RESUMEN

Objetivo.

Analizar las desigualdades en la salud autopercibida entre grupos de población situados en las intersecciones de identidad de género, grupo étnico y nivel de educación en países de las Américas, clasificados según su nivel de ingreso.

Métodos.

Se utilizaron datos en panel de la Encuesta Mundial de Valores en el período comprendido entre los años 1990 y 2022. La muestra de este estudio incluyó 58 790 personas entre 16 y 65 años, provenientes de 14 países del continente americano. La variable dependiente fue la mala salud autopercibida, las variables independientes fueron el género, el nivel de educación y el grupo étnico. Para el análisis interseccional intercategórico se creó una variable multicategórica de 12 estratos. Se realizó un análisis de heterogeneidad individual y precisión diagnóstica mediante cinco modelos de regresión logística ajustados por edad y ola de encuesta.

Resultados.

Se observó un claro y persistente gradiente interseccional para la mala salud autopercibida en todas las desagregaciones de países por su ingreso. Comparados con la categoría más aventajada (hombres de etnia mayoritaria y educación superior), los demás grupos incrementaron el riesgo de mala salud, con el mayor riesgo en las mujeres de etnia minoritaria o pueblos indígenas con nivel de educación inferior a secundaria (tres a cuatro veces mayor). Además, las mujeres tuvieron mayor riesgo de mala salud respecto a los hombres en cada uno de los pares de estratos interseccionales.

Conclusiones.

El análisis interseccional demostró la persistencia de un gradiente social de la mala salud autopercibida en el continente americano.

Palabras clave
Monitoreo de las desigualdades en salud; determinantes sociales de la salud; autoinforme; marco interseccional; Américas

ABSTRACT

Objective.

Analyze inequalities in self-perceived health among population groups located at the intersections of gender identity, ethnicity, and education level in countries of the Americas, classified by income level.

Methods.

Panel data from the World Values Survey were used for the period 1990–2022. The study sample included 58 790 people between 16 and 65 years of age from 14 countries in the Americas. The dependent variable was poor self-perceived health, and the independent variables were gender, education level, and ethnicity. A multi-categorical variable with 12 strata was created for the intercategorical intersectionality analysis. An analysis of individual heterogeneity and diagnostic accuracy was performed using five logistic regression models, adjusted by age and by survey wave.

Results.

A clear and persistent intersectional gradient for poor self-perceived health was observed in all country disaggregations by income. Compared to the category with the most advantage (men of majority ethnicity and higher education), the other groups had increased risk of poor health, with the highest risk among women of minority ethnicity and in Indigenous peoples with less than secondary education (three to four times higher). In addition, women had a higher risk of poor health than men in each pair of intersectional strata.

Conclusions.

The intersectional analysis demonstrated a persistent social gradient of self-perceived ill health in the Americas.

Keyword
Health inequality monitoring; social determinants of health; self-report; intersectional framework; Americas

RESUMO

Objetivo.

Analisar desigualdades na autopercepção de saúde entre grupos populacionais localizados nas interseções de identidade de gênero, etnia e nível de escolaridade em países das Américas, classificados pelo nível de renda.

Métodos.

Foram usados dados em painel da Pesquisa Mundial de Valores referentes ao período de 1990 a 2022. A amostra deste estudo incluiu 58 790 pessoas com idades entre 16 e 65 anos de 14 países das Américas. A variável dependente foi a autopercepção de problemas de saúde, e as variáveis independentes foram gênero, nível de escolaridade e etnia. Para a análise interseccional intercategórica, foi criada uma variável multicategórica de 12 estratos. Foi realizada uma análise da heterogeneidade individual e da precisão do diagnóstico usando cinco modelos de regressão logística ajustados por idade e onda de pesquisa.

Resultados.

