Desigualdades en salud en los municipios periféricos de la Aglomeración Urbana de Granada

Objetivo. 1. Conocer la existencia de desigualdades en salud entre los municipios de la periferia de la Aglomeración Urbana de Granada (AUGR). 2. Clasificar los municipios en grupos homogéneos respecto de su entorno demográfico, socioeconómico y del medio urbano, comparando dichos grupos con su situación de salud.

Diseño. Estudio ecológico utilizando indicadores de salud y del entorno de los municipios, procedentes de diversas fuentes.

Emplazamiento. Los 29 municipios de la periferia de la AUGR.

Mediciones e intervenciones. Se compararon las diferencias en salud de los municipios entre sí y respecto del conjunto formado por todos ellos y se empleó el análisis de cluster para clasificar los municipios en grupos homogéneos.

Resultados. Destaca que sólo 2 municipios presentan, respectivamente, unas tasas de mortalidad global y prematura superior e inferior al conjunto. Para el resto de indicadores de salud, encontramos acusadas diferencias en los municipios, con razones de diferencia de hasta 6 veces superiores al conjunto, como en el caso de la incidencia de brucelosis. Además hay algunos municipios que presentan peores condiciones globales en sus índices de salud y pobreza que el resto. Asimismo, se han formado 5 clusters o grupos de municipios con características homogéneas, en los que son superiores las razones de todos los indicadores de salud del grupo con mejores condiciones frente al que las presenta peores.

Conclusiones. Un mejor conocimiento de las desigualdades en salud de áreas pequeñas, junto a la utilización de índices de salud y de pobreza ayudan a caracterizar el entorno donde se producen y la posibilidad de su reducción.

Introducción

Los antecedentes de estudios sobre desigualdades urbanas en salud se remontan al siglo pasado, como los realizados por Chadwick en Londres en 1842¹ o García Faria en Barcelona en 1888². Más recientemente, estudios de gran impacto como el «Black Report»³ han seguido poniendo de manifiesto que el factor predominante de la explicación de las desigualdades en salud se encuentra en las condiciones socioeconómicas de la población.

En la actualidad, las desigualdades en salud son reconocidas internacionalmente como un importante problema de salud pública, siendo el primer objetivo de la OMS-Europa su reducción en un 25% para el año 2000^4,5, objetivo del que participa el documento de referencia español⁶. Este planteamiento adquiere dimensión de acción urbana a través del Programa de Ciudades Saludables de la Oficina Europea de la OMS⁷, una de cuyas tareas es llevar a cabo un diagnóstico comunitario de la ciudad, descendiendo a niveles de desagregación pequeños, con especial atención a las desigualdades en salud y a la integración de datos desde una amplia gama de fuentes⁸. Nuestro país asume este proyecto⁹ comenzando a publicarse estudios al respecto^10-16, los cuales constatan que las variaciones de salud en la comunidad no pueden ser entendidas si no se tienen en cuenta el papel de las condiciones materiales de vida.

Durante 1994, se han promulgado en Andalucía las bases legales de ordenación del territorio de las futuras aglomeraciones urbanas. La Aglomeración Urbana de Granada (AUGR) agrupa la capital provincial y los municipios que conforman su área de influencia. Se han realizado estudios previos sobre la existencia de desigualdades en salud en los barrios de la capital^11,15, por lo que resulta interesante continuar estos estudios en los municipios de la periferia como integrantes de nuevos espacios geográficos, teniendo en cuenta aspectos de salud y del entorno en sentido amplio.

Los diferentes niveles de salud están ligados al microentorno social y ambiental del individuo, y dependen de la interacción de su propia idiosincrasia, de sus condiciones materiales de vida, de sus patrones de conducta, del sentido en que percibe las cosas, de sus mecanismos de adaptación y defensa y del uso del sistema sanitario. Dentro de esta concepción multifactorial, y atendiendo a criterios operativos, entendemos como desigualdades en salud las variaciones en los niveles de salud medidos en diversas áreas geográficas a través de una serie de indicadores.

