determinantes sociales de la salud
DESCRIPTION
A state of the art of the current evidence about social determinants of health, and the results of a research performed in the City of Buenos AiresTRANSCRIPT
L o s D e t e r m i n a n t e s S o c i o
e c o n ó m i c o s e n l a S a l u dE L C A S O D E L A S C O M U N A S E N L A C A B A
D r . C a r l o s J a v i e r R e g a z z o n i
EstándaresGlobales
73.7
75,9
73,9 74.37
69,9
83
60
65
70
75
80
85
INDEC; WHO 2007
¿De qué
depende?
• KITAGAWA &HAUSER. EE.UU., CENSO DE 1960– Educación e ingreso se relacionaron inversamente a
mortalidad en población blanca.
– Los diferenciales de mortalidad para educación e ingreso
fueron más importantes antes de los 65 años de edad.
STATE OFTHEART
D e t e r m i n a n t e s S o c i a l e s d e l a S a l u d
1
POBREZA
•Un fuerte determinante
Mortalidad / Ingreso / Educación
Odds Ratio (Mortalidad)
4
3
2
1
0
SEGÚN INGRESO
(ANUAL)
Corregido para Edad, Sexo, Raza, Tamaño familiar, y Período
Corregido para Educación
>$70,000 $50-70 mil $50-70 mil $30-50 mil $20-30 mil $<15 mil
McDonough, 1997
EDUCACIÓN
•El principal determinante
Educación I
Rogot E, US National Longitudinal MortalityStudy. NIH Publication 1992.
Educación II
Riesgo >1.96
12 o más 0-7 años
Rie
sg
o d
e M
ue
rte/a
ño
Años de educación recibida
Mortalidad y educación
Feldman JJ. Am J Epidemiol 1989; 129: 919-933
TRABAJO
•La gerarquía importa
Esperanza de Vida Saludable y
Clase Social Laboral
Chris White and Grace Edgar Office for National Statistics. Inequalities in healthy life expectancy by social
class and areatype: England, 2001–03. Health Statistics Quarterly 45, Spring 2010
Síndrome metaból ico y jerarquía labora l
Brunner EJ, Marmot MG, et al. (1997)
MEDIO AMBIENTE Y ESTILO
DE V IDA
•Representan casi 40% del riesgo
Riesgo: enfermar o morir
• Global BurdenofDisease
CASO LOCAL: COMUNAS EN
CIUDAD DE BUENOS AIRES
D e t e r m i n a n t e s S o c i a l e s d e l a S a l u d
2
Efecto de los determinantes
sociales sobre la salud
R e g a z z o n i C J , Z a m o r a R , C h a v i n H , P i z a r e v s k y A
• Objetivos:
– Influencia de escolarización, ingreso, e infraestructura
• Sobre la esperanza de vida.
– Influencia de educación e ingreso
• Sobre consulta médica e internación,
• Corregido por tipo de cobertura, edad, y sexo.
• Datos:
– Estadística de cementerios
– Encuesta Permanente de Hogares 2008, CABA
Comunas y Pobreza, CABA
Datos por comuna, 2008
Comuna Años de escolaridad>24 años
Ingreso/cápita familiar ($)
Edad de Fallecimiento
1 12 1.897 73,79
2 14 2.855 78,65
3 12 1.800 74,72
4 10 1.165 69,99
5 12 1.728 76,24
6 13 1.981 77,58
7 12 1.345 75,88
8 10 778 67,81
9 11 1.105 74,04
10 12 1.300 76,07
11 13 1.583 76,29
12 12 1.486 76,15
13 14 2.360 78,04
14 13 2.583 76,64
15 12 1.497 76,03
Nivel educativo por comuna, 2008
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
POBLACIÓN >24 AÑOS,SEGÚN AÑOS DE ESCOLARIDAD, POR COMUNA
CABA 2008. Dirección General de Estadística y Censos (Ministerio de Hacienda GCBA). EAH 2008.
14 y más 13 11 - 12 8 - 10 7 4 - 6 Hasta 3
Ingreso por comuna, 2008
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Ingre
so p
/cápita f
am
iliar,
en
$,
año 2
008
PROMEDIO DE INGRESO PER CÁPITA FAMILIAR, POR COMUNAFuente: Dirección Genral de Estadística y Censos (Ministerio de Hacienda GCBA). EAH 2008.
Mortalidad por comuna
62.00
64.00
66.00
68.00
70.00
72.00
74.00
76.00
78.00
80.00
EDAD DE FALLECIMIENTO POR COMUNA, CABA, 2008
Edad de Fallecimiento y
Escolaridad
Edad de Fal lecimiento y Escolaridad
REGRESIÓN L INEAL
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable:Edad de Fallecimiento
Equation
Model SummaryParameter Estimates
R Square F df1 df2 Sig. Constant b1
Linear ,746 38,239 1 13 ,000 50,940 2,016
The independent variable is Años de escolaridad.