Observou-se um gradiente interseccional claro e persistente para a autopercepção de problemas de saúde em todas as desagregações de países por renda. Em comparação com a categoria mais favorecida (homens de etnia majoritária e com ensino superior), todos os outros grupos apresentaram maior risco de problemas de saúde, com o maior risco para mulheres de etnias minoritárias ou povos indígenas com nível de escolaridade inferior ao ensino médio (três a quatro vezes maior). Além disso, as mulheres tinham um risco maior de problemas de saúde do que os homens em cada um dos pares de estratos interseccionais.

Conclusões.

A análise interseccional demonstrou a persistência de um gradiente social na autopercepção de problemas de saúde nas Américas.

Palabras-chave
Mensuração das desigualdades em saúde; determinantes sociais da saúde; autorrelato; enquadramento interseccional; Américas

La justicia social es el fundamento de la salud pública y se traduce en la equidad en salud (¹1. Mújica OJ, Moreno CM. De la retórica a la acción: medir desigualdades en salud para “no dejar a nadie atrás”. Rev Panam Salud Publica. 2019;43:e12. https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.12
https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.12... , ²2. Braveman P, Kumanyika S, Fielding J, LaVeist T, Borrell LN, Manderscheid R, et al. Health disparities and health equity: the issue is justice. Am J Public Health. 2011;101(S1). https://doi.org/10.2105/AJPH.2010.300062
https://doi.org/10.2105/AJPH.2010.300062... ); es decir, la ausencia de desigualdades en salud evitables, injustas o remediables entre grupos poblacionales y que permite alcanzar el máximo potencial en salud y bienestar (³3. Organización Mundial de la Salud. Health equity and its determinants. It’s time to build a fairer, healthier world for everyone, everywhere. Ginebra: OMS; 2021. [Acceso el 1 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.who.int/publications/m/item/health-equity-and-its-determinants
https://www.who.int/publications/m/item/... ). Además, la equidad en salud es un valor social de gran importancia en las agendas políticas locales y globales, para el cumplimiento de la premisa transversal de “no dejar a nadie atrás” de la Agenda 2030 de desarrollo sostenible (¹1. Mújica OJ, Moreno CM. De la retórica a la acción: medir desigualdades en salud para “no dejar a nadie atrás”. Rev Panam Salud Publica. 2019;43:e12. https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.12
https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.12... , ⁴4. Kapilashrami A, Hankivsky O. Intersectionality and why it matters to global health. J The Lancet. 2018;391(10140):2589-91. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31431-4
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31... ). Ahora bien, evaluar la equidad requiere la medición de las desigualdades en salud y sus determinantes de la manera más precisa.

Estas desigualdades son producto de los determinantes sociales de la salud, que se dividen en intermedios o condiciones de vida y estructurales (p. ej. políticas macroeconómicas, sociales, de redistribución, colonialismo, racismo estructural) y definen la posición socioeconómica de los individuos dentro de jerarquías de poder (sexo, género, clase social, educación e ingreso) y acceso a los recursos (⁵5. Organización Panamericana de la Salud. Sociedades justas: equidad en la salud y vida digna. Resumen Ejecutivo del Informe de la Comisión de la Organización Panamericana de la Salud sobre Equidad y Desigualdades en Salud en las Américas. Washington, D.C.: OPS; 2019. [Acceso el 10 de marzo del 2023]. Disponible en: https://iris.paho.org/handle/10665.2/51615
https://iris.paho.org/handle/10665.2/516...