Los objetivos de nuestro estudio son por tanto:

 

1. Conocer la existencia de desigualdades en salud entre los municipios de la periferia de la AUGR utilizando para ello indicadores de mortalidad, incapacidad, situación en el nacimiento y morbilidad de enfermedades asociadas con las condiciones de vida.

2. Clasificar los municipios en grupos homogéneos respecto de sus indicadores socioeconómicos, demográficos y del medio urbano, comparando estos grupos con su situación de salud.

Material y métodos

El presente estudio responde a un diseño ecológico. Atendiendo a la significación de las demarcaciones desde el punto de vista administrativo, las unidades de estudio han sido los 29 municipios periféricos a la capital dentro de la AUGR, con una población en conjunto de 148.492 habitantes según censo de 1991. Para la elección de los indicadores se tuvo en cuenta los propuestos por la Red Española de Ciudades Saludables¹⁷, con especial referencia a los indicadores e índices de salud y socioeconómicos utilizados por Townsend et al¹⁸ en los estudios sobre desigualdades en el Reino Unido, algunos de los cuales han sido utilizados previamente en estudios en ciudades españolas^{12, 16}. Igualmente se valoraron indicadores recogidos en la bibliografía en cuanto a pertinencia, disponibilidad y perspectiva desde la que aportan información^19-23.

Dado el pequeño tamaño de los municipios para conseguir estabilidad, en el cálculo de los indicadores se intentó agregar datos de al menos 10 años, tomando como población y año de referencia datos censales de 1991.

Como indicadores sanitarios se emplearon:

 

1. La razón de mortalidad estandarizada global (RME) y antes de los 65 años (RME<65), expresadas en sus correspondientes intervalos y los años potenciales de vida perdidos (APVP), calculados éstos según el método de Romeder y McWhinnie²⁴, de acuerdo a datos del Registro de Mortalidad de Andalucía. Antes de estandarizar se comprobó la homogeneidad de las tasas de mortalidad específica por grupos quinquenales de edad mediante la prueba ji-cuadrado propuesta por Kilpatrick²⁵. En la estandarización la población de referencia fue la de todos los municipios en conjunto.

2. El porcentaje de incapacidad laboral permanente (ILP) en base al censo poblacional.

3. El porcentaje de recién nacidos con peso inferior a 2.500 g (RNBP), de acuerdo al Libro de Partos Provincial.

4. Los indicadores de morbilidad fueron las incidencias anuales medias de fiebre exantemática, tuberculosis, brucelosis, fiebre tifoidea y otros procesos diarreicos en función del Registro de Enfermedades de Declaración Obligatoria.

 

Como indicadores socioeconómicos utilizamos los que nos informaran de la carencia de formación, acceso a recursos y disponibilidad de bienes materiales a largo y corto plazo: a) índice de analfabetismo; b) índice de desempleo; c) porcentaje de familias que no ocupan vivienda propia, y d) número de turismos de más de 1.600 cc por cien habitantes según censo y estadísticas del Parque de Vehículos de Andalucía.

 

De acuerdo con la metodología propuesta por Townsend¹⁸, se construyó para cada municipio un índice de salud a partir de la suma de sus puntuaciones estandarizadas para los indicadores de RME<65, ILP y RNBP, y de igual forma un índice de pobreza a partir de los cuatro indicadores socioeconómicos. La estandarización se realizó restando el valor del indicador para cada municipio respecto de su media y dividiendo la diferencia por la desviación estándar de la distribución del indicador en conjunto. Valores altos en estos índices indican peores condiciones de salud y pobreza.

Como indicadores demográficos que nos informasen de la estructura y dinámica de la población según censo se utilizaron: a) tasa de crecimiento anual medio intercensal, y b) índice de dependencia e índice de recambio.

El medio urbano se caracterizó desde las perspectivas de características del hábitat a partir de los siguientes indicadores:

 

1. Porcentaje de viviendas principales sin agua corriente y/o retrete en base a censo.

2. Número de actividades molestas, insalubres, nocivas o peligrosas por mil habitantes según registro de este tipo de actividades de la Agencia del Medio Ambiente, para valorar el nivel de actividad.

