliminan las muertes por sa-rampión por hasta tres años (Biellik y otros, 2002; Grabowsky y otros, 2003). Lascampañas se repiten cada tres a cuatro años para alcanzar cohortes subsiguientes denacimientos y mantener niveles bajos de la enfermedad. Las campañas son suma-mente efectivas para llegar a todos los niños, a pesar de su posición económica. Hanllegado a ser especialmente útiles para atender niños que no son atendidos por servi-cios rutinarios que requieren el contacto con un centro médico.

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En las poblaciones donde las campañas de vacunación contra sarampión son rea-lizadas, la malaria es con frecuencia el riesgo de salud más grande para los niños,especialmente después de que la campaña reduce la mortalidad por sarampión. Sicada niño vacunado contra sarampión durante una campaña recibiera también unmosquitero tratado, la cobertura en el uso de MTI aumentaría rápida y equitativamen-te. Los potenciales beneficios de este enfoque han incitado cambios globales recientesde política, para alentar una mayor integración de la entrega de MTI y vacunación(OMS y Unicef, 2004). Vincular la distribución de MTI con la vacunación contra saram-pión, sin embargo, presenta muchos desafíos operacionales.

Para explorar estos desafíos, empleamos un enfoque de tres fases orientado a de-sarrollar y probar campañas integradas para ofrecer tanto MTI como vacunación con-tra sarampión a niños africanos. La fase I fue un pequeño experimento de prueba delconcepto en un distrito en Ghana en diciembre de 2002. La fase II fue una evaluaciónmás grande de requisitos operacionales y logísticos realizada en cinco distritos enZambia en junio de 2003. La fase III consiste en una evaluación exhaustiva de la cam-paña nacional en Togo, emprendida en diciembre de 2004, observando su impacto encobertura en el uso de MTI, en morbilidad y mortalidad por malaria y en costo-efecti-vidad. En este capítulo, reportamos sobre los proyectos de las fases I y II.

LOS PROYECTOS

El proyecto de la fase I, en Ghana, fue un ejercicio de prueba del concepto en peque-ña escala para demostrar la viabilidad operacional de combinar vacunación contrasarampión y distribución de MTI. El estudio de la fase II (Zambia) fue una evaluaciónde más gran escala, acerca de si una cobertura alta y equitativa se podría obtener envarios distritos simultáneamente.

Ghana

Durante una semana en diciembre de 2002, una campaña masiva para sarampión serealizó en Ghana, enfocándose en 7,9 millones de niños con edades entre 9 meses y 15años. El área escogida para el estudio fue el Distrito de Lawra, localizado en el rincónnoroeste del país, un área rural de pobreza extrema sin ningún esquema de mercadeosocial de MTI. En la época, la cobertura de hogares con MTI en Ghana septentrional seestimaba en el 4,4% (Servicio Estadístico de Ghana, 2000; Programa Regional NetMarkde África, 2000).

Sobre la base de estimaciones de población y experiencias previas con campañasde polio, estimábamos que aproximadamente 29.000 niños menores de cinco añosserían traídos para vacunación. La experiencia con campañas previas de sarampiónen Ghana sugería que cada acudiente traería un promedio de dos niños menores de

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67Ghana y Zambia: logrando la equidad en la distribución de mosquiteros

cinco años. Para proporcionar un MTI a cada familia que tuviera uno o más niñosmenores de cinco años, estimamos que se necesitarían 14.500 MTI. De hecho, se obtu-vieron 14.600 MTI a través de Agrimat, S.A. (SiamDutch, Inc., Bangkok) y la oficina enGhana del Fondo Infantil de Naciones Unidas (Unicef). El total incluyó 4.520 mosqui-teros duraderos (marca DAWA) y 10.080 mosquiteros pretratados con deltamethrin (2miligramos por metro cuadrado). Todos los mosquiteros eran rectangulares y muygrandes (150 × 180 × 190 centímetros).

Las listas de registro de todo el distrito, para niños menores de cinco años, estabandisponibles de una campaña de tratamiento de filariosis que se había realizado el añoanterior. Las listas de registro se actualizaron y estuvieron disponibles en cada puestode vacunación y distribución. Varios días antes de la campaña, un voluntario de laCruz Roja de Ghana (VCR) procuró visitar cada hogar en la zona de captación delpuesto, para informar a los acudientes acerca de la campaña de vacunación contrasarampión, su elegibilidad para la distribución de MTI y sobre el uso apropiado delMTI. Se usaron transmisiones de la radio local, carteles y pasacalles para anunciar lacampaña de sarampión. Los medios de comunicación (radio y carteles) no fueronutilizados para publicitar la distribución de MTI porque eso podría haber atraído amuchas personas que viven fuera del distrito objetivo a los puestos de vacunación ydistribución en la esperanza de recibir los MTI. Durante la campaña, 28 puestos devacunación y distribución operaron en el distrito. Cada uno sirvió un promedio de500 hogares (100 al día) y fue atendido por un trabajador de la salud entrenado ovacunador, por un empleado para registro y por uno o dos VCR. Los puestos fijostípicamente estaban en centros médicos y los sitios móviles se concentraron en lasescuelas. Se localizaron puestos temporales en lugares convenientes para la pobla-ción rural (aldeas, mercados o iglesias). La Sociedad de la Cruz Roja de Ghana (SCRG)era responsable de transportar los MTI al distrito y el equipo administrativo de saluddel distrito (EASD) manejó la logística dentro del distrito, en paralelo con la cadena defrío para la vacuna. Los voluntarios de la SCRG estuvieron presentes en todos los puestosde vacunación contra proporcionar ayuda adicional con la logística de la campaña.

Todo niño entre 9 meses y 15 años de edad que vino a un puesto de vacunaciónrecibió vacuna contra sarampión y a cada acudiente que acompañaba a uno o másniños menores de cinco años le fue dado un MTI. La campaña integró la mayoría deaspectos de las operaciones de MTI y de vacunación, incluyendo la planeación delprograma, la movilización social, los salarios de los trabajadores de la salud, el trans-porte para algún personal y parte de la supervisión.

Zambia

Durante una semana, en junio de 2003, una campaña masiva contra el sarampión serealizó en Zambia, concentrándose en 5.054.112 niños entre 9 meses y 15 años de

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edad.1 Los cuatro distritos rurales escogidos para la campaña integrada de saram-pión-MTI, Chilubi, Kaputa, Mambwe y Nyimba, tenían una población combinada deaproximadamente 360.000 personas, incluyendo cerca de 65.000 niños menores decinco años. La planificación operacional se dirigió a proporcionar un MTI a cada fami-lia con uno o más niños menores de cinco años. Las Federaciones Internacionales delas Sociedades de la Cruz Roja y la Medialuna Roja (FICR) consiguieron 75.000 MTI delarga duración (Mtild) para los cuatro distritos rurales. El objetivo era proporcionar65.745 Mtild. Sin embargo, 9.255 Mtild adicionales fueron obtenidos para asegurarque habría inventarios disponibles a lo largo de la campaña, ya que el número deniños que visitan los puestos de salud durante las campañas de vacunación a menu-do exceden las cifras estimadas del censo nacional, utilizadas como línea de base debi-do a flujos entrantes de refugiados y a infravaloración del tamaño de la población.

La reuniones de planificación para la incorporación de los MTI en la campaña desarampión, se llevaron a cabo semanalmente en el Centro Nacional de Control deMalaria (CNCM) y en las oficinas de Vacunación Universal Infantil (VUI) de abril a juniode 2003. La FICR asignó fondos al CNCM para coordinar el componente de MTI de lacampaña de sarampión en los cuatro distritos. El apoyo que se hizo disponible incluíareuniones de microplaneación en cada distrito, el entrenamiento del equipo adminis-trativo de salud de cada distrito por entrenadores del Control Nacional de Malaria yla supervisión durante la campaña.

La logística para el programa consistió en el transporte de los MTI del almacéncentral en la capital, Lusaka, a los distritos y en asegurar la entrega a los puestos devacunación y distribución. Cada distrito tuvo un ejercicio de planeación para deter-minar el número de niños y familias elegibles y para estimar el número de MTI necesa-rios para una completa cobertura. Los distritos estimaron también el número de MTI

que cada puesto de vacunación necesitaría diariamente; en promedio, se esperabaque cada puesto vacunara aproximadamente 300 niños al día.

Los MTI fueron despachados del nivel central a los oficiales médicos y del distritode salud (OMDS) por la Sociedad de la Cruz Roja de Zambia (SCRZ). En tres de losdistritos (Chilubi, Mambwe y Nyimba), los OMDS eran responsables de entregar losMTI a cada puesto. En el distrito de Kaputa, que presentaba un desafío logístico espe-cialmente difícil a causa de su aislamiento, malos caminos y población extensamentedispersa, los MTI fueron transportados dentro del distrito por la SCRZ en coordinacióncon los OMDS. Se proporcionaron fondos a los OMDS para pagar estipendios a los ad-

1 La población objetivo incluyó a todos los niños entre 9 meses y 15 años de edad (cerca del 45% de la

población total) más un 10% adicional para personas por fuera del grupo de edad objetivo o que

cruzan la frontera de la República Democrática del Congo. Las proyecciones de población del Pro-

grama de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) fueron refinadas utilizando datos de enumera-

ción de campañas previas de polio. En total, aproximadamente 4,7 millones de niños fueron

vacunados.

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ministradores de los MTI del distrito, a los supervisores y a los agentes de malaria(trabajadores comunitarios de la salud), para realizar reuniones de orientación, llevara cabo el componente MTI de la campaña y pagar al personal de transporte y suminis-tros, a los centros rurales de salud y a los puestos médicos.

MÉTODOS DE EVALUACIÓN

En Ghana, voluntarios reclutados por la Cruz Roja del distrito de Lawra realizaronentrevistas de salida a los acudientes que dejaban los puestos de vacunación y distri-bución. Los voluntarios eran adultos que podían leer y escribir inglés. Fueron instrui-dos para escoger sitios que cumplieran ciertos requisitos: los sitios tenían que estar enun área geográfica conocida del voluntario y ser sitios basados en la comunidad don-de se distribuían los MTI y en los cuales los acudientes estarían presentes. (Las escue-las se excluyeron porque los acudientes no estarían allí.) Algunos grupos de vacunacióneran móviles y los entrevistadores se movían con ellos de un sitio a otro. Cada volun-tario visitó cerca de cuatro sitios en tres días.

Una sola encuesta basada en la población se realizó en cada país, cinco meses des-pués de la campaña en Ghana y seis meses después de la de Zambia. La evaluaciónutilizó una metodología estándar de dos etapas, con muestreo por conglomerados(Henderson y Sundaresan, 1982). En Lawra los conglomerados fueron extraídos deregistros de población mantenidos por el equipo administrativo de salud del distrito.Para Zambia los conglomerados fueron extraídos de áreas estándar de enumeraciónaleatoriamente escogidas (AEE) dentro de cada uno de los cinco distritos. Las AEE per-mitieron al equipo de evaluación escoger conglomerados de 50 a 200 hogares, de divi-siones establecidas dentro de cada distrito.

En las dos encuestas, la riqueza fue medida haciendo a la cabeza de familia pre-guntas sobre activos del hogar, como la propiedad de una bicicleta, el tipo de materialde los techos y el tipo de fuente de agua. Se obtuvo un sistema de puntaje de lasEncuestas Demográficas y de Salud (EDS) tal como fue desarrollado y reportado por elBanco Mundial (Gwatkin y otros, 2000a, 2000b).2 A cada hogar se asignó un puntajepara cada activo; el puntaje dependía de si la casa poseía el activo (o, en el caso dearreglos para hospedaje, del número de personas por habitación). Los puntajes fue-ron sumados por hogar y los individuos fueron ordenados de acuerdo con el puntajetotal del hogar en el cual residían. La muestra entonces se dividió en quintiles depoblación –cinco grupos con aproximadamente el mismo número de individuos encada uno.

2 Los cuestionarios sobre activos y las ponderaciones para el puntaje de los factores de activos para cada

país, se pueden encontrar en http://www1.worldbank.org/prem/poverty/health/data/ghana/ghana.pdf

(accesado el 20 de noviembre de 2004).

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En todas las encuestas, los voluntarios utilizaron computadoras de mano –asisten-tes personales digitales (PDA)– para leer y registrar las preguntas de la encuesta. LosPDA eran Visor Neos (Handspring, Inc.) que empleaban el sistema operativo de Palm,versión 3.5 (Palm, Inc.) y fueron suministrados por Satellife, Inc. La programación sehizo antes del embarque al campo, utilizando Pendragon Forms 3.2. Especialistas enanálisis de datos supervisaron el entrenamiento y el cotejo y análisis de datos. Losdatos de la evaluación se transfirieron de los PDA a una computadora personal portátilcomo base de datos de Access, utilizando el software de sincronización y el aditamentosuministrado con el PDA. Los datos de Ghana se analizaron en EpiInfo 6.0 y EpiInfo2002. Los datos de Zambia se analizaron utilizando una combinación de Epi-Info 6.0,SAS, Excel y SUDAAN. Las proporciones se compararon utilizando las pruebas de chi-cuadrado.

Para determinar si un niño durmió bajo el MTI, valoramos niños que tenían entre6 meses y 59 meses de edad al momento de la campaña. El hogar se definió como laubicación donde un solo grupo familiar come reunido. El niño índice fue definidocomo el niño más joven que usualmente durmió en ese hogar y que tenía 6 mesesde edad al momento de la campaña. Un MTI se definió como un MTI pretratado delarga duración, entregado durante la campaña o un mosquitero no duradero trata-do con insecticida dentro de los seis meses previos. Se consideró que la retención deun MTI había ocurrido en aquellos hogares donde el entrevistador vio una red queel acudiente informó haber recibido. La colgadura de un MTI se definió como laobservación por el entrevistador del MTI sobre la cama donde el acudiente dijoque el niño usualmente dormía. Se determinó que un niño había dormido bajo unMTI si el acudiente informaba que el niño había dormido bajo un MTI la nocheprevia. Para evaluar si una medida de resultado estaba correlacionada con un cre-ciente estatus de riqueza, consideramos cada quintil de riqueza como un estratoseparado y aplicamos la prueba de chi-cuadrado para la tendencia (EpiInfo 6.0).La razón de equidad se definió como la proporción de propiedad de MTI en el quintilmás bajo a la del quintil más alto. Los registros con respuestas faltantes se excluye-ron del análisis.

Los costos totales de los componentes del programa de MTI, se definieron como elcosto de adquisición de los MTI, incluyendo la compra y el envío al país, más el costooperacional de entregarlos, incluyendo la instrucción, el transporte dentro del país yla educación de la comunidad. Los costos en los que la campaña contra sarampiónhabría incurrido en ausencia de la distribución de los MTI fueron excluidos, así comolos costos de consultores externos y de evaluación. La información de costos se tomódirectamente de los presupuestos financiados por la Cruz Roja local, el Ministerio deSalud y el FICR. Todos los costos se expresaron en dólares de Estados Unidos para2003.

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RESULTADOS

El cuadro 4.1 presenta la distribución de hogares en quintiles de riqueza y el puntajedel índice de activos para cada quintil para cada una de las tres evaluaciones. El nú-mero de hogares varió levemente a través de los quintiles porque el puntaje de unhogar estaba en el punto de quiebre. Los puntajes de los ponderadores de los activosno son comparables entre países, ya que los ponderadores se derivan de diferentesencuestas nacionales de EDS.

Propiedad de MTI

En ambas áreas de estudio la campaña de una semana tuvo como resultado ungran aumento en la propiedad de MTI. En Ghana, en general la propiedad de MTI

por los hogares aumentó de 4,4% a 94,4% y, en Zambia, de 16,7% a 81,1% (gráfico4.1).

Como el cuadro 4.2 lo muestra, la equidad también mejoró en cada área. Antes dela campaña, en ambas áreas la propiedad de MTI era baja en todos los quintiles, peromás baja en los quintiles más pobres, con una tendencia estadísticamente significati-va hacia una propiedad más alta en los quintiles más ricos. La propiedad precampañaen Ghana, valorada mediante encuestas de entrevista de salida, mostraba una asocia-ción positiva estadísticamente significativa con el estatus de riqueza del hogar(p < 0,01). La proporción de los hogares más pobres a los menos pobres para la pro-piedad de MTI era de 0,29. El procedimiento de muestreo no aleatorio utilizado en laencuesta de entrevista de salida, proporciona razones en contra de asignar una inde-bida precisión a estos resultados, pero éstos apoyan la visión de consenso entre obser-vadores informados de que la posesión precampaña en Ghana era insignificante entoda la población excepto entre los menos pobres. En Zambia, las respuestas de losacudientes sobre la propiedad precampaña de MTI (medido con la encuesta que sellevó a cabo seis meses después de la campaña), mostraron una asociación entre lapropiedad de MTI y la riqueza (p < 0,001) y una proporción de los más pobres a losmenos pobres, de 0,32 (cuadro 4.2).

Las encuestas poscampaña mostraron un aumento en la propiedad de MTI en to-dos los quintiles de riqueza en ambos sitios. En Ghana, la encuesta de la comunidadrealizada cinco meses después de la campaña, no encontró asociación entre propie-dad de los mosquiteros y quintiles de riqueza, y la razón de los más pobres a losmenos pobres había subido a 1,01 (cuadro 4.2). También en Zambia la campaña llevóa un aumento sustancial en cobertura en el uso de MTI en todos los grupos de riqueza(ver gráfico 4.1). La proporción de los más pobres a los menos pobres subió a 0,88,pero la asociación entre la propiedad de MTI y riqueza en Zambia permanecióestadísticamente significativa (p < 0,001).

02cap04.p65 06/10/2006, 18:0171


GRÁFICO 4.1

PROPIEDAD DE MOSQUITEROS TRATADOS CON INSECTICIDA (MTI) POR LOS HOGARES,SEGÚN POSICIÓN SOCIOECONÓMICA, GHANA Y ZAMBIA

Fuente: Cálculos de los autores.

02cap04.p65 06/10/2006, 18:0172


Uso de MTI

Como se muestra en el cuadro 4.3, en ambas áreas de estudio las tasas de uso de MTI

eran más bajas que las tasas de propiedad. En Ghana, 60,5% (150/248) de los niñosíndice durmió bajo un mosquitero proporcionado durante la campaña. La razón deequidad era alta (0,85) y no había una tendencia estadísticamente significativa haciaun uso más bajo por parte de los más pobres (p = 0,69). En Zambia, 56,4% (962/1.705)de los niños índice durmió bajo un mosquitero proporcionado durante la campaña.La razón de equidad era alta (0,79), pero había una tendencia estadísticamente sig-nificativa hacia tasas más bajas de uso por parte de aquellos en los grupos más po-bres (p < 0,001).

El factor más importante que contribuye a la caída entre propiedad y uso era si loshogares colgaron el MTI que recibieron. En Ghana el 71,4% de los hogares con un MTI

lo hicieron. La razón de equidad era alta (0,84) y no había una tendencia esta-dísticamente significativa hacia un cumplimiento más bajo entre los pobres. En Zambiael 72,4% de los hogares colgó su MTI, con una razón de equidad de 0,93 y una tenden-cia hacia un cumplimiento más bajo entre los más pobres (p = 0,03). Había una dismi-nución más pequeña entre los niños que no dormían bajo un mosquitero colgadosobre su cama. En Ghana el 88,0% de los niños con un MTI colgado sobre su cama,dormían bajo éste (razón de equidad = 1,01; valor del estadístico p para la tendencia= 0,87); en Zambia la cifra fue 81,7% (proporción de equidad = 0.96; valor del estadís-tico p para la tendencia = 0,23).

CUADRO 4.1

DISTRIBUCIÓN DE LOS HOGARES DENTRO DE LOS DISTRITOS POR QUINTIL DE RIQUEZA,GHANA (FASE I) Y ZAMBIA (FASE II)(Por columnas de quintiles de riqueza, puntaje medio del índice de activos; número de hogares

en paréntesis)

Quintil de riqueza

1 4

Estudio y encuesta (más pobre) 2 3 (menos pobre) 5 Todos

Ghana

Encuesta de entrevista de salida –0,398 –0,212 –0,089 0,384 1,026 0,147

(151) (157) (153) (159) (156) (776)

Encuesta basada en la comunidad –0,317 –0,121 0,021 0,361 1,582 0,330

(51) (50) (49) (50) (48) (248)

Zambia

Encuesta basada en la comunidad –0,463 –0,352 –0,295 –0,223 0,117 –0,242

(342) (342) (340) (335) (346) (1,705)

Fuente: Cálculos de autores.

02cap04.p65 06/10/2006, 18:0173

74 Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y poblaciónCUADRO

4.2

PROPIEDAD

DE M

OSQUITEROS TRATADOS CON

INSECTICIDA (MTI):

PRECAMPAÑA REPORTADA

Y POSCAMPAÑA OBSERVADA, POR QUINTIL

DE RIQUEZA,

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Fuente:

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CUADRO

4.3

DISTRIBUCIÓN

DEL USO

DE M

OSQUITEROS TRATADOS CON

INSECTICIDA (MTI) POR QUINTIL

DE RIQUEZA,

GHANA (FASE I) Y ZAMBIA

(FASE II)

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Costos de entrega de MTI

En ambos estudios el costo de obtener un MTI y enviarlo al país fue de US$4,32. EnGhana el costo total del componente del programa de MTI fue de US$67.722: costos deadquisición de 14.600 MTI de US$63.072 y costos operacionales de US$4.650.

El costo operacional por MTI entregado fue de US$0,32. En Zambia, el costo totaldel componente del programa de MTI fue de US$315.788, con costos de adquisición deUS$292.697 por 67.754 MTI y costos operacionales de US$23.091. El costo operacionalpor MTI entregado fue de US$0,34. En ambos estudios el 93% de los fondos totales delcomponente del programa de MTI se gastó en la adquisición de los MTI antes que encostos operacionales.

DISCUSIÓN

Estos hallazgos sugieren que la integración de la entrega de MTI en campañas de va-cunación contra sarampión logra niveles sin precedentes de propiedad de MTI y deequidad a muy bajo costo. En las poblaciones del estudio, las tasas de propiedad deMTI de las familias más pobres eran comparables o excedían aquellas entre los menospobres. El aumento en la razón de equidad de la propiedad de MTI en los hogares máspobres comparado con los menos pobres fue sustancial, subiendo de 0,29 a 1,01 enGhana y de 0,32 a 0,88 en Zambia. Expresada como diferencia antes que como tasa, lacobertura entre los hogares más pobres en Ghana aumentó en 89,6 puntos porcen-tuales comparados con 82,7 puntos porcentuales para los menos pobres. En Zambiael aumento fue de 67,9 puntos porcentuales para los más pobres y de 57,6 puntosporcentuales para los menos pobres. Este enfoque para la distribución de MTI tuvocomo resultado un aumento más grande de cobertura entre los más pobres, tanto entérminos relativos como absolutos en tanto aseguraba niveles altos de cobertura paratodos los grupos de riqueza.

Una gran diferencia entre las vacunas y los MTI para lograr la efectividad es quemientras las vacunas protegen sin ningún requisito subsiguiente de comportamientode parte de la persona vacunada, la efectividad de los MTI requiere un uso apropiadopermanente. Encontramos que los dos factores clave que contribuyen a un bajo usoeran si el MTI se había colgado y si el niño dormía bajo éste una vez había sido colga-do. Nuestros resultados indican que estos dos factores de uso no estaban consis-tentemente relacionados con la riqueza. Las razones de los más pobres a los menospobres para el colgado de los MTI y dormir bajo ellos en Ghana eran 0,84 y 1,01, res-pectivamente; en Zambia las razones eran 0,93 y 0,96. Factores estacionales fueron lacausa más probable de las más bajas tasas de uso. En Ghana septentrional, el rango deuso de los mosquiteros va del 99% en la estación de las lluvias, cuando proliferan losmosquitos, al 20% en las temporadas secas (Binka y Adongo, 1997). Alrededor de la

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mitad de los hogares en Zambia informaron que ellos utilizan los mosquiteros duran-te la temporada lluviosa y caliente o cuando los mosquitos son numerosos (Academiapara el Desarrollo Educativo, 2001). En nuestros estudios, la distribución y evaluaciónse llevaron a cabo durante la temporada seca y no hubo una estación intermedia delluvias durante el período del estudio. La medición del uso de MTI durante períodosde alta densidad de mosquitos a continuación de la distribución masiva, indicará quéintervenciones adicionales de cambio de la conducta se pueden requerir para aumen-tar el uso de los mosquiteros.

Un beneficio importante de la integración es que promete reducir los costos a tra-vés de compartirlos y de eficiencias operacionales. El costo fundamental de la campa-ña nacional contra el sarampión en Zambia fue de US$0,89 por niño, de los cualesUS$0,57 eran costos operacionales (datos del Ministerio de Salud, Zambia). El costooperacional adicional de agregar los MTI en los distritos del estudio fue de US$0,34por niño y el costo por MTI fue de US$4,32, haciendo un costo total de US$4,66 porMTI. Así, los bienes, antes que el costo del programa, contabilizaron más del 93% delos gastos totales del proyecto. Utilizando esta medida, la eficiencia de la distribuciónmasiva puede estar acercándose al máximo teórico, porque estos costos fueron sustan-cialmente inferiores a los informados para otros enfoques. En Zambia, un proyectobasado en la comunidad se estimó que tenía un costo entre US$17 y US$22 por mos-quitero distribuido (Hanson y otros, 2003) y un enfoque de fondo rotatorio basado enel dispensario, en Mozambique, costó US$10 por mosquitero entregado (Dgedge yotros, 1999). Un altamente exitoso enfoque de mercadeo social en Tanzania tuvo uncosto financiero del proyecto de US$8,30 por mosquitero entregado (Hanson y otros,2003). Como Hanson y otros anotan, esta cifra excluye las contribuciones de los usua-rios y no refleja el valor verdadero de los recursos consumidos para entregar los mos-quiteros. Debido a que los mosquiteros se distribuyeron gratis durante las campañascontra el sarampión en Ghana y Zambia, no hubo costos adicionales para losacudientes, que ya estaban viniendo a las instalaciones del servicio para obtener lavacuna contra el sarampión. Además, las campañas redujeron el tiempo de viaje y,así, los costos indirectos de los participantes. La evaluación cuidadosa de una campa-ña contra el sarampión en Kenia indicó que el enfoque de la campaña redujo los cos-tos directos para los acudientes en 75%, comparados con el viaje para obtenervacunaciones rutinarias en un centro médico (KEPI y otros, 2002).

Aunque las campañas masivas de vacunación sean relativamente rentables comomedio para el logro de los objetivos específicos del control de enfermedades (Uzicaniny otros, 2004), pueden interrumpir la oferta rutinaria de otros servicios de salud, prin-cipalmente a causa de la alta demanda para los trabajadores de la asistencia médica,para planear y realizar las campañas. La campaña puede también agotar la limitadacapacidad logística. Aunque posiblemente importantes, estos efectos adversos sondifíciles de medir y raramente son estudiados cuantitativamente. Una evaluación com-

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pleta incluiría una comparación con las interrupciones atribuibles a otras estrategiasde distribución, como el mercadeo social. Las campañas masivas que integran MTI yotros servicios, es probable que sean más disruptivas que las solas campañas de vacu-nación. Que las ganancias adicionales en control de enfermedades justifiquen estasdificultades, no ha sido evaluado aún. Aunque las campañas siempre serán algodisruptivas, se requieren esfuerzos adicionales para aminorar el impacto adverso delas campañas integradas, posiblemente mediante mejor coordinación y planificación.

No hubo restricciones obvias para usar este enfoque en otras campañas. Las cam-pañas contra el sarampión son típicamente nacionales, e integrar la entrega de MTI aestos esfuerzos más grandes presentará desafíos adicionales, así como oportunidadespara eficiencias adicionales. La estrategia de OMS-Unicef para el control del saram-pión requiere realizar campañas de vacunación de “segunda oportunidad” realizaren todos los países donde el sarampión es endémico (OMS y Unicef, 2001). Como sepractica en América y en el África subsahariana, las campañas se repiten cada tres acuatro años para niños menores de cinco años. Los planes actuales implican vacunarmás de 150 millones de niños al año en países en desarrollo durante estas campañas(Henao-Restrepo y otros, 2003). Cada vacunación puede representar una oportuni-dad perdida para entregar MTI. Las conclusiones de estos estudios de fase I y II, sugie-ren que integrar la distribución de MTI en campañas de vacunación puede lograr unacobertura de MTI más alta y equitativa que otras estrategias de entrega, a un costo másbajo tanto para proveedores como para consumidores. Vincular la distribución de MTI

a las campañas contra el sarampión representa una oportunidad importante para al-canzar las metas de control de la malaria y amerita una implementación de mayorescala y evaluación.

NOTA

Las campañas masivas de vacunación contra el sarampión que sirvieron para este estudio,fueron realizadas por los ministerios de salud de Ghana y Zambia, con apoyo de la Iniciativapara el Sarampión (Cruz Roja Americana, la Fundación de las NN.UU., los Centros para elControl y Prevención de Enfermedades de los EE.UU., el Fondo de Naciones Unidas para laInfancia y la Organización Mundial de la Salud). La distribución de MTI en Ghana fue realizadapor la Cruz Roja de Ghana con apoyo del Ministerio de Salud de Ghana, la Asamblea del Dis-trito de Lawra, Rotarios contra la Malaria, Rotarios/Ghana, la Fundación Rotaria, la Cruz RojaAmericana, la Cruz Roja de Ghana y el Fondo de Naciones Unidas para la Infancia. La evalua-ción fue realizada por la Cruz Roja Americana con apoyo de la Cruz Roja de Ghana, el Ministe-rio de Salud de Ghana, ExxonMobil, Satellife, Inc. y el Banco Mundial. En Zambia, la distribuciónfue apoyada por el Programa Nacional de Control de la Malaria en Zambia, el Ministerio deSalud de Zambia, la Cruz Roja de Zambia, NetMark, la agencia canadiense para el desarrollointernacional, la Federación Internacional de las Sociedades de la Cruz Roja y la MedialunaRoja, los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de EE.UU., el Banco Mundialy el Right to Play. El proyecto fue diseñado y manejado por Mark Grabowsky, Nick Farrell, JohnChimumbwa y William Hawley. La evaluación fue diseñada y manejada por William Hawley,

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Adam Wolken y Joel Selanikio. Mark Grabowsky, Adam Wolken y William Hawley analizaronlos datos y escribieron el primer borrador. Todos los investigadores contribuyeron a la interpre-tación de los datos, la revisión del documento y la escritura del borrador final.

REFERENCIAS

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CAPÍTULO 5

KENIA: LLEGAR A LOS POBRES A TRAVÉS DEL SECTOR

PRIVADO. UN MODELO DE RED PARA EXPANDIR

EL ACCESO A LOS SERVICIOS DE SALUD REPRODUCTIVA

Dominic Montagu, Ndola Prata, Martha M. Campbell,

Julia Walsh y Solomon Orero

Nuestro estudio, llevado a cabo en el verano de 2003, midió la efectividad de unprograma keniano dedicado a aumentar la disponibilidad de los servicios de saludreproductiva para los pobres, mediante entrenamiento y la conexión de proveedoresmédicos privados. El programa Fondo Médico y Educativo Kisumu (KMET, por su si-gla en inglés) se concentra en los servicios de planificación familiar y alienta a losproveedores a agregar estos servicios a la gama normal de consultas, ventas de bienesy atención clínica que ellos ya proporcionan. El estudio observó el conjunto de clien-tes potenciales de los miembros de KMET, para evaluar cuál grupo de riqueza se bene-ficia de la subvención dada a los proveedores privados por el KMET. El análisis de losverdaderos clientes de KMET se utilizó para entender mejor el éxito del programa paraproporcionar asistencia médica reproductiva de calidad.

ANTECEDENTES

La población de Kenia es estimada en 30,7 millones, con el 80% viviendo en áreasrurales. La tasa total de fecundidad para mujeres entre 15 y 49 años, son 3,12 en áreasurbanas y 5,16 en áreas rurales y la tasa de prevalencia anticonceptiva es del 39%. Latasa de crecimiento de la población es 1,9% al año, una de las más bajas en África. Ellento crecimiento es atribuible a la planificación familiar y a una mortalidad alta porVIH/SIDA (KDHS, 1999; Unfpa, 2002). La disparidad económica es extrema: el distrito deKibera en Nairobi es el tugurio urbano más grande en África.

Según el Ministerio de Salud de Kenia, el país tiene una cantidad estimada de27.000 proveedores de nivel medio (2.300 oficiales clínicos y 24.600 enfermeras y en-fermeras-comadronas) y 3.300 médicos. Los proveedores de nivel medio se encuen-tran a todos los niveles del sistema de salud, tanto en medios rurales como urbanos,mientras que los médicos se concentran en los pueblos y ciudades más grandes.

Alrededor del 48% de las instalaciones para asistencia médica están fuera de laestructura del gobierno y son operados por proveedores privados con ánimo de lu-cro, por organizaciones religiosas sin lucro, o por organizaciones humanitarias no

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gubernamentales (ONG). En términos generales, el 40% de todos los médicos en Keniatrabajan en el sector privado (Hanson y Berman, 1998). El sector privado se utilizacada vez más para cuidado de pacientes externos, especialmente por empleados delsector público, a causa de problemas dentro del sector público y aumentos en las tasasdel Fondo Nacional de Seguro de Hospital (NHIF por su sigla en inglés). Las instalacio-nes privadas, con y sin ánimo de lucro, dominan ciertos tipos de instituciones médi-cas; el 94% de las clínicas, maternidades y ancianatos, y 86% de los centros médicosson privados. El número de instalaciones privadas de salud se ha ampliado muchodurante los pasados 10 años y tal crecimiento se espera que continúe (Centro de In-vestigación del Mercado Mundial, 2003).

Según los Datos Nacionales de Salud, en 1997/98, el 64% del gasto total de asisten-cia médica era privado. De éste, el 82% (53% de los gastos totales) era hecho directa-mente por los usuarios. Frente a estos antecedentes, el estudio que se reporta aquímira la eficacia de una ONG innovadora que apoya la oferta de planificación familiar yde servicios de salud reproductiva a través de médicos y proveedores médicos priva-dos de nivel medio.

EL SECTOR PRIVADO Y LA EQUIDAD

En la década pasada se vio un movimiento hacia el examen de la posibilidad de modi-ficar el papel dual del gobierno en la asistencia médica, separando las actividades definanzas y oferta normales a los sistemas nacionales de salud. Mucho de este interésha sido impulsado por un esfuerzo para explorar el potencial para una mayor eficien-cia en la provisión de los servicios, que podría llevarse a cabo recurriendo a la contra-tación externa de algunas áreas de la oferta del servicio de salud y de apoyo. La presiónsobre los gobiernos para hacer más con menos, en el contexto de la reforma general delsector, ha llevado a una más grande integración de los servicios proporcionados por lossectores público, privados y sin lucro. Los gobiernos han comenzado a concentrarse enlas áreas del corazón de sus competencias y en los servicios que se espera que provean:redes de seguridad para grupos privados de derechos, intervenciones de salud pública,monitoreo de epidemias y enfermedades, y el establecimiento y verificación del cum-plimiento de estándares para los proveedores de entrenamiento, calidad de las instala-ciones e insumos médicos, como drogas y equipo.

El creciente reconocimiento por parte de los gobiernos de que el sector público nopuede ser el único, ni siquiera el principal, proveedor de asistencia médica directapara los pobres, está aumentando la dependencia en servicios de salud privados, siny con ánimo de lucro. La continua preocupación acerca de la participación del sectorprivado en la provisión de servicios esenciales de asistencia médica es que la dinámi-ca natural de los mercados llevará a un énfasis en quienes están mejor y qué servicioscríticos para la salud pública no llegarán a los más necesitados.

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83Kenia: llegar a los pobres a través del sector privado

A pesar del riesgo de inequidad, hay buenas razones para tratar de implicar a losproveedores privados en la oferta del servicio de salud pública. La limitación prima-ria para la entrega efectiva de servicios para los pobres, es la falta de infraestructurapara la provisión de atención cercana al cliente. La Comisión de la OrganizaciónMundial de la Salud sobre Macroeconomía y Salud, estimó que globalmente más del23% del costo de aumentar la escala de los tratamientos de tuberculosis y 25% delcosto de aumentar la escala del tratamiento de terapia antirretroviral altamente activa(Haart), será atribuible a la infraestructura (Mills y otros, 2002; Kumaranayake y otros,2003). Una razón importante para considerar el potencial de los proyectos del sectorprivado, es su habilidad para potenciar la infraestructura existente, el personal y lasrelaciones proveedor-cliente. Además, la receptividad del sector privado a las fuerzasdel mercado y su flexibilidad de empleo, tienen el potencial para aumentar la eficien-cia de los servicios mediante una adaptación más rápida a la demanda cambiante, delo que podría hacerse dentro de un sistema de salud del gobierno.

El estudio reportado aquí examina el desempeño de una red keniana de profesio-nales privados con respecto a llegar a los más necesitados. La red es el Fondo Médicoy Educativo Kisumu (KMET), una organización sin ánimo de lucro iniciada en 1995para aumentar el acceso a servicios de salud materno-infantil, en y alrededor de laciudad de Kisumu en Kenia occidental. Altas tasas de mortalidad materna se experi-mentaban en hospitales locales, mientras las madres llegaban después de una aten-ción local pobre, inexistente o drásticamente demorada. La meta de la red KMET esaumentar el acceso a los servicios de salud reproductiva y de planificación familiarpara los pobres, utilizando proveedores privados para establecer nuevos puntos deoferta de los servicios, fácilmente accesibles.

Los proveedores que se unen a KMET son entrenados, reciben suministros y sonsostenidos para que puedan proporcionar servicios que no habrían ofrecido antes dehacerse miembros. Agrupando proveedores privados de salud con ánimo de lucro enuna red con ONG y el sector público, el KMET proporciona instrucción y apoyo sensi-bles a muchos puntos de oferta de los servicios que son teóricamente accesibles a lospobres. Los proveedores médicos vinculados, limitados a uno por sitio, se hacen par-te de la red de KMET. A los proveedores que participan se les pide cumplir conestándares especificados para sus instalaciones. A cambio reciben instrucción gratis,un juego inicial gratis para aspiración manual al vacío para abortos tempranos y aten-ción pos-aborto, envío regular de productos anticonceptivos a su dispensario y unnúmero limitado de préstamos de bajo interés a un año. Los miembros de la redtienen acceso también a actualizaciones médicas anuales y a eventos para hacercontactos.

El KMET empezó entrenando médicos y consultores tanto del gobierno como delsector privado, en prácticas seguras de aborto y cuidado pos-aborto. El programa decapacitación creció rápidamente para incluir comadronas, oficiales clínicos y enfer-

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meros. Desde 2001 todos los proveedores nuevos han venido de estos cuadros de pro-veedores de nivel medio. El número total de proveedores es 204, en cinco provincias.De éstos, 65 son exclusivamente privados y 139 trabajan por lo menos tiempo parcial enmisiones o en el sector público. Los enfermeros y los oficiales clínicos componen cercade dos terceras partes de los miembros de KMET y los médicos representan un tercio.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Y DISEÑO DEL ESTUDIO

Nuestra pregunta de investigación, basada en las metas establecidas por la red KMET,es si los programas de proveedores de KMET para el acceso a la planificación familiarbenefician a los pobres en Kenia. Si lo hacen, ¿puede el modelo KMET ser replicado oexpandido para promover la equidad y un mayor acceso a servicios básicos de saludreproductiva a precios económicos para los segmentos más pobres de la poblaciónkeniana? Procuramos contestar estas preguntas a través del examen de la posiciónsocioeconómica de los actuales y potenciales clientes de los proveedores de KMET.

Para proporcionar los datos necesarios para este propósito, realizamos una en-cuesta a clientes de KMET que fue aplicada por Research Steadman Incorporated, ungrupo privado de investigación de encuestas con base en Nairobi, en mayo de 2003.La encuesta tuvo tres componentes principales: una encuesta a proveedores, entre-vistas de salida a clientes y una encuesta de hogares. La encuesta de proveedoresincluyó tanto miembros de KMET y como pares no socios. Las entrevistas de salida aclientes se realizaron con clientes tanto de miembros como de no miembros.

La muestra

De la lista de 204 proveedores miembros de KMET, se escogió una muestra sistemáticaseleccionando un médico cada dos en la lista. Para cada proveedor escogido, se reali-zaron entrevistas de salida a tres clientes femeninos: la primer cliente del día, la pri-mera en llegar después del mediodía y la primera en llegar después de las 5 p.m. Si noarribaba ninguna paciente después de las 5 p.m., no se realizaba ninguna entrevistade salida de remplazo.

Para permitir la comparación de servicios de los miembros y no miembros de KMET

y tipos de cliente, todos los proveedores de servicios médicos no miembros localiza-dos en un radio de 2 kilómetros (en áreas urbanas) o 5 kilómetros (en áreas rurales)con respecto a cada segundo miembro de la red incluido en la muestra, fueron conta-dos y numerados empezando con un proveedor de la red aleatoriamente escogido.1

1 Nos limitamos a emparejar cada segundo proveedor miembro debido a limitaciones de presupuesto y

aceptamos la limitación porque los proveedores no miembros constituyen un grupo de comparación

antes que el foco primario del estudio.

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De los proveedores no miembros en cada localidad, se escogió uno aleatoriamentepara la entrevista, generando un total de 50 –aproximadamente, una proporción de2:1 de miembros a no miembros. Cuando era posible, los proveedores no miembrosescogidos fueron emparejados con proveedores miembros según su nivel de instruc-ción. Donde la equivalencia no era posible, los no miembros se escogieron del siguientenivel más bajo de instrucción. Al igual que con los miembros de la red, tres entrevistasde salida con clientes femeninos se realizaron, con la misma limitación respecto a lasterceras entrevistas que en los sitios de los miembros. El cuadro 5.1 muestra los tiposde proveedor por estatus de membresía en la red.

Para explorar las características de los clientes potenciales, se realizaron 500 entre-vistas de hogares con mujeres en edad reproductiva. Los hogares se escogieronaleatoriamente dentro de un radio de 2 kilómetros de cada proveedor de la red. Da-dos los desafíos de contar cada hogar dentro de ese radio para la subsiguiente selec-ción aleatoria, utilizamos la metodología de muestreo de cuasi-probabilidad delPrograma Ampliado de Vacunación (PAV). Este enfoque nos permitió reducir los cos-tos, evitando la creación de un marco de muestreo. Bajo el método del PAV, el puntogeográfico central de la unidad primaria de muestreo (UPM) es primero localizado enun mapa; este es el punto de partida para la selección de los hogares. Entonces seescoge una dirección aleatoria desde el punto de partida, utilizando un objeto girato-rio, como una botella.

Para nuestro estudio, introdujimos una variación leve. Desde la ubicación del pro-veedor seleccionado (el punto de partida), el entrevistador caminaba cerca de 5 minu-tos en la dirección de un punto cardinal específico (por ejemplo, al norte). Habiendohecho esto, el entrevistador hacía girar la botella para saber la dirección del hogar aser entrevistado. Del hogar así identificado, se escogía aleatoriamente del listado del

CUADRO 5.1

TIPOS DE PROVEEDOR DE ASISTENCIA MÉDICA CUBIERTOS EN EL ESTUDIO(Porcentaje de entrevistados en cada categoría)

Tipo de proveedor Miembro de KMET (N = 102) No miembro (N = 50)

Especialista

(obstetricia/ginecología u otro) 13 12

Médico 17 14

Enfermera 36 40

Enfermera-comadrona 17 4

Oficial clínico 14 28

Farmacéutico 0 2

Otro 4 0

Total 100 100

Fuente: Encuesta a proveedores.

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hogares que listaba todas las mujeres elegibles, una mujer en edad reproductiva parala entrevista. Para cada punto de muestreo, se realizaron cinco entrevistas de hogares,una o dos en cada dirección cardinal. Los supervisores hicieron verificaciones aleatoriasquincenales durante el proceso de la encuesta para verificar la implementación de laselección del hogar y de la entrevistada.

En total, 101 proveedores miembros y 50 proveedores no miembros fueron entre-vistados.2 En cuatro localidades de miembros, sólo dos entrevistas se llevaron a caboy en dos localidades de miembros sólo una entrevista. En total, se realizaron 295 en-trevistas de salida con clientes de miembros. Entre los sitios seleccionados de no miem-bros, en un sitio sólo se realizaron dos entrevistas, en un sitio se realizó sólo unaentrevista y en tres sitios no se realizaron entrevistas, a pedido del proveedor. El nú-mero total de entrevistas con clientes de no miembros fue 138. Las entrevistas dehogares fueron 500.3

Determinación del estatus socioeconómico

El estatus socioeconómico se determinó para todos los entrevistados, utilizando lametodología de la puntuación de activos y factores que había sido aplicada con ante-rioridad a la Encuesta de Demografía y Salud de Kenia (EDS) de 1998 (Gwatkin y otros,2000). La propiedad de activos se determinó mediante el reporte por parte de clientesy hogares. El cuadro 5.2 proporciona las estadísticas resumen sobre la propiedad deactivos entre clientes en la encuesta, hogares de la comunidad en la encuesta y la

2 Veinte de los proveedores eran remplazos por proveedores no localizados, muertos, o ya no asociados

con el KMET. Un proveedor se negó a participar.

3 Las encuestas se basaron en encuestas a proveedores privados, utilizadas en otros escenarios por los

autores, con una sección adicional sobre activos diseñada para coincidir con las preguntas de la En-

cuesta Demográfica y de Salud de Kenia (EDS) de 1988. El anonimato fue garantizado a todos los entre-

vistados; los nombres de los proveedores se codificaron y los códigos fueron reservados por los

investigadores. No se solicitaron los nombres de los clientes y de los encuestados en los hogares. La

participación de los encuestados fue voluntaria. Un número pequeño de proveedores se negó a parti-

cipar, pero la tasa de no respuesta para clientes y mujeres en los hogares fue cercana a cero. Esta baja

tasa fue parcialmente atribuible a la cuidadosa selección de entrevistadores; en cada región de Kenia,

los entrevistadores fueron escogidos sobre la base de su coincidencia con los grupos tribales localmen-

te predominantes. No se ofreció a ningún grupo ningún estímulo para su participación.

La captura de datos se llevó a cabo electrónicamente utilizando un software y sistema de escaneo en las

oficinas de Investigación Steadman en Nairobi, con una verificación del 15% de captura humana.

Debido a que los formatos de las encuestas se estandarizaron, la confusión idiomática no era pertinen-

te para el escaneo para captura. La codificación y limpieza de datos se hicieron inicialmente en Nairobi

utilizando el software FoxPro. Todos los datos fueron transferidos electrónicamente a la Universidad de

California en Berkeley para subsiguiente limpieza y análisis, empleando el software estadístico Stata

versión 7.

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población general de Kenia.4 Para cada entrevistado, se aplicaron los ponderadorespara los activos obtenidos de la EDS de 1988 para Kenia, a los activos reportados comoposeídos y se sumaron para obtener un puntaje total de activos. Los individuos fue-ron asignados a quintiles de riqueza empleando puntos de corte basados en la EDS de1998 (Gwatkin y otros, 2000). Los datos sobre riqueza fueron obtenidos de encuestas aclientes y hogares sobre logro educativo.

Análisis de datos

El estatus socioeconómico entre los entrevistados se comparó utilizando la prueba tpara comparación de dos proporciones. La significación estadística se reporta paravalores de p menores a 5%.

Se utilizó análisis de regresión logística para probar la asociación entre la posiciónsocioeconómica y la elección de un proveedor miembro de KMET. Para el modelo,

4 Se hicieron también preguntas acerca de la propiedad del ganado, para concordar con un estudio

previo del Banco Mundial, pero no son utilizadas aquí porque no están entre las medidas de activos

utilizadas por la EDS.

CUADRO 5.2

ACTIVOS DE LOS HOGARES DE LOS GRUPOS DE POBLACIÓN CUBIERTOS EN EL ESTUDIO

(Porcentaje de entrevistados en cada categoría)

Clientes Clientes Promediode de no para

Categoría de activos miembros miembros Hogares Kenia(N = 295) (N = 138) (N = 500) (EDS 1998)

Tienen electricidad 31,6 23,1 45,8 11,7

Tienen radio 36,2 36,6 93,8 66,4

Tienen bicicleta 11,6 10,1 36,2 28,3

Tienen auto 10,9 8,8 7,2 5,0

Tienen teléfono 42,8 48,4 21,6 2,7

Tienen acueducto en la residencia 24,6 16,6 31,8 19,5

Usan acueducto de llave pública 25,4 29,5 40,4 9,4

Usan agua potable de un pozo interno 18,1 17,6 8,2 8,0

Usan agua de un pozo público 9,4 6,4 4,2 12,7

Usan agua de río o de superficie 22,4 30,2 14,2 42,5

Usan inodoro propio 20,3 19,0 18,8 6,6

Usan inodoro compartido 2,2 6,4 3,2 3,2

Usan letrina de foso 77,5 72,9 77,2 67,6

Usan bosque o campo como letrina 0,7 2,0 0,4 15,9

Tienen techo de material natural 11,8 8,2 2,8 29,6

Tienen techo de acero ondulado 79,7 80,0 89,6 66,4

Tienen techo de mosaico cerámico 5,4 9,4 5,6 2,9

Fuente: Encuestas de hogares y de entrevista de salida; Encuesta Demográfica y de Salud de Kenia (EDS), 1998.

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construimos variables dummy para la posición socioeconómica. El modelo controlatambién por residencia urbana o rural, edad, paridad y educación.

HALLAZGOS

Hemos estudiado el uso de dos tipos de servicio. El primero es el conjunto general deservicios disponibles de los diferentes tipos de proveedor cubiertos. El segundo esaquel conjunto de servicios que tratan con la salud reproductiva, que constituye elfoco de la red KMET.

Uso general de los servicios

El cuadro 5.3 presenta características escogidas de los entrevistados en los hogares yclientes según proveedor. Los clientes de los proveedores miembros son semejantesen muchas características demográficas y de salud a los clientes de los proveedores nomiembros y a las poblaciones de las comunidades. Esto no sorprende, ya que los clientestanto de proveedores miembros como no miembros provienen de la misma comuni-dad cercana.5

En relación con el logro educativo, los proveedores miembros y proveedores nomiembros en áreas rurales atienden a poblaciones levemente menos educadas que lade las comunidades circundantes. En áreas urbanas ambos atienden a poblacioneslevemente más educadas que la de las comunidades circundantes (cuadro 5.4).

El gráfico 5.1 muestra todos los entrevistados de hogares, por quintil nacional deriqueza. Dos características son dignas de mención:

• El patrón de riqueza en las áreas donde los proveedores de KMET se localizan,parece considerablemente más polarizada que en Kenia en su conjunto. El 61%de la muestra total está en el quintil más alto de la población nacional y el 16%está en el quintil más bajo. Muy pocos entrevistados están en los tres quintilescentrales.

• Nada sorprendentemente, los entrevistados en el quintil más pobre son predo-minantemente rurales y el quintil menos pobre es principalmente urbano.

5 Los entrevistados en los hogares fueron exclusivamente mujeres casadas. No se usó ningún filtro de

casamiento en las entrevistas de salida a clientes. Cuando se limita sólo a entrevistados casados, no hay

diferencia estadística (p = 0,277) en el porcentaje de entrevistados en ubicaciones diferentes que repor-

tan uso actual de la planificación familiar. Las tasas de uso de la planificación familiar sólo para mujeres

casadas en las entrevistas de salida para miembros, entrevistas de salida para no miembros y hogares,

son 56%, 53% y 57%, respectivamente.

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CUADRO 5.3

CARACTERÍSTICAS DE LOS CLIENTES Y HOGARES ENTREVISTADOS CUBIERTOS EN EL ESTUDIO(Porcentaje de entrevistados en cada categoría, a menos que se especifique de otro modo)

Clientes de Clientes deCaracterística miembros no miembros Hogares

(N = 295) (N = 138) (N = 500)

Edad (años) 28,5 28,7 29,0

Visitó el sitio antes de hoy para planificación familiar 41 28 23a

Nunca ha visitado otro sitio para planificación familiar 34 49 64b

Utilizando actualmente planificación familiar 52 45 57

Utilizando actualmente planificación familiar

(entrevistados casados solamente) 53 56 57

Cree que los servicios de aborto están fácilmente

disponibles 21 18 18

Al tanto de que el proveedor actual ofrece servicios

de aborto 11 7 n.d.

Fuente: Encuestas de hogares y de entrevista de salida.

a. Nunca ha visitado el sitio KMET de referencia para planificación familiar.

b. Nunca ha visitado un sitio no KMET para planificación familiar.

n.d. No disponible.

CUADRO 5.4

LOGRO EDUCATIVO ENTRE CLIENTES Y HOGARES CUBIERTOS EN EL ESTUDIO(Porcentaje)

Rural Urbano

Clientes Clientes Clientes Clientes

de de no de de no

miembros miembros Hogares Promedio miembros miembros Hogares Promedio

Nivel educativo (N = 179) (N = 66) (N = 212) nacional (N = 116) (N = 72) (N = 288) nacional

Educación no formal 3 5 1 2 1 0 3 1

Alguna primaria 27 18 26 26 3 7 13 10

Primaria completa 41 51 37 41 32 30 32 31

Secundaria completa 22 17 23 22 25 44 38 35

Técnica/Vocacional 6 9 12 9 33 14 13 18

Universidad y más 0 0 0 0 5 6 2 4

Total 100 100 100 100 100 100 100 100

Fuentes: Encuestas de hogares y de entrevista de salida para clientes y hogares; Encuesta Demográfica y de Salud de

Kenia (EDS), 1998, para promedios nacionales.

Los clientes tanto de miembros de KMET como de no miembros tienen perfiles deriqueza semejantes. En los dos grupos los clientes están sesgados hacia los quintilesde ingreso bajo y alto, reflejando las poblaciones de hogares de las que los clientesprovienen (gráfico 5.2). No encontramos diferencia estadística significativa entre lasproporciones de clientes del quintil más pobre que van a miembros y no miembros(p < 0,5). En resumen, los proveedores no miembros y miembros tanto en áreas urba-

02cap05.p65 06/10/2006, 17:3089


GRÁFICO 5.1

DISTRIBUCIÓN DE RESIDENTES EN ÁREAS DONDE SE LOCALIZAN LOS MIEMBROS DE KMET, PORQUINTIL DE RIQUEZA


6 Salud reproductiva incluye planificación familiar, aborto, asistencia prenatal y tratamiento de infeccio-

nes transmitidas sexualmente.

nas como rurales, sirven a clientes que reflejan ampliamente las comunidades dondelos proveedores tienen su práctica.

Uso de servicios de salud reproductiva

En términos generales, el porcentaje de clientes que informó visitar KMET por razonesde salud reproductiva (39%) no difiere significativamente de la proporción para losproveedores no miembros (32%).6 Aunque los miembros de KMET ven una propor-ción más alta de clientes de planificación familiar y salud reproductiva (PF/SR) que losproveedores no miembros, la diferencia no es estadísticamente significativa despuésde ajustar por riqueza (p < 0,25).

El cuadro 5.5 presenta los resultados del análisis de regresión logística múltiple delos entrevistados de los hogares que nunca han visitado un proveedor por serviciosde PF/SR. Éstos indican que los entrevistados de los hogares que han utilizado a pro-veedores de KMET para estos servicios, tenían una mayor probabilidad de ser rurales

02cap05.p65 06/10/2006, 17:3090


(razón de probabilidad = 1,7; p < 0,03) y menos educados (razón de probabilidadpara secundaria completa = 0,4; p < 0,00) que los usuarios de PF/SR que habían busca-do los servicios de proveedores no vinculados a KMET. Sobre otros aspectos –riqueza,edad y paridad– hay muy poca diferencia entre los entrevistados de hogares quevisitan proveedores miembros y los que visitan a proveedores no miembros.

LIMITACIONES

El estudio sufre de varias limitaciones significativas. La más importante, utiliza datosde corte transversal para examinar la correlación entre el estatus socioeconómico y lasactividades de una ONG. Siendo así, sólo se pueden calcular correlaciones y lacausalidad no se puede establecer. La medida de riqueza –activos ponderados segúncoeficientes calculados de datos nacionales de la EDS– es una medida conveniente,escogida para permitir la más amplia comparación de clientes con datos nacionales.La utilizamos reconociendo sus limitaciones: la propiedad de activos no es un valorverdadero de la real riqueza o pobreza, siendo los dos sumamente dependientes delos flujos de ingresos y consumo.

GRÁFICO 5.2

DISTRIBUCIÓN DE CLIENTES MIEMBROS Y NO MIEMBROS DE KMET, POR QUINTIL DE RIQUEZA


02cap05.p65 06/10/2006, 17:3091


Las definiciones de rural y urbano siguieron el uso político, como fue el caso parala EDS, pero para la variación entre las áreas rurales en particular es mucho más am-plia en las encuestas nacionales que en la muestra de localidades. Esta diferencia sederiva naturalmente de las ubicaciones en las cuales las prácticas médicas privadas esmás probable que existan –lugares con suficiente densidad de población y nivel deingresos para proporcionar una clientela. El resultado es sesgar los sitios de la mues-

CUADRO 5.5

RAZONES DE PROBABILIDAD: HOGARES QUE RESPONDIERON NUNCA HABER VISITADO KMET Y OTROSPROVEEDORES POR SERVICIOS DE PLANIFICACIÓN FAMILIAR Y SALUD REPRODUCTIVA (FP/RH)(Variable dependiente: informar no haber visitado nunca un proveedor de KMET

por servicios de PF/SR)

Variables independientes Razón de probabilidad Robust se p >|z|

Grupo económico (quintil)

1 (más pobre) Categoría de referencia

2 1,228 0,741 0,734

3 0,734 0,555 0,683

4 2,055 0,972 0,128

5 (menos pobre) 1,988 0,770 0,076

Residencia

Urbana Categoría de referencia

Rural 1,714 0,427 0,030

Grupo de edad (años)

≤ 24 Categoría de referencia

25-29 1,128 0,361 0,706

30-34 1,369 0,507 0,396

35+ 1,197 0,538 0,688

Paridad

< 2 Categoría de referencia

3-4 0,760 0,244 0,392

5+ 0,508 0,250 0,168

Educación

Ninguna/alguna primaria Categoría de referencia

Primaria completa 0,543 0,213 0,120

Alguna secundaria 0,684 0,263 0,323

Secundaria completa 0,415 0,149 0,014

Vocacional 0,186 0,090 0,000

Universidad 0,406 0,367 0,318

–2 probabilidad logarítmica

(log likelihood) 216.300

Número de observaciones 361

Fuente: Entrevistas de hogar y de salida.

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tra hacia un subconjunto de poblaciones rurales más ricas que el corte transversal

nacional.

Los clientes y los hogares se entrevistaron según un horario establecido, en nues-

tra tentativa para escoger una gran variedad de clientes. Es posible, sin embargo, que

un grupo diferente de clientes visite los dispensarios sólo en las tardes, cuando mu-

chos de los dispensarios objetivo están abiertos y estos clientes habrían sido excluidos

de nuestra muestra.

Similarmente con el ingreso reportado por los entrevistados, es probable que al-

gunas variables de propiedad de activos hayan sido alteradas como resultado de ses-

go de respuesta. El sesgo de selección también puede haber sido un factor. El 20% de

nuestros proveedores muestreados tuvieron que ser remplazados y 14 no se pudie-

ron encontrar. Los clientes de los proveedores faltantes pueden haber tenido caracte-

rísticas diferentes de las de los otros proveedores escogidos.

IMPLICACIONES

En áreas rurales los clientes promedio de ambos, proveedores de KMET y proveedores

no miembros, son algo más pobres que los hogares en la comunidad alrededor. Am-

bos grupos de proveedores atienden una proporción semejante de clientes en el es-

trato socioeconómico más bajo.

Debido a que los clientes de KMET reflejan una sección transversal de la posición

socioeconómica indiferenciada de la de la zona de captación, en la que los dispensa-

rios se localizan, definidos aquí por los hogares encuestados, el éxito o fracaso de la

red KMET para continuar llegando a los pobres es probable que sea determinado prin-

cipalmente por la habilidad de la red para identificar y vincular más proveedores en

las zonas rurales. Nuestras conclusiones indican que el KMET ha tenido éxito hasta

ahora para llegar a los clientes rurales, pero no podemos concluir acerca de si esto es

atribuible a la diferenciación del proveedor o al énfasis del programa en la ubicación

rural.

Las encuestas de clientes y hogares indican que hay grandes diferencias entre quie-

nes están mejor y los pobres en las áreas estudiadas. La meta de KMET, entonces, debe

ser focalizarse en el extremo pobre de esta población dicótoma de clientes. El cambio

reciente en la prioridad de vinculación hacia proveedores de nivel medio, es un pri-

mer paso importante hacia esta meta porque pocos médicos practican fuera de las

áreas urbanas. Nuestra investigación sugiere que este cambio de enfoque se debe

acelerar y que la organización KMET debe colocar un creciente énfasis en pueblos ru-

rales.

La preocupación acerca de una disminución potencial en la equidad asociada con

un cambio en enfoque de los servicios de salud del sector público hacia los del sector

privado, puede ser mitigada mediante el diseño de la red KMET. Si el KMET continúa

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expandiéndose en áreas rurales utilizando proveedores de nivel medio como se ha

planeado, la equidad en el acceso a la atención se puede aumentar por una mayor

disponibilidad de servicios, equivalente a la de los ya disponibles en ciudades y pue-

blos más grandes. Nuestra investigación no proporciona evidencia fuerte de que esto

ocurre ahora, pero apoya la afirmación de que tal cambio es probable.

Nuestra pregunta central de investigación –¿beneficia el KMET a los pobres?– fue

contestada positiva pero débilmente. De nuestro análisis podemos decir que el pro-

grama KMET de proveedores privados es “no discriminatorio” con respecto a la rique-

za de los clientes que se benefician del acceso mejorado a servicios de PF/SR en las

comunidades donde los clientes viven. Así, los pobres se benefician como parte de las

ganancias generales compartidas igualmente a través de todos los quintiles de rique-

za. No hay evidencia de un sesgo en pro de los no pobres que surja del uso de provee-

dores privados en este programa, pero hay evidencia de que son necesarios esfuerzos

adicionales para concentrar las inversiones del programa hacia los más necesitados y

marginados.

Tomamos estos resultados como una indicación de que empoderar el sector de la

salud privado con ánimo de lucro en escenarios rurales, puede proporcionar una opor-

tunidad para el gobierno de extender la asistencia médica sin los altos costos de infra-

estructura implicados en la provisión directa de la atención por el gobierno. Este

potencial debe continuar siendo evaluado y se deben considerar los programas que

trabajan a través de proveedores privados con ánimo de lucro, para ser integrados en

la planificación nacional de la salud cuando sus misiones están acordes con las metas

de salud pública.

REFERENCIAS

Gwatkin, Davidson, Shea Rutstein, Kiersten Johnson, Rohini Pande y Adam Wagstaff. 2000.Socio-economic differences in health, nutrition, and population in Kenya. HNP/Grupotemático en pobreza, Banco Mundial, Washington, DC.

Hanson, K. y P. Berman. 1998. Private health care provision in developing countries: Apreliminary analysis of levels and composition. Health Policy and Planning 13(3): 195–211.

KDHS (Kenya Demographic and Health Survey). 1999. Kenya facility survey Demographic andHealth Survey. Calverton, MD: Macro International Inc.

Kumaranayake, L., C. Kurowski, L. Conteh y C. Watts. 2003. Thinking long-term: The costs ofexpanding and sustaining priority health interventions in low and middle-incomecountries. Presentado en la reunión bienal de la Asociación Internacional de Economíade la Salud, San Francisco.

Mills, A., R. Brugha, K. Hanson y B. McPake. 2002. What can be done about the private healthsector in low-income countries? Bulletin of the World Health Organization 80(4): 325–30.

Unfpa (United Nations Population Fund). 2002. Annual report: Nueva York: Unfpa.World Market Resource Centre. 2003. Kenya health sector. www.wmrc.com (accesado en mayo

28 de 2003).

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CAPÍTULO 6

SUDÁFRICA: ¿QUIÉN VA AL SECTOR PÚBLICO PORCONSEJERÍA Y EXÁMENES VOLUNTARIOS DE VIH/SIDA?

Michael Thiede, Natasha Palmer y Sandi Mbatsha

1 La CEV como parte de la asistencia prenatal se excluyó explícitamente, porque forma parte de un servi-

cio más amplio. Además, la recepción de servicios dentro de un paquete que se enfoca en la preven-

ción de la transmisión de madre a hijo se basa en un conjunto diferente de motivaciones.

El VIH/SIDA constituye una amenaza fundamental para la salud global. Sudáfrica esuno de los países más afectados en el mundo, con una prevalencia estimada de VIH

del 11,4% (Shisana y Simbayi, 2002). Los estudios muestran que el estatussocioeconómico es el determinante principal de la exposición a VIH/SIDA, con la pobre-za y las desigualdades sociales siendo los coactores clave en la transmisión de VIH

(Farmer, 2001; Gilbert y Walken, 2002). Llegar a los grupos desfavorecidos es, por lotanto, crucial para ambas, las campañas de prevención y de concientización. Este ca-pítulo examina los patrones observados en el estatus socioeconómico de los indivi-duos que asisten a los dispensarios del sector público y reciben consejería y exámenesvoluntarios (CEV) en tres áreas de la Ciudad de El Cabo, Sudáfrica.1

La CEV para VIH/SIDA, combinada con la consejería preexamen y postexamen, hasido promovida como una fuerza clave motivadora para una conducta sexual mássegura (Magongo y otros, 2002; Onusida, 2002). La CEV es un componente crítico decualquier estrategia nacional para limitar la transmisión de VIH (Forsythe y otros, 2002)y es un requisito previo para el tratamiento efectivo, la atención y los servicios deapoyo, incluyendo los programas para reducir la transmisión de madre a hijo, la tera-pia preventiva para la tuberculosis y la administración de antirretrovirales. La evi-dencia de que la CEV puede producir el cambio conductual y mejorar las estrategiasde alivio de personas con VIH está creciendo, llevando a reducciones en la conductariesgosa reportada (Pronyk y otros, 2002).

Estudios en Uganda (Matovu y otros, 2002; Nuwaha y otros, 2002) han exploradolas razones para obtener CEV. Los factores que influyen la recepción de CEV incluíanactitudes acerca de las consecuencias de un resultado positivo de VIH, la influencia deuna pareja sexual, el costo, la accesibilidad, la concientización y el riesgo percibido deinfección de VIH. Las características y calidad de un servicio de consejería influencian

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también la recepción por grupos diferentes. Matovu y otros (2002) sugiere que losclientes valoran la confidencialidad, la disponibilidad regular de consejería (antes quelas sesiones únicas), la posibilidad de recibir consejería sin hacerse exámenes, la pre-sencia de consejeros no residentes (para mayor confidencialidad) y consejería fueradel centro médico (en un “sitio neutral”, como un centro comunitario).

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

Este estudio busca establecer el estatus socioeconómico de los individuos que acce-den a la CEV en dispensarios públicos del sector en Sudáfrica y las razones para cual-quier distribución inusual de su recepción. Es importante entender estos aspectos deluso de la CEV porque ésta será cada vez más el punto de entrada para una gama deservicios de apoyo y tratamiento para personas que viven con VIH. Cualquier sesgoen el acceso a la CEV a favor de ciertos grupos socioeconómicos tendrá implicacionespara la oferta equitativa de todos estos otros servicios.

Además de sus clínicas del sector público, Sudáfrica tiene un sector privado prós-pero. Hay evidencia de que personas de todos los grupos socioeconómicos utilizan elsector privado, creyendo que tanto la calidad técnica como la calidad interpersonal dela atención son superiores (Schneider y otros, 1999). En escenarios periurbanos comoaquellos donde se realizó esta investigación, una red de clínicas del sector públicoofrece atención primaria gratis para los no asegurados, quienes componen más de80% de la población sudafricana. En la Sudáfrica urbana hay también un mercadocompetitivo de médicos generales privados (Chabikuli y otros, 2002) y un númerocreciente de cadenas comerciales de clínicas (Peregrino y otros, 2003). La CEV es gratisen el sector público y la capacidad de ofrecer el servicio se está estableciendo lenta-mente a través de la Provincia Occidental de El Cabo, aunque sea todavía rudimenta-ria fuera del área de la gran Ciudad de El Cabo.

MÉTODOS

Se escogieron tres dispensarios con programas relativamente bien establecidos de CEV

en el área de la Gran Ciudad de El Cabo, en consulta con el personal local del depar-tamento de salud:

• El dispensario de Masiphumelele se localiza en un asentamiento con una po-blación de alrededor de 20.000 personas, que se ha desarrollado a lo largo delos pasados 10 años en las afueras de Ciudad de El Cabo.

• Clínica General de Khayelitsha localidad B es un dispensario comunitario grandeen el municipio más grande de la Ciudad de El Cabo, que tiene una poblaciónestimada de 500.000.

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97Sudáfrica: ¿Quién va al sector público por consejería y exámenes voluntarios de VIH/SIDA?

• El dispensario de Langa sirve a la comunidad del municipio más viejo en lavecindad de Ciudad de El Cabo (población alrededor de 60.000). La clínica haimplementado un programa integrado para atacar la epidemia doble de tuber-culosis-VIH en cooperación con la iniciativa ProTEST. ProTEST es coordinada porla Organización Mundial de la Salud y el Programa Conjunto de las NacionesUnidas para el VIH/SIDA (Onusida) en colaboración con cuatro países africanossubsaharianos. El principio fundamental del enfoque es que la detección tem-prana previene la transmisión progresiva de la tuberculosis y desacelera la pro-gresión de la infección de VIH. Una característica clave de la iniciativa ProTEST

es que cada paciente que viene a un sitio piloto por servicios de tuberculosis,recibe consejería sobre tuberculosis y VIH y es alentado a tomar una prueba deVIH (Godfrey-Faussett y otros, 2002).

El modelo de oferta de la CEV es semejante en los tres dispensarios. La consejería esproporcionada por consejeros legos de ONG.

Un enfermero es responsable de los exámenes y remite a los pacientes de regresoal consejero después de informarles sobre los resultados.

Se utilizó una entrevista, realizada en la sala de espera de cada dispensario, paraevaluar el acceso a los servicios de CEV por parte de varios grupos socioeconómicos.Se realizaron entrevistas en profundidad y discusiones de grupo focal con el perso-nal, usuarios del dispensario y grupos comunitarios locales para explorar barreras alacceso y actitudes hacia la CEV.