6. Solar O, Irwin A. A conceptual framework for action on the social determinants of health. WHO Document Production Services; 2010. [Acceso el 2 de febrero del 2023]. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/44489
https://apps.who.int/iris/handle/10665/4... -⁷7. Del Pino S, Sánchez-Montoya SB, Guzmán JM, Mújica OJ, Gómez-Salgado J, Ruiz-Frutos C. Health inequalities amongst people of African descent in the Americas, 2005–2017: a systematic review of the literature. Int J Env Res Pub He. 2019;16(18):3302. https://doi.org/10.3390/ijerph16183302
https://doi.org/10.3390/ijerph16183302... ). Es así que las desigualdades en salud se presentan a lo largo de un gradiente social de la salud: mientras más baja es la posición socioeconómica de una persona, peor es su salud (⁵5. Organización Panamericana de la Salud. Sociedades justas: equidad en la salud y vida digna. Resumen Ejecutivo del Informe de la Comisión de la Organización Panamericana de la Salud sobre Equidad y Desigualdades en Salud en las Américas. Washington, D.C.: OPS; 2019. [Acceso el 10 de marzo del 2023]. Disponible en: https://iris.paho.org/handle/10665.2/51615
https://iris.paho.org/handle/10665.2/516... , ⁶6. Solar O, Irwin A. A conceptual framework for action on the social determinants of health. WHO Document Production Services; 2010. [Acceso el 2 de febrero del 2023]. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/44489
https://apps.who.int/iris/handle/10665/4... ).

La evidencia muestra que las desigualdades en salud en el continente americano son amplias y persistentes y que afectan más a los grupos poblacionales que viven en condiciones de excusión social y discriminación como los pueblos indígenas, afroamericanos y de minorías étnicas (⁷7. Del Pino S, Sánchez-Montoya SB, Guzmán JM, Mújica OJ, Gómez-Salgado J, Ruiz-Frutos C. Health inequalities amongst people of African descent in the Americas, 2005–2017: a systematic review of the literature. Int J Env Res Pub He. 2019;16(18):3302. https://doi.org/10.3390/ijerph16183302
https://doi.org/10.3390/ijerph16183302... , ⁸8. Dwyer-Lindgren L, Kendrick P, Kelly YO, Sylte DO, Schmidt C, Blacker BF, et al. Life expectancy by county, race, and ethnicity in the USA, 2000-19: a systematic analysis of health disparities. The Lancet. 2022;400(10345):25-38. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00876-5
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00... ). Sin embargo, pese al gran avance en su análisis, una amplia mayoría de investigaciones no solo en el continente, sino en todo el mundo, analizan una dimensión social a la vez –en general, la posición socioeconómica- para evaluar los niveles de riesgo o probabilidad de indicadores de mala salud para diferentes grupos poblacionales (⁹9. McCartney G, Bartley M, Dundas R, Katikireddi SV, Mitchell R, Popham F, et al. Theorising social class and its application to the study of health inequalities. SSM - Population Health. 2019;7:100315. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2018.10.015
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2018.10....

10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368...

11. Lapalme J, Haines-Saah R, Frohlich KL. More than a buzzword: how intersectionality can advance social inequalities in health research. Critl Public Health. 2020;30(4):494-500. https://doi.org/10.1080/09581596.2019.1584271
https://doi.org/10.1080/09581596.2019.15... -¹²12. Popay J, Chekar C, Griffiths A, Halliday E, Kaloudis H, Leiper R, et al. Strengthening the equity focus of applied public health research: introducing the FOR EQUITY platform. Public Health. 2023;215:12–6. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.11.018
https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.11.0... ). No obstante, estos análisis no toman en cuenta la heterogeneidad de los efectos individuales y se ha considerado como una “tiranía de promedios” (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... ). Por este motivo, investigadores sobre la temática como Bauer y Mahendran (¹³13. Bowleg L. Evolving intersectionality within public health: From analysis to action. American Public Health Association; 2021:88-90. https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031
https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031...