3. Kilogramos de residuos sólidos urbanos producidos, utilizando como fuente las Estadísticas de Tratamiento de Residuos de la Diputación Provincial, para valorar el nivel de consumo.

4. Índice de días estimados de cloración nula calculado en base a los Informes Anuales de la Delegación Provincial de Salud, para valorar la situación de la red de abastecimiento de agua potable.

 

Para analizar las diferencias de salud entre los municipios se compararon los valores de los indicadores de salud entre cada municipio y entre cada municipio respecto del conjunto formado por todos ellos, de acuerdo a las razones de sus indicadores de salud.

Para clasificar los municipios en grupos homogéneos respecto de sus indicadores socioeconómicos, demográficos y del medio urbano, utilizamos análisis de cluster o conglomerados pretendiendo formar grupos lo más homogéneos posible internamente y heterogéneos respecto al resto de los grupos^26,27. Según este criterio, elegimos el método de Ward que nos produjo mejores resultados, ya que utiliza como medida de distancia entre las unidades el cuadrado de la distancia euclídea y agrupa dichas unidades minimizando la suma de cuadrados de la distancia a las medias de las variables dentro de los grupos que se forman. El número de grupos formado vendría definido por el incremento considerable en la distancia en que entran a unirse los grupos. El grado de homogeneidad interna se midió en función de la suma de los coeficientes de variación para todos los indicadores de cada grupo. Cada grupo así formado se comparó respecto de sus indicadores de salud.

La base de datos se creó en un ordenador personal con el programa Dbase III, y en el análisis estadístico se utilizó el programa SPSS/PC⁺.

Resultados

Los valores de los indicadores para los municipios se recogen en las tablas 1-5. Las desigualdades de salud existentes entre los municipios se demuestran si las diferencias en los indicadores de salud entre municipios son mayores que las que hay respecto del conjunto formado por todos ellos. Este criterio puede ser estudiado desde una perspectiva unidimensional, considerando un solo indicador de salud o bien teniendo en cuenta a la vez todos los indicadores.

Desde una perspectiva unidimensional, para cada indicador de salud encontramos que, respecto a la RME, Cúllar Vega, Fuente Vaqueros, Armilla y Pinos Puente presentan intervalos superiores al conjunto, en tanto que para Alhendín, Chauchina, Huétor Vega, Peligros, Pinos Genil, Pulianas y La Zubia son inferiores. Atendiendo a la mortalidad prematura, las diferencias de la RME<65 son menores, pues sólo 2 municipios, Pinos Puente y Peligros, presentan intervalos superior e inferior al conjunto, respectivamente. Para los APVP, Dílar, Alhendín y Víznar presentan valores el doble que Jun, que con 21,73 años por mil habitantes es el municipio mejor situado. Cájar y Armilla, con 1,21 y 1,02%, son los municipios con más incapacitados, con razones 2,47 y 2,08 veces superiores al conjunto. Las diferencias en el porcentaje de RNBP son elevadas, 5,6 veces mayor en Pinos Genil con 12,5% frente a Monachil con 2,23%. Las mayores diferencias entre municipios las encontramos respecto a las incidencias de enfermedades, con razones hasta 6 veces superiores a las del conjunto. Cájar, Güevéjar y la agrupación Cenes de la Vega-Pinos Genil ­agregados al corresponder a un solo punto de notificación­ presentan las mayores incidencias de fiebre exantemática, 4 veces superiores al conjunto. Estos últimos municipios muestran las incidencias mayores de tuberculosis 34,03.10^-5 y fiebre tifoidea 28,93.10^-5. Las diferencias en brucelosis son muy acusadas; la incidencia en Güevéjar es 36 veces superior a la de Atarfe o Maracena.

Considerando a la vez todos los indicadores de salud, encontramos municipios que muestran globalmente peor situación de salud que otros, aunque todas sus diferencias no sean superiores respecto del conjunto. Tal es el caso de Güevéjar o Pinos Puente frente a Peligros. Sin embargo, para el resto de los municipios estas diferencias no son tan acusadas, por lo que frente a municipios extremos el resto aparece con condiciones de salud más homogéneas.