Para establecer la posición socioeconómica del entrevistado, el cuestionario de salade espera registró una serie de preguntas breves, cerradas, acerca de género, raza,educación, posición laboral, condiciones sanitarias y de vida, y activos del hogar. Mu-chas de las últimas preguntas se tomaron de la Encuesta de Demografía y Salud deSudáfrica (EDS) para permitir comparación con esa base de datos durante la fase deanálisis del estudio. Algunas preguntas acerca del conocimiento que se tenía con res-pecto a la CEV fueron hechas también.

La entrevista de sala de espera se desarrolló en inglés, se tradujo a hosa y luegopasó de nuevo al inglés, para verificar la calidad de la traducción. Fue administradapor un solo trabajador de campo en los tres sitios. Se utilizó muestreo sistemático,abordando a cada quinto adulto (definido como mayor a 14 años) en la sala de espera,así como en cualquier zona de espera específica para CEV y pidiéndosele dar consen-timiento informado para tomar parte en las entrevistas. Éstas se dividieron en dospartes. La primera fue llevada a cabo en esta fase inicial y la segunda se realizó unavez se había establecido si la persona que estaba siendo entrevistada tendría CEV enesa visita. Para los que asistieron a CEV, se exploraron las razones para elegir utilizar elservicio. Para los que no, se hicieron preguntas más generales con respecto a fuentesde información acerca de la CEV y el VIH.

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Se emplearon métodos cualitativos para las entrevistas en profundidad y para lasdiscusiones de grupo focal comunitarias y de personal, para explorar las actitudeshacia la recepción de CEV y su provisión. Se desarrollaron conjuntos de pautas deta-lladas de entrevista para las entrevistas en profundidad así como para las discusionesde grupo focal con el personal del dispensario y grupos de la comunidad. Estas entre-vistas y discusiones se realizaron tanto en inglés como en hosa, por diferentes miem-bros del equipo de investigación.

Los participantes en 15 entrevistas extensivas en profundidad fueron escogidosen parte de un subconjunto de pacientes y en parte aleatoriamente de las comunida-des. Las discusiones de grupo focal de la comunidad se tuvieron con grupos quefueron sugeridos como representativos por miembros de la comunidad (un grupo dedesarrollo comunitario en Masiphumelele, un grupo de proyecto de vivienda enKhayelitsha y un grupo de una iglesia en Langa). Un criterio adicional para inclusiónfue el conocimiento acerca de los servicios en el dispensario local, pero los miembrosdel grupo no tenían que ser pacientes en las instalaciones.

NATURALEZA Y FUENTES DE LOS DATOS

Las conclusiones reportadas aquí se basan en cuatro conjuntos de datos:

• Datos de las encuestas de sala de espera, ya descritas, sobre la posición socioeconómica

de los individuos: a) asistiendo los dispensarios y b) recibiendo CEV. En total, serealizaron 540 entrevistas de sala de espera (50 en Masiphumelele, 270 enKhayelitsha y 220 en Langa). Después de limpiar los datos, la muestra finalincluyó a 525 pacientes, 208 de los cuales habían asistido a los dispensariospara CEV.

• Datos de la Encuesta Demográfica y de Salud (DHS) de Sudáfrica sobre el estatus

socioeconómico de los hogares urbanos. Para permitirnos hacer comentarios acercade cualquier diferencia en la posición socioeconómica entre quienes asisten aldispensario y reciben CEV, y quienes están dentro de la zona de captación deldispensario, se requería una visión del ambiente socioeconómico más ampliodel área. Éste se obtuvo generando un índice de activos a partir de la EDS de1998 de Sudáfrica. Todos los hogares urbanos de la EDS se utilizaron para gene-rar un índice de activos por medio del análisis de componentes principales (N= 7.752). Las características de los hogares y los activos incluidos en la genera-ción del índice, fueron la fuente principal de agua potable del hogar en parti-cular, el tipo de instalación de inodoro, los materiales de techo y paredes de lamorada, el acceso a la electricidad y a una gama de objetos de valor del hogar,como radio, televisión o auto. Un puntaje de activos fue así asignado a todoslos hogares urbanos sudafricanos incluidos en el EDS.

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2 Los municipios de Johanesburgo en la EDS, a semejanza de aquellos en las áreas periurbanas de la Gran

Ciudad de El Cabo, fueron incluidos para aumentar el tamaño de la muestra de hogares de referencia.

• Datos sobre el estatus socioeconómico de 507 hogares de la EDS en municipios alrededor

de Ciudad de El Cabo y Johanesburgo. Con el fin de que el estatus socioeconómicode los individuos que asisten a los dispensarios de los municipios pudiera sercomparado con aquellos que viven en áreas semejantes antes que con la pobla-ción total urbana de Sudáfrica, se seleccionó un subconjunto de la EDS deSudáfrica. Como muestra universal de los hogares de municipios en la granCiudad de El Cabo y Johanesburgo, incluidos en la EDS, se seleccionaron 507hogares.2 Estos hogares conformaron el grupo con el cual comparamos la posi-ción socioeconómica de los individuos que asisten a los dispensarios y recibenCEV. Este grupo de comparación se ordenó en quintiles sobre la base de lospuntajes de activos generados del total de la muestra urbana de la EDS. El estatussocioeconómico de los 525 individuos que recibían servicios (inclusive CEV) in-cluidos en el estudio, fue comparado entonces con la población de referenciade 507 hogares municipales.

• Información cualitativa de entrevistas en profundidad y discusiones de grupo focal. Lasdiscusiones y entrevistas exhaustivas se grabaron, transcribieron y analizaronpor parte de dos autores independientemente para temas clave, utilizando dia-rios de campo como fuente adicional de información.

CONCLUSIONES ACERCA DE LA DISTRIBUCIÓN

De las 525 personas entrevistadas, 208 asistían a los dispensarios por CEV. Las caracte-rísticas socioeconómicas de tres grupos fueron comparadas:

• Una muestra universal de los 507 hogares municipales de Ciudad de El Cabo yJohanesburgo en la EDS (población de referencia).

• Una muestra sistemática de 525 personas que asisten a tres dispensarios porcualquier servicio.

• Los 208 individuos (del los 525) que asistían por CEV.

El gráfico 6.1 ilustra cómo los 507 hogares de muestra de municipio en las áreasmetropolitanas de Johanesburgo y Ciudad de El Cabo, encajan dentro de los quintilessocioeconómicos de la muestra de todos los hogares urbanos en la EDS de Sudáfrica.Aunque el número de hogares de municipio en el quintil superior de todos los hoga-res urbanos sudafricanos sea bajo, 8,1%, es todavía más alto de lo que sería esperablepara este tipo de ambiente periurbano. Una explicación yace en el amplio espectro deantecedentes socioeconómicos y niveles de ingreso que componen el quintil superior

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GRÁFICO 6.1

PUNTAJES DE ACTIVOS DE LAS ALDEAS COMPARADOS CON LOS QUINTILES DE RIQUEZA

DE LA ENCUESTA DEMOGRÁFICA Y DE SALUD URBANA, SUDÁFRICA

Fuente: Encuesta Demográfica y de Salud (EDS), Sudáfrica, 1998.

en Sudáfrica, que tiene una distribución sumamente desigual del ingreso, como serefleja en un índice de Gini de 59,3 (Banco Mundial, 2001). Bajo el apartheid, a losnegros sudafricanos se les restringió en cuanto al lugar donde ellos podían vivir. Losmunicipios hoy, por tanto, incluyen áreas de riqueza ampliamente variable.

El porcentaje de personas que cayeron en el quintil más bajo de riqueza es tam-bién más bajo de lo que sería esperado. Mientras que las áreas municipales en las dosáreas metropolitanas bajo investigación son de importancia central para el estudio dela transformación social y económica y deprivación relativa en Sudáfrica, éstas norepresentan los vecindarios metropolitanos en el país que se encuentra económica-mente peor. Un número de localidades urbanas en otras partes de Sudáfrica tienenuna deprivación apreciablemente más alta. Cuando puede esperarse, la mayor partede la población municipal encaja en los tres quintiles centrales de riqueza, con unpico de 28,8% en el quintil central.

Un primer hallazgo, por tanto, es que el área en la que el estudio se realizó, entérminos generales no se encuentra peor que la población urbana sudafricana en cuantoa la distribución relativa de activos de los hogares. Una comparación que tomara enconsideración tanto los hogares urbanos como rurales reflejaría el hecho de que loshogares municipales están, en promedio, considerablemente mejor que los hogaresen áreas rurales (Booysen, 2002).

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GRÁFICO 6.2

PUNTAJES DE ACTIVOS DE PACIENTES, COMPARADOS CON QUINTILES URBANOS DE RIQUEZA,

SUDÁFRICA

Fuente: Entrevistas de sala de espera; Encuesta Demográfica y de Salud (EDS), Sudáfrica (1998).

Nota: CEV, consejería y exámenes voluntarios.

La muestra sistemática de pacientes de tres dispensarios municipales alrededor deCiudad de El Cabo, revela un claro patrón cuando se analiza en términos de puntajesde activos. El gráfico 6.2 asigna la muestra de pacientes a los quintiles urbanos deriqueza en Sudáfrica. Los dos quintiles superiores de riqueza estaban subrepresentados,tanto entre los pacientes que visitan los dispensarios por servicios generales de saludcomo entre los que vienen a los dispensarios por CEV. Sólo el 1,9% de los pacientesque vinieron por servicios generales y el 1,0% de los que recibieron CEV, correspon-den al primer quintil; 8,8% y 7,2%, respectivamente, pertenecían al segundo quintilmás alto. Dentro de ambas submuestras, el segundo quintil más bajo estaba mejorrepresentado, con el 38,5% de los pacientes y el 38,9% de usuarios de CEV.

Las diferencias más obvias entre quienes asisten a estos dispensarios por serviciosgenerales y quienes reciben CEV surgen en los quintiles más bajo y central. Casi uncuarto de los pacientes generales cayeron en el quintil medio de riqueza (24,6%), mien-tras el porcentaje de usuarios de CEV de esta categoría era sustancialmente más bajo(17,3%). Hay una discrepancia correspondiente en el extremo más bajo de la escala deriqueza: el 26,2% de pacientes generales venía del quintil más bajo de riqueza, mien-tras que más de la tercera parte de usuarios de CEV (35,6%) pertenecía a este gruposocioeconómico. Hay una relación significativa entre la posición socioeconómica delos hogares municipales y la recepción de CEV del sector público (chi-cuadrado para

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GRÁFICO 6.3

PUNTAJES DE ACTIVOS DE PACIENTES COMPARADOS CON QUINTILES DE RIQUEZA

DE LAS ALDEAS, SUDÁFRICA

Fuentes: Entrevistas de sala de espera; Encuesta Demográfica y de Salud (EDS), Sudáfrica, 1998.

Nota: CEV, consejería y exámenes voluntarios.

tendencia, 6,713; p = 0,00957). Este resultado requiere investigación adicional, dadastan pronunciadas diferencias entre grupos socioeconómicos en los patrones de utili-zación de servicios en general y de CEV.

El patrón de utilización de los servicios se hace más intrigante cuando se le miradentro del espectro socioeconómico del ambiente municipal. Para el propósito de esteanálisis, los puntajes para los factores generados para cada activo sobre la base de lamuestra urbana de la EDS fueron utilizados para definir los quintiles de riqueza paraesta submuestra de hogares municipales de la EDS.

La utilización del servicio de salud a través de los quintiles de riqueza generada anivel de municipio, revela un patrón en el cual la utilización del servicio público dis-minuye con el aumento en la riqueza (gráfico 6.3). Esto es cierto para ambos, los servi-cios de salud general y los servicios de CEV ofrecidos en los dispensarios del municipio,pero el patrón es más pronunciado para los servicios de CEV (chi-cuadrado para ten-dencia, 4,802; p = 0,02843). Para la utilización general del dispensario y la recepciónde CEV, la representación de usuarios de los servicios de los dos quintiles más altos esbaja: 4,4% de pacientes generales y 4,8% de pacientes de CEV pertenecen al primerquintil, mientras 9,8% y 9,6%, respectivamente, pueden ser asignados al segundoquintil más alto. Entre las categorías de servicio, surgen diferencias notables en la

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estructura socioeconómica de los pacientes de las tres categorías más bajas de rique-za. El resultado más notable es que más de la mitad de los pacientes de CEV, 54,8%,pertenece al quintil más bajo de riqueza del municipio. Estos resultados son inespera-dos porque los servicios ofrecidos se orientan a todo el espectro socioeconómico deusuarios del sector público.

En términos generales, las conclusiones muestran que los grupos socioeconómicosno están representados uniformemente en la asistencia a los dispensarios y este pa-trón se exagera aún más cuando se refiere al uso de CEV. Lo quintiles que están menosbien entre la población del municipio, utilizan los servicios más que los otros.

La encuesta de sala de espera reunió una gran variedad de datos acerca delconocimiento de las personas con respecto a la CEV y los motivos para la recepciónde éstas. De las múltiples razones que las personas dieron para hacerse un exa-men, las principales eran tuberculosis (explícitamente mencionada por el 30,0%de pacientes) y las enfermedades sexualmente transmitidas (explícitamente men-cionadas por el 28,0%). En ambos casos, casi todos los pacientes habían sido refe-ridos por un trabajador de la salud. Las personas mencionaron también una gamade síntomas generales de enfermedad –“porque estoy muy enfermo”, tos, proble-mas del pecho, pérdida del apetito y quejas similares. La mayoría de los grupos deedad más jóvenes vinieron para hacerse exámenes como resultado de enfermeda-des sexualmente transmitidas o porque ellos simplemente querían saber su estatus.En los grupos más viejos, la tuberculosis fue la razón más importante para hacerseexámenes.

Los trabajadores de la salud de las clínicas, juegan claramente un papel importan-te en la transmisión de información acerca de los servicios de prevención del VIH

disponibles en la clínica. De los clientes entrevistados, 95% había recibido informa-ción de trabajadores de la salud del dispensario. El papel de la información transmiti-da vía radio y televisión es también evidente; el impacto de la información televisadahabía llegado aun más allá de aquellos que viven en casas con televisores. Los cartelescolocados en los dispensarios bajo estudio, alcanzaron más pacientes (63,7% de lamuestra) que lo que hicieron las campañas que utilizaron folletos y volantes (14,8%de la muestra). Los trabajadores de la salud de la comunidad, habían llegado al 42,8%de las personas entrevistadas en los dispensarios.

CONCLUSIONES ACERCA DE LAS RAZONES PARA LA DISTRIBUCIÓN

El análisis cuantitativo presentado sugiere que ciertos grupos dentro de la comuni-dad presentan una mayor probabilidad de acceder a los dispensarios del sector pú-blico y la CEV. Para complementar estas conclusiones y explorar las razones que laspueden explicar, se analizaron las entrevistas en profundidad y las discusiones degrupo focal.

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Cualquier discusión acerca de la consejería y exámenes voluntarios es dominadapor los temores que rodean el VIH/SIDA. El temor a una enfermedad incurable seasocia con el riesgo percibido de expulsión de la familia o el rechazo de la pareja. Lafalta de acceso al tratamiento se da también como una razón para no hacerse exá-menes:

“[si mi examen resultara positivo,]... me sentiría simplemente como si estuviera muerta ya,porque no hay curación para esto. (Mujer, Khayelitsha)

Lo que hace que las personas no vengan [a los servicios de CEV] es su formación. A vecesusted tiene que su familia no acepta a una persona positiva. Ellos la ven como si ella fueraalguien que se portara mal afuera y entonces hubiera resultado positiva. Una es temerosade decirle a su marido porque está preocupada de que el marido se divorciará de ella. Unamadre que no está trabajando tiene miedo de ser dejada con los niños para alimentar...Algunas personas piensan que cuando usted las toca usted va a hacerlas positivas. (Mujer,Langa)

Las personas positivas no son bienvenidas en la familia. (Mujer, Langa)

La gente tiene miedo de saber. Ellos también dicen “por qué debemos examinarnos si elgobierno no nos trata?” (Mujer, Langa)

En los grupos focales de los empleados, los consejeros observaron que estos temo-res generales llevan a muchas personas a demorar la asistencia a CEV, a menos queexperimenten síntomas que quizás se relacionen con el SIDA.

Un gran impedimento que enfrentan las personas en sus comunidades es el estig-ma que lleva a la gente a rehuir cualquier cosa relacionada con el VIH/SIDA. Se expresóla resistencia hacia los programas de extensión de los consejeros:

Si [los consejeros de dispensario] fueran al exterior de la comunidad, sería peor. A la genteno le gusta que los consejeros sean vistos viniendo a su puerta. Es preferible si los conseje-ros permanecen allí, de forma que pueden aconsejar a los que van al dispensario. (Mujer,Khayelitsha)

Nosotros tampoco queremos [que los consejeros] vengan realmente a nuestros sitios. (Hombre,Khayelitsha)

El taller de VIH/SIDA no es muy bueno porque ese nombre da temor. (Hombre, Khayelitsha)

Por lo mismo, las personas critican la falta de anonimato en los dispensarios:

Somos una comunidad pequeña. Si usted es visto [en la zona de espera para CEV], hayalgún signo de interrogación sobre usted. Así que las personas no quieren ser vistas allí.Ellos no quieren asistir localmente. El VIH a menudo se representa como mala conducta.(Mujer, Langa)

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Hay un problema con el dispensario: el cuarto donde la consejería se lleva a cabo. Todos enla sala de espera lo pueden ver y desde la entrada pública. Si usted entra allí todos sabenpara qué fue usted. Hay el estigma. (Mujer, Langa)

Cercano al asunto del estigma, está el temor de las personas a que su interaccióncon enfermeros y consejeros no sea confidencial. Los miembros de la comunidadpueden viajar a un dispensario fuera del pueblo para hacerse una prueba de VIH.Algunos entrevistados en las comunidades indicaron que ellos preferían ir a un médi-co general privado para hacerse exámenes por razones de confidencialidad:

Si mi consejera es mi vecina, yo pienso que quizás ella pueda contarle a las personas acercade mí y de mi estatus. Por lo tanto decido ir y hacerme la prueba en Salt River y no aquí enLanga, ¿entiende? (Mujer, Langa)

A veces las personas ellas van a otro dispensario. Tememos uno al otro. (Mujer, Langa)

No tenemos ninguna confidencialidad aquí... para confidencialidad vamos a Wynberg.(Mujer, Khayelitsha)

False Bay ya no es segura porque los trabajadores de la salud van allí y regresan y cuentan,así que el único lugar que veo es la cínica de Fishhoek y Wynberg. Las personas prefieren ira lugares muy lejos de aquí. (Mujer, Masiphumelele)

Las violaciones de la confidencialidad reportadas en las comunidades pueden noreflejar efectivamente la realidad. Los rumores acerca de lo que sucede en los dispen-sarios hacen eco a los temores de la gente:

Hay una silla particular en el dispensario, que las personas saben si usted ha sido vistosentándose en ella, usted sabe que es para personas que resultaron positivas. (Mujer,Masiphumelele)

Los problemas generales que tienen que ver con los tiempos de espera y con laordinariez y el favoritismo de parte de los trabajadores de la salud eran semejantes aaquellos mencionados acerca de los servicios primarios de atención a nivel general enSudáfrica (Edgington, Sekatane, y Goldstein, 2002). En varios casos, la falta de con-fianza hacia los trabajadores de la salud se expresa claramente, aunque esto a menu-do parezca estar basado en las expectativas acerca de lo que sucedería o en la experienciade otros antes que en la propia experiencia del individuo:

Yo no confío en nadie. Porque acabo de oír en la televisión que ellos tratan a algunas perso-nas con las agujas que han sido utilizadas por una persona con VIH. (Mujer, Khayelitsha)

Las personas en el dispensario no tienen una manera agradable de tratar con los asuntos enuna manera sensible... [cuenta una historia acerca de otra persona]... el trabajador de lasalud visitó la casa y le gritó a ella. (Mujer, Masiphumelele)

yo no sé si este examen es voluntario. (Mujer, Khayelitsha)

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Estos trabajadores de la salud no hacen sentir seguras a las personas porque dan la vuelta alas carpetas y verifican el estatus de las personas. (Mujer, Masiphumelele)

El nivel de desconfianza parece ser más una expresión de la intranquilidad y laansiedad asociadas con el VIH/SIDA que un reflejo de experiencias negativas verdade-ras con el personal del dispensario y de los servicios de CEV. Las personas entrevista-das que revelaron su estatus VIH positivo, en general describieron una experienciadiferente de la que fue esperada por otros entrevistados y reportaron amabilidad,apoyo y confidencialidad de parte del personal de la clínica:

Ellos los tratan [a quienes tienen VIH] bien y nos aconsejan cómo comportarnos. (Mujer,Langa)

Al personal aquí le importa mucho. (Mujer Langa, VIH positiva)

Los temas acerca de la información y el tipo de promoción de los servicios públi-cos de CEV se discutieron también en los grupos focales. Varios participantes mencio-naron la radio, los volantes en el dispensario y LoveLife, una campaña en los mediospromoviendo la salud reproductiva:

Las vallas son buenas pero no deben ser puestas en la autopista, donde usted no las puedever. (Mujer, Langa)

¿Y qué acerca de los que no pueden leer? Ellos son personas como nosotros. ¿Cómo obten-drán ellos esta información? (Mujer, Khayelitsha)

Las partes más marginadas de los municipios –esto es, los asentamientos informa-les o campos de invasión– fueron referidos como aquellos con la menor probabilidadde acceder a los servicios. Sus residentes fueron vistos como grupos de alto riesgopara el VIH, pero como más inclinados a recurrir a sus curanderos tradicionales. Lasrazones mencionadas para la falta de interacción entre las invasiones y los serviciosprimarios de salud pública eran económicas (las personas gastan su tiempo buscandodinero y alimento), culturales y relacionadas con el idioma y la educación.

Ellos en lo informal allí, sufren. (Mujer, Khayelitsha)

[El conocimiento del VIH debe] incluir personas de las áreas rurales, que no pueden leer ytambién incluir nuestra cultura, la cultura del pueblo africano. Según nuestra cultura, a losancianos no se les permite hablar con sus niños acerca de sexo. (Hombre, Khayelitsha)

LIMITACIONES

Como se destacó en la sección anterior, realizar investigación sobre temas asociadoscon el VIH/SIDA es una tarea sumamente sensible. Tanto la resistencia de las personas a

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ser entrevistadas a fondo, como las limitaciones acerca de lo que ellos estaban dis-puestos a hablar en las entrevistas entorpecieron la recolección de datos. A causa delas dificultades para reclutar personas para las entrevistas o los grupos focales, losdatos cualitativos no se desprenden de una muestra amplia, basada en la comunidadsino de grupos específicos, y la visión de estos grupos puede diferir sistemáticamentede aquella de otros miembros de la comunidad.

El segundo conjunto de limitaciones tiene que ver con el uso de la EDS sudafricanapara los datos de comparación. El enfoque tuvo dos inconvenientes. Debido a que laEDS se realizó en 1998, los datos son relativamente viejos y los patrones de propiedadde activos dentro de los municipios en Sudáfrica pueden haber cambiado. El únicodesarrollo claro en la propiedad de activos afectando los hogares en general, sin em-bargo, parece relacionarse con la posesión de teléfonos como resultado de la divulga-ción de teléfonos celulares. La segunda debilidad de los datos de la EDS, es la extensióncon la cual las preguntas sobre la propiedad de activos utilizadas son apropiadas paralos ambientes urbanos y periurbanos sudafricanos. Dada la relativamente alta de pre-valencia de muchos activos “básicos”, un conjunto refinado de preguntas probable-mente habría producido resultados superiores. El trabajo futuro podría beneficiarsede un énfasis en índices más apropiados de riqueza para ambientes específicos.

El diseño del estudio fue sumamente focalizado y revela varias áreas que requie-ren exploración adicional. El estudio examinó sólo dispensarios municipales del sec-tor público relativamente bien dotados. Por tanto, hay necesidad de saber más acercade lo que está sucediendo en áreas más rurales y acerca de a dónde puede estar yen-do más por CEV. Además, nuestro diseño del estudio basado en las instalaciones nonos permitía hacer comentarios acerca de la tasa de recepción ni de la exclusión delservicio en la comunidad en su conjunto. La gente requeriría diseños de investiga-ción más grandes, más completos (y por tanto más costosos) para arrojar luz sobreestas importantes preguntas.

IMPLICACIONES

La población de los municipios en la zona occidental de la provincia de El Cabo esrelativamente rica comparada con el resto de la población sudafricana cubierta por laEDS. Los usuarios de servicios públicos en esos municipios pertenecen a los quintilesmás pobres y los usuarios de CEV del sector público están aún más concentrados enesos quintiles. Las razones para esto son sugeridas por las conclusiones cualitativas,que reflejan consistentemente la percepción de que la CEV del sector público es defi-ciente en cuanto a confidencialidad –una dimensión clave de la calidad para este ser-vicio.

Los diseñadores de política de salud encaran varios dilemas relacionados con elacceso a los servicios. El primero es si los servicios llegan a la población correcta y en la

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cantidad suficiente. Relacionada con esto está la pregunta de si los servicios se perci-ben como de calidad y accesibilidad adecuadas. Las conclusiones de este estudio su-gieren que la CEV en los dispensarios del sector público llega a los grupos pobres, peroque esto puede estar sucediendo como resultado de actitudes negativas hacia el servi-cio antes que de actitudes positivas.

Es improbable que los grupos relativamente más ricos escojan no obtener servi-cios de CEV en absoluto; estudios de otros países muestran que el uso de servicios deCEV está asociado positivamente con la posición socioeconómica y la educación(Kowalczyk y otros, 2002). Pero no sabemos a donde van por CEV los individuos queno utilizan el sector público para recibirla. Hay abundante evidencia de que muchossudafricanos urbanos van al sector privado por servicios primarios generales de asis-tencia médica y que cuando están involucradas condiciones de mayor sensibilidad, esprobable que éste sea un porcentaje muy alto. Por ejemplo, más del 50% de pacientescon infecciones sexualmente transmitidas utiliza los servicios de médicos generalesprivados (Rispel y otros, 1995; Wilkinson y otros, 1998). Podemos por tanto lanzar lahipótesis de que algunos grupos, especialmente los ricos, van al sector privado y queotros pueden viajar fuera del área para obtener CEV en el sector público en ambientesmás anónimos.

A la luz de una alta utilización del sector privado en todo el mundo, la percepciónde que los servicios de salud pública son de mala calidad es un problema de crecientepreocupación para quienes no pueden pagar otra alternativa. Esto limita muchas áreasde oferta del servicio de salud en el sector público y causa el empobrecimiento dehogares vulnerables que pagan por los servicios privados en vez de utilizar el sectorpúblico. Aunque las conclusiones de este estudio sugieran una incidencia progresivaen la recepción de CEV, un hallazgo más positivo hubiera sido una distribución equita-tiva del uso de CEV a través de todos los quintiles socioeconómicos, incluyendo losgrupos más pobres.

Los usuarios de CEV que escogen no utilizar el sector público, incurren en costosde viaje y tiempo o de las tarifas del sector privado para conseguir acceso a un serviciode mucha importancia para la salud pública, que está disponible gratuitamente. Lasmedidas para corregir esta situación podrían incluir la garantía de la confidencialidadpercibida de los servicios en los dispensarios públicos, a través de modificaciones físi-cas tales como cambios en las zonas de espera y la asignación de espacios y el entrena-miento a los trabajadores de la salud y ayudando a cultivar la confianza hacia lostrabajadores de la salud en los dispensarios. El ambiente físico en las clínicas se debediseñar de una manera que asegure la confidencialidad y los trabajadores de la saludy los consejeros deben asignar un valor más alto a la intimidad de los pacientes. Conseguridad, la reputación de los servicios, antes que sus verdaderos defectos, puedenestar manteniendo a muchas personas alejadas. El problema puede ser tanto de sos-pecha y de percepción como de violaciones verdaderas de la confidencialidad. Esto

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señala hacia la necesidad de abordar las percepciones de las personas, así como lascaracterísticas del servicio. Si muchas personas utilizan el sector privado y es probableque lo sigan haciendo así en el futuro próximo, se podría explorar la posibilidad de unsistema de bonos para CEV, si el sector privado puede ofrecer una consejería y exáme-nes de buena calidad que sean más aceptables para los clientes y puedan ser vigiladosen cuanto a calidad.

Finalmente, las conclusiones del estudio sugieren una clara agenda para investi-gación futura en esta área. Es importante comenzar a entender la extensión de laexclusión de los servicios de CEV en varios escenarios y áreas. La investigación a nivelde la comunidad sobre la recepción de CEV y la elección de proveedor (y sus costosasociados) sería uno de los próximos pasos para avanzar en el conocimiento en estaárea. Se debería complementar con trabajo cualitativo más en profundidad, orienta-do a la comprensión de las barreras claves para el acceso a la CEV por parte de diferen-tes grupos vulnerables.

REFERENCIAS

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PARTE III

ESTUDIOS SOBRE ASIA

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CAPÍTULO 7

BANGLADESH: DESIGUALDADES EN LA UTILIZACIÓN

DE SERVICIOS DE ASISTENCIA MÉDICA MATERNA.

EVIDENCIA DE MATLAB

A.T.M. Iqbal Anwar, Japhet Killewo, Mahbub E. Elahi K.

Chowdhury y Sushil Kanta Dasgupta

Bangladesh es uno de los países más pobres del mundo, con una tasa de mortalidad

materna de 320 por 100.000 nacimientos vivos (Niport, 2001). Como parte de su es-

fuerzo para promover una maternidad segura y reducir la mortalidad materna, el

gobierno ha mejorado las instalaciones de salud y servicios existentes para hacer los

servicios de atención obstétrica esencial (AOE) disponibles a todas las mujeres. El obje-

tivo es proporcionar servicios comprensivos de AOE de calidad, en todos los 59 hospi-

tales de distrito, en 64 de los 90 centros de bienestar materno-infantil (CBMI) y en 120

de los 403 complejos de salud de los thana (subdistritos) rurales (Bangladesh 1998).


Algún progreso se ha hecho en el número de mujeres que reciben los servicios de

AOE, pero surge la pregunta de si éstas son las mujeres que necesitan realmente

tales servicios. Por ejemplo, el aumento en las tasas de cesárea en Bangladesh del

0,7% en 1994 al 2,2% en 1999, puede indicar algún progreso hacia satisfacer las

necesidades de cuidado obstétrico de emergencia, pero el hecho de que la mitad

de estos procedimientos se llevó a cabo en instalaciones privadas puede sugerir

que el acceso es mejor para la élite urbana que para los pobres rurales (Kan y

otros, 1999).

Aunque la inequidad es una preocupación creciente, pocos estudios sistemáticos

sobre la equidad se han realizado en Bangladesh, especialmente con respecto a los

servicios de asistencia médica materna. Este estudio es una tentativa de explorar la

inequidad en la utilización de servicios de salud materna proporcionados por el Cen-

tro Internacional para la Investigación sobre Enfermedades Diarreicas, Bangladesh

(Icddr-B –por su sigla en inglés) en su área de servicio de Matlab, un área rural homo-

génea en el distrito de Chandpur. Las siguientes preguntas de investigación son abor-

dadas:

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• ¿Hasta qué punto las mujeres del segmento más pobre de la población utilizan

los servicios esenciales de cuidado obstétrico disponibles en el área de servicio

de Matlab del Icddr-B?

• ¿Qué otros factores sociodemográficos influyen la utilización de servicios de

asistencia médica materna?

AMBIENTE Y METODOLOGÍA

Matlab, un subdistrito rural en el delta del Ganges-Meghna, con una población de

550.000 personas, está situado cerca de 55 kilómetros al sureste de Dacca. Como en la

mayoría de áreas en el Bangladesh meridional proclive a las inundaciones, la pobla-

ción fluvial apenas subsiste del cultivo de arroz y la pesca, usa en su mayor parte la

comunicación fluvial y sigue un patrón cultural dominado por los hombres con ca-

racterísticas como el aislamiento de las mujeres en sus recintos (Fauveau y otros, 1991).

Desde 1966, el Icddr-B ha mantenido un Sistema de Vigilancia Demográfica y de Sa-

lud (SVDS) en el área de Matlab, que en 2001 cubrió a una población de alrededor de

220.000 personas. Información sobre nacimientos, muertes, casamientos y migración

en el área es reunida por investigadores de salud de la comunidad (ISC) a través de

visitas mensuales de casa en casa. Además, el SVDS realiza censos socioeconómicos

periódicos y sus datos están disponibles para 1974, 1982 y 1996.

El área del SVDS se divide en dos partes: un área de servicio del Icddr-B y una de

comparación (de servicio del gobierno), cada una cubre una población de cerca de

110.000 habitantes. El área de servicio o “tratamiento” del Icddr-B se subdivide en

cuatro bloques (A, B, C y D), cada uno atendido por un subcentro de salud que pro-

porciona servicios de salud materno-infantil para su población de captación (gráfico

7.1). Además, el Icddr-B opera un hospital de 120 camas en el pueblo de Matlab (el

hospital de Matlab) que proporciona servicios gratuitos para el manejo de enferme-

dades diarreicas, así como asistencia médica materna e infantil.

Servicios de salud materna ofrecidos

En 1987, el Icddr-B inició un programa de atención de maternidad basado en la comu-

nidad en la mitad norte del área de servicio (bloques C y D), cubriendo 48.000 perso-

nas que viven en 39 aldeas (ver el gráfico 7.1). Dos enfermeras-parteras entrenadas

por el gobierno se reclutaron y asignaron a cada subcentro en el área del programa,

para atender partos en el domicilio. Sus deberes eran trabajar con los ISC y los asisten-

tes tradicionales para partos y asegurarse de que ellos fueran llamados durante el

trabajo de parto; realizar visitas prenatales a las mujeres encinta identificadas por los

ISC; valorar riesgos de complicación prenatales; atender tantos partos en el domicilio

como sea posible; tratar complicaciones en su inicio antes de que lleguen a ser seve-

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21114

115Bangladesh: desigualdades en la utilización de servicios de asistencia médica materna

GRÁFICO

7.1

ÁREA DE VIGILANCIA

DEMOGRÁFICA Y

DE SALUD

, MATLAB IC

DDR-B

, BANGLADESH

Fuente

: sis

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Kilómetros

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21115


ras; organizar la remisión de y acompañar a los remitidos al dispensario central en

Matlab, si se juzga necesario; y, visitar tantas madres nuevas como sea posible dentro

de las 48 horas siguientes al parto. (Para detalles respecto a los deberes de las enfer-

meras-parteras, las guías para tratamiento, drogas esenciales, equipo y el sistema de

llevar los registros, ver Fauveau y Chakraborty, 1988.) Las comadronas eran apoyadas

por otros dos componentes del programa: el desarrollo de una cadena de remisión,

incluyendo un barquero y un ayudante para acompañar a los pacientes de día o de

noche al sitio de remisión e instalación de una clínica de maternidad en Matlab, don-

de parteras adicionales entrenadas y médicas estaban siempre disponibles para la

supervisión intensiva, el tratamiento, o la remisión adicional al hospital del distrito de

Chandpur. La clínica de maternidad de Matlab no estaba equipada con medios qui-

rúrgicos, radiológicos ni modernos de laboratorio. Los únicos artículos de equipo obs-

tétrico disponible eran un extractor de vacío, una máquina de succión y fórceps

obstétricos. El énfasis estaba en el cuidado inmediato de las pacientes admitidas y en

la estabilización de pacientes para la rápida transferencia a instalaciones completas de

más alto nivel, en su mayor parte en Chandpur, la sede del distrito. En enero de 1990

la intervención de atención de maternidad fue ampliada a los bloques A y B, si-

guiendo la misma estrategia basada en el hogar entonces practicada a través del

área de servicio del Icddr-B y con similares enlaces de remisión con el dispensario

del hospital de Matlab y con instalaciones completas, públicas y privadas, de AOE en

Chandpur.

En 1996, la estrategia para proporcionar servicios de atención de maternidad en el

área de servicio del Icddr-B comenzó a cambiar de la oferta de servicios basada en el

hogar a la oferta basada en las instalaciones. Las comadronas y paramédicos basados

en la comunidad fueron retirados del campo y asignados a los subcentros de salud

para llevar a cabo partos normales. El subcentro del bloque C fue actualizado en no-

viembre de 1996 para proporcionar AOE básica. Posteriormente, todos los otros

subcentros se actualizaron como instalaciones básicas de AOE, y en 2001 la estrategia

basada en los hogares había sido remplazada totalmente por una estrategia basada en

las instalaciones.

Aparte de los servicios del Icddr-B, servicios de atención de maternidad para la

población del estudio estaban disponibles en el complejo gubernamental de salud del

thana en Matlab, del hospital gubernamental del distrito en Chandpur y de dispensa-

rios y hospitales privados localizados en su mayor parte en Chandpur.

Datos y metodología

Este es un estudio de análisis de datos secundarios. Utilizó las siguientes bases de

datos de vigilancia y control disponibles:

• Los archivos de nacimientos del SVDS (1997-2001).

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21116


• Datos de tarjeta pictórica (1997-2001).

• Los datos del censo socioeconómico de 1996 para toda el área SVDS de Matlab.

ARCHIVOS DE NACIMIENTOS DEL SVDS. El SVDS registra todos los nacimientos en el área

de vigilancia del Icddr-B, incluyendo alumbramientos de un mortinato. Durante el

período de referencia (1997-2001), ocurrieron 15.041 nacimientos en el área de servi-

cio del Icddr-B. La limitación de los archivos de nacimientos es que no contienen

información sobre la posición socioeconómica ni detallada sobre la utilización de los

servicios. El SVDS, sin embargo, asigna a cada individuo y a cada hogar en el área de

vigilancia un número único de identificación a través del cual se pueden vincular las

bases de datos de vigilancia y monitoreo del Icddr-B, incluyendo los censos socioeco-

nómicos.

TARJETAS PICTÓRICAS. Las tarjetas pictóricas son instrumentos de control de embarazo,

diseñadas especialmente para el seguimiento a todas las madres en el área de servicio

del Icddr-B durante el embarazo, el parto y durante 42 días (seis semanas) después

del parto. El ISC proporciona a todas las nuevas madres encinta información perti-

nente de base y las instruye para preservar las tarjetas con cuidado y presentarlas a

las comadronas durante las visitas al hogar o en las visitas a las instalaciones para los

servicios de atención de maternidad del Icddr-B. Seis semanas después del parto, el

ISC reúne las tarjetas de las madres. Los proveedores del servicio (en su mayor parte

parteras) utilizan las tarjetas como instrumentos de comunicación de cambio de con-

ducta y para registrar la información pertinente sobre la recepción de los servicios por

parte de las madres. Ninguna información económica se recolecta con las tarjetas,

pero éstas tienen espacio para registrar un conjunto de números únicos de identifica-

ción para las mujeres. Para el período de referencia, durante el cual se registraron

15.041 nacimientos en el área de servicio del Iccdr-B por el SVDS, 12.080 tarjetas pictó-

ricas diligenciadas estaban disponibles para el análisis.

CENSO SOCIOECONÓMICO DE 1996. En el área del SVDS en Matlab, la información

socioeconómica se recolecta mediante censos periódicos, que se realizaron en 1974,

1982 y 1996. Para este estudio utilizamos información socioeconómica del censo de

1996 a nivel del hogar, para clasificar las madres en quintiles de riqueza.

LA MEDICIÓN DEL ESTATUS SOCIOECONÓMICO. En este estudio, la posición socio-

económica se define en términos de activos o riqueza antes que ingresos o consumo.

Utilizamos métodos de reducción de datos de componentes principales para clasifi-

car a las madres en quintiles socioeconómicos (Gwatkin y otros, 2000; Filmer y Pritchett,

2001). El cálculo de los quintiles socioeconómicos se basó en las 14.306 madres para

quienes estaba disponible información a nivel de hogar sobre activos y otras variables

del censo socioeconómico de 1996 (ver cuadro 7.1 del anexo).

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21117


ENCADENAMIENTO DE LOS DATOS. Los datos del archivo de nacimientos se vincularon

con los datos socioeconómicos del censo, utilizando los números de identificación de

los hogares de las madres. De 15.041 madres en el archivo de nacimientos, se registró

información socioeconómica para 14.306 (el 95,1%). Las tarjetas pictóricas estaban dis-

ponibles para 12.080 (el 80,3%) y 11.555 (el 76,8%) tenían tanto tarjetas pictóricas como

indicadores socioeconómicos.

Nuestro análisis actual cubrió 12.080 madres que tenían tarjetas pictóricas dili-

genciadas; pero para el análisis de inequidad podíamos utilizar sólo 11.555 de ellas. El

número (N), por tanto, varía en partes diferentes del análisis.

El estatus socioeconómico de las 11.555 madres que tenían tanto tarjetas pictóricas

como información socioeconómica y que fueron incluidas en el análisis de inequidad

era bastante similar a aquel de las 2.751 (14.306 menos 11.555) madres con informa-

ción socioeconómica pero sin tarjetas pictóricas. Esto sugiere que cualquier sesgo que

resultara de la incompleta cobertura de las tarjetas pictóricas era mínimo.

INSTRUMENTOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS. Los datos se capturaron y fueron encade-

nados en el software Foxpro-2.6a. Para el análisis, Excel 2000 y SPSS 10 fueron utiliza-

dos extensivamente.

HALLAZGOS

Durante el período de estudio (1997-2001), de los 12.080 nacimientos controlados me-

diante tarjetas pictóricas, el 19,0% sucedió en las instalaciones del Icddr-B, el 2,1% en

instalaciones del gobierno y el 1,9% en dispensarios y hospitales privados. Otro 2,7% de

los nacimientos fueron atendidos por las comadronas del Icddr-B en casa y el restante

74,4% fue atendido por asistentes no especializadas en casa (gráfico 7.2). Así, en el área

de servicio del Iccdr-B, un asistente para partos entrenado estaba presente para el 25,6%

de los partos durante el período de referencia, lo que es mucho más alto que el prome-

dio nacional para Bangladesh. Durante el mismo período el 83% de las madres en el

área de servicio del Iccdr-B hizo por lo menos una visita prenatal; el número promedio

de visitas para quienes recibieron asistencia prenatal fue 1,9 por embarazo. El 51% de

las madres recibió atención posnatal y el 1,7% tuvo cesáreas.

Análisis bivariado

En el análisis bivariado, el estatus socioeconómico se encontró fuertemente asociado

con la utilización de servicios de asistencia médica materna (cuadro 7.1). En el área de

servicio del Iccdr-B, las madres más pobres utilizaron los servicios de atención de

maternidad menos de lo que lo hicieron sus contrapartes en mejores condiciones.

Una mucho menor proporción de madres pobres (el 14,2%) tuvo asistentes entrena-

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21118


das en el parto de lo que las tuvieron las madres menos pobres (el 45,8%). Para los

partos, la inequidad fue más alta para el uso de instalaciones del sector privado (pro-

porción rico-pobre, 12,0; índice de concentración, 0,46) y más baja para el uso de los

recursos del Icddr-B (proporción rico-pobre, 2,9; índice de concentración, 0,13-0,26).

Con respecto a la desigualdad, el uso de instalaciones públicas fue intermedio (pro-

porción rico-pobre, 5,0; índice de concentración, 0,36). Entre los servicios del Icddr-B,

la atención basada en las instalaciones se distribuyó más equitativamente que la aten-

ción entrenada para el parto basada en casa. Entre instalaciones del Icddr-B, los servi-

cios del centralmente localizado hospital de Matlab se encontraron menos en pro de

los pobres que los servicios de los subcentros periféricos. Las disparidades se encon-

traron en el acceso a los servicios de atención prenatal, así como a los de atención

posnatal, pero la diferencia fue menos pronunciada que para la asistencia entrenada

en los partos. La desigualdad aumentó sistemáticamente para los números más altos

de visitas de asistencia prenatal. Entre todos los indicadores examinados, la desigual-

dad fue más alta para las cesáreas; la tasa para las madres del quintil más pobre fue

0,5%, mientras que la correspondiente a las madres del quintil menos pobre fue 4,6%

(proporción rico-pobre, 9,2; índice de concentración, 0,47).

Aunque se observó una tendencia creciente en el uso de servicios de atención de

maternidad en el área del estudio, las disparidades permanecieron alrededor del mis-

mo nivel a través del período de reporte (gráfico 7.3). En 1997, el 18,5% de los partos

sucedió en instalaciones, mientras la tasa de cesáreas basada en la población era del

1,5%. En 2001, los partos basados en instalaciones habían aumentado al 28,9% y la

tasa de cesáreas al 2,6% (cuadro 7.2 del anexo). Con el tiempo, el aumento en la recep-

ción de atención prenatal y posnatal fue mínimo, pero el número medio de visitas de

GRÁFICO 7.2

SERVICIOS OBSTÉTRICOS EN EL ÁREA DE SERVICIO ICDDR-B, POR LUGAR DE SERVICIO,12.080 NACIMIENTOS, BANGLADESH, 1997-2001

Fuente: Tarjetas pictóricas del Icddr-B, 1997-2001.

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21119


7.1

UTILIZACIÓN

DE SERVICIOS DE ASISTENCIA

MÉDICA M

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03cap07.p65 05/10/2006, 19:21120


asistencia prenatal aumentó apreciablemente, de 1,66 en 1997 a 2,05 en 2001. En el

análisis bivariado, otros factores que se encontraron significativamente asociados con

la utilización de servicios de maternidad incluyeron la educación de la madre, la dis-

tancia al subcentro más cercano, la edad de la madre en el momento del parto, la

religión y la igualdad (cuadro 7.2 del anexo). Para la distancia al subcentro más cerca-

no, la edad de la madre y la igualdad, se encontró que tienen una relación inversa con

la recepción de servicios de maternidad, mientras que la relación de otras variables

socioeconómicas con la utilización de los servicios de maternidad era positiva. El aná-

lisis reveló también que entre más alto el número de visitas de asistencia prenatal,

más altas eran las cifras para la asistencia entrenada en el parto, las tasas de operación

cesárea y la recepción de atención posnatal entre las mujeres.

Análisis multivariado

Del análisis bivariado de los datos del monitoreo, es evidente que la pobreza es un

factor significativo que indica la conducta de búsqueda de atención de los servicios de

salud materna. En el análisis subsiguiente desarrollamos un modelo logístico binario

GRÁFICO 7.3

TENDENCIAS EN EL ACCESO A SERVICIOS ESPECIALIZADOS POR QUINTIL DE RIQUEZA,11.555 CASOS, BANGLADESH, 1997-2001

Fuente: Tarjetas pictóricas del Icddr-B, 1997-2001Nota: Las estadísticas resumen para desigualdad, por año, son como sigue:

1997 1998 1999 2000 2001

Razón rico-pobre 3,6 3,4 2,8 3,5 3,0Índice de concentración 0,21 0,21 0,21 0,21 0,21

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21121


de regresión que tenía la presencia de una asistente entrenada en el parto (en una

instalación o en casa) como la variable dependiente y como variables independientes

(regresores) la posición socioeconómica, la educación de la madre, la distancia, la edad

de la madre, la gravidez, el año del parto, el número de visitas de asistencia prenatal

y la religión. Todas las variables independientes se recodificaron como variables cate-

góricas u ordinales categóricas. Para calcular la razón de probabilidad para cada cate-

goría de variables independientes, el primer grupo siempre se tomó como la categoría

de referencia.

La cuadro 7.2 muestra las razones brutas y ajustadas de probabilidad de la utiliza-

ción de asistentes entrenadas en el parto para varias características sociodemográficas.

Aún después de ajustar por los efectos de todas las otras covariantes en el modelo, el

estatus socioeconómico mantuvo una relación significativa con la variable dependiente;

las madres del quintil menos pobre tenían una probabilidad 3,4 veces más alta de

utilizar a una asistente entrenada en el parto, que las madres del quintil más pobre.

Las razones ajustadas de probabilidad para otras variables independientes mos-

traron también una relación clara con el parto asistido. Por ejemplo, una madre con

una visita de asistencia prenatal tenía una probabilidad 2,04 veces más alta de tener

un parto atendido por una asistente entrenada, que una madre con ningún chequeo

prenatal. En las razones de probabilidad para la asistencia entrenada en el parto, se

encontró que aumentaban tremendamente cuando el número de visitas de asistencia

prenatal subía. Una madre con cuatro visitas de asistencia prenatal tenía una probabi-

lidad 12,9 veces más alta de tener un parto atendido por una asistente entrenada, que

una madre con ninguna asistencia prenatal, después de controlar por los efectos de

las covariantes.

La distancia al subcentro más cercano estaba significativamente asociada con el

uso de los servicios de atención de maternidad. La probabilidad de tener un parto en

las instalaciones disminuía apreciablemente con una distancia creciente. Las madres

que residían entre 1 y 2 kilómetros de los subcentros tenían una probabilidad un 55%

menor de utilizar los servicios entrenados para el parto, que las madres que residían a

menos de 1 kilómetro de los subcentros.

La educación de la madre fue un factor independientemente significativo para la

asistencia entrenada en el parto. Una madre con 10 o más años de educación tenía

una probabilidad 1,8 veces más grande de tener un parto atendido por una asistente

entrenada, que una madre con ninguna formación académica.

Se encontró que el embarazo estaba inversamente asociado con la recepción de los

servicios, pero el efecto de la edad sobre la variable dependiente mostró un resultado

contrastante. En el análisis bivariado se observó que con el aumento de la edad, la

probabilidad de utilizar la atención entrenada disminuía (cuadro 7.2 del anexo). Pero

cuando se controló por el efecto de la gravidez en el análisis multivariado, la edad

estaba positivamente asociada con la atención entrenada en el parto (ver cuadro 7.2).

03cap07.p65 05/10/2006, 19:21122


CUADRO 7.2

RESULTADOS DE LA REGRESIÓN LOGÍSTICA DE LOS DATOS DE LA TARJETA PICTÓRICAPARA CORRELATOS SOCIODEMOGRÁFICOS DE ATENCIÓN ESPECIALIZADA AL NACER EN EL ÁREADE SERVICIO ICDDR-B, BANGLADESH, 1997-2001

Variable dependiente: bebé atendido por asistente para parto noespecializada (= 0); por asistente entrenada para parto (= 1)

Intervalos de Intervalos deconfianza al 95% confianza al

Variables Razón bruta para la razón Razón de 95% para laindependientes de proba- bruta de pro- probabilidad razón de proba-(regresores) bilidad babilidad ajustada bilidad ajustada

Estatus socioeconómico (quintil de riqueza)1 (más pobre) 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia2 1,35 1,16-1,58 1,32 1,12-1,573 1,53 1,31-1,78 1,37 1,16-1,624 2,38 2,06-2,76 1,95 1,65-2,315 (menos pobre) 5,09 4,41-5,87 3,42 2,87-4,04

Educación de la madreSin educación formal 1,000 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia1-4 años 1,04 1,28-1,58 1,04 0,92-1,185-9 años 1,42 1,28-1,58 1,04 0,92-1,1810+ años 3,75 3,32-4,23 1,82 1,56-2,13

Gravidez1 Primeriza 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia2 0,62 0,56-0,70 0,57 0,50-0,663 0,49 0,43-0,55 0,46 0,40-0,544 0,48 0,41-0,55 0,47 0,40-0,575+ 0,39 0,32-0,44 0,42 0,34-0,51

Número de visitas de atención prenatalNinguna 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia1 2,03 1,72-2,4 2,04 1,69-2,462 4,39 3,72-5,18 4,14 3,44-4,993 7,33 6,13-8,76 6,43 5,25-7,874+ 15,04 12,25-18,48 12,94 10,24-16,36

Grupo de edad de la madre(años)10-19 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia20-34 0,80 0,71-0,91 1,10 0,93-,12835+ 0,68 0,57-0,81 1,64 1,27-2,10

Distancia del hogar al subcentro(kilómetros)≤1 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia1,1-2 0,43 0,38-0,48 0,45 0,39-0,512,1-3 0,46 0,41-0,52 0,50 0,43-0,573,1-4 0,40 0,34-0,48 0,42 0,35-0,52≥4 0,20 0,15-0,28 0,18 0,12-0,25

Religión de la madreMusulmana 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referenciaHindú u otra 1,32 1,18-1,49 1,76 1,54-2,02

(Continúa en la página siguiente)

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Variable dependiente: bebé atendido por asistente para parto noespecializada (= 0); por asistente entrenada para parto (= 1)

Intervalos de Intervalos deconfianza al 95% confianza al

Variables Razón bruta para la razón Razón de 95% para laindependientes de proba- bruta de pro- probabilidad razón de proba-(regresores) bilidad babilidad ajustada bilidad ajustada

Año del parto1977 1,00 Categoría de referencia 1,00 Categoría de referencia1998 0,93 0,80-1,08 0,89 0,75-1,051999 1,27 1,09-1,47 1,07 0,90-1,262000 1,38 1,20-1,60 1,03 0,88-1,222001 1,49 1,29-1,71 1,08 0,92-1,27

Fuente: Tarjetas pictóricas del Icddr-B, 1997-2001.a. Después de controlar por los efectos de todas las otras covariantes en el modelo.

(Continuación Cuadro 7.2)

Las madres con edades de 35 años o más, tenían una probabilidad 1,6 veces más alta

de tener partos en instalaciones de salud, que las madres menores de 20 años.

Las madres pertenecientes a grupos religiosos minoritarios tenían una probabili-

dad 1,8 veces más alta de utilizar a un asistente entrenado para atender el parto de

sus bebés, que las madres de los grupos religiosos mayoritarios.

DISCUSIÓN

Este estudio es una tentativa inicial por analizar las desigualdades en el uso de asis-

tencia médica materna en Bangladesh, un país con niveles bajos y grandes diferen-

cias socioeconómicas en el uso de servicios obstétricos y otros servicios de salud

materna. Por ejemplo, la encuesta sobre servicios de salud y mortalidad materna de

2001 en Bangladesh, encontró que los profesionales entrenados realizaban sólo el 11,6

de todos los partos y que sólo el 8,8% de los partos tuvo lugar en instalaciones esen-

ciales de atención obstétrica. Amplios diferenciales urbano-rurales y socioeconómicos

fueron observados en ese estudio. En áreas urbanas, los profesionales médicos entre-

nados asistieron el 26,8% de los nacimientos, pero la cifra era sólo de 8,4% en áreas

rurales. Sólo el 3,4% de madres de los hogares más pobres tuvo a una asistente entre-

nada para el parto, comparado con el 37,3% para las madres menos pobres. La razón

rico-pobre para este indicador fue 11,6.

Desigualdades en la utilización del servicio

Examinamos las variaciones por posición socioeconómica relativa (quintil de riqueza)

en la utilización de servicios de asistencia médica materna entre un grupo aparente-

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mente homogéneo de madres pobres en un área rural de Bangladesh. En nuestra

área de estudio, la cobertura general de los servicios de salud materna era mucho

mejor que los promedios nacionales para Bangladesh. No obstante, la inequidad en la

utilización era todavía alta para un grupo de población con tan aparentemente limita-

das disparidades económicas en un área donde los servicios del Icddr-B se proporcio-

nan gratuitamente. Las conclusiones del estudio sugieren que el Icddr-B ha tenido

éxito en la expansión de los servicios maternos de asistencia médica, pero no a todos

los que los necesitan. La meta de equidad aún tiene que ser lograda.

Entre los diferentes tipos de proveedor de atención obstétrica en el área del estu-

dio, la disparidad era más alta para el sector privado con ánimo de lucro y más baja

para los servicios del Icddr- B, con el sector público en medio. Los servicios del sector

privado son naturalmente menos en pro de los pobres porque los pacientes tienen

que pagar por ellos. El por qué los servicios de los proveedores del sector público se

distribuyen menos equitativamente que los del Icddr-B no es claro, ya que ambos se

proporcionan gratuitamente. Una razón puede ser que aunque los servicios del sec-

tor público sean oficialmente gratis, los recipientes del servicio a menudo tienen que

pagar extraoficialmente por ellos.

Significativas diferencias pobre-rico en el uso gratuito de los servicios se encontra-

ron aun para el Icddr- B. Las razones probables incluyen costos indirectos asociados

con el uso –por ejemplo, transporte, remisión y tiempo perdido. Otros factores que se

tienen que considerar son las barreras culturales, falta de confianza en el sistema de

asistencia médica, falta de conocimiento y la distancia a las instalaciones de AOE en

áreas rurales. La calidad de la atención, tanto recibida como técnica, podría ser otro

tema y está ganando la atención de los directores de programa y los planificadores de

política. Todas estas barreras afectan al segmento más pobre de la comunidad más

que a quienes están mejor.

Las desigualdades en las operaciones de cesárea son particularmente grandes.

La Organización Mundial de la Salud y Unicef han sugerido que la tasa de cesáreas

basada en la población debe estar entre el 5% y el 15% de todos los nacimientos

(Maine, McCarthy y Ward, 1992). Cualquier cosa por debajo del 5% indica que una

proporción sustancial de las mujeres no tiene acceso al cuidado quirúrgico obstétri-

co potencialmente salvador de vidas y bien puede morir como resultado. De acuer-

do con este indicador, la situación de la salud materna en Matlab es pobre todavía,

ya que la tasa general estimada de cesáreas es sólo 1,7%, levemente superior al pro-

medio nacional de 1,6% (Niport, 2001). La disparidad rico-pobre para las cesáreas

era más alta en el área de servicio del Iccdr-B, como se esperaba, debido a que la

intervención es costosa y el Icddr-B no la proporciona. Las mujeres que requieren

cesáreas son referidas a instalaciones públicas o privadas a nivel de distrito, que a

menudo cobran mucho más de lo que los segmentos más pobres de la comunidad

pueden pagar.

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Papel de otros factores sociodemográficos

DISTANCIA. De acuerdo con las conclusiones del estudio, los servicios de los subcentros

periféricos están más equitativamente distribuidos que los servicios del centralmente

localizado hospital de Matlab. Se mostró también que la distancia reduce el uso del

servicio. Para asegurar eficiencia así como equidad, la descentralización de los servi-

cios de atención obstétrica de emergencia. –el enfoque escogido por el gobierno de

Bangladesh– debe ser reforzada.

ASISTENCIA PRENATAL. La baja capacidad de predecibilidad de los indicadores prena-

tales para resultados maternos adversos, ha llevado a algunos observadores a excluir

la asistencia prenatal como una estrategia eficiente en la lucha contra la mortalidad

materna y perinatal. Pocos estudios, sin embargo, han evaluado la capacidad de

predecibilidad de la observación de la asistencia prenatal para resultados maternos

adversos, diferente a la distocia o muerte perinatal, y la mayor parte de los estudios

han sido basados en hospitales (Vanneste y otros, 2000). Nuestro estudio mostró que

el número de visitas de asistencia prenatal está fuertemente asociado con la utiliza-

ción de otros servicios de asistencia médica materna como la atención entrenada para

el parto y el cuidado posnatal. Así, la asistencia prenatal puede no ser una estrategia

eficiente para identificar a las mujeres más necesitadas de servicio obstétrico para el

parto, pero si se promueve en conjunción con una efectiva atención obstétrica de

emergencia, puede llegar a ser un instrumento efectivo para mejorar el uso de esos

servicios.

EDUCACIÓN DE LA MADRE. La educación de la madre, aun después de controlar los

efectos distorsionantes de las covariantes, influye positivamente en el uso de los ser-

vicios obstétricos de emergencia. Para reducir la mortalidad materna, la educación

femenina se debe reforzar.

IGUALDAD Y EDAD MATERNA. La igualdad y la edad materna están mutuamente

correlacionadas, pero la igualdad afecta la utilización negativamente y la edad de la

madre la afecta positivamente, después de controlar por los efectos de las covariantes

en la regresión logística. Las madres de más alta igualdad deben, por tanto, ser

focalizadas para mejorar el indicador del estatus para los servicios de maternidad.

CONCLUSIONES

Las altas y en general crecientes tasas de utilización de servicios de asistencia médica

materna en Matlab, comparadas con otras áreas de Bangladesh, y la persistente bre-

cha ricos-pobres indican que las intervenciones del Icddr-B a través de un enfoque de

programa, han logrado aumentar la utilización pero no ha abordado adecuadamente

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la equidad. Aunque los servicios de maternidad sean gratuitos en Matlab, la desigual-

dad en la utilización de los servicios de AOE es aún inaceptablemente alta. La razón

puede ser que los costos indirectos, como el transporte, el gasto de las remisiones y el

tiempo perdido por quienes atienden los servicios, afectan adversamente su utiliza-

ción. La calidad de la atención, tanto recibida como técnica, está ganando en impor-

tancia entre directores de programa y planificadores de política. La literatura sugiere

que factores como las barreras culturales, la falta de confianza en el sistema de asis-

tencia médica y la ignorancia en áreas rurales, necesitan ser tenidos en cuenta.

Todas estas barreras afectan en su mayor parte el segmento más pobre de la comu-

nidad. Como resultado, las disparidades socioeconómicas en el uso de la asistencia

médica materna persisten dentro del área de servicio del Iccdr-B, aunque la utiliza-

ción de los servicios en general está mejorando. Los resultados del estudio sugieren

que proporcionar los servicios gratuitamente no asegura la equidad. Para reducir las

tasas de mortalidad materna a un nivel aceptable, necesitamos enfocarnos en progra-

mas que sean eficientes y efectivos. La persistencia y los inaceptables niveles de

inequidad en este sector son una causa de creciente preocupación. Los administrado-

res de programa y los planificadores de política deben asegurarse en las fases de

planeación e implementación de los proyectos de que los servicios están focalizados a

los clientes y basados en la necesidad, de que tengan alta calidad y estén al alcance de

los más necesitados. Otras barreras de acceso tienen también que ser exploradas y

abordadas para hacer los servicios de atención médica materna equitativos, eficientes

y efectivos.

NOTA

Este estudio fue financiado por el Centro Internacional para la Investigación sobre Enfermeda-des Diarreicas, Bangladesh (Icddr-B) y el Programa orientado a los pobres. Agradecemos atodo el personal del Programa de Atención de Maternidad de Matlab y de la Unidad de Vigi-lancia Demográfica y de Salud (UVDS). Apreciamos la ayuda del proyecto, financiado por laAgencia para el Desarrollo Internacional de EE.UU. (Usaid), para evaluar “la aceptabilidad, efec-tividad y costo de las estrategias diseñadas para mejorar el acceso al cuidado obstétrico básicoen Bangladesh rural”, que proporcionó archivos de datos. Damos gracias también al personaldel sistema de información geográfica (SIG) del Icddr-B, que diseñó el mapa. Estamos agradeci-dos con Abbas Uddin Bhuiya y Kim Streatfield, de la División de Ciencias de Salud Pública delIcddr-B, por sus valiosas contribuciones.

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ANEXO

CUADRO A7.1

PUNTAJES DE ACTIVOS Y FACTORES EN MATLAB, BANGLADESH

Puntaje de activos

del hogar

Puntaje

Desviación del factor Si Si no

Variable de activo Media estándar del activo tiene tiene

Tiene khat 0,27 0,44 0,10 0,18 –0,06

Tiene colcha 0,65 0,48 0,11 0,09 –0,15

Tiene colchón 0,51 0,50 0,12 0,13 –0,12

Tiene lámpara 0,87 0,33 0,06 0,02 –0,16

Tiene reloj de pulso/otro reloj 0,60 0,49 0,11 0,10 –0,12

Tiene silla/mesa 0,61 0,49 0,11 0,10 –0,13

Tiene guardarropa 0,37 0,48 0,09 0,12 –0,06

Tiene radio 0,48 0,50 0,11 0,12 –0,10

Tiene televisión 0,06 0,24 0,07 0,28 –0,02

Tiene bicicleta 0,04 0,20 0,04 0,22 –0,01

Tiene bote 0,30 0,46 0,01 0,01 –0,01

Tiene ganado 0,34 0,48 0,04 0,06 –0,03

Tiene electricidad 0,16 0,37 0,07 0,16 –0,03

Tiene pared sólida 0,02 0,15 0,05 0,30 –0,01

Tiene pared de estaño 0,30 0,46 0,10 0,15 –0,06

Tiene pared de estaño y bambú 0,13 0,34 0,02 0,04 –0,01

Tiene pared de estaño y otro 0,06 0,24 –0,00 –0,01 0,00

Tiene pared de bambú 0,30 0,46 –0,05 –0,08 0,03

Tiene otra pared 0,18 0,39 –0,08 –0,15 0,04

Tiene habitación sólida 0,01 0,07 0,02 0,33 0,00

Tiene techo de estaño 0,96 0,21 0,04 0,01 –0,18

Tiene techo de estaño y bambú 0,00 0,04 –0,00 –0,07 0,00

Tiene techo de estaño y otro 0,01 0,07 –0,02 –0,23 0,00

Tiene techo de bambú 0,00 0,05 –0,01 –0,20 0,00

Tiene otro techo 0,03 0,17 –0,05 –0,25 0,01

Residentes femeninos utilizan pozo séptico 0,05 0,21 0,05 0,23 –0,01

Residentes femeninos utilizan letrina sellada

de agua 0,19 0,39 0,07 0,14 –0,03

Residentes femeninos utilizan letrina abierta

(sólida/estaño) 0,15 0,36 0,04 0,08 –0,01

Residentes femeninos utilizan letrina abierta 0,60 0,49 –0,09 –0,07 0,12

Residentes femeninos utilizan lugar abierto 0,00 0,06 –0,01 –0,09 0,00

Residentes femeninos utilizan otra letrina 0,01 0,10 –0,01 –0,09 0,00

Residentes femeninos no utilizan letrina 0,00 0,06 –0,01 –0,13 0,00

Residentes beben agua de pozo 0,96 0,20 0,03 0,01 –0,01

Residentes beben agua de tanque 0,01 0,11 –0,01 –0,10 0,00

Residentes beben agua de río 0,02 0,15 –0,03 –0,16 0,00

Residentes beben agua de canal 0,00 0,06 –0,01 –0,16 0,00

Residentes beben de otras fuentes 0,00 0,03 –0,00 –0,03 0,00

Tierra total que posee el jefe de hogar (decimales) 85,23 177,40 0,07 n.a. n.a.

Superficie útil total (pies cuadrados) 309,86 199,60 0,11 n.a. n.a.

Fuente: Censo Socioeconómico de Bangladesh, 1996.n.a. No aplica.

Sin ponderar

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ANEXO 2

CUADRO A7.2

PARTOS, ASISTENCIA PRENATAL Y CUIDADO POSNATAL EN MATLAB, BANGLADESH(Porcentaje, excepto por el número total de nacimientos)

Parto por asistente Recibió al menos Recibió Operación NúmeroCaracterística entrenada (en casa una visita de atención cesárea –basada total dede base o en instalaciones) atención prenatal posnatal en la población nacimientos

Educación de la madre

Sin educación formal 21,0 80,6 48,7 1,3 6,7181-4 años 21,6 83,7 52,6 1,0 1.5485-9 años 27,4 85,3 53,0 1,2 2.47210 + años 49,9 86,0 55,6 4,8 1.342Total 25,6 82,6 50,9 1,7 12.080

Religión de la madre

Musulmán 24,2 82,7 52,4 1,4 9.989Hindú u otra 29,7 82,4 42,1 2,4 1.655Total 24,9 82,6 50,9 1,6 11.644

Año del parto

1997 22,0 81,0 52,5 1,5 1.6611998 20,8 75,9 47,8 1,4 2.6801999 26,3 83,7 50,7 1,3 2.4442000 28,0 84,7 53,1 1,4 2.5332001 29,5 87,1 51,1 2,6 2.762Total 25,6 82,6 50,9 1,7 12.080

Distancia de la casa al subcentro (kilómetros)

≤1 41,0 91,0 69,6 1,8 1.6851,1-2 23,0 84,8 56,6 1,3 4.2822,1-3 24,3 78,8 44,7 2,1 4.6243,1-4 22,0 77,6 38,9 1,3 1.072≥4 12,3 81,1 15,5 0,7 413Total 25,6 82,6 50,9 1,7 12.076

Gravidez

1 (primeriza) 35,3 85,3 54,4 2,3 3.4282 25,4 84,0 52,3 1,9 3.0513 21,0 84,6 50,3 1,3 2.4354 20,7 80,8 49,7 1,2 1.4885+ 17,0 73,5 43,2 0,8 1.651Total 25,6 82,7 50,9 1,7 12.053

Número de visitas de asistencia prenatal

Ninguna 9,2 00,0 24,9 0,8 2.1041 17,0 100,0 42,7 1,0 4.2942 30,7 100,0 61,1 1,2 3.2973 42,5 100,0 71,1 3,3 1.5994+ 60,3 100,0 80,9 6,4 786Total 25,6 82,6 50,9 1,7 12.080

Grupo de edad de la madre (años)

10-19 29,8 84,0 51,4 1,1 1.44220-34 25,3 83,1 51,1 1,7 9.48535+ 22,4 76,4 48,1 1,6 1.153Total 25,6 82,6 50,9 1,7 12.080

Fuente: Tarjetas pictóricas del Icddr-B, 1997-2001.

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REFERENCIAS

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Fauveau, V. y J. Chakraborty. 1988. Maternity care in Matlab: Present status and possibleinterventions. Special publication 26, Centro Internacional para la Investigación sobreEnfermedades Diarreicas, Bangladesh, Dhaka.

Fauveau, V., K. Stewart, S. A. Khan y J. Chakraborty. 1991. Effect on mortality of community-based maternity-care programme in rural Bangladesh. Lancet 338(8776): 1183-86.

Filmer, Deon y Lant H. Pritchett. 2001. Estimating wealth effects without expenditure data–or tears:An application to educational enrollments in states of India. Demography 38(1): 115-32.

Gwatkin, Davidson. 2002. Who would gain most from efforts to reach the MillenniumDevelopment Goals for health? Banco Mundial, Washington, DC.

Gwatkin, Davidson R., Shea Rutstein, Kiersten Johnson, Rohini Pande y Adam Wagstaff. 2000.Socioeconomic differences in health, nutrition, and population– 45 countries. Departa-mento de Salud, Nutrición y Población, Banco Mundial, Washington, DC. http://web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/EXTHEALTHNU TRITIONANDPOPULATION/EXTPAH/0,,contentMDK:20216957~menuPK:400482~pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:400476,00 .html.

Khan, M. S. H., S. T. Khanam, S. Nahar, T. Nasreen y A. P. M. S. Raham. 1999. Review of availabilityand use of emergency obstetric care (AOE) services in Bangladesh. Associates forCommunity and Population Research (ACPR), Dhaka.

Maine, D., J. McCarthy y V. M. Ward. 1992. Guidelines for monitoring progress in the reductionof maternal mortality. Statistics and Monitoring Section, Fondo de Naciones Unidaspara la Infancia, Nueva York.

Niport (National Institute of Population Research and Training). 2001. Bangladesh maternal healthservices and maternal mortality survey. Final report. ORC Macro, Calverton, MD.