14. Harari L, Lee C. Intersectionality in quantitative health disparities research: A systematic review of challenges and limitations in empirical studies. Soc Sci Med. 2021;277:113876. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113876
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021... -¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ) abogan hoy en día por analizar las interrelaciones entre diferentes categorías y procesos sociales, y cómo estas impactan de manera diferente en distintos grupos poblacionales (⁴4. Kapilashrami A, Hankivsky O. Intersectionality and why it matters to global health. J The Lancet. 2018;391(10140):2589-91. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31431-4
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31... , ⁹9. McCartney G, Bartley M, Dundas R, Katikireddi SV, Mitchell R, Popham F, et al. Theorising social class and its application to the study of health inequalities. SSM - Population Health. 2019;7:100315. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2018.10.015
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2018.10.... , ¹²12. Popay J, Chekar C, Griffiths A, Halliday E, Kaloudis H, Leiper R, et al. Strengthening the equity focus of applied public health research: introducing the FOR EQUITY platform. Public Health. 2023;215:12–6. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.11.018
https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.11.0... ). El enfoque interseccional está emergiendo en estudios poblacionales y es considerado necesario para el mapeo preciso de las desigualdades en salud (¹³13. Bowleg L. Evolving intersectionality within public health: From analysis to action. American Public Health Association; 2021:88-90. https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031
https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031...

14. Harari L, Lee C. Intersectionality in quantitative health disparities research: A systematic review of challenges and limitations in empirical studies. Soc Sci Med. 2021;277:113876. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113876
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021... -¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ).

La interseccionalidad es la percepción crítica de que múltiples categorías sociales como el género, la posición social, la etnia y otras no son atributos individuales, sino sistemas interrelacionados de opresión. Estos sistemas interactúan desde el nivel individual al estructural (¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... ). El análisis interseccional no busca sumar estas categorías, sino comprender cómo se da forma a la experiencia en salud en la intersección de dos o más ejes de opresión. De esta forma, se capturan varios niveles de diferenciación social que producen diferentes desigualdades en salud (⁴4. Kapilashrami A, Hankivsky O. Intersectionality and why it matters to global health. J The Lancet. 2018;391(10140):2589-91. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31431-4
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31... , ¹¹11. Lapalme J, Haines-Saah R, Frohlich KL. More than a buzzword: how intersectionality can advance social inequalities in health research. Critl Public Health. 2020;30(4):494-500. https://doi.org/10.1080/09581596.2019.1584271
https://doi.org/10.1080/09581596.2019.15... , ¹³13. Bowleg L. Evolving intersectionality within public health: From analysis to action. American Public Health Association; 2021:88-90. https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031
https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031... , ¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... , ¹⁷17. Hankivsky O, Doyal L, Einstein G, Kelly U, Shim J, Weber L, et al. The odd couple: using biomedical and intersectional approaches to address health inequities. Global Health Action. 2017;10(S2):1326686. https://doi.org/10.1080/16549716.2017.1326686
https://doi.org/10.1080/16549716.2017.13... ). Además, la interseccionalidad es considerada un proyecto de conocimiento amplio que, desde su origen en el feminismo afroamericano en los 80, se ha incorporado en varias disciplinas como enfoque analítico de la desigualdad social, así como herramienta de acción con implicaciones relevantes a las políticas de equidad (¹³13. Bowleg L. Evolving intersectionality within public health: From analysis to action. American Public Health Association; 2021:88-90. https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031
https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031... , ¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... ).

Si bien en la última década los estudios con enfoque interseccional en salud han utilizado en su mayoría metodología cualitativa, en los últimos años se usó la metodología cuantitativa, sobre todo mediante efectos de interacción. En época reciente se han propuesto, además, otros métodos cuantitativos, incluidos los que se usan para las variables binarias, como es el caso de la salud autopercibida (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ). Entre estos, los análisis de heterogeneidad individual y precisión discriminatoria (AIHDA, por sus siglas en inglés), emergen por generar resultados que capturan las desigualdades en salud a lo largo de diferentes estratos interseccionales de población. La mayoría de estos análisis se han realizado en Europa (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ¹⁴14. Harari L, Lee C. Intersectionality in quantitative health disparities research: A systematic review of challenges and limitations in empirical studies. Soc Sci Med. 2021;277:113876. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113876
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021... , ¹⁸18. Wemrell M, Bennet L, Merlo J. Understanding the complexity of socioeconomic disparities in type 2 diabetes risk: a study of 4.3 million people in Sweden. BMJ Open Diabetes Research and Care. 2019;7(1):e000749. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-000749
https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-0007... ), aunque un reciente estudio proveniente de Canadá ha probado su sensibilidad (¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ).