Esta idea se refuerza con la representación de los índices de salud y pobreza (fig. 1). Pinos Genil, Víznar y Güevéjar tienen peores indicadores de salud y pobreza frente al resto de los municipios que aparecen más agrupados, con diferencias menos acusadas.

En el resultado del análisis de cluster para los indicadores de entorno, no se produce un incremento importante en los coeficientes de las distancias a las que se van uniendo los municipios dentro de los grupos. Si consideramos, según criterios operativos, la distancia intermedia como punto de corte, obtenemos 5 agrupaciones y un municipio, Pinos Puente, que dado sus valores elevados queda sin agrupar (fig. 2). En función de los valores de sus indicadores (tabla 6), el grupo I estaría formado por los municipios con mayores tasas de crecimiento y número de actividades, presentando en conjunto las mejores condiciones. El grupo II es el más homogéneo en función de la suma de los coeficientes de variación de sus indicadores y agrupa los municipios con mayor número de hogares que no ocupan vivienda propia. El grupo III alberga municipios con valores intermedios respecto del conjunto de la aglomeración y presenta la mayor variabilidad interna. Los municipios del grupo IV tienen una población más envejecida en función de su mayor índice de recambio; el porcentaje de viviendas sin equipamiento básico más elevado y, por contra, el menor número de turismos de más de 1.600 cc y la menor producción de residuos sólidos. En el grupo V, se unen municipios con los mayores índices de dependencia, analfabetismo y desempleo y el mayor número de días estimados de cloración nula.

Comparando ahora los niveles de salud entre grupos, las diferencias más elevadas se producen entre el grupo I con mejores condiciones de salud y entorno frente a los grupos IV y V. Para el grupo V, son superiores las razones para todos sus indicadores de salud respecto al grupo I. Los grupos II y III se situarían en niveles intermedios.

Discusión

Los resultados indican la existencia de desigualdades en salud entre los municipios de la periferia de la AUGR, identificándose municipios donde coinciden niveles bajos de salud y condiciones desfavorables de su entorno. Frente a este grupo de municipios el resto no aparece con diferencias tan acusadas. Estos resultados son similares a los obtenidos en otros estudios de desigualdades tanto en contextos geográficos diferentes^18,28, como en el contexto próximo de los barrios de Granada¹¹, donde se identifican diferencias incluso más acusadas para un mismo indicador.

En cuanto a la metodología, se plantea un primer elemento de discusión como es el criterio de elección de la unidad de análisis, dado que en un estudio ecológico, la consistencia de los resultados^29,30 depende de su homogeneidad interna. La utilización del municipio como unidad de análisis según criterios administrativos y operativos presenta a priori, desde el punto de vista teórico, menos homogeneidad que otras áreas sociales como el barrio o las zonas residenciales¹⁴. En nuestro caso, el conocimiento intrínseco que se tenga de cada municipio, junto con una comparación con los resultados, puede darnos una visión del grado de heterogeneidad. En este sentido, municipios como Cenes de la Vega o Cájar, con similares tamaños de población y tasas de crecimiento, presentan índices de salud muy diferentes, lo cual se explica en parte por la existencia en Cájar de un importante grupo de población anciana en asilos que puede influir en el porcentaje de incapacitados. En otros casos el simple examen geográfico nos muestra, dentro de un mismo municipio, anejos, aldeas o urbanizaciones que presumiblemente no comparten las mismas características que el conjunto, como Pinos Puente, con 12 anejos, o Albolote, con 5. Otro factor que afecta a la homogeneidad es el tamaño, puesto que si es muy grande puede presentar variaciones internas considerables y si es pequeño variaciones temporales, las cuales se pueden mitigar en parte agregando información de varios años. Carstairs et al²⁸ sugieren al menos 3 años para un tamaño de población de 6.000 habitantes en el cálculo de la RME. En nuestro caso, para municipios entre 781 y 13.132 habitantes, se ha utilizado 8 y 12 años para el cálculo de la RME y RME<65, respectivamente. Aun así, se produce inestabilidad, observada en la gran amplitud de los intervalos calculados. La agregación para el resto de los indicadores no ha sido tan amplia, bien porque la información no está disponible anualmente o porque los registros son de implantación reciente. De esta forma estamos relacionando fenómenos sin coincidencia temporal estricta, por lo que para la consistencia del análisis tenemos que asumir variaciones temporales escasas para el período considerado.