Vanneste, A. M., C. Ronsman, J. Chakraborty y A. D. Francisco. 2000. Prenatal screening in ruralBangladesh: From prediction to care. Health Policy and Planning 15(1): 1-10.

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CAPÍTULO 8

CAMBOYA: UTILIZANDO LA CONTRATACIÓN PARA

REDUCIR LA DESIGUALDAD EN LA OFERTA DE ASISTENCIA

MÉDICA PRIMARIA

J. Brad Schwartz e Indu Bhushan

A mediados de la década de los noventa, la guerra y el desorden político habíandejado a Camboya con una limitada infraestructura de asistencia médica, especial-mente en las áreas rurales. El número del personal paramédico y administrativo eraadecuado, pero la capacitación y calidad de la atención eran inconsistentes y la moralbaja (Bhushan, Keller y Schwartz, 2002). El sistema de asistencia médica primariaincapaz de ofrecer un nivel adecuado de servicios. Por ejemplo, sólo el 39% de losniños entre 12 y 23 meses de edad estaba vacunado completamente (NIS y ORC Macro,2000).

Para solucionar estos problemas, el gobierno camboyano obtuvo un préstamo delBanco Asiático de Desarrollo (BasD) para la restructuración y ampliación del sistemade asistencia médica primaria a través del desarrollo e implementación por parte delMinisterio de Salud, de un plan de cobertura modelado a partir de las pautas de laOrganización Mundial de la Salud (OMS). El plan incluyó la construcción o rehabilita-ción de centros médicos, cada uno diseñado para atender cerca de 10.000 personas yla fusión de distritos administrativos pequeños en distritos operacionales con unapoblación promedio de alrededor de 150.000 personas. Definió también un paquetemínimo de actividades para los centros médicos. Éstos consistían en servicios preven-tivos y curativos básicos, incluyendo vacunación, espaciamiento entre nacimientos,asistencia prenatal, provisión de micronutrientes y cuidado curativo sencillo para ladiarrea, infecciones agudas del tracto respiratorio y tuberculosis.

DISEÑO DE LA PRUEBA DE CONTRATACIÓN

Como parte del plan general de implementación financiado por el préstamo del BasD,el Ministerio de Salud realizó una prueba a gran escala para contratar con ONG laoferta de servicios de asistencia médica primaria. En 1997, antes de la construcción deinstalaciones de salud y de la adquisición de equipo, se llevó a cabo una encuesta dehogares precontrato de línea de base en distritos rurales candidatos. El ministerioconcedió contratos a las ONG en cinco distritos; para comparación, cuatro distritos

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donde los servicios de salud eran proporcionados por el gobierno se incluyeron en elensayo. La prueba de contratación empezó a comienzos de 1999. Una encuesta dehogares de seguimiento se realizó dos y medio años más tarde, en el verano de2001. La información de las encuestas de línea de base y de seguimiento comprendeun conjunto extraordinario de datos para comparar la equidad distributiva de losservicios de asistencia médica primaria proporcionados por contratistas y por el go-bierno.1

Para hacer los distritos de prueba tan comparables como fuera posible, los siguien-tes fueron excluidos como distritos candidatos: los distritos incluidos en el programade Desarrollo Acelerado del Distrito del Ministerio de Salud, que iban a recibir apoyoadicional; los distritos que ya recibían ayuda significativa de los donante y los distri-tos que contenían capitales provinciales, que reciben más financiación del gobiernoque otros distritos a causa de sus hospitales provinciales.

Los distritos se asignaron aleatoriamente a uno de tres modelos de oferta de asis-tencia médica:

• Contratación externa. Los contratistas tenían responsabilidad completa de líneapara la oferta del servicio, incluyendo emplear, despedir y fijar sueldos; conse-guir y distribuir las drogas y los suministros esenciales y organizar y proveerde empleados las instalaciones de salud.

• Contratación interna. Los contratistas trabajaban dentro del sistema del Ministe-rio de Salud para reforzar la existente estructura administrativa del distrito.Los contratistas no podían emplear ni despedir a trabajadores de la salud, aun-que podían solicitar su transferencia. Las drogas y suministros se proporciona-ban por los canales normales del Ministerio de Salud. Además, el contratistarecibía un suplemento del presupuesto nominal para estímulos al personal ygastos de operación.

• Provisión del gobierno. El equipo administrativo del distrito de salud del gobier-no (EADS) continuó manejando los servicios. Las drogas y suministros se pro-porcionaron por los canales normales del Ministerio de Salud. Como en losdistritos con contratación interna, el EADS recibía el suplemento del presupues-to nominal para estímulos al personal y gastos de operación.

Un proceso competitivo de licitación internacional se utilizó para escoger los con-tratistas para los distritos de contratación externa y contratación interna. Se midieronindicadores del servicio de asistencia médica precisamente definidos y objetivamenteverificables, para todos los distritos contratados y del gobierno, utilizando los datos

1 Un experimento similar de contratación en Guatemala, para mejorar la oferta del servicio a indígenas,

no recolectó datos de línea de base precontrato que hubieran permitido comparaciones pre y poscontrato

(Loevinsohn, 2000).

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133Camboya: utilizando la contratación para reducir la desigualdad

recolectados en la línea de base y se definieron metas bien definidas para el mejora-miento de la cobertura del servicio y la cobertura de los pobres. Se establecieron me-tas de desempeño precontrato para vacunación infantil y provisión de vitamina A,atención prenatal, partos atendidos por un asistente entrenado, partos en una ins-talación de salud, y conocimiento y uso del espaciamiento entre nacimientos encada distrito. Más importante para este estudio, una meta de equidad de focalizaciónde los servicios en la mitad más pobre de la población fue ordenada para todos losdistritos.

Al momento de la encuesta precontrato, en todos distritos candidatos menos del20% de las instalaciones de salud planeadas era funcional y la cobertura del serviciode salud era pobre. Antes de la licitación, a todos los contratistas potenciales y admi-nistradores de los distritos del gobierno les fueron dados los indicadores precontratopara cada distrito y los objetivos de cobertura y equidad a ser logrados para el final dela prueba de cuatro años.

La adjudicación de los contratos se basó en la calidad de la propuesta técnica y enel precio. Los nueve distritos operacionales incluidos en la prueba de contrataciónconsistieron en dos de contratación externa, tres de contratación interna y cuatro dis-tritos del gobierno. Los distritos de prueba estaban espacialmente separados en tresprovincias diferentes. Cada una tenía una población entre 100.000 y casi 200.000 habi-tantes, para un total por encima de 1,25 millones de personas (cuadro 8.1).

Se adjudicaron contratos de cuatro años a las ONG a un precio per cápita anual fijopara administrar y proporcionar servicios específicos de asistencia médica primaria.Todos los licitadores victoriosos eran ONG internacionales con experiencia previa de

CUADRO 8.1

DISTRITOS ESCOGIDOS PARA LA PRUEBA DE CONTRATACIÓN DE ASISTENCIAMÉDICA DE CAMBOYA

Modelo de atención médica y distrito Provincia Población (2001)

Contratación externa

Ang Rokar Takeo 109.459

Memut Kampong Cham 109.321

Contratación interna

Cheung Prey Kampong Cham 167.725

Kirivong Takeo 197.623

Pearaing Prey Veng 188.854

Gobierno

Bati Takeo 164.006

Kamchay Mear Prey Veng 112.403

Kruoch Chmar Kampong Cham 102.639

Preah Sdach Prey Veng 110.013

Fuente: Ministerio de Salud, Camboya.

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trabajo en Camboya. Los distritos de contratación externa eran responsables de com-prar sus propios suministros y materiales y de pagar los costos laborales. Estos gastosse incluyeron en el presupuesto del Ministerio de Salud para contratación interna ypara los distritos del gobierno. La construcción y renovación de centros médicos, hos-pitales (de distrito) para remisión y oficinas de salud del distrito, así como muebles yequipo, se proporcionaron para los nueve distritos de prueba y no fueron incluidoscomo gastos bajo los contratos. El Ministerio de Salud retiene la propiedad de estosactivos.

El gasto per cápita recurrente promedio anual durante el período de dos años ymedio fue de US$3,88 para los distritos de contratación externa; US$2,40 para los dis-tritos de contratación interna y US$1,65 para los distritos del gobierno (cuadro 8.2). Ladiferencia en niveles de gasto entre los distritos contratados y los del gobierno sejustifica en gran parte por la ayuda técnica a las ONG, proporcionada por los adminis-tradores de distrito. Neto de la asistencia técnica de la administración del distrito, elgasto per cápita para distritos de contratación interna (US$1,63) era casi el mismo quepara distritos del gobierno (US$1,65); el nivel más alto de gasto para distritos de contra-tación externa (US$2,60) es en gran parte atribuible a más altos salarios del personal.


Este estudio aborda las siguientes preguntas:

1. ¿Estaban los servicios de asistencia médica primaria igualmente distribuidosantes y después de la prueba de contratación? ¿Qué tipo de distrito presentólas más grandes ganancias en llegar a los pobres entre las encuestas de pre yposcontratación?

Como es a menudo el caso en países en desarrollo, esperaríamos una distribucióndesigual de los servicios de asistencia médica antes de la prueba de contratación.Empleando análisis bivariado examinamos la equidad de la distribución de los servi-cios de asistencia médica antes y después del ensayo en cada distrito de la prueba, asícomo la dirección y la magnitud del cambio durante el ensayo, y comparamos losdistritos contratados con los distritos del gobierno.

2. ¿Qué otros factores además de la riqueza están relacionados con una distribu-ción equitativa de los servicios de asistencia médica primaria? Cuando estosfactores se controlan, ¿recibieron los pobres más servicios de asistencia médicaque los no pobres en los distritos contratados o en los del gobierno? ¿Cuálesson las implicaciones de política de estas conclusiones?

Los administradores de distrito encaraban diferentes limitaciones de presupuesto,diferentes valores de línea de base para cobertura y distribución de los servicios y

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24134


posibles diferencias en la demografía de la población, todo lo cual puede haber influi-do las decisiones de asignación de recursos. Reconociendo estas diferencias, utiliza-mos métodos multivariados para aislar el efecto de la contratación en la distribuciónde servicios a los pobres mientras controlamos el efecto de esos otros factores relacio-nados.

METODOLOGÍA

Para identificar a los pobres, se utiliza el análisis de componentes principales (ACP)para construir un índice de riqueza de los hogares. Se emplean índices de concentra-ción y regresiones multivariadas para probar si la distribución de los servicios de sa-lud a los pobres mejoró bajo la contratación.

Índice de riqueza

En ausencia de datos sobre ingresos o consumo en las encuestas de hogares, la pro-piedad de activos por el hogar, que sirve como un proxy para la riqueza del hogar, seutiliza como base para construir un índice de riqueza para el estudio. Para permitir lascomparaciones entre la línea de base y las encuestas de seguimiento, los tipos de acti-vos del hogar que se utilizaron para construir el índice se restringieron a aquelloscubiertos por las preguntas hechas en ambas encuestas de hogares: si había un tipopermanente de techo en la casa (ladrillo, cemento, metal, o una combinación de estosmateriales) y si cualquiera en la casa poseía bicicleta, radio, motocicleta, televisión,carreta de bueyes, lancha con motor, o por lo menos una vaca.

El índice de riqueza fue construido mediante la codificación de cada activo comoigual a uno si el hogar tenía el activo, e igual a cero si no. El análisis de componentes

CUADRO 8.2

GASTO RECURRENTE ANUAL PROMEDIO PER CÁPITA PARA MODELOS DE ASISTENCIA MÉDICAEN LA PRUEBA DE CONTRATACIÓN, CAMBOYA

(En US$)

Contratación Contratación Provisión

Categoría de gasto externa interna del gobierno

Asistencia técnica de ONG 1,28 0,77 0,0

Salarios del personala 1,32 0,55 0,53

Drogas, suministros y gastos operativosb 1,28 1,08 1,12

Total 3,88 2,40 1,65

Fuente: Schwartz, 2001.

a. Salarios, bonos y otras concesiones.

b. Drogas, suministros médicos, viajes, combustible, viáticos, suministros de escritorio, comunicaciones, construc-

ción y reparación de edificios y vehículos, y servicios públicos.

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24135


principales, que busca la combinación lineal de los activos que produce la varianzamáxima posible en los datos, se empleó, y el primer componente principal fue reteni-do (Filmer y Pritchett, 1999; Wagstaff, 2002). El índice de riqueza de ACP se utilizó paraordenar los hogares (y, así, los individuos en cada hogar) en la muestra en total paracada una de las dos encuestas y se construyó separadamente para cada uno de losnueve distritos para cada encuesta.2

Seguimos el enfoque utilizado por Wagstaff y Watanabe (2002), utilizando regre-siones artificiales convenientes para evaluar cualquier diferencia estadísticamente sig-nificativa entre los resultados de equidad obtenidos de ordenar a los individuos dentrode cada distrito y los obtenidos ordenando a los individuos en los nueve distritostomados en total. Los resultados de estas pruebas indican que no hay diferenciasestadísticamente significativas. Esto es, las diferencias en los índices de concentraciónpara los nueve distritos basados en la comparación de un ordenamiento por riquezade los hogares de todos los distritos con un ordenamiento por riqueza de los hogaresdentro de cada distrito, no son estadísticamente significativas. En términos absolutos,un individuo considerado como pobre en un distrito sería considerado como pobreen todos los otros distritos. Esto sugiere que las diferencias observadas en la equidadde los servicios de asistencia médica entre distritos no son atribuibles a diferencias enriqueza a través de los distritos, e implica que al momento de las dos encuestas, laspoblaciones en los distritos representaban un grupo bastante homogéneo de hogaresrurales al ser medidos por la propiedad de activos.3

Índices de concentración

Se calcularon índices bivariados de concentración para cuantificar el grado de desigual-dad económica para los indicadores del servicio de asistencia médica entre distritos y através de las encuestas. El estimador de regresión de Newey-West, que corrige el errorestándar del índice de concentración estimado por correlación serial de la variable derango fraccional, así como cualquier heterocedasticidad, fue utilizado (Wagstaff, Paci yvan Doorslaer, 1991; Newey y West, 1994; Kakwani, Wagstaff y van Doorslaer, 1997).

Uso de instalaciones de salud pública estandarizado por necesidad

La evaluación del uso de las instalaciones de salud pública para el tratamiento deenfermedades requiere estandarización para corregir por diferencias en la necesidadde buscar asistencia médica en una instalación de salud pública. Asumimos que la

2 Un índice alternativo que ponderaba los activos del hogar por su escasez se probó también y produjo

resultados similares.

3 El índice construido para cada distrito se escoge arbitrariamente para presentar los resultados restan-

tes del estudio.

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24136


necesidad de otros servicios de asistencia médica (vacunación infantil, asistencia pre-natal, parto atendido por un profesional entrenado, etcétera) es la misma para todoslos individuos objetivo para cada uno de estos tipos de cuidado. Para el uso de lasinstalaciones de salud pública para el tratamiento de enfermedades, seguimos el pro-cedimiento desarrollado por Wagstaff y Van Doorslaer (2000) para tener en cuenta lanecesidad del cuidado médico de los individuos. Este procedimiento utiliza unaestandarización indirecta en dos pasos, con la estimación de una ecuación no linealde predicción en el primer paso, para generar valores de atención médica curativaesperados por necesidad, en una instalación pública.

Como aproximación a la necesidad por cuidado médico, incluimos variables dummy

demográficas para categorías de género y edad en la estimación de un modelo probit,como primer paso, para todos los individuos en cada encuesta para obtener predic-ciones de la probabilidad de que un individuo escogerá una instalación de salud pú-blica para el tratamiento de una enfermedad.4 El estimador de regresión Newey-Westes utilizado en el segundo paso para obtener a) el índice de concentración estimadode la probabilidad de buscar asistencia médica en una instalación de salud públicabasado en la necesidad y su error estándar, y b) el índice de concentración indirecta-mente estandarizado.5

Método multivariado

Examinamos el peso relativo de los factores que pueden estar relacionados con larecepción de servicios de salud, utilizando regresiones probit descriptivas. En esteanálisis no se hace ninguna tentativa para modelar todos los factores que predicen larecepción de servicios en cada encuesta. Más bien, utilizamos el análisis multivariadocomo una extensión para confirmar el análisis bivariado y para probar si las correla-ciones sencillas entre riqueza y recepción de servicios y entre distritos contratados yno contratados se mantienen cuando se controla por otros factores relacionados, comolos gastos del distrito, los niveles iniciales de cobertura y la demografía de la pobla-ción. Una regresión probit se estima para las encuestas precontrato (1997) y evalua-ción (2001) unidas, para cada indicador del servicio de salud.


La encuesta de hogares de la línea de base se llevó a cabo en mayo-junio de 1997; laencuesta de seguimiento fue realizada en junio-agosto de 2001, dos años y medio

4 El uso de instalaciones de salud pública sólo para quienes informaron una enfermedad, estandarizado

por la escogencia de una instalación de salud pública, fue examinado también y produjo resultados

casi idénticos.

5 Los detalles del método se pueden encontrar en Banco Mundial (2002).

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24137


después de que los contratistas estuvieran en funcionamiento en el primer trimestrede 1998.6 La encuesta de hogares de seguimiento utilizó el mismo instrumento de laencuesta de la línea de base, con unas pocas excepciones.

La muestra

Una metodología estándar de encuesta de grupo se utilizó para las encuestas de ho-gares. El tamaño de la muestra se calculó para permitir que cada distrito pudiera sercomparado con sus propias estadísticas de desempeño en la época de la encuesta deseguimiento. En cada distrito, 30 aldeas (grupos) fueron escogidas aleatoriamente,estratificadas por zona de captación del centro médico con una probabilidad propor-cional al tamaño de la población. La población total de cada distrito fue dividida por30 (grupos), dando un intervalo de muestreo de k, donde cada k-ésima aldea fue esco-gida como un grupo de encuesta. La probabilidad de que una aldea fuera selecciona-da, era así proporcional al tamaño de la población de esa aldea.7 Las mismas aldeasmuestreadas en la encuesta de la línea de base fueron reencuestadas en la encuestade seguimiento de 2001.

Los tamaños de muestra se calcularon para producir estimaciones confiables delestatus de vacunación de los niños entre 12 y 23 meses de edad, de la provisión deatención prenatal y del tipo de asistente para el parto. Para la vacunación, se requi-rieron 7 niños de 12 a 23 meses de edad de cada grupo, para proporcionar 210 niñospor distrito, para estimaciones ±10%, con un intervalo de confianza del 95%. Parala información prenatal y de proveedor de servicios de parto, se requirieron 7 muje-res de cada grupo que habían dado a luz dentro de los 12 meses anteriores (inclu-yendo alumbramientos de un mortinato, pero excluyendo los abortos), generando210 mujeres en cada distrito, para estimaciones ±10%, con un intervalo de confian-za del 95%.8 Así, en cada distrito alrededor de 420 hogares fueron muestreados,consistiendo de alrededor de 210 hogares con un niño entre 12 y 23 meses de edady alrededor de 210 hogares con una mujer que había dado a luz en el año anterior.Había alguna sobreposición de hogares en los casos donde se encontraron ambascondiciones.

6 Ningún cambio significativo se experimentó en la cobertura del servicio entre la encuesta de la línea de

base a mediados de 1997 y el principio de la prueba de contratación en 1999. El período intermedio fue

empleado en los pasos preparatorios: el proceso internacional de licitación, la construcción y rehabili-

tación de instalaciones de salud y la adquisición del equipo.

7 Información adicional de la cartografía de la aldea, la selección aleatorizada de los hogares elegibles,

tamaños de muestra, intervalos estadísticos de confianza dentro del distrito y de los instrumentos de

las encuestas de hogares y de instalación de salud, se proporciona en Keller y Schwartz (2001).

8 Los tamaños de muestra incluyen un ajuste de 2x por el efecto de grupo. Se asumió inicialmente que el

30% de las mujeres recibió asistencia prenatal.

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24138


Además de la información sobre vacunación infantil, asistencia prenatal y provee-dor para el parto, se recolectaron datos de todos los hogares muestreados sobre suscaracterísticas socioeconómicas y demográficas, así como sobre el uso de servicioscurativos de asistencia médica por parte de todos los individuos en cada hogar. Debi-do a que el tamaño promedio del hogar en las dos encuestas está entre cinco y seisindividuos, los tamaños de muestra, dependiendo del indicador de asistencia médi-ca, oscilaron entre alrededor de 210 niños, 210 mujeres y 420 hogares, y más de 2.000individuos en cada distrito. En total, se incluyen más de 20.000 individuos en cadaencuesta de hogares (cuadro 8.3).

Indicadores de asistencia médica

Los indicadores contractuales utilizados para la cobertura del servicio son consisten-tes con temas prioritarios que tienen un lugar prominente en los Objetivos de Desa-rrollo del Milenio, de Naciones Unidas (ODM) y que aparecen con frecuencia en losdocumentos de estrategia de reducción de la pobreza del Banco Mundial (DERP). És-tos se focalizan en la atención preventiva a la salud materno-infantil –por ejemplo,vacunación infantil y provisión de vitamina A, asistencia prenatal, parto atendido porun asistente entrenado, parto atendido en una instalación de salud y uso y conoci-miento de métodos modernos de espaciamiento de los nacimientos. Ninguna metaespecífica de cobertura se fijó para el uso de las instalaciones públicas de asistenciamédica para cuidado curativo –sólo que los pobres fueran focalizados para los servi-cios. El cuadro 8.4 provee las definiciones de los indicadores de asistencia médicaincluidos en los contratos y metas.

Los valores de la línea de base y de seguimiento para los indicadores del serviciode asistencia médica se proporcionan en el cuadro 8.5. Al momento de la encuesta deseguimiento a mediados de 2001, con bastante anticipación a la terminación de laprueba de contratación a finales de 2002, la mayoría de los distritos ya habían logradovarias de las metas contractuales predefinidas, que muchas personas habían pensadosuperambiciosas en el momento en que los contratos se concedieron. Las grandesinversiones iniciales de capital y trabajo probablemente fueron responsables de lamayoría de este temprano éxito, pero los retornos a estas inversiones fueron cada vezmás marginales. Con todo, los aumentos en los indicadores logrados para mediadosde 2001, eran impresionantes (gráfico 8.1; cuadros 8.5 y 8.6). El promedio general enlos nueve distritos para niños con vacunación completa, por ejemplo, aumentarondel 30,9% al 56,7%, casi duplicándose en dos años y medio.

CONCLUSIONES ACERCA DE LA DISTRIBUCIÓN

Los distritos contratados superaron a los distritos del gobierno con respecto a cam-bios en la distribución de los servicios de asistencia médica, partiendo de una distri-

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24139


8.3

TAMAÑOS DE M

UESTRA, ESTUDIO

DE C

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03cap08.p65 05/10/2006, 19:24140


CUADRO 8.4

INDICADORES DEL SERVICIO DE SALUD: DEFINICIONES Y METAS DE COBERTURA,PRUEBA DE CONTRATACIÓN EXTERNA, CAMBOYA

Meta

(porcentaje)

70

70

50

50

10

30

70

Aumentara

Definición

Niños de edad 12-23 meses, completamente vacunados.

Vitamina A de alta dosis, recibida dos veces en los pasados

12 meses por niños de edad 6–59 meses.

Por lo menos dos visitas de asistencia prenatal, con medi-

ción de la tensión arterial por lo menos una vez, para muje-

res que dieron a luz en el año anterior.

El asistente de parto era un enfermero calificado, comadro-

na, médico, o ayudante médico, para mujeres con un parto

en el año pasado.

El nacimiento fue en una instalación de salud privada o pú-

blica, para mujeres con un parto en el año pasado.

Mujer con un niño vivo de edad 6–23 meses, utilizando ac-

tualmente un método moderno de espaciamiento del naci-

miento.

Mujeres que dieron a luz en los 24 meses previos, conocen

cuatro o más métodos modernos de espaciamiento de naci-

mientos y dónde obtenerlos.

Uso de instalaciones distritales de atención de salud pública

(hospital del distrito o centro de asistencia médica primaria)

para enfermedad en las cuatro semanas previas.

Fuente: Ministerio de Salud, Camboya.

a. No se especificó meta porcentual.

Indicador

Niño completamente

vacunado (NCV)

Vitamina A (VITA)

Atención prenatal (AP)

Parto atendido por

asistente entrenado

(PAE)

Parto en una instalación

de salud (PIS)

Uso de método moderno

de espaciamiento de

nacimientos (EMN)

Conocimiento de método

moderno de

espaciamiento de

nacimientos (CMEN)

Uso de instalaciones de

atención de salud

pública (UIS)

9 Una lista completa de índices de concentración, errores estándar, valores para el estadístico t y tama-

ños de muestra para cada indicador está disponible, de los autores a petición de los interesados.

bución inicial que favorece a los no pobres hacia una distribución más equitativa o enpro de los pobres.

Distribución en la línea de base

Como se esperaba, la distribución de los servicios de asistencia médica en la línea debase en 1997 en los nueve distritos de la prueba se encontró inequitativa en todos losdistritos, en gran parte para desventaja de los pobres. Los índices de concentraciónpara los servicios de asistencia médica, antes y después de que la prueba de contrata-ción empezara, se presentan en el cuadro 8.7.9 Los valores negativos indican una

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24141


GRÁFICO 8.1

CAMBIOS EN LA TASA DE COBERTURA DE LA ASISTENCIA MÉDICA, ESTUDIO DE CAMBOYA, 199-2001

Fuente: prueba de contratación de Camboya, encuestas de hogares de línea de base y de seguimiento.

Nota: NCV, Niño completamente vacunado; VITA, Vitamina A; AP, Atención prenatal; PAE, Parto por profesional entrenado;

PIS, Parto en instalación de salud; EMN, Uso de método moderno de espaciamiento de nacimientos; CMEN, Conocimien-

to de método moderno de espaciamiento de nacimientos; UIS, Uso de instalaciones de atención de salud pública. Para

definiciones completas de los términos, ver cuadro 8.4.

distribución en pro de los pobres y los valores positivos indican una distribución quefavorece a los no pobres.

Sólo un indicador, el uso de instalaciones públicas por enfermedad en KamchayMear, muestra una distribución estadísticamente significativa a favor de los pobresantes de que la prueba de contratación empezara. La vacunación, el uso de un profe-sional entrenado para el parto y el uso y conocimiento de espaciamiento moderno denacimientos, conforman la mayor parte de los índices restantes que son estadística-mente significativos, que tienen niveles relativamente grandes de desigualdad afavor de los no pobres. Ocho de estos índices de concentración están en los dosdistritos escogidos para la contratación externa, Ang Rokar y Memut, y éstos mues-tran el nivel más alto de desigualdad para cinco de los ocho indicadores de asistenciamédica.

De los tres distritos escogidos para la contratación interna, Pearaing tiene tres índi-ces estadísticamente significativos y positivos para los servicios de salud (vitamina A,parto atendido por asistente entrenado y conocimiento de espaciamiento modernode nacimientos) y Cheung Prey tiene uno (niño completamente vacunado). Cuatrode los ocho servicios de asistencia médica en los distritos para contratación interna notienen índices estadísticamente significativos, sugiriendo que el índice de concentra-

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24142


CUADRO

8.5

COBERTURA DEL SERVICIO

DE ASISTENCIA

MÉDICA POR DISTRITO

E IN

DICADOR,

CAMBOYA, ENCUESTAS DE 1

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03cap08.p65 05/10/2006, 19:24143


8.6

CAMBIOS EN

LA COBERTURA DEL SERVICIO

DE ASISTENCIA

MÉDICA POR DISTRITO

E IN

DICADOR,

CAMBOYA,

1997

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03cap08.p65 05/10/2006, 19:24144


CUADRO

8.7

ÍNDICES DE CONCENTRACIÓN

, CAMBOYA, ENCUESTAS DE 1

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2001

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ción no es diferente de cero, o que existe una distribución de estos servicios neutral ala riqueza en la línea de base. Los seis índices restantes estadísticamente significati-vos, se distribuyen entre los cuatro distritos del gobierno escogidos para comparaciónen la prueba de contratación. Estos índices muestran que tres de los distritos del go-bierno tienen distribuciones que favorecen a los no pobres para el uso del espacia-miento moderno de los nacimientos. Cuatro de los servicios de asistencia médica enestos distritos –vitamina A, asistencia prenatal, profesional entrenado para el parto yparto en instalación– no tienen índices estadísticamente significativos, sugiriendo unadistribución equitativa de estos servicios.

Distribución en el seguimiento

Transcurridos dos años y medio en la prueba de contratación, la distribución de servi-cios de asistencia médica, en conjunto, ha cambiado hacia una distribución más equi-tativa, que es menos favorable a los no pobres a través de los nueve distritos, pero conpocas excepciones la distribución no es en pro de los pobres. En 2001, los distritos decontratación externa muestran un uso de las instalaciones públicas en pro de los po-bres. La mitad de los índices de concentración encontrados para tres de los cuatrodistritos del gobierno favorecen a los no pobres y se distribuyen a través de todos losservicios de asistencia médica. El distrito restante del gobierno (Bati) aparece comouna excepción, con ningún índice de concentración estadísticamente significativo en2001, lo que indica una distribución equitativa de los servicios entre grupos de pobresy no pobres.

Cambios entre las encuestas de línea de base y de seguimiento

Quizás más importante que los resultados estáticos encontrados para las encuestas dela línea de base e intermedia, son la dirección y magnitud de cambios en los índices deconcentración. Éstos sugieren que la provisión de servicios de asistencia médica enlos distritos contratados ha llegado a ser más equitativa o más en pro de los pobresdurante el tiempo que la prueba de contratación ha estado operando (gráfico 8.2). Ladirección, magnitud y significancia estadística de los cambios en los índices de con-centración entre las encuestas de la línea de base e intermedia se muestran en el cua-dro 8.8.

De los cambios estadísticamente significativos en los índices de concentración, to-dos los correspondientes a los distritos de contratación externa muestran un movi-miento hacia el mejoramiento de la equidad en la provisión de los servicios de asistenciamédica. Valores negativos, que indican un aumento en la distribución en pro de lospobres (o una disminución en la distribución que favorece a los no pobres) se encuen-tran para vacunación, parto con asistencia entrenada, conocimiento de métodos de

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24146


espaciamiento de nacimientos y uso de instalaciones públicas en distritos de contra-tación externa. Igualmente, para los distritos de contratación interna, todos los cam-bios estadísticamente significativos en los índices de concentración, muestran unmovimiento hacia una distribución de los servicios de asistencia médica más en prode los pobres, incluyendo la vacunación y el conocimiento del espaciamiento moder-no de los nacimientos. En contraste, todos, excepto un cambio estadísticamente signi-ficativo en los índices de concentración para los distritos del gobierno, muestran unmovimiento hacia una distribución de los servicios a favor de los no pobres. Todosestán en los mismos tres distritos del gobierno que se encontró en la encuesta de 2001,que tenían distribuciones que favorecen a los no pobres.

Resultados multivariados

Los resultados multivariados son consistentes con las conclusiones de los índicesbivariados de concentración. Cuando se controla por las diferencias en los gastos pordistrito y en características demográficas, los distritos contratados tienen un mejordesempeño en cuanto a focalizarse en la mitad más pobre de la población que lo quelo hacen los distritos del gobierno. Los administradores regionales en los distritos

GRÁFICO 8.2

CAMBIOS EN EL ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN POR INDICADOR DE ASISTENCIA MÉDICA Y MODELO,ESTUDIO DE CAMBOYA

Fuente: prueba de contratación de Camboya, encuestas de hogares de línea de base y de seguimiento.

Nota: NCV, Niño completamente vacunado; VITA, Vitamina A; AP, Atención prenatal; PAE, Parto por profesional entrenado;

PIS, Parto en instalación de salud; EMN, Uso de método moderno de espaciamiento de nacimientos; CMEN, Conocimien-

to de método moderno de espaciamiento de nacimientos; UIS, Uso de instalaciones de atención de salud pública. Para

definiciones completas de los términos, ver cuadro 8.4

03cap08.p65 05/10/2006, 19:24147


8.8

CAMBIO

EN

LOS ÍNDICES DE CONCENTRACIÓN

POR DISTRITO

E INDICADOR DE ASISTENCIA

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CAMBOYA, 1997-2001

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10 Los resultados mostrados para vacunación infantil se reportan en Schwartz y Bhushan (por aparecer).

11 Una excepción es el parto en una instalación de salud, que se encontró positiva pero no estadísticamente

significativa.

contratados se muestran más sensibles y efectivos para organizar, administrar y con-trolar la oferta del servicio para llegar a los pobres que los administradores regionalesen los distritos del gobierno, en igualdad de condiciones.

Para cada uno de los servicios de asistencia médica, incluimos el tiempo (encuestade 2001), pertenencia a la mitad más pobre de los hogares, la ubicación del distrito(colineal con los gastos del distrito) y las características de la madre y el niño comovariables categóricas (dummy) en regresiones probit, para examinar el peso relativo decada factor en la probabilidad de que un individuo reciba el servicio de asistenciamédica. Además, incluimos términos de interacción para la membresía a la mitad máspobre de los hogares, la ubicación en un distrito contratado y el tiempo (encuesta de2001) para examinar más sistemáticamente el efecto de la contratación en la distribu-ción de servicios.

Los resultados del probit para los datos aunados de las encuestas de línea de base yde seguimiento se proporcionan en el cuadro 8.9. Éstos incluyen los coeficientes esti-mados (transformados), que muestran el efecto de un cambio discreto, de cero a uno(dF/dx), en cada variable dummy (la categoría omitida se menciona) manteniendo todolo demás constante, sobre la probabilidad de recibir cada servicio.10 Los coeficientesde base señalados, se encontraron estadísticamente significativos a nivel de 0,01. Loscoeficientes de regresión se obtuvieron utilizando el software estadístico Stata, conuna estimación probit y los coeficientes transformados (dF/dx), o efectos marginales,se obtuvieron utilizando el comando Stata dprobit. Los coeficientes transformados in-dican el efecto independiente de cambiar cada variable categórica relacionada con lavariable omitida sobre la probabilidad predicha. Los errores estándar de las estima-ciones de los coeficientes se corrigen por observaciones múltiples en las aldeas utili-zando la opción de cluster.

Los resultados más llamativos se encuentran para el efecto independiente del tér-mino de interacción para la riqueza del hogar, la ubicación en un distrito contratado yel tiempo (encuesta de 2001). Los resultados estadísticamente significativos y positi-vos sugieren que los individuos de la mitad más pobre de los hogares en distritoscontratados en 2001 tenían una mayor probabilidad de recibir los servicios de asisten-cia médica.11

Debido a que la variable ubicación del distrito es perfectamente colineal con elgasto per cápita en cada distrito, el efecto independiente de la ubicación del distritocaptura las diferencias en niveles de gasto, así como otras diferencias específicas aldistrito en cuanto a administración de la oferta del sistema de salud, métodos deimplementación y supervisión. Las variables de ubicación del distrito se descubren

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como factores independientes positivos y estadísticamente significativos de la proba-bilidad de recibir servicios, de forma relativa al omitido distrito del gobierno, de bajodesempeño, cuando se controlan otros factores incluidos en la estimación. Un niñoque vive en Memut, por ejemplo, se estima que tiene una probabilidad 0,285 más altade estar completamente vacunado que un niño que vive en Preah Sdach, el distritoomitido del gobierno. La residencia en cualquiera de los tres distritos del gobiernoincluidos, se encuentra también como un factor estadísticamente significativo y posi-tivo en la probabilidad de tener vacunación completa, relativamente al distrito omiti-do del gobierno y estos efectos se muestran grandes. Un niño que viva en Bati, porejemplo, tiene una probabilidad 0,445 más alta de estar completamente vacunadoque uno que vive en Preah Sdach. Mientras que las estadísticas de cobertura indica-ron un aumento en la cobertura de la vacunación completa en todos los distritos, losresultados multivariados para la muestra aunada, controlando por otros factores, re-sultan dando un peso mayor para aumentos grandes en la vacunación completa(Memut y Krouch Chmar) y para una relativamente alta y sostenida cobertura para lavacunación completa (Bati y Kirivong).

El efecto independiente del tiempo (esto es, de que una observación pertenezca ala encuesta de seguimiento de 2001) sobre la probabilidad de recibir cada uno de losservicios de asistencia médica es positivo y estadísticamente significativo, y sugiereque todos los individuos, independientemente de la ubicación y otros factores, teníanuna mayor probabilidad de recibir estos servicios de asistencia médica, en 2001 que almomento de la encuesta de la línea de base. Estos resultados son consistentes con losaumentos en las tasas de cobertura de los servicios de asistencia médica, mostradasen el cuadro 8.6.

Los resultados para el efecto independiente de la riqueza en la muestra conjuntade la línea de base y de seguimiento sugieren que los individuos de la mitad máspobre de la población tienen una menor probabilidad de recibir vacunación infantil,de nacer en un parto atendido por un asistente entrenado y de saber y utilizar méto-dos modernos de espaciamiento de los nacimientos, pero una mayor probabilidad deutilizar instalaciones públicas en caso de enfermedad. Además, los resultados encon-trados para el término de interacción por ser un individuo perteneciente a la mitadmás pobre de los hogares al momento de la encuesta de seguimiento en 2001, sugie-ren que estos individuos tenían una menor probabilidad de recibir vitamina A, asis-tencia prenatal y de utilizar las instalaciones públicas. Juntos, estos resultados sugierenque en todos los distritos, ser pobre era y se asocia todavía con una probabilidad másbaja de recibir servicios de asistencia médica. Los resultados son consecuentes con losíndices de concentración bivariados del cuadro 8.7, que indican que pocos serviciosde asistencia médica están bien focalizados en los pobres en cualquiera de los distri-tos, bajo contratación o no.

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CUADRO

8.9

RESULTADOS DE LA REGRESIÓN

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LA PROBABILIDAD

DE LOS SERVICIOS MÉDICOS

RECIBIDOS EN

LAS ENCUESTAS DE LÍNEA DE BASE CONJUNTA Y

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152 Llegar a los pobres con servicios de salud, nutrición y poblaciónU

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Los resultados encontrados para las variables de control para las características delas madres y los niños, sugieren que la educación de las madres está positivamenteasociada con una probabilidad más alta de que los niños reciban servicios de atenciónmédica. Este es un hallazgo común en la literatura.

LIMITACIONES

El estudio es limitado por la incapacidad para identificar las diferencias en las motiva-ciones fundamentales, en las decisiones sobre asignación de recursos, en los incenti-vos y en la oferta de los servicios y métodos de control de los administradoresregionales. Estas limitaciones pueden haber llevado a las diferencias observadas en ladistribución de los servicios de asistencia médica en los distritos contratados, compa-rados con los distritos del gobierno.

Hasta que se realice una mayor investigación, sólo podemos especular acerca delas razones para los variados resultados. Quizás los administradores de las ONG inter-nacionales estaban mejor entrenados que sus contrapartes locales en los métodos deadministración, implementación, supervisión y control, para focalizarse en los po-bres. Posiblemente los administradores regionales de las ONG esperaban recompen-sas personales futuras si lograban todas las metas que se les había fijado. Esta fue laprimera experiencia de contratación a gran escala para las ONG y puede ser que admi-nistradores experimentados hayan sido asignados a Camboya para aumentar la pro-babilidad de éxito y permitir a las ONG mantener una reputación buena en la provisiónde servicios de asistencia médica en países en desarrollo y posiblemente para ganarcontratos de continuación o contratos en otros países. Quizás los sueldos y bonosgarantizados más altos pagados a los trabajadores de la asistencia médica en los distri-tos contratados, proporcionaron una motivación más efectiva para alcanzar las metascontractuales –y sobrecompensaran los honorarios y bonos no oficiales recibidos porlos trabajadores de la asistencia médica gubernamental. Estos tipos de preguntas ne-cesitan investigación adicional, en general y en otros proyectos de contratación a granescala, como los de Afganistán, Bangladesh y Pakistán.

IMPLICACIONES

La prueba de contratación de Camboya es la primera conocida a gran escala con datosde encuestas de línea de base y de seguimiento, apropiados para el examen sistemáti-co de si los contratos con las ONG son un medio efectivo para proporcionar serviciosde asistencia médica que lleguen a los pobres. Este capítulo compara los distritos con-tratados con los distritos no contratados del gobierno, utilizando los datos de las en-cuestas de hogares de línea de base de 1997 y de seguimiento de 2001, para determinarcuáles distritos tuvieron éxito para focalizar los servicios de asistencia médica a la

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mitad más pobre de los hogares –una meta de equidad para todos los distritos inclui-dos en la prueba. Los índices de concentración bivariados y los resultados del análisismultivariado son consistentes. Éstos sugieren que aunque todos los distritos aumen-taron la cobertura del servicio de asistencia médica, los distritos contratados supera-ron a los distritos del gobierno en la focalización de los servicios en los pobres, auncuando se controló por otros factores, incluyendo diferencias en niveles de gasto,valores iniciales y demografía.

Es difícil de generalizar a otros países la experiencia de Camboya para llegar a lospobres a través de la contratación de servicios. La escasez de infraestructura física ylos grandes números de trabajadores de la asistencia médica del gobierno arraigadosen las áreas rurales de Camboya al comienzo de la prueba de contratación, fueroncondiciones conducentes a enfoques innovadores como la racional redelimitación delos distritos operacionales y la prueba de métodos nuevos de oferta del servicio parareconstruir rápidamente el sistema de asistencia médica primaria. Las circunstanciasson semejantes en las áreas urbanas densamente pobladas de las cuatro ciudades másgrandes de Bangladesh y en las áreas rurales de Afganistán y Pakistán. Los resultadosde proyectos de contratación a gran escala en esas áreas, podrían ayudar a arrojar luzsobre la pregunta de si la experiencia de Camboya ofrece un modelo efectivo paraotros países en desarrollo.

NOTA

Estamos en deuda con el Ministerio de Salud del Gobierno Real de Camboya por el permisopara realizar el estudio. Damos gracias también a Davidson Gwatkin, Benjamin Loevinsohn,Adam Wagstaff, Abdo Yazbek y dos revisores anónimos por útiles comentarios y sugerencias.Cualquier error restante es nuestro.

REFERENCIAS

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CAPÍTULO 9

INDIA: EVALUANDO EL ALCANCE DE TRES SERVICIOS

DE SALUD SEWA ENTRE LOS POBRES

M. Kent Ranson, Palak Joshi, Mittal Shah y Yasmin Shaikh

La Asociación de Mujeres Autoempleadas (SEWA, por su sigla en inglés), un sindicatode mujeres trabajadoras informales, fue fundado en 1972 por Ela Bhatt en Ahmedabad,estado de Gujarat, India, y tiene sede allí. Con más de 469.000 miembros en 9 de los 19distritos del estado,1 SEWA “es una organización de mujeres trabajadoras pobres,autoempleadas. Estas son mujeres que se ganan la vida por su propio trabajo o pe-queña empresa. No obtienen empleo asalariado regular con beneficios de bienestarcomo los trabajadores en el sector organizado. Ellas son la mano de obra desprotegidade [India]” (SEWA 1999, 83). La organización tiene dos metas principales: organizarmujeres trabajadoras para lograr pleno empleo y hacerlas individual y colectivamen-te autónomas, económicamente independientes y capaces de tomar sus propias deci-siones.

La enfermedad, la incapacidad y la muerte son las mayores amenazas a la seguri-dad general de los miembros de SEWA. Casi desde su fundación, SEWA ha proporcio-nado asistencia médica preventiva y primaria de una forma u otra. A diferencia demuchos otros servicios de SEWA, como el ahorro y el crédito mediante el Banco deSEWA y el seguro por medio de Vimo SEWA, los servicios proporcionados por SaludSEWA están disponibles para no socios así como para socios de SEWA. Proporcionarservicios de salud a los más pobres, especialmente los que viven en áreas que no sonservidas de otro modo por el gobierno ni por ONG, ha sido uno de los objetivos prima-rios de SEWA. Proporcionar servicios de asistencia médica a esta población pobre, engran parte analfabeta y geográficamente dispersa, presenta muchos desafíos.

En India, como en otras partes, los pobres mueren más temprano y tienen nivelesmás altos de morbilidad que quienes están mejor (Banco Mundial, 2003). Una razónes la dificultad que encaran para obtener servicios de asistencia médica. Teóricamen-

1 En 2001, varios distritos en el estado fueron divididos y el número de distritos aumentado de 19 a 25. Hoy,SEWA trabaja en 11 (antes de la separación, 9) de estos distritos. Para facilitar la comparación con la EDS 1998-99, nos referimos a los 19 distritos tal como existían antes de 2001. La modificación de distritos más impor-tante para nuestro informe es la división del distrito de Kheda en los distritos de Anand y de Kheda.

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te, la provisión gubernamental de la asistencia médica debe cubrir a los pobres, peroen la práctica a menudo no lo hace. Esto deja a los diseñadores de política de salud ya los donantes con el complicado problema de identificar y vencer las limitacionesenfrentadas por los pobres para conseguir acceso a la asistencia médica. La provisiónde atención médica a través de ONG –u organizaciones basadas en los miembros, uorganizaciones basadas en la comunidad, u organizaciones populares– ha sido suge-rida como un medio de “llegar a los pobres” (Pachauri, 1994).

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Y ANTECEDENTES

Los datos específicos por distrito sobre la disponibilidad y utilización de servicios de saludson limitados, especialmente con respecto a las actividades de personal privado y sintítulo. Gujarat, en comparación con India en conjunto, tiene un próspero sector privadode asistencia médica con ánimo de lucro. Los problemas con la atención pública y priva-damente proporcionada son los mismos en Gujarat que en cualquier otra parte en India:un sector público grande pero infradotado, un sector privado de crecimiento rápido peroirregulado y altos gastos incurridos por los pacientes (Peters y otros, 2002).

La mayoría de las personas tanto en Gujarat urbano como rural, utilizan el sectorprivado para servicios de consulta externa y hospitalización. Según la encuesta de1995-96 de la Organización Encuesta Muestra Nacional (OEMN), el 81,8% de trata-mientos de consulta externa entre residentes rurales y el 76,3% de tratamientos enáreas urbanas, se obtuvieron de proveedores del sector privado. El sector privadoacumulaba el 71,0% de hospitalizaciones en el Gujarat urbano y el 67,4% en el Gujaratrural (Mahal y otros, 2000). Entre las áreas incluidas en este estudio, el sistema públicode asistencia médica es fuerte sólo en Ciudad de Ahmedabad, donde cuatro hospita-les grandes del gobierno proporcionan atención externa y hospitalizaciones.

La distancia y la falta de recursos financieros son barreras importantes para conse-guir acceso a la asistencia médica entre los pobres en Gujarat. En los distritos cubier-tos en este estudio, la asistencia médica, especialmente la hospitalización para asistenciacurativa costosa, es ampliamente disponible en los centros urbanos. Pero para los queviven en aldeas lejos de un centro urbano, la fuente más cercana de atención alopáticapuede estar a muchas horas. “El 12% de mujeres rurales tiene que viajar por lo menos5 km para llegar a la más cercana instalación de salud” (IIPS y OCR Macro, 2001, p. 33).

Servicios de salud de SEWA

SEWA llegó primero a estar activamente implicada en el campo de la salud pública acomienzos de los años setenta con educación sanitaria y la provisión de beneficios dematernidad. A comienzos de los ochenta, SEWA negoció con el gobierno de India paraayudar a distribuir beneficios de maternidad a mujeres pobres. (Ghee, un producto

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159India: evaluando el alcance de tres servicios de salud

lácteo semejante a la mantequilla, se proporcionaba en especie.) Una meta de SEWA

Salud siempre ha sido la de construir capacidad entre las mujeres locales, especial-mente las comadronas tradicionales (dais), para que ellas lleguen a ser los médicosdescalzos de sus comunidades. Hoy, las actividades de SEWA relacionadas con saludson muchas y diversas. Éstas incluyen asistencia médica primaria, ofrecida a través de60 centros estacionarios y campos móviles de salud; educación sanitaria y capacita-ción; construcción de capacidad entre líderes locales de SEWA y dais; provisión de dro-gas de alta calidad y bajo costo mediante droguerías; actividades de salud ocupacionaly mental, y producción y mercadeo de medicinas tradicionales.

La equidad siempre ha sido una preocupación clave en SEWA Salud. SEWA Union seconcentra en las mujeres trabajadoras más pobres –aquellas que trabajan en el sectorinformal. SEWA Salud se propone proporcionar servicios a los más pobres entre losmiembros de SEWA Union, especialmente los que viven por debajo de la línea de po-breza (menos de US$1 por día). Los administradores en SEWA Salud estuvieron parti-cularmente interesados en este estudio a causa de su deseo de evaluar el punto hastael cual sus servicios llegan a los más pobres y para aprender cómo los servicios pue-den ser mejor focalizados. El estudio trata con tres actividades específicas: los camposmóviles de salud reproductiva, la detección y tratamiento de tuberculosis y la educa-ción sobre salud femenina, como se describe en el cuadro 9.1.

El tamaño de la población objetivo de SEWA Salud varía algo por tipo de servicio.Por ejemplo, los servicios de detección y tratamiento de tuberculosis son ofrecidos ahombres y mujeres de todas las edades en dos de las cinco zonas de Ciudad deAhmedabad. Los campos móviles de salud reproductiva y las sesiones de educaciónde salud femenina se concentran en mujeres en edad reproductiva, particularmentelas que son miembros de SEWA Union. La membresía total de SEWA Union en el estadode Gujarat es de 469.306 mujeres. En las áreas cubiertas por este estudio, la membresíaes de 153.813 en la Ciudad de Ahmedabad, 30.219 en el distrito de Ahmedabad (exclu-yendo la Ciudad de Ahmedabad) y 100.316 en los distritos de Anand y de Kheda. (Eldistrito de Anand se formó del distrito de Kheda en 2001; debido a que los datoscubren el distrito de Kheda antes de la división, nos referimos a Anand-Kheda comoun solo distrito en el estudio.)

CAMPOS MÓVILES DE SALUD REPRODUCTIVA (SR). Para responder a la demanda de per-sonas en áreas remotas y con pocos servicios, SEWA Salud empezó a organizar camposmóviles de salud en 1999. Los campos típicamente se orientan a un cierto conjunto deenfermedades –por ejemplo, salud general del ojo, infecciones del tracto reproductivomasculino y salud reproductiva femenina y salud infantil.2 Los campos móviles de SR

2 El foco de este capítulo es en mujeres adultas usuarias de los campos de salud reproductiva y saludinfantil. Por esta razón, estos campos son referidos como campos móviles de salud reproductiva (SR) através del capítulo.

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son normalmente los más realizados y son el foco de este estudio. Los campos móvi-les de SR operan principalmente en la Ciudad de Ahmedabad, en el Distrito deAhmedabad y en los distritos de Anand- Kheda y Patan. Éstos son financiados engran parte por el Fondo de Población de las Naciones Unidas (FPNU) y el gobierno deIndia. Más de 35 campos se llevan a cabo cada mes y la asistencia media por campo es60, con números aproximadamente iguales de mujeres y niños. Los campos sirven amás de 12.500 pacientes adultos al año. La atención médica en los campos es propor-cionada por médicos nombrados por un jurado y 50 médicos descalzos y administra-dores. Los campos se repiten en cada área, en promedio, una vez al año.

Las actividades en los campos móviles de SR incluyen educación e instrucción,examen y pruebas diagnósticas (incluyendo examen cervical y muestras para Pap),tratamiento, remisión y seguimiento. Los campos se realizan generalmente durantela tarde y duran tres a cuatro horas. A quienes asisten a los campos se les pide pagaruna contribución de 5 rupias (Rs) y la tercera parte del costo total de las medicinas

CUADRO 9.1

RESUMEN DE LOS TRES SERVICIOS DE SALUD SEWA CUBIERTOS POR EL ESTUDIO

LLEGANDO A LOS POBRES, INDIA

Campos móviles de Detección y tratamiento Educación en

Variable salud reproductiva de tuberculosis salud femenina

Población objetivo Mujeres en edad reproductiva Hombres y mujeres de todas Mujeres en edad

las edades reproductiva

Cobertura geográfica Principalmente los distritos Zonas norte y oriente Principalmente los distritos

de Ahmedabad, Kheda y Patan de la Ciudad de Ahmedabad de Ahmedabad, Kheda

(población aproximada y Patan, pero también los

375.000) otros distritos donde SEWA

Union tiene miembros

Tasa anual de utilización Alrededor de 12.500 mujeres 575 pacientes bajo tratamiento Aproximadamente 6.000

al año en el centro de TDO; 23 mujeres por año

atendidos por trabajadores

descalzos de TDO

Costo para el usuario 5 rupias de honorario Servicios gratis; sólo costos 5 rupias de cuota de

por consulta; medicinas vendidas indirectos afiliación a SEWA Union

a precio al por mayor

(aproximadamente un tercio

del precio de mercado)

Donante externo FPNU y gobierno de India OMS, gobierno de India Gobierno de India, FPNU,

y Corporación Municipal de Fundación Ford y

Ahmedabad Fundación MacArthur

Recursos humanos 6 médicos a tiempo parcial; 5 centros estacionarios (cada 35 trabajadores del nivel

actualmente dedicados 50 médicos descalzos uno con 2 a 3 personas); local y personal de tiempo

a la actividad y administradores 11 proveedores del nivel local completo

para TDO

Fuente: compilación de los autores.

Nota: TDO, tratamiento directamente observado, vía corta; SEWA, Asociación de Mujeres Autoempleadas; FPNU, Fondo

de Población de las Naciones Unidas; OMS, Organización Mundial de la Salud. Todos los programas listados empezaron

en 1999. En 2001 el distrito de Kheda fue dividido en los distritos de Kheda y Anand; SEWA opera en los dos.

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proporcionadas, aunque aún estos honorarios pueden ser exceptuados para los queson muy pobres.

Cada vez más, especialmente en áreas rurales, SEWA Salud realiza los campos encolaboración con el gobierno del estado de Gujarat en centros médicos primarios (CMP),que están usualmente localizados en o en la cercanía de aldeas pequeñas. Estos cam-pos difieren de los campos “área” estándar descritos, en que las medicinas se dangratuitamente y se restringen a aquellos en el formulario del gobierno y la asistenciamédica es proporcionada por médicos y enfermeros públicos. SEWA provee transpor-te gratis a las mujeres que viven en aldeas vecinas.

DETECCIÓN Y TRATAMIENTO DE TUBERCULOSIS. Desde 1999, SEWA Salud ha colaboradocon la Organización Mundial de la Salud (OMS), el gobierno de India y la CorporaciónMunicipal de Ahmedabad para proporcionar tratamiento para la tuberculosis (trata-miento directamente observado, vía corta, o TDO) a residentes de las zonas norte yeste de Ahmedabad, que tienen una población total aproximada de 375.000 personas.Estas zonas fueron asignadas a SEWA bajo el Programa Nacional Revisado de Controlde la Tuberculosis (Pnrct). Los servicios se proporcionan actualmente a través de cincocentros estacionarios, dos de los cuales incluyen instalaciones de laboratorio y 11 mé-dicos descalzos. Los pacientes son identificados por medio de reuniones locales deeducación e información o se remiten del hospital del gobierno en el área. Los servi-cios de diagnóstico y las medicinas, que de otro modo costarían de 7.000 a 9.000 rupiaspara el tratamiento completo, se proporcionan gratuitamente. A la fecha, casi 4.500personas han recibido tratamiento para la tuberculosis (4.135 por los centros estacio-narios y 230 por los trabajadores descalzos del TDO). Entre quienes son supervisadospor los médicos descalzos, la tasa de abandono es casi nula, mientras que la tasa deabandono en los centros estacionarios es del 7%. La tasa de conversión del esputoentre los que completan el tratamiento es el 97%.

EDUCACIÓN SOBRE SALUD FEMENINA. Aparte de la educación proporcionada en los cen-tros y campos de salud, SEWA Salud organiza muchas sesiones de educación sanitariaen los nueve distritos donde SEWA es activa, principalmente en Ahmedabad, Anand-Kheda y Patan. En 2000/01, aproximadamente 6.000 mujeres adultas tomaron parteen estas sesiones, que son organizadas por demanda por los médicos descalzos y ad-ministradores. Cada sesión de educación dura dos días y seis paquetes diferentes seofrecen: SEWA orientación; primeros auxilios; enfermedades generales y VIH/SIDA; va-cunación y cuidado de los niños; enfermedades originadas en el aire y el agua, ytuberculosis y “Conozca su Cuerpo,” que se enfoca en salud sexual y reproductiva. Elnombre y dirección de cada mujer se registran y la mujer obtiene un certificado departicipación por asistir las seis sesiones. En total, 35 capacitadores del nivel local ypersonal de tiempo completo proporcionan la educación. Estos esfuerzos son finan-ciados por el gobierno de India, el FPNU, la Fundación Ford y la Fundación MacArthur.

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Restricciones potenciales a la utilización de los servicios de SEWA Salud

El cuadro 9.2 proporciona una panorámica del marco conceptual que guió este estudio.Divide las restricciones que pueden impedir a SEWA Salud llegar a las mujeres más po-bres, en factores del lado de la demanda (características de individuos o grupos en lapoblación objetivo) y factores de lado de la oferta (características de SEWA Salud).

METODOLOGÍA

La investigación se llevó a cabo en los dos distritos donde SEWA Salud estaba funcio-nando más intensivamente: el distrito de Ahmedabad (población 5,8 millones, inclu-yendo la Ciudad de Ahmedabad, censo de 2001) y el distrito de Anand-Kheda (3,8millones).

CUADRO 9.2

RESTRICCIONES DE DEMANDA POTENCIAL Y DE OFERTA EN LA UTILIZACIÓN DE SERVICIOS

DE SEWA SALUD POR LOS POBRES

Lado de la demanda Lado de la oferta

Restricciones de tiempo (trabajo, tareas Programación inadecuada (por ejemplo,

domésticas, compromisos de atención conflictos con horas de trabajo)

a los niños y similares)

Falta de transporte a, o desde el servicio Ubicación inaccesible

Falta de información o conocimiento acerca Problemas con la calidad del servicio (por

del servicio (no saber del servicio; no entender ejemplo, no amigable)

el beneficio potencial del servicio)

Costo percibido (costos directos del servicio; Fracaso para anunciar adecuadamente y para

costos indirectos de transporte) promover los servicios (por ejemplo, entre los

que están atados al hogar, a causa de una

incapacidad y los que no salen del hogar

para trabajar)

Temor (por ejemplo, de costos altos, médicos Costos muy altos de honorarios o medicinas

condescendientes, o de serle pedido leer algo)

Falta de confianza SEWA Salud Costos indirectos muy altos, como tiempo

perdido de trabajo

Creencia de que la salud no es importante Visitas poco frecuentes de campos móviles

Falta de autopercepción positiva; por ejemplo,

las mujeres pueden buscar atención para

los maridos y niños pero no para sí mismas

Mala calidad percibida de los servicios

Fuente: Compilación de los autores.

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Los datos para el estudio se recolectaron en tres fases. En la primera, se recolecta-ron datos cualitativos para identificar posibles limitaciones para la utilización de losservicios de SEWA Salud por aquellos de estatus socioeconómico bajo (ES) y la natura-leza de cualquiera de tales limitaciones. En la segunda fase se recolectaron datos cuan-titativos de encuesta de salida para evaluar la posición socioeconómica de los usuariosdel servicio de SEWA Salud para comparación con la de los no usuarios y la poblaciónen total. En la tercera y última fase, se realizaron entrevistas exhaustivas con trabaja-dores de SEWA Salud para explorar los factores subyacentes al éxito de los serviciosurbanos de salud.

Fase 1

Se llevaron a cabo seis debates en grupo focal entre la población objetivo de SEWA

Salud y seis entrevistas exhaustivas con funcionarios de SEWA Salud. Dos entrevis-tas de cada tipo se realizaron para cada uno de los tres servicios de SEWA Salud bajoestudio.

Los debates en grupo focal se realizaron en áreas pobres –bien barrios de inva-sión en la Ciudad de Ahmedabad o áreas rurales pobres. Para cada debate en gru-po, escogimos deliberadamente a dos mujeres en edad reproductiva que habíanutilizado recientemente los servicios de SEWA Salud y a dos mujeres que vivían enhogares adyacentes o casi adyacentes que no habían utilizado los servicios, paraun total de cuatro. Para ser elegible para participar, las mujeres tenían que estardispuestas a gastar por lo menos una hora en el debate en grupo focal en el mo-mento asignado, en un lugar dentro de su área de residencia. No se hizo ningunatentativa para escoger las mujeres más pobres que viven en estas áreas pobres.Cualquier tentativa para excluir de las entrevistas a las “no pobres” habría sidoenteramente subjetiva porque no habíamos desarrollado ningún indicador objeti-vo de la posición socioeconómica. De hecho, ese era uno de los objetivos de losdebates en grupo focal. Cada sesión empezó con un ejercicio participativo de or-denamiento por riqueza. Las mujeres entonces discutían si y por qué las mujeresu hogares más pobres en su área, tenían dificultad para conseguir acceso a losservicios de SEWA Salud.

Las entrevistas exhaustivas se realizaron con proveedores de servicios del nivellocal de SEWA Salud. A estas mujeres se les pidió describir su trabajo con SEWA Saludy discutir los problemas encarados por los pobres para conseguir acceso a los servi-cios.

Los debates en grupo focal y entrevistas exhaustivas se realizaron en Gujarati.Con el permiso de los participantes, fueron grabados en video. Luego fueron traduci-dos a inglés y transcritos por el entrevistador. Las entrevistas transcritas se codifica-ron, aplicando códigos predefinidos y utilizando el software N-Vivo.

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Fase 2

TAMAÑO DE MUESTRA. El objetivo era entrevistar a 500 usuarios de cada uno de los tresservicios de SEWA Salud, para un total de 1.500 entrevistas. Estimamos el tamaño de lamuestra necesaria empleando proporciones. Para este cálculo, decidimos mirar si laproporción de usuarios de SEWA Salud que caen por debajo del tercer decil, que seaproxima burdamente al umbral de pobreza en Gujarat, era apreciablemente diferen-te del 30%. El error estándar para la proporción de usuarios de SEWA Salud por debajodel tercer decil sería más alto para un valor del 50%. Para lograr un intervalo de con-fianza del 95% de <5% –eso es, de 47,5 a 52,5%– un total de 385 observaciones porservicio se requerirían. Nuestros tamaños de muestra estuvieron bien por encima deesta cifra.

CUESTIONARIO. El cuestionario incluyó puntos acerca del usuario del servicio, las ca-racterísticas de la familia, los activos del hogar, los servicios, la morada y la propiedadde la tierra, así como varias preguntas acerca de las percepciones de los entrevistadossobre el servicio de SEWA Salud utilizado.3 Tuvimos cuidado de incluir todas las pre-guntas acerca de los activos del hogar, servicios, morada y propiedad de la tierra queestaban en la encuesta demográfica y de salud de 1998-99 (EDS) del estado de Gujarat.La redacción de las preguntas hechas era idéntica a la de la EDS y nuestros entrevista-dores fueron entrenados utilizando los manuales de instrucción de la EDS.

Los cuestionarios fueron administrados por seis investigadoras del nivel local querecibieron más de dos semanas de instrucción. Una prueba piloto fue realizada du-rante una semana y cada investigadora aplicó entre 8 y 10 cuestionarios. A través de laencuesta, todos los cuestionarios fueron verificados con cuidado por dos superviso-res de campo.

MUESTREO. Los métodos de muestreo variaron levemente entre los tres servicios deSEWA Salud para capturar un conjunto de entrevistados tan aleatoriamente como fue-ra posible.

En el caso de los campos móviles de salud reproductiva, una lista de los camposplaneados para un período de un mes se compiló. (Los campos operan de lunes asábado.) El número de campos oscilaba de uno a tres por día. Para cada día, se escogióun campo aleatoriamente (si solamente un campo estaba planeado, se escogíaautomáticamente) y todos los usuarios en los campos escogidos fueron entrevistados.Después de completar la entrevista 500, continuábamos hasta que todos los entrevis-tados en el campo final hubieran sido entrevistados; así, terminamos con una mues-tra mayor a 500.

3 El cuestionario completo y los apéndices técnicos detallados se incluyen en la versión más larga de estecapítulo, la que se puede obtener de los autores.

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Para las sesiones de educación de mujeres, recibimos el horario una semana a lavez. El número de campos variaba de tres a cuatro por día. Cada día fueron escogidasdos sesiones aleatoriamente y todos los usuarios en las sesiones escogidas fueron en-trevistados. De nuevo, esto tuvo como resultado una muestra levemente más grandede 500.

Para los servicios de detección y tratamiento de tuberculosis, el equipo de entre-vista fue dividido para cubrir los cinco centros de TDO. La lista de pacientes manteni-da por los centros se encontró que incluía muchas personas que habían descontinuadoo completado su tiempo de medicación y se consideraron inadecuadas para muestrear.A lo largo de aproximadamente cuatro semanas, todas las personas que se presenta-ron a estos centros fueron entrevistadas, teniendo como resultado un tamaño demuestra sustancialmente superior a 500.

REENTREVISTAS. Para verificar la confiabilidad de las respuestas, reentrevistamos aproxi-madamente 10% de todos los entrevistados, tanto en áreas urbanas como rurales. Lasreentrevistas fueron realizadas generalmente en las 72 horas siguientes a la primeraentrevista, en el hogar del entrevistado y por un entrevistador diferente del que rea-lizó la primera entrevista.

CAPTURA Y ANÁLISIS DE DATOS. Los datos del cuestionario fueron doblemente captura-dos en una base de datos de EpiInfo a la medida del usuario. Los datos se analizaronutilizando el software estadístico Stata.

Se construyeron índices del estatus socioeconómico sobre la base del análisisfactorial de una base de datos estándar de referencia. Estos índices, entonces, fueronaplicados a los usuarios encuestados en nuestro estudio. Los datos urbanos y ruralesse analizaron separadamente, bajo el supuesto de que los indicadores de riqueza va-rían notablemente entre el Gujarat urbano y el rural.

Para la muestra urbana, escogimos de tres bases de datos de referencia: la EDS

1998-99, para todo el estado urbano de Gujarat (N = 1.709); la EDS 1998-99, Ciudad deAhmedabad (N = 476); y una base de datos Vimo SEWA 2003 para la Ciudad deAhmedabad (N = 746). Después de comparar estas bases de datos, escogimos utilizarla Vimo SEWA 2003 como estándar de referencia. Un número pequeño de variablesque estaban disponibles tanto en la base de datos Vimo SEWA como en nuestras en-cuestas de salida se eliminaron del análisis sobre la base de comparaciones entre lasbases de datos de la EDS y de Vimo SEWA. Se consideró que las diferencias entre lasbases de datos con respeto a estos indicadores específicos eran atribuibles a la limita-da confiabilidad del indicador antes que a cambios en las condiciones socioeconómicasen la Ciudad de Ahmedabad durante este período de cinco años.

Para nuestra muestra rural, escogimos de tres bases de datos de referencia: la EDS

1998-99, para todo el estado rural de Gujarat (hogares de 19 distritos, N = 2.223); la

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EDS 1998-99 para sólo los dos distritos donde nuestras encuestas de salida se realiza-ron (N = 309); y una base de datos Vimo SEWA 2003 para nueve distritos rurales deGujarati, incluyendo los dos distritos donde realizamos las encuestas de salida (N =784). Finalmente, fue imposible escoger entre la base de datos de la EDS 1998-99 paratodos los distritos rurales y la base de datos Vimo SEWA 2003, así que en cambio utiliza-mos las dos bases de datos como referencia y probamos la sensibilidad de los resulta-dos a la elección de la base de datos.

Fase 3

Se realizaron seis entrevistas exhaustivas con administradores del nivel local de SEWA

Salud. A estas mujeres se les pidió describir su trabajo con SEWA Salud y discutir siellas consideraban que los servicios de SEWA Salud llegaban a los residentes más po-bres de la Ciudad de Ahmedabad y por qué ellas lo pensaban así.

Las entrevistas se realizaron en Gujarati y fueron grabadas. Luego fueron traduci-das al inglés y transcritas por el entrevistador. Las entrevistas transcritas se codifica-ron, aplicando códigos predefinidos y utilizando el software N-Vivo.


Esta sección describe brevemente las dos bases de datos de referencia –la EDS 1998-99y la Vimo SEWA 2003 (SEWA Seguros)– que proporcionaron información sobre la posi-ción socioeconómica (SE) de la población general.

Base de datos EDS

Los índices de SE se derivaron de la EDS 1998-99, también conocida como la EncuestaNacional de Salud Familiar–2 (ENSF–2). Los datos fueron recolectados por el InstitutoInternacional de Ciencias de la Población (IICP), Mumbai. La ENSF-2 (IICP y OCR Macro,2001) era un seguimiento a la primera Encuesta Nacional de Salud Familiar (ENSF–1),realizada en 1992-93. El objetivo primario de la ENSF–2 era proporcionar informacióna nivel del estado y nacional, sobre fecundidad, planificación familiar, mortalidad in-fantil, salud reproductiva, salud infantil, nutrición de mujeres y niños y calidad de losservicios de asistencia social de salud y familiar, para examinar esta información en elcontexto de factores socioeconómicos y culturales relacionados.

En total, se seleccionaron 4.153 hogares en Gujarat. Las áreas rurales y urbanas semuestrearon separadamente. La muestra rural se construyó en dos etapas: selecciónde 87 aldeas (o grupos de aldeas, en el caso de aldeas pequeñas y ligadas) con unaprobabilidad proporcional al tamaño de la población (PPTP), seguida por la selecciónde 15 a 60 hogares dentro de cada aldea. En áreas urbanas se siguió un procedimiento

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de muestreo en tres etapas. Primero, se escogieron 46 barrios con PPTP. Luego, decada barrio escogido se seleccionó un bloque de la enumeración del censo con PPTP.Finalmente, los hogares se escogieron utilizando muestreo sistemático en cada blo-que escogido de la enumeración.

Datos de Vimo SEWA

Los datos de Vimo SEWA se recolectaron entre mayo y agosto de 2003 bajo un proyectoconjunto llevado a cabo por Vimo SEWA (SEWA Seguros) y la Escuela de Londres paraHigiene y Medicina Tropical y financiado por el Wellcome Trust. Esta encuesta forma-ba parte del trabajo de línea de base dirigido a evaluar el estatus socioeconómico delos miembros de Vimo SEWA (en comparación con la población en general) antes de laimplementación de intervenciones destinadas a optimizar el impacto de equidad delesquema de seguros. El cuestionario de Vimo SEWA se basó en un instrumento estan-darizado desarrollado por el Instituto Internacional de Investigación sobre PolíticaAlimentaria (Ifpri, por su sigla en inglés) para medir la pobreza de los clientes deinstituciones de microfinanzas (Henry y otros, 2000). El cuestionario incluyó seccio-nes sobre indicadores relacionados con la morada (tamaño y condición de la moradae instalaciones disponibles), estructura de la familia, indicadores relacionados con losalimentos y otros indicadores basados en activos.