Edad de Fallecimiento e Ingreso
Edad de Fal lecimiento e Ingreso
REGRESIÓN L INEAL
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable:Edad de Fallecimiento
Equation
Model SummaryParameter Estimates
R Square F df1 df2 Sig. Constant b1
Linear ,458 10,996 1 13 ,006 68,526 ,004
The independent variable is Ingreso/cápita familiar.
Edad de Fal lecimiento e
Infraestructura
Edad de Fal lec imiento e In f raestructuraREGRESIÓN L INEAL
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable:Edad de Fallecimiento
Equation
Model SummaryParameter Estimates
R Square F df1 df2 Sig. Constant b1
Linear ,744 37,690 1 13 ,000 76,751 -2,441
The independent variable is Inodoro a pozo.
REGRESIÓN L INEAL MÚLTIPLE
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 54,441 7,409 7,348 ,000
Años de escolaridad>24 años 2,120 ,762 ,908 2,784 ,018
Ingreso/cápita familiar -,002 ,001 -,410 -1,549 ,150
Inodoro a pozo -1,170 ,524 -,413 -2,233 ,047
a. Dependent Variable: Edad de Fallecimiento
EPH 2008, C IUDAD DE BUENOS A IRES
• 14.366 encuestas, en mayores de 18
años.
• Muestra estadísticamente significativa.
• Cuestionario sociodemográfico y
económico.
MULTIVARIADO, EPH 2008
• Variable de resultado: – estuvo internado en el último año, sí o no.
• Regresión logística
Variables in the Equation
Variables dicotomizadas
B S.E. Wald Df Sig.Exp(B
)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step 1a
Edad mayor a 65 o menor ,336 ,078 18,385 1 ,000 1,400 1,200 1,632
Sexo ,245 ,066 14,019 1 ,000 1,278 1,124 1,453
Tipo de cobertura ,095 ,082 1,329 1 ,249 1,100 ,936 1,292
Ingreso por encima de la media ($680)
-,368 ,071 26,914 1 ,000 ,692 ,603 ,796
Secundario completo o menos
,185 ,068 7,522 1 ,006 1,204 1,054 1,374
Constant -2,891 ,185 244,840 1 ,000 ,056
a. Variable(s) entered on step 1: Edad, sexo, tipcob2, MedIng, Instrucc2.
Factores de riesgo para estar
internado en el últ imo año
• PREDICTORES DE INTERNACIÓN:
– Ser mayor de 65 años.
– Ser mujer.
– Ganar menos que la mediana (ingreso per
cápita mensual).
– Tener menos que secundario completo.
MULTIVARIADO, EPH 2008
• Variable de resultado: – visitó al médico en los últimos dos años.
• Regresión logística.
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step 1a
Edad>65 años -,612 ,077 62,412 1 ,000 ,543 ,466 ,631
Sexo -,840 ,048 301,694 1 ,000 ,432 ,393 ,475
Tipo de cobertura -1,210 ,054 509,633 1 ,000 ,298 ,268 ,331
Ingreso superior a mediana ($680/mes)
,121 ,057 4,555 1 ,033 1,129 1,010 1,261
Secundario completo o menos
,252 ,049 26,000 1 ,000 1,287 1,168 1,418
Constant 1,643 ,122 182,188 1 ,000 5,170
a. Variable(s) entered on step 1: Edad2, sexo, tipcob2, MedIng, Instrucc2.
Factores de r iesgo para consul tar a l
médico en los ú l t imos dos años
• PREDICTORES DE CONSULTA MÉDICA:
– Ser mayor de 65 años.
– Ser mujer.
– Poseer seguro médico de algún tipo.
– Ganar menos que la mediana (ingreso per
cápita mensual).
– Tener más que secundario completo.
CONCLUSIONES
D e t e r m i n a n t e s S o c i a l e s d e l a S a l u d
3
Caso Comunas
• Van más al médico
– Mayores de 65 años
– Mujeres
– Menor ingreso
– Más instruidos
– Cobertura médica
• Se internan más
– Mayores de 65 años
– Mujeres
– Menor ingreso
– Menos instruidos
Hacia una nueva polí t ica social y de
salud.
Temática
• Historia de la universidad
• Qué es la universidad
– Definición filosófica
– Definición sociológica
• Universidad y Desarrollo Económico
• Universidad e Innovación
• Universidad y Política
• Universidad en la Argentina
– Historia de la universidad
– Política universitaria
– Situación actual de la universidad
Annual Review
2009
was a
good
year for
sales
Your
message
here
121
2
3
4
56
7
8
9
10
11
You can move the hands to tell the time that you want
Time is ticking away
We all make mistakes
Use of templates
You are free to use these templates for your personal
and business presentations.
Do Use these templates for your
presentations
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