Los modelos de niveles múltiples: una estrategia analítica para el estudio de los problemas de salud de la población / Multilevel models: an analysis strategy for the study of health problems in society

Se presenta una discusión teórico metodológica sobre la aplicabilidad de modelos de niveles múltiples para el estudio de los procesos de salud/enfermedad, sus determinantes y condicionantes, en función de la estratificación de la sociedad y de las condiciones de vida de sus habitantes. Se recupera una noción de población según la perspectiva de la teoría de los sistemas complejos jerárquicos que busca no reducir la realidad, sino una construcción del problema procurando identificar distintos niveles de abstracción para su abordaje. Estos modelos constituyen una opción que supera las experiencias previas, con la aplicación de técnicas estadísticas convencionales, dado que permiten analizar simultáneamente distintos niveles de agregación conservando su estructura jerárquica. Se consideran la influencia de las variables teniendo en cuenta su pertenencia a unidades mayores y la asociación potencialmente existente entre las unidades de un mismo nivel, es decir, la correlación intraclase entre variables relativas a individuos, familias, grupos, próximos entre sí, que comparten condiciones semejantes. Se evita de este modo sobredimensionar el efecto de las variables de macro nivel. Los modelos de niveles múltiples resultan particularmente adecuados para valorar desigualdades en el proceso salud/enfermedad/atención de los grupos poblacionales y analizar cómo los contextos sociales afectan los resultados y los riesgos de salud individuales. Se destaca la necesidad de desarrollar estrategias de producción de información y de análisis que posibiliten reconocer niveles de explicación y de intervención, para proveer insumos y desencadenar acciones adecuadas a las especificidades locales, a nivel de las micro-áreas, con miras a lograr una mayor equidad en salud.

Modelo de regresión logística aplicado a un estudio sobre enfermedad de Chagas / A logistic regression model applied to Chagas'disease

El propósito de esta presentación es mostrar la aplicación de modelos estadísticos en un estudio sobre las implicancias de los condicionantes socioeconómicos en el Chagas connatal realizado en Rosario. A fin de indagar diferencias socioeconómicas y culturales en embarazadas del Hospital Roque Sáenz Peña según la condición de infectada o no infectada, se adoptó un diseño de casos (154) y controles (158). Se utilizaron modelos de regresión logística con la intención de valorar la importancia de los atributos referidos a los antecedentes ligados a la infección y de los factores socioeconómicos y culturales en relación con la condición de infección. Esta modelización permitió corrobar, para esta población de mujeres, la importancia de los antecedentes ligados a la infección; se destacó el nivel de instrucción de la mujer como condicionante socioecónomico preponderante vinculado con la infección. Para ahondar en las asociaciones entre ciertas variables explicativas, se completó el análisis con modelizaciones loglineales. El recurso analítico empleado permitió no sólo hallar las asociaciones más relevantes entre los factores considerados y la enfermedad de Chagas, sino también lograr una mejor comprensión acerca de la trama de relaciones existentes entre ellos.