Esta encuesta fue administrada a 800 hogares en la Ciudad de Ahmedabad y 800hogares en los nueve distritos rurales de Gujarat donde Vimo SEWA tiene miembros. Seempleó un muestreo aleatorio por grupos en dos etapas. En la Ciudad de Ahmedabad,50 bloques de enumeración (de un total de 10.385) fueron primero muestreadosaleatoriamente. Dentro de cada bloques de enumeración, 16 hogares se escogieronaleatoriamente de los mapas de los bloques de numeración (censo de 2001). En Gujaratrural, 50 pueblos o aldeas fueron muestreados aleatoriamente con PPTP (censo de 1991)del pueblo o la aldea. Cuando en Ahmedabad, 16 hogares dentro de cada pueblo oaldea se muestrearon aleatoriamente de los mapas de los bloques de enumeración.

HALLAZGOS ACERCA DE LA DISTRIBUCIÓN

El estatus socioeconómico de los usuarios de los servicios de SEWA Salud se comparaacá con el de la población en general, primero para las zonas urbanas y luego para lasrurales.

Hallazgos urbanos

Para los tres servicios en áreas urbanas, los puntajes medios de ES de los usuarios sonsignificativamente más bajos que el puntaje medio de ES (por definición, 0) de la po-

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blación en general (población de referencia: personas de Ahmedabad en la encuestade Vimo SEWA, 2003). Los puntajes promedio de ES son –0,42 para usuarios de camposde SR (intervalo de confianza de 95% = –0,51 a –0,34), –0,36 para los usuarios de ladetección y tratamiento de tuberculosis (intervalo de confianza de 95% = –0,43 a –0,29), y –0,61 para los participantes de la educación femenina (intervalo de confianzade 95% = –0,88 a –0,35).

Como se puede ver en el gráfico 9.1, el porcentaje de usuarios que caen por debajodel tercer decil de los puntajes de ES –que aproximadamente se corresponde con elumbral de pobreza en India– estaba alrededor del 50% para todos los servicios. Elporcentaje de usuarios que al caer por debajo del tercer decil era 51,9% para usuariosde campos de SR (intervalo de confianza de 95% = 46,7 a 57,0%), 47,4% para usuariosde usuarios de la detección y tratamiento de tuberculosis (intervalo de confianza de95% = 43,5 a 51,2%), y 47,5% para participantes de la educación femenina (intervalode confianza de 95% = 36,2 a 59,0%).

Las curvas de concentración para los tres servicios sugieren que los servicios de SEWA

Salud se distribuyen equitativamente en la Ciudad de Ahmedabad y que son utilizadospredominantemente por personas de los hogares más pobres (gráfico 9.2). Las tres cur-vas de concentración descansan bien por encima de la línea de equidad. Los índices deconcentración son –0,37 para campos móviles de SR, –0,33 para la detección y tratamien-to de tuberculosis y –0,37 para las sesiones de educación femenina.

De los usuarios urbanos, 104 fueron reentrevistados en sus hogares. Los puntajesde los índices para estas reentrevistas se correlacionan altamente con los puntajesbasados en las entrevistas originales. Una prueba t apareada no muestra diferenciasignificativa; primera entrevista a reentrevista, p = 0,25.

Hallazgos rurales

Los puntajes promedio de ES de los usuarios de campos de SR no difieren sig-nificativamente del puntaje promedio de la población en general, independientementede qué base de datos estándar de referencia se utiliza. Los participantes de la educa-ción femenina tienen un puntaje medio de ES significativamente más alto en relacióncon la base de datos de Vimo SEWA 2003 pero no en relación con la base de datos de laEDS 1998-99. Utilizando la base de datos de Vimo SEWA 2003 como estándar de referen-cia, los puntajes promedio de ES son 0,024 para usuarios de campos de SR (intervalode confianza de 95% = –0,054 a 0,10) y 0,19 para participantes de la educación femeni-na (intervalo de confianza de 95% = 0,12 a 0,27). Utilizando la base de datos de la EDS

1998-99 (todos los 19 distritos rurales) como estándar de referencia, los puntajes pro-medio de ES son –0,068 para usuarios de campos de SR (intervalo de confianza de 95%= –0,14 a 0,0082) y 0,068 para participantes de la educación femenina (intervalo deconfianza de 95% = –0,0086 a 0,15).

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GRÁFICO 9.1

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA DE USUARIOS URBANOS DE SEWA SALUD POR DECILES

DE PUNTUACIÓN DEL ÍNDICE DE ESTATUS SOCIOECONÓMICO


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El gráfico 9.3 muestra la distribución de frecuencias de los usuarios rurales de SEWA

Salud por deciles del puntaje del índice de ES para ambos estándares de referencia.Los usuarios de los campos de SR y de las sesiones de educación femenina tienen unaprobabilidad significativamente menor de caer por debajo del trigésimo percentil delo que lo son los hogares de la población en general. Utilizando Vimo SEWA 2003 comoel estándar de referencia, sólo el 5,7% de usuarios de los campos de SR (intervalo deconfianza de 95% = 2,6 al 10,5%) y el 8,5% de los participantes de la educación feme-nina (intervalo de confianza de 95% = 6,0 al 11,6%) caen por debajo del trigésimopercentil. Igualmente, con la EDS 1998-99 como el estándar de referencia, el 8,2% deusuarios de los campos de SR (intervalo de confianza de 95% = 4,5 a 13,7%) y el 16,4%de participantes de la educación femenina (intervalo de confianza de 95% = 13,0 a20,2%) caen por debajo del trigésimo percentil.

Las curvas de concentración para ambos servicios, como las distribuciones de fre-cuencia, sugieren que los servicios rurales de SEWA Salud no se concentran efectiva-mente en los verdaderamente más pobres (gráfico 9.4). Los índices de concentración(utilizando Vimo SEWA 2003 como el estándar de referencia) son 0,091 para camposmóviles de SR y 0,16 para las sesiones de educación femenina. (Las curvas de concen-tración y los índices que utilizan la EDS 1998-99 como el estándar de referencia sonmuy semejantes y no se presentan aquí).

De los usuarios rurales, 60 fueron reentrevistados en sus hogares. Los puntajes delíndice para estas reentrevistas se correlacionan altamente con los puntajes basados en

GRÁFICO 9.2

CURVAS DE CONCENTRACIÓN DE LA UTILIZACIÓN DE SERVICIOS DE SEWA SALUD,

CIUDAD DE AHMEDABAD


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GRÁFICO 9.3

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA DE USUARIOS RURALES DE SEWA SALUD POR DECILES

DE PUNTUACIÓN DEL ÍNDICE DE ESTATUS SOCIOECONÓMICO


las entrevistas originales. Una prueba t apareada no muestra diferencia significativa;primera entrevista a reentrevista, I = 0,286.

RAZONES PARA LA DISTRIBUCIÓN

Utilizando las discusiones en grupo focal con usuarios y no usuarios de SEWA Salud y lasentrevistas exhaustivas con funcionarios de SEWA Salud, esta sección explora los facto-res que subyacen al éxito de SEWA Salud en llegar a los pobres de la Ciudad de Ahmedabady la naturaleza de las limitaciones en la utilización de los servicios de SEWA Salud porpersonas de baja posición socioeconómica, especialmente en áreas rurales.

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Factores de éxito para llegar a los pobres

Varios trabajadores del nivel local atribuyeron el éxito de SEWA Salud para llegar a lospobres, al hecho de que los trata con respeto y “calidez”:

Los pacientes dicen que, “en otros lugares, las personas no nos escuchan y responden comousted hace”. Como este es un centro de SEWA, ellos escogen venir aquí (trabajador del nivellocal, tuberculosis, de SEWA Salud, Amraiwadi, Ciudad de Ahmedabad).

Otras organizaciones no reparten información detallada de la manera en que los trabajado-res de SEWA lo hacen. Tratamos a las mujeres como si ellas fueran miembros de nuestrafamilia. Los miembros dicen que, “Comparada con otras organizaciones, ustedes trabajande cerca y cálidamente con nosotros”. Ellos dicen: “Necesitamos calidez y las personas ricasno nos pueden dar eso” (trabajador del nivel local, SEWA Salud, Dholka, distrito de Ahmedabad).

El hecho de que los servicios son generalmente gratuitos o de bajo costo, los hace

más accesibles al pobre:

Cuando hicimos visitas al hogar, vimos que los pacientes no tenían siquiera dinero para elalimento. Entonces explicamos a los pacientes que: “Está bien si usted no tiene dinero.Usted no tiene que gastar dinero en el centro [TDO para tuberculosis]. Si usted toma lasmedicinas y se cura, entonces será capaz de ganar dinero” (trabajador del nivel local, tubercu-losis, de SEWA Salud, Amraiwadi, Ciudad de Ahmedabad).

GRÁFICO 9.4

CURVAS DE CONCENTRACIÓN DE LA UTILIZACIÓN DE SERVICIOS DE SEWA SALUD,ÁREAS RURALES (VIMO SEWA 2003 COMO ESTÁNDAR DE REFERENCIA)


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... y las medicinas [en los campos móviles de SR] son también buenas y de bajo costo. Lasmismas medicinas están disponibles por 200 a 250 rupias afuera [en droguerías privadas]pero nosotros las damos por 20 o 25 rupias en nuestros campos de salud (trabajador del nivellocal, SEWA Salud, Daskroi Taluka, distrito de Ahmedabad).

La conveniencia de la programación fue citada como un factor en la utilización de

los servicios de detección y tratamiento de tuberculosis:

Las horas de los centros son buenas, ya que los pacientes tienen que ir a trabajar tempranoy nuestros centros operan desde la 7:30 de la mañana hasta las 4 de la tarde (trabajador delnivel local, tuberculosis, de SEWA Salud, Amraiwadi, Ciudad de Ahmedabad).

La localización física fue vista como una contribución al éxito de los servicios de

SEWA Salud:

... otra razón es que nosotros vamos directamente a sus puertas y discutimos sus problemasy los hechos positivos en sus vidas (trabajador del nivel local, SEWA Salud, Daskroi Taluka, distri-to de Ahmedabad).

Proporcionamos una ubicación conveniente para el paciente, diciéndole a él que: “Esta esuna ubicación fácil para que usted venga y tome las medicinas” (trabajador del nivel local,tuberculosis, de SEWA Salud, Amraiwadi, Ciudad de Ahmedabad).

Finalmente, el hecho de que los servicios de SEWA Salud sean ofrecidos sobre todo

por mujeres, fue percibido como incrementando su alcance entre las mujeres pobres:

Nosotros nos presentamos como un sindicato de mujeres autoempleadas, lo que quieredecir mujeres pobres. Así que las mujeres piensan que: “Como esta es una organización demujeres, donde quiera que vayamos estaremos tratando con mujeres”, y así ellas se sientenseguras (trabajador del nivel local, SEWA Salud, Daskroi Taluka, distrito de Ahmedabad).

Para los campos [móviles de SR] tenemos doctoras para las mujeres, lo que es muy bueno ymás y más mujeres vienen debido a esto. Como hay una doctora, ellas se sienten seguras(trabajador del nivel local, SEWA Salud, Daskroi Taluka, distrito de Ahmedabad).

Restricciones

El costo, o el costo percibido, de los servicios es a veces una barrera para utilizar los

campos móviles de SR. En una entrevista las mujeres explicaron que en vista de que

algo se cobraba por las medicinas, los más pobres simplemente no vendrían:

Participante 1: Como es un asunto de dinero ellos no vienen... Algunas personas querríanvenir para obtener las medicinas. Pero entonces ellos se preguntarían si les costarían, y novendrán.Entrevistador: Pero, ¿entonces usted tendría la información de que las medicinas son de bajocosto?

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Participante 1: Eso ellos [los trabajadores de la salud] informarían, pero entonces costaríanpor lo menos algo... Así que cuando ellos oyen esto, algunas personas no vendrían (debateen grupo focal 6, aldea de Varna, Dholka Taluka, distrito de Ahmedabad).

Para algunos, aún las 5 rupias de cuota de inscripción son suficientes para impedir

la utilización:

Entrevistador: Había otras mujeres en el área que dijeron que ellas querían un chequeo [comolo mencionó más temprano una mujer]. ¿Qué sucedió con ellas?Participante 2: Tuve otras cinco o seis mujeres conmigo. Pero entonces todas ellas se fueron.Dijeron que “ellas piden dinero aquí”, así que todas se fueron.Entrevistador: Pero, entonces, ¿eran 5 rupias?Participante 1: La situación no es buena.Participante 2: ¿De dónde obtener 5 rupias? (debate en grupo focal 5, área de Chamanpura, Ciu-dad de Ahmedabad).

Aun trabajadores del nivel local de SEWA Salud reconocieron que los honorarios

cobrados en los campos móviles de SR impiden a algunos utilizarlos:

Trabajador del nivel local: No, nosotros no podemos proporcionar medicinas gratis para lamitad de estas personas. Sólo alrededor de dos a tres mujeres [por campo] son capaces deobtenerlas gratis.Entrevistador: Así que, ¿qué sobre las demás?Trabajador del nivel local: ¡Ellas no vienen!Entrevistador: ¿Ellas no vienen del todo?Trabajador del nivel local: No, ellas no vendrían al campo. ¡Nosotros no podemos decirles atodos que les obtendremos medicinas gratis! (entrevista exhaustiva 4, aldea de Gangad, BawlaTaluka, distrito de Ahmedabad).

Las mujeres informaron también que es difícil para ellas asistir a los campos móvi-

les de SR, ya que a menudo coinciden con horas de trabajo:

Entrevistador: ¿Cuáles son las razones por las que personas que idealmente deberían visitarel campo no son capaces de hacerlo?Trabajador del nivel local: A veces hay una temporada en la aldea [refiriéndosepresumiblemente a temporadas cuando hay trabajo en los campos]. Entonces estas muje-res van a hacer el trabajo. A causa de ello no pueden venir [a los campos]. Si el trabajo estáteniendo lugar y las mujeres han ido para eso, ¿pueden ellas venir [a los campos]? (Entrevis-ta exhaustiva 3, aldea de Vanoti, Thasra Taluka, distrito de Kheda).Trabajador del nivel local: En su mayor parte las mujeres más pobres saldrían y trabajarían[por el jornal diario]. Ellas dirían que: “Tendré que perder mis sueldos [para ser capaz deasistir al campo]” (Entrevista exhaustiva 4, aldea de Gangad, Bawla Taluka, distrito deAhmedabad).

Para las sesiones de educación sanitaria, el hecho de que la programación pue-

de coincidir con el trabajo, se informó como una barrera mayor para conseguir

acceso:

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Entrevistador: ¿Cuáles son las razones por las que algunas mujeres no asisten a la instrucción?Trabajador del nivel local: Si la mujer ha ido a trabajar. Ella vendría para la primera y la segun-da sesiones, pero entonces si ella empieza a trabajar después de eso, ella no es capaz deasistir para la instrucción. Ella nos diría que: “como he empezado a trabajar yo noasisto”(entrevista exhaustiva 1, Shankarbhuvan, Ciudad de Ahmedabad).Entrevistador: Entonces, ¿son las mujeres de categoría muy pobre [como se clasificaron en eldebate en grupo focal] también capaces de aprovechar [las sesiones de capacitación]?Trabajador del nivel local: Cuando nosotros fuimos a dar esta instrucción, ellas [las mujeres]nos dijeron que usted debe mantenerlas sólo durante dos días, porque si tenemos que ir ytrabajar afuera, ¿entonces cómo podemos sentarnos en su capacitación? (entrevista exhausti-va 3, aldea de Vanoti, Thasra Taluka, distrito de Kheda).Entrevistador: ¿En nuestro programa de educación de mujeres, son las mujeres muy pobrescapaces de venir?Trabajador del nivel local: Las mujeres muy pobres no son capaces de asistir. Pero si hacemosla instrucción de noche, sólo entonces ellas son capaces de sentarse con nosotros. Porquedurante el día, ellas tienen que ir a hacer el trabajo. Por tanto, las mujeres muy pobres noson capaces de sentarse en nuestras instrucciones... Así que ellas dirían: “Por favor venganen la noche” (entrevista exhaustiva 4, aldea de Gangad, Bawla Taluka, distrito de Ahmedabad).

Las sesiones de educación sanitaria son únicas entre los servicios estudiados en

cuanto que un curso completo consiste en 12 días de instrucción (2 días por mes),

repartidos a lo largo de seis meses. Cualquier barrera de acceso puede impedir a las

mujeres asistir a las sesiones de capacitación enteramente o les puede impedir asistir

a los 12 días completos de instrucción.

LIMITACIONES

Esta sección destaca algunas de las debilidades metodológicas clave (y fortalezas) del

estudio.

Bases de datos estándar de referencia

Cuando nuestro cuestionario de borrador fue concebido, se asumió que nuestra úni-

ca base de datos estándar de referencia sería la EDS 1998-99. Así, estuvimos restringi-

dos por el contenido del cuestionario de la EDS y su base de datos, en cuanto a las

clases de activos y características del hogar que se podrían incluir en el índice de ES.

Por ejemplo, se notó durante nuestro trabajo de campo que la riqueza de hogares

rurales en Gujarat puede ser medida por su posesión de utensilios de cocina, como

platos de latón y acero (thalis) y contenedores de agua, pero debido a que esta catego-

ría de activo no se incluyó en el cuestionario de la EDS, no se podría examinar como un

indicador en nuestro estudio. Igualmente, variables relacionadas con la seguridad

alimentaria y los gastos del hogar en ropa y calzado –que se encuentra en otros estu-

dios que son indicadores confiables de la posición socioeconómica– no estaban dispo-

nibles en la base de datos de la EDS.

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Nuestro análisis comparando los datos de la EDS 1998-99 con los datos de Vimo

SEWA 2003 sugiere que los hogares urbanos (o, más específicamente, los de Ahmedabad)

se han hecho apreciablemente más ricos, mientras que los hogares rurales se han

hecho apreciablemente más pobres. No podemos excluir completamente la posibili-

dad de que estos cambios provengan de diferencias metodológicas. (Por ejemplo, los

encuestadores de Vimo SEWA pueden haber sido más persistentes en volver a visitar

los hogares rurales donde nadie estaba presente en la primera visita y éstos pudieran

haber sido los hogares más pobres.) Fuimos capaces de vencer limitaciones en los

datos más viejos de la EDS mediante un mayor apoyo en las comparaciones con el

estándar de referencia de Vimo SEWA. (Esto impone una pregunta metodológica im-

portante para estudios futuros: ¿cuándo debe una referencia estándar ser considera-

da demasiado vieja para ser útil?)

Tamaño de la muestra

Cuando calculamos nuestro tamaño de muestra, asumimos que las áreas urbanas y

rurales se tratarían como una sola. Pero cuando empezamos a analizar los datos cualita-

tivos y cuantitativos, nos dimos cuenta de que los datos urbanos y rurales se tendrían

que analizar separadamente. Así, acabamos con tamaños de muestra para campos rura-

les móviles de SR (N = 158), campos urbanos móviles de SR (N = 376) y educación

urbana de mujeres (N = 80) que están bien por debajo del tamaño de muestra deseado

de 500. Para los resultados urbanos, esto es algo en cierta forma irrelevante, dado que

aún con estos pequeños tamaños de muestra, se encontró que los tres servicios urbanos

eran utilizados por personas que tenían una probabilidad significativamente más alta

que la población en general de estar por debajo del tercer decil.

Datos de la encuesta de salida

Como la encuesta de salida se realizó en el mismo sitio donde el servicio de SEWA

Salud era ofrecido, los entrevistados pueden haber tergiversado su nivel de riqueza.

Sin embargo, reentrevistamos aproximadamente el 10% de todos los entrevistados,

tanto en áreas urbanas como rurales. Los puntajes de los índices de ES generados con

base en las reentrevistas, eran consistentes con los puntajes basados en las entrevistas

originales. Esto sugiere que no había errores grandes y sistemáticos en las respuestas

dadas durante la encuesta de salida.

Comparabilidad entre el estándar de referencia y los datosde la encuesta de salida

Los datos rurales de la EDS se recolectaron de áreas rurales a lo largo del estado de

Gujarat (19 distritos), mientras nuestros datos de la encuesta de salida se recolectaron

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en sólo dos distritos rurales. Igualmente, los datos rurales de Vimo SEWA representan

9 distritos. Se encontró que los usuarios rurales de los campos de SR y los receptores

de educación femenina no estaban entre los más pobres. Se podría preguntar si los

dos distritos donde el estudio se llevó a cabo, Ahmedabad y Anand-Kheda, son más

ricos que otros distritos rurales en el estado. Pero nuestra comparación de los distritos

del estudio con el estado entero (los 19 distritos cubiertos en la EDS 1998-99) no mostró

una diferencia significativa en los puntajes medios de ES y muy pocas diferencias

significativas sobre la base de variables individuales.

IMPLICACIONES

El estudio encontró que en la Ciudad de Ahmedabad, los servicios de SEWA Salud son

utilizados desproporcionadamente por los pobres (cuadro 9.3). Las diferencias entre

los tres servicios de salud urbanos estudiados no fueron estadísticamente significati-

vas. En las zonas rurales los servicios de salud de SEWA son utilizados por personas

que no difieren apreciablemente, en cuanto a posición socioeconómica, de la pobla-

ción en general. Los servicios de salud rurales no se focalizan efectivamente en aque-

llos por debajo del trigésimo percentil. En el caso de los campos rurales móviles de

SR, llegar a los más pobres puede ser entorpecido por el costo (o el costo percibido) de

los servicios en los campos de salud. Además, los pobres rurales pueden tener dificul-

tad para asistir a los campos rurales de salud y a las sesiones de educación de mujeres,

porque los horarios de estos servicios coinciden con horas de trabajo.

En su mayoría, los servicios urbanos parecen estar focalizándose efectivamente en

los pobres. Algunas probables razones para este éxito se pueden identificar:

• Los servicios, especialmente los campos móviles de SR y las sesiones de educa-

ción femenina, son ofrecidos “justo en la puerta de la gente”. En otras palabras,

SEWA Salud lleva los servicios a los pobres antes que tratar de traer los pobres a

los servicios.

• Los servicios son ofrecidos por (o por lo menos en parte por) los pobres mismos.

• Los servicios se combinan generalmente con esfuerzos por educar y movilizar

la comunidad. Por ejemplo, con anticipación a los campos móviles de SR, traba-

jadores de SEWA Salud van puerta a puerta, educando a las personas acerca del

servicio y motivándolos para utilizarlo.

• Los costos son bajos –ciertamente, en relación con el sector privado con ánimo

de lucro.

• SEWA es una entidad que las personas conocen y en la que confían.

Conforme SEWA Salud crece y evoluciona, se deben hacer esfuerzos para no alterar

ni perturbar las características que es probable que han contribuido al éxito para lle-

gar a los pobres.

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El estudio sugiere varios cambios que pueden ser hechos por SEWA Salud para

llegar mejor a los más pobres en la población objetivo, especialmente en áreas rurales.

El primero es programar los campos móviles de SR y las sesiones de educación sanita-

ria para adultos fuera de las horas normales de trabajo. El segundo es asegurarse de

que el costo de buscar atención (cuotas de inscripción y pagos por medicinas) en los

campos móviles de SR, no implican un impedimento para la consecución de acceso

entre los más pobres. SEWA Salud exceptúa ya la cuota de inscripción y el pago de la

medicina para los que parecen ser especialmente pobres –típicamente, unas pocas

mujeres en cada campo. Quizás estas exenciones se podrían otorgar más liberalmente

y de una manera más objetiva –por ejemplo, eximiendo a todos los que poseen una

tarjeta que les acredita como debajo de la línea de pobreza.

Probablemente hay otras, más amplias, razones que explican las dificultades para

llevar servicios a los pobres rurales. Estudios en otros departamentos de SEWA han

documentado discrepancias similares en la equidad de la utilización de los servicios

rurales contra los urbanos. Por ejemplo, los miembros rurales más pobres del esque-

ma de seguro de SEWA, Vimo SEWA, tiene tasas de reclamación más bajas que los me-

nos pobres. Las razones para este diferencial incluyen:

• Problemas de acceso geográfico, tanto a instalaciones de consulta externa como

a los trabajadores del nivel local de Vimo SEWA.

• Conexiones más débiles (menos frecuente y menos intensivo contacto) entre

miembros y representantes locales de Vimo SEWA en áreas rurales.

• Más débil capacidad entre los trabajadores del nivel local de Vimo SEWA en

áreas rurales.

Se debe recordar que el fracaso de un servicio para llegar a los más pobres de los

pobres rurales no necesariamente significa que el servicio ha fallado para llegar a los

pobres. Aun hogares que caen en los deciles más altos de los índices de ES áreas rura-

les deben ser considerados “menos pobres” antes que “ricos”. Comparados con sus

contrapartes urbanas, estos hogares rurales tienen menos en forma de reservas de

dinero efectivo, riqueza material y, por tanto, seguridad económica.

CUADRO 9.3

PORCENTAJE DE LOS USUARIOS DE TODOS LOS SERVICIOS EN LOS TRES DECILES MÁS POBRES

Servicio Urbano Rural

Campos de salud reproductiva 51,9 5,7–8,2

Detección y tratamiento de tuberculosis 47,4 8,5–16,4

Educación sobre salud femenina 47,5


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Más generalmente, nuestras conclusiones sugieren que la oferta de servicios a tra-

vés de un sindicato de base amplia, orientado al desarrollo, puede facilitar la oferta

equitativa de servicios de asistencia médica. El gobierno y los donantes pueden ayu-

dar a asegurar que las ONG establecidas con el interés de proporcionar servicios de

salud, tengan la capacidad y los recursos para hacerlo.

NOTAS

Este capítulo es una versión condensada de un estudio preparado para el Programa

Llegar a los pobres del Banco Mundial. El estudio completo está disponible por parte

de los autores a petición de los interesados.

Guía y supervisión para el estudio fueron proporcionadas por Mirai Chatterjee,

coordinador Seguridad Social de SEWA. Los autores agradecen al numeroso personal

y miembros de SEWA que contribuyeron al estudio. El siguiente personal de SEWA es-

tuvo implicado directamente en la recolección de datos, en el análisis, o en la captura:

supervisor, Jayshree Shinde; investigadores del nivel local, Bhartiben Parmar,

Chandrikaben Solanki, Niruben Makwana, Padmaben Anjaria, Rajeshwariben Bhatt

y Roshan Bhayani; captura de datos, Kinnari Sha, Smita Panchal; equipo de SEWA

Academy, Bijalben Rawal, Mitaben Parikh; equipo de video de SEWA, Arunaben Parmar,

Dakshaben Mehta, Darshanaben Parmar, Leelaben Dantani, Manjulaben Raval y

Neelamben Sha; y el equipo entero de SEWA Salud.

REFERENCIAS

Banco Mundial. 2003. Multi-country reports by HNP indicators on socioeconomic inequalities.Washington, DC. http://www.worldbank.org/poverty/health/data/statusind.htm

Henry, C., M. Sharma, C. Lapenu y M. Zeller. 2000. Assessing the relative poverty of microfinanceclients: A CGAP operational tool. Washington, DC: International Food Policy ResearchInstitute.

IICP (International Institute for Population Sciences) and ORC Macro. 2001. National family healthsurvey, 1998-99 (ENSF-2): Gujarat. Mumbai, IICP.

Mahal, A., J. Singh, F. Afridi, V. Lamba, A. Gumber y V. Selvaraju. 2000. Who benefits frompublic health spending in India? National Council of Applied Economic Research, NuevaDelhi.

Pachauri, S. 1994. Introduction and overview. In Reaching India’s poor: Nongovernmental approachesto community health, ed. S. Pachauri, 13-30. Nueva Delhi: SAGE Publications.

Peters, D. H., A. S. Yazbeck, R. R. Sharma, G. N. V. Ramana, L. H. Pritchett y A. Wagstaff. 2002.Better health systems for India’s poor: Findings, analysis, and options. Banco Mundial,Washington, DC. SEWA (Self-Employed Women’s Association). 1999. Self-EmployedWomen’s Association Annual report 1999. Ahmedabad, India: SEWA.

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CAPÍTULO 10

INDIA: EFECTOS DE EQUIDAD DE MEJORAS DE CALIDAD

SOBRE LA UTILIZACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD

Y LA SATISFACCIÓN DE LOS PACIENTES EN EL ESTADO

DE UTTAR PRADESH

David Peters, Krishna Rao y G. N. V. Ramana

1 En noviembre de 2000 Uttar Pradesh se dividió en dos estados, Uttar Pradesh y Uttaranchal. Este

análisis se centra sólo en datos del actual estado de Uttar Pradesh.

2 Otra estadística de Uttar Pradesh ilustra este atraso: el 42% de la población rural vive debajo del um-

bral de pobreza, el 70% de las mujeres es analfabeto y, según la Encuesta de Muestra Nacional de 1995/

96 (1998), la utilización de servicios públicos de salud es muy baja. Sólo 6% de los partos sucedió en

una instalación sanitaria; 0,4% de los residentes de Uttar Pradesh se hospitalizó en un hospital público

en un año (el 44% de todas las hospitalizaciones); y sólo se hicieron 60 visitas de paciente externo a una

instalación pública por 1.000 habitantes (el 6% de todas las visitas de paciente externo).

Durante el medio siglo pasado, India ha hecho mejoras sustanciales en sus resulta-dos de salud (Ramana, Sastry y Peters, 2002). Sin embargo, las condiciones de saludpara los mil millones de personas de India son todavía comparables a las de otrospaíses de bajos ingresos. La tasa de mortalidad infantil de India, por ejemplo, es 68muertes por 1.000 nacimientos vivos, comparada con 76 para el grupo de bajos ingre-sos (Banco Mundial, 2002). Uttar Pradesh, que, con su población de 170 millones depersonas, es el estado más populoso de India, se ha beneficiado poco de los avancesque se han hecho.1 Con una tasa de mortalidad infantil de 83 por 1.000 nacimientosvivos, Uttar Pradesh está en peores condiciones que el país promedio de bajos ingre-sos y es el estado de India de más bajo rango en términos de desarrollo humano.2

Las desigualdades socioeconómicas en la utilización de la asistencia médica y enlos resultados de salud son pronunciadas en India y aún más pronunciadas en UttarPradesh y estados vecinos. Esto sugiere que los pobres se han beneficiado menos quequienes están mejor, de los servicios de salud públicamente proporcionados (Gwatkiny otros, 2000; Mahal y otros, 2001; Peters y otros, 2002). Según los análisis, los indiosmás pobres utilizan los servicios de salud mucho menos que quienes están mejor. Ladistribución de días paciente, de tratamientos de consulta externa y de cuidado obs-tétrico en instalaciones públicas favorece a los quintiles de más alto gasto, aunque lavacunación y la atención prenatal y posnatal en las instalaciones públicas y los pro-gramas de extensión están mucho más uniformemente distribuidos. Las barreras fi-

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nancieras y la insatisfacción de los usuarios se sugieren como importantes razones depor qué los pobres evitan los servicios de salud.

Una respuesta importante de política a esta indeseable situación ha sido la demejorar la calidad de los servicios de salud ofrecidos en instalaciones públicas. Noobstante, no se sabe si estos esfuerzos beneficiarán a los pobres o si los no pobrescapturarán mejores servicios. La experiencia en probar la hipótesis de que esas mejo-ras de calidad beneficiarán a los pobres es limitada y un caso bien documentado su-giere que el proceso de prueba está lejos de ser sencillo. Victora y otros (2000) encontróque focalizar los servicios de salud infantil a los pobres aumentó dramáticamente susniveles de utilización y redujo las desigualdades. El efecto de estas intervenciones enla mortalidad y el estatus nutricional, sin embargo, fue sentido primero por aquellosde posición socioeconómica más alta y ayudó a los pobres sólo después de que losresultados de salud en los grupos que están mejor habían alcanzado un cierto um-bral. Este resultado llevó a los autores a postular “la hipótesis de la equidad inversa”:las intervenciones nuevas llevan a aumentos iniciales en las desigualdades en salud ylos descensos ocurren sólo en períodos posteriores, cuando los resultados de saludentre los grupos socioeconómicos bajos comienzan a mejorar.

Otra estrategia para elevar las tasas de utilización es hacer los servicios de saludmás sensibles al público mediante la búsqueda de mejorar la percepción que el públi-co tiene de ellos. En la literatura se han destacado varios determinantes de la percep-ción de los usuarios respecto de la calidad del servicio de salud. Éstos incluyen laconducta del proveedor (Haddad y Fournier, 1995; Aldana, Piechulek y Al-Sabir, 2001);el respeto por la privacidad (Aldana, Piechulek y Al-Sabir, 2001); los tiempos de espe-ra (Aldana, Piechulek y Al-Sabir, 2001); la disponibilidad de drogas (Haddad y Fournier,1995) y la competencia del personal (Haddad y Fournier, 1995). Evidencia sobreBangladesh (Andaleeb, 2000), la República Democrática del Congo, entonces llamadaZaire (Haddad y Fournier, 1995) y Níger (Chawla y Ellis, 2000) indica que la percep-ción del usuario sobre la calidad es un determinante importante de la utilización cuan-do las tarifas del usuario se aumentan. Poco se sabe, sin embargo, acerca de cómovarían las percepciones de los usuarios con su posición socioeconómica o si las mejo-ras en la calidad técnica mejoran las percepciones de la calidad a través de todos osólo algunos grupos socioeconómicos. Este estudio aborda estos asuntos analizandoel efecto de una intervención para la reforma de la salud en Uttar Pradesh sobre lasatisfacción de los pacientes y la utilización entre grupos socioeconómicos diferentes.

LA INTERVENCIÓN

El Proyecto de Desarrollo de Sistemas de Salud de Uttar Pradesh (Pdssup) es un pro-yecto de US$110 millones asistido por el Banco Mundial, diseñado para mejorar lacalidad y el acceso a los servicios de salud en el estado. Los componentes del proyecto

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183India: efectos de equidad de mejoras de calidad

incluyen una reforma de política, el desarrollo de la administración, el fortalecimien-to institucional y mejoramientos en acceso a la calidad de los servicios de salud. Des-de que el proyecto empezó en julio de 2000, una serie de actividades se ha lanzado,incluyendo capacitación de la administración, nuevas pautas de personal y procedi-mientos de asignación, iniciación de una política de exención de tarifas y otras refor-mas de financiamiento, provisión de drogas esenciales y rehabilitación y reparaciónde equipo e instalaciones (cuadro 10.1). Las reformas administrativa y financiera seaplicaron en todo el estado; las intervenciones en recursos físicos y humanos se apli-caron en sitios del proyecto localizados en las regiones más pobres del estado. Laselección de sitios del proyecto se basó en criterios de puntaje que incluyeron la con-dición de la infraestructura de salud e indicadores socioeconómicos del área.


El objetivo primario de este estudio es evaluar el impacto de las mejoras de calidadiniciadas bajo el Pdssup sobre la satisfacción de los pacientes y los niveles de utiliza-ción. De interés particular es si las intervenciones del proyecto llevaron a aumentosen la utilización del servicio y en la satisfacción por parte de grupos desfavorecidos –lospobres y las castas más bajas– y cómo estos grupos se comparan relativamente a gru-pos que están mejor.

METODOLOGÍA

Este estudio utiliza un diseño cuasi-experimental para investigar el impacto del Pdssupsobre la utilización y la satisfacción de los pacientes. Los calendarios del diseño y elmuestreo se ilustran en el gráfico 10.1. Antes del comienzo del proyecto, todos loshospitales de distrito (HD), los hospitales femeninos de distrito (HFD), los centros co-munitarios de salud (CCS), y centros de salud primaria (CSP) en Uttar Pradesh fueronvalorados según las condiciones de su infraestructura física, posiciones del personal,disponibilidad de drogas y equipo, tasas de utilización y características económicasde la comunidad. Las instalaciones con puntajes bajos eran elegibles para las inter-venciones del proyecto. Para los hospitales de distrito elegibles, se escogieron prime-ro los hospitales femeninos asociados del distrito. Del distrito de un HD escogido, seasignaron para las intervenciones del proyecto un centro comunitario de salud elegi-ble y por lo menos un centro de salud primaria elegible de la zona de captación esco-gida del CCS. Así, los hospitales femeninos de distrito, los centros comunitarios desalud y centros de salud primaria eran de los mismos distritos que los hospitales dedistrito seleccionados, pero no todos los centros comunitarios y centros de salud pri-maria en un distrito seleccionado estaban cubiertos por el proyecto. En total, 117 ins-talaciones en 28 distritos se cubrieron bajo el Pdssup: 28 hospitales de distrito, 25

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hospitales femeninos de distrito, 28 centros comunitarios de salud y 36 centros desalud primaria. La mayoría de las instalaciones del proyecto estaban en las regionesorientales y centrales más pobres de Uttar Pradesh.

En 1999, antes de que el proyecto empezara, se realizó un estudio de línea de basede la utilización del servicio y la satisfacción de los pacientes en las 117 instalacionesdel proyecto y en igual número de controles. Los hospitales de distrito de control seseleccionaron aleatoriamente de distritos no pertenecientes al proyecto. Los centroscomunitarios y de salud primaria de control se escogieron aleatoriamente de dentrode los mismos distritos que los centros comunitarios de salud y los centros de saludprimaria en la muestra del proyecto.

CUADRO 10.1

ACTIVIDADES DESARROLLADAS BAJO EL PROYECTO DE DESARROLLO DE SISTEMASDE SALUD DE UTTAR PRADESH, 2000-2002

Áreas de intervención Actividades específicas

Desarrollo administrativo • Ejercicios de motivación para todo el personal de la

administración, acentuando el desarrollo personal en liderazgo

y en excelencia en la oferta del servicio.

• Capacitación administrativa de todo el personal de la

administración.

Fortalecimiento de los recursos • Asignación del personal según normas nuevas de capacidad

humanos de la mano de obra, para reducir el exceso de personal en las

ciudades más grandes y el defecto de éste en áreas rurales.

• “Enfoque de día fijo” para la rotación del personal médico para

asegurar que sitios del proyecto con baja atención reciban

los servicios de especialistas.

Insumos físicos • Reparación, renovación y equipamiento de centros de salud

primaria a nivel de bloque (CSP, instalaciones de 6 camas que

proporcionan servicios de consulta externa), centros

comunitarios de salud (CCS, hospitales de 30 camas), hospitales

de distrito (HD, hospitales con 100 o más camas), y hospitales

femeninos de distrito asociados con HD. (La mayor parte de los

hospitales femeninos están en campus separados pero en la

misma ciudad que el hospital de distrito).

• Mayor suministro de drogas esenciales a los sitios del proyecto.

Reformas financieras • Iniciación de una política nueva de exención de tarifas al usuario

para poseedores de tarjeta de racionamiento (aquellos por

debajo del umbral de pobreza) y para servicios de salud

pública escogidos; revisión de las tarifas para aumentarlas;

y retención permitida de hasta el 50% de los ingresos en la

instalación.

Fuente: Documentos del proyecto Pdssup.

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Para la encuesta de seguimiento en 2003, fue remuestreado un subconjunto de 47instalaciones de la línea de base del proyecto e instalaciones de control. Las instalacio-nes del proyecto muestreadas en la línea de base se estratificaron en una de las cuatroregiones de Uttar Pradesh. De cada una, un hospital de distrito del proyecto y su hos-pital femenino asociado se seleccionaron aleatoriamente. En las regiones oriental ycentral, donde la mayor parte de los hospitales de distrito y hospitales femeninos dedistrito del proyecto se localizan, dos hospitales de distrito del proyecto y sus hospita-les femeninos de distrito asociados se seleccionaron aleatoriamente. Números simila-res de hospitales de distrito de control y sus hospitales femeninos asociados de distritose escogieron aleatoriamente en cada región del conjunto de instalaciones muestreadasen la línea de base. Las muestras finales incluyen 12 hospitales de distrito (6 del pro-yecto y 6 de control), 12 hospitales femeninos de distrito (6 del proyecto y 6 de con-trol), 12 centros comunitarios de salud (7 del proyecto y 5 de control) y 11 centros desalud primaria (6 del proyecto y 5 de control). El análisis utilizado en este documentose basa en estas 47 instalaciones para las que hay observaciones tanto en la línea debase como en el período de seguimiento.

GRÁFICO 10.1

DISEÑO DEL ESTUDIO Y MUESTRA, UTTAR PRADESH

Fuente: documentos del proyecto Pdssup.

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Los datos para este estudio se desprenden de una variedad de fuentes. Las dos másimportantes son las encuestas de evaluación del proyecto, que incluyen una encuestade línea de base en 1999 y una encuesta de seguimiento en 2003. Éstas se suplementa-ron con información de las Encuestas Nacionales de Salud Familiar (ENSF) de 1992-93y 1998-99 para Uttar Pradesh realizadas por el Instituto Internacional de Ciencias dela Población (IICP), Bombai. Los detalles de los métodos analíticos utilizados se descri-ben más adelante.

Recolección de datos

La información de la línea de base se recolectó en 1999-2000; la encuesta de segui-miento se llevó a cabo entre abril y septiembre de 2003. Diferentes firmas de encues-tas realizaron cada ronda del estudio, llevando a algunas inconsistencias en losmétodos. Para la encuesta de la línea de base, a los entrevistadores les fueron dadasmetas de 40 pacientes externos nuevos en los hospitales de distrito, 30 en los centroscomunitarios de salud y 20 en los centros de salud primaria. Para la encuesta de segui-miento, las metas eran de 60 pacientes externos en los hospitales de distrito, 30 en loscentros comunitarios de salud y 20 en los centros de salud primaria. En ambas en-cuestas los pacientes externos se muestrearon conforme dejaban las instalaciones desalud sobre la base de muestreo de conveniencia; el entrevistador seleccionaba pa-cientes sucesivos al terminar la entrevista previa. El número total de pacientesmuestreados es 1.660; la composición por el tipo de instalación se muestra en el cua-dro A10.1 del anexo. Las entrevistas de salida proporcionaron datos sobre el estatussocioeconómico y demográfico de los pacientes y sobre su satisfacción con los servi-cios de salud. Los datos provenientes de los registros de la instalación, recolectadospor los entrevistadores, incluían información sobre el número de visitas nuevas depacientes externos a la instalación en los meses anteriores. (Los pacientes que regresa-ban fueron excluidos de este análisis.) Los datos de la instalación fueron aprobadospor un funcionario de la instalación.

Diferentes cuestionarios se utilizaron para evaluar la satisfacción de los pacientesen las encuestas de línea de base seguimiento. Cada encuesta tenía una alta con-fiabilidad interna (α = 0,87 en la línea de base y 0,84 en seguimiento). En este capítu-lo, un punto común a las encuestas sobre la satisfacción general con la atención seutiliza para comparar las respuestas de la línea de base con las del período de segui-miento. A los pacientes se les pidió responder a la declaración “Usted está muy satis-fecho con la atención médica que está recibiendo”, y sus respuestas se registraron enuna escala de cinco puntos: (1) completamente en desacuerdo, (2) en desacuerdo, (3)neutral, (4) de acuerdo, o (5) completamente de acuerdo.

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Métodos analíticos

Se utilizaron dos indicadores de la posición socioeconómica: el quintil de riqueza depoblación del paciente y la posición de la casta. Los pacientes fueron asignados aquintiles de riqueza de la población sobre la base de su propiedad de activos, tal comose registró en el cuestionario de entrevista de salida. Primero, los activos de los hoga-res de los pacientes en las encuestas de línea de base seguimiento se hicieron compa-rables con los activos utilizados en la ENSF 1998-99 para Uttar Pradesh, que se derivade una muestra representativa de la población del estado. Se utilizaron conjuntosseparados de activos en las encuestas de línea de base y de seguimiento, aunque hayalguna superposición entre activos (cuadro A10.2 del anexo). Segundo, se utilizó unanálisis de componentes principales de los datos de activos de la ENSF para asignarpuntajes estandarizados de activos y puntos de corte para los quintiles de población,separadamente para las encuestas de línea de base y complementarias, siguiendo losmétodos descritos por Gwatkin y otros (2000) y Filmer y Pritchett (2001). Estos puntajesentonces fueron aplicados a la información de los activos del paciente proveniente delas encuestas de línea de base y complementarias. Los puntajes totales de activos paracada paciente se calcularon sumando los activos y las sumas se compararon con susrespectivos puntos de corte para los quintiles de la ENSF para Uttar Pradesh. A causadel amontonamiento extremo de los puntajes en la encuesta de la línea de base, losdos quintiles inferiores se combinaron en un grupo que comprende el 40% inferior,que se utilizó como el grupo de referencia para la comparación. Los dos quintilesinferiores de la población corresponden aproximadamente a la población por debajode la línea de pobreza. Los registros de las instalaciones no contienen informaciónsobre los antecedentes socioeconómicos de los pacientes. Por tanto, estimamos losniveles de utilización por grupo de riqueza utilizando la distribución de pacientesexternos nuevos muestreados en la línea de base y en las entrevistas de salida deseguimiento y aplicándolo al número promedio de pacientes externos nuevos vistosen la instalación a lo largo de períodos comparables de seis meses (julio a diciembre)en 2000 y 2002.

La casta es un indicador importante de la posición social en India, donde ha habi-do mucha evidencia de discriminación hacia las castas más bajas. En este estudio, losgrupos de casta más baja incluyen las castas listadas, las tribus listadas y otras castasatrasadas. Cualquiera que no pertenezca a estos tres grupos se clasificó como de castaalta. En el análisis, comparamos los resultados de interés para el grupo combinado depacientes de baja casta y los pacientes de casta alta.

Para estimar el efecto neto del proyecto, llevamos a cabo un análisis de diferenciade diferencias (DDD). Restamos el cambio de la línea de base al seguimiento en lasinstalaciones de control del cambio entre encuestas en las instalaciones del proyectotanto para la utilización como para los puntajes de satisfacción. Restando el cambioobservado en los sitios de control del cambio en los sitios del proyecto, da una estima-

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ción del cambio en la utilización (o la satisfacción) atribuible al proyecto y a otrosfactores variantes con el tiempo no pertenecientes al proyecto y específicos a las insta-laciones. Para examinar el efecto del proyecto sobre la distribución, comparamos losresultados para los grupos de riqueza más bajos y más altos, así como para los gruposde casta baja y casta alta. Además, estratificamos el análisis por el nivel de la instala-ción porque la distribución de recursos es a menudo diferente en hospitales y dispen-sarios. El puntaje de satisfacción se evaluó también usando regresión lineal múltiplepara valorar los efectos del proyecto sobre riqueza y casta al controlar por edad y sexodel paciente y tipo de instalación. Modelos logísticos ordinales de regresión dieronresultados semejantes. El modelo de regresión lineal utilizó la ecuación siguiente:

Yi = β

0 + β

1Ri + β

2Pi + β

3RP

i + β

QQ

i + β

Q1QR

i + β

Q2QP

i + β

Q3QRP

i + β

IIi +β

FFi + ε

i

donde Y es el puntaje general de satisfacción, yendo de 1 a 5; R es una variable índicepara la ronda de la encuesta (1 = seguimiento, 0 = línea de base); P es una variableíndice para el grupo del proyecto (1 = proyecto, 0 = control); RP es la interacción deR y P; y Q es un vector de variables índice que muestran el quintil de población al queel paciente pertenece. Hay dos variables que indexan en este vector índice: pacientesen el quintil medio y aquellos en los dos quintiles más altos. La categoría de referenciason los dos quintiles más bajos; QR es la interacción entre Q y R; QP es la interacciónentre Q y P; QRP es un vector que contiene interacciones en tres sentidos entre RP yQ; I es un vector de características individuales (edad, género y posición de casta); y Fes un vector del puntaje de evaluación de la instalación antes del proyecto.

Son de interés el coeficiente β3 y el vector de coeficientes β

Q3 de RP y el vector QRP;

β3 da la estimación de la diferencia de diferencias de la satisfacción de los pacientes

para aquellos en los dos quintiles más pobres. La combinación lineal de β3 y los coefi-

cientes en βQ3

da la diferencia de diferencias para aquellos en el quintil medio y en losdos quintiles menos pobres. Los coeficientes en β

Q3 estiman la diferencia en las esti-

maciones de la diferencia de diferencias entre el quintil medio, los dos quintiles me-nos pobres y los dos quintiles más pobres.

HALLAZGOS

Hubo dos hallazgos importantes:

• Utilización y distribución. El proyecto aumentó la utilización en todas las clasesde instalaciones de salud y tanto para los pobres como para los que están me-jor, pero los grupos más ricos tuvieron las ganancias más grandes.

• Satisfacción de los pacientes y distribución. La satisfacción de los pacientes mejoróen conjunto sólo en las instalaciones del proyecto de más bajo nivel, no en loshospitales. El grupo más rico mostró ganancias en satisfacción con cada tipo de

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instalación y las mejoras fueron significativamente más altas que para el grupomás pobre, que mostró ganancias positivas sólo en los centros comunitarios desalud.

Utilización y distribución

Las características de base de los pacientes entrevistados son semejantes con respectoa la distribución de edad y género en la línea de base; relativamente pequeños cam-bios se registraron en el período de seguimiento (cuadro A10.3 del anexo). Las carac-terísticas de base de las muestras en ambas encuestas son en general semejantes a lasde la población del estado.

El cuadro 10.2 muestra las visitas mensuales nuevas promedio de pacientes exter-nos para cada tipo de instalación de salud. Las visitas mensuales promedio por insta-lación fueron estimadas dividiendo las visitas nuevas promedio de pacientes externosen los últimos seis meses de 2000 y 2002 por el número de instalaciones en cada gru-po. Los datos indican un aumento consistente en el promedio de visitas mensuales depacientes externos a cada nivel de los sitios del proyecto. Entre tanto, las visitas pro-medio de pacientes externos disminuyeron entre la línea de base y el seguimiento entodas las instalaciones de control. La última columna en el cuadro 10.2 ilustra queentre las encuestas de línea de base y de seguimiento, el aumento en las visitas pro-medio de pacientes externos fue más alto en los sitios del proyecto que en los sitios decontrol a través de todos los tipos de instalación. Esto sugiere que la utilización gene-ral en cada tipo de instalación mejoró como resultado del proyecto.

El cuadro 10.3 muestra el número mensual promedio estimado de visitas nuevasde pacientes externos por instalación, en cada ronda de encuestas por grupo de ri-

CUADRO 10.2

VISITAS MENSUALES PROMEDIO NUEVAS DE PACIENTES EXTERNOS POR INSTALACIÓNEN LAS INSTALACIONES DEL PROYECTO Y LAS DE CONTROL, RONDAS DE LÍNEA DE BASEY DE SEGUIMIENTO, UTTAR PRADESH

Línea Diferencia Diferencia

de base Seguimiento entre seguimiento de diferencias

(julio-dic. 2000) (julio-dic. 2002) y línea de base (proyecto

menos

Tipo de instalación Proyecto Control Proyecto Control Proyecto Control control)

Hospital de distrito 9.486 7.534 9.795 7.202 309 –332 641

Hospital femenino de distrito 2.525 2.489 2.555 2.183 30 –306 336

Centro comunitario de salud 1.401 1.626 1.480 1.111 79 –515 594

Centro de salud primaria 801 729 1.200 628 399 –101 500

Todas las instalaciones

(promedio) 3.467 3.630 3.672 3.066 205 –564 769

Fuente: Pdssup 2003, encuesta de evaluación.

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queza y casta, basado en la distribución de los pacientes externos muestreados entre-vistados (ver cuadro A10.4 del anexo). El número estimado de visitas nuevas de pa-cientes externos para los dos quintiles inferiores (el 40% más pobre) aumentó entrelos períodos de la línea de base y de seguimiento en todos los tipos de instalación delproyecto y de control. Una tendencia semejante se ve para el 40% más alto en lasinstalaciones del proyecto, a excepción de los centros comunitarios de salud. Para lasinstalaciones de control en este grupo, el número de visitas nuevas de pacientes ex-ternos disminuyó consistentemente entre las dos rondas de encuestas.

CUADRO 10.3

DISTRIBUCIÓN DEL NÚMERO PROMEDIO MENSUAL DE VISITAS NUEVAS DE PACIENTES EXTERNOSPOR INSTALACIÓN POR GRUPO DE RIQUEZA Y CASTA, UTTAR PRADESH

Tipo deQuintil de riqueza Posición de casta

instalación 40% 20% 40% Casta Castay año Grupo inferior intermedio superior baja alta Total


2002 Proyecto 1.104 661 1.908 2.023 1.649 3.672

2000 Proyecto 575 982 1.910 1.652 1.815 3.467

2002 Control 1.002 542 1.521 1.588 1.478 3.066

2000 Control 575 804 2.251 1.800 1.830 3.630

Hospital de distrito

2002 Proyecto 2.144 1.270 6.380 4.712 5.083 9.795

2000 Proyecto 973 2.432 6.081 3.892 5.594 9.486

2002 Control 1.806 1.349 4.048 3.467 3.736 7.203

2000 Control 973 1.694 4.866 3.713 3.821 7.534

Hospital femenino de distrito

2002 Proyecto 475 363 1.717 1.201 1.354 2.555

2000 Proyecto 472 407 1.645 1.010 1.515 2.525

2002 Control 528 348 1.308 1.056 1.128 2.184

2000 Control 243 213 2.034 941 1.548 2.489

Centro comunitario de salud

2002 Proyecto 672 394 414 971 509 1.480

2000 Proyecto 274 480 647 746 655 1.401

2002 Control 541 188 383 653 458 1.111

2000 Control 368 476 782 798 828 1.626

Centro de salud primaria

2002 Proyecto 532 281 387 832 368 1.200

2000 Proyecto 156 313 332 475 326 801

2002 Control 317 116 195 378 250 628

2000 Control 175 257 297 500 230 729


Nota: Las visitas mensuales promedio de pacientes externos son las visitas nuevas promedio de pacientes externos por

mes por instalación entre julio y diciembre del año indicado.

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Los resultados para los miembros de las castas más bajas muestran un aumento enlas visitas nuevas de pacientes externos en los sitios del proyecto en cada tipo deinstalación. En las instalaciones de control, las visitas disminuyeron en cada nivel deinstalación excepto en hospitales femeninos. Para los miembros de las castas superio-res, las visitas nuevas de pacientes externos disminuyeron entre rondas de la encues-ta en todos los niveles de instalación del proyecto, excepto en centros de salud primaria.Tendencias similares se observan para las instalaciones de control.

El gráfico 10.2 resalta los efectos de la diferencia de diferencias, mostrando que conel tiempo las nuevas visitas de pacientes externos en los sitios del proyecto aumentaronmás que en los sitios de control, en todos los tipos de instalación para los dos quintilesmenos pobres. Esto sugiere que el Pdssup tuvo un impacto positivo en el número devisitas entre quienes están mejor. Para aquellos en los dos quintiles más pobres, losaumentos en el tiempo en las visitas nuevas de pacientes externos en los sitios del proyec-to han sido mayores que en los sitios de control para los hospitales de distrito, los centroscomunitarios de salud y los centros de salud primaria. Para los hospitales femeninos dedistrito, el aumento fue más grande para los sitios de control. Esto sugiere que el Pdssupha tenido un impacto en el aumento de las visitas nuevas de pacientes externos en todaclase de instalaciones, menos en los hospitales femeninos. Para cada tipo de instalación,sin embargo, la diferencia de diferencias en las visitas nuevas de pacientes externos parael 40% superior es más alta que para el 40% más bajo, indicando que los grupos másricos se beneficiaron más del proyecto de lo que lo hicieron los grupos más pobres.

GRÁFICO 10.2

DIFERENCIA DE DIFERENCIAS EN NUEVAS VISITAS MENSUALES PROMEDIO AL PROYECTOY A LAS INSTALACIONES DE SALUD DE CONTROL, PARA PACIENTES DE LOS GRUPOS DE MÁSBAJA Y MÁS ALTA RIQUEZA, UTTAR PRADESH


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Niveles de satisfacción de los pacientes y distribución

El cuadro 10.4 muestra que el proyecto tuvo un efecto significativo para aumentar lospuntajes de satisfacción de los pacientes en los centros comunitarios y de salud pri-maria, pero no en los hospitales. La dirección del cambio para las instalaciones de lossitios de control fue negativa para todos los niveles.

La desagregación de los niveles de satisfacción según el grupo de riqueza y casta(cuadro 10.5) muestra que los cambios negativos más grandes se dieron entre los pa-cientes del 40% más bajo y en los hospitales de distrito. Los cambios entre miembrosde las castas más bajas aparecen menos pronunciados.

Se utilizó regresión lineal múltiple para examinar la diferencia de diferencias entrelos sitios del proyecto y los de control para los diferentes grupos de riqueza. Los as-pectos llamativos se muestran en el gráfico 10.3; los resultados detallados se presen-tan en el cuadro 10.5 del anexo. Los resultados de la DDD indican que para los pacientesen el 40% más rico de la población, el proyecto tuvo un impacto significativo en mejo-rar la satisfacción general (valor p = 0,01), en particular en los centros comunitarios desalud (valor p = 0,001) y en los centros de salud primaria (valor p = 0,01). Entre lospacientes en el 40% más pobre de la población, el cambio en la DDD fue positivo sóloen los centros comunitarios de salud, aunque no fuera apreciablemente diferente decero en ningún tipo de instalación. Contrastando los cambios relativos en la DDD parapacientes en el 40% más rico y el 40% más pobre, hubo mejoras significativamentemás grandes en la satisfacción general (DDD = 0,40, valor p = 0,04), así como en loscentros de salud primaria (DDD = 0,93, valor p = 0,03). En estos modelos, la casta notuvo un efecto significativo, sugiriendo que la riqueza influye la satisfacción más quela casta.

CUADRO 10.4

PUNTAJES PROMEDIO DE SATISFACCIÓN DE LOS CLIENTES POR RONDA DE ENCUESTAY TIPO DE INSTALACIÓN, UTTAR PRADESH

Tipo de instalación

Hospital Centro CentroRonda de Hospital femenino comunitario de saludencuesta Grupo Todos de distrito de distrito de salud primaria

2003 Proyecto 3,92 3,76 3,89 4,08 4,22

1999 Proyecto 4,01 3,94 4,15 3,85 4,20

2003 Control 3,88 3,88 3,97 3,81 3,79

1999 Control 4,10 3,94 4,20 4,22 4,17

Diferencia de diferencias 0,13 –0,12 –0,03 0,64** 0,40*

Fuente: Encuestas de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup.

* Significativo al p <0,05.

** Significativo al p <0,01.

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LIMITACIONES DEL ESTUDIO

Varias limitaciones surgen de los métodos de muestreo y medición. El estudio no fueun experimento puro porque las instalaciones de la intervención no se asignaronaleatoriamente y los mismos pacientes no fueron entrevistados en la línea de base yen el seguimiento. La mejor manera de limitar cualquier sesgo potencial era escogerlas instalaciones de control aleatoriamente, hacer concurrentes las mediciones de an-tes y después y controlar por diferencias sistemáticas potenciales en las característicasde la instalación y los pacientes en el análisis multivariado. La evaluación de la distri-bución socioeconómica de la utilización se basó en los activos de los pacientes

CUADRO 10.5

PUNTAJES PROMEDIO DE SATISFACCIÓN POR GRUPO DE RIQUEZA Y CASTA PARA SITIOSDEL PROYECTO Y DE CONTROL EN LA LÍNEA DE BASE Y SEGUIMIENTO, UTTAR PRADESH

Tipo deQuintil de riqueza Posición de casta

instalación 40% 20% 40% Casta Castay año Grupo inferior intermedio superior baja alta Total


2003 Proyecto 3,98 3,88 3,90 3,94 3,90 3,92

1999 Proyecto 4,23 4,04 3,93 4,02 4,01 4,01

2003 Control 3,98 3,77 3,85 3,89 3,86 3,88

1999 Control 4,08 4,06 4,13 4,09 4,12 4,10


2003 Proyecto 3,86 3,52 3,77 3,72 3,79 3,76

1999 Proyecto 4,45 4,04 3,82 3,99 3,91 3,94

2003 Control 3,94 3,89 3,86 3,87 3,89 3,88

1999 Control 3,93 3,98 3,93 3,94 3,93 3,94


2003 Proyecto 4,24 3,88 3,79 4,00 3,78 3,89

1999 Proyecto 4,17 4,20 4,13 4,13 4,16 4,15

2003 Control 4,23 3,97 3,86 4,06 3,88 3,97

1999 Control 4,06 4,07 4,23 4,06 4,28 4,20


2003 Proyecto 4,00 3,93 4,34 4,08 4,08 4,08

1999 Proyecto 4,08 3,92 3,69 3,82 3,88 3,85

2003 Control 3,86 3,44 3,92 3,80 3,82 3,81

1999 Control 4,33 4,00 4,29 4,27 4,17 4,22


2003 Proyecto 3,98 4,50 4,35 4,11 4,42 4,22

1999 Proyecto 4,33 4,13 4,20 4,22 4,16 4,20

2003 Control 4,00 3,47 3,63 3,82 3,73 3,79

1999 Control 4,00 4,21 4,23 4,19 4,12 4,17


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muestreados en las rondas de línea de base y seguimiento, que, de nuevo, no fueronmuestras aleatorias. No hay, sin embargo, ninguna razón para creer que los pacientesfueron muestreados diferentemente en los sitios del proyecto y en los de control,limitando cualquier sesgo que pudiera haber sido introducido. Otro sesgo potenciales que en ambas rondas los pacientes fueron entrevistados en las instalaciones conrespecto a su satisfacción (aunque después de finalizar la visita), lo que puede sesgarlos resultados hacia arriba. Pero el efecto no debe ser diferente entre los sitios delproyecto y de control en la línea de base y en el seguimiento, luego las medidas de ladiferencia de diferencias aún deben ser válidas. Las estimaciones de los promediosmensuales de las visitas de pacientes externos contenían datos que estaban incomple-tos, especialmente en el caso de los centros de salud primaria. Aunque los sitios delproyecto y de control para las visitas de pacientes externos fueran apareados por dis-trito, esta pequeña muestra puede no producir estimaciones robustas.

Las inconsistencias entre las encuestas de línea de base y de seguimiento añadie-ron a las limitaciones porque a) redujeron el número de instalaciones que se podrían

GRÁFICO 10.3

DIFERENCIA DE DIFERENCIAS EN LOS PUNTAJES PROMEDIO DE SATISFACCIÓN DE LOS PACIENTESDEL PROYECTO Y DE LAS INSTALACIONES DE SALUD DE CONTROL, POR GRUPO DE RIQUEZA,UTTAR PRADESH

Fuente: Encuesta de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup.

Nota: Las cifras en paréntesis son los valores p de las estimaciones de la diferencia de la diferencia (DDD). Las cifras

encima de las barras prueban si las estimaciones de la DDD son diferentes de cero. Las cifras debajo de las barras

muestran la estimación puntual de la diferencia de la estimación de la DDD entre los grupos del 40% más bajo y el 40%

más alto de riqueza.

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comparar y el número de activos que se podrían utilizar para evaluar los grupos deriqueza y b) cambiaron el instrumento que se utilizó para valorar la satisfacción de lospacientes. No pudimos encontrar un sesgo sistemático en los datos, pero creemos queel efecto neto de estos cambios es un aumento aleatorio en la magnitud del error ennuestras mediciones. Esto aumenta la probabilidad de ser incapaz de detectar efectosadicionales del proyecto sobre la satisfacción en las instalaciones de más alto nivel ypara los grupos de más baja riqueza. Esto no cambia las conclusiones principales en elsentido de que la utilización aumentó para todos los grupos, especialmente los másricos, y que la satisfacción con los servicios aumentó en los centros comunitarios y desalud primaria y más consistentemente para los grupos más ricos que para los pobres.

Finalmente, se debe tener cuidado al interpretar los puntajes de satisfacción de lospacientes. Diferencias en percepciones pueden no reflejar verdaderas diferencias enla calidad. Por ejemplo, no es claro si los grupos socioeconómicos más pobres expre-san niveles más altos de satisfacción porque la calidad de los servicios que ellos reci-ben es mejor o porque ellos tienen expectativas más bajas.

IMPLICACIONES

Estos resultados sugieren que un proyecto para mejorar la calidad de la atención pue-de tener impactos positivos en la utilización y en la satisfacción de los pacientes. Losefectos del proyecto en ambos fueron mayores en instalaciones de más bajo nivel queen hospitales de distrito. Esto podría ser porque la implementación del proyecto fuemás rápida y menos disruptiva a niveles más bajos o porque la focalización (esto es, laselección de los sitios a ser mejorados) es más efectiva en los niveles periféricos. Lasinstalaciones de más bajo nivel pueden haber sido más disfuncionales durante variosaños, de forma que cualquier mejora pequeña tuviera un efecto significativo en laspercepciones de los usuarios.

El proyecto mejoró los niveles absolutos de utilización entre el 40% más pobre dela población. Las ganancias fueron más grandes en los niveles más bajos de atención(los centros comunitarios y de salud primaria), aunque los cambios absolutos en utili-zación fueran más grandes en los hospitales de distrito. La utilización por el grupomás rico, sin embargo, aumentó en números aún más grandes en toda clase de insta-laciones y más notablemente en las instalaciones de más alto nivel (hospitales de dis-trito y hospitales femeninos de distrito). Esto apoya la hipótesis de que los gruposmás ricos son los primeros en beneficiarse cuando se hacen mejoras en general.

Los resultados de satisfacción de los pacientes fueron semejantes a los resultadosde utilización en que los grupos más ricos consistentemente se beneficiaron más quelos grupos de más baja riqueza. Pero las relaciones entre satisfacción y utilización noeran paralelas, ya que la satisfacción de los pacientes realmente disminuyó para elgrupo más bajo, especialmente en hospitales de distrito. El descenso puede ser expli-

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cado por la disrupción a menudo implicada en la implementación de las mejoras físi-cas, pero señala hacia otra precaución: se debe prestar más atención a las percepcio-nes de los pacientes, o los aumentos en utilización pueden no ser sostenibles. Lasganancias en satisfacción en los dos primeros quintiles pueden explicar en parte porqué ellos tuvieron aumentos más altos de la utilización que los pacientes del 40% máspobre de la población. Aunque esté justificado un estudio adicional sobre el papel dela satisfacción de los pacientes, las conclusiones sugieren que se debe hacer más énfa-sis en tratar explícitamente de satisfacer las demandas de los pacientes pobres. Puedeser necesario organizar la asistencia médica alrededor de las preocupaciones de lospacientes, especialmente de aquellos que tienen menos acceso a la atención, para lle-var los servicios de salud a los pobres.

En conclusión, el estudio demuestra que proyectos de base amplia para mejorar lacalidad de la atención pueden tener un impacto positivo en la utilización y la satisfac-ción de los pacientes. La relación entre utilización, satisfacción y grupos vulnerableses compleja, sugiriendo que proyectos generales de reforma pueden tener efectosmenos predecibles en los pobres. Aunque los pobres se beneficiaron del proyecto, lasganancias fueron mayores para los grupos más ricos, apoyando la hipótesis de la equi-dad inversa (Victora y otros, 2000) de que las intervenciones tienden a aumentar ini-cialmente las desigualdades en la salud.

ANEXO

CUADRO A10.1

DISTRIBUCIÓN DE PACIENTES EXTERNOS NUEVOS MUESTREADOS PARA LAS ENCUESTASDE LÍNEA DE BASE Y DE SEGUIMIENTO, UTTAR PRADESH(Número de pacientes)

Línea de base Seguimiento

Tipo de instalación Proyecto Control Total Proyecto Control Total

Hospital de distrito 195 209 404 369 347 716

Hospital femenino de distrito 155 164 319 183 182 365

Centro comunitario de salud 184 106 290 218 148 366

Centro de salud primaria 123 108 231 110 103 213

Todas las instalaciones 657 587 1.244 880 780 1.660

Fuente: Encuesta de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup.

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CUADRO A10.2

DISTRIBUCIÓN PORCENTUAL DE ACTIVOS DE LOS HOGARES, MUESTRAS DE UTTAR PRADESH(Porcentaje)

UttarLínea de base 1999 Seguimiento 2003Pradesh

Activo Proyecto Control Total Proyecto Control Total 1998-99a

Cualquier inodoro 40 43 41 38 38 38 26

Electricidad 29 35 32 50 48 49 36

Cocina con gas 17 21 19 27 24 25 12

Pucca de casa 36 44 40 31 32 32 24

Semipucca de casa 30 29 29 32 30 31 31

Televisión 19 25 22 39 37 38 21

Tierra agrícola 61 56 59 – – – 65

Ganado 54 61 57 – – – 64

Tubería de agua privada – – – 20 17 18 10

Tubería pública de agua – – – 5 7 6 2

Bomba de mano, privada – – – 35 35 35 46

Bomba de mano, pública – – – 27 28 27 29

Pozo, privado – – – 3 3 3 4

Pozo, público – – – 10 10 10 10

Iluminación, electricidad – – – 50 48 49 36

Iluminación, querosene – – – 49 52 50 64

Iluminación, aceite – – – 0 0 0 0

Motocicleta – – – 24 22 23 8

Bicicleta – – – 86 82 84 65

Radio – – – 47 46 47 31

Ventilador – – – 46 44 45 33

Máquina de coser – – – 29 27 28 23

Fuentes: Encuesta de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup; IICP y ORC Macro (2000).

a. Datos de la Encuesta Nacional de Salud Familiar 1998-99 (ENSF-2).

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CUADRO A10.3

CARACTERÍSTICAS DE BASE DE TODOS LOS PACIENTES EXTERNOSEN LAS ENCUESTAS DE LÍNEA DE BASE Y DE SEGUIMIENTO, UTTAR PRADESH

UttarLínea de base 1999 Seguimiento 2003

PradeshaVariable Proyecto Control Total Proyecto Control Total

Número de instalaciones 25 22 47 25 22 47 n.a.

Número de pacientes 657 587 1.244 880 780 1.660 n.a.

Edad (años) 25,24 26,24 25,71 28,46 29,12 28,77 n.a.

(17,61) (17,35) (17,48) (16,89) (17,44) (17,15)

Masculino (porcentaje) 50 47 48 50 47 49 51

Urbano (porcentaje) – – – 34 36 35 20

Casta listada (porcentaje) 19 18 19 22 19 21 21

Tribu listada (porcentaje) 2 2 2 0 0,38 0,18 2

Otra casta inferior (porcentaje) 27 30 28 33 32 33 30

Casta alta (porcentaje) 52 50 52 46 48 47 41

Puntaje de activos 0,37 0,63 0,49 1,15 0,96 1,06 n.a.

del paciente (1,64) (1,84) (1,74) (2,80) (2,79) (2,79)

Puntaje de ordenamiento

de la instalación en la línea 11,27 9,18 10,34

de base (1,32) (2,70) (2,30)

Fuentes: Encuesta de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup; IICP y ORC Macro (2000).

n.a. No aplica

a. Datos de la Encuesta Nacional de Salud Familiar 1998-99 (ENSF-2).