Un segundo elemento de discusión se referiría a los indicadores y sus fuentes. La mortalidad por todas las causas se considera en nuestro ámbito poco representativa de la situación de salud de una comunidad. Indicadores más interesantes, como la mortalidad según causa, no están legalmente disponibles en el Registro de Mortalidad de Andalucía para municipios de menos de 10.000 habitantes.

Respecto de los indicadores obtenidos del censo, puede haber problemas de no cumplimentación en zonas aisladas. Se critica especialmente que la medida de incapacidad se realice en función de una pregunta censal sobre situación laboral³¹. Los porcentajes obtenidos son poco estables, sobre todo en áreas pequeñas, puesto que puede haber un alto número de no respondedores. En los municipios de estudio, el porcentaje de no respondedores sobre su situación laboral osciló en 0-36 por mil, aunque en Pulianas no respondió un 58% de los censados. Sería muy interesante poder utilizar como indicador asequible de inactividad el número de pensionistas por invalidez según datos del Instituto Nacional de la Seguridad Social, que por ahora sólo proporciona información desagregada provincial.

Sobre el Libro de Partos, se señala que su grado de cumplimentación no es muy satisfactorio en relación a la historia clínica³². La ordenación de los servicios sanitarios mediante distritos plantea problemas de obtención de información centralizada de otros indicadores de salud de ámbito municipal, como la proporción de niños bien vacunados.

Respecto a los indicadores socioeconómicos, hubiese sido importante disponer de datos sobre nivel de renta municipal ­disponibles sólo provincialmente­, ya que ésta se valora indirectamente a través de los indicadores relativos a la posesión de bienes.

En relación a los indicadores utilizados para el medio urbano, el Registro de Actividades Molestas, Insalubres, Nocivas o Peligrosas puede presentar subregistro en municipios pequeños, y además no incluye una valoración explícita de la situación de riesgo de la actividad. Igualmente los datos del Programa de Control de Aguas Potables pueden no responder a los controles realmente realizados cuyo número y resultados están sujetos a criterios del técnico correspondiente. La producción de residuos sólidos no está sujeta a monitorización continua y los datos aquí empleados se refieren a la proyección de una muestra. En general se dispone de muy poca información del medio urbano en relación con su medio físico.

La utilidad de los índices de salud y socioeconómicos reside en que permiten agregar información desde diversas perspectivas y comparar grupos sociales o ciudades. Los propuestos por la RECS tienen las ventajas de basarse en indicadores obtenidos de registros existentes y de estar siendo adoptados por las redes de ciudades saludables^17,31. El problema radica en que si la simple suma de estos indicadores realmente refleja niveles de salud y situación económica, por lo que deben validarse en cada caso. Incluso así, es muy difícil explicar su significado, más aún si se intenta buscar asociación³⁴.

Respecto a los resultados obtenidos en función del análisis utilizado, encontramos que las diferencias de mortalidad medidas a través de la RME y RME<65 deben ser valoradas con cautela, puesto que una comparación completa y satisfactoria entre poblaciones sólo puede obtenerse mediante el estudio detallado de las tasas específicas y no simplemente por comparación de sus tasas estandarizadas²⁶. Sin embargo, atendiendo a municipios como Pinos Puente o Peligros, cuyas RME y RME<65 son más distantes, los resultados están de acuerdo con otros estudios sobre desigualdades, donde las áreas de estudio con peores condiciones socioeconómicas presentaban indicadores de mortalidad más elevados¹⁴.