Por tanto, para contribuir a la bibliografía emergente que aplica el enfoque interseccional con metodología cuantitativa, este estudio tiene como objetivo analizar las desigualdades en la salud autopercibida entre grupos de población situados en las intersecciones de identidad de género, grupo étnico y nivel de educación en las Américas. En conocimiento de las autoras, este es el primer estudio que aborda este tipo de mapeo de desigualdades en salud desde el enfoque interseccional en países de la Región, clasificados según su nivel de ingreso y mediante un análisis de precisión diagnóstica.

MATERIALES Y MÉTODOS

Análisis interseccional, diseño, muestra y fuente de información

Se trata de un estudio interseccional descriptivo no causal (¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ). Se utilizaron datos en panel provenientes de siete olas de la Encuesta Mundial de Valores en el período comprendido entre los años 1990 y 2022. Estas olas de encuesta son representativas de la población nacional de 100 países del mundo (¹⁹19. World Values Survey. WVS Time Series Data 2022. [Acceso el 19 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWVL.jsp
https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDoc... ). La muestra de este estudio incluyó 58 790 personas entre 16 y 65 años, provenientes de 14 países del continente americano (Argentina, Bolivia [Estado Plurinacional de], Brasil, Chile, Colombia, República Dominicana, Ecuador, Guatemala, México, Nicaragua, Perú, Puerto Rico, Estados Unidos de América y Uruguay). Se clasificó a los países según su nivel de ingreso (²⁰20. The World Bank. World Bank Country and Lending Groups 2022. [Acceso el 21 de febrero del 2023]. Disponible en: https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519-world-bank-country-and-lending-groups
https://datahelpdesk.worldbank.org/knowl... ) en países de bajo y bajo mediano ingreso (PBMI), países de alto mediano ingreso (PAMI) y países de alto ingreso (PAI). En adelante, se utilizan estas abreviaciones. No se utilizaron datos de la República Bolivariana de Venezuela por no contar con esta clasificación.

Variables

La variable dependiente fue la mala salud autopercibida, evaluada mediante la pregunta “En general, ¿cómo está su salud?” Las categorías de respuesta, originalmente en escala Likert, se dicotomizaron en: No (salud muy buena/buena) y Sí (salud regular, mala, muy mala). La salud autopercibida representa un predictor validado de mortalidad, morbilidad y uso de los servicios de salud, y es un indicador que evalúa la salud física y mental (²¹21. Jylha M. What is self-rated health and why does it predict mortality? Towards a unified conceptual model. Soc Sci Med. 2009;69(3):307-16. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2009.05.013
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2009... ).

Las variables independientes fueron género (mujer u hombre), nivel de educación (inferior a secundaria, secundaria, superior) y grupo étnico (pertenencia a un grupo étnico minoritario o pueblos indígenas, y grupo étnico mayoritario). Esta última variable se recodificó para cada país de acuerdo con la clasificación de sus grupos étnicos minoritarios y de pueblos indígenas (²²22. Minority rights group internacional. World Directory of Minorities and Indigenous Peoples 2022. [Acceso el 1 de enero del 2023]. Disponible en: https://minorityrights.org/programmes/library/directory/
https://minorityrights.org/programmes/li... ). Las variables de ajuste fueron la edad (variable continua) y la ola de encuesta (segunda a séptima).

Con base en la bibliografía disponible (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ¹⁵15. Mahendran M, Lizotte D, Bauer GR. Quantitative methods for descriptive intersectional analysis with binary health outcomes. SSM Popul Health. 2022;17:101032. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101032
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101... ), se computó una variable multicategórica en la que se combinó las variables de género (dos categorías), grupo étnico (dos categorías) y nivel de educación (tres categorías); se obtuvieron 12 estratos interseccionales.