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CUADRO A10.4

DISTRIBUCIÓN DE PACIENTES EXTERNOS NUEVOS MUESTREADOS, POR GRUPO DE RIQUEZAY CASTA EN LAS INSTALACIONES DEL PROYECTO Y EN LAS DE CONTROL EN LA LÍNEADE BASE (1999) Y EN EL SEGUIMIENTO (2003), UTTAR PRADESH(Porcentaje)

Tipo deQuintil de riquezaa Posición de casta Tamaño

instalación 40% 20% 40% Casta Casta dey año Grupo inferior intermedio superior Total baja alta Total muestra


2003 Proyecto 30 18 52 100 55 45 100 895

1999 Proyecto 17 28 55 100 48 52 100 657

2003 Control 33 18 50 100 52 48 100 780

1999 Control 16 22 62 100 50 50 100 587


2003 Proyecto 22 13 65 100 48 52 100 370

1999 Proyecto 10 26 64 100 41 59 100 195

2003 Control 25 19 56 100 48 52 100 347

1999 Control 13 22 65 100 49 51 100 209


2003 Proyecto 19 14 67 100 47 53 100 183

1999 Proyecto 19 16 65 100 40 60 100 155

2003 Control 24 16 60 100 48 52 100 182

1999 Control 10 9 82 100 38 62 100 164


2003 Proyecto 45 27 28 100 66 34 100 218

1999 Proyecto 20 34 46 100 53 47 100 184

2003 Control 49 17 34 100 59 41 100 148

1999 Control 23 29 48 100 49 51 100 106


2003 Proyecto 44 23 32 100 69 31 100 124

1999 Proyecto 20 39 41 100 59 41 100 123

2003 Control 50 18 31 100 60 40 100 103

1999 Control 24 35 41 100 69 31 100 108

Fuente: Encuesta de línea de base y encuesta de evaluación de 2003 del Pdssup, anexo 4.

a. Quintiles basados en estimaciones a nivel de la población (IICP y ORC Macro 2000).

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A10.5

MÚLTIPLES M

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LINEAL PARA PUNTAJES DE SATISFACCIÓN

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NOTA

Damos gracias a Davidson Gwatkin, Abdo Yazbeck y Adam Wagstaff por su ayuda y consejoinapreciables. Queremos también reconocer la ayuda de la Academia de Estudios de Adminis-tración (AMS, por su sigla en inglés), Lucknow, India, que facilitó la recolección de datos. Nues-tro agradecimiento va también para la unidad de administración de Desarrollo de Sistemas de

Salud de Uttar Pradesh, Lucknow, por toda su ayuda durante la recolección de datos.

REFERENCIAS

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Aldana, J. M., H. Piechulek y A. Al-Sabir. 2001. Client satisfaction and quality of care in ruralBangladesh. Bulletin of the World Health Organization 79(6): 512-17.

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Gwatkin, Davidson, Shea Rutstein, Kiersten Johnson, Rohini Pande y Adam Wagstaff. 2000.Socio-economic differences in health, nutrition and population– 45 countries. Departa-mento de Salud, Nutrición y Población, Banco Mundial, Washington, DC. http://w e b . w o r l d b a n k . o r g / W B S I T E / E X T E R N A L / T O P I C S / E X T H E A LT H N UTRITIONANDPOPULATION/EXTPAH/0, ,content-MDK:20216957~menuPK:400482~pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:400476,00.html.

Haddad, S. y P. Fournier. 1995. Quality, cost and utilization of health services in developingcountries: A longitudinal study in Zaire. Social Science and Medicine 40(6): 743-53.

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Mahal, A., J. Singh, F. Afridi, V. Lamba, A. Gumber y V. Selvaraju. 2001. Who benefits frompublic spending in India? National Council of Applied Economic Research, Nueva Delhi.

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Ramana, G. N. V., J. G. Sastry y D. H. Peters. 2002. Health transition in India: Issues and challenges.National Medical Journal of India 15: 37-42.

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CAPÍTULO 11

NEPAL: EL IMPACTO DISTRIBUTIVO DE ENFOQUES

PARTICIPATIVOS EN LA SALUD REPRODUCTIVA PARA

JÓVENES DESFAVORECIDOS

Anju Malhotra, Sanyukta Mathur, Rohini Pande y Eva Roca

Este capítulo presenta conclusiones de un estudio basado en la comunidad, que exa-mina la efectividad de los enfoques participativos para mejorar los servicios y los re-sultados para la salud reproductiva de los jóvenes en Nepal. El estudio fue motivadopor el deseo de probar el impacto de los enfoques participativos para mejorar la saludreproductiva de los jóvenes. Se escogió Nepal porque las necesidades de saludreproductiva de la juventud son especialmente apremiantes allí y poco se ha hechopara satisfacerlas.

CONTEXTO Y PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

Las conclusiones se basan en análisis de nivel micro de datos primarios, cuantitativosy cualitativos, recolectados para evaluar un estudio de intervención realizado de 2001a 2003. En este estudio examinamos si principios clave sostenidos por profesionalesdel desarrollo para hacer que los servicios funcionen para los pobres pueden ser efec-tivamente operacionalizados mediante intervenciones programáticas pequeñas ba-sadas en la comunidad. En particular, nuestro estudio procura establecer si programasparticipativos de intervención pueden aumentar el empoderamiento y la responsabi-lidad ante las poblaciones pobres y desaventajadas. Mediante la ampliación de la vozde los clientes y el incremento de la elección, ¿actúan tales programas como mecanis-mos críticos para mejorar la accesibilidad a los servicios y los resultados de salud paralos desfavorecidos?

El estudio se concentró en la salud reproductiva de los jóvenes como el resultadode interés por varias razones importantes. Para la política y programación de saludreproductiva, una concentración en la juventud es crítica porque en la adolescenciaes cuando la mayoría de los hombres y mujeres experimentan las transiciones clavede iniciar la sexualidad, entrar al matrimonio y empezar la maternidad. Sin embargo,la mayoría de las personas jóvenes se embarcan en esta etapa de la vida con informa-ción insuficiente acerca de la salud sexual y reproductiva, inadecuados apoyo y guía

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por parte de los adultos y acceso limitado a recursos de asistencia médica. La juven-tud misma es una desventaja para conseguir acceso a información y servicios de sa-lud reproductiva. En la mayoría de países a los jóvenes les son negados los serviciosde salud reproductiva en formas críticas que no aplican a grupos de mayor edad, mása menudo a causa de suposiciones y juicios sociales y morales con respecto a la sexua-lidad de la juventud y las necesidades de atención (Mathur, Malhotra y Mehta, 2001).Esto tiende a ser válido aun en países donde muchos adolescentes se casan o están enunión libre y por tanto en alto riesgo de embarazos no deseados o enfermedad(Senderowitz, 1999).

La falta de acceso a servicios de salud reproductiva entre los jóvenes es un asuntode alguna urgencia. Demográficamente, el mundo tiene ahora la más grande genera-ción de jóvenes de todos los tiempos –más de mil millones de jóvenes entre los 10 y19 años– y el 84% de ellos vive en países en desarrollo (FPNU, 2004). Más que encualquier otro tiempo en la historia, la salud, capacidades y acciones de los adolescen-tes, definirán no sólo sus propios resultados de vida sino también el futuro de sussociedades.

Nuestro estudio fue motivado por el deseo de examinar el impacto de enfoquesparticipativos para mejorar la salud reproductiva de los jóvenes. En el campo de laprogramación para el desarrollo, los programas participativos y basados en la comu-nidad se han recomendado como más efectivos que los enfoques tradicionales. Éstosinvolucran a los beneficiarios en el diseño del programa, en la implementación y en laevaluación, sirviendo así como medios de empoderamiento de las comunidades, crean-do apropiación de las intervenciones y fomentando la responsabilidad ante los clien-tes pobres (Banco Mundial, 2004). El empoderamiento y la rendición de cuentas puedenmejorar la oferta del servicio a través de amplificar la voz de los clientes y ensancharsus posibilidades de elección. En un nivel macro, el mayor poder de los clientes pue-de reforzar la rendición de cuentas en la relación entre los pobres y los proveedores,entre los pobres y los diseñadores de política y entre los diseñadores de política y losproveedores (Banco Mundial, 2004).

Este proceso debe trabajar también a nivel micro de la comunidad. Por ejemplo,miembros de la comunidad bien informados, movilizados y organizados pueden ejer-cer poder mediante la contribución de recursos financieros y la coproducción de ser-vicios de salud. Con respecto a la salud reproductiva de los jóvenes, el autocuidado esun tipo particularmente vital de la coproducción del servicio porque la información yel apoyo social son medios importantes para promover prácticas como el sexo seguro,el uso de anticonceptivos y el cuidado prenatal. Los procesos participativos aumen-tan la concientización y el compartir la información. La mejor información, a su vez,puede llevar al cambio en las conductas de autocuidado, a expandir el poder del con-sumidor y al uso de mecanismos de queja y reparación. Para la salud reproductiva delos jóvenes en particular, el compartir información es crítico para aumentar el conoci-

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205Nepal: el impacto distributivo de enfoques participativos en salud

miento de la comunidad acerca de barreras clave por el lado de la demanda, inclu-yendo restricciones de actitud, normativas e institucionales, como el casamiento tem-prano, la preferencia por hijos del sexo masculino y dobles estándares sexuales(Mensch, Bruce y Greene, 1998; Norman, 2001).

Los programas participativos pueden reforzar el poder de los clientes en su tratocon los proveedores de servicios clínicos. La disponibilidad de acceso y la calidad delos servicios pueden mejorar debido a que los clientes que toman parte activamenteen la toma de decisiones es más probable que estén motivados y sean capaces devigilar y ejercer presión sobre los proveedores por mejores servicios, que los clientesque no lo hacen. Los programas participativos basados en la comunidad puedenempoderar a los ciudadanos desfavorecidos mediante la provisión de acceso a la in-formación y a cuerpos de toma de decisiones y aumentando su habilidad de construircoaliciones, influir el proceso político y la asignación de recursos, y establecer meca-nismos de control y rendición de cuentas (Cornwall y Gaventa, 2001). Además de losasuntos de coproducción mencionados, los adolescentes a quienes se aproxima deuna manera consultiva e inclusiva tienen mayor probabilidad de aumentar su base deconocimiento, pensamiento crítico y habilidades de toma de decisiones en asuntosíntimos relacionados con la salud sexual y reproductiva (McCauley y Salter, 1995;Senderowitz, 1998).

Por todas estas razones, los programas participativos de nivel micro, basados en lacomunidad, tienen un enorme potencial para influir la relación entre jóvenesdesfavorecidos y proveedores de servicios, así como entre jóvenes desfavorecidosy diseñadores de política. A la fecha, sin embargo, no se han realizado evaluacio-nes completas sobre la efectividad de un proceso participativo a nivel de la comu-nidad para implementar programas de salud reproductiva en adolescentes enpaíses en desarrollo y, en particular, para llegar a jóvenes pobres y de otro mododesfavorecidos. Nuestro estudio ofrece tal evaluación, enfocándose en un programaen Nepal.

Escogimos Nepal para nuestro estudio porque las necesidades de saludreproductiva de la juventud son especialmente apremiantes. A pesar de una granpoblación de jóvenes y resultados crónicamente pobres en varios indicadores de sa-lud reproductiva entre los jóvenes, este asunto ha recibido una limitada atenciónprogramática y de política.

El casamiento temprano, un fuerte predictor del riesgo reproductivo, es casi uni-versal en Nepal: las chicas se casan a una edad promedio de 16 años y el 52% empiezala maternidad a una edad de 20. Sólo 55% de las mujeres menores de 20 años quehabía dado a luz, reportó haber recibido asistencia prenatal, el 14% de los nacimien-tos fue asistido por personal entrenado y sólo 9% de los partos sucedió en una insta-lación de salud. Menos del 7% de mujeres casadas en el grupo de edad 15-19, informóutilizar cualquier método de contracepción y sólo el 4% reportó un método moderno.

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Las mujeres rurales en Nepal, que son típicamente más pobres que sus contrapartesurbanas, se casan e inician la maternidad dos a tres años más temprano, en promedio,que las mujeres urbanas y tienen una probabilidad ocho veces menor de utilizar losservicios prenatales y de dar a luz en una instalación de salud (Nepal, Ministerio deSalud y otros, 2002).

DISEÑO DEL ESTUDIO

En el Proyecto Nepal Adolescente (PNA) empleamos un diseño de estudiocuasiexperimental de referencia y control, para implementar y probar la eficacia deun enfoque participativo, basado en la comunidad, centrado en el cliente, orientado amejorar la salud sexual y reproductiva de adolescentes en Nepal rural y urbano. Elproyecto de cinco años se realizó de 1998 a 2003 como una colaboración entre unaorganización internacional de oferta del servicio (EngenderHealth), una organiza-ción internacional de investigación (el Centro Internacional para la Investigación enMujeres) y dos organizaciones ONG nepalíes, New Era Ltd., y BP Memorial HealthFoundation. El proyecto se realizó en dos sitios de estudio, uno urbano y uno rural, ydos sitios de control, uno urbano y uno rural. Se utilizaron metodologías y técnicasparticipativas durante la investigación, evaluación de necesidades, diseño de la inter-vención, implementación y fases de control y evaluación en los dos sitios del estudio.Elementos más tradicionales de investigación de salud reproductiva, diseño e inter-vención, se aplicaron en los dos sitios de control. El período general de la interven-ción osciló de 12 a 24 meses; el primer conjunto de intervenciones empezó ennoviembre de 2000 y el último conjunto terminó en marzo de 2003.

Las áreas rurales y urbanas se escogieron para permitir una diferenciación clara eninfraestructura, opciones del servicio, niveles de desarrollo económico y nivel de vida.1

En otras palabras, la diferencia rural-urbana en la selección de los sitios se pensó en símisma para capturar desventajas estructurales, así como diferenciales de riqueza. Acausa de los requisitos del diseño de la intervención, necesitábamos también escoger

1 Los dos sitios rurales, localizado en El Terai, en los distritos Nawalparasi y Kawasoti cerca de la fronteracon India, están cerca de 80 kilómetros aparte y tienen alrededor de 200 hogares cada uno. Fueronescogidos porque cada uno tiene un instituto de enseñanza secundaria, una gama de proveedores deservicios de salud, acceso a una carretera principal, acceso a electricidad y por lo menos una ONGtrabajando. Representan así la aldea nepalí más desarrollada. Las comunidades en el área urbana fue-ron definidas como vecindarios extendidos en un área geográfica específica con instalaciones compar-tidas para servicios de educación, comercio y sociales y una estructura de gobernabilidad como barriodentro de una aldea más grande. Las dos comunidades urbanas seleccionadas, localizadas en cerca de20 kilómetros a la redonda y con cerca de 300 hogares cada una, fueron extraídas de suburbios de clasemedia en las afueras de Katmandu. Satisfacen los criterios básicos descritos y tenían también unainfraestructura más desarrollada y una gama más amplia de opciones de transporte, educación, em-pleo, servicios de salud y entretenimiento.

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comunidades que fueran fácilmente accesibles por carretera y que tuvieran ya insti-tuciones como un instituto de enseñanza secundaria y un puesto de salud. Así, lascomunidades incluidas en este estudio están más desarrolladas que el típico lugarnepalí, rural o urbano. Las comunidades escogidas fueron asignadas aleatoriamentecomo de referencia o de control.

Los sitios de referencia y de control fueron diferenciados por los métodos deimplementación y por los elementos incluidos. En comparación con los sitios decontrol, los esfuerzos generales de diseño e implementación en los sitios de estudiofueron más comprensivos, inclusivos e interactivos, con una gran atención a la cons-trucción de apropiación por parte de la comunidad y de participación en cada paso.Esto fue logrado mediante el establecimiento de mecanismos y estructuras, como equi-pos de asesoría y coordinación y comités consultivos que comprometieron a jóvenesy adultos de la comunidad, especialmente a los desfavorecidos. En la etapa de diseñode la intervención, se realizó un proceso de planificación de acciones en el que losresultados de la evaluación de necesidades se compartieron y analizaron con la co-munidad, y se crearon grupos de trabajo de la comunidad para establecer prioridadesy diseñar intervenciones factibles. Las estructuras de implementación del programafueron más inclusivas en los sitios del estudio, con comités a nivel de comunidad quepermitieron tanto a adultos como a jóvenes incrementar su autoridad y poder detoma de decisiones en el proyecto. Con su mandato para un enfoque participativo, elpersonal del proyecto utilizó estrategias para asegurar la participación activa de gru-pos desempoderados –los pobres, las mujeres y las minorías étnicas– en estas estruc-turas y procesos (por ejemplo, a través del establecimiento de la representaciónrotativa). Los sitios de control no tuvieron tales procesos ni estructuras participativas.

Los componentes de la intervención fueron muy diferentes para los sitios del es-tudio y de control. Las intervenciones en los sitios del estudio procuraron atacar ba-rreras estructurales, normativas y sistémicas para la salud reproductiva de los jóvenes,mientras los sitios de control abordaron sólo los factores más inmediatos de riesgo,como enfermedades sexualmente transmitidas (EST) y embarazos no deseados. Así,las intervenciones en los sitios del estudio ligaron los programas de salud reproductivade los jóvenes, con otros programas que se considera que influyen el ambiente dondeéstos viven; estos programas incluyen programas de educación de adultos, activida-des para tratar sobre normas sociales e intervenciones para las modalidades de sus-tento económico. Ocho de dichas intervenciones ligadas, desarrolladas y priorizadaspor los miembros de la comunidad, fueron aplicadas en los sitios del estudio. Paracomparación, el personal de proyecto diseñó y aplicó en los sitios de control, tresintervenciones estándar de salud reproductiva que se enfocaron sobre factores bási-cos de riesgo. Las desventajas socioeconómicas basadas en género, residencia rural-urbana, riqueza, etnia, posición educativa y estado civil, fueron un foco específico del

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diseño y enfoque de la intervención en los sitios del estudio pero no en los sitios decontrol. La diferencia de enfoque es especialmente pertinente a este análisis.

En el contexto del diseño de esta investigación de intervención, examinamosacá si el enfoque participativo o el enfoque no participativo de la intervención esmás exitoso en la reducción de las brechas entre los desfavorecidos y los favoreci-dos en el acceso a los servicios de salud reproductiva para los jóvenes y en susresultados.

DATOS Y METODOLOGÍA

En nuestro análisis, utilizamos datos cuantitativos de corte transversal de encues-tas de hogares y datos de encuestas sobre adolescentes, recolectados como líneade base y línea final para el Proyecto Nepal Adolescente, así como datos cualita-tivos y participativos pertinentes (ver anexo 11.1). Para las encuestas cuantitativas,se hizo un censo del 100% de hogares en las áreas rurales en la línea de base y enla línea final. Debido a que la población base en el área urbana es más grande, unmuestreo aleatorio del 50% se consideró suficiente. Esto tuvo como resultado untamaño de muestra de 965 hogares en la línea de base y 1.003 hogares en la líneafinal.

El grupo de edad muestreado para la encuesta de adolescentes en la línea de baseestaba entre 14 y 21 años de edad. Como la mayor parte de las intervenciones relacio-nadas con el servicio se focalizaron en ese grupo de edad, para la línea final rastrea-mos esta cohorte que para entonces tenía entre 18 y 25 años de edad. El diseño delestudio nos permitió rastrear la cohorte, pero no individuos específicos, dentro decada comunidad. Ya que el diseño de la intervención fue a nivel de la comunidad, lasintervenciones para aumentar el conocimiento y la información cubrieron a una po-blación más amplia. Para asegurar la captura del impacto de tales intervenciones enlos adolescentes más jóvenes, incluimos el grupo de edad 14-17 en la muestra de lalínea final (ver cuadro 11.1).2 Aunque la muestra total que cubre hombres y mujerescasadas y solteras de edad 14-21 en la línea de base y 14-25 en la línea final es bastantegrande, las submuestras para cada sitio son relativamente pequeñas. Estos pequeñostamaños de las submuestras imponen limitaciones para el análisis multivariado, espe-cialmente cuando requiere un énfasis en subcategorías adicionales, como mujerescasadas que han tenido un embarazo.

2 A causa de la naturaleza basada en la comunidad de este proyecto, la línea de base y la línea final sondos muestras independientes antes que una muestra longitudinal de la misma cohorte. En realidad,sin embargo, para las muestras de la cohorte rezagada (edades 14-21 y 18-25), hay una sustancial su-perposición en los individuos en la muestra, de la línea de base a la línea final.

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Variables dependientes

Los datos de las encuestas ofrecen varias variables interesantes de resultado, inclu-yendo conocimiento, conducta, actitudes y uso de los servicios, para varios factorespertinentes para la salud reproductiva de los jóvenes. Aquí nos enfocamos en tresvariables dependientes frecuentemente identificadas en la literatura como crucialespara la salud reproductiva, especialmente para los jóvenes: atención prenatal, par-tos en instituciones y conocimiento acerca de VIH/SIDA. Las variables para la aten-ción prenatal y el parto en instituciones se refieren al primer embarazo de mujeresjóvenes casadas porque no se reportaron embarazos entre mujeres solteras jóve-nes.3 La variable de cuidado prenatal es una medida dicotómica de si la mujer en-cinta visitó o no a un proveedor entrenado (médico, enfermero o clínico entrenado)para atención prenatal por lo menos una vez. La variable de parto en una institu-ción es una medida dicotómica de si el parto (o pérdida o aborto) del primer emba-razo ocurrió o no en un centro médico (hospital, dispensario o casa de atención).Desde que el conocimiento general sobre VIH/SIDA en la línea de base era ya muyalto (superior al 90%), utilizamos para este estudio una medida dicotómica mássofisticada –si el entrevistado podía o no listar correctamente por lo menos dos modosde transmisión del VIH. Las opciones de respuesta consideradas correctas eran elcontacto sexual no seguro, compartir agujas, la transmisión madre hijo y las trans-fusiones de sangre.

3 Debido a que los entrevistados son mujeres jóvenes con un primer embarazo reciente, el sesgo derecordación se espera que sea insignificante.

CUADRO 11.1

MUESTRAS Y SUBMUESTRAS DE LA ENCUESTA DE ADOLESCENTES, NEPAL

Tamaños de muestra encuesta de adolescentes

(casados y no casados, hombres y mujeres)

Base muestral y submuestral Línea de base (edad 14-21) Línea final (14-25)

Estudio urbano 184 260

Control urbano 164 260

Estudio rural 175 205

Control rural 198 254

Total 721a 979

Fuente: Proyecto Nepal Adolescente, encuestas de adolescentes y de hogares de línea de base, 1999, y de línea final,

2003.

a. En la línea de base, fueron entrevistados 724 adolescentes, pero 3 entrevistados tuvieron que ser excluidos del

análisis a causa de datos faltantes del hogar.

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Variables independientes

DEFINIENDO DESVENTAJA. El término desaventajado se refiere aquí a chicas y chicosadolescentes y a sus familias que están en peores condiciones que otros en la mismapoblación, en varios aspectos.4 Examinamos la desventaja por la posición económicadel hogar del entrevistado y la propia educación, la residencia rural-urbana y el géne-ro del entrevistado. La inclusión de estos criterios se basa en datos cualitativos quemuestran que son por lo menos tan importantes como la riqueza para definir la des-ventaja en nuestras áreas de proyecto. El género y la residencia rural-urbana se defi-nen como variables dicotómicas. La educación es definida por los años de educacióncompletados. La posición económica se define y se mide en términos de la riqueza delhogar, como se elabora abajo.

MEDICIÓN DE LA RIQUEZA DEL HOGAR. El Proyecto Nepal Adolescente no recolectó da-tos sobre ingresos ni consumo del hogar. Consecuentemente, medimos la riqueza delhogar en términos de los activos del mismo (para detalles, ver anexo 11.2). Otros estu-dios han mostrado que los activos del hogar son un proxy razonable para el ingreso oel consumo del hogar (Montgomery y otros, 2000; Filmer y Pritchett, 2001). Obtuvi-mos la información de activos del cuestionario para el hogar de la PNA, que incluyepreguntas acerca de la propiedad de cada hogar de artículos de consumo que van dela radio a la televisión y el automóvil, y sobre propiedad de la tierra, propiedad devivienda, fuentes de agua potable, servicios e instalaciones sanitarias y otras caracte-rísticas relacionadas con el estatus de riqueza del hogar.

De estos datos, siguiendo el enfoque utilizado por Gwatkin y otros (2000), creamosun índice de activos que proporciona una medida simple de la riqueza del hogar. Acada individuo, se asigna entonces el valor o puntaje del índice de activos de su hogar.

Análisis de datos

Comparamos la relación entre varias medidas de desventaja y las tres variables de-pendientes en la línea de base y en la línea final, para los sitios del estudio y de con-

4 Hay un debate considerable acerca de la definición de desigualdad en salud (Alleyne, Casas y Castillo-Salgado, 2000; Gakidou, Murray y Frenk, 2000; Gwatkin, 2000). Aunque desigualdad pura –esto es,desigualdad de salud entre cualquier dos individuos– es importante en su propio derecho, en estecapítulo nos enfocamos en las desigualdades en acceso a información de salud o servicios,sistemáticamente asociadas con la posición económica, el género, la residencia rural-urbana, o el logroeducativo al momento del estudio. Otra investigación ha examinado la extensión de la injusticia o lainequidad relacionada con varias desigualdades (Le Grande, 1987) y los potenciales dilemas éticosplanteados al enfocarse en la reducción de las desigualdades en salud con relación a mejorar la saludpara todos (Wagstaff, 2001). Reconocemos la importancia de estos debates, pero éstos están fuera delalcance de este estudio.

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trol, utilizando análisis multivariado. Si nuestro diseño de la intervención se hubierafocalizado en individuos específicos, tal análisis se haría en una muestra aunada deindividuos en la línea de base y la línea final, con variables dicotómicas para referen-cia-control y para línea de base-línea final. Ya que, sin embargo, las intervencionesfueron a nivel de la comunidad, los datos de la PNA proporcionan, esencialmente, dosmuestras de corte transversal en la línea de base y en la línea final. Así, presentamosanálisis separadamente para las muestras del estudio de línea de base, estudio delínea final, control de línea de base y control de línea final y usamos pruebas designificancia para probar las diferencias entre los coeficientes de la línea de base y lalínea final en el estudio, contra los sitios de control.5

Las tres variables dependientes aplican también a submuestras diferentes de ado-lescentes. Las dos variables relacionadas con el embarazo (atención prenatal y partoen institución) son aplicables sólo a mujeres jóvenes casadas. Debido a que las inter-venciones se concentraron en el grupo de edad 14-21 para estos resultados relaciona-dos con la oferta de los servicios, rastreamos esta cohorte y comparamos con losresultados para el grupo de edad 18-25 en la línea final. La variable dependiente so-bre conocimiento con respecto a modos de transmisión de VIH aplica a la muestra deadolescentes completa –hombres y mujeres, casados y solteros. Aquí, comparamos elgrupo de edad 14-21 en la línea de base y en la línea final. El grupo de edad 14-17 enla línea final se incluye en la comparación porque las intervenciones relacionadascon la información se dirigieron a la comunidad entera, incluyendo los adolescen-tes más jóvenes. El grupo de edad 22-25 se excluye sólo porque los niveles de cono-cimiento entre los jóvenes en los grupos de edad más viejos son tan altos que no hayvariación que explicar. La falta de variación es también una consideración para lamuestra urbana completa, así que limitamos el análisis de esta tercera variable a lossitios rurales.

Para el análisis multivariado, una variable continua de riqueza se utiliza en cadacaso, aunque la particular variable continua utilizada dependa del resultado que estásiendo considerado. Para los resultados de cuidado prenatal y parto en institución,aunamos las muestras urbanas y rurales y utilizamos una variable continua de rique-za con los puntajes de activos del hogar para las áreas urbanas y rurales combinadas.Para el resultado sobre conocimiento del VIH/SIDA, la variable continua rural de rique-za se utiliza porque el análisis se limita a la muestra rural.

Para destacar visualmente nuestras conclusiones, también utilizamos ocasional-mente gráficos bivariados para mostrar la asociación entre un resultado y la riqueza

5 Aunque rastreábamos una cohorte de adolescentes, es probable que las muestras contengan observa-ciones repetidas del mismo individuo. Estas observaciones repetidas, sin embargo, no se pueden iden-tificar, y por tanto no seríamos capaces de corregir por ellas como sería necesario para un análisisaunado de serie de tiempo.

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del hogar. Para el análisis bivariado, los hogares se ordenaron por puntaje de activos yse dividieron en pobres y no pobres (para el parto en institución) o en cuartiles (parael conocimiento sobre VIH), utilizando agrupaciones diferentes dependiendo del ta-maño de la muestra para el resultado de salud analizado. A todos los individuos de lamuestra les fue asignado el grupo de riqueza del hogar en el que ellos residían.

Promedios y distribuciones para las variables en el análisis

El cuadro 11.2 presenta las frecuencias descriptivas con promedios y el rango de valo-res, donde es pertinente, para las variables de resultado y las variables independien-tes clave. El primer conjunto de frecuencias es para la submuestra de mujeres jóvenesque nunca han estado encinta. El tamaño de la muestra aquí está bastante pequeño,lo que limita el análisis multivariado. Debido a que la cohorte se envejeció durante elperíodo de intervención, la edad promedio en la línea final es más alta que en lalínea de base, tanto para los sitios del estudio como para los de control. También, enambos sitios la representación proporcional de mujeres rurales aumenta de la líneade base a la línea final, indicando que las mujeres urbanas tenían una menor proba-bilidad de haber tenido un embarazo para la línea final. En parte a causa de la ma-yor representación de mujeres rurales en esta submuestra, el puntaje de riquezamuestra sólo un cambio mínimo de la línea de base a la línea final en ambos sitios.Este grupo de mujeres está algo mejor educado para la línea final en ambos sitios.

Curiosamente, el cambio general en las dos variables de resultado de salud mater-na no indica un mejor escenario en los sitios del estudio en comparación son los sitiosde control. Para el cuidado prenatal, el promedio disminuyó en los sitios del estudiomientras aumentó mínimamente en los de control. Para el parto en institución, elcambio fue positivo para ambos sitios pero sustancialmente más en los sitios de con-trol que en los sitios del estudio. Hasta cierto punto, estos números reflejan tamañosde muestra pequeños y también el empeoramiento del sesgo de selección en el tipode mujeres que es probable que experimente un primer embarazo a una edad joven.También indican que el impacto general de las intervenciones participativas no fueuniversalmente positivo. Nuestra evaluación de una gran variedad de resultados(Mathur, Mehta y Malhotra, 2004) indica que para medidas directas de resultados desalud reproductiva, el impacto del enfoque participativo es mixto, con algunos resul-tados negativos, algunos neutrales y algunos positivos. El balance, sin embargo, favo-reció más resultados positivos que lo que hizo el enfoque estándar. El enfoqueparticipativo fue significativamente más exitoso en mostrar cambios positivos en de-terminantes más fundamentales e indirectos de la salud reproductiva, como elempoderamiento de los adolescentes y de las mujeres jóvenes, la edad al casamientoy las normas sociales (Mathur, Mehta y Malhotra, 2004).

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La segunda parte del cuadro 11.2 presenta las estadísticas descriptivas para la mues-tra rural de jóvenes y mujeres casadas y solteras, y de la variable sobre el conocimientocon respecto a modos de transmisión del VIH. Para la muestra general de jóvenes rura-les, las mejoras en educación de la línea de base a la línea final son más sustanciales quepara la muestra selectiva de mujeres jóvenes que han tenido embarazos. El cambio en lavariable resultado de interés es también más sustancial de la línea de base a la líneafinal, tanto en los sitios de control como en los del estudio. En la línea de base, menosdel 50% de los entrevistados podía nombrar exactamente por lo menos dos modos detransmisión, pero para la línea final la proporción estaba más cercana al 80%.

CUADRO 11.2

MEDIAS Y DISTRIBUCIONES DE LA MUESTRA PARA LAS VARIABLES EN EL ANÁLISIS, NEPAL

Línea de Línea Línea Línea

base del final del de base final del

Variable estudio estudio del control control

Submuestra para atención prenatal

y parto en instalaciones: mujeres jóvenes

casadas con experiencia en embarazo


Edad promedio en años 19,5 22,1 19,1 21,6

(rango en paréntesis) (14-21) (18-25) (14-21) (18-25)

Porcentaje viviendo en áreas rurales 41,1 57,5 60,7 69,5

Puntaje promedio de riqueza –0,47 –0,51 –1,33 –1,13

(rango en paréntesis) (–2,9, 3,7) (–3,4, 3,8) (–2,9, 2,2) (–3,4, 3,3)

Años promedio de educación 4,1 4,8 2,9 3,3

Variables dependientes

Porcentaje recibiendo cuidado prenatal 71,4 58,8 53,6 56,8

Porcentaje que utiliza parto en institución 48,2 51,7 32,1 47,4

N 56 80 56 95

Submuestra para el conocimiento de modos

de transmisión de VIH/SIDA: jóvenes rurales,

masculinos y femeninos


Edad promedio en años 17,2 17,1 17,0 17,2

(rango en paréntesis) (14-21) (14-21) (14-21) (14-21)

Puntaje promedio de riqueza 0,56 0,65 0,07 –0,15

(rango en paréntesis) (–2,3, 4,2) (–2,5, 10,1) (–2,3, 3,8) (–2,5, 13,2)

Porcentaje de mujeres 53,7 49,7 57,6 50,5

Años promedio de educación 4,6 5,6 4,2 5,2

Variable dependiente

Porcentaje que sabe por lo menos dos

modos de transmisión de VIH 45,1 82,4 45,6 80,5

N 175 157 198 202


2003.

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HALLAZGOS

Nuestros resultados, desde varios puntos de vista, indican que el enfoque participativofue más exitoso que la intervención no participativa para reducir diferenciales basa-dos en ventajas en los resultados de salud reproductiva para los jóvenes. Esto es ge-neralmente cierto para los tres indicadores presentados aquí –atención prenatal, partoen institución y conocimiento sobre la transmisión del VIH/SIDA.

Superposición en desventajas

Como un primer paso del análisis, examinamos la desventaja en las comunidades delestudio y en las de control, y encontramos una notable superposición en la incidenciade los diferentes tipos de desventaja que medimos en esta población. La superposi-ción entre el estatus de riqueza del hogar y la posición urbano-rural es especialmentellamativa. Nuestros datos muestran que la diferencia en riqueza entre los dos escena-rios es tan grande como para ser casi sinónimo con la residencia rural-urbana en símisma. El gráfico 11.1, que muestra los puntos de corte para los quintiles de riquezapara los cuatro sitios en la línea de base y en la línea final, ilustra claramente la ampliabrecha rural-urbana en riqueza. En las áreas urbanas, no sólo es la curva para la distri-bución de riqueza mucho más alta que en las áreas rurales; el punto de corte para elvigésimo percentil más pobre en las áreas urbanas corresponde también a un puntajemás alto del índice de activos, que el punto de corte para el vigésimo percentil menospobre en el área rural. Esta brecha en la distribución de la riqueza entre las dos áreas,es aparente tanto en la línea de base como en la línea final.

Otras dos medidas de desventaja –educación y etnia– se superponen sustancialmentetambién con ambas, la riqueza y la residencia rural-urbana. A causa de la alta colinealidada través de estas medidas de la desventaja y los pequeños tamaños de las submuestraspara algunas de nuestras variables dependientes, los efectos de las variables individua-les que definen la desventaja no siempre pueden ser identificados en un ambientemultivariado. Por tanto, limitamos nuestro análisis multivariado a modelos básicos conmínimos controles.6 Donde se necesitó, presentamos gráficos bivariados que muestranla relación entre la riqueza del hogar y el resultado en cuestión.

Atención prenatal

El cuadro 11.3 muestra el efecto de la desventaja, medido separadamente por resi-dencia rural-urbana así como por riqueza, en el uso del cuidado prenatal por mujeres

6 Para todos los resultados, los modelos se corrieron con combinaciones de las siguientes variables: edad,educación, género, residencia rural-urbana y riqueza del hogar. Debido a limitaciones con el tamañode muestra, no fue posible correr modelos con interacciones. Sólo los modelos finales de regresión semuestran aquí.

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jóvenes casadas para su primer embarazo. En todos los casos, los coeficientes de re-gresión mostrados son de dos modelos. El modelo 1a controla por edad y muestra elimpacto de residir en un área urbana en comparación con un área rural y el modelo1b controla por edad y muestra el impacto de la riqueza como una variable continua.

La comparación de los coeficientes para la línea de base con los de la línea final(modelo 1a) muestra que el diferencial rural-urbano es prácticamente eliminado enlos sitios del estudio pero es esencialmente igual en los sitios de control. El coeficientepara la residencia urbana en el sitio del estudio es 2,8 en la línea de base y es significa-tivo a nivel del 0,001, mientras que en la línea final se reduce a 0,22 y ya no es signifi-cativo. Las razones de probabilidad indican un cambio dramático: en la línea de baseuna mujer joven urbana en el sitio de estudio tenía una probabilidad 16 veces mayor

GRÁFICO 11.1

PUNTOS DE CORTE DE QUINTILES DE RIQUEZA, NEPAL


2003.

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de obtener atención prenatal que una mujer joven rural, pero para la línea final laproporción cae a 1,2.

En el sitio de control el contraste inicial era menos extremo: las mujeres urbanastenía una probabilidad sólo 3,7 veces más alta de obtener cuidado prenatal que lasmujeres rurales. El diferencial se reduce a sólo 3,2 veces mayor probabilidad para lasmujeres urbanas y se mantiene significativo en la línea final. Las pruebas designificancia entre los coeficientes de la línea de base y la línea final en cada sitio delestudio y de control, confirman un descenso estadísticamente significativo en la ven-taja basada en la residencia, en los sitios del estudio entre la línea de base y la líneafinal; ningún cambio significativo ocurre en los sitios de control.

El modelo 1b muestra resultados semejantes, utilizando la riqueza como la va-riable independiente clave y controlando de nuevo por la edad. El impacto benefi-cioso de la pertenencia a una familia más rica es sustancial y significativo, tanto enlos sitios del estudio como de control en la línea de base (más en los sitios del estu-dio que en los de control). En los sitios del estudio, el coeficiente para la riqueza esmucho más pequeño en la línea final que en la línea de base y ya no es significativo.En contraste, en los sitios de control en la línea final, la riqueza permanece como unfactor importante en la diferenciación en el acceso de las mujeres jóvenes al cuida-do prenatal. De nuevo, las pruebas de significancia confirman que el cambio entre

CUADRO 11.3

CUIDADO PRENATAL: RESULTADOS DE REGRESIÓN, SITIOS DEL ESTUDIO Y DE CONTROL, NEPAL

Estudio Control

Línea de base Línea final Línea de base Línea final

(edad 14-21) (edad 18-25) (edad 14-21) (edad 18-25)

Modelo 1a: residencia urbana

vs. rural (controlando por edad)

Coeficiente 2,80 0,22 1,32 1,16

Razón de probabilidad 16,4 1,2 3,7 3,2

Valor de p 0,001 0,644 0,028 0,021

N 56 80 56 95

Prueba t de una cola (p) 2,9 (0,00) 0,2 (0,42)

Modelo 1b: riqueza (controlando

por edad)

Coeficiente 1,01 0,20 0,66 0,36

Valor de p 0,005 0,189 0,017 0,010

N 56 80 56 95

Prueba t de una cola (p) 2,3 (0,01) 1,1 (0,13)


2003.

Nota: Las pruebas t son de una cola, para probar la hipótesis de que los diferenciales debidos a la desventaja se reducen

de la línea de base a la línea final.

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la línea de base y la línea final es significativo en los sitios del estudio pero no en lossitios de control.7

Parto en institución

El cuadro 11.4 muestra los resultados de regresión para la relación entre desventaja yparto de sus primeros embarazos en un centro médico para las mujeres jóvenes. Elmodelo 2a muestra el punto hasta el cual los diferenciales rural-urbano cambiaronentre la línea de base y la línea final. Otra vez, los resultados son mucho más alenta-dores en los sitios del estudio que en los sitios de control. En la línea de base, tanto enlos sitios del estudio como en los de control, el parto en institución es de ocurrenciarara en áreas rurales comparadas con áreas urbanas: en el sitio del estudio las mujeresjóvenes urbanas tienen una probabilidad más de 15 veces mayor de tener un parto enuna institución que las mujeres rurales y en el sitio de control ésta es 13 veces mayor.Aunque las diferencias se mantienen en el sitio del estudio para la línea final, se redu-cen sustancialmente: la razón de probabilidad baja a 4,6 y el coeficiente urbano-ruraldisminuye de 2,75 a 1,52, una diferencia estadísticamente significativa entre la líneade base y la línea final. En contraste, los diferenciales realmente aumentan en lossitios de control, donde en la línea final las mujeres jóvenes en el área urbana tienenuna probabilidad 21 veces mayor de tener partos en instituciones que sus contrapar-tes rurales.

A un nivel bivariado, los diferenciales de riqueza (proporciones pobres-no pobres)muestran un patrón semejante, aunque menos dramático. En la línea de base, tantolos sitios del estudio como los de control muestran diferenciales sustanciales entrequienes están mejor y los pobres: la proporción pobres-no pobres en partos en insti-tuciones es 0,32 en los sitios del estudio y 0,24 en los sitios de control (gráfico 11.2).8

Como resultado de la intervención, los diferenciales se reducen más en los sitios delestudio que en los sitios de control, en gran parte a causa del mejor acceso de lospobres en los sitios del estudio. Para la línea final, la mejora en el acceso al parto enuna institución afecta sólo al 50% más pobre de la población en el sitio del estudio,mientras que en los sitios de control tanto quienes están mejor como los pobres ganancon las intervenciones. Como resultado, en la línea final la proporción pobres-no po-

7 Para ver cómo la riqueza interactuaba con la residencia rural-urbana, corrimos también regresionesseparadamente por áreas urbanas y rurales, pero éstas no proporcionaron resultados significativos, engran parte a causa de los pequeños tamaños de muestra. El asunto de la selección de la muestra fueproblemático también en las áreas urbanas. Entre la línea de base y la línea final, las áreas urbanasmostraron un descenso grande en embarazos, y los embarazos que ocurrieron fueron fuertementesesgados hacia los más pobres.

8 Como se anotó, a causa del pequeño tamaño de muestra para el parto en institución, utilizamos lasproporciones pobres-no pobres en lugar de terciles, cuartiles o quintiles.

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bres para los partos en instituciones mejora a 0,54 en los sitios del estudio pero sólo a0,35 en los sitios de control.

El análisis multivariado para la relación entre riqueza y parto en institución, sinembargo, no es consistente con esta interpretación. Como lo muestra el modelo 2ben el cuadro 11.4, cuando la medida para la riqueza se utiliza como una variablecontinua y se controla por la edad del entrevistado, hay un cambio pequeño entrela línea de base y la línea final en los sitios del estudio, pero hay una reducción másdramática en los sitios de control. Nuestros diagnósticos muestran que la relaciónentre riqueza y parto en institución para los sitios del estudio y de control, es suma-mente sensible a la forma como se define la variable riqueza. Cuando la riqueza sedefine como una variable continua y en una relación lineal, los sitios de controlmuestran una mejora más fuerte, pero cuando se define como una variabledicotómica, o con un término cuadrado y en una relación curvilínea, los sitios delestudio muestran una mejora más fuerte. Esto es porque en los sitios de controlmucho del aumento en los partos en instituciones está en los puntos extremos delcontinuo de riqueza, mientras en los sitios del estudio mucha de la mejora está en-tre aquellos en el medio.

CUADRO 11.4

PARTO EN INSTITUCIÓN: RESULTADOS DE REGRESIÓN, SITIOS DEL ESTUDIO

Y DE CONTROL, NEPAL

Estudio Control


(edad 14-21) (edad 18-25) (edad 14-21) (edad 18-25)

Modelo 2a: residencia urbana

vs. rural (controlando por edad)

Coeficiente 2,75 1,52 2,61 3,05


Valor de p 0,000 0,002 0,000 0,000

N 56 79 56 95

Prueba t de una cola (p) 1,4 (0,08) –0,4 (0,66)

Modelo 2b: riqueza (controlando por edad)

Coeficiente 0,62 0,68 1,42 0,85

Valor de p 0,019 0,001 0,000 0,000

N 56 79 56 95

Prueba t de una cola (p) –0,2 (0,57) 1,5 (0,07)


2003.

Nota: Las pruebas t son de una cola, para probar la hipótesis de que los diferenciales debidos a la desventaja se reducen


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Conocimiento de la transmisión de VIH

Los factores que generan desventaja en el conocimiento de los modos de transmisiónde VIH son algo diferentes y más amplios que los que aplican al cuidado prenatal y alparto en institución. Un motivo principal para esto es la más amplia base de la muestraa la que este indicador aplica: hombres y mujeres jóvenes, casados y no casados. Comomuchos estudios sobre jóvenes y adultos han notado, las mujeres están en una desven-taja relativa en comparación con los hombres en el acceso a información y conocimien-to sobre asuntos sexuales y reproductivos en general y sobre VIH/SIDA en particular(Weiss, Whelan y Gupta, 1996; Banco Mundial, 2004). Así, el género, junto con la po-breza y la residencia rural-urbana, es una base importante para la desventaja.

El gráfico 11.3 presenta un gráfico bivariado de desigualdades basadas en riquezaen el conocimiento de por lo menos dos modos de transmisión de VIH para los sitiosdel estudio y de control en las líneas de base y final. Un tamaño de muestra másgrande que el que estaba disponible para el cuidado materno, nos permite utilizarcuartiles de riqueza en el análisis bivariado en lugar de apenas las proporciones po-bres-no pobres, capturando así un retrato más matizado de la relación entre desven-taja y conocimiento sobre VIH. Como muestra el gráfico, la proporción general de

GRÁFICO 11.2

PARTO EN UNA INSTALACIÓN MÉDICA: EMBARAZO POR PRIMERA VEZ, MUJERES JÓVENES

CASADAS, POBRES Y NO POBRES, NEPAL


2003.

03cap11.p65 05/10/2006, 19:28219


quienes pueden identificar correctamente por lo menos dos modos de transmisión deVIH es bastante similar para los sitios del estudio y de control, con una mejora sustan-cial de la línea de base a la línea final para los dos. El grado de la mejora, sin embargo,varía por el puntaje de riqueza: para la línea final, los diferenciales por riqueza en elconocimiento de la transmisión de VIH son menos marcados en el sitio del estudio queen el sitio de control. En particular, en la línea final, los jóvenes del cuartil más pobreestán más cerca en conocimiento al resto de la población en los sitios del estudio queen los sitios de control.

Para explorar aún más estos diferenciales, presentamos tres modelos multivariadosen el cuadro 11.5. El modelo 3a muestra el efecto de ser hombre y no mujer, controlan-do sólo por edad; el modelo 3b muestra el efecto del género y la educación; y el mode-lo 3c incluye adicionalmente una variable continua para la riqueza del hogar. Losmodelos multivariados presentan datos sólo para las áreas rurales, desde que en lasáreas urbanas los niveles de conocimiento eran altos para todos en la línea final.

El modelo 3a muestra que en el sitio rural del estudio, en la línea de base, losdiferenciales en el conocimiento sobre la transmisión de VIH por género, aunque no

GRÁFICO 11.3

CONOCIMIENTO DE POR LO MENOS DOS MODOS DE TRANSMISIÓN DE VIH, POR CUARTIL

DE RIQUEZA, MUJERES Y HOMBRES JÓVENES DE EDADES 14 A 21, NEPAL


2003.

03cap11.p65 05/10/2006, 19:28220


estadísticamente significativos, favorecían a los hombres: los hombres jóvenes teníanuna probabilidad 1,5 veces mayor que las mujeres jóvenes de identificar por lo menosdos modos de transmisión. Para la línea final, esta pequeña ventaja masculina de-saparece y la probabilidad de que los hombres sepan más es menor que 1 (pero noestadísticamente significativa). Sin embargo, la desaparición de la ventaja masculina

CUADRO 11.5

CONOCIMIENTO DE LA TRANSMISIÓN DEL VIH/SIDA: ESTUDIO RURAL Y SITIOS DE CONTROL,

NEPAL

Estudio Control


Modelo 3a: género (controlando por edad)

Coeficiente masculino vs. femenino

(0 = femenino) 0,41 –0,28 –0,21 1,23


Valor de p 0,211 0,430 0,531 0,000


Modelo 3b: género y educación (controlando por edad)


(0 = femenino) 0,18 –0,71 –1,23 0,74


Valor de p 0,612 0,086 0,003 0,034


Coeficiente educación 0,21 0,46 0,39 0,35


Valor de p 0,001 0,000 0,000 0,000


Modelo 3c: género, educación y riqueza (controlando por edad)


(0 = femenino) 0,17 –0,73 –1,22 0,74


Valor de p 0,634 0,079 0,003 0,034


Coeficiente educación 0,22 0,46 0,40 0,35


Valor de p 0,002 0,000 0,000 0,000


Coeficiente riqueza –0,05 –0,09 –0,08 –0,05

Valor de p 0,619 0,510 0,586 0,625


N 175 157 198 202


2003.

Nota: las pruebas t son de una cola, para probar la hipótesis de que los diferenciales debidos a la desventaja se reducen


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de la línea de base a la línea final en el sitio del estudio es estadísticamente significati-va. En contraste, ninguna diferencia significativa de género es aparente en la línea debase en el sitio de control, pero para la línea final, los hombres jóvenes en el sitio decontrol tienen una probabilidad tres veces mayor que las mujeres jóvenes de sabercómo se transmite el VIH.

El modelo 3b arroja aún más luz sobre este patrón. En ambos sitios, tanto en lalínea de base como en la línea final, la educación está positiva y significativamenteasociada con el conocimiento sobre la transmisión de VIH. De hecho, hay poco cambioentre la línea de base y la línea final en el efecto de la educación. En el sitio del estudiopara la línea final, una ventaja en la línea de base para los hombres parece haberdesaparecido y las mujeres tienen una probabilidad significativamente mayor de te-ner un conocimiento correcto sobre la transmisión de VIH que los hombres: los hom-bres tienen sólo una probabilidad equivalente a la mitad de la correspondiente a lasmujeres, para listar correctamente dos modos de transmisión (razón de probabilidad,0,5). Las pruebas de significancia entre los coeficientes de la línea de base y la líneafinal muestran que este cambio es significativo. Esto sugiere que debido a que loshombres tienen una probabilidad mayor que las mujeres de ser educados y los educa-dos tienen una probabilidad mayor de saber acerca de la transmisión de VIH, sólocontrolando por los efectos mezclados de la educación, se puede ver el efecto verda-dero de la intervención para reducir las disparidades de género en el conocimientosobre el VIH. En el sitio de control, al contrario, aun después de controlar por la educa-ción y así por la ventaja de los hombres en el frente educativo, los hombres jóvenestienen una mayor probabilidad que las mujeres jóvenes de estar enterados sobre losmodos de transmisión del VIH. De hecho, no hay un cambio significativo en los dife-renciales por género entre la línea de base y la línea final en el sitio de control.

Agregando una variable para la riqueza del hogar (modelo 3c) no hace diferenciaen los coeficientes del género o la educación. La variable riqueza en sí misma tiene uncoeficiente muy reducido y no es significativa, sugiriendo que para el conocimientode la transmisión de VIH, la educación y el género, no la riqueza, son los aspectosdefinitorios de la desventaja.

Resumen de conclusiones

Nuestro análisis muestra que para la población en este estudio, el cambio en la rela-ción entre desventaja y conocimiento o conducta sobre salud depende tanto de lamedida utilizada para definir desventaja y el resultado específico de salud en cues-tión. Para el acceso a servicios de atención prenatal y parto en institución, el aspectoclave de la desventaja es la residencia urbano-rural. La riqueza del hogar es significa-tiva sólo para el cuidado prenatal. Para el conocimiento de la transmisión de VIH, lasdiferencias de género y educativas son clave. En general, nuestro análisis muestraque para la mayor parte de las medidas utilizadas para definir desventaja, los enfo-

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ques participativos en los sitios del estudio fueron más exitosos en el aumento delacceso o el conocimiento para los desfavorecidos que los enfoques más estándar utili-zados en los sitios de control.

¿POR QUÉ EL ENFOQUE PARTICIPATIVO FUNCIONÓ? LOS PROCESOS

DETRÁS DE LOS RESULTADOS

Nuestros resultados más generales indican que el enfoque participativo, aunque ge-neralmente más positivo en sus resultados, no es de ninguna manera una panacea.La evaluación general del estudio concluyó que el enfoque participativo requirió unainversión significativa de tiempo y recursos tanto por los implementadores como porla comunidad. Además, varios resultados inmediatos de interés no fueron signifi-cativamente más positivos en los sitios del estudio que en los sitios de control, aunquelos fueran al final (Mathur, Mehta y Malhotra, 2004). Las conclusiones más generalesse reflejan también en nuestro análisis, donde encontramos que el enfoque participativoes generalmente, pero no universalmente, más efectivo para reducir los diferencialesdebidos a la desventaja generada por la residencia rural-urbana, la riqueza y el gé-nero.

Los datos cualitativos y participativos recolectados para el Proyecto Nepal Adoles-cente hacen posible elaborar sobre algunas de las razones del mayor éxito del enfoqueparticipativo para reducir diferenciales basados en la desventaja en el uso de serviciosde salud reproductiva por los jóvenes y en los resultados de salud entre ellos. Segúnnuestro análisis de estos datos, por lo menos tres aspectos importantes de la mayoreficacia del enfoque participativo estaban operando: 1) facilitación de la coproducciónde los servicios, 2) empoderamiento de jóvenes y adultos, y aumento de la rendición decuentas de los proveedores de los servicios y de los diseñadores de política ante la co-munidad, y 3) aumento de la demanda de la comunidad por información y servicios.

1. COPRODUCCIÓN. La naturaleza de la salud reproductiva de los adolescentes lahace especialmente maleable a la coproducción y el autoservicio por los clien-tes y el diseño participativo de la intervención facilitó sustancialmente talcoproducción. Los datos cualitativos de los sitios del estudio subrayan el surgi-miento de pares bien informados y capacitados y de redes sociales más confiablescomo fuentes críticas de la provisión del servicio para los jóvenes. Basadas enlas conclusiones de la evaluación de necesidades, las intervenciones en el sitiodel estudio utilizaron y reforzaron las redes sociales para el intercambio deinformación y la consejería, mientras que las intervenciones en el sitio de con-trol no. Además, la comprensión por parte de los jóvenes acerca de lo que losservicios significan realmente y cómo utilizar mejor las opciones disponiblespara ellos, mostraron una mejora más sustancial en los sitios del estudio. Comouno de los jóvenes que tomaron parte en las intervenciones en el sitio del estu-

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dio dijo, en la encuesta de línea final, al responder a una pregunta acerca dedónde buscan los jóvenes consejo sobre el amor y el matrimonio (un tema tabúen la comunidad):

“Nosotros no vamos al puesto de subsalud, hospitales, VSIF [voluntarios de salud infan-til y familiar] porque ellos no pueden resolver nuestro problema. Podemos hablar conamigos y educadores pares, ellos pueden ayudar en caso de problema severo” (joven

masculino urbano, sitio del estudio, línea final).

2. EMPODERAMIENTO Y RENDICIÓN DE CUENTAS. Como resultado del esfuerzo acti-vo para impartir información y construir estructuras para toma de decisiones ycoaliciones, la intervención participativa fue sustancialmente más exitosa paraempoderar a los jóvenes y a miembros adultos de la comunidad y para aumen-tar la responsabilidad de los proveedores y diseñadores de política ante lascomunidades. Un factor fue que las estructuras participativas (comités, gruposde trabajo y clubes de la juventud) establecidos en los sitios del estudio, fomen-taron las habilidades de la comunidad en la construcción de consenso, toma dedecisiones, planificación, organización, consultoría y en demandar recursos yrendición de cuentas de varios actores. Por ejemplo, los adultos y la juventudaprendieron a negociar con el comité de desarrollo de la aldea y sintieron que,colectivamente, podrían demandar fondos del gobierno para continuar las ac-tividades del proyecto. El empoderamiento y la demanda por rendición de cuen-tas son también aparentes en los datos que documentan el cambio en la relacióncliente-proveedor en los sitios del estudio. No sólo fueron entrenados los pro-veedores por el programa para ser más amistosos con los jóvenes, corteses ysensibles; los jóvenes en la comunidad también se hicieron conscientes de quepueden hacer cumplir estas expectativas. Ambos, entrevistados masculinos yfemeninos, notaron esto:

“Antes, el proveedor del servicio acostumbraba dar una respuesta muy mala, si la daba,

si cualquiera iba por consejería, luego temía y sentía vergüenza de ir... pero ahora, conla ayuda del programa, los proveedores del servicio muestran una conducta cordial ymantienen la confidencialidad. Debido a esto, los adolescentes, así como los adultos,han empezado a ir por servicios de salud y consejería” (jóvenes rurales, masculinos y feme-

ninos, sitio del estudio).

3. EXIGENCIA DE LA COMUNIDAD. Finalmente, en los sitios del estudio, focalizarseespecialmente no sólo en alterar los resultados de salud reproductiva sino tam-bién en cambiar normas e instituciones sociales, fue un factor mayor en la cre-ciente exigencia de información y servicios entre los desfavorecidos. Los datosde la evaluación para el estudio completo, demuestran que el enfoque partici-pativo tuvo un impacto significativo en varios de los factores contextuales más

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amplios que tienen consecuencias de largo plazo para los resultados de saludreproductiva, incluyendo la entrada al matrimonio y la maternidad, la educa-ción secundaria, la movilidad y los espacios sociales para las mujeres jóvenes(Mathur, Mehta y Malhotra, 2004). Los resultados indican también que el am-biente propicio para una buena salud reproductiva ha mejorado en los sitiosdel estudio porque el enfoque participativo ha engendrado una predisposiciónnueva en las comunidades, marcada por una comprensión más profunda ymás sofisticada de la salud reproductiva de los jóvenes y sus implicaciones. Losmiembros de la comunidad tienen mejor capacidad de entender y articular lasconexiones básicas entre la salud reproductiva de los jóvenes y una gama deresultados críticos de vida. Ellos tienen también más claridad acerca de cómo lafamilia, el género y las estructuras y normas sociales fuerzan conductas sexua-les y reproductivas más sanas. Esta comprensión más rica y ampliada, es unsigno de sostenibilidad de la exigencia de servicios de salud reproductiva paralos jóvenes en el largo plazo.

LIMITACIONES E IMPLICACIONES PARA FUTUROS ESTUDIOS

Nuestro estudio tiene limitaciones que necesitan ser consideradas para el diseño defututos estudios y análisis de esta clase. Una de estas limitaciones –o elección a serconsiderada– se asocia con la realización de un estudio micro de hogares y basado enla comunidad, versus una encuesta grande, macro. Aunque el diseño de estudio microde hogares proporciona una perspectiva única que es más profunda de lo que losestudios macro pueden ser, tiene limitaciones analíticas que surgen principalmentedel pequeño tamaño de la muestra. Una de nuestras limitaciones principales han sidolos tamaños de muestra pequeños para algunos resultados de interés, que nos impi-dieron considerar ciertos resultados clave de salud reproductiva, como el uso de con-traceptivos. Para los resultados que estuvimos en capacidad de analizar, los pequeñostamaños de muestra restringieron nuestra habilidad para utilizar modelos sofisticadosde regresión. Pero la naturaleza de los datos de estar basados en la comunidad, per-mitió análisis cualitativos más exhaustivos. Éstos fueron un activo enorme para defi-nir desventaja y pobreza de una manera que fuera contextualmente apropiada paranuestras comunidades del estudio y de control en Nepal rural y urbano, y para anali-zar las causas de los patrones observados de desventaja y cambio.

Como se destacó en este capítulo, la riqueza, la residencia, la educación, la casta yel género, son todas medidas importantes de la desventaja en el contexto nepalí. Sinembargo, no hay una sola variable que capture la desventaja completamente. Utilizarun índice basado únicamente en la riqueza del hogar o una medida de residenciaurbano-rural, captura la mayoría pero no todos los niveles de la desventaja en estapoblación. Otras medidas, como el género o la educación, capturan dimensiones de la

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desventaja diferentes a las que capturan la riqueza o la residencia urbano-rural. Así,ninguna medida de las que se utilizó para la desventaja consiguió capturar completa-mente la extensión en la cual los grupos con múltiples desventajas sufren. Una alter-nativa para consideración futura en este y otro trabajo es desarrollar una medidamás amplia de la desventaja, mediante la creación de un índice que no sólo incluyala propiedad de riqueza o de activos sino que también tenga en consideración losotros factores pertinentes que contribuyen a la desventaja. Si se debe usar un índicecombinado o medidas separadas de la desventaja, dependerá de la pregunta a ser con-testada.

Otro punto importante es que debido a que la disponibilidad de servicios de saluden o cerca de las comunidades rurales y urbanas fue un factor en la selección de lossitios, no se podía utilizar como un factor en el análisis. Finalmente, como se mencio-nó, el estudio empleó un diseño longitudinal en el sentido en que estudiamos unacohorte de jóvenes a lo largo del tiempo, pero no pudimos duplicar un verdaderodiseño de panel mediante el seguimiento a los mismos individuos. Desgraciadamen-te, la mayoría de los estudios recientes sobre asuntos de salud reproductiva para losjóvenes en el mundo en desarrollo han encontrado difícil y prácticamente imposiblevencer los desafíos implicados en el establecimiento de un verdadero diseño de panel(Magnani y otros, 2001).

CONCLUSIONES

Los resultados del estudio sugieren que los temas de empoderamiento y rendición decuentas, que se consideran esenciales para mejorar la salud para los pobres, puedenser operacionalizados a múltiples niveles. Nuestro trabajo muestra que, además deiniciativas de nivel macro, esfuerzos a más pequeña escala, basados en la comunidad,pueden ser orientados a lograr estos resultados. De hecho, los esfuerzos de política denivel macro tienen mucho que aprender de los procesos participativos implementadosen el nivel local. Tales proyectos participativos, basados en la comunidad, usualmenteno se documentan bien ni son evaluados. Este estudio presenta una rara evaluaciónrigurosa de los beneficios y fallas de utilizar enfoques participativos para mejorar losresultados de salud reproductiva y expandir el acceso a los servicios por los clientesdesfavorecidos. Como tal, contribuye apreciablemente a la literatura sobre el papel dela participación para disminuir las desventajas encaradas por quienes están peor: clien-tes pobres, rurales, sin educación y de sexo femenino.

Nuestros resultados muestran que el enfoque participativo puede proporcionar alos clientes, especialmente a aquellos que son desfavorecidos, opciones y mecanismospara involucrarse con sistemas de salud y sociales. Estos enfoques y mecanismos hanreforzado el poder de los jóvenes en nuestras comunidades de estudio para negociarpor información apropiada accesible y precisa, y por servicios de proveedores y

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diseñadores de política. Esto, a su vez, ha aumentado la responsabilidad de los pro-veedores hacia estos clientes.

Quizás más críticamente, nuestro estudio refuerza la literatura sobre la necesidadde definiciones más amplias de desventaja. La pobreza es irrefutablemente una me-dida clave y poderosa de la desventaja. Sin embargo, en muchas comunidades rura-les en el mundo en desarrollo los más desfavorecidos deben su condición a complejase intrincadas interacciones entre varios factores contextuales. Para llegar a una medi-da exacta de desventaja en cualquier comunidad, estos factores específicos al contex-to necesitan ser considerados completamente. Fuera de esto, incluso a un más amplioy generalizable nivel, nuestro estudio y otros que examinan las desigualdades en sa-lud muestran que los análisis de la pobreza como una medida de la desventaja nece-sitan estar acompañados de análisis sobre la residencia rural-urbana, el género y elacceso educativo, como marcadores importantes de los diferenciales sociales, cultura-les y económicos.

ANEXO 11.1. DATOS Y METODOLOGÍA

Ver cuadro A11.1 del anexo.

ANEXO 11.2. MEDICIÓN DE LA RIQUEZA DEL HOGAR

La riqueza del hogar en nuestro análisis se mide en términos de los activos del hogar. De los

datos en nuestro estudio sobre la propiedad de activos del hogar y siguiendo el enfoque utili-

zado por Gwatkin y otros (2000), creamos un índice de activos que ordenó los hogares por su

puntaje de activos. Calculamos índices de activos separadamente para la línea de base y la

línea final. Además de un índice general para la línea de base y uno para la línea final, creamos

índices separados, urbanos y rurales, para la línea de base y la línea final, siguiendo el enfoque

tomado por Pande y Yazbeck (2003). Nuestra creación de índices separados, rurales y urbanos,

se basa en la probabilidad de que el mismo activo tenga posibles valoraciones diferentes en

contextos distintos. Por ejemplo, poseer una bicicleta puede tener un puntaje alto (y así indicar

un hogar rico) en un área rural, mientras que el mismo activo puede ser suficientemente co-

mún en un área urbana como para que no indique un hogar particularmente rico. Más

específicamente, basados en nuestra comprensión de los sitios del estudio y de control, fue

claro para nosotros que la muestra rural es mucho más pobre que la muestra urbana, y así

esperábamos que la distribución completa de riqueza rural fuera muy diferente de aquella en

áreas urbanas. Para retener comparabilidad entre áreas urbanas y rurales, y entre las muestras

de línea de base y de línea final, los activos se definen idénticamente en su mayoría.9

9 A veces, a causa de los pequeños tamaños de muestra para ciertas categorías de activos, bien para áreas

rurales o urbanas, las definiciones pueden diferir entre áreas rurales y urbanas. Las definiciones de los

activos, los puntajes y los puntos de corte para los quintiles de hogares para las muestras urbana y

rural, están disponibles de los autores a petición de los interesados.

03cap11.p65 05/10/2006, 19:28227


A11.1

FUENTES DE DATOS, MUESTRAS E

INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN

, PROYECTO

NEPAL ADOLESCENTE

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Específicamente, los índices de activos general y urbano toman en consideración si un ho-

gar tiene un inodoro con agua corriente, un lavabo de pozo, una fuente de agua en la residen-

cia o jardín, electricidad, radio, televisión en blanco y negro, televisión a color, teléfono, bicicleta,

motocicleta, refrigerador, o coche; si un hogar posee su vivienda y si el hogar posee alguna

tierra, posee tierra en área rural (y si ese es el caso, cuánta), o posee tierra en área urbana. El

único activo excluido del índice rural fue la propiedad de tierra urbana, ya que sólo dos entre-

vistados rurales en la línea de base y sólo tres en la línea final, poseían alguna tierra urbana.

A cada activo se asignó un peso o factor de puntaje generado mediante análisis de compo-

nentes principales, utilizando programas generados por Stata (StataCorp 1997). Los puntajes

brutos de activos resultantes se estandarizaron en relación con una distribución normal unifor-

me con media cero y desviación típica uno. Para cada hogar, los puntajes que reflejan la distri-

bución de activos para ese hogar se sumaron para generar un puntaje de activos del hogar, de

la siguiente manera:

valor de la variable del activo – promedio

Puntaje de activos del hogar =simple de la variable del activo

desviación estándar simple de la variable del activo

× puntaje “bruto” de factor del activo

NOTA

Querríamos agradecer a nuestros asociados en EE.UU. y basados en Nepal, a la FundaciónAndrew W. Mellon, EngenderHealth, New Era y la Fundación BP Memorial, cuyos esfuerzos ycontribuciones hicieron posible este trabajo.

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PARTE IV

ESTUDIOS SOBRE AMÉRICA LATINA

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CAPÍTULO 12

ARGENTINA: EVALUACIÓN DE CAMBIOS

EN LA DISTRIBUCIÓN DE BENEFICIOS DE POLÍTICAS

DE SALUD Y NUTRICIÓN

Leonardo C. Gasparini y Mónica Panadeiros

Argentina ha estado en una recesión profunda desde 1998. El gasto público ha caído

dramáticamente y el crédito en el exterior ha sido imposible desde la cesación de

pagos del país. Concentrar los escasos recursos públicos en los necesitados ha llegado

a ser más importante y difícil que de ordinario. No es un trabajo fácil en ningún mo-

mento en un país como Argentina, donde los programas universales fueron la norma

durante décadas, la focalización ahora tiene que lidiar con ingresos en disminución.

Muchas personas –no sólo los pobres– se sienten con derecho a la ayuda estatal.

Este estudio aborda la incidencia distributiva de las políticas sociales en Argentina.

El análisis se enfoca en las políticas de salud y nutrición para mujeres encinta y para

niños menores de cinco años. Se utiliza información sobre individuos y hogares, pro-

veniente de dos encuestas de medición de estándares de vida (1997 y 2001) para iden-

tificar los beneficiarios de programas públicos.

El estudio se orienta a ayudar a responder dos conjuntos de preguntas:

• ¿Quiénes son los beneficiarios de los programas públicamente financiados para

mujeres embarazadas y niños? ¿Son estos programas en pro de los pobres?

¿Qué programas son más en pro de los pobres? ¿Cambió la estructura de los

beneficiarios entre 1997 y 2001? ¿Llegaron los programas a ser menos (o más)

en pro de los pobres?

• ¿Por qué los programas públicos llegan a ser menos (o más) en pro de los po-

bres entre 1997 y 2001?

El primer conjunto de preguntas es abordado mediante análisis beneficio-inci-

dencia. Los programas públicos de salud y nutrición, aunque abiertos a todos, están

dirigidos a beneficiar principalmente a los pobres, quienes generalmente tienen pro-

blemas nutricionales y carecen de seguro médico privado. Algunas personas no po-

bres, sin embargo, se benefician también de la provisión pública, atraídos por el costo

bajo (la mayoría de los servicios de salud públicamente proporcionados es gratis) y la

razonable calidad.

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Para arrojar luz sobre la segunda pregunta, descomponemos los cambios en los

resultados de beneficio-incidencia para un servicio particular en tres componentes:

cambios en las características del individuo y del hogar ligadas a la decisión de consu-

mir un servicio; cambios en la manera como son hechas las decisiones acerca de si

consumir un servicio; y cambios en la decisión pública versus privada sobre dónde

consumir el servicio. Se aplican descomposiciones tanto agregadas como microeco-

nométricas para obtener las estimaciones de estos tres componentes.

SALUD, NUTRICIÓN Y DISTRIBUCIÓN EN ARGENTINA

La salud y la nutrición han sido generalmente buenas en Argentina, comparadas con

otros países latinoamericanos.