En relación con el porcentaje de incapacitados laborales permanentes, las diferencias observadas son las menos consistentes, pues este indicador puede verse afectado por el número de no respondedores en el censo. De esta forma, Pulianas, donde menos se respondió en el censo, presenta el porcentaje más bajo. Por el contrario, los municipios con mayor número de incapacitados, Cájar y Armilla, tienen asilos en su demarcación.

Las diferencias respecto del indicador de bajo peso no son tan acusadas como las detectadas en los barrios de Granada¹¹, aunque sí superiores a las obtenidas en un estudio realizado en Alicante¹². En nuestro caso se detectaron municipios como Maracena o Vegas del Genil, en los que los valores altos y bajos, respectivamente, de este indicador no se correspondían con su situación respecto del resto de los indicadores, tanto de salud como de entorno. En este sentido se señalan como determinantes del peso al nacimiento la edad y hábitos de la madre, ejerciendo los factores del entorno una influencia indirecta³³.

Las diferencias observadas para un conjunto de municipios que presentan altas incidencias para casi todas las enfermedades consideradas podría pensarse, en principio, que se debe a un efecto de mayor declaración; sin embargo, al tratarse de enfermedades de declaración individualizada, se espera el hecho contrario por el mayor trámite administrativo que exigen. Si consideramos la incidencia de otros procesos diarreicos y de fiebres tifoideas como referencia, en éstas no se produce este aumento respecto de las otras enfermedades. Lo que sí es manifiesto es la inestabilidad de las tasas al trabajar con enfermedades poco frecuentes y municipios pequeños.

Respecto del segundo objetivo, el análisis de cluster puede ser discutido desde la perspectiva de los indicadores usados, ya que con otros puede alterarse la agrupación de los municipios. En nuestro caso introducimos todas las variables de entorno pues consideramos que son el mínimo básico de información para caracterizar un municipio. Respecto del método de agregación utilizado, el de Ward, tiene la ventaja sobre otros de que produce soluciones internamente más homogéneas²⁷. Del punto de corte en el dendograma depende el número y homogeneidad de los grupos formados. Si no se produce un incremento importante en la distancia a la que se unen los grupos que nos oriente sobre la solución, el punto de corte ha de decidirse en función del significado de las agrupaciones que se formen. En este sentido el resultado propuesto es consistente, pues puede interpretarse en función de los indicadores que definen los grupos. Otras posibles soluciones aumentarían la homogeneidad de los grupos pero dejarían sin agrupar un mayor número de municipios. A la vista de los resultados, el hecho de encontrar que el grupo I de municipios presenta mejores condiciones demográficas, socioeconómicas y del medio urbano que los grupos IV y V, y que estas diferencias se corresponden con las existentes respecto a sus indicadores de salud, nos hace reforzar la idea de que una mejor valoración de estas diferencias exige intentar caracterizar el entorno donde se manifiestan.

Es evidente que los indicadores propuestos no recogen la globalidad de la experiencia en salud de la población ni la complejidad de su entorno. La obtención de información en este sentido sería muy costosa, de forma que la aproximación realizada en este estudio puede orientar sobre la utilización de información de carácter rutinario existente. Habría que investigar el desarrollo de indicadores de calidad de vida basados en encuestas que aportarían una información de tipo subjetivo más acorde con la experiencia real de los ciudadanos²². Otra línea serían indicadores que por su «atractivo» político y social y sensibilidad a los cambios a corto plazo estimulasen a la acción. Un conjunto de indicadores de calidad ambiental serían útiles al respecto.

Las acciones orientadas a reducir las desigualdades en salud compiten con otros objetivos políticos y sociales haciendo necesaria una concepción de equidad, que en definitiva depende de los juicios de valor que se apliquen en la distribución de recursos³⁵. Por ello, lo más práctico puede ser considerar los efectos potenciales que sobre la salud tienen las decisiones intersectoriales que se adopten. A la vista de las diferencias encontradas, la ordenación del territorio de la emergente AUGR puede ser una oportunidad en este sentido.