Enfoque interseccional del estudio

Según los enfoques propuestos por McCall (²³23. McCall L. The complexity of intersectionality. Signs: Journal of women in culture and society. 2005;30(3):1771-800. [Acceso el 20 de diciembre del 2023]. Disponible en: https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/426800
https://www.journals.uchicago.edu/doi/ab... ), se utilizó un enfoque intercategórico, que requiere establecer categorías para analizar la desigualdad entre grupos sociales a lo largo de múltiples dimensiones. Desde el punto de vista cuantitativo, se operacionalizó mediante la construcción de la variable multicategórica; se tomó como referencia el estrato más aventajado, que son los hombres de grupo étnico mayoritario con educación superior. Los demás estratos se consideraron como los grupos de comparación.

Análisis

Para cada desagregación de países por nivel de ingreso, se realizó un análisis de heterogeneidad individual y precisión discriminatoria (en adelante, se utilizan sus siglas en inglés, AIHDA) (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ¹⁸18. Wemrell M, Bennet L, Merlo J. Understanding the complexity of socioeconomic disparities in type 2 diabetes risk: a study of 4.3 million people in Sweden. BMJ Open Diabetes Research and Care. 2019;7(1):e000749. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-000749
https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-0007... ). Se computaron cinco modelos de regresión logística binaria para la mala salud autopercibida. El modelo 0 incluyó la edad (variable continua) y la ola de encuesta, excepto para los PBMI, que se ajustaron por la edad, ya que estos países solo participaron en la séptima ola de la encuesta (2017-2022). A continuación, los siguientes modelos añadieron el género (modelo 1), el grupo étnico (modelo 2) y el nivel de educación (modelo 3) para obtener las comparaciones de riesgos promedios. Luego, el modelo 4 incluyó las variables de ajuste (modelo 0) y añadió la variable multicategórica interseccional. Se testearon todos para su validación interna mediante Bootstrap^® con 1000 repeticiones. Se utilizaron las ponderaciones disponibles en la Encuesta Mundial de Valores.

Se cuantificó la precisión discriminatoria (DA, por sus siglas en inglés) para cada modelo mediante el área bajo la curva operador-receptor (AUC-ROC) (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ¹⁸18. Wemrell M, Bennet L, Merlo J. Understanding the complexity of socioeconomic disparities in type 2 diabetes risk: a study of 4.3 million people in Sweden. BMJ Open Diabetes Research and Care. 2019;7(1):e000749. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-000749
https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2019-0007... ). El AUC-ROC mide la precisión de la información proporcionada por las variables en el modelo para discriminar a los individuos con mala salud autopercibida de aquellos con buena salud. Toma un valor entre 0,5 y 1, donde 1 índica discriminación perfecta y 0,5 indica que las variables incluidas no tienen DA. Se utilizó la clasificación de Hosmer y Lemeshow (²⁴24. Hosmer Jr DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Applied logistic regression. 3rd ed. Hoboken; John Wiley & Sons; 2013. https://doi.org/10.1002/9781118548387
https://doi.org/10.1002/9781118548387... ): Sin discriminación (AUC = 0,5), pobre (AUC-ROC = 0,5- <0,7), aceptable (AUC-ROC = 0,7- <0,8) y excelente (AUC-ROC = 0,8- >0,9). Se calculó también el cambio incremental del valor AUC-ROC (Δ-AUC) con el modelo 0 como referencia. La variable multicategórica interseccional (modelo 4) permitió capturar efectos de interacción estadística. Es así que, si existe alguna interacción, el valor Δ-AUC se incrementaría en relación con el modelo 3.

Se utilizaron los programas IBM SPSS^® versión 25.0 y Stata 17^® para los análisis.

Consideraciones éticas

Los microdatos utilizados para este estudio son anónimos, de acceso libre y gratuito en la página web de la Encuesta Mundial de Valores (¹⁹19. World Values Survey. WVS Time Series Data 2022. [Acceso el 19 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWVL.jsp
https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDoc... ).