Salud

El sistema de salud de Argentina se organiza alrededor de un sector público fuerte

que, además de regular los servicios de salud, posee y opera una red extensa de hos-

pitales públicos y centros de atención médica primaria. Los gastos en salud por los

tres niveles de gobierno, federal, provincial y municipal, representan el 25% del siste-

ma de bienestar en Argentina (DGSC, 2001). El sistema de salud pública es universal en

el sentido de que todos tienen derecho a utilizar la mayoría de los servicios en las

instalaciones de salud. En la práctica, los gastos públicos se dirigen principalmente a

familias de ingresos bajos y medios porque los hogares más afluentes optan general-

mente por tratamiento privado.

La mayoría de las políticas de salud pública se canalizan a través de la red de

hospitales públicos y centros primarios de asistencia médica, donde las personas tie-

nen acceso a todo tipo de servicios de salud, en su mayor parte gratuitos. Nuestro

análisis se concentra en los siguientes servicios para mujeres encinta y niños menores

de cinco años: asistencia prenatal, parto asistido, visitas a un médico, medicinas, hos-

pitalizaciones y vacunación.1

Nutrición

Aunque los problemas de nutrición han sido poco frecuentes en Argentina –un país

abundante en alimentos– la cobertura periodística sobre muertes de niños causadas

por la desnutrición ha llevado al debate público acerca de los asuntos de nutrición.

1 La versión extensa de este documento (Gasparini y Panadeiros, 2004) contiene también información

sobre cuidado posnatal, estudios y análisis médicos, tratamiento de enfermedades crónicas y exáme-

nes de VIH/SIDA para mujeres encinta.

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235Argentina: evaluación de cambios en la distribución de beneficios de políticas

Los programas públicos de nutrición orientados a niños necesitados han sido pe-

queños en tamaño y cobertura. A los bebés se les proporciona leche mientras están

bajo supervisión médica en los hospitales públicos o centros primarios de asistencia

médica. Los niños se benefician de programas de nutrición ofrecidos a través de jardi-

nes infantiles y escuelas escogidos y de centros locales de alimentación (comedores)

y a veces entregados directamente al hogar. Algunos programas de nutrición están

dirigidos a localidades muy pobres; son ejemplos el Programa Alimentario Nutricio-

nal Infantil (Prani) y Pro-Huerta. La crisis económica y el aumento en la desnutrición

forzaron al gobierno a instituir algunos programas de nutrición de emergencia en

2002.

En este capítulo estudiamos tres servicios de nutrición públicamente proporcio-

nados: leche para bebés en instalaciones públicas de salud, comidas en jardines infan-

tiles y comidas en centros locales de alimentación.

Ingreso promedio y distribución

El desempeño económico de Argentina durante las pasadas tres décadas ha sido

desilusionante. El gráfico 12.1 muestra fluctuaciones cíclicas grandes en el ingreso

promedio disponible, sin señal de una tendencia creciente. Durante el período cu-

bierto por este análisis, el ingreso cayó sustancialmente: el ingreso disponible per cápita

en términos reales cayó 13% entre 1997 y 2001, según estimaciones de cuentas nacio-

nales.

GRÁFICO 12.1

INGRESO DISPONIBLE PROMEDIO, ARGENTINA, 1980-2002

Fuente: Datos de cuentas nacionales.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29235


Junto con una economía estancada, Argentina ha sufrido transformaciones dra-

máticas en la distribución del ingreso (Gasparini, 2003). La desigualdad y la pobreza

han aumentado sustancialmente a lo largo de las pasadas tres décadas (gráficos 12.2 y

12.3). El coeficiente de Gini para la distribución del ingreso per cápita de los hogares

en el Gran Buenos Aires, una región urbana con la tercera parte de la población ar-

gentina, aumentó de 0,345 en 1974 a 0,538 en 2002 (Cedlas, 2003). La tasa de pobreza,

utilizando la línea de pobreza oficial, estaba alrededor del 5% en el Gran Buenos Aires

en 1980, del 28,9% en 2000 y de un dramático 54,3% en 2002, reflejando la crisis econó-

mica. En pocos países ha aumentado la pobreza tanto y tan rápido en ausencia de una

guerra o un desastre natural.2

¿QUIÉN SE BENEFICIA DE LAS POLÍTICAS DE SALUD Y NUTRICIÓN?

Utilizando un análisis tradicional de beneficio-incidencia del gasto del público en pro-

gramas de salud y nutrición para mujeres embarazadas y niños menores de cinco

años, evaluamos la precisión con que se concentra el gasto público promedio. Los

beneficios de un programa específico se asignan a los individuos según sus respues-

tas a una encuesta de hogares sobre el uso de ese programa.3

Los datos

Los análisis de beneficio-incidencia requieren encuestas de hogares con datos sobre

un indicador de bienestar e información sobre el uso de programas sociales. Argenti-

na ha realizado dos preguntas recientes de la encuesta de medición de estándares de

vida sobre el uso de varios servicios de salud y nutrición. La primera, Encuesta de

Desarrollo Social, fue llevada a cabo en 1996-7. Incluye alrededor de 75.000 indivi-

duos (representando el 83% de la población total) que viven en áreas urbanas. La

segunda, Encuesta de Condiciones de Vida (ECV), con cobertura y cuestionarios se-

mejantes, fue realizada en 2001.4

2 Las tendencias en la desigualdad y la pobreza para el resto de la Argentina urbana en la década de los

noventa son semejantes a las representadas en los gráficos 12.2 y 12.3 para el Gran Buenos Aires. Los

niveles varían apreciablemente, sin embargo, a través de las regiones. Por ejemplo, mientras que en la

ciudad de Jujuy en el noroeste del país, la tasa de pobreza es 57,3%, en Río Gallegos en la región de la

Patagonia es 11% y en la ciudad de Buenos Aires es 10%.

3 Ver Van de Walle y Nead (1995) y Van de Walle (1998). Evaluaciones más recientes de estas técnicas y

sus problemas se encuentran en Bourguignon, Pereira da Silva y Stern (2002) y Carneiro, Hansen y

Heckman (2002). Para el análisis de beneficio-incidencia en Argentina, ver Flood, Gasparini y Harriague

(1993); Harriague y Gasparini (1999); Gasparini y otros (2000); y DGSC (2002).

4 El marco muestral para ambas encuestas es el mismo. La migración no fue relevante durante el perío-

do bajo análisis.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29236


Indicadores de bienestar

Una etapa crucial en un análisis de beneficio-incidencia es clasificar los hogares por

un indicador de bienestar. Entre las variables generalmente incluidas en una encuesta

de hogares, el consumo del hogar ajustado por demografía es el mejor proxy para el

GRÁFICO 12.2

COEFICIENTES DE GINI PARA INGRESOS PER CÁPITA POR HOGAR, GRAN BUENOS AIRES,

1980-2002

Fuente: Cedlas 2003.

GRÁFICO 12.3

COEFICIENTES DE GINI PARA INGRESOS PER CÁPITA POR HOGAR,

GRAN BUENOS AIRES, 1980-2002

Fuente: Cedlas 2003.

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bienestar individual (Deaton y Zaidi, 2002). Infortunadamente, la mayoría de las en-

cuestas de hogares en Argentina, incluyendo la Encuesta de Desarrollo Social y la

ECV, no tienen preguntas sobre el gasto del hogar. Aquí utilizamos en su mayor parte

los ingresos del hogar ajustados por demografía –ingreso equivalente del hogar– como

el indicador del bienestar individual.5

En el cuadro A12.2 del anexo, los individuos con respuestas consistentes e ingre-

sos del hogar positivos reportados son agrupados en deciles de ingreso. El cuadro

muestra la distribución de ingresos per cápita del hogar y del ingreso equivalente del

hogar por decil para 1997 y 2001, y el cuadro A12.3 del anexo muestra varios índices

de desigualdad para ambas distribuciones para esos años.6 La desigualdad aumentó

significativamente entre 1997 y 2001. Este resultado es resistente a cambios en el índi-

ce de desigualdad y la distribución considerada. Como muestra el cuadro A12.4 del

anexo, la pobreza aumentó también apreciablemente durante el período.

Uso de los programas de servicios de salud y nutrición

Este estudio se enfoca en los programas de salud y nutrición focalizados en mujeres

embarazadas y niños menores de cinco años. El cuadro A12.5 del anexo muestra la

población total y el número de niños por quintil de la distribución del ingreso equiva-

lente del hogar. Por construcción, los quintiles tienen el 20% de población total, pero

como el número de niños por hogar disminuye cuando aumenta el ingreso, la pro-

porción de niños no es uniforme a lo largo de la distribución de ingresos. Por ejemplo,

la proporción de niños menores de cinco años era 30,1 en el quintil inferior en 1997 y

12,1 en el quintil superior. Este hecho tiene consecuencias fundamentales para la inci-

dencia distributiva de los programas públicos dirigidos a los niños. Aun un programa

universal para todos los niños será en pro de los pobres, dada la correlación inversa

entre el número de niños y el ingreso del hogar. Esta relación llegó a ser menos fuerte

entre 1997 y 2001 como resultado de un descenso en la fertilidad de las familias de

bajos ingresos en relación con otros grupos de ingreso, lo que implicó una reducción

potencial en la focalización de las políticas sociales.7

De las encuestas, somos capaces de identificar los hogares que utilizan los progra-

mas públicos de servicios de salud y nutrición para niños y mujeres encinta. El resto

5 El ingreso equivalente del hogar es computado aquí como el ingreso total del hogar dividido por el

número de adultos equivalentes en el hogar, elevado a la potencia de 0,9 para considerar economías de

escala moderadas en el consumo dentro del hogar. Utilizamos la escala de adulto equivalente oficial

para Argentina. Ver Gasparini y Panadeiros (2004) para detalles.

6 Se utilizan estadísticas ponderadas a través de este capítulo. Los pesos para expandir la muestra a la

población fueron proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec).

7 Marchionni y Gasparini (2003) reportan una tendencia semejante para el Gran Buenos Aires, utilizan-

do información de la Encuesta Permanente de Hogares.

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de esta sección está dedicado a analizar el uso de estos servicios y calcular los resulta-

dos de beneficio-incidencia.

Asistencia prenatal

A las madres de niños menores de dos años se les preguntó si utilizaron la asistencia

prenatal mientras estaban embarazadas.8 Las encuestas preguntan también por el mes de

la primera visita de atención prenatal, la frecuencia de las pruebas y el sitio de la mayoría

de las visitas. El cuadro A12.6 del anexo y el gráfico 12.4 muestran los resultados por

quintil de ingreso equivalente del hogar para 1997 y 2001. La asistencia prenatal es exten-

dida en Argentina, aun para las madres pobres; las madres del 97,1% de los niños en 1997

y el 97,7% en 2001 hicieron por lo menos una visita. En el quintil inferior de la distribución

del ingreso, esta proporción subió del 94,8% al 97,6% durante el mismo período.

Las diferencias entre quintiles son más evidentes con respecto al número de visi-

tas, el mes de la primera visita y el sitio de la visita. En promedio, las madres pobres

hacen la primera visita después del tercer mes de embarazo, mientras que las madres

de hogares no pobres lo hacen después de un mes y medio de embarazo. La propor-

ción de mujeres encinta con más de cuatro visitas aumenta significativamente con el

ingreso del hogar, de alrededor del 70% en el primer quintil, al 95% en el quintil

superior. La mayoría de las madres pobres van a hospitales públicos o centros prima-

rios de asistencia médica por asistencia prenatal, mientras que las madres no pobres

frecuentan las instituciones privadas. Las diferencias son significativas: en 2001, el

85,6% de madres en el quintil inferior, pero sólo el 9% en el quintil superior, reporta-

ron haber recibido asistencia prenatal en instalaciones públicas. Durante el período

económicamente deprimido estudiado, la proporción de visitas a instalaciones públi-

cas aumentó en consonancia con la distribución del ingreso. El promedio subió de

51,6% a 54,9% entre 1997 y 2001.

El gobierno financia las instalaciones públicas de salud. Con la ayuda de recursos

del gobierno (por ejemplo, salarios de médicos y enfermeros, suministros y una por-

ción de costos de capital), los hospitales y centros públicos son capaces de proporcionar

la mayoría de la asistencia prenatal gratuitamente. Un supuesto usual es que los bene-

ficiarios del programa público son los usuarios del servicio subvencionado y sus fami-

lias. Utilizando un servicio gratis a la comunidad, una familia ahorra el costo de comprar

ese servicio, el que se asume igual al costo promedio de la provisión pública.9

8 Hay un sesgo de selección porque a las madres no se les pregunta por pérdidas ni por niños que

murieron, pero dado que la mortalidad infantil es baja en Argentina, este sesgo es probablemente

pequeño.

9 Los factores utilizados para producir el servicio no se consideran beneficiarios de la provisión pública.

Se asume que médicos y enfermeros podrían encontrar trabajos semejantes en el sector privado si el

sector público decidiera no proporcionar los servicios de salud.

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Para encontrar los beneficiarios de cada programa público, identificamos a los usua-

rios potenciales del servicio (madres con niños menores de dos años, en el caso de la

asistencia prenatal), el uso efectivo del servicio y la elección de instalaciones públicas

o privadas. El cuadro A12.6 del anexo muestra dos resultados de incidencia para la

asistencia prenatal según si el número de visitas es tenido en cuenta (H2) o no es

considerado (H1) en los cálculos.10 En ambos casos, las subvenciones para asistencia

prenatal en instalaciones públicas son altamente en pro de los pobres, pero el sesgo se

GRÁFICO 12.4

USO DE ASISTENCIA PRENATAL, ARGENTINA

Fuente: Cálculos de los autores basados en Siempro (1997, 2000).

10 Teóricamente, el número de visitas es pertinente para un análisis de incidencia. Las encuestas, sin

embargo, no registran ni el número exacto de visitas (sólo preguntan si la madre hizo más de cuatro

visitas) ni el tipo de instalación visitada (las encuestas preguntan sólo en dónde hicieron las madres la

mayor parte de sus visitas).

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29240


debilita cuando el número de visitas (H2) es considerado. En 1997 más del 40% de

todos los beneficiarios del programa pertenecían al primer quintil de la distribución

del ingreso. La proporción de beneficiarios en el quintil superior estaba alrededor del

2%. Este patrón en pro de los pobres es básicamente la consecuencia de una concen-

tración más grande de niños menores de dos años en el fondo de la distribución del

ingreso y de una aguda disminución en la elección para utilizar instalaciones públicas

en los ingresos más altos.

La precisión de la focalización de la subvención pública para asistencia prenatal

disminuyó entre 1997 y 2001 (gráfico 12.4). Este cambio parece ser una consecuencia

principalmente de una reducción en la proporción de niños menores de dos años en

el quintil inferior y de un aumento en el uso de instalaciones públicas por hogares de

ingresos medios y altos. En la próxima sección, analizamos este punto con mayor

detalle.

Parto asistido

La mayoría de los partos en Argentina urbana son asistidos por una persona

médicamente entrenada. Aun en el quintil inferior, la proporción de partos asistidos

es cercana al 100% (cuadro A12.7 del anexo). La proporción de nacimientos normales

ha disminuido con el tiempo, especialmente en los quintiles inferiores. La proporción

de cesáreas aumenta todavía apreciablemente a ingresos más altos del hogar. Más de

la mitad de todos los partos se atiende en instalaciones públicas. Esta proporción ha

aumentado levemente en los últimos años. Los partos en instalaciones públicas son

mucho más frecuentes para madres pobres que para madres no pobres. En 2001, el

83,4% de los partos por madres del quintil inferior fueron en instalaciones públicas,

pero la cifra era sólo de 11,3% para madres del quintil menos pobre. Debido a que la

fecundidad es más alta y el uso de instalaciones públicas es más difundido entre los

hogares pobres, la subvención para partos asistidos en instalaciones públicas es deci-

didamente en pro de los pobres.

Hemos calculado también los resultados de incidencia asumiendo que los partos

por cesárea cuestan dos veces más que los partos vaginales. Debido a que la propor-

ción de partos por cesárea aumenta con los ingresos, los resultados de incidencia bajo

este supuesto son mucho menos en pro de los pobres.

Visitas a un médico

Las encuestas de 1997 y 2001 preguntan a los padres acerca de visitas al médico para

sus niños entre 0 y 4 años de edad, pero hay diferencias en los cuestionarios. La en-

cuesta de 1997 pregunta primero por el estatus de salud del niño (¿Se ha sentido

enfermo el niño o ha sufrido un accidente en los últimos 30 días?) y luego reporta las

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consultas con un médico sólo para niños “enfermos”. Este procedimiento en dos eta-

pas pierde información acerca de las visitas al médico para chequeos rutinarios de

niños que están bien. La encuesta de 2001 pregunta por cualquier consulta con un

médico, independientemente de la evaluación subjetiva sobre el estatus de salud del

niño. Las grandes diferencias en la proporción de niños vistos por un médico mostra-

das en el cuadro A12.8 del anexo (32,7% en 1997 y 53,8% en 2001) es muy probable-

mente atribuible a esta diferencia en los cuestionarios. Si en 2001 restringimos el análisis

a niños reportados enfermos, las proporciones son similares (32,7% en 1997 y 29,3%

en 2001). Los patrones difieren también con la distribución del ingreso. La proporción

de niños menores de cinco años que visitó a un médico el mes anterior a la encuesta

es más sensible al ingreso del hogar en la encuesta de 2001 que en la de 1997. Esto es

un signo de que llevar a un niño que está bien al médico es más común en hogares

más ricos que en hogares pobres.

Otras dos diferencias socavan la comparación: sólo la encuesta de 1997 registra el

número de visitas durante el mes y sólo la encuesta de 1997 tiene información sobre

visitas a instalaciones públicas que no son completamente gratuitas y son parcial-

mente financiadas con cobros a los usuarios. A pesar de las diferencias metodológicas,

los resultados para 1997 y 2001 indican claramente un perfil de las subvenciones pú-

blicas en pro de los pobres para los servicios ofrecidos por médicos en instalaciones

públicas. Alrededor del 70% de los beneficiarios de estas subvenciones son indivi-

duos en los dos quintiles más pobres de la población. Las fugas hacia hogares no

pobres son pequeñas.

Las comparaciones pueden ser hechas también ignorando en 2001 los individuos

que no fueron reportados como enfermos (aun cuando se sabe que ellos fueron a ver

un médico) e ignorando en 1997 la información disponible sobre el número de visitas

y el financiamiento parcial de las visitas. Esta alternativa (denominada H2 en el cua-

dro A12.8 del anexo) sugiere una reducción en la precisión de la focalización de la

subvención pública para visitas a médicos en instalaciones públicas.

La encuesta de 1997 incluye una pregunta sobre el tiempo de espera. Una persona

en el quintil más bajo espera un promedio de 79 minutos para que un médico vea a

un niño. Los tiempos promedio de espera para los otros quintiles son 75, 56, 55 y 45

minutos, respectivamente. Esta significativa diferencia en el tiempo de espera es pro-

bablemente un factor que justifica la más baja probabilidad de que un niño de un

hogar pobre visite a un médico, aun cuando el servicio es gratuito.

Medicinas

En las instalaciones públicas de salud algunas medicinas son gratis o son vendidas a

precios subvencionados. La precisión de focalización de estas subvenciones se puede

estudiar con la ayuda de encuestas de hogares. Otra vez, el cuestionario de 1997 en

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29242


dos etapas y la falta de detalle en las preguntas de 2001 sobre el financiamiento de las

medicinas, enturbian los resultados comparativos. No obstante, el cuadro A12.9 del

anexo sugiere sin ambigüedad un perfil en pro de los pobres de las subvenciones

públicas para las medicinas prescritas para los niños en las instalaciones públicas. Al-

rededor del 50% de estas drogas va a niños de hogares en el quintil inferior de la

distribución del ingreso equivalente del hogar. La precisión de focalización de este

programa público se redujo claramente entre 1997 y 2001.

Hospitalizaciones

Según las respuestas de la encuesta de hogares, en promedio el 8,4% de los niños

menores de cinco años son hospitalizados cada año (cuadro A12.10 del anexo). El

número no cambió entre 1997 y 2001. Durante ese período, el uso de las instalaciones

públicas aumentó levemente conforme a la distribución del ingreso.

Vacunación

La vacunación de niños menores de cinco años es difundida en Argentina; en 2001, el

99% de los niños recibió por lo menos una dosis de la vacuna para el bacilo Calmette-

Guérin (BCG) contra la tuberculosis (ver cuadro A12.11 del anexo).11 Las proporciones

correspondientes para las vacunas de Sabin y sarampión fueron 95,4% y 72,8%, res-

pectivamente. La mayoría de los niños obtienen sus vacunas en instalaciones públi-

cas. Aun los niños de los hogares más ricos toman parte en los programas públicos de

vacunación, pero ya que los hogares pobres tienen más niños, y algunos niños de

familias no pobres utilizan instalaciones privadas, la incidencia de los programas pú-

blicos de vacunación es todavía claramente en pro de los pobres. Por ejemplo, en el

caso de la BCG, el 30,6% de las vacunas va a niños en el quintil más pobre y el 10,5%

beneficia a niños en el quintil superior. (La encuesta de 2001 no registra información

sobre el uso de las instalaciones públicas para vacunación, así que todos los resultados

de incidencia se refieren a 1997).

Programas de nutrición

Los tres niveles de gobierno en Argentina operan una variedad de programas de nutri-

ción. La encuesta captura aquellos que proporcionan leche para bebés en hospitales,

alimento en algunos jardines infantiles públicos y comidas en centros locales de ali-

mentación. Los cuadros A12.12 a A12.14 del anexo muestran diferencias de focalización

11 La información sobre vacunaciones fue hecha por recuento de la madre y confirmada por inspección

de una tarjeta de vacunación.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29243


significativas a través de estos programas. La proporción de los beneficios totales lle-

gando al 20% más pobre de la población en 2001 oscila del 77,3% para comidas en cen-

tros locales de alimentación al 41,7% en jardines infantiles públicos. Los centros locales

de alimentación se sitúan generalmente en escuelas públicas en vecindarios pobres.

La cobertura de estos programas de nutrición aumentó dramáticamente entre 1997

y 2001. Por ejemplo, sólo el 2,6% de niños pobres asistió a los centros locales para

obtener comidas gratis en 1997, pero para 2001, el 20,2% de ellos lo hizo.

Como los servicios de salud en los hospitales públicos, el programa de entrega de

leche en hospitales parece haber llegado a ser menos focalizado con el tiempo. En el

caso de alimento en jardines infantiles, los cambios parecen haber sido en pro de los

pobres y fueron algo neutrales para los centros locales de alimentación.

Resumiendo los resultados de incidencia

La literatura ha desarrollado una gama de instrumentos gráficos y analíticos para

resumir información sobre la incidencia de los programas públicos. En las figuras 12.5

a 12.10 mostramos las curvas de concentración para varios programas de salud y nu-

trición. Los individuos son ordenados según su ingreso equivalente del hogar. La

curva de concentración (Lorenz) muestra la proporción acumulada de los beneficios

totales (ingreso) de un programa dado llegando al enésimo más pobre de la pobla-

ción. La curva de concentración por encima de la curva de Lorenz caracteriza a los

programas progresivos; curvas por encima de la diagonal (“la línea de perfecta igual-

dad”) se asocian con programas en pro de los pobres (Lambert 1993).12

Las curvas de concentración no difieren significativamente entre programas de

salud, a excepción de los programas de vacunación, que son menos en pro de los

pobres, especialmente la vacuna cuádruple (DPT más Haemophilus influenzae tipo B) y

las vacunas contra sarampión, paperas y rubéola (spr) (gráficos 12.5 y 12.6). El gráfico

12.7 muestra diferencias sustanciales entre curvas de concentración típicas para un

servicio de salud y para un programa de vacunación. Las curvas para programas de

nutrición se estiman con menos precisión, considerando el alcance de estos progra-

mas (gráfico 12.8). Las curvas para comidas en centros locales de alimentación se en-

cuentran por encima de las curvas para los otros programas de nutrición.

La precisión en la focalización parece haber disminuido desde 1997 para todos los

servicios de salud considerados, de acuerdo con las curvas de concentración mostra-

das en el gráfico 12.9. El mismo comentario aplica para la leche en hospitales públicos

y centros de asistencia médica primaria (gráfico 12.10). No hay un patrón claro para

cambios en las comidas en jardines infantiles y en centros locales de alimentación.

12 Para notas técnicas sobre técnicas cuantitativas para el análisis de la equidad en la salud, ver el sitio web

del Banco Mundial, http://www.worldbank.org/poverty/health/wbact/_eq.htm.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29244


GRÁFICO 12.5

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, SERVICIOS DE SALUD, ARGENTINA, 1997

Fuente: Cálculos de los autores basados en Siempro (1997).

GRÁFICO 12.6

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, PROGRAMAS DE VACUNACIÓN, ARGENTINA, 1997


Nota: BCG, vacuna para el bacilo Calmette-Guérin (tuberculosis); DPT, difteria, tos ferina y tétanos; spr, vacuna para

sarampión, paperas y rubéola; cuádruple, vacuna spr más Haemophilus influenzae tipo B.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29245


GRÁFICO 12.7

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, VISITAS A UN MÉDICO Y VACUNACIÓN DE BCG, ARGENTINA, 1997

GRÁFICO 12.8

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, PROGRAMAS DE NUTRICIÓN, ARGENTINA, 1997


Nota: BCG, vacuna para el bacilo Calmette-Guérin (tuberculosis).


04cap12.p65 05/10/2006, 19:29246


El cuadro A12.15 del anexo muestra el índice de concentración (IC) para cada servi-

cio, una medida del punto hasta el cual una variable particular se distribuye desigual-

mente a través de estratos de ingreso (Lambert, 1993). Los números negativos reflejan

programas en pro de los pobres. Entre más alto el IC en valor absoluto, más en pro de

los pobres es el programa.

GRÁFICO 12.9

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, ASISTENCIA PRENATAL, PARTOS ASISTIDOS,

MEDICINAS Y HOSPITALIZACIONES, 1997 Y 2001


04cap12.p65 05/10/2006, 19:29247


Todos los programas de salud y nutrición considerados son en pro de los pobres.

El más en pro de los pobres es el programa de comidas en centro local de alimenta-

ción, seguido por el de leche en hospitales, todos los servicios de salud y los progra-

mas de vacunación. Entre 1997 y 2001, la precisión de la focalización ha disminuido

en los servicios de salud para los cuales hay datos comparables disponibles. Lo mismo

es cierto de los programas de entrega de leche. Para otros programas de nutrición, los

cambios fueron insignificantes.

CARACTERIZANDO LOS CAMBIOS EN LA FOCALIZACIÓN

Los resultados de beneficio-incidencia son derivados agregando las decisiones indivi-

duales sobre el consumo de servicios públicamente proporcionados. Un hogar consu-

mirá un servicio si por lo menos uno de sus miembros tiene derecho a él, si la persona

(o sus padres) decide consumir el servicio y si la persona decide hacerlo en el sector

público. Por consiguiente, las diferencias en la focalización de un programa en el tiempo

o a través de las regiones son el resultado de diferencias en las tres etapas descritas. Es

pertinente identificar hasta qué punto el cambio en la precisión de la focalización de

un programa resulta de cambios en la estructura sociodemográfica de la población o

Fuente:Cálculos de los autores basados en Siempro (1997, 2000).

GRÁFICO 12.10

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, PROGRAMAS DE NUTRICIÓN, 1997 Y 2001

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29248


de cambios en las decisiones del hogar sobre el consumo del servicio (si utilizarlo o no

y dónde utilizarlo). En esta sección, atacamos este asunto utilizando descomposicio-

nes agregadas y microeconométricas.

Descomposiciones agregadas

Suponga que agrupamos la población total en quintiles h = 1,. . ., 5 según su ingresos

equivalente del hogar. La proporción de usuarios totales de un servicio de salud j en

una instalación pública que pertenece al quintil h en el tiempo t se denota bhjt

. Estas

proporciones son los insumos de cualquier medida de beneficio-incidencia. Si bhjt

es

decreciente en el ingreso, el programa público j se dice que es en pro de los pobres. El

valor bhjt

se puede escribir:

bhjt

= qhjt

• ahjt

• phjt

,

donde qhjt

es la proporción de personas que califican para el servicio j que pertenece al

quintil h, ahjt

es la tasa de uso del servicio j en el quintil h en relación con el promedio

de la población, y phj es la proporción de usuarios en el sector público en h en relación

con el promedio de la población. Las diferencias entre quintiles en el valor de b están

dadas por las diferencias en q, a y p.

Ilustremos esta descomposición con el caso de la asistencia prenatal por parte de

personas médicamente entrenadas. Por definición, sólo las mujeres encinta califican

para este servicio. Si las mujeres encinta no están distribuidas uniformemente a lo

largo de la distribución del ingreso, el valor de q diferirá entre quintiles. En la mayoría

de los países, las tasas de fecundidad disminuyen con el ingreso, lo que implica que el

valor de q disminuye con el ingreso para los servicios de salud relacionados con muje-

res embarazadas y niños. Todo lo demás constante, este patrón implicará una tenden-

cia en pro de los pobres para cualquier servicio de salud dirigido a esa población.

El uso relativo de un servicio (resumido por a) es el segundo determinante de los

resultados de incidencia. Manteniendo todo lo demás constante, si, en contraste con

las mujeres embarazadas de hogares no pobres, la mayoría de las mujeres de hogares

pobres deciden no ver a una persona médicamente entrenada, el valor de a aumenta-

rá con los ingresos.

Finalmente, la elección entre atención pública o privada es el tercer determinante

crucial de los resultados de incidencia. Si las mujeres pobres embarazadas escogen

una instalación pública más a menudo que las mujeres no pobres, el valor de p dismi-

nuirá con los ingresos.

Las diferencias en el patrón de las b y, entonces, en los resultados de incidencia en

el tiempo y a través de las regiones, dependen de las diferencias en los factores en el

lado derecho de la ecuación. Utilizamos esta sencilla descomposición para obtener

una caracterización preliminar de las diferencias en los resultados de incidencia en el

tiempo y a través de las regiones en Argentina.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29249


El cuadro A12.16 del anexo muestra los resultados de la descomposición de los

resultados de incidencia por quintil para diferentes programas de salud. Los prime-

ros tres conjuntos de filas en cada panel del cuadro, reproducen los resultados de los

cuadros A12.6, A12.7, A12.9 y A12.10 del anexo. La distribución de usuarios potencia-

les, la decisión de participación y la elección entre atención pública o privada, deter-

minan los resultados de incidencia en el conjunto de la fila 4. Las diferencias en

incidencia por quintil se reportan en la fila 5.

Hay una reducción clara en el grado de focalización del programa público de asis-

tencia prenatal. En 1997, el 46,5% de los beneficiarios totales de ese programa perte-

necían al quintil inferior de la distribución del ingreso equivalente; en 2001 la

proporción cayó al 43,3%. Esta caída de 3,2 puntos porcentuales tiene su complemen-

to en las ganancias de 1,6 para el quintil 3, 1,0 para el quintil 4 y 0,6 para el quintil

superior. El conjunto de la fila 6 nos ayuda a caracterizar los cambios en la incidencia

mostrando los resultados de la descomposición. La línea de usuarios potenciales mues-

tra los resultados de incidencia si cambiamos la distribución de mujeres encinta (con-

junto fila 1) entre 1997 y 2001 pero mantenemos fijas las tasas de participación y las

decisiones sobre público o privado en los valores de un año dado. Como los valores

de a y p se pueden fijar en dos años alternativos, en el cuadro reportamos el promedio

de las cuatro simulaciones posibles.13

La distribución de mujeres embarazadas se hizo menos en pro de los pobres entre

1997 y 2001, implicando una caída de 1,4 en la incidencia sobre el quintil inferior. Esto

significa que, con todo lo demás constante, los cambios demográficos explicarían una

gran parte de la disminución en la precisión de la focalización de la subvención para

la asistencia prenatal en hospitales públicos y centros de atención médica primaria.

Ahora es más probable que las mujeres pobres sean vistas por personal médicamente

entrenado. Este aumento en la participación (combinado con los cambios en el resto

de la distribución) implica un aumento (0,9 puntos) en la incidencia sobre el quintil

inferior. El último efecto, denominado provisión pública, parece el más relevante.

Aunque el uso de hospitales públicos aumentara para los pobres, aumentó proporcio-

nalmente más para el resto de la población. Este efecto implica una caída considerable

en la precisión para focalizarse en el quintil inferior.

Para los partos asistidos, las tasas de participación se asumen sin cambio porque

no hay información disponible para 2001. La reducción en la precisión para focalizarse

en el quintil inferior entre 1997 y 2001 es otra vez una consecuencia de la reducción en

la tasa relativa de fecundidad de las mujeres pobres y del aumento relativo en el uso

de instalaciones públicas por mujeres no pobres. En contraste con el caso de la asis-

tencia prenatal, el primer efecto parece ser el dominante. Resultados semejantes se

obtienen para las subvenciones públicas a las medicinas. La incidencia de admisiones

13 Los resultados son bastante resistentes a cambios en el año base.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29250


a hospitales públicos aumentó algo para el quintil inferior y disminuyó considerable-

mente para el segundo, lo que llevó a un descenso en la precisión general de la

focalización, medida por el índice de concentración. La disminución para el segundo

quintil es explicada por una reducción relativa en la fecundidad, una caída grande en

la proporción de niños hospitalizados y por un aumento menos pronunciado en el

uso de instalaciones públicas que en otros quintiles de la distribución.

La reducción en la precisión de la focalización de los programas de nutrición para

leche en hospitales y centros médicos primarios y para comidas en centros locales de

alimentación es atribuible a un descenso en las tasas de fecundidad de los pobres y a

un aumento grande en la participación de las personas de otros quintiles de la distri-

bución en programas de nutrición (cuadro A12.17 del anexo).

Microsimulaciones

Las descomposiciones agregadas, aunque informativas, son sólo aproximaciones bur-

das al efecto sobre los cambios en los resultados de beneficio-incidencia de cambios

en la estructura de población, en la decisión de consumir un servicio de salud dado y

en la decisión entre público o privado. Un análisis más sofisticado se puede realizar

con la ayuda de técnicas de descomposición microeconométrica (o de

microsimulación).14 Suponga que queremos analizar los cambios entre t y t’ en el ín-

dice de concentración para el programa de visitas a médicos en instalaciones públi-

cas. La idea detrás de esta metodología es simular para cada individuo la decisión

contrafactual de si visitar a un médico en una instalación pública en el tiempo t si

ciertos factores fueran los correspondientes al tiempo t’ en vez de los observado en el

tiempo t.15 Consideramos tres conjuntos de factores que se pueden cambiar alternati-

vamente entre t y t’: las características de cada individuo (y de la familia del indivi-

duo), la manera en que estas características están ligadas a la decisión de visitar a un

médico y la manera en que estas características están ligadas a la elección de asistir a

una instalación pública en vez de una privada.

Para implementar esta metodología, estimamos modelos econométricos de la de-

cisión de visitar a un médico y la decisión condicional de asistir a una instalación

pública, como funciones de varias características individuales y del hogar.16 Los cam-

bios en el índice de concentración se descomponen en tres efectos. El efecto de pobla-

ción es obtenido simulando las decisiones de salud en el tiempo t si las características

del individuo y del hogar fueran las del tiempo t’; el efecto de participación viene de

14 Para la aplicación de técnicas de microsimulación a problemas distributivos, ver Bourguignon, Ferreira

y Lustig (2004).

15 Una explicación más detallada de la metodología se incluye en Gasparini y Panadeiros (2004) y puede

ser obtenida de los autores a petición de los interesados.

16 Los detalles de los modelos estimados se proporcionan en Gasparini y Panadeiros (2004).

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29251


simular las decisiones de salud de cada individuo en el tiempo t si los parámetros que

gobiernan la decisión de visitar a un médico fueran los del tiempo t’; y el efecto de la

provisión pública es computado asumiendo que los parámetros que gobiernan la deci-

sión público versus privado son los del tiempo t’.

El cuadro A12.18 del anexo reporta los resultados de la descomposición. La prime-

ra fila reporta el cambio en el valor absoluto del índice de concentración entre 1997 y

2001 para cada servicio de salud y las últimas tres filas muestran los valores de cada

efecto.17 El índice de concentración para el programa de atención prenatal en instala-

ciones públicas disminuyó 4,8 puntos entre 1997 y 2001, implicando una focalización

menos precisa. Si el único cambio entre 1997 y 2001 hubiera sido en la forma como las

decisiones individuales se hacen, el IC habría aumentado 0,4 puntos –un cambio in-

significante. El efecto de los cambios en la decisión público-privado entre 1997 y 2001

contribuyeron 1,7 puntos a la caída general del IC. El factor más significativo en este

descenso fue el cambio en las características de la población. Aun manteniendo todos

los otros parámetros constantes, el cambio en las características habría contribuido 3,5

puntos a la reducción en el IC. La reducción en el número de niños en las familias

pobres es probablemente el principal factor detrás de este resultado.

El efecto de población es también altamente relevante para focalizar los partos

asistidos, las medicinas y las hospitalizaciones. El efecto de la provisión pública es

negativo excepto para los partos asistidos, probablemente porque un número cre-

ciente de grupos de ingreso medio y alto buscaron atención en hospitales públicos

como resultado de la crisis económica. El efecto participación es insignificante en to-

dos los casos excepto las hospitalizaciones, un signo del aumento en las hospitaliza-

ciones de niños de los quintiles más pobres.

CONCLUSIONES

Este estudio analiza la precisión de la focalización de las políticas de salud y nutrición

para mujeres embarazadas y niños menores de cinco años en Argentina, utilizando

información de dos encuestas de medición de estándares de vida en 1997 y 2001. Un

análisis de beneficio-incidencia nos dice que los programas de salud pública y nutri-

ción son en pro de los pobres. Los resultados de descomposiciones agregadas y

microeconométricas, sin embargo, sugieren que los cambios en incidencia en los cin-

co años pasados han favorecido a los no pobres a causa de dos factores: una reducción

sustancial en la tasa de fecundidad de las parejas pobres y un aumento en el uso de

las instalaciones públicas por hogares más ricos, probablemente provocados por la

continua crisis económica que empezó en 1998.

17 Los cambios no coinciden exactamente con los del cuadro A12.15 del anexo porque las observaciones

con información faltante para las variables incluidas en los modelos se eliminaron.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29252


CUADRO A12.1

ENCUESTAS DE MEDICIÓN DE ESTÁNDARES DE VIDA, OBSERVACIONES Y POBLACIÓN

REPRESENTADA POR LA MUESTRA. ARGENTINA, 1997 Y 2001

1997 2001

ObservacionesTotal 75.407 71.574

Hombres 36.439 34.556

Mujeres 38.968 37.018

PoblaciónTotal 29.991.693 31.959.425

Hombres 14.448.953 15.389.584

Mujeres 15.542.740 16.569.841


ANEXO

CUADRO A12.2

INGRESO MEDIO POR DECIL, ARGENTINA, 1997 Y 2001

Ingreso per cápita Ingreso equivalente

Decil 1997 2001 1997 2001

1 35,7 24,2 50,6 34,0

2 73,6 52,1 100,2 71,4

3 104,6 78,9 140,3 104,2

4 137,3 107,1 178,8 139,5

5 173,6 137,1 221,5 175,8

6 220,3 176,8 276,1 221,1

7 278,3 227,5 343,9 280,7

8 363,9 300,4 443,2 363,6

9 517,7 428,0 617,5 511,4

10 1.190,0 981,1 1.382,7 1.136,5

Promedio 309,5 251,3 375,6 303,8


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CUADRO A12.3

DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO POR DECIL E ÍNDICES DE DESIGUALDAD, ARGENTINA, 1997 Y 2001

Ingreso per cápita Ingreso equivalente

1997 2001 1997 2001

Proporción de los deciles (porcentaje)1 1,2 1,0 1,3 1,1

2 2,4 2,1 2,7 2,3

3 3,4 3,1 3,7 3,4

4 4,4 4,3 4,8 4,6

5 5,6 5,5 5,9 5,8

6 7,1 7,0 7,4 7,3

7 9,0 9,1 9,2 9,2

8 11,8 11,9 11,8 12,0

9 16,7 17,0 16,4 16,8

10 38,5 39,0 36,9 37,4

Razón de ingresos10: 1 33,3 40,6 27,3 33,4

90:10 11,3 13,7 9,7 11,7

95:80 2,3 2,3 2,2 2,2

Índices de desigualdadGini 0,507 0,522 0,484 0,499

Theil 0,491 0,521 0,443 0,471

cv 1,410 1,481 1,291 1,350

A(0,5) 0,213 0,227 0,194 0,207

A(1) 0,380 0,406 0,348 0,374

A(2) 0,645 0,678 0,603 0,641

E(0) 0,477 0,520 0,427 0,468

E(2) 0,994 1,097 0,833 0,912


CUADRO A12.4

MEDIDAS DE POBREZA, ARGENTINA, 1997 Y 2001, LÍNEA DE POBREZA OFICIAL

1997 2001

Tasa de incidencia 0,326 0,429

Brecha de pobreza 0,143 0,226

Intensidad de pobreza [FGT(2)] 0,088 0,160

Nota: FGT, índice Foster, Greer y Thorbecke.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29254


CUADRO A12.5

POBLACIÓN Y POBLACIÓN INFANTIL POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES

DE LOS HOGARES, ARGENTINA, 1997 Y 2001

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997Individuos

Todos los individuosMuestra 17.084 15.362 14.820 13.620 12.524 73.410Población 5.859.871 5.858.144 5.858.311 5.850.874 5.810.177 29.237.377

Niños menores de 2 añosMuestra 1.456 972 799 605 472 4.304Población 470.802 388.856 302.447 214.781 206.541 1.583.427

Niños menores de 5 añosMuestra 2.446 1.645 1.326 1.074 792 7.283Población 801.369 651.945 488.135 394.471 322.350 2.658.270

Proporción (porcentaje)TodosMuestra 23,3 20,9 20,2 18,6 17,1 100,0Población 20,0 20,0 20,0 20,0 20,0 100,0

Niños menores de 2 añosMuestra 33,8 22,6 18,6 14,1 11,0 100,0Población 29,7 24,6 19,1 13,6 13,0 100,0


2001Individuos

TodosMuestra 12.387 12.017 11.538 10.814 10.544 57.300Población 4.832.178 4.832.686 4.831.489 4.829.508 4.815.221 24.141.082

Niños menores de 2 añosMuestra 938 718 599 455 409 3.119Población 353.412 278.273 257.517 199.744 193.819 1.282.765

Niños menores de 5 añosMuestra 1.626 1.207 1.041 774 688 5.336Población 608.055 472.205 445.167 340.094 318.925 2.184.446

Proporción (porcentaje)TodosMuestra 21,6 21,0 20,1 18,9 18,4 100,0Población 20,0 20,0 20,0 20,0 20,0 100,0




04cap12.p65 05/10/2006, 19:29255


CUADRO A12.6

ASISTENCIA PRENATAL POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES,

ARGENTINA, 1997 Y 2001

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997

Niños menores de 2 años

(porcentaje) 29,7 24,6 19,1 13,6 13,0 100,0

Visitas de AP (porcentaje) 94,8 96,3 99,5 99,4 98,4 97,1

Mes de primera visita 3,1 2,8 2,6 1,8 1,6 2,6

Más de 4 visitas (porcentaje) 73,0 82,3 91,7 94,5 95,6 84,5

Visitas en hospital público 81,6 56,0 46,0 25,7 7,6 51,6

Incidencia (H1) 46,5 26,8 17,7 7,0 2,0 100,0

Incidencia (H2) 42,1 27,3 20,1 8,2 2,3 100,0

2001

Niños menores de 2 años

(porcentaje) 27,6 21,7 20,1 15,6 15,1 100,0

Visitas de AP (porcentaje) 97,6 96,5 97,6 98,5 99,2 97,7

Mes de primera visita 3,6 2,4 2,1 2,0 1,7 2,5

Más de 4 visitas (porcentaje) 69,6 83,0 87,8 91,0 94,8 83,1

Visitas en hospital público 85,6 68,1 52,4 27,7 9,0 54,9

Incidencia (H1) 43,3 26,8 19,3 8,0 2,5 100,0

Incidencia (H2) 38,2 28,2 21,4 9,2 3,0 100,0


Nota: H1, calculado sin tomar el número de visitas en consideración; H2, calculado tomando el número de visitas en

consideración.

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CUADRO A12.7

PARTOS ATENDIDOS POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES,


(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997

Niños menores de 2 años 29,7 24,6 19,1 13,6 13,0 100,0

Parto asistido 98,3 99,4 99,9 100,0 100,0 99,3

Operación cesárea 21,4 27,4 37,4 38,3 45,6 31,1

Parto en hospital público 79,5 59,4 49,1 27,3 10,9 53,4

Incidencia (H1) 44,5 27,7 17,9 7,1 2,7 100,0

Incidencia (H2) 34,6 27,4 23,9 9,7 4,4 100,0

2001


Parto asistido 98,3 99,4 99,9 100,0 100,0 99,3

Operación cesárea 28,2 33,3 38,4 39,8 47,9 36,0

Parto en hospital público 83,4 67,5 49,5 33,0 11,3 55,0

Incidencia (H1) 41,9 27,0 18,4 9,5 3,2 100,0

Incidencia (H2) 35,8 27,1 21,3 11,4 4,5 100,0


Nota: La encuesta de 2001 no captura la proporción de partos atendidos. Para calcular los resultados de incidencia,

asumimos que no hay cambios entre 1997 y 2001. H1, calculado sin tomar en consideración los costos diferenciales

entre un parto vaginal y una operación cesárea; H2, asume que el costo de una cesárea es el doble de un parto normal.

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CUADRO A12.8

VISITAS A UN MÉDICO POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES,


(porcentaje, excepto si se indica de otra forma)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Reportados enfermos 33,6 36,6 34,5 37,3 37,1 35,5

Vio un doctor si se reportó enfermo 90,7 90,8 92,4 94,4 95,4 92,2

Vio a un doctor 30,5 33,3 31,9 35,2 35,4 32,7

Número de visitas 2,5 2,4 2,2 2,4 2,5 2,4

Públicamente financiadas (1)a 77,4 56,5 42,5 20,5 10,3 48,0

Públicamente financiadas (2)b 83,0 61,5 45,0 22,3 11,1 51,7

Incidencia (H1) 47,0 29,2 14,4 6,6 2,9 100,0

Incidencia (H2) 45,1 29,6 15,6 6,9 2,8 100,0

2001


Reportados enfermos 31,3 34,7 35,9 31,8 44,3 35,0

Vio un doctor si se reportó enfermo 81,3 79,0 84,7 85,0 90,7 83,8

Vio a un doctor (calculado como

el producto de las filas precedentes) 25,4 27,4 30,4 27,1 40,2 29,3

Vio a un doctor (respuestas reales) 46,7 51,2 54,9 57,3 65,9 53,8

Públicamente financiadas 89,7 68,1 45,4 23,5 8,6 50,6

Incidencia (H3) 42,8 27,7 18,7 7,7 3,1 100,0

Incidencia (H2) 43,2 27,5 19,1 6,7 3,4 100,0


Nota: Las filas “reportado enfermo” y “vio a un doctor”, se refieren a los 30 días anteriores a la encuesta. Para 1997, H1

se refiere a públicamente financiado, tomando en consideración las diferencias entre la financiación parcial y total e

incluyendo las diferencias en el número de visitas; H2 se refiere a públicamente financiado, ignorando las diferencias

entre la financiación parcial y total y las diferencias en el número de visitas. Para 2001, no está disponible la diferencia

entre financiación parcial y total. H3 se calcula usando la fila “vio a un doctor (respuestas reales)”; H2 se calcula usando

la fila “vio a un doctor (calculado).”

a. Toma en cuenta la diferencia entre financiación total y parcial.

b. No toma en cuenta la diferencia entre financiación total y parcial.

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CUADRO A12.9

MEDICINAS POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES,ARGENTINA, 1997 Y 2001(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Medicinas prescritas 25,1 27,0 27,2 29,5 26,9 26,8

Medicinas recibidas 96,7 94,9 97,7 96,4 97,3 96,5


Incidencia (H1) 51,6 26,1 14,8 6,1 1,4 100,0

2001


Medicinas prescritas 54,6 55,0 59,6 56,8 63,5 57,6

Medicinas recibidas 94,5 94,5 97,0 96,4 99,4 96,3


Incidencia (H2) 49,4 21,7 16,3 8,7 3,9 100,0

Incidencia (H1) 47,3 24,4 16,5 8,2 3,7 100,0


Nota: H1, Ignora la población que no se auto-reporta como enferma; H2, incluye la población que no se auto reporta

como enferma.

CUADRO A12.10

HOSPITALIZACIONES POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES,ARGENTINA, 1997 Y 2001

(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Hospitalizados el año anterior 8,8 10,6 6,9 7,1 7,0 8,4

Públicamente financiado 84,3 70,5 62,1 29,1 9,2 63,1

Incidencia 42,5 35,0 15,1 5,9 1,5 100,0

2001


Hospitalizados el año anterior 9,6 6,8 10,9 9,1 4,5 8,4

Públicamente financiado 91,9 66,0 67,3 35,1 15,0 65,4

Incidencia 44,5 17,5 27,1 9,1 1,8 100,0


04cap12.p65 05/10/2006, 19:29259


CUADRO A12.11

VACUNAS POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOS HOGARES, ARGENTINA, 1997(porcentaje, excepto si se indica de otra forma)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

BCG

Niños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 97,5 98,0 99,2 99,2 95,7 98,0Recibió vacuna (2001) 99,1 98,4 99,2 97,4 99,6 98,8Dosis (número) 1,0 1,1 1,1 1,1 1,0 1,1Públicamente financiada 98,4 98,4 96,3 91,7 85,3 95,5Incidencia 30,6 25,5 18,9 14,5 10,5 100,0

SabinNiños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 93,9 94,6 94,9 97,1 96,4 95,0Recibió vacuna (2001) 93,9 96,1 95,1 95,6 97,7 95,4Dosis (número) (1997) 3,3 3,3 3,4 3,4 3,3 3,3Dosis (número) (2001) 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4Públicamente financiada 98,6 98,2 96,0 91,3 82,7 95,0Incidencia 30,6 24,9 18,8 15,0 10,8 100,0

DPT

Niños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 87,1 90,0 86,2 86,4 72,8 85,8Recibió vacuna (2001) 80,8 82,0 77,9 79,6 82,9 80,6Dosis (número) (1997) 3,2 3,2 3,3 3,3 3,3 3,3Dosis (número) (2001) 3,5 3,5 3,5 3,6 3,5 3,5Públicamente financiada 66,7 46,1 33,3 17,6 10,4 36,3Incidencia 48,4 27,9 14,7 6,4 2,6 100,0

SarampiónNiños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 71,8 73,2 74,1 78,6 65,4 72,8Recibió vacuna (2001) 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1Públicamente financiada 98,2 98,2 95,7 91,1 80,5 94,7Incidencia 31,6 25,7 18,7 15,0 9,0 100,0

CuádrupleNiños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (2001) 67,0 72,2 79,4 76,9 86,4 75,0Dosis (número) 3,0 2,9 3,2 2,9 3,1 3,0Públicamente financiada 97,4 93,4 89,8 79,5 74,2 87,4Incidencia 25,2 19,7 20,9 17,5 16,8 100,0

sprNiños menores de 5 años 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0Recibió vacuna (1997) 15,0 19,2 26,2 29,4 43,4 23,6Recibió vacuna (2001) 72,3 68,9 71,3 72,0 79,0 72,3Dosis (número) 1,2 1,3 1,2 1,3 1,2 1,2Públicamente financiada 95,1 92,6 89,9 74,3 73,5 84,8Incidencia 21,0 22,3 21,2 16,9 18,6 100,0

Fuente: cálculos de los autores basados en Siempro (1997, 2000).

Nota: BCG, vacuna contra el bacilo Calmette-Guérin (tuberculosis); DPT, vacuna para difteria, tétanos y tos ferina; spr,

vacuna para sarampión, paperas y rubéola; cuádruple, vacuna DPT más Haemophilus influenzae tipo B.

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29260


CUADRO A12.13

ALIMENTO EN JARDINES INFANTILES POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTES DE LOSHOGARES, ARGENTINA, 1997 Y 2001

(porcentaje, excepto si se indica de otra forma)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Atienden jardín público 10,3 13,1 21,1 27,0 38,9 18,9

Número de comidas 1,6 1,3 1,2 1,3 1,0 1,1

Incidencia 31,4 20,0 24,2 16,0 8,3 100,0

2001


Atienden jardín público 33,3 36,9 41,3 45,4 49,2 41,4


Incidencia 41,7 21,0 19,2 12,6 5,5 100,0


CUADRO A12.12

LECHE PARA BEBÉS EN HOSPITALES POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTESDE LOS HOGARES, ARGENTINA, 1997 Y 2001

(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Recibió leche 24,1 16,6 12,8 8,8 11,6 16,4

Públicamente financiada 91,8 80,4 74,7 28,2 4,7 74,2

Incidencia 55,0 26,9 14,5 3,0 0,5 100,0

2001


Recibió leche 35,8 29,4 23,8 24,6 21,6 28,2

Públicamente financiada 92,0 82,4 54,2 31,6 6,2 65,5

Incidencia 49,7 28,4 14,2 6,6 1,1 100,0


04cap12.p65 05/10/2006, 19:29261


CUADRO A12.14

COMIDAS EN CENTROS DE ALIMENTACIÓN LOCAL POR QUINTILES DE INGRESOS EQUIVALENTESDE LOS HOGARES, ARGENTINA, 1997 Y 2001

(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

1997


Recibe comida en centro local 2,6 1,9 0,6 0,1 0,3 1,4

Recibe comida en centro local público 35,3 8,9 14,5 50,3 0,0 24,2


Incidencia 78,1 16,2 4,1 1,7 0,0 100,0

2001


Recibe comida en centro local 20,2 12,2 10,4 9,0 1,5 12,0

Recibe comida en centro local público 25,9 14,9 2,5 1,6 — 16,0

Número de comidas 1,3 1,2 1,0 1,0 — 1,2

Incidencia 77,3 19,4 2,3 1,0 0,0 100,0


04cap12.p65 05/10/2006, 19:29262


CUADRO A12.15

ÍNDICES DE CONCENTRACIÓN, PROGRAMAS DE SALUD Y NUTRICIÓN, ARGENTINA, 1997 Y 2001

1997 2001

Salud

Atención prenatal –0,469 –0,429

(–0,484, –0,458) (–0,445, –0,411)

Parto asistido –0,453 –0,414

(–0,464, –0,438) (–0,430, –0,391)

Visitas a doctor –0,440

(–0,449, –0,431)

Medicinas –0,510 –0,387

(–0,535, –0,484) (–0,417, –0,366)

Hospitalizaciones –0,466 –0,372

(–0,499, –0,443) (–0,433, –0,331)

Vacunación

BCG –0,223

(–0,235, –0,214)

Sabin –0,216

(–0,228, –0,202)

DP –0,241

(–0,253, –0,230)

Sarampión –0,234

(–0,245, –0,219)

Cuádruple –0,085

(–0,108, –0,052)

SPR –0,040

(–0,075, –0,012)

Nutrición

Leche en hospitales –0,544 –0,496

(–0,557, –0,528) (–0,515, –0,479)

Comidas en jardines infantiles –0,279 –0,195

(–0,330, –0,199) (–0,233, –0,151)

Comidas en centros locales –0,754 –0,724

(–0,793, –0,708) (–0,745, –0,695)


Nota: BCG, vacuna contra el bacilo Calmette-Guérin (tuberculosis); DPT, vacuna para difteria, tétanos y tos ferina; spr,

vacuna para sarampión, paperas y rubéola; cuádruple, vacuna DPT más Haemophilus influenzae tipo B. Los números en

paréntesis son los límites de los intervalos de confianza del 95% para los estimadores de los índices de concentración.

Los intervalos se calcularon usando técnicas de bootstrapping, con 200 replicaciones. Para detalles, ver Gasparini y

Panadeiros (2004).

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29263


CUADRO A12.16

DESCOMPOSICIÓN AGREGADA DE RESULTADOS INCIDENCIA, SERVICIOS DE SALUD, ARGENTINA,1997 Y 2001

(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

Atención prenatal

1. Usuarios potenciales

1997 29,7 24,6 19,1 13,6 13,0 100,0

2001 27,6 21,7 20,1 15,6 15,1 100,0

2. Participación

1997 94,8 96,3 99,5 99,4 98,4 97,1

2001 97,6 96,5 97,6 98,5 99,2 97,7

3. Provisión pública

1997 81,6 56,0 46,0 25,7 7,6 51,6

2001 85,6 68,1 52,4 27,7 9,0 54,9

4. Incidencia

1997 46,5 26,8 17,7 7,0 2,0 100,0

2001 43,3 26,8 19,3 8,0 2,5 100,0

5. Diferencia –3,2 0,0 1,6 1,0 0,6

6. Efectos

Usuarios potenciales –1,4 –2,1 1,7 1,4 0,4

Participación 0,9 –0,2 –0,5 –0,1 0,0

Provisión pública –2,7 2,4 0,4 –0,2 0,1

Partos asistidos


1997 29,7 24,6 19,1 13,6 13,0 100,0

2001 27,6 21,7 20,1 15,6 15,1 100,0

2. Participación

1997 98,3 99,4 99,9 100,0 100,0 99,3

2001 98,3 99,4 99,9 100,0 100,0 99,3


1997 79,5 59,4 49,1 27,3 10,9 53,4

2001 83,4 67,5 49,5 33,0 11,3 55,0

4. Incidencia

1997 44,5 27,7 17,9 7,1 2,7 100,0

2001 41,9 27,0 18,4 9,5 3,2 100,0

5. Diferencia –2,6 –0,8 0,5 2,4 0,4

6. Efectos


Participación 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Provisión pública –1,1 1,5 –1,2 1,0 –0,1

(Continúa en la página siguiente)

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29264


Quintil

1 2 3 4 5 Total

Medicinas


1997 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0

2001 27,8 21,6 20,4 15,6 14,6 100,0

2. Participación

1997 24,2 25,6 26,6 28,5 26,2 25,9

2001 51,6 52,0 57,8 54,8 63,1 55,5


1997 49,7 29,2 21,4 10,1 3,1 27,2

2001 64,8 36,4 25,9 19,1 8,0 32,3

4. Incidencia

1997 51,6 26,1 14,8 6,1 1,4 100,0

2001 49,4 21,7 16,3 8,7 3,9 100,0

5. Diferencia –2,2 –4,4 1,4 2,6 2,5

6. Efectos


Participación 0,6 –0,9 0,6 –0,6 0,3

Provisión pública –1,1 –1,6 –1,5 2,6 1,6

Hospitalizaciones


1997 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0

2001 27,8 21,6 20,4 15,6 14,6 100,0

2. Participación

1997 8,8 10,6 6,9 7,1 7,0 8,4

2001 9,6 6,8 10,9 9,1 4,5 8,4


1997 84,3 70,5 62,1 29,1 9,2 63,1

2001 91,9 66,0 67,3 35,1 15,0 65,4

4. Incidencia

1997 42,5 35,0 15,1 5,9 1,5 100,0

2001 44,5 17,5 27,1 9,1 1,8 100,0

5. Diferencia 2,0 –17,5 12,0 3,2 0,3

6. Efectos

Usuarios potenciales –2,2 3,0 0,6 0,4

Participación –12,2 8,7 1,6 –0,8

Provisión pública –3,2 0,4 0,9 0,7

Fuente: Cuadros A12.6 a A12.10 del anexo; cálculos de los autores basados en Siempro (1997, 2000).

(Continuación Cuadro A12.16)

04cap12.p65 05/10/2006, 19:29265


CUADRO A12.17

DESCOMPOSICIÓN AGREGADA DE RESULTADOS INCIDENCIA, PROGRAMAS DE NUTRICIÓN,ARGENTINA, 1997 Y 2001

(porcentaje)

Quintil

1 2 3 4 5 Total

Leche en hospitales


1997 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0

2001 27,8 21,6 20,4 15,6 14,6 100,0

2. Participación

1997 24,1 16,6 12,8 8,8 11,6 16,4

2001 35,8 29,4 23,8 24,6 21,6 28,2


1997 91,8 80,4 74,7 28,2 4,7 74,2

2001 92,0 82,4 54,2 31,6 6,2 65,5

4. Incidencia

1997 55,0 26,9 14,5 3,0 0,5 100,0

2001 49,7 28,4 14,2 6,6 1,1 100,0

5. Diferencia –5,3 1,5 –0,2 3,5 0,5

6. Efectos


Participación –5,9 1,8 1,6 2,4 0,1

Provisión pública 1,7 1,6 –4,2 0,7 0,2

Comidas en centros locales


1997 30,1 24,5 18,4 14,8 12,1 100,0

2001 27,8 21,6 20,4 15,6 14,6 100,0

2. Participación

1997 2,6 1,9 0,6 0,1 0,3 1,4

2001 20,2 12,2 10,4 9,0 1,5 12,0


1997 35,3 8,9 14,5 50,3 0,0 24,2

2001 25,9 14,9 2,5 1,6 0,0 16,0

4. Incidencia

1997 81,1 12,1 4,8 2,0 0,0 100,0

2001 75,6 20,4 2,8 1,2 0,0 100,0

5. Diferencia –5,5 8,3 –2,0 -0,8 0,0

6. Efectos


Participación –8,6 –3,9 2,5 9,9 0,0

Provisión pública 3,2 13,0 –5,2 -10,9 0,0

Fuente: Cuadros A12.12 a A12.14 del anexo; cálculos de los autores basados en Siempro (1997, 2000).

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NOTA

Estamos agradecidos con la sobresaliente asistencia de investigación de Julieta Trías de la Uni-versidad Nacional de La Plata y de Eugenia Orlicki de la Fundación de Investigaciones Econó-micas Latinoamericanas. Damos gracias también a Daniel Bergna y a los participantes delseminario en un taller del Programa orientado a los pobres del Banco Mundial por sus útilescomentarios y sugerencias. Este capítulo es una versión condensada de parte de un estudiotitulado “Focalizando las políticas de salud y nutrición: el caso de Argentina” preparado para elPrograma orientado a los pobres, del Banco Mundial. El estudio completo está disponible delos autores a petición de los interesados.

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CUADRO A12.18

DESCOMPOSICIONES MICROECONOMÉTRICAS (MICROSIMULACIONES): CAMBIO EN EL VALORABSOLUTO DEL ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN, ARGENTINA, 1997-2001

Atención prenatal Partos asistidos Medicinas Hospitalizaciones

Diferencia –0,048 –0,052 –0,116 –0,072

Participación 0,004 0,000 –0,008 0,021

Provisión pública –0,017 0,006 –0,036 –0,057

Población –0,035 –0,058 –0,072 –0,036


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CAPÍTULO 13

BRASIL: ¿LOS PROGRAMAS DE SALUD

Y NUTRICIÓN ESTÁN LLEGANDO A LOS MÁS

NECESITADOS?

Aluísio J. D. Barros, Cesar G. Victora, Juraci A. Cesar,

Nelson Arns Neumann y Andréa D. Bertoldi

Las desigualdades sociales representan un problema importante en América Latina.Como se indica en el Informe sobre el Desarrollo Humano 2003 (PNUD, 2003), de los 12países que tienen el grado más alto en la concentración del ingreso, 6 están en Améri-ca Latina (los otros 6 están en África). Los países latinoamericanos con las más gran-des desigualdades de ingresos son Brasil, Nicaragua, Honduras, Paraguay, Chile yColombia, en orden descendente de sus coeficientes de Gini, que van de 60,7 a 57,1.

Las desigualdades en la salud son reconocidas por la Organización Panamericanade la Salud como “el problema líder en salud” en las Américas (OPS, 1998). Sin embar-go, reducir tales desigualdades no es una tarea sencilla. El conocimiento acerca delimpacto de las intervenciones en salud sobre la desigualdad es imperfecto y algunasintervenciones pueden realmente aumentar las desigualdades en vez de reducirlas(Victora y otros, 2000).

Una estrategia común es concentrar los programas de salud en los pobres. Proyec-tos de suplementación nutricional –suplementos de leche, distribución de racionesde familia, comidas escolares en vecindarios pobres, etcétera– son ejemplos clásicos.En Brasil, tales proyectos fueron populares hasta hace unos 10 años, pero, agobiadospor las dificultades en la administración y distribución de alimentos, han cedido elpaso a programas que ofrecen concesiones de dinero a las familias más pobres a con-dición de que mantengan a sus niños en la escuela y los traigan regularmente a lasinstalaciones de salud.

Mientras tanto, la estrategia del servicio de salud no se ha estado concentrando engrupos específicos ni hacia la cobertura universal desde la creación del Sistema Únicode Saúde (SUS, Sistema Único de Salud) por la Constitución de Brasil de 1988. El SUS

ofrece asistencia médica gratuita y completa a cualquiera, independientemente decontribución o afiliación. En un país con disparidades sociales inmensas, el SUS hasido un mecanismo importante para igualar el acceso a los servicios, como se puedever, por ejemplo, comparando los servicios de salud con los servicios dentales (Barrosy Bertoldi, 2002), que no son ampliamente ofrecidos dentro del sistema.

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PROGRAMAS ESTUDIADOS

En este estudio evaluamos hasta qué punto cuatro programas brasileños de saludactuales, algunos universales y algunos focalizados, cubren a los más necesitados.Estos programas, escogidos por su importancia, cobertura nacional y disponibilidadde datos, son: el Programa Nacional de Vacunación, el Programa Nacional de Asisten-cia Prenatal, el Programa Salud de la Familia (Programa Saúde Familia, PSF) y la Pasto-ral del Niño. Los primeros dos son universales, destinados a la población entera. Eltercero es también universal, pero se diseñó para empezar con los más pobres y ex-pandirse gradualmente. A diferencia de los primeros tres, que son operados por elgobierno, la Pastoral del Niño es operada por una ONG vinculada a la Iglesia Católica.La Pastoral del Niño es la única iniciativa estrictamente focalizada de las cuatro; sedirige a familias muy pobres o con niños desnutridos.

Programa Nacional de Vacunación

El Programa Nacional de Vacunación se creó en 1973 con el objetivo de erradicar lasenfermedades evitables con vacunas. Para 1988 la cobertura de vacunación contraenfermedades incluidas en la lista oficial estaba levemente por encima del 60%. Sehicieron esfuerzos para mejorar el programa y para 1991 la cobertura fue oficialmentereportada en el 90% o más contra sarampión, difteria, pertusis y tétanos (DPT) y paratuberculosis (vacuna contra el bacilo de Calmette-Guérin, BCG), con el polio rezagado,en alrededor del 76% (De Miranda y otros, 1995). De 1994 a 2002, el número total dedosis administradas subió de casi 31 millones a más de 162 millones y la cobertura devacunas individuales era alta –más del 95% para todas las vacunas en el calendariooficial.1

Desde 2000, además de la polio, sarampión, BCG y DPT, las vacunas contra elHaemophilus influenzae tipo B, la hepatitis B, las paperas y la rubéola, se han hechodisponibles a través del servicio público de salud. Las vacunas están disponibles gra-tuitamente en los centros médicos públicos y policlínicos para la vacunación rutinariade niños y personas mayores. Se organizan regularmente campañas nacionales devacunación, con estaciones de vacunación dispersas en las instalaciones de salud, su-permercados, centros comerciales y centros comunitarios.

A pesar de este esfuerzo, no se ha logrado aún una completa cobertura de vacuna-ción. Utilizando datos de la encuesta demográfica y de salud de Brasil (EDS) de 1996,hemos mostrado que sólo el 75% de los niños entre 12 y 23 meses de edad habíanrecibido todas las dosis de las vacunas prescritas por el calendario básico de vacuna-

1 Los datos son de Datasus, http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/pni/ dpnimap.htm

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271Brasil: ¿los programas de salud y nutrición están llegando a los más necesitados?

ción –esto es, un BCG, tres DPT y tres polio (datos sin publicar de los autores). Muysimilares resultados se encontraron en un estudio que se llevó a cabo en la ciudad dePorto Alegre (De Miranda y otros, 1995). En Ceará, un estado donde se dirigierongrandes esfuerzos hacia la salud infantil, la cobertura para todas las vacunas prescri-tas para el primer año era del 89% en 1994 (Victora y otros, 2000).

Programa Nacional de Asistencia Prenatal

En 1984 el Ministerio de Salud de Brasil lanzó el Programa de Ayuda Integral para laSalud de las Mujeres (Paism). La asistencia prenatal ya era proporcionada a través delsistema primario de asistencia médica, pero se sentía que debía ser reforzada. Con lacreación del Sistema Único de Saúde, se sentaron las condiciones para que el progra-ma de asistencia prenatal fuera ofrecido ampliamente. Las autoridades locales de sa-lud son responsables del programa y los servicios se ofrecen en instalaciones primariasde asistencia médica. Las pautas básicas para los programas locales recomiendan unaprimera visita prenatal en los primeros tres meses del embarazo y visitas adicionalescada cuatro semanas, a partir de allí para embarazos sin complicación. Las visitas de-ben incluir, como mínimo, un chequeo para edema y la medición de la tensión, alturauterina y frecuencia fetal del corazón. Unas pocas pruebas de laboratorio son tambiénrutinarias además de la vacuna contra el tétanos, si es necesaria. La cobertura de laasistencia prenatal es alta: más del 90% de las mujeres tiene por lo menos un che-queo y el promedio son más de seis consultas (Monteiro, França Júnior y Conde,2000; Coutinho y otros, 2002; Trevisan y otros, 2002). Los mismos estudios, sin em-bargo, muestran también variación en la prevalencia de una atención adecuada,definida como una primera consulta en las primeras 20 semanas del embarazo y porlo menos seis consultas en conjunto. En Juiz de Fora (estado de Minas Gerais), el26,7% de las mujeres tuvo asistencia prenatal adecuada (Coutinho y otros, 2002); enCaxias hace Sul (estado de Rio Grande do Sul), el 35,2% (Trevisan y otros, 2002); y enPelotas (estado de Rio Grande do Sul), el 37% (Silveira, Santos y Costa, 2001). En laCiudad de São Paulo, en contraste, la cifra era 69% (Monteiro, França Júnior y Conde2000).

Programa de Salud de la Familia (PSF)

Desde la creación del Programa de Salud de la Familia por el Ministerio de Salud en1994, el sistema primario de salud de Brasil ha estado experimentando una reformadiseñada para llevarlo más cerca a los hogares. Con este fin, ha habido un cambio deltradicional centro médico estacionario –una instalación primaria de salud, típicamen-te provista de un pediatra, un obstetra y un clínico para adultos, más enfermeros ypersonal de oficina– a equipos de salud de familia responsables del servicio de exten-

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sión así como del servicio pasivo. Este cambio ha estado ganando en ímpetu en losúltimos años.

