RESUMO
Objetivos. Estudiar las variaciones de la tasa de mortalidad infantil (TMI) en los departamentos de Colombia durante el período 2003-2009, examinar la persistencia de las variaciones entre los departamentos sobre el tiempo y relacionarlas con el impacto de las condiciones socioeconómicas y la disponibilidad de servicios de salud, sobre la mortalidad infantil. Materiales y métodos. Utilizando estadísticas vitales y relacionando datos socioeconómicos y de servicios de salud, se analizaron tres aspectos: la variación de la TMI departamental (2003-2009), la relación entre la TMI departamental y determinantes claves en el tiempo, y las líneas de causalidad e impacto relativo de los diferentes factores. Se emplearan ecuaciones estructurales. Resultados. Se encontró una razón de 4,7 entre la mayor y menor TMI departamental (2009), esta podría estar subestimada principalmente por el subregistros en departamentos de bajos ingresos. Hay una relación negativa entre la TMI departamental con el tiempo y variables altamente correlacionadas, como educación de la madre, ingreso per cápita, cobertura de aseguramiento y acceso a servicios. Conclusiones. El efecto del aseguramiento, disponibilidad de camas privadas y atención médica, es superior al impacto de mejores condiciones socioeconómicas sobre la TMI. La oferta de servicios no parece estar influenciada por una política racional, los recursos no se asignan de acuerdo con las necesidades, sino con el desarrollo general. Las camas privadas se hacen disponibles donde hay mejor aseguramiento en salud y menor TMI.
Objectives. To study the variations in infant mortality rate (IMR) across Colombias 33 administrative departments over the period 2003-2009, examine persistency of variations across departments over time, and relate those variations to the impact of socio-economic conditions and availability of care on IMR. Materials and methods. Using vital statistics and related socio-economic data we establish three types of analysis according to: (a) the variation of the departmental IMR (2003-2009), (b) the association between the departmental IMR and its key determinants over time, and (c) the lines of causality and relative impact of different factors, by using structural equations. Results. The 4.7 fold ratio between the highest and lowest departmental IMR (2009) may be underestimated considering underreporting, especially in low-income departments. There is a negative association between the departmental IMR with time and a set of highly correlated variables, such as the mother education, income per capita, health insurance level and access to services. Conclusions. The effect of better insurance, availability of private beds, and having doctors attending mothers, eclipse the impact of better socioeconomic conditions. The range of services does not appear to be influenced by a rational policy; resources are not allocated according to the need, but with the general development. Private beds are made available where there is better health insurance.