RESULTADOS

En el cuadro 1 se muestran las características sociodemográficas y la prevalencia de mala salud autopercibida en la muestra del estudio, desagregadas por el nivel de ingreso de los países. Del total de la muestra, 52,5% fueron mujeres y la media de edad fue de 37,4 años. Hubo una mayor proporción de individuos en el grupo de PAMI (63%) y la menor proporción correspondió al grupo de PBMI (5%). La mayor prevalencia de mala salud autopercibida se dio en el grupo de PBMI (41.8%), que también presentó la mayor proporción de personas con educación inferior a secundaria (43,1%).

En el cuadro 2 se muestra la prevalencia de mala salud autopercibida según las características sociodemográficas y año de encuesta, desagregadas por el nivel de ingreso de los países. En las tres clasificaciones de países según ingreso, fueron las mujeres, las personas mayores de 50 años y con nivel de educación bajo quienes presentaron las prevalencias más altas de mala salud autopercibida, y fueron, además, más altas en los PBMI. Las personas de grupo étnico minoritario o población indígena tuvieron mayor prevalencia de mala salud autopercibida en los PBMI. Según el año de encuesta, fue la ola entre 1999 y 2004 donde se evidenció la mayor prevalencia.

Por último, en los cuadros 3 a 5 se presentan los resultados para el análisis AIHDA con las comparaciones intercategóricas, desagregadas por el nivel de ingreso de los países. Respecto a los riesgos promedio (modelos 1 a 3) las mujeres tuvieron mayor riesgo de mala salud autopercibida que los hombres, que fue 20% mayor en los PBMI, 30% mayor en los PAMI y 40% mayor en los PAI. Las personas de grupo étnico minoritario o población indígena presentaron mayor riesgo de mala salud autopercibida en comparación con las de etnia mayoritaria; este riesgo fue mayor en los PBMI (80%) que en los PAMI y PAI (20%). Los factores protectores fueron el nivel de educación superior en todas las desagregaciones de países por ingreso y contar con educación secundaria en los PAMI y PAI.

Respecto a las comparaciones de riesgo intercategóricas (modelo 4) se observó un claro gradiente interseccional para la mala salud autopercibida en todas las desagregaciones por ingreso de los países. En comparación con la categoría más aventajada (hombres de etnia mayoritaria y educación superior), en los demás grupos se incrementó de manera sucesiva el riesgo de mala salud autopercibida, que fue mayor en las mujeres de etnia minoritaria o pueblos indígenas con nivel de educación inferior a secundaria (tres a cuatro veces mayor). Los estratos que no presentaron diferencias con la categoría de referencia fueron las mujeres de etnia mayoritaria con nivel de educación superior y los hombres de etnia mayoritaria con educación secundaria en los PBMI, los hombres de etnia mayoritaria con educación superior en los PAMI y PAI y las mujeres de etnia mayoritaria con educación superior en los PAMI. Así también, en los pares de estrato (p. ej., hombres de etnia mayoritaria con nivel de educación alto y mujeres de etnia mayoritaria con nivel de educación alto) las mujeres presentaron mayor riesgo de mala salud autopercibida en comparación con sus pares hombres en todas desagregaciones de países por su ingreso.

La DA partió de 0,62 en el modelo 0 de todas las desagregaciones por ingreso y aunque la AU-ROC fue en aumento hasta 0,66 (PBMI) y 0,67 (PAMI y PAI) en el modelo 4, permaneció clasificada como “pobre” (AUC-ROC = 0,5-<0,7), lo que significa que no se encontraron efectos de interacción.

DISCUSIÓN

Este estudio aporta al conocimiento de las desigualdades en salud autopercibida en el continente americano desde el enfoque y el análisis interseccional descriptivo cuantitativo. Por un lado, identifica el gradiente social a lo largo de grupos de población situados en las intersecciones de las categorías sociales de género, nivel de educación y grupo étnico; se tomó en cuenta el contexto al desagregar los países de acuerdo con su nivel de ingreso. Por otro lado, utiliza el AIHDA, un análisis epidemiológico de desigualdades más preciso.