El PSF se creó para reorganizar la asistencia médica primaria mediante la institu-ción de equipos compuestos de un médico general, un enfermero registrado, un auxi-liar de enfermero y cuatro trabajadores de salud de la comunidad. Cada equipo estáencargado de hasta 1.000 familias, o alrededor de 4.500 individuos. La lógica detrásdel PSF es ofrecer asistencia médica que asigna prioridad a la prevención de enferme-dades y la promoción de la salud, además de proporcionar cuidado curativo. Losservicios se ofrecen en instalaciones de salud o, siempre que sea necesario, mediantevisitas al hogar. La composición del equipo del PSF se diseñó para alentar el vínculocon las personas cubiertas para fomentar un sentido de responsabilidad mutua haciala salud.2

En la mayoría de las municipalidades el plan para la implementación del progra-ma es empezar en las áreas más pobres y en áreas no cubiertas aún por la asistenciamédica primaria. El Ministerio de Salud ofrece incentivos a los municipios que alcan-zan una cobertura de más del 70% de la población, pagando aproximadamenteUS$20.000 por equipo por año, comparado con US$10.000 para municipios con cober-turas por debajo del 5%. Si esta política se mantiene, el PSF debe remplazar a los cen-tros médicos tradicionales en unos pocos años. A octubre de 2003, según datos de laoficina nacional del programa, la región del noreste tuvo la cobertura más alta, 49,8%.La cobertura para las regiones central-oeste, sur, norte y sureste era 38,9%, 33,7%,31,0% y 26,0%, respectivamente.

Pastoral del Niño

La Pastoral del Niño (da Pastoral Criança) fue lanzada en 1983 como una iniciativa dela Iglesia Católica. El propósito de la Pastoral es trabajar directamente con familias ensus hogares para promover valores culturales como la fraternidad, corresponsabilidadsocial y ecumenismo; reducir la desnutrición, la mortalidad infantil y la marginalizaciónsocial, y para fomentar el desarrollo integrado infantil.

En el centro del programa están los líderes voluntarios, principalmente mujeres,que visitan las familias matriculadas para proporcionar información conveniente so-bre estrategias de alimentación infantil, especialmente amamantamiento, y para con-trolar el crecimiento midiendo y pesando a todos los niños mensualmente. Los líderesenseñan también a las familias acerca de la vacunación y el uso de la terapia derehidratación oral. Conforme ganan experiencia, los voluntarios ayudan también en

2 Para información adicional sobre el PSF, ver su sitio web, http://portal.saude.gov.br/saude/visao.

cfm?id_area=149

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infecciones respiratorias y la prevención de accidentes domésticos. El trabajo hechoes siempre voluntario y la mayoría de los líderes dedican un día al mes a él.

Los líderes de la Pastoral son reclutados del vecindario para trabajar con hasta 15niños del vecindario. Son entrenados para sus deberes principales, descritos en laGuía del Líder de la Pastoral. Debido a que se desarrolló un sistema de informaciónpara controlar y evaluar las actividades promovidas por la Pastoral, no sólo se puedencuantificar las tareas realizadas, sino trazar también un perfil de salud de las comuni-dades atendidas.

Según datos de la administración de la Pastoral (www.pastoraldacrianca.org.br),en 2000, el 100% de los 27 estados de Brasil y el 61% de todas las parroquias fue servi-do por la Pastoral. En total, 3.555 municipios son cubiertos por 133.134 líderes y, enpromedio, 1,6 millones de niños menores de seis años son vistos por el programacada mes (aproximadamente equivalente al 10% de la población brasileña). La Pasto-ral opera también proyectos de alfabetización y programas de generación de ingresospara adultos y transmite un programa de radio semanal por 1.343 estaciones.

Los datos disponibles sobre el programa son limitados, pero sugieren una situa-ción menos optimista. En Criciúma (estado de Santa Catarina), menos del 5% de losniños fue cubierto por la Pastoral y las deserciones eran frecuentes (Neumann y losotros 1999).

Preguntas de investigación

Nuestra hipótesis principal es que la cobertura de los programas universales, comola vacunación y la asistencia prenatal, es alta en general pero es más baja entre losmás pobres, especialmente cuando la calidad del servicio se tiene en cuenta. Tam-bién lanzamos la hipótesis de que aunque los programas focalizados ayudan en sumayor parte a los más pobres, ocurre un importante grado de fuga (esto es, la cober-tura de personas no pobres) y la cobertura entre los muy pobres es limitada.

Utilizando información existente de encuestas, así como datos nuevos recolecta-dos de áreas cubiertas por el PSF en Porto Alegre (estado de Rio do Sul), evaluamos eldesempeño de los cuatro programas de salud ya descritos con respecto a su coberturade los pobres y su focalización (concentrando en). Se explora dónde están disponiblesdatos adecuados (principalmente del estudio del PSF en Porto Alegre), y las razonespara los resultados observados sobre cobertura y focalización.

MÉTODOS

Los análisis se orientan a describir cómo los beneficios de los programas evaluados sedistribuyeron entre la población, clasificada en términos de riqueza. Un indicadorutilizado fue concentración –esto es, el porcentaje del beneficio que va a los pobres,

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con el beneficio representado en este caso por la cobertura del programa (Habicht,Mason y Tabatabai, 1984). Para dar un vistazo más completo del desempeño del pro-grama, se presenta en los resultados la distribución completa del estatus económicopara la población atendida por los programas estudiados.

La cobertura, definida como la proporción de la población asistida por el progra-ma, se calculó también, tanto para la población entera como por estrato económico.Los indicadores de cobertura se pueden estimar directamente de los conjuntos dedatos basados en las encuestas de corte transversal que son representativas de la po-blación total.

Las desigualdades en la cobertura pueden ser valoradas por las razones de lasdiferencias entre los más pobres y los más ricos, comparando típicamente el 20% máspobre con el 20% más rico. Las desigualdades fueron evaluadas también mediantemedidas de concentración de la cobertura derivadas para cada programa. Estas medi-das de concentración tienen la ventaja de incluir la distribución entera bajo estudioen vez de sólo los grupos extremos, como en las medidas de razón y diferencia(Kakwani, Wagstaff y Van Doorslaer 1997). El índice de concentración, una medidatipo Gini, se define como dos veces el área de una curva de concentración tipo Lorenz.Esta curva se obtiene al trazar la distribución acumulada de un resultado contra elpercentil respectivo de la población ordenada por ingresos (u otro indicadorsocioeconómico).3

La clasificación económica es un tema crítico en el análisis de la igualdad. Elenfoque utilizado aquí se basó en información sobre los activos del hogar, que esta-ba disponible de cada estudio. Utilizando esta información, se desarrollaron puntajesdel índice de activos para cada hogar. La técnica utilizada para construir los puntajesdel índice fue el análisis de componentes principales, como lo proponen Filmer yPritchett (2001) y es aplicado en varios otros estudios (por ejemplo, Gwatkin y otros,2000). Después que el puntaje de activos se creó, los hogares se dividieron enquintiles. El proceso entero tuvo en cuenta la estrategia de muestreo de cada estu-dio y así incluyó la ponderación, estratificación y corrección por agrupamiento, cuan-do fue necesario. Los resultados se expresan como quintiles de hogares. Debido aque hay más personas por hogar en algunos quintiles (especialmente los pobres)que en otros, el número de individuos puede variar de quintil a quintil de hogares.Nuestra población objetivo, los pobres, fue definida como los hogares en la pobla-ción del estudio en el primer (más pobre) quintil o los individuos que viven en taleshogares.

3 Una aproximación clara y práctica a las curvas e índices de concentración está disponible en el sitio web

del Banco Mundial “Técnicas cuantitativas para el análisis de la equidad en salud: Notas técnicas,”

http://www.worldbank.org/poverty/health/wbact/health_eq.htm

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Se necesitaba un criterio para evaluar la adecuación del programa prenatal y elcriterio de Kessner (modificado por Takeda) para asistencia prenatal adecuada fue elutilizado. La atención se clasificó como adecuada si la madre asistió a por lo menosseis consultas, empezando en las primeras 20 semanas del embarazo (Silveira, Santosy Costa, 2001). Este criterio se ha probado contra otros enfoques y se desempeña me-jor (Delgado-Rodríguez y otros, 1997).

Para la vacunación, se aplicó un criterio sencillo ya utilizado en otros estudios (DeMiranda y otros, 1995). Los niños de un año o más se consideraron vacunados com-pletamente si habían recibido por lo menos una dosis de BCG y tres dosis de las vacu-nas contra la polio y la DPT.

Todos los análisis fueron realizados con Stata versión 8.0 (StataCorp. 2003).

FUENTES DE DATOS

Los datos de cuatro estudios de corte transversal se utilizaron. De éstos, la encuestade demografía y salud (EDS) fue una encuesta nacional grande; los otros tres, quefueron llevados a cabo por los autores, trataron con grupos específicos de poblaciónen ciudades y estados brasileños escogidos.

Encuesta demográfica y de salud, 1996

Las encuestas EDS, emprendidas en muchos países utilizando un enfoque común,están diseñadas para recolectar información sobre fecundidad y planificación fami-liar, salud materno-infantil, sobrevivencia infantil y otros temas de salud reproductiva.El programa de la EDS incluye módulos sobre el hogar, sobre mujeres en edadreproductiva y sobre los niños nacidos de estas mujeres. Los resultados del estatus desalud y el uso de servicios de salud para condiciones específicas, incluyen la ocurren-cia de algunas enfermedades de la infancia y la niñez, la mortalidad para menores de5 años (incluyendo mortalidad neonatal, posneonatal e infantil), el estatus nutricionalde niños y madres, el acceso a la asistencia prenatal y en el parto, amamantamiento,planificación familiar y fertilidad. Estas encuestas no incluyen módulos sobre el con-sumo y los ingresos del hogar.

La EDS que se realizó en Brasil en 1996 (Pesquisa Nacional sobre Demografia eSaúde, PNDS) incluyó 13.283 hogares, una muestra diseñada para ser representativade todo el país menos el área rural de la región norte. Los resultados pueden serdesagregados por estado y para algunas áreas metropolitanas, como São Paulo, Ríode Janeiro y Porto Alegre. La encuesta fue llevada a cabo por la Sociedade Bem-EstarCivil Familiar no Brasil (Bemfam) y fue financiada por el Fondo de Población de lasNaciones Unidas (FPNU), el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (Unicef), elMinisterio de Salud de Brasil, el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (Institu-to Brasileiro de Geografia e Estatística, IBGE) y la agencia para el Desarrollo Interna-

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cional de EE.UU. (Usaid).4 Nuestro estudio utiliza los datos de la EDS para evaluar losprogramas prenatal y de vacunación.

Estudio de Criciúma, 1996

El estudio de Criciúma, estado de Santa Catarina, Brasil meridional, se llevó a cabopor N. A. Neumann y colegas en 1996 y fue financiado por la Pastoral del Niño. Lamuestra incluyó a 2.208 niños menores de 3 años, que fueron escogidos utilizando unesquema de muestreo estratificado de dos etapas. Se recolectaron de las madres unaextensa información sobre las características de la familia, incluyendo el ingreso fami-liar y la propiedad de una variedad de bienes, y sobre la utilización de servicios desalud. En particular, la cobertura de la Pastoral y las características de la ayuda propor-cionada fueron cuidadosamente registradas (Neumann y otros, 1999). Este conjuntode datos se utilizó para valorar la Pastoral del Niño, así como el programa de asisten-cia prenatal del gobierno.

Estudio de Sergipe, 2000

El estudio llevado a cabo en 2000 en el estado de Sergipe, noreste de Brasil, por J. A.Cesar y colegas fue financiado por el Departamento de la Salud Infantil y Adolescentede la Organización Mundial de la Salud. Se basó en una muestra de dos etapas dise-ñada para ser representativa de hogares en el estado con por lo menos un niño menorde 5 años, e incluyó a 1.785 niños de áreas urbanas y rurales. Detallada informaciónsobre las características de la familia, incluyendo ingreso familiar y propiedad de unavariedad de activos y sobre la utilización de servicios de salud, se recolectó de lasmadres. Además, datos cualitativos del PSF y otras iniciativas relacionadas con saludfueron recolectados de las madres, de trabajadores de la salud, enfermeros y médicosmediante debates en grupo focal, entrevistas exhaustivas y entrevistas con expertos.El estudio proporcionó datos para valorar el PSF y los programas de vacunación yasistencia prenatal.

Estudio de Porto Alegre del PSF, 2003

Un estudio de corte transversal financiado por el Banco Mundial bajo el Programaorientado a los pobres se llevó a cabo en Porto Alegre, la capital del estado de RioGrande do Sul, por A. J. D. Barros entre julio y septiembre de 2003. Porto Alegre, conaproximadamente 1,3 millones de personas según el censo de 2000, es una de las

4 Detalles acerca de la encuesta EDS brasileña y otras encuestas EDS se pueden encontrar en el sitio web de

EDS, www.measuredhs.com.

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ciudades más ricas en Brasil, pero está rodeada por vecindarios pobres donde partede la población es profundamente necesitada.

Al momento del estudio, 56 unidades del PSF habían estado operando en la ciu-dad durante más de seis meses. La población cubierta por estas unidades (es decir,viviendo en sus zonas de captación) fue estimada en 143.000 personas. Una mues-tra de 900 hogares se escogió por muestreo grupal en dos etapas. Las unidades pri-marias fueron 45 áreas cubiertas por unidades del PSF y las unidades secundariaseran los hogares, 20 de los cuales se escogieron en cada unidad primaria de muestreo.Mediante entrevistas estandarizadas, se recolectaron datos con respecto a los acti-vos del hogar y la infraestructura, junto con información sobre el acceso y la utiliza-ción de servicios de salud, gastos en salud y financiamiento, y satisfacción con losservicios de salud. Todos los individuos que vivían en los hogares escogidos fueronincluidos en el estudio. La clasificación económica de la muestra se hizo utilizandoel índice de riqueza (indicador económico nacional, IEN) propuesto por Barros yVictora (2005), en el que un puntaje de activos se desarrolló mediante el análisis decomponentes principales, utilizando un conjunto de 13 variables del censo brasile-ño de 2000. El puntaje de activos propuesto se calculó para cada hogar en nuestramuestra. En vez de dividir los hogares en quintiles con base en la muestra del estu-dio, fueron clasificados según la distribución del índice de riqueza para toda la ciu-dad de Porto Alegre (referido como IEN/POA), utilizando los puntos de cortepresentados en el documento de Barros y Victora. Esta estrategia permitió que lamuestra, que incluyó sólo hogares en áreas cubiertas por el PSF, fuera clasificada enquintiles de riqueza en relación con la población de la ciudad entera. Así, los hoga-res que pertenecen al primer quintil de referencia, están entre el 20% más pobre entoda la ciudad, no sólo en la muestra.

HALLAZGOS ACERCA DE LA DISTRIBUCIÓN

Esta sección describe cómo los beneficios de los cuatro programas evaluados se distri-buyen en la población, con un énfasis en la cobertura de la población y concentraciónen los pobres. Todos los resultados presentados son originales, producto del análisisrealizado en los conjuntos de datos ya descritos.

Programa nacional de vacunación

Tanto la EDS como el estudio de Sergipe indicaron que alrededor del 20% de los niñosentre 1 y 4 años de edad no había recibido todas las dosis del esquema básico devacunación (una BCG, tres DPT y tres polio). El cuadro 13.1 muestra una diferenciasignificativa entre quintiles de riqueza sólo para la EDS, donde la vacunación incom-pleta tiene una frecuencia más de dos veces mayor entre los más pobres que entre los

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menos pobres. El índice de concentración es –0.218, indicando la concentración de lavacunación incompleta en la población pobre. Los datos de Sergipe también apuntanhacia una prevalencia más alta de la vacunación incompleta entre los más pobres,aunque la disparidad no es significativa y genera un índice de concentración de–0.108. La más baja desigualdad en el estudio de Sergipe comparada con la EDS estáligada a la mucho más amplia cobertura nacional de la EDS, que incluye tanto las re-giones más ricas como las más pobres del país.

Yendo hacia la concentración del programa, en la EDS el 21% de los niños comple-tamente vacunados era del quintil más pobre de hogares, que incluía el 26% de todoslos niños. En Sergipe el 17,8% de los niños completamente vacunados eran del grupomás pobre, que contabilizaba el 19,7% de todos los niños. Dado que el programa devacunación es universal, no se esperaba una alta concentración. No obstante, la co-bertura es claramente más baja entre los más pobres, al contrario de la idea de launiversalidad del programa.

Asistencia prenatal

La disponibilidad de datos acerca de la asistencia prenatal en tres de los estudios queutilizamos es una indicación de la importancia del programa en Brasil. Es ciertamenteuno de los programas más tradicionales ofrecidos por la red primaria de atención. Elcriterio de la calidad utilizado, propuesto por Kessner, es ampliamente aceptado y, comose mencionó, se desempeña mejor que otros criterios (Delgado-Rodríguez y otros, 1997).

En los tres estudios, la proporción general de madres que reciben asistencia prena-tal inadecuada varía del 25,9% en Criciúma al 38,4% en todo el país (cuadro 13.2). En

CUADRO 13.1

PREVALENCIA Y DESIGUALDAD DE VACUNACIÓN INCOMPLETA ENTRE NIÑOS DE 12 MESESY MAYORES, POR QUINTIL DE RIQUEZA, BRASIL DHS (1996) Y ESTUDIO DE SERGIPE (2000)(porcentaje, excepto cuando se indica otra cosa)

EDS Sergipe

Quintil de riqueza (N = 3.827) (N = 1.436)

1 (más pobres) 33,4 28,02 16,4 20,43 14,2 20,64 11,9 15,55 (menos pobres) 15,3 17,8Muestra completa 19,3 20,5p <0,001 0,176Índice de concentración –0,218 –0,108

Fuente: EDS para Brasil, 1996; datos para Sergipe del estudio por Cesar y otros.

Nota: EDS, Encuesta Demográfica y de Salud.

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Criciúma fue posible aislar a los niños que utilizaron el SUS como su fuente primariade asistencia médica y en este grupo la prevalencia de asistencia prenatal inadecuadafue del 30,7%.

La desigualdad entre quintiles de riqueza fue otra vez evidente de los datos. Comose esperaba, la EDS, con su área mucho más amplia, mostró el índice de concentraciónmás alto para la asistencia inadecuada, –0.317. La inadecuada cobertura era alrededorde cinco veces más alta en el quintil más pobre que en el menos pobre. El estudio deSergipe produjo el segundo más alto índice de concentración, –0.183, cercano al–0.162 para Criciúma. Este último, localizado en una parte rica del país, presentó lamás baja prevalencia de cuidado inadecuado, pero el grado de desigualdad fue com-parable al de Sergipe, medido por el índice de concentración y la razón de pobre amenos pobre. Cuando, sin embargo, sólo se consideraron usuarios del SUS de Criciúma,el índice de concentración fue –0.009 y no se encontró ninguna diferencia significati-va entre quintiles de riqueza. El más bajo grado de desigualdad es atribuible a la másalta prevalencia de falta de cobertura en los quintiles de quienes están mejor. Losusuarios ricos del SUS tuvieron una cobertura de la asistencia prenatal semejante a ladel quintil mediano de la muestra entera. Los usuarios del SUS son una minoría en elquintil menos pobre (el 37,1%), mientras que en el más pobre son la mayoría absoluta(el 93,8%).

Sobre el tema de la concentración, las proporciones de niños pobres entre aquellosrecibiendo atención prenatal adecuada fueron 13,1% y 17%, respectivamente para la

CUADRO 13.2

PROPORCIÓN DE MADRES QUE RECIBEN ASISTENCIA PRENATAL INADECUADA(CRITERIO DE KESSNER) POR QUINTIL DE RIQUEZA, TRES ESTUDIOS, BRASIL

Porcentaje de niños

Criciúma (1996) en la muestra

de Criciúma

EDS Sergipe Muestra Usuarios usando la

Quintil de riqueza (1996) (2000) total muestra del SUS del SUS

1 (más pobres) 70,0 49,1 37,8 38,7 93,82 43,5 48,3 27,9 29,2 89,43 27,4 35,3 24,6 29,3 77,44 19,1 30,2 21,0 26,5 65,15 (menos pobres) 13,6 18,7 15,9 24,6 37,1Muestra completa 38,4 35,7 25,9 30,7 74,3p <0,001 <0,001 0,003 0,166 <0,001

Índice de concentración –0,317 –0,183 –0,162 –0,009

Fuente: EDS para Brasil, 1996; datos para Sergipe del estudio por Cesar y otros; datos para CrIciúma de Neumann y

otros (1999).

Nota: EDS, Encuesta Demográfica y de Salud.

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EDS, Sergipe y Criciúma, mientras que las proporciones de niños pobres en la muestratotal eran 26,9%, 20,4% y 20%, respectivamente. La concentración en este programauniversal es baja.

Pastoral del Niño

La Pastoral del Niño es el único programa completamente focalizado que se analizaen este capítulo. Como se explicó antes, la Pastoral está orientada a concentrarse enniños desnutridos y en niños de las familias más pobres. La medición de la concentra-ción del programa es, por tanto, más pertinente que para los programas ya discuti-dos. Como se muestra en el gráfico 13.1, entre los niños cubiertos por la Pastoral, el21,6% era del quintil más pobre de los hogares y casi el 32% era del segundo quintil.La distribución del estatus nutricional entre los niños cubiertos (gráfico 13.1) sigue decerca la distribución de la población total presentada en el cuadro 13.3, sugiriendoque el programa falla en concentrarse en los niños desnutridos.

La cobertura del programa era baja, al 4,5% de todos los niños (cuadro 13.3). Sóloel quintil más rico tenía una cobertura claramente más baja, pero la significancia estáen el límite. La cobertura más alta se logró en el cuarto quintil. Ninguna diferencia

CUADRO 13.3

COBERTURA DE LA PASTORAL DEL NIÑO POR QUINTIL DE RIQUEZA Y POR PUNTAJE Z DEL PESOPARA LA EDAD PARA LOS NIÑOS, CRICIÚMA, 2003

Porcentaje de niños muestreados Cobertura (porcentaje)

Por quintil de riqueza

1 (más pobre) 20,0 4,82 26,6 5,33 16,0 3,94 20,1 6,45 (menos pobre) 17,3 1,1Toda la muestra 100 4,5p 0,049

Por el puntaje Z de peso para la edad de los niños

<–2 5,4 2,7–2 a <–1 16,4 3,3–1 a <0 32,4 5,20 a <1 29,4 4,2≥ 1 16,4 5,5Toda la muestra 100 4,5p 0,169

Fuente: Neumann y otros 1999.

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GRÁFICO 13.1

DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN CUBIERTA POR LA PASTORAL DEL NIÑO, POR QUINTILDE RIQUEZA Y PUNTAJE Z DEL PESO PARA LA EDAD, INDICANDO ENFOQUE DEL PROGRAMA(INCIDENCIA), CRICIÚMA, 1996

Fuente: Neumann y otros, 1999.

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significativa se encontró para la cobertura por posición nutricional. En términos abso-lutos, los niños severamente desnutridos tuvieron la cobertura más baja y los mejoralimentados la cobertura más alta.

Programa de salud de la familia (PSF)

El PSF está en fases diferentes de implementación en varios lugares en Brasil. Noso-tros lo estudiamos en la ciudad de Porto Alegre, donde es relativamente nuevo, y enel estado de Sergipe, donde ha sido mucho más ampliamente aplicado. Aunque el PSF

no se focalice explícitamente hacia los pobres, el plan es que su implementación em-piece en las áreas más pobres y en aquellas no cubiertas aún por una unidad primariade salud. Los beneficiarios potenciales del programa son todos los residentes de laszonas de captación de las unidades (que son referidos aquí como residentes del PSF).Debido a que varios de estos individuos nunca utilizarán el servicio público, realiza-mos también algunos análisis con usuarios del servicio en Porto Alegre –esto es, losque informaron que utilizaron el PSF por lo menos una vez en los seis meses previos(referidos como usuarios del PSF).

La concentración del programa en Porto Alegre se estimó en 36% –la proporciónde la población que vive en la zona de captación de las instalaciones del PSF quepertenecen al 20% más pobre de los residentes de la ciudad. Considerando sólo losverdaderos usuarios del PSF, la concentración era 41%. Un 28% adicional de usua-rios del PSF vino del segundo más pobre 20% de la población. Así, en total, casi 70%de quienes usan los servicios del PSF pertenecía al 40% más pobre de la población.(Las distribuciones completas se muestran en el gráfico 13.2.) La cobertura total delPSF en la ciudad se estimó en 10,8% y la cobertura del 20% más pobre era 19,3%(cuadro 13.4).

En Sergipe el 27% de los residentes de áreas atendidas por el PSF estaban en el20% más pobre de la población, comparado con el 36% en Porto Alegre (ver elgráfico 13.2). La concentración fue así más baja en Sergipe que en Porto Alegre. Lacobertura, sin embargo, era más alta: más del 55% del 20% más pobre de los resi-dentes de Sergipe estaba en áreas donde el PSF era activo, comparado con sólo19% en Porto Alegre. El mismo era cierto en los niveles económicos medios y al-tos. En Sergipe el 25% de todas las personas en el 20% más alto de la poblaciónvivían en áreas atendidas por el PSF, una cifra 10 veces más alta que en Porto Ale-gre (cuadro 13.4).

Las diferencias observadas son probablemente atribuibles a las diferentes etapasde implementación del programa en los dos sitios. Al comienzo, la cobertura es baja yla concentración alta, como se observó en Porto Alegre. Más tarde, con una mayorcobertura general, la concentración disminuye pero la cobertura es todavía más altaentre los pobres.

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GRÁFICO 13.2

DISTRIBUCIÓN DEL ESTATUS DE RIQUEZA PARA RESIDENTES DE ÁREAS CUBIERTAS POREL PROGRAMA DE SALUD FAMILIAR (PSF), PORTO ALEGRE Y SERGIPE Y PARA USUARIOS DE PSF,PORTO ALEGRE

Fuente: Neumann y otros, 1999.

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HALLAZGOS ACERCA DE LAS RAZONES PARA LA DISTRIBUCIÓN

Los programas estudiados tuvieron perfiles de distribución marcadamente diferen-tes en la población atendida. Se exploran datos adicionales sobre los programas paraestablecer, hasta donde es posible, por qué esto es así.

Programas de vacunación y asistencia prenatal

Los programas preventivos universales –vacunación y asistencia prenatal– que se es-tudian aquí mostraron patrones semejantes: cobertura razonablemente alta de la po-blación total y concentración baja en los pobres. Esto es lo que se espera de programasuniversales. Pero cuando la cobertura se estratifica de acuerdo con la disminución dela riqueza, el resultado es una reducción consistente en la cobertura.

Las barreras a la utilización de estos servicios por parte de los pobres pueden estarpresentes a uno o más niveles en el camino que lleva al uso efectivo de los servicios desalud preventivos (gráfico 13.3). Los pobres pueden estar menos enterados de losbeneficios de los programas porque tienen una menor probabilidad que quienes es-tán mejor, de ser alcanzados por los mensajes educativos. Además, dadas sus durascondiciones de vida, pueden asignar menos importancia que quienes están mejor alcuidado preventivo. Incluso si los pobres perciben la necesidad de la atención pre-ventiva, pueden fracasar en buscarla a causa de barreras personales, como falta dedinero o transporte o una percepción negativa de los servicios de salud (resultado dereprogramaciones frecuentes, expectativas de tiempos largos de espera y de conside-raciones semejantes). Finalmente, obtener acceso al programa o servicio deseado puedeestar limitado por deficiencias relacionadas con el servicio, como programaciones yallenas de los servicios, esperas largas y dificultades para obtener exámenes de labora-

CUADRO 13.4

COBERTURA DEL PROGRAMA DE SALUD DE LA FAMILIA (PSF) POR QUINTIL DE RIQUEZA,PORTO ALEGRE (2003) Y SERGIPE (2000)(porcentaje)

Porto Alegre Sergipe

Quintil de riqueza N = 3.827 N = 1.436

1 19,3 55,12 14,3 49,23 11,4 42,64 6,7 31,15 2,5 24,9Muestra completa 10,8 41,1

Fuente: Para Porto Alegre, datos del estudio por Barros; para Sergipe, datos del estudio por Cesar y otros.

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torio. Discutimos adelante la evidencia con respecto a cada grupo posible de obstácu-los a la utilización de los servicios.

Empezando con las barreras más cercanas a la utilización –aquellas relacionadascon el servicio mismo– nuestros datos sugieren que el acceso a los servicios de saludno es un problema importante. Entre los que buscaron asistencia médica, bien curati-va o preventiva, sólo el 6% fracasó en obtener atención médica, aunque esto fue máscomún entre los pobres (p = 0,02) que entre quienes están mejor (gráfico 13.4). Alre-dedor de la tercera parte de los que fallaron para obtener atención dio como razónque el servicio estaba lleno. Otras razones comunes fueron que el médico no estabadisponible, que el tiempo de espera era demasiado largo y que el servicio o el médicoespecializado necesitado no estaban disponibles en la instalación visitada. El alto ac-ceso a servicios de salud es confirmado por otros estudios basados en la Encuesta dela Muestra Nacional de Hogares de 1998 (EMNH) llevada a cabo por el IBGE. Éstosencontraron el acceso a los servicios de salud en general en alrededor del 97% (IBGE,2000; Barros y Bertoldi, 2002).

El acceso a servicios remitidos era más bajo. En el estudio de Porto Alegre el 12%de los individuos informaron que ellos fracasaron en obtener los exámenes de labora-

GRÁFICO 13.3

MODELO SIMPLE DE UTILIZACIÓN DEL SERVICIO DE SALUD

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torio solicitados y el 23% no obtuvo acceso a un médico especialista cuando fue remi-tido por el médico general.

Otra indicación de la disponibilidad del servicio es que el 27% de la muestra dePorto Alegre recibió cuidado médico en los 15 días anteriores a la entrevista, sin dife-rencia significativa por quintil de riqueza. A pesar de la utilización similar, había unadiferencia clara en motivos para la consulta a través de los grupos económicos. Entrequienes están peor, una enfermedad fue la más comúnmente citada como motivo(65%) que entre quienes están mejor (16%). Opuestamente, la prevención era máscomún entre el quintil más rico (51%) que entre los más pobres (23%).

En cuanto a las barreras personales para utilizar los servicios de salud, entre quie-nes reportaron necesidad por atención médica en Porto Alegre, el 9% no la buscó. Nohubo diferencia significativa entre quintiles de riqueza (gráfico 13.4). Más de la terce-ra parte de los encuestados culparon a la falta de tiempo. Otras razones incluyeronnegligencia reconocida acerca de la propia salud, el tiempo requerido para pedir unacita (incluyendo hacer turno temprano en la mañana) y otras dificultades para pro-gramar las citas.

No tenemos datos sobre barreras relacionadas con el conocimiento, conciencia omotivación (ver el primer recuadro en el gráfico 13.3), pero un estudio de asistencia

GRÁFICO 13.4

PORCENTAJE DE POBLACIÓN QUE FRACASÓ EN BUSCAR O RECIBIR ATENCIÓN MÉDICAEN LA PRIMERA TENTATIVA, POR QUINTIL DE RIQUEZA, PORTO ALEGRE, 2003

Fuente: Datos del estudio de Barros.

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prenatal en 2000 en Caxias do Sul, cerca a Porto Alegre (Trevisan y otros, 2002), mostróque el principal motivo informado para no asistir a la asistencia prenatal era la falta deinformación acerca de su importancia. No obstante, sólo el 5% de las madres falló enasistir.

Las percepciones negativas sobre la calidad de los servicios de salud públicos po-drían potencialmente reducir la utilización, pero los estudios muestran consis-tentemente niveles altos de satisfacción de los usuarios tanto con los servicios de saludpúblicos como privados. En un estudio para valorar la satisfacción de los usuarios conla asistencia prenatal dentro del sistema brasileño de salud pública (Ribeiro y otros,2004), el 86% de los usuarios valoró el servicio como bueno (22%) o excelente (64%).La satisfacción con los servicios de salud en general fue también alta (86% bueno ymuy bueno) en la encuesta nacional de hogares de 1998 (IBGE, 2000). En el estudio delPSF en Porto Alegre, una proporción semejante (84%) de usuarios valoró el serviciocomo bueno o muy bueno.

Contrastando con este retrato de alto acceso y alta satisfacción con los serviciospúblicos de salud, encontramos en el estudio de Porto Alegre una asociación fuerteentre el nivel económico y el tipo de servicio utilizado. El gráfico 13.5 muestra unadisminución pronunciada en el uso de la asistencia médica primaria del sector públi-co con un bienestar económico creciente. Opuestamente, el uso de servicios privados(seguro médico privado o pago directo) aumentó con el nivel económico (p < 0,001).Una más alta utilización de los servicios de consulta externa y de los servicios deemergencia en hospitales públicos, se observó también entre quienes están mejor.

Se encontraron importantes diferencias en el uso de la asistencia médica primariadel sector público según la cobertura del seguro de enfermedad (gráfico 13.6). Entodos los quintiles de riqueza, los individuos asegurados tenían la mitad de la proba-bilidad que los no asegurados de utilizar los servicios del gobierno.

Utilizando un modelo de regresión de Poisson con la utilización de la asistenciamédica primaria como resultado, evaluamos el efecto de la cobertura del seguro deenfermedad después de ajustar por el efecto de la riqueza (Barros y Hirakata, 2003).Tener el seguro médico privado redujo el uso de asistencia médica primaria en 63%(riesgo relativo ajustado = 0,37; intervalo de confianza de 95% = 0,26–0,52). No habíainteracción entre el seguro de enfermedad y la riqueza. La cobertura por el seguromédico privado era del 6,5% en el quintil más pobre, aumentando a casi 70% entre losmás ricos (p <0,001).

Reuniendo la evidencia, la baja cobertura de los programas preventivos entre losmás pobres no parece ser causada por dificultades en la oferta de los servicios, dado elacceso general alto y la alta utilización de los servicios. Las tasas altas de autoexclusiónde los servicios públicos observadas entre los ricos y entre los individuos aseguradosprivadamente, indican que importantes problemas son percibidos por parte de losusuarios pero no son capturados claramente por los estudios disponibles. Estos pro-

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blemas probablemente se relacionan con tiempos de espera, horas de operación ylimitaciones en el acceso a servicios especializados y exámenes complementarios (la-boratorio e imágenes).

La concientización de los usuarios puede también imponer problemas en el ex-tremo de nuestro modelo. Como se reportó en el estudio de Caxias do Sul (Trevisany otros, 2002), los pacientes pobres pueden no estar enterados, o convencidos, de laimportancia de los programas de vacunación y prenatales. Quizás ellos ni siquierasaben acerca del programa recomendado de vacunación o el número recomendadoy la frecuencia de las consultas prenatales. Esta posibilidad es apoyada por un estu-dio que muestra que la baja educación materna era el principal factor asociado conla vacunación incompleta en la región noreste, entre los usuarios del servicio desalud pública, aun después de controlar por los ingresos de la familia (da Silva yotros, 1999).

GRÁFICO 13.5

DÓNDE BUSCARON ASISTENCIA MÉDICA POR PRIMERA VEZ LOS ENTREVISTADOSDURANTE LOS 15 DÍAS PREVIOS, POR QUINTIL DE RIQUEZA, PORTO ALEGRE, 2003


Nota: prueba de χ2, p < 0,001.

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Programa de salud de la familia (PSF)

A diferencia de los primeros dos programas, el PSF mostró una cobertura más altaentre los pobres. La razón está probablemente relacionada con los factores ya discuti-dos. Los individuos que están mejor y los privadamente asegurados emigran hacialos servicios privados tanto para atención primaria con un médico general como paraatención de especialistas. Nuestro estudio no se diseñó para investigar con todo deta-lle por qué esto sucede. No obstante, a pesar de una preferencia general por los servi-cios privados, el PSF y los servicios públicos juegan un papel esencial para proporcionarasistencia médica a los más pobres y logran compensar la ventaja de quienes estánmejor, teniendo como resultado tasas similares de acceso para no pobres y pobres.

El mismo programa puede exhibir un comportamiento diferente con respeto aconcentración y cobertura a lo largo de su vida. En sus etapas iniciales el PSF en PortoAlegre tuvo alta concentración y cobertura baja. En Sergipe la cobertura era muchomás alta y la concentración más baja. Los resultados están muy de acuerdo con laimplementación focalizada propuesta para el PSF.

GRÁFICO 13.6

USO DE LA ASISTENCIA MÉDICA PRIMARIA ENTRE USUARIOS DE UN SERVICIO DE SALUDEN LOS 15 DÍAS PREVIOS, POR QUINTIL DE RIQUEZA Y COBERTURA DEL SEGURO DE SALUD,PORTO ALEGRE, 2003


Nota: Para ambas variables, p <0,001.

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Pastoral del Niño

Finalmente, la Pastoral del Niño, un programa cuya importancia se reconoce mun-dialmente y el único programa focalizado estudiado aquí, fracasó en dar prioridad alos más necesitados, definidos por criterios económicos o nutricionales. Neumann yotros (1999) identificó un problema importante de deserción. Entre madres que ha-bían tomado parte en la Pastoral en algún momento, el 70% había dejado el progra-ma, principalmente a causa de migración, falta de tiempo o interrupción de las visitasdel líder de la Pastoral. Pero es improbable que estos motivos puedan explicar la bajaconcentración.

Una explicación alternativa es la eficacia del programa. Si los niños cubiertos por elprograma experimentan un mejor crecimiento, cambian a grupos más altos del puntajeZ, dando la impresión de que los niños cubiertos están mejor nutridos que los demás.Es improbable, sin embargo, que esto pueda explicar completamente los resultados.

La dependencia del programa en las actividades voluntarias del líder puede serun factor restrictivo para la concentración y cobertura de los más pobres, porque lascomunidades más necesitadas pueden ser aquellas donde reclutar líderes es más difí-cil o donde el trabajo de los líderes es menos intensivo o menos regular. Se necesitanmejor concentración y mejores estímulos para mantener a los niños bajo vigilancia.

LIMITACIONES

Los datos nacionales y los datos de varias ubicaciones fueron utilizados. Aun así, sólouna fracción de los programas actuales de salud y de los servicios se estudió y lainvestigación no refleja la amplia diversidad regional de Brasil. La consistencia de losresultados, sin embargo, sugiere que a pesar de variaciones temporales y regionales,la muestra presentada es creíble.

La búsqueda de soluciones para las desigualdades sociales, económicas y de salud,implican la documentación de tales desigualdades, pero las razones detrás de éstas setienen que descubrir también. Procesos sociales complejos y de largo plazo están ope-rando, así como deficiencias verdaderas o percibidas del servicio de salud. Hemosexplorado este asunto dentro de los límites de la información disponible. Para unamejor comprensión, se necesitarán estudios específicos, cuantitativos y cualitativos.Por ejemplo, un estudio cualitativo llevado a cabo en Pelotas, Brasil meridional, mos-tró que el público vio las instalaciones públicas de salud en las invasiones peri urba-nas de la ciudad como sustitutos pobres para el servicio médico privado de buenacalidad utilizado por los ricos (Behague, Goncalves y Dias da Costa, 2002). La evalua-ción exhaustiva de la calidad de la atención es importante para asegurar que la igual-dad sea medida no sólo por el uso de los servicios sino también por qué tan bien sonatendidas las personas.

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IMPLICACIONES

Hemos mostrado que la cobertura de la asistencia médica es más baja entre los pobresque entre los ricos para los dos programas universales estudiados: vacunación y asis-tencia prenatal. La Pastoral del Niño, el único programa focalizado estudiado, tam-bién mostró una cobertura baja, así como una concentración baja y una tasa alta dedeserción. La cobertura de los pobres por el PSF era más alta que la cobertura de losricos a causa de su implementación focalizada. Pero esta mayor cobertura era tambiénatribuible a la autoexclusión por parte de quienes están mejor: entre más ricos losindividuos, menos utilizaron el servicio. Mostramos también que la cobertura por elseguro médico privado redujo el uso del PSF en más del 60%. Al preguntárseles porqué escogerían utilizar el PSF, la mayoría de las personas mencionó la proximidad a lainstalación y muy pocos trajeron a colación la calidad del servicio.

La interpretación de los resultados requiere algún cuidado porque los programasestudiados se dirigen a poblaciones diferentes e implican enfoques muy distintos. Elprograma de vacunación, por ejemplo, requiere la presencia del niño durante un tiem-po muy corto en un número limitado de ocasiones. La asistencia prenatal implicaconsultas médicas, exámenes de laboratorio, etcétera. La utilización del PSF abarcaactividades preventivas pero está relacionada más frecuentemente con el tratamientode enfermedades.

Las diferencias pueden ser reveladoras. La experiencia brasileña con la vacuna-ción exitosa se reconoce globalmente. El último caso de polio en Brasil fue en 1989 y laenfermedad se declaró oficialmente erradicada en 1994. Durante los pasados dos añosno se han reportado casos autóctonos de sarampión. El programa de vacunación esampliamente visto como de buena calidad y las vacunas como confiables. Aunque notuvimos datos sobre dónde recibieron los niños sus vacunas, se conoce que los dis-pensarios privados de vacunación son pocos y rara vez utilizados. La mayoría de losniños, no pobres y pobres, obtiene sus vacunas en los centros médicos. Pero aunqueel programa se percibiera como de buena calidad y sumamente accesible, así comogratuito, la cobertura entre los pobres era mucho más baja que entre quienes estánmejor.

El desempeño del programa de vacunación contrasta con el caso de la utilizacióngeneral del PSF, donde las limitaciones relacionadas con la calidad o con la facilidad deacceso dejaron a los más ricos por fuera. Los resultados que presentamos están deacuerdo con las conclusiones del estudio cualitativo sobre la asistencia médica prima-ria en Pelotas por Behague, Goncalves y Dias da Costa (2002), en el cual las personasexpresaron su aversión con las unidades. Paradójicamente, varios estudios cuantitati-vos entre usuarios han mostrado una alta satisfacción reportada, pero uno puedepreguntarse si los sujetos proporcionan respuestas válidas cuando son entrevistadosen un sitio del servicio, por alguien que luce como un funcionario del gobierno (IBGE,2000; Trad y otros, 2002).

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Dicho todo esto, parece necesaria la acción en varios frentes si los servicios desalud pública para los pobres quieren ser mejorados:

• Empoderar a los usuarios, especialmente a los más pobres, informándolos acercade la importancia de cada programa, de lo que se espera del usuario y de lo queel usuario debe esperar del servicio –y crear canales para que las quejas seanescuchadas.

• En vez de simplemente expandir la asistencia médica primaria aumentando elnúmero de unidades de servicio, mejorar la accesibilidad al servicio reducien-do los tiempos de espera, la necesidad de formar fila muy temprano en la ma-ñana y otros inconvenientes.

• Mejorar el acceso a los servicios de remisión, como exámenes de laboratorio yespecialistas.

• Continuar controlando y evaluando los programas con una óptica de equidad,repitiendo ejercicios como el presente estudio y ampliándolos para cubrir otrosprogramas de salud.

• Retroalimentar los resultados de los estudios de equidad a las personas quetoman las decisiones y a la población en general.

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CAPÍTULO 14

PERÚ: ¿ES LA IDENTIFICACIÓN DE LOS POBRES

EL PRINCIPAL PROBLEMA PARA LLEGAR A ELLOS

CON PROGRAMAS NUTRICIONALES?

Martín Valdivia

Qué tan bien llegan a los pobres los programas sociales ha sido una antigua pregun-

ta de política social en países desarrollados y en desarrollo. Como J. S. Mill observó, el

punto clave en el diseño de políticas para aliviar la pobreza es “dar la cantidad más

grande de ayuda necesaria con la mínima cantidad de indebida dependencia de ella”

(Besley y Kanbur, 1993; p. 67). La pregunta no es sólo acerca de quién recibe los bene-

ficios sino también acerca de su impacto y costo. Estas preocupaciones pertenecen

tanto a los pobres, que necesitan urgentemente transferencias en dinero efectivo o en

especie, como a los no pobres, que tienen que pagar por estos beneficios y de cuyo

apoyo depende la sostenibilidad política de los programas sociales.

La respuesta a la pregunta requiere una definición de quiénes son los más necesi-

tados, qué es lo que más necesitan y cuál es la mejor manera de proporcionárselo.

Pero las complicaciones no terminan allí. A continuación, se tienen que identificar los

más necesitados –una tarea no tan sencilla como puede parecer a primera vista. Preo-

cupándonos por los costos del programa, no podemos simplemente pedir a los indi-

viduos que pertenecen al grupo definido como “el más necesitado” –digamos, los

pobres, que carecen de los ingresos para comprar una canasta de necesidades bási-

cas– que se identifiquen. Si lo hiciéramos, muchos no pobres estarían tentados a decir

que ellos son pobres para recibir las transferencias. Pero el costo de averiguar quién es

verdaderamente pobre puede ser alto, así que los oficiales de los programas tienen

que vivir con soluciones imperfectas. La consideración de incentivos y costos admi-

nistrativos, nos lleva a la noción de un nivel óptimo pero imperfecto de focalización

(Besley y Kanbur, 1993). Tullock (1982) agrega otra lógica para la menos que perfecta

focalización: los no pobres tienen generalmente más poder político que los pobres, así

que alguna merma puede ser necesaria para evitar erosionar la base política que sos-

tiene un programa social. Este argumento es polémico pero es pertinente para el de-

bate actual, especialmente con referencia a programas establecidos.

Varios instrumentos se han desarrollado para focalizarse en los pobres a un costo

razonable. Programas proxy con prueba de medias se utilizan para identificar a los

pobres sobre la base de información observable, fácilmente recolectada, como el ve-

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cindario residencial, las características de la morada, el tamaño de la familia y la com-

posición de edades. Este método es más barato que el ideal de tratar de reunir infor-

mación insesgada sobre ingresos o gastos, pero en la práctica aun parece costoso. A

veces, excluir a ciertos individuos dentro de una localidad de los beneficios de un

programa es complicado también, especialmente cuando los oficiales del programa

no están de acuerdo con los resultados del instrumento proxy para las medias. Los

mapas de pobreza, utilizados para identificar vecindarios donde los más necesitados

se concentran, pueden reducir aún más los costos mientras al mismo tiempo ahorran

a los oficiales del programa el dilema implicado en la exclusión de un grupo de indivi-

duos y familias. Finalmente, los programas se pueden diseñar de una manera tal que

desalienta a los no pobres a participar. Las posibilidades van de alterar la naturaleza

de la transferencia misma, ofreciendo trabajos de baja paga o bienes con baja elastici-

dad del ingreso, como alimento, hasta establecer ciertos procedimientos para recibir

las transferencias, como largas esperas en fila (Alderman y Lindert, 1998). El uso de

estos instrumentos varía entre programas y el desempeño en la focalización es el re-

sultado de una combinación de instrumentos.

Esta discusión sobre la focalización es sumamente pertinente en el contexto pe-

ruano actual, donde varios sectores importantes dentro de la administración pública

y la sociedad civil comparten el objetivo de reorganización de la política social. Mu-

chos de los avances se han concentrado en la restructuración de los programas públi-

cos de alimentos bajo el programa para la protección integral de la niñez, ahora

administrado por el Programa Nacional de Asistencia Alimentaria (Pronaa).1 Esta ins-

titución estaba encargada de organizar la transferencia de los programas de alimen-

tos a las administraciones municipales. A lo largo de los pasados dos años, el mismo

Pronaa y el Programa Vaso de Leche han atravesado varios escándalos en los medios

de comunicación, relacionados con corrupción, y han experimentado fuertes fugas

de beneficios hacia los no pobres. Varias evaluaciones se han hecho sobre las distintas

clases de fuga que afectan a estos programas. Toda esta atención refleja la importancia

creciente del tema en Perú.2


En este capítulo analizo el desempeño en la focalización de un subconjunto de pro-

gramas públicos focalizados de alimentos en Perú sobre la base de información de las

1 Ver El Peruano (2002: 223000). La norma no incluye el programa Vaso de Leche, que es administrado por

los municipios.

2 Ver Alcázar, Lópex-Cálix y Wachtenheim (2003) y Stifel y Alderman (2003), que se enfocan en el Progra-

ma Vaso de Leche. Para una evaluación general de todos los programas públicos de alimentos, ver

Stpan (1999) e Instituto Cuánto (2001).

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297Perú: ¿es la identificación de los pobres el principal problema para llegar a ellos?

encuestas de medición de estándares de vida (EMEV). Los programas son, Vaso de

Leche, programa de desayuno escolar y varios programas nutricionales pequeños

para la niñez temprana con objetivos y procedimientos semejantes, agregados bajo la

categoría PNNT. A diferencia de la mayoría de los estudios previos, éste se enfoca en

datos individuales sobre quién se beneficia de los programas, lo que permite verificar

no sólo el punto hasta el cual las transferencias llegan a las familias pobres sino tam-

bién si las transferencias son recibidas verdaderamente por los grupos de edad de

destino. Además, sigo dos interesantes líneas metodológicas que proporcionan im-

portantes informaciones para la evaluación del desempeño en la focalización de los

programas. Una explora la sensibilidad de los errores de focalización estimados ante

cambios en la línea de pobreza; la segunda analiza el punto hasta el cual el desempe-

ño en la focalización de programas diferentes cambia con su tamaño y tiempo. A

diferencia del caso en estudios previos, el análisis marginal presentado aquí para los

programas de desayuno escolar y Vaso de Leche, compara información para dos años

(1997 y 2000) de forma que se pueden utilizar los datos individuales en vez de los

promedios regionales.

LOS PROGRAMAS Y LOS DATOS

Los programas públicos de alimentos han estado bajo estricta observancia en Perú,

como consecuencia del gran aumento en su número y presupuesto durante la década

de los noventa. Varios programas nuevos, no coordinados, con objetivos confusos o

superpuestos, se crearon bajo varias agencias del gobierno.3

Los programas analizados en este estudio son los programas públicos más gran-

des que se centran en la salud y la nutrición de los niños en Perú. En 2000 el presu-

puesto total combinado para Vaso de Leche, el programa de desayuno escolar y el

agregado del PNNT equivalía a US$195 millones, representando más del 80% de todos

los recursos públicos asignados a programas de alimentos (cuadro 14.1). Vaso de Le-

che, con un presupuesto anual de US$93 millones en 2000, es el programa de alimen-

tos más grande, seguido de cerca por el programa de desayuno escolar, con US$68

millones. El agregado del PNNT es mucho más pequeño, con un presupuesto de US$35

millones.

Con información a nivel de hogar de la EMEV 2000, podemos comparar también el

tamaño de los programas por el número de individuos reportándose como beneficia-

3 Ver Stpan (1999) o Instituto Cuánto (2001) para una descripción detallada de estos programas y su

evolución en el tiempo. En 2002, la regulación y supervisión de la mayor parte de estos programas fue

unificada bajo el Instituto Nacional de Salud (INS), que forma parte del Ministerio de Salud. Más tarde,

la responsabilidad fue transferida a Pronaa, una dependencia del Ministerio para la Promoción de las

Mujeres y el Desarrollo Humano (Promudeh).

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rios del programa (gráfico 14.1). Por esta medida, el programa más grande era Vaso de

Leche (3,1 millones), seguido por el programa de desayuno escolar (alrededor de 2,6

millones). A diferencia del caso de Vaso de Leche, el número de beneficiarios del pro-

grama de desayuno escolar se acerca al número informado por el programa. La Secre-

taría Técnica de Política Alimentaria Nutricional (Stpan 1999) reporta que Vaso de

Leche se basa en un total de 4,9 millones de beneficiarios, pero que de acuerdo con

algunos estudios de caso, los beneficiarios del programa pueden estar sobreestimados

hasta por el 100%.

Además de tener el presupuesto más pequeño, el agregado del PNNT aparece te-

niendo el número más pequeño de beneficiarios y la diferencia es aún más grande

que para los primeros dos programas, sugiriendo que las transferencias per cápita

son también más grandes.

Programa de desayuno escolar

El programa de desayuno escolar se focaliza en niños de escuela pública primaria. Se

creó en 1992 para mejorar la nutrición de niños entre 4 y 13 años, para permitirles au-

mentar sus logros y asistencia educativos. El programa es financiado por el gobierno

central a través de dos instituciones públicas: el Programa Nacional de Asistencia

Alimentaria (Pronaa) y el Fondo de Inversión Social (Foncodes). La coordinación entre

las dos agencias parecía débil, pero Foncodes tendió a concentrarse en áreas rurales.

El desayuno, entregado a las escuelas públicas durante los períodos de recreo, es

organizado por comités locales de madres.4 Teóricamente consisten de una taza de

CUADRO 14.1

PRESUPUESTO TOTAL PARA PROGRAMAS PÚBLICOS ALIMENTARIOS ESCOGIDOS,

PERÚ, 1998-2000

(miles de US$)

Programa 1998 1999 2000

Vaso de Leche 97.645 90.273 93.159

Desayuno escolar 68.013 73.547 67.935

Programas nutricional para la niñez

temprana (PNNT) 38.324 55.471 34.673

Subtotal 203.982 219.291 195.767

Presupuesto total, todos los programas

de alimentos y nutricionales 234.565 266.967 240.278

Fuentes: Para 1998 y 1999, Stpan (1999); para 2000, Instituto Cuánto (2001).

4 Cueto y Montes (1999) hallan que la mayoría de los desayunos se entregan entre las 9 a.m. y las 11 a.m.

porque los niños tienen más hambre para entonces que cuando llegan al colegio.

04cap14.p65 05/10/2006, 19:35298


una bebida similar a la leche, fortificada con cereales y con seis galletas pequeñas

fortificadas y es el mismo para todos los niños a pesar de su edad. En la práctica, los

comités locales hacen ajustes para incorporar insumos locales, principalmente leche y

granos.5

En principio, Pronaa y Foncodes identifican las escuelas beneficiarias sobre la base

del nivel de pobreza del distrito en el que las escuelas se localizan y el número de

estudiantes registrados en los niveles primarios determina el número de desayunos

entregados. En la práctica, estos criterios trabajan para las áreas nuevas, pero los nive-

les de transferencia para los vecindarios más viejos se mantienen, aun cuando el ries-

go nutricional o la pobreza se hayan reducido manifiestamente.

GRÁFICO 14.1

TAMAÑO DE LOS PROGRAMAS PÚBLICOS SELECCIONADOS, PERÚ, 2000

Fuente: EMEV 2000 (Instituto Cuánto, 2000).

5 Los cambios en la regulación han alentado estos ajustes, cambiando las compras hacia productores

locales como parte de los objetivos del programa.

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Vaso de Leche

El Programa Vaso de Leche, empezado en 1984, fue diseñado para focalizarse en ni-

ños menores de 6 años y mujeres embarazadas o amamantando. Tiene, sin embargo,

una fuerte fuga hacia niños más grandes (7 a 13 años de edad) y personas mayores.6

En ese sentido, se superpone apreciablemente con el programa de desayuno escolar.

El fisco financia el programa a través de los municipios, que compran el alimento y lo

transfieren a los comités locales de madres registrados. Los comités entonces organi-

zan la distribución a los hogares registrados. El proceso a menudo implica una reduc-

ción en las raciones, como quiera que los comités tienden a aumentar el número de

beneficiarios registrados.

La distribución sucede en el edificio municipal, en otro edificio de la comunidad o

en los hogares de líderes locales elegidos. La ración varía por comité, pero usualmen-

te incluye 250 mililitros de leche, así como cereales y otros productos y está a menudo

sin preparar cuando es despachada.7 Esta es una diferencia clave entre Vaso de Leche

y el programa de desayuno escolar y que facilita la asignación entre los miembros del

hogar según las preferencias de alimento de la cabeza del hogar o de las madres, a

pesar de las guías del programa.

El tamaño de la transferencia a los municipios se basa en el nivel de pobreza en el

distrito, pero la transferencia recibida por el hogar es afectada por el número de comi-

tés registrados en el municipio y el número de familias registradas con los comités. De

nuevo, al igual que con el programa de desayuno escolar, la historia afecta la práctica.

Los comités están encargados de la verificación de la pobreza entre las familias en sus

vecindarios y la presencia de niños en la gama prescrita para la edad. No hay reglas

claras para actualizar la información y a menudo se sostiene que muchas familias

siguen siendo beneficiarias aunque hayan dejado de ser pobres o no tengan niños en

el grupo de edad prescrito.

Programas nutricionales para la niñez temprana (PNNT)

Para la categoría del PNNT, he escogido y agregado cinco programas relativamente

pequeños con objetivos y poblaciones objetivo similares. Todos ellos se enfocan en

niños menores de 3 años. Cuatro tienen objetivos exclusivamente nutricionales: el

6 En realidad, la ley indica que los niños más grandes, (hasta 13 años), los ancianos y los pacientes de

tuberculosis, deben ser atendidos después de que las necesidades de los niños más pequeños y las

madres se hayan satisfecho.

7 Ver Alcázar, Lópex-Cálix y Wachtenheim (2003). Los comités locales de madres argumentan que no

preparan el producto a causa de falta de organización y recursos, pero también porque venir diaria-

mente por la ración es demasiado pesado para individuos que viven en lugares remotos. De esta ma-

nera, los beneficiarios sólo tienen que venir una vez a la semana (o una vez al mes) a recoger la ración

para todo el período.

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Programa de asistencia nutricional para familias de alto riesgo (Panfar), operado por

el Ministerio de Salud; el Programa de alimentación infantil (PAI), operado por el Mi-

nisterio de Promoción de la Mujer y el Desarrollo Humano (Promudeh); y dos otros

programas, Niños y Nutrición infantil, operados por ONG.8 El quinto programa es el

programa integral de atención infantil del Promudeh, Wawa-Wasi, que se focaliza en

niños pobres menores de tres años. Todos estos programas entregan raciones

precocidas de alimentos (papillas) para niños menores de tres años, pero utilizan lo-

caciones diferentes para la distribución.9 Panfar usa instalaciones y personal del

Ministerio de Salud. Los mecanismos de distribución de otros programas descansan

mucho en la participación de las madres de los beneficiarios y a menudo utilizan los

edificios del centro social o de los preescolares.

En el caso de los programas del Ministerio de Salud, las instalaciones públicas de

salud son responsables de identificar la posición socioeconómica de la familia. Algu-

nos centros médicos han desarrollado instrumentos de pruebas de medias, pero otros

se apoyan más en las impresiones subjetivas de los asistentes sociales. Los beneficia-

rios son reclutados también mediante actividades externas de los centros, en las que

ellos registran información sobre las características socioeconómicas de las familias y

buscan a recién nacidos y a mujeres encinta. Las reglas varían por centro, pero a las

familias clasificadas como pobres o indigentes les son ofrecidas las canastas del progra-

ma aplicable. Con todo, la subjetividad del proceso permite una merma significativa.

Estos programas están orientados a ayudar a niños nutricionalmente vulnerables,

pero cada uno define el riesgo nutricional de manera diferente. Panfar, por ejemplo,

vela por familias con padres que tienen a lo mucho enseñanza primaria y con un

estatus inestable de empleo, más de tres niños menores de 5 años, mujeres encinta y

amamantando en riesgo nutricional, o mujeres que han dado a luz recientemente

(Gilman, 2003). Una familia es elegible si tiene cuatro de las características menciona-

das o si algunos de los niños menores de cinco años están desnutridos. La elegibilidad

se revisa cada seis meses y la subvención se retira si ningún niño menor de cinco años

está desnutrido. Este proceso genera un estímulo perverso para el cual evidencia

anecdótica es a menudo citada.

El cuadro 14.2 resume las características clave de los programas de alimentos ana-

lizados en este estudio. Como ya se indicó, el análisis empírico usa la información

disponible en las encuestas EMEV peruanas. EMEV es una encuesta de hogares

8 El Programa de complementación alimentaria para grupos en mayor riesgo (Pacfo) es otro programa

nutricional operado por el Ministerio de Salud, pero no se incluye como una alternativa separada en el

cuestionario de la EMEV. Debido a que tiene el mismo objetivo y población objetivo que Panfar, algunos

hogares que informan beneficiarse de Panfar pueden ser realmente beneficiarios de Pacfo.

9 Una diferencia importante es que la cesta de Panfar incluye algunos alimentos para adultos (por ejem-

plo, aceite y arroz) en la premisa de que la situación económica de la familia es lo que pone a los niños

en riesgo nutricional.

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CUADRO 14.2

ANÁLISIS RESUMIDO DE PROGRAMAS PÚBLICOS ALIMENTARIOS ESCOGIDOS, PERÚ

Concepto

Inicio del

programa

Tipo de transfe-

rencia

Mecanismo de

entrega

Grupo objetivo

primario

Grupos objetivo

secundarios

Focalización

geográfica

Focalización

hogar/individual

Tamaño de la

población

objetivoa

Tamaño de la

población

objetivo (pobre)b

Desayuno

escolar

1992, financiación de

Pronaa

1993, financiación de

Foncodes

Ración alimenticia

(preparada)

Escuelas públicas

Niños en edades de

4 a 13 asistiendo a

escuelas públicas

primarias

Ninguno

Sí

No

5.159.807

3.439.627

Vaso

de leche

Diciembre 1984

Ración alimenticia

(precocida)

Clubes de madres

Niños menores de 6

años; mujeres

embarazadas y

lactando

Niños en edades entre

7 y 13 años; pacientes

de tuberculosis;

ancianos

Sí

No

8.802.312

5.651.974

Programas nutricionales para

la niñez temprana (PNNT)

Panfar, 1988

Wawa-Wasi, 1994

Ración alimenticia (precocida)

Instalaciones del Ministerio de

Salud

Niños menores de 3 años en

riesgo nutricional

Ninguno

No

Sí

2.074.662

1.384.366

Fuentes: Compilación del autor; para el tamaño de la población objetivo, EMEV 2000 (Instituto Cuánto 2000).

Nota: Foncodes, Fondo de Inversión Social; Panfar, Programa de Asistencia Nutricional para Familias de Alto Riesgo;

Pronaa, Programa Nacional de Ayuda Alimentaria.

a. Población objetivo dentro de la restricción de edad y escuela del programa.

b. Población objetivo pobre dentro de la restricción de edad y escuela del programa.

multipropósito con una muestra representativa a nivel nacional y para siete dominios

regionales. Recolecta información sobre muchas dimensiones del bienestar del hogar,

como consumo, ingresos, ahorros, empleo, salud, educación, fecundidad, nutrición,

vivienda y migración, gastos y uso de servicios sociales públicos.

La información de beneficio-incidencia viene del módulo 12 sobre programas so-

ciales en el cuestionario de la EMEV. La primera pregunta al informante clave es si

cualquier miembro del hogar se benefició de cada programa en los 12 meses anterio-

04cap14.p65 05/10/2006, 19:35302


res a la fecha de la encuesta. Si la respuesta es positiva, se le pide identificar esos

miembros del hogar. En su mayoría, utilizo la EMEV 2000, que incluye una muestra de

3.997 hogares y 19.957 individuos. Para el análisis de incidencia marginal, comparo

dos rondas de la EMEV (1997 y 2000) que tienen tamaños de muestra diferentes pero

similares procedimientos de muestreo y cuestionarios en los módulos pertinentes.

ASPECTOS DE MEDICIÓN Y METODOLOGÍA

La falta de recursos suficientes para el gasto social es la norma en países desarrollados y

en desarrollo mundialmente, aunque el tamaño y naturaleza de sus necesidades difie-

ren sustancialmente. La mayoría de los programas públicos se ven forzados a identifi-

car un grupo objetivo con base en necesidad o urgencia. Para los programas nutricionales,

las prioridades a menudo se definen en términos de vulnerabilidad, que se relaciona

con ingreso, edad y género. Así, en países en desarrollo los niños pobres y las mujeres

pobres en edad reproductiva son identificados generalmente como los grupos más vul-

nerables. En este contexto, es siempre pertinente saber hasta qué punto los programas

públicos se ocupan de individuos o familias fuera de la población objetivo (error tipo 1;

merma) y hasta qué punto parte de la población objetivo no recibe las transferencias

(error tipo 2; subcobertura). Para estimar la magnitud de estos errores, la primera tarea

es definir los pobres e identificar el grupo de edad que es más vulnerable. Algunas de

estas decisiones pueden tener un impacto significativo en la evaluación del desempeño

en la focalización de los programas de salud pública.

Los pobres pueden ser definidos como cualquier individuo u hogar que no está en

capacidad de comprar una canasta de consumo de necesidades básicas designada por un

grupo de expertos locales. En Perú, por ejemplo, la mayoría de los estudios sobre pobreza

trabajan con una canasta básica de consumo y una canasta básica de alimentos. La incapa-

cidad para comprar una canasta básica de alimentos identifica a los pobres extremos.

Con una encuesta de hogares, podemos estimar todos los gastos o ingresos de

los miembros del hogar y utilizar esta estimación para determinar si los miembros

son pobres, asumiendo que los recursos se aúnan dentro del hogar. Una práctica

usual es estimar el ingreso o el gasto per cápita y compararlo con el valor de una

canasta individual de consumo.10 Podemos utilizar el indicador de pobreza para

10 En algunos casos se hacen ajustes según la composición del hogar, con el entendimiento de que hay

economías de escala en el consumo y diferencias en las necesidades de los miembros del hogar por

edad y género (Deaton y Zaidi, 1999). Desatendemos esta práctica, siguiendo a Valdivia (2002), que

reporta un efecto insignificante de estos ajustes cuando el valor de los parámetros pertinentes perma-

nece dentro de un rango razonable. Realmente, el ordenamiento de los hogares no cambia mucho,

pero los niveles de pobreza pueden cambiar todavía sustancialmente con estos ajustes si la línea de

pobreza se mantiene fija. Tratamos con ese asunto abajo, al discutir el efecto de movimientos en la

línea de pobreza sobre el desempeño estimado de la focalización de los programas analizados.

04cap14.p65 05/10/2006, 19:35303


definir las medidas de merma y subcobertura, pero para muchos programas la po-

breza no es el único criterio para definir un grupo objetivo. De hecho, todos los

programas analizados aquí especifican a niños de varias edades como la población

objetivo prioritaria.11 Hacer cumplir esa prioridad puede ser algo problemático si el

programa permite la toma de alimento dentro de los hogares, porque las cabezas de

hogar pueden decidir fácilmente distribuir el alimento según sus preferencias antes

que según la preferencia establecida por el programa. En ese sentido, reportamos

aquí dos medidas de merma: 1) cualquier caso de un beneficiario que sea no pobre,

esté fuera de la gama de edad, o no asista a una escuela pública y, 2) beneficiarios no

pobres.

Podemos utilizar las dos medidas de errores de focalización para evaluar el de-

sempeño de un programa particular en el tiempo o para comparar dos o más progra-

mas. Si el programa A tiene una tasa más baja de merma y una tasa más baja de

subcobertura que el programa B, podemos decir que el programa A tiene un mejor

desempeño en la focalización que el programa B. La evaluación es más complicada si

el programa A tiene una tasa más baja de merma pero una tasa más alta de

subcobertura. Algunos analistas, preocupados sólo acerca de la merma, ordenarían

entonces el programa A primero. No obstante, se puede discutir que es más fácil para

programas más pequeños (con subcobertura más alta) tener menos merma. Eso po-

dría ser porque los operarios son especialmente cuidadosos en las etapas iniciales o

piloto de un programa, pero también porque los programas más pequeños están ge-

neralmente bajo menos presión política que los más grandes para distorsionar sus

procedimientos de asignación.

Varios asuntos necesitan ser considerados al analizar el desempeño absoluto y re-

lativo en la focalización de la búsqueda de implicaciones de política. Aquí discutimos

dos de ellos: la arbitrariedad de la línea de pobreza y el hecho de que el tamaño de la

merma no es necesariamente una medida de la manera como una expansión o con-

tracción de un programa afecta a la población objetivo.

Errores de focalización y la línea de pobreza

Un asunto clave con el uso de los errores de focalización definidos antes, es que ellos

no miran la distribución entera de beneficiarios a través de la distribución del gasto

sino sólo si ellos están arriba o abajo de la línea de pobreza. El enfoque de la línea de

pobreza tiene por lo menos dos limitaciones. La primera concierne con su arbitrarie-

dad y es especialmente importante si algunos individuos por encima de la línea de

pobreza no son significativamente diferentes de algunos de aquellos debajo de la

11 Una excepción es el Programa Vaso de Leche, que incluye también madres embarazadas y lactando

como parte de la población objetivo prioritaria.

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línea, en términos de, digamos, vulnerabilidad nutricional. La segunda limitación es

que un programa puede tener muchos beneficiarios justo encima de la línea de po-

breza, mientras que otro programa puede tener a muchos beneficiarios más alto so-

bre la línea de pobreza.

Con respecto a la arbitrariedad de la línea de pobreza, es importante tener presen-

te que los oficiales de programa generalmente no pueden observar los gastos per

cápita de los beneficiarios y están limitados a proxys basadas en las características de la

localidad (focalización geográfica) o de la morada y la familia. En este sentido, la mer-

ma del programa puede originarse porque muchos beneficiarios justo encima de la

línea de pobreza tienen características de morada y familia semejantes a algunos que

están debajo de la línea de pobreza. Más importante, ellos pueden encarar un riesgo

nutricional semejante, de forma que la decisión de identificar tales beneficiarios como

una merma es cuestionable.

Estas consideraciones nos llevan a explorar la fortaleza de las medidas de los

errores de focalización ya definidos ante cambios en la línea de pobreza, para ver si

el ordenamiento de los programa cambia significativamente conforme movemos la

línea de pobreza hacia arriba o hacia abajo. Para que estos factores sean significati-

vos en términos agregados, tienen que implicar un sesgo sistemático en el sentido

de que muchos individuos arriba (abajo) de la línea de pobreza, se deban conside-

rar beneficiarios apropiados (inapropiados). Una condición adicional es una con-

centración significativa de niños, beneficiarios o no, alrededor de la línea de pobreza

estándar.

Una forma de analizar la sensibilidad de las medidas de incidencia presentadas se

centra en la tasa de merma, utilizando curvas de concentración para comparar el de-

sempeño en la focalización de los programas bajo análisis. Una curva de concentra-

ción para los beneficiarios de un programa nos deja conocer la proporción de

beneficiarios que pertenecen a cualquier primer percentil de gasto o ingreso de la

población.12 Si nos enfocamos en un punto de la distribución del gasto, digamos x,

entonces podemos utilizar 1 – C(x) como una medida de la tasa de merma. Además, si

la curva de la concentración para el programa A está arriba que la del programa B, se

puede decir que el programa A tiene una tasa más baja de merma para todos los

niveles de la línea de pobreza.13 Necesitamos tener cuidado con estas comparaciones,

sin embargo, porque podrían ser algo desorientadoras al comparar programas que se

enfocan en poblaciones con niveles diferentes de pobreza.

12 La curva puede estar arriba o abajo de la línea de 45° de igualdad. Estar encima de la línea implica que

el programa tiene un sesgo en pro de los pobres; estar debajo de la línea implica un sesgo que favorece

los no pobres.

13 Este ordenamiento es incompleto en el sentido de que no se puede decir mucho si las curvas de con-

centración se cruzan en algún punto.

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Análisis marginal de incidencia

Las proporciones de pobres y no pobres que se benefician de un programa en cual-

quier momento puede no ser un buen indicador de cómo una expansión o contrac-

ción afectaría a los pobres. Hay argumentos para ambas, una captura temprana o

tardía por parte de los no pobres, basados en la presencia de costos positivos de parti-

cipación que difieren para los pobres y no pobres y cambian con la escala del progra-

ma (Lanjouw y Ravallion, 1998). El costo más alto de alcanzar áreas remotas es

típicamente el argumento planteado para la captura temprana. La captura tardía po-

dría resultar porque mientras que los proyectos piloto pequeños se controlan más

cuidadosamente y bajo menos presión política que los proyectos más grandes, la ex-

pansión transferirá invariablemente el programa a funcionarios públicos con menos

pericia y menos incentivos compatibles. Las presiones o los sobornos políticos que

distorsionan la asignación de recursos tienen también más probabilidad de ocurrir

cuando se ensancha un programa.

Además, las distorsiones políticas pueden afectar la dinámica de la selección de

beneficiarios. Un buen sistema para identificar beneficiarios puede implicar tasas ba-

jas de merma en el principio. Más tarde, la merma aumenta porque los hogares que

escapan de la pobreza o ya no tienen niños en la gama de edades requerida no pue-

den ser excluidos del grupo de beneficiarios. Después de un tiempo, la tasa media de

merma sería alta, pero la merma en áreas nuevas, donde el sistema para identificar los

beneficiarios es otra vez aplicado apropiadamente, podría permanecer baja.

Todos estos argumentos indican la necesidad de expandir el análisis de las propie-

dades de la incidencia marginal estimada de los programas en estudio. Lanjouw y

Ravallion (1998), Younger (2002), y otros basaron sus estimaciones en una sección

transversal, así que ellos utilizaron la heterogeneidad a través de regiones para inferir

la conducta marginal. Aquí, utilizo la heterogeneidad en el tiempo para estimar el

impacto de una expansión o contracción del programa en los pobres, sobre la base de

datos individuales.14 La idea es estimar la siguiente ecuación:

Diq = α

q + β

qpt + v

qtq = 1, …, 5 (14.1)

donde i indexa al individuo, t indexa el año de la encuesta y q indexa el quintil degasto per cápita. La variable dependiente es una dummy para la participación en elprograma para cada individuo. Las variables explicativas son dummies para los quintilesy la interacción entre estas dummies y la tasa de participación del programa paraun año particular; β

q se puede interpretar como el efecto marginal de un aumento

en la participación del programa sobre la tasa de participación en un quintil particu-

14 Ver Younger (2002) para una discusión de las ventajas de tal procedimiento.

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lar; y βq > 1 (<1) indicaría que una expansión general (contracción) en la cobertura cau-

sará un aumento (reducción) más que proporcional en la participación para ese quintil.Estimo (14.1) imponiendo las siguientes restricciones:

Σαq = 0 y Σβ

q = 5

El vector estimado βq se utiliza para generar una curva de concentración trazando

sobre q, de forma que podemos verificar cuál programa es marginalmente más en prode los pobres.15

El punto clave es analizar hasta qué punto el ordenamiento marginal difiere delordenamiento promedio. Los programas A y B pueden tener el mismo nivel mediode merma, pero el desempeño marginal del programa B puede ser sustancialmentemás en pro de los pobres que el del programa A. Si esto es así, reducir (ampliar) elprograma B tendrá un efecto negativo más grande (positivo) sobre los pobres.16

RESULTADOS EMPÍRICOS

El cuestionario de la EMEV pregunta a los entrevistados clave si el hogar recibe trans-ferencias de una lista grande de programas públicos y qué miembros del hogar sebenefician. Se podría argumentar que la identificación individual es sesgada hacia losgrupos de edad objetivo de los programas, en el temor de que los encuestadores pu-dieran denunciar el hogar al programa. No estamos en posición de verificar esto, peronotamos que la encuesta EMEV es ahora realizada por una firma privada, InstitutoCuánto, cuyos encuestadores se entrenan para explicar a los encuestados que ningu-na información revelada por ellos va a cualquier agencia del gobierno. En este senti-do, tal sesgo puede no ser importante. Además, los resultados de la encuesta son muyconsistentes con las características del mecanismo de oferta de cada programa.

El cuadro 14.3 muestra las tasas de participación por quintil para cada uno de losprogramas públicos estudiados aquí. El análisis se hace a nivel individual y del hogar.En el nivel individual, se presentan dos estimadores, uno que construye quintiles en

q q

^

15 Younger (2002) sugiere también correr un modelo con efectos fijos a nivel de departamento (o región),

ya que los departamentos de regiones tienen características no observables diferentes por departa-

mento (región).

16 Se debe tener presente que los ajustes del presupuesto no se pueden basar únicamente en estas esti-

maciones porque éstas no tienen en cuenta los beneficios y costos marginales del programa.

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la población entera y un segundo que lo hace para quienes pertenecen a la poblaciónobjetivo.17 En el nivel individual, el Programa Vaso de Leche logra la tasa de cobertu-ra más grande, 12,4%. La cobertura del programa de desayuno escolar es semejante,10,4%. El agregado del PNNT cubre sólo 1,4% de la población peruana. Vaso de Lecheera menos en pro de los pobres que los otros dos programas en 2000. Casi el 4% de losperuanos en el quintil menos pobre y casi el 19% en el quintil más pobre, se beneficia-ban de él. El agregado del PNNT muestra la cobertura más baja pero también la ten-dencia más grande en pro de los pobres; la proporción de beneficiarios entre los máspobres es 17 veces la correspondiente al quintil menos pobre.

Las tasas de cobertura estimadas son naturalmente más grandes cuando el análisisse restringe a la población objetivo y en este caso el programa de desayuno escolartiene la cobertura más grande, con el 44,7%. En 2000 casi el 31% de los alumnos esco-lares en el quintil menos pobre y más del 55% en el quintil más pobre se beneficiarondel programa. El agregado del PNNT otra vez muestra la cobertura más baja pero elsesgo más grande en pro de los pobres; la proporción de beneficiarios entre los máspobres es 5,4 veces más que en el quintil menos pobre. A nivel del hogar, las tasasglobales promedio son similares a las últimas tasas individuales para todos los pro-gramas, pero las diferencias por quintil son significativas para Vaso de Leche, con losdatos de hogares indicando un sesgo más en pro de los pobres que lo que lo hacen losdatos individuales.18

El cuadro 14.4 muestra las tasas de merma y subcobertura a nivel individual paralos programas analizados por el tipo de ubicación (urbano o rural). La tasa de mermamás pequeña –esto es, la proporción más baja de beneficiarios que son no pobres– estáen el agregado del PNNT (17,1%). La tasas de merma estimadas para los programas dedesayuno escolar y Vaso de Leche están cerca una a la otra, entre 28% y 32%.

Analizadas por el tipo de ubicación, la mayor parte de la diferencia entre el agre-gado del PNNT y los otros programas ocurre en áreas rurales; el desempeño de losprogramas es más similar en áreas urbanas. Todos los programas muestran tasas demerma más bajas en áreas rurales. Para la población beneficiaria total, Vaso de Lechetiene la tasa de subcobertura más baja (84%) y el agregado del PNNT tiene la más alta.Un sesgo especial se observa hacia las áreas rurales, donde los programas Vaso deLeche y desayuno escolar cubren alrededor del 20% de la población.

17 Para la población objetivo, restrinjo el análisis a individuos dentro de las restricciones de edad y escue-

la establecidas para cada programa. A nivel del hogar, el análisis es restringido a aquellos que tienen

por lo menos un miembro dentro de la restricción de edad y escuela para cada programa. La compara-

ción de estos dos niveles del análisis es importante para verificar la consistencia con las conclusiones

de estudios previos que se enfocan en los datos a nivel del hogar (Younger, 2002; Stifel y Alderman,

2003).

18 Los resultados a nivel del hogar son consistentes con los reportados en Stifel y Alderman (2003) pero

no con los de Younger (2002). No he podido identificar las razones para esa discrepancia.

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CUADRO 14.3

COBERTURA DE PROGRAMAS SOCIALES ESCOGIDOS POR QUINTIL DE GASTO PER CÁPITA, PERÚ

(porcentaje)

QuintilTodos los

Nivel y programa 1 2 3 4 5 quintiles

Nivel individual

Desayuno escolar 18,7 13,4 10,0 7,1 2,6 10,4

Vaso de Leche 18,8 15,3 13,0 10,7 3,9 12,4

Programas nutricionales

para la niñez temprana

(PNNT)a 3,4 1,6 1,2 0,5 0,2 1,4

Nivel individual, población objetivo

Desayuno escolara 55,1 55,5 42,9 39,4 30,7 44,7

Vaso de Lecheb 31,4 26,7 30,8 23,5 15,0 25,5


la niñez temprana (PNNT)c,d 19,4 16,9 13,9 4,8 3,6 11,7

Nivel del hogare


Vaso de Leche 48,1 41,7 35,7 28,6 14,8 33,8


la niñez temprana (PNNT)c 22,2 18,0 12,7 5,9 3,9 12,5


a. Como proporción de los niños en edades 4 a 13 que asisten a la escuela pública.

b. Como proporción de los niños menores de 13 años y mujeres embarazadas o lactando.

c. Incluye el programa de asistencia nutricional para familias de alto riesgo, el programa de alimentación infantil, Wawa-

Nasi, programas no escolarizados de educación inicial y Cuna.

d. Como proporción de los niños menores de 3 años.

e. Como proporción de los hogares con al menos un miembro en la restricción de edad y escolar de cada programa.

En conclusión, parece haber una relación sistemática entre el tamaño del progra-ma, en número de beneficiarios y su desempeño medido por la tasa de merma. Elagregado del PNNT tiene los programas más pequeños y con las tasas más bajas demerma. Pero antes de tratar de interpretar estos resultados, debemos analizar su for-taleza. El primer tema a considerar es que los errores de focalización estimados en elcuadro 14.4 definen como merma sólo a los beneficiarios no pobres, no los casos en losque el beneficiario no cumple con las restricciones de edad y escuela. En el ProgramaVaso de Leche, por ejemplo, los beneficios a niños pobres mayores de 13 años no sonconsiderados merma.

Debido a que no todos los programas encaran las mismas restricciones adiciona-les, es importante identificar el efecto de cada factor en las mermas estimadas. El cua-dro 14.5 compara las mermas estimadas en el cuadro 14.4 con las que hacen más estrictala definición de merma. Cuando las restricciones de edad y escuela se consideran,

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Vaso de Leche tiene aún la tasa de merma más grande, con el 49,5%, pero esta tasaestimada es ahora mucho más grande que la del programa de desayuno escolar, 38%,que a su vez no es muy diferente de la del agregado del PNNT, 41,5%.19

El cuadro 14.5 también muestra que para el programa de desayuno escolar, queentrega raciones sólo en escuelas públicas, la restricción de edad es más importanteque la restricción de escuela. Cuando la restricción de edad se omite, la tasa de mermapara el programa de desayuno escolar sube 4 puntos porcentuales, al 33%. Los efectosmás grandes de la edad se encuentran con el Vaso de Leche y los programas del PNNT.En el programa Vaso de Leche la tasa de merma sube 18 puntos porcentuales, al 49,5%,indicando que dos quintos de las mermas reportadas en la última columna del cuadro14.5 van a beneficiarios que son verdaderamente pobres pero están sobre 13 años.20

Para el agregado del PNNT, el efecto de la edad es aún más importante, ya que suomisión implica un aumento de 25 puntos porcentuales en la tasa estimada de mer-ma, significando que casi tres de cada cinco fugas del PNNT son a beneficiarios pobresque son mayores de tres años de edad.

CUADRO 14.4

TASAS DE MERMAS ESTIMADAS Y DE BAJA COBERTURA, PROGRAMAS PÚBLICOS

ESCOGIDOS, PERÚ

(porcentaje)

Mermaa Subcoberturab

Programa Global Urbano Rural Global Urbano Rural


Vaso de Leche 31,4 33,0 30,1 84,3 88,0 79,3


la niñez temprana (PNNT)c 17,1 22,5 15,9 97,9 99,4 95,9


a. Beneficiarios no pobres como proporción de todos los beneficiarios.

b. Beneficiarios pobres como proporción de todos los pobres.

c. Incluye el programa de asistencia nutricional para familias de alto riesgo, el programa de alimentación infantil, Wawa-

Nasi, programas no escolarizados de educación inicial y Cuna.

19 Un análisis desagregado por tipo de ubicación está disponible a petición de los interesados. Los patro-

nes observados son semejantes en áreas urbanas y rurales.

20 Este hallazgo para el Programa Vaso de Leche es, de hecho, consistente con los resultados de Alcázar,

Lópex-Cálix y Wachtenheim (2003). Los autores utilizan dos Encuestas de seguimiento del gasto públi-

co (ESGP) para analizar la canalización de recursos del Programa Vaso de Leche y los programas educa-

tivos en Perú. Para Vaso de Leche, ellos encuentran que la merma más grande ocurre dentro del hogar

porque las raciones son distribuidas realmente entre todos los miembros del hogar, no sólo entre los

niños menores de 6 años y las mujeres encinta y amamantando. Sólo el 41% de la ración asignada al

hogar llega realmente al grupo objetivo.

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En resumen, las restricciones de edad y escuela no son tan relevantes para el pro-grama de desayuno escolar, lo que no es sorprendente porque la entrega sucede en laescuela. La restricción de edad tiene un efecto apreciablemente más grande en Vasode Leche y en el agregado del PNNT. Este último resultado es importante porque su-giere que los programas de alimentos que permiten el consumo dentro del hogar,permiten la reasignación de las raciones para beneficio de miembros que no estándentro de las restricciones de edad establecidas por el programa.21 Realmente, se puedeargüir que tales desviaciones no se deberían llamar mermas, pero necesitamos tenerpresente que el fracaso por parte de los planificadores de política para tener en cuentaestas reasignaciones al interior del hogar, puede reducir el efecto de la transferenciasobre la población objetivo original porque la ración per cápita se disminuye cuandoes distribuida entre más individuos que los planeados.22 Además, nos debe hacer pensaralrededor de la justificación para un programa que impone sus preferencias sobre loshogares, especialmente si consideramos que la vulnerabilidad en salud y nutricionalse determinan verdaderamente a nivel del hogar.

Errores de focalización y la línea de pobreza

Presentamos una manera de analizar la robustez de la comparación entre dos progra-mas ante cambios en la línea de pobreza,23 que se enfoca sobre la tasa de merma yutiliza la curva de concentración para comparar dos programas a lo largo de la distri-

CUADRO 14.5

TASAS DE MERMA BAJO CONJUNTOS ALTERNATIVOS DE RESTRICCIONES, PROGRAMAS PÚBLICOS

ESCOGIDOS, PERÚ

(porcentaje)

Sólo restricción Sin restricción Sin restricción Todas las

Programa de pobreza de edad de escuela restricciones

Desayuno escolar 28,8 33,0 37,1 38,0

Vaso de Leche 31,4 31,4 49,5 49,5


la niñez temprana (PNNT) 17,1 17,1 41,5 41,5


21 La mayoría de programas en el agregado del PNNT entregan papillas, que se supone son específicamente

para niños en sus primeros meses. No obstante, según la evidencia anecdótica, las papillas se disuel-

ven en bebidas y sopas que son consumidas también por miembros de hogar fuera del rango de edad.

22 Stifel y Alderman (2003) tratan de evaluar el impacto nutricional del Programa Vaso de Leche utilizan-

do un modelo con efectos fijos por distrito. Ellos no encuentran efecto significativo.

23 Este análisis desatiende la restricción de edad, definiendo que una merma ocurre sólo cuando el indi-

viduo es no pobre.

04cap14.p65 05/10/2006, 19:35311


bución completa del gasto. El gráfico 14.2 traza las curvas de concentración para lostres programas y muestra que el agregado del PNNT se desempeña mejor, ya que sucurva de concentración domina las de los otros dos. El programa de desayuno escolarparece superar levemente al Vaso de Leche, pero no se observa una clara diferencia,especialmente alrededor del primer decil.

En conclusión, el movimiento de la línea de pobreza tiene un efecto insignificanteen la comparación del desempeño en la focalización en los tres programas analizadosaquí. El ordenamiento permanece intacto cuando omitimos la restricción de edad,que tiene como resultado las diferencias más grandes entre programas (ver cuadro14.5).

GRÁFICO 14.2

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, LOS PROGRAMAS PÚBLICOS ALIMENTARIOS SELECCIONADOS,

PERÚ, 2000

(porcentaje)


Varios factores podrían explicar la superioridad observada del agregado del PNNT.Éste difiere de los otros dos programas porque sus programas son los únicos queutilizan instrumentos de focalización individual y porque se focalizan en los niñosmás jóvenes (hasta 3 años de edad), quienes tienden a estar más concentrados en lasfamilias pobres. Una forma de aproximarse a la importancia de las diferencias en los

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grupos de edad asistidos por cada programa, es comparar la curva de concentraciónde los beneficiarios de cada programa con la curva del grupo de edad objetivo. Elgráfico 14.3 traza esas dos curvas para cada programa. Podemos ver que el sesgo enpro de los pobres del agregado del PNNT excede el correspondiente al grupo de edadcon el que los programas trabajan, ya que las dos curvas para estos programas son lamás lejanas una de otra. En el caso de los otros dos programas, especialmente Vaso deLeche, las dos curvas son muy cercanas.24

El patrón observado en el gráfico 14.3 sugiere que algo diferente a la edad del grupoobjetivo tiene que invocarse para explicar el desempeño superior del agregado del PNNT.Uno de estos factores podría ser el uso de instrumentos específicos de focalización indi-vidual en los programas del PNNT, que pueden ser de ayuda significativa, a pesar de lacrítica alrededor de su subjetividad y sensibilidad ante la presión política. No obstante,nuestro análisis no se puede considerar una prueba positiva. La característica observa-da puede ser menos una propiedad de los programas del PNNT que un resultado de losprocedimientos de focalización de los otros dos programas. Por consiguiente, nos enfo-camos enseguida en el desempeño en la focalización de esos programas.

Análisis marginal de incidencia para los programas de desayunoescolar y Vaso de Leche

Como hemos visto, el análisis de la incidencia promedio puede no proporcionar sufi-ciente información para ajustar la escala de un programa contra la pobreza, ya quevarios factores podrían generar captura temprana o tardía por los no pobres. Concaptura temprana, un programa tendría una tasa grande de merma, pero los efectosde la reducción del programa podrían recaer desproporcionadamente en los más po-bres. Podemos estimar el efecto marginal utilizando la variación de la cobertura de losprogramas entre quintiles y en el tiempo.

Aquí, miramos los resultados del análisis marginal propuesto antes para dos de losprogramas de alimentos más grandes y antiguos en Perú: Vaso de Leche y el progra-ma de desayuno escolar.25 El ejercicio utiliza información de las rondas de 1997 y 2000de la EMEV. (Ver el gráfico A14.1 del anexo para tasas de cobertura por quintil y áreageográfica en ambos programa en ambos años).

El gráfico 14.4 traza las curvas de concentración asociadas con los efectos margina-les estimados utilizando la expresión (14.1) y los compara con los efectos medios.26

24 La otra característica que podemos observar en el gráfico 14.3 es que la distribución de los grupos

objetivo no parece diferir mucho entre programas.

25 El análisis marginal para los otros programas del PNNT no era posible porque ellos no fueron

individualizados en las encuestas EMEV anteriores a la de 2000.

26 El cuadro A14.2 del anexo muestra los correspondientes βs. Los coeficientes para los tres quintiles más

pobres son significativos.

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GRÁFICO 14.3

CURVAS DE CONCENTRACIÓN, BENEFICIARIOS Y POBLACIÓN OBJETIVO, PROGRAMAS PÚBLICOS

SELECCIONADOS, PERÚ, 2000

(porcentaje)

Fuente: EMEV 2000 (Instituto Cuánto 2000).

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Las curvas de concentración para ambos programas, pero especialmente para el pro-grama de desayuno escolar, muestra una tendencia en pro de los pobres más fuerteen el margen que en el promedio. Esto significa que si el Programa Vaso de Lechefuera expandido, alrededor del 32% de los beneficiarios nuevos pertenecería al quintilmás pobre, de forma que el comportamiento marginal no es diferente del comporta-miento medio. Las estimaciones sugieren también que el 51% de los beneficiariosnuevos estarían en el segundo quintil más pobre, mucho mayor que la proporción debeneficiarios actuales en ese quintil (26%). En el caso del programa de desayuno esco-lar, el 58% de los beneficiarios nuevos se concentraría en el quintil más pobre y 23%en el segundo quintil más pobre. Los promedios son 38% y 22%, respectivamente.

GRÁFICO 14.4

EFECTOS MARGINALES Y MEDIOS, PROGRAMAS VASO DE LECHE Y DESAYUNO ESCOLAR,

PERÚ, 2000

Fuente: EMEV 1997 y 2000 (Instituto Cuánto, 1997, 2000).

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La fortaleza de estos resultados puede ser evaluada mirando lo que sucede cuan-do el análisis se repite con promedios regionales en vez de datos individuales. Esteenfoque fue seguido por Lanjouw y Ravallion (1998), utilizando datos de corte trans-versal. El cuadro A14.2 del anexo incluye estas estimaciones. Las estimaciones delprograma de desayuno escolar son similares. Para el Programa Vaso de Leche el sesgoen pro de los pobres del efecto marginal es aún más grande para los tres quintiles máspobres. El sesgo de ambos programas en el margen en pro de los pobres es un resul-tado interesante, ya que sugiere que dos programas con un desempeño bastante me-diocre en la focalización en promedio, tienen una conducta en pro de los pobressignificativamente más grande en el margen. La implicación es que recortar (ensan-char) los programas perjudicaría (beneficiaría) a los más pobres mucho más de lo quela tasa media de merma sugeriría.

¿Cómo podemos explicarnos este desempeño en la focalización dramáticamentediferente en el margen? Como se observó, muchos investigadores han argumentadoque la diferencia podría resultar de mecanismos que facilitan o promueven la capturatemprana por los no pobres (Lanjouw y Ravallion, 1998). Una idea es que los menospobres tienen más poder político y pueden influenciar a los funcionarios públicospara hacerlos beneficiarios tempranos. Luego, conforme el programa se ensancha, lospobres inevitablemente se benefician más. No podemos probar esta hipótesis apro-piadamente aquí, pero mencionamos una alternativa posible que más tiene que vercon la dinámica de la lista de beneficiarios de cada programa.

Como se explicó, las transferencias iniciales se distribuyen según el nivel de po-breza de los distritos en los que las escuelas o los clubes de madres se localizan. Unavez que una escuela pública se incluye en el registro, es políticamente difícil eliminar-la cuando la pobreza se reduce en el vecindario circundante. En el Programa Vaso deLeche es difícil retirar un club de madres una vez el municipio lo ha registrado comobeneficiario. Es también concebible que después de que una familia u hogar se hanregistrado como beneficiarios, es improbable que sea eliminado del registro si sale dela pobreza o tiene menos niños en el rango de edades que califican.27 Si esto es cierto,un programa generará cada vez más merma con el paso del tiempo, sin importar quétan bueno sea su sistema para la selección inicial (identificación) de los beneficiarios.

Aislar estos dos mecanismos sería interesante, pero lo importante es que cualquierhipótesis debilitaría el énfasis en el uso de mapas de pobreza y de programas de prue-

27 La evidencia anecdótica que apoya esta hipótesis está creciendo en Perú. Los medios informan de

casos de beneficiarios del programa Vaso de Leche en vecindarios que fueron alguna vez tugurios pero

son ahora vecindarios residenciales, mientras que nuevos tugurios no reciben las transferencias. Si el

programa fuera expandido, los actuales tugurios, no las áreas residenciales, probablemente serían los

que se beneficiarían más. El problema es que los vecindarios y los hogares buscan su salida de la

pobreza, pero la economía política del programa no permite una revisión apropiada de la lista de

beneficiarios.

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bas de medias para identificar los más pobres. En el caso de la segunda hipótesis, sinembargo, el foco cambia hacia el diseño de reglas de salida que se puedan aplicar parapodar la lista de beneficiarios, dando la consideración debida a la economía políticade los mecanismos de entrega del programa administrados en el campo por organiza-ciones sociales.

RESUMEN DE RESULTADOS, IMPLICACIONES DE POLÍTICA Y LIMITACIONES

Este estudio analiza el desempeño en la focalización de programas públicos escogi-dos de nutrición infantil en Perú: Vaso de Leche, el programa de desayuno escolar yun agregado de programas (PNNT) enfocados en la nutrición de niños en sus primerostres años. Estos programas tienen mermas grandes –entre 40% y 50% de sus benefi-ciarios están fuera del grupo objetivo, bien porque no son pobres o porque estánfuera del rango de edad. Las mermas son más grandes para el Programa Vaso deLeche (50%) y en áreas urbanas, donde tasas de pobreza son relativamente más bajas.Los números argumentan por una intervención urgente de política para reducir estasmermas. No obstante, una mirada más detallada sugiere que mejorar los mapas depobreza y los programas de pruebas de medias puede no ser la prioridad correcta. Envez de eso, la prioridad debe darse a definir protocolos de entrega que sean consis-tentes con los objetivos del programa y a abordar distorsiones políticas en su adminis-tración, de forma que sea posible aplicar reglas apropiadas de salida para losbeneficiarios.

Al analizar la fortaleza de estos resultados, exploro tres ajustes clave a las estima-ciones originales:

• Restringir la definición de merma al nivel de pobreza del individuo o el hogar,desatendiendo la edad del beneficiario.

• Explorar el efecto de movimientos en la línea de pobreza.• Comparar las estimaciones de incidencia promedio con las marginales.

Con respecto al primer ajuste, el efecto de la restricción de edad es muy importan-te, especialmente para programas (Vaso de Leche y el agregado del PNNT) que permi-ten el consumo dentro del hogar. Los resultados ponen en cuestión la noción de quelas transferencias en especie son preferibles a las transferencias en efectivo porquepueden ser mejor dirigidas a la población objetivo. De hecho, cuando la restricción deedad se relaja, Vaso de Leche deja de ser el programa con el peor desempeño en lafocalización y el agregado del PNNT se convierte, de lejos, en el programa con la mer-ma más baja (17%). Además, ninguno de los programas analizados tiene una tasa demerma por encima del 32% una vez la restricción de edad se elimina.

La importancia de las mermas relacionadas con la edad al interior de los hogarespara Vaso de Leche y el agregado del PNNT, sugieren que los programas de alimentos

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que permiten el consumo de la ración de alimento en el hogar, no pueden prevenir ladistribución de la transferencia entre los miembros de hogar en vez de a los indivi-duos objetivo. Es difícil argüir que esto es malo per sé. Al contrario, la implicación depolítica es que estas reasignaciones intrahogar necesitan ser consideradas al definir eltamaño de la transferencia, porque de otro modo implican una reducción en el tama-ño de la transferencia per cápita y limitan la posibilidad de que las transferencias delos programas mejoren la nutrición entre la población objetivo.

Los cambios en la línea de pobreza tienen poco efecto para ordenar el desempeñoen la focalización de los tres programas analizados aquí. En otras palabras, el agrega-do del PNNT tiene una merma más baja que los otros, sin importar dónde los oficialesdel programa trazan la línea de pobreza. La comparación de la curva de concentra-ción de cada componente del PNNT con la de su población objetivo, sugiere tambiénque la superioridad del agregado no puede ser explicada por diferencias en la distri-bución de los grupos objetivo de los programas y apoya la noción de que los instru-mentos de focalización de los programas se desempeñan mejor por alguna razón. Loque no sabemos es cómo el tamaño reducido de los programas considerados dentrodel agregado del PNNT influye estos resultados.

Con respecto al análisis de incidencia marginal, los programas de desayuno esco-lar y Vaso de Leche demuestran un comportamiento en el margen muy en pro de lospobres, a pesar de su desempeño mediocre en la focalización en el promedio. Esteresultado sugiere la necesidad de tener precaución alrededor de tomar decisionesbasadas en el desempeño promedio en la focalización de un programa. Aunque unprograma muestre mermas grandes en promedio, un recorte (o expansión) podríaaun perjudicar (o beneficiar) a los pobres desproporcionadamente.28 Para la política,este resultado implica que el énfasis en mejorar los instrumentos de focalización utili-zados por estos dos programas debe ser cambiado a lidiar con las distorsiones políti-cas que influencian la selección de beneficiarios. Trabajar con la economía políticasubyacente a los mecanismos de oferta parecería ser una manera poderosa de llevar alas organizaciones de base (clubes de madres) a aceptar reglas apropiadas de salidacuando los beneficiarios escapan de la pobreza. No obstante, en la línea de los argu-mentos de Tullock, estas mermas a los no pobres pueden ser óptimas, en el sentido deque pueden ser necesarias para sostener el apoyo político de las personas que paganpor los programas. Si ese es el caso, la base política para los programas tendrá quecambiarse antes de que cualquier cosa pueda hacerse acerca de la merma.

Definitivamente se necesita investigación adicional antes de que cualquier acciónsea tomada y considerando las limitaciones de este estudio, sus conclusiones se de-

28 Además, el desempeño en la focalización en el margen no es suficiente para determinar la expansión o

reducción del programa. La respuesta a esa pregunta requiere un análisis del impacto nutricional y el

costo del programa.

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ben tomar con cautela. Una limitación importante es nuestra suposición de que todoslos beneficiarios reciben la misma clase de transferencia, cuando ellos a menudo no lohacen, por diversas razones. En el caso de programas de alimentos que implican ra-ciones diarias, dos individuos pueden identificarse a sí mismos como beneficiariosdel programa, pero uno recibe más raciones porque va más regularmente al centrosocial donde las comidas se entregan. El contenido de la ración varía también aprecia-blemente por región y los alimentos a menudo se escogen para la conveniencia de losproductores agrícolas locales antes que por su valor nutricional. Podríamos tratar dehomogeneizar las transferencias asignándoles un valor, pero asignar un valor unita-rio a una transferencia es a menudo complicado. Una solución común es utilizar elcosto unitario de producción como el valor de transferencia. Finalmente, cuando seanaliza la distribución de beneficios de un programa, otras fuentes de grandes mer-mas se deben considerar –por ejemplo, aquellas asociadas con costos administrativosgrandes o corrupción, que pueden variar sustancialmente entre programas.

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ANEXO

CUADRO A14.1

ERRORES DE FOCALIZACIÓN Y LA LÍNEA DE POBREZA, PROGRAMAS PÚBLICOS SELECCIONADOS,

PERÚ

1,0

Error y programa 0,75 0,9 (línea de pobreza) 1,1 1,25

Merma

Desayuno escolar 56,6 43,2 38,0 32,9 28,1

Vaso de Leche 66,3 54,3 49,5 45,4 41,0


la niñez temprana (PNNT) 57,1 47,8 41,5 39,1 37,4

Subcobertura

Desayuno escolar 50,0 51,2 52,1 52,6 53,5

Vaso de Leche 72,0 71,5 71,7 71,9 72,3


la niñez temprana (PNNT) 83,9 82,2 85,3 85,8 86,5


CUADRO A14.2

EFECTOS MARGINALES POR QUINTIL, PROGRAMAS VASO DE LECHE Y DESAYUNO ESCOLAR,

PERÚ, 1997-2000

Con datos individuales Con promedios regionales

Quintil/Cuarto Vaso de Leche Desayuno escolar Vaso de Leche Desayuno escolar

1 (quintil más pobre) 1.601 2.804 2.113 2.219

(2,83)a (12,37)a (1,64)b (3,44)a

2 2.605 1.337 3.176 1.289

(4,61)a (5,90)a (3,82)a (4,10)a

3 0,141 0,736 1,533 0,635

(0,25) (3,25)a (1,81)b (1,69)b

4 0,753 0,263 –0,698 0,737

(1,33) (1,16) (–0,53) (1,62)b

5 (quintil menos pobre) –0,101 –0,139 –1,124 0,121

(–0.18) (–0,61) (–1,41) (0,27)

Fuente: EMEV 2000 (Instituto Cuánto 2000).

Nota: Los números en paréntesis son los valores absolutos del estadístico t.

a. Significativo al 1%.

b. Significativo al 10%.

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GRÁFICO A14.1

COBERTURA DE LOS PROGRAMAS VASO DE LECHE Y DESAYUNO ESCOLAR, POR QUINTIL, REGIÓN

Y AÑO, PERÚ

Fuentes: EMEV 1997 y 2000 (Instituto Cuánto, 1997, 2000).

NOTA

Este capítulo se benefició de comentarios hechos por dos revisores anónimos y por participan-tes en la conferencia del Banco Mundial “Llegando a los pobres con salud, nutrición y serviciospúblicos efectivos: qué funciona, qué no y por qué”, realizada en Washington, DC, en febrerode 2004. Además, doy gracias a Gianmarco León por su excelente asistencia de investigación,así como a Jorge Mesinas y Verónica Frisancho por su ayuda en las etapas iniciales del pro-yecto.

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REFERENCIAS

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SOBRE LOS AUTORES

A. T. M. IQBAL ANWAR, KPH, DPH, MBBS, ha sido investigador senior en el Centro para laInvestigación en Salud y Población, Bangladesh, desde 2002. Entre sus cargos previosestán: oficial médico de los sistemas de información epidemiológicos, Instituto deEpidemiología, Control de Enfermedades e Investigación, Mohakhali Dacca (1999-2000); consultor de investigación de operaciones, Proyecto Piloto de MejoramientoFuncional del Thana, Directorado General de Servicios de Sanidad, Dacca (1997-9);oficial médico, Epidemiología, Instituto de Control de Enfermedades Epidemiológicase Investigación, Dacca (1995-7); capacitador de división, Programa Extendido de Va-cunación (EPI), Oficina del Director de Salud, División Khulna (1993-5); y oficial médi-co en el Oficial Médico, Oficina del Cirujano Civil, Khulna (1992-3) y en el Complejode Salud Thana, Dacope, Khulna (1985-92). Ha publicado y presentado documentosen conferencias internacionales en temas como epidemiología, pobreza y comporta-miento de búsqueda de asistencia médica, especialmente para cuidado obstétrico.

ALUÍSIO J. D. BARROS es profesor asociado y director del programa de posgrado enepidemiología en la Universidad Federal de Pelotas, Brasil. Se entrenó como médicoen la Universidad Pública de Campinas, donde se graduó en 1983. En 1990 recibióuna maestría en estadística de la misma universidad. Ese mismo año, empezó susestudios en la Escuela Londinense de Higiene y Medicina Tropical, donde obtuvo unM.S. en estadística médica en 1991 y un PhD en epidemiología en 1996, en la Unidadde Epidemiología Materna e Infantil. Se vinculó entonces al Departamento de Medi-cina Social en la Universidad Federal de Pelotas, donde ha asumido la responsabili-dad principal de enseñar métodos estadísticos en cursos de posgrado. Durante esteperíodo, ha coordinado varios proyectos de investigación, en su mayor parte relacio-nados con salud infantil, accidentes de tráfico y las desigualdades en la salud. Estosproyectos fueron financiados por agencias brasileñas (CNPq, Fapergs) e internaciona-les, incluyendo la Administración del Desarrollo Extranjero del Reino Unido (ahoraDepartamento para el Desarrollo Internacional), el Centro de Investigación del Desa-

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rrollo Internacional canadiense, la Organización Panamericana de la Salud, la Orga-nización Mundial de la Salud y el Banco Mundial.

ANDRÉA D. BERTOLDI es estudiante doctoral en el programa de posgrado enepidemiología en la Universidad Federal de Pelotas, Brasil, donde obtuvo una maes-tría en epidemiología en 2002. Se graduó en farmacología y bioquímica de la Univer-sidad Católica de Pelotas en 1984. Su principal campo de interés es fármacoepidemiología, especialmente la utilización de droga a nivel de la población y el gastoen medicinas por los pobres.

INDU BHUSHAN es director del Departamento del Pacífico del Banco Asiático de Desa-rrollo (BasD). Anteriormente era economista principal a cargo de las operaciones delsector salud del BasD en Camboya y Vietnam. Antes de unirse al BasD en 1997, fue eco-nomista de la salud en la Región de África del Banco Mundial. Ha trabajado tambiéncon el gobierno de India en el estado de Rajasthan, donde estuvo implicado en variosproyectos de salud basados en la comunidad. Tiene una maestría en ciencias de la saludy un PhD en economía de la salud pública de la Universidad de Johns Hopkins.

MARTHA CAMPBELL, politóloga, se ha especializado en asuntos globales de población,política de la salud y en la economía de la salud internacional y la planificación fami-liar. Sus grados son del Colegio de Wellesley y la Universidad de Colorado. En 1994 sevinculó a la Fundación David y Lucile Packard, donde dirigió el programa de pobla-ción y desarrolló su componente internacional. En 2000, la señora Campbell y colegasfundaron el Centro para la Iniciativa Empresarial en Salud y Desarrollo Internaciona-les (Ceihd, pronunciado “seed” –semilla en inglés) en la Escuela de Salud Pública, enla Universidad de California en Berkeley. Al mismo tiempo, fundó Estrategias de Riesgopara la Salud y el Desarrollo, una organización sin ánimo de lucro, independiente,que trabaja en países en desarrollo (www.venturestrategies.org). La señora Campbellcompleta cuatro años de investigación sobre el amplio espectro de barreras a los mé-todos de regulación de la fecundidad alrededor del mundo y está desarrollando elnuevo el nuevo modelo “ease” de descenso de la fecundidad como una teoría alterna-tiva pero estrechamente relacionada que complementa las explicaciones teóricas ac-tuales para las transiciones demográficas.

JURACI A. CESAR es profesor asistente en la Universidad de Río Grande, Brasil, y estátrabajando para la obtención de un PhD en la Escuela Londinense de Higiene y Medi-cina Tropical. Ha estado haciendo investigación en los campos de salud materna einfantil (relacionada principalmente al amamantamiento, la asistencia prenatal, ladesnutrición y la neumonía) y evaluación de programas de salud con respecto a lasactividades de trabajadores comunitarios de salud y la extensión a hogares de manejointegrado de enfermedades comunes en la niñez.

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325Sobre los autores

JOHN CHIMUMBWA, BS MS, PhD tiene un doctorado en epidemiología de la malaria dela Universidad de Natal. Hasta 2004, fue director del programa de malaria en el Mi-nisterio de Sanidad de Zambia. Trabajó entonces para NetMark AED, un proyecto pan-africano que reúne a los sectores público y privado para avanzar formas de asegurarla oferta sostenible de mosquiteros de buena calidad tratados con insecticida. En 2004se trasladó a la Secretaría de la Asociación Roll Back para la Malaria, con base en elFondo de Naciones Unidas para la Infancia (Unicef), Región Oriental y Meridional deÁfrica, donde coordina la asociación Roll Back para la malaria en 10 países del esteafricano. Actualmente es miembro del Fondo Global para el VIH/SIDA, el panel técnicode revisión para la tuberculosis y la malaria, en la cartera de malaria.

ELAHI DE MAHBUB E KAN CHOWDHURY, MS, PhD ha sido investigador senior en la Uni-dad de Salud Reproductiva, División de Ciencias de Salud Pública, Centro para laInvestigación en Salud y Población, Bangladesh, desde diciembre de 2002. Antes deesto, desde 1994, era investigador en el Instituto de Investigación para la Promociónde la Salud Esencial y Reproductiva y Tecnologías de Bangladesh. Ha publicado enrevistas internacionales, incluyendo Medicina Tropical y Salud Internacional y la Revista

Internacional de Ginecología y Obstetricia.

SUSHIL KANTA DASGUPTA, BS (honores), MS (estadística), diploma en informática, hasido analista senior de programación en el Centro para la Investigación en Salud yPoblación, Bangladesh, desde 2002. Previamente trabajó como director de desarrollode software en Technohaven Co. Ltd., y como programador de software para el sistemacomputarizado de reservación de sillas y tiqueteo de Bangladesh Railway (1996–2002).Ha desarrollado software para Bangladesh Railway y para el Centro para la Investiga-ción en Salud y Población.

NICK FARRELL es consejero en salud pública para los centros para el control de enfer-medades y prevención de los EE.UU. (CDC). Tiene extensa experiencia internacional ensalud pública, más recientemente como segundo en la Federación Internacional delas Sociedades de la Cruz Roja y la Medialuna Roja en Ginebra (FICR). Mientrastrabajaba como oficial de proyectos de salud, estableció iniciativas de la FICR para laerradicación de la polio, el control del sarampión, VIH/SIDA y control de la malaria.Actualmente, trabaja en la Oficina de Salud Global de los CDC, donde maneja un am-plio portafolio de actividades internacionales de salud.

LEONARDO GASPARINI, PhD en economía de la Universidad de Princeton, es profesoren la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) en Argentina y director del Centro deEstudios Distributivos, Laborales y Sociales. Dicta cursos de pregrado y posgrado so-bre la distribución del ingreso y economía laboral en la UNLP y en la Universidad de

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San Andrés. Sus artículos sobre distribución del ingreso y temas laborales han apare-cido en Social Choice and Welfare, Applied Economics, Journal of Income Distribution,

Latinamerican Journal of Economics, Desarrollo Económico y Económica. Ha contribuidotambién a varios libros recientes sobre distribución del ingreso en América Latina,incluyendo el informe insignia sobre desigualdad en América Latina y la región Cari-be del Banco Mundial. Ha trabajado para el Banco Mundial, para el Banco Interame-ricano de Desarrollo, para la Organización Internacional del Trabajo y para el Programade Desarrollo de Naciones Unidas. De 1999 a 2003 fue economista asociado con laFundación de Investigaciones Económicas Latinoamericana.

MARK GRABOWSKY, MD, MPH, es consejero técnico para la Cruz Roja Americana, Was-hington, DC., en préstamo de los centros para el Control de enfermedades y preven-ción de los EE.UU. Su interés profesional se ha enfocado en la vacunación de la niñez yÁfrica y en el desarrollo de sistemas efectivos de oferta de salud pública en África. Ensu cargo actual es responsable de la Iniciativa para el Sarampión, una asociación queha realizado campañas de vacunación contra reducir la mortalidad de sarampión a lamitad en África en tres años a muy bajo costo. El doctor Grabowsky evalúa si el enfo-que operacional utilizado en las campañas de sarampión puede ser también apropia-do para ofrecer otros bienes, como mosquiteros para malaria. Ha servido como oficialmédico principal para la Investigación de la Prevención del VIH y como jefe del desa-rrollo clínico de vacunas de VIH en los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU.

DAVIDSON R. GWATKIN es consultor sobre salud y pobreza para el Banco Mundial, laFundación Rockefeller y otras organizaciones. Previamente, fue especialista principalde salud y pobreza en el Banco Mundial. Durante 15 años, dirigió el Programa Inter-nacional de Política de Salud, una iniciativa conjunta de Pew Charitable Trusts, laCorporación Carnegie de Nueva York, el Banco Mundial y la Organización Mundialde la Salud, que proporcionó apoyo a largo plazo a 15 grupos de desarrollo de políticaen 11 países en desarrollo. Además del Programa orientado a los pobres, sus activida-des recientes han incluido coordinar un proyecto para producir los datos básicos acercade las disparidades socioeconómicas con respecto a salud, nutrición y población en 56países en desarrollo y consultoría con seis iniciativas globales de salud para ayudarlesa mejorar la cobertura de grupos desfavorecidos de población.

PALAK JOSHI ha trabajado desde noviembre de 2002 como investigador asociado conSEWA Salud, el programa de salud de la Asociación de Mujeres Autoempleadas, don-de coordina un proyecto que evalúa el funcionamiento de subcentros de salud basa-dos en la aldea. La señora Palak completó sus estudios de pregrado en el Centro parala Planificación del Ambiente y la Tecnología, Ahmedabad, y recibió su máster enplanificación ambiental de la Escuela de Planificación y Arquitectura de Nueva Delhi.

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Su experiencia previa de investigación incluye trabajo en un proyecto financiado porla Organización Mundial de la Salud que valoró el tratamiento de desechos peligro-sos en el Hospital Civil de Ahmedabad, uno de los hospitales más grandes en India.

JAPHET KILLEWO, Mbchb, DPH, MSC, PhD, médico y profesional de salud pública, hasido profesor asociado de epidemiología en la Universidad de Dar es Salaam desdejulio de 1996 y está afiliado con el Colegio de Ciencias de la Salud de la Universidadde Muhimbili (Muchs). Tiene entrenamiento en epidemiología y antropología médi-ca y ha enseñado e investigado en muchos campos de la salud desde 1980. El doctorKillewo ha tenido varias posiciones administrativas, incluyendo jefe del Departamentode Epidemiología y Bioestadística de Muchs (1986-97), director de programa de laUnidad de Administración de Programas de Muchs (1997-9) y jefe del Programa deSalud Reproductiva en el Centro para la Investigación en Salud y Población, Ban-gladesh (1999-2003). Sus temas de investigación incluyen epidemiología de enferme-dades contagiosas, salud y medio ambiente, salud reproductiva y VIH/SIDA, y otrasenfermedades sexualmente transmitidas.

ANJU MALHOTRA es director de grupo, Desarrollo Social y Económico, del Centro In-ternacional para la Investigación sobre Mujeres (ICRW). Dirige la investigación delcentro y su trabajo en asuntos sociales, económicos y demográficos, especialmente enlas áreas de empoderamiento de las mujeres, adolescencia, salud y derechosreproductivos, migración y evaluación de programas. Tiene un PhD y un MA, los dosen sociología y demografía, de la Universidad de Michigan, y ha contribuido al cam-po mediante numerosos artículos publicados, talleres, cursos de capacitación y parti-cipación en comités de revisión. Antes de unirse al ICRW, era profesor asistente en laUniversidad de Maryland y miembro de los Institutos Nacionales de Salud en la Uni-versidad de Carolina del Norte.

SANYUKTA MATHUR es especialista en salud pública en el grupo de transicionespoblacionales y sociales en el Centro Internacional para la Investigación sobre Mujeres(ICRW). Tiene extensa experiencia en programas de salud reproductiva para adolescen-tes y la conexión de asuntos sociales, económicos y de salud reproductiva. Ha trabajadotambién en varios proyectos sobre VIH/SIDA, formas de vida y transiciones sociales enAsia meridional y África oriental. Antes de unirse al ICRW, la señora Mathur realizó unestudio de investigación cualitativa sobre la posición de las mujeres en Nepal rural.Tiene una maestría de ciencias de la salud en salud internacional, con concentración enel control y prevención de enfermedades, de la Universidad de Johns Hopkins.

SANDI ANDREW MBATSHA es investigador en la Unidad de Economía de la Salud (HEU),Universidad de El Cabo, Sudáfrica. Ingresó al HEU como interno de investigación en1998. Sus áreas principales de interés de investigación incluyen equidad en la salud y

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en los sistemas de salud, planificación de la salud, análisis de política de salud y desa-rrollo, y financiamiento de sistemas de salud.

DOMINIC MONTAGU es profesor asistente de epidemiología y bioestadística, Institutopara la Salud Global, Universidad de California en San Francisco. Es también directorgeneral y cofundador de Healthspot Franchise International, una organización quetrabaja para ensanchar el acceso a la atención de calidad para tuberculosis y VIH/SIDAa través de franquicias de proveedores privados en África. Tiene un MBA y un DPH dela Universidad de California en Berkeley. Sus áreas primarias de investigación con-ciernen a proveedores privados en países en desarrollo, con concentración en inter-venciones que mejoran la calidad y disponibilidad de los servicios de sanidad públicos.En Berkeley, enseña cursos sobre la oferta por el sector privado de servicios de sani-dad y sobre salud internacional. Pertenece a las juntas de varias organizaciones sinánimo de lucro y fundaciones, y ha trabajado como consultor en proyectos relaciona-dos con el sector privado a través de Asia y África.

NELSON A. NEUMANN formado como médico, ha trabajado como misionero lego enuna de las áreas más pobres en Brasil por casi dos años. Obtuvo un máster enepidemiología en la Universidad Federal de Pelotas en 1997 y un PhD en salud públicaen la Universidad del Estado de São Paulo en 2000. Desde 1989, ha sido codirector dela Pastoral da Criança (Pastoral del Niño), una organización no gubernamentalinternacionalmente aclamada.

THERESA NOBIYA es la oficial del programa de salud para la Cruz Roja de Ghana. Sufoco es en la utilización de voluntarios de la comunidad en la movilización social y laoferta de servicios en áreas rurales de Ghana. Tiene extensa experiencia en el trabajocon clubes de madres y voluntarios de la Cruz Roja en la erradicación del gusano deguinea, campañas de vacunación y concientización de la comunidad.

SOLOMON ORERO, MD, formado como médico en la Universidad de Nairobi, practicaobstetricia y ginecología. Estudió luego salud maternal internacional en la Universi-dad de Uppsala. El doctor Orero ha trabajado como consultor en asuntos de saludreproductiva tropical, en el diseño e implementación de programas, monitoreo y eva-luación en escenarios de bajos recursos, en Eritrea, Kenia, Somalia, Sudán meridionaly Tanzania. Ha hecho capacitación y ha desarrollado enfoques innovadores para re-solver problemas de salud materna y es un entrenador magistral sobre servicios decuidado obstétrico de emergencia en la región subsahariana de África. Ha trabajadocon el Fondo Médico y Educativo Kisumu (KMET) en el diseño de financiación pormicrocrédito para el sector privado para mejorar los servicios de salud reproductiva,el trabajo con proveedores clínicos y proveedores informales de salud basados en la

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comunidad y en el desarrollo de los programas Nutricare de KMET, que utilizan ingre-dientes alimenticios locales para suplementar las dietas de las personas que viven conSIDA y bajo terapia anti-retroviral.

NATASHA PALMER es profesora en el Programa de Economía de la Salud y Finanzas enla Escuela Londinense de Higiene y Medicina Tropical (Lshtm). Tiene un PhD en eco-nomía de la salud de la Escuela Londinense de Higiene y Medicina Tropical. Estáinvolucrada en investigación sobre el papel de proveedores no estatales de serviciosde sanidad básicos, la contratación externa de servicios de sanidad y los motivos yestímulos de diferentes proveedores de asistencia médica. Antes de vincularse al Lshtmen 1997, trabajó durante varios años en Lesoto, Camboya y Sudáfrica.

MÓNICA PANADEIROS tiene una licenciatura en economía de la Universidad de Bue-nos Aires y una maestría en economía del Instituto Torcuato Di Tella. Es economistasenior en la Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericana (FIEL). Susprincipales campos de intereses están en la política social, en particular en economíade la salud. Ha sido profesora de economía de la asistencia médica en varios progra-mas de posgrado (Universidad del Cema, Fundación Favoloro, Universidad de Bue-nos Aires) y consultora para varios proyectos de bancos internacionales de desarrolloy del Programa de Desarrollo de Naciones Unidas y para el gobierno de El Salvador.Ha escrito artículos sobre temas sociales y de salud en libros y documentos de trabajopublicados por FIEL, Desarrollo Económico y por el Instituto para la InvestigaciónEconómica en Munich.

ROHINI PANDE es demógrafa social con el equipo de transiciones poblacionales y so-ciales del Centro Internacional para la Investigación sobre Mujeres (ICRW). Su expe-riencia de investigación es en temas de género y poder, pobreza y salud, y monitoreoy evaluación de programas de salud reproductiva para adolescentes. Ha trabajadotambién en el estigma relacionado con el VIH, en salud infantil y en la educación deniñas en India y en África oriental y occidental. Antes unirse al ICRW, la señora Pandetrabajó como consultora para el Banco Mundial y la Fundación Foro, fue miembroBarren Weaver en la Fundación Rockefeller y trabajó con CARE en Chad y con el Fon-do Urmul (una organización no lucrativa basada en la comunidad) en India. La seño-ra Pande tiene a un título de doctor en ciencia del Departamento de Dinámica de laPoblación en la Escuela Bloomberg de Salud Pública de Johns Hopkins y una maestríaen relaciones públicas de la Escuela Woodrow Wilson de Asuntos Públicos e Interna-cionales, Universidad de Princeton.

DAVID PETERS, MD, MPH, DPH, es médico de salud pública y especialista en sistemas desalud con extensa experiencia en política internacional de salud, investigación y ad-ministración. Su enseñanza e investigación se enfocan en el desempeño del sector de

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la salud en países en desarrollo, incluyendo las relaciones entre salud y pobreza, elpapel del sector privado, la calidad de la atención, el personal de la salud, evaluaciónde la tecnología y difusión de innovaciones. Ha dirigido muchos equipos de investi-gación multidisciplinaria, política y operacionales en África y Asia. Mientras trabajabaen el Banco Mundial, ayudó a desarrollar los primeros enfoques sectoriales (SWAps)en salud. Actualmente dirige el programa académico en sistemas de salud en el De-partamento de Salud Internacional en la Escuela Bloomberg de Salud Pública de JohnsHopkins.

NDOLA PRATA, MD, trabajó como médica de salud pública en Angola y era jefe delDepartamento de Estadísticas Sociales en el Instituto Nacional Angoleño de Estadísti-ca. Tiene un MS señora en demografía médica de la Escuela Londinense de Higiene yMedicina Tropical. La doctora Prata es actualmente profesora y especialista en la Divi-sión de Política de Salud y Administración, Escuela de Salud Pública, Universidad deCalifornia en Berkeley (UCB). Como coordinadora científica para el Programa Bixbyen Población, Planificación Familiar y Salud Materna en Berkeley, está involucrada enproyectos de investigación en las áreas de salud reproductiva, mortalidad materna yevaluación de programas de salud pública. Además, está en asignación especial con laDivisión de Salud Reproductiva, centros para el control de enfermedades y preven-ción de los EE.UU., proporcionando apoyo técnico para la investigación con encuestassobre salud reproductiva en países en desarrollo. En el programa de posgrado deBerkeley, dicta cursos conjuntos sobre el núcleo de salud internacional, planificaciónfamiliar, cambio poblacional y salud, y servicios de salud del sector privado en paísesen desarrollo.

JUMANA QAMRUDDIN es analista de operaciones de salud pública en la Unidad deSalud, Nutrición y Población del Banco Mundial. Actualmente, trabaja sobre políticaglobal de salud, con un énfasis específico en los Objetivos de Desarrollo del Mileniopara la salud y en la aceleración del progreso a nivel de país. Antes de vincularse alBanco Mundial, la señora Qamruddin se encontraba en Malí, desarrollando y mane-jando programas de salud pública a nivel distrital y nacional.

G. N. V. RAMANA, MD, es médico de salud pública con dos décadas de experiencia detrabajo en países en desarrollo. Su trabajo en política de salud ha incluido la evalua-ción de la carga de la enfermedad y la rentabilidad de las intervenciones de salud y elestudio de las desigualdades en el uso de servicios de salud esenciales. Ha dirigidomuchos estudios de investigación y operaciones en India y otros países en desarrollo.Actualmente es especialista senior de salud pública en la oficina de Nueva Delhi delBanco Mundial.

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KENT RANSON es profesor en la Unidad de Política de Salud, Escuela Londinense deHigiene y Medicina Tropical, y coordinador de investigación en el Seguro de la Aso-ciación de Mujeres Autoempleadas (Vimo SEWA). El doctor Ranson tiene títulos enmedicina clínica (MD, Universidad de McMaster), epidemiología de salud pública ybioestadística (MPH, Universidad de Harvard) y economía de la salud y finanzas (PhD,Universidad de Londres). Actualmente dirige un proyecto de investigación de tresaños que evaluará el efecto de varias intervenciones orientadas a optimizar el impac-to de equidad de Vimo SEWA. Sus otros intereses de investigación incluyen la renta-bilidad de las intervenciones de salud pública (por ejemplo, contra el uso del tabaco,malaria y ceguera por tracoma) y la identificación y medición de características de lossistemas de salud que previenen la implementación de las intervenciones teórica-mente más rentables.

KRISHNA RAO es economista de la salud que se ha enfocado en la evaluación de lasalud, la nutrición, la planificación familiar y los programas de desarrollo. Recibió suMS en economía de la Universidad de Cornell y su PhD de la Escuela Bloomberg deSalud Pública de Johns Hopkins. Ha trabajado en el Banco Mundial, el Instituto Inter-nacional para la Alimentación, la Agricultura y el Desarrollo de Cornell y para la Uni-versidad de Johns Hopkins, y ahora está radicado en Nueva Delhi.

EVA ROCA es asistente de investigación en el grupo sobre transiciones poblacionales ysociales en el Centro Internacional para la Investigación sobre Mujeres (ICRW). Hatrabajado en varios proyectos sobre salud reproductiva adolescente, VIH/SIDA, transi-ciones sociales y monitoreo y evaluación de programas. Antes de vincularse al ICRW,la senora Roca trabajó en el programa Horizontes del Consejo de Población. Tiene unmáster en ciencias de la salud de la Escuela Bloomberg de Salud Pública de JohnsHopkins, en salud internacional con énfasis en la prevención y control de enfermeda-des.

J. BRAD SCHWARTZ es profesor en el Departamento de Economía de la Universidad deCarolina del Norte, Chapel Hill, y consultor para el Banco Asiático de Desarrollo (BasD).Tiene más de 20 años de experiencia en la economía y el financiamiento de serviciosde asistencia médica, investigación y asistencia técnica. Ha actuado como consultorpara varias agencias multilaterales y bilaterales, además del BAD, en más de una doce-na de países en desarrollo, en su mayor parte en el sureste de Asia. Tiene un MA eneconomía de la Universidad de Iowa y un PhD en economía de la Universidad deCarolina del Norte.

JOEL SELANIKIO, MD, es presidente y cofundador del Grupo DataDyne, una consulto-ra pequeña dedicada a traer y dar soporte a las mejores tecnologías aplicables para

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apoyar la salud pública en países en desarrollo. Antiguamente médico de los centrospara el control de enfermedades y la prevención de los EE.UU., el doctor Selanikio esun pionero en el uso de computadoras portátiles para la recolección de datos de cam-po. Con el apoyo de donaciones del Banco Mundial y la Fundación de las NacionesUnidas, desarrolla actualmente software de dominio público para apoyar organizacio-nes del desarrollo y ministerios de salud en la recolección de datos, análisis y distribu-ción. El doctor Selanikio mantiene también competencia médica clínica como profesorasistente en el Departamento de Pediatría, Hospital de la Universidad de Georgetown,Washington, DC.

MITTAL SHAH es coordinadora del equipo de salud de la Asociación de MujeresAutoempleadas (SEWA). Es responsable de coordinar y supervisar el trabajo de 80 or-ganizadores de salud de tiempo completo, 100 mujeres líderes locales de tiempo par-cial (administradores descalzos), 60 trabajadores descalzos de la salud y 200 comadronastradicionales. Las actividades principales de SEWA Salud son la asistencia médica pri-maria, ofrecida mediante 60 centros de salud y campos móviles de salud; educaciónen salud y capacitación; construcción de capacidad entre líderes locales de SEWA ydais; provisión de drogas de alta calidad y bajo costo a través de tiendas de droga yactividades de salud profesional. La señora Mittal es miembro del comité ejecutivo deSEWA Union, un sindicato con casi 500.000 miembros en el estado de Gujarat. Tiene undiploma en farmacología y 15 años de experiencia de trabajo con SEWA.

YASMIN SHAIKH ha trabajado con la Asociación de Mujeres Autoempleadas (SEWA)durante los pasados ocho años, desde que completó el duodécimo grado. Es respon-sable de supervisar el trabajo de los proveedores del nivel local de asistencia médicaen la ciudad de Ahmedabad y un distrito rural. Estos proveedores de asistencia médi-ca están involucrados en el monitoreo de la salud de la comunidad, proporcionandoservicios preventivos de asistencia médica y drogas básicas, organizando los camposde salud y remitiendo pacientes al hospital. Además de trabajar como supervisora enel proyecto Llegando a los pobres, la señora Shaikh ha participado en otros proyectosde investigación, incluyendo una evaluación de la salud y la posición socioeconó-mica de los miembros de SEWA, una evaluación anual de los servicios de asistenciamédica de SEWA para presentación en la reunión anual y una evaluación reciente delos subcentros de salud pública basados en las aldeas.

MICHAEL THIEDE es subdirector de la Unidad de Economía de la Salud, Universidadde El Cabo. Tiene un PhD en economía de la Universidad de Kiel, Alemania. Comoinvestigador senior, participa en proyectos de investigación en las áreas de equidadde los sistemas de salud y mercados de productos farmacéuticos. Dentro del progra-ma MPH (economía de la salud) de la Universidad de El Cabo, enseña un curso sobre

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la microeconomía para el sector de la salud. Es miembro en varios comités del Depar-tamento Sudafricano de la Salud, incluyendo el Comité de Precios Farmacéuticos y elGrupo de Trabajo de Negociación de Drogas del ARV. Antes de ir a Sudáfrica en 2002,Thiede trabajó en Alemania como consultor en economía y política de la salud, espe-cializándose en proyectos de administración hospitalaria, atención administrada yprecios de referencia para el seguro social de enfermedad.

MARTÍN VALDIVIA tiene un PhD en economía aplicada de la Universidad de Minnesotay se desempeña como investigador senior en el Grupo de Análisis para el Desarrollo(Grade), Lima. Sus temas de interés incluyen la salud, la pobreza y las políticas socia-les; microfinanzas; desarrollo rural y gobernancia, y desarrollo local. Es miembro dela junta consultiva de la Sociedad Internacional para la Equidad en Salud (Iseqh) parael período 2004-6, consejero para el comité técnico en aspectos cuantitativos de laAlianza Global para Impulsar la Equidad (GEGA) y coordinador general de la Alianzapara la Equidad en Salud en Perú (AES). En 2000 sirvió como director académico delprograma de maestría en economía de la salud en el Centro de Investigación y Do-cencia Económicas (CIDE), en Ciudad de México. Ha desarrollado proyectos de inves-tigación y es consultor para agencias internacionales, incluyendo el BancoInteramericano de Desarrollo, el Banco Mundial, la Organización Mundial de la Sa-lud, la Organización Panamericana de la Salud, la Organización para la Alimentacióny la Agricultura y la Organización Internacional del Trabajo.

CESAR G. VICTORA es profesor de epidemiología en la Universidad Federal de Pelotas,Brasil, a la que se unió en 1977 después de obtener su MD de la Universidad Federal deRio Grande do Sul en 1976. En 1983 recibió un PhD en epidemiología de la asistenciamédica de la Escuela Londinense de Higiene y Medicina Tropical. Ha realizado exten-sa investigación en los campos de la salud y la nutrición materna e infantil, asuntos deequidad y la evaluación de servicios de sanidad. El doctor Victora ha trabajado decerca con los Fondos de Alivio Infantil de las Naciones Unidas y con la OrganizaciónMundial de la Salud (OMS), donde es consejero técnico senior para la Evaluación Multi-País del Manejo Integrado de la Estrategia de Enfermedades de la Niñez y es miem-bro del Comité Consultivo en Investigación de la Salud. En 1996 su unidad fuedesignada Centro Colaborativo de la OMS en Salud y Nutrición Maternas. Es profesorhonorario en la Escuela Londinense de Higiene y Medicina Tropical.

ADAM WAGSTAFF es economista principal (salud) en el Grupo de Investigación de De-sarrollo del Banco Mundial, el Grupo de Servicios Públicos y la unidad de DesarrolloHumano, en la región de Asia oriental y Pacífico. Antes de vincularse al Banco en1998, el señor Wagstaff era profesor titular de economía en la Universidad de Sussex.Tiene un PhD en economía de la Universidad de York, una institución pionera en el

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campo de la economía de la salud. Ha sido editor asociado del Journal of Health Economics

desde 1989 y ha publicado extensamente sobre una variedad de aspectos de su cam-po, incluyendo la valoración de la salud, la demanda y la producción de salud, medi-ción de la eficiencia y drogas ilícitas, y aplicación de las leyes contra éstas. Buena partede su trabajo reciente ha implicado estudios conceptuales y empíricos sobre equidad,pobreza y salud. Ha publicado también sobre la medición de la eficiencia en el sectorpúblico, la medición del poder de los sindicatos y el efecto redistributivo y las fuentesde progresividad del impuesto sobre la renta personal. Sus actuales intereses de in-vestigación en salud incluyen el seguro de enfermedad y la focalización y los impac-tos de los programas públicos; su investigación reciente fuera del campo de la saludha incluido documentos sobre la distribución del ingreso y la redistribución. Más alláde su investigación, el señor Wagstaff se ha implicado mucho en el trabajo sobre lasMetas de Desarrollo del Milenio (fue coautor de un informe reciente del Banco sobreel tema) y sobre el sector rural de la salud de China.

JULIA WALSH, MD, es profesora adjunta de salud materna e infantil y salud internacio-nal en la Escuela de Salud Pública, Universidad de California en Berkeley. Es médicacon un MS en salud pública tropical de la Escuela Londinense de Higiene y MedicinaTropical. Su interés primario de investigación concierne la fijación de prioridades parapolíticas y programas de salud cuando los recursos son extremadamente limitados.Estudia también el sector privado y las formas de mejorar la eficiencia y la eficacia enlos sistemas de salud, especialmente con respecto a vacunas y salud reproductiva. EnBerkeley, es codirectora del programa de doctorado en salud pública y enseña saludinternacional. Ha actuado como consejera experta y consultora para varias agenciasde las NNUU y para la Agencia para el Desarrollo Internacional de los EE.UU., y trabaja-do extensamente en muchos países pobres, más recientemente en evaluación, refor-ma del sector de la salud y salud reproductiva.

HUGH WATERS es economista de la salud y profesor asistente en la Escuela Bloombergde Salud Pública de Johns Hopkins. Sus áreas de pericia son el seguro de enfermedady las reformas de financiamiento de la salud, la evaluación de los efectos de los meca-nismos de financiación de la salud sobre el acceso a la asistencia médica y la equidad,y el costeo de intervenciones de asistencia médica. Ha trabajado extensamente comoconsultor con el Banco Mundial, la Agencia para el Desarrollo Internacional de EE.UU.y para la Organización Mundial de la Salud, y enseña un curso en sistemas compara-dos de financiamiento de la salud.

ADAM WOLKON es consejero en salud pública para la División de Malaria de los cen-tros para el control de enfermedades y la prevención de EE.UU. Se vinculó a la Ramade Malaria en 2001 y ha sido consejero técnico, consultor de programa y especialista

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en evaluación de actividades de reducción de la transmisión de la malaria, concen-trándose en mosquiteros tratados con insecticida.

ABDO S. YAZBECK es economista principal de salud y líder del Programa de Salud en elInstituto del Banco Mundial (WBI). Sus responsabilidades regionales cubren el sur yeste de Asia y sus responsabilidades de capacitación incluyen economía de la salud,análisis de equidad y política, sector privado y priorización. Se unió al WBI en 2001después de trabajar en operaciones del Banco Mundial para Bangladesh, India, lasMaldivas y Sri Lanka y de servir como coordinador del Grupo Temático sobre Salud yPobreza del Banco. Antes de vincularse al Banco, enseñó economía en la Universidadde Texas A&M y en la Universidad de Rice. El señor Yazbeck tiene más de 15 años deexperiencia en economía de la salud y economía del desarrollo, y ha trabajado en 22países de la antigua Unión Soviética, el Medio Oriente, África septentrional, Asiameridional y África subsahariana. Tiene un PhD en economía de la Universidad deRice.

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LLEGARA LOS POBRESCon salud, nutricióny servicios de población

Qué funciona, qué no y por qué

“Ser pobre significa tener acumuladas las probabilidades en contra a cada paso: mayor probabilidad de enfermar, menor probabilidad de obtener atención, de ser tratados una vez se busca atención y de no tener capacidad para pagar las medicinas. Una vez más, los pobres pierden. Este nuevo importante trabajo ofrece a la comunidad para el desarrollo internacional, medidas prácticas, basadas en la evidencia, que pueden empoderar a los pobres para obtener los servicios de salud que necesitan y para llevar a los países pobres más cerca de lograr sus Objetivos de Desarrollo del Milenio.”

James W. WolfensohnEnviado especial para la desocupación de la Franja de GazaPresidente (1995-2005), Banco Mundial

“Los temas de salud preocupan a todos los individuos a un profundo nivel personal, en tanto que tienen fuertes efectos sobre la sociedad. Pocas cosas rinden mayores beneficios para la reducción de la pobreza, que las inversiones en el sector salud y en el acceso equitativo a los servicios de salud. Este libro presenta estrategias que pueden contribuir a un mayor desarrollo de intervenciones que lleguen a los pobres más efectivamente.”

María NorrfalkDirectora GeneralAgencia Sueca para la Cooperación para el Desarrollo Internacional

“A lo largo de las décadas, los programas globales de salud han tratado de reducir las desigualdades en la salud mediante la focalización en los pobres. Ha sido la creencia que la pobreza no es inevitable y que estar enfermo no es inevitable, aun si uno es pobre. Pero buena parte de la evidencia de que los programas están realmente llegando a los pobres ha sido decepcionante. La mayoría de evaluaciones ha mostrado que aun los programas que conscientemente se focalizan en los pobres, terminan brindando más beneficios para los ricos. La realidad triunfa sobre la intención. El mundo de la salud global tiene una deuda de gratitud con Gwatkin, Wagstaff y Yazbeck por proporcionar finalmente algunas noticias alentadoras.”

William H. FoegeConsejero Médico Senior, Programa Salud GlobalFundación Bill y Melinda Gates

“Una medida crucial del éxito de la cooperación para el desarrollo es si logramos ofrecer a los pobres los servicios básicos a los que tienen derecho. Esta publicación no sólo nos dice que esta meta es alcanzable, sino que también nos proporciona poderosas y prácticas razones extraídas de la experiencia. Recomiendo su lectura.”

Rob de VosSubdirector General para la Cooperación InternacionalMinisterio de Asuntos Exteriores, Países Bajos

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Editado porDavidson R. Gwatkin, Adam Wagstaff y Abdo S. Yazbeck

Llegar a los Pob.ai 10/11/06 12:25:24 PM

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LLEGAR A LOS POBRES - documents.worldbank.orgdocuments.worldbank.org/curated/en/581141468137709358/pdf/347160... · internacional, medidas prácticas ... los pobres los servicios