Los hallazgos más importantes del estudio fueron, en primer lugar, que el análisis de riesgos promedios evidenció que las desigualdades en salud autoinformada y el gradiente social persisten en el continente, cualquiera sea del nivel de ingreso de los países. Los grupos que presentan mayor riesgo promedio de mala salud autopercibida son aquellos que siguen sufriendo discriminación, como las mujeres, las personas pertenecientes a etnias minoritarias o pueblos indígenas y las que tienen bajo nivel de educación. Estos resultados coinciden con la bibliografía previa en todo el mundo, que establece que las mujeres viven más que los hombres, pero experimentan peores determinantes sociales de la salud y resultados negativos en su salud (²⁵25. Hosseinpoor AR, Stewart Williams J, Amin A, Araujo de Carvalho I, Beard J, Boerma T, et al. Social determinants of self-reported health in women and men: understanding the role of gender in population health. PloS one. 2012;7(4):e34799. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0034799
https://doi.org/10.1371/journal.pone.003... , ²⁶26. Baum F, Musolino C, Gesesew HA, Popay J. New perspective on why women live longer than men: an exploration of power, gender, social determinants, and capitals. Int J Env Res Pub He. 2021;18(2):661. https://doi.org/10.3390/ijerph18020661
https://doi.org/10.3390/ijerph18020661... ). Así también, los grupos étnicos minoritarios, pueblos indígenas y de nivel socioeconómico más bajo presentan peor salud (⁷7. Del Pino S, Sánchez-Montoya SB, Guzmán JM, Mújica OJ, Gómez-Salgado J, Ruiz-Frutos C. Health inequalities amongst people of African descent in the Americas, 2005–2017: a systematic review of the literature. Int J Env Res Pub He. 2019;16(18):3302. https://doi.org/10.3390/ijerph16183302
https://doi.org/10.3390/ijerph16183302... , ²⁷27. Babyar J. In search of Pan-American indigenous health and harmony. Global Health. 2019;15(1):16. https://doi.org/10.1186/s12992-019-0454-1
https://doi.org/10.1186/s12992-019-0454-... ).

En segundo lugar, el análisis interseccional de las desigualdades con un análisis AIHDA demostró que las intersecciones entre las categorías sociales género, grupo étnico y nivel de educación, conforman también un claro gradiente social de la salud; en el extremo más vulnerable se hallan las mujeres de grupo étnico minoritario o pueblos indígenas con bajo nivel de educación, seguidas por sus pares hombres. Además, el género ha sido un determinante de salud en todas las desagregaciones de países según su ingreso, ya que fueron las mujeres quienes tuvieron mayor riesgo de mala salud autopercibida respecto a los hombres en cada uno de los pares de estratos interseccionales incluso en los estratos más aventajados (p. ej., hombre de etnia mayoritaria y educación superior versus mujer de etnia mayoritaria y educación superior). Un estudio realizado en Estados Unidos de América (²⁸28. Alvarado CS, Chi C. Intersecting positions of social disadvantage and self-reported health status disparities. Journal of Health Disparities Research and Practice. 2016;9(2):11. [Acceso el 12 de enero del 2023]. Disponible en: https://digitalscholarship.unlv.edu/jhdrp/vol9/iss2/11
https://digitalscholarship.unlv.edu/jhdr... ) y otros llevados a cabo en Europa y en Canadá (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... , ²⁹29. Gkiouleka A, Huijts T. Intersectional migration-related health inequalities in Europe: exploring the role of migrant generation, occupational status & gender. J Social Science Medicine. 2020;267:113218. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113218
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020... ) que utilizaron el enfoque interseccional han encontrado este gradiente social en la mala salud autopercibida en la comparación de grupos interseccionales respecto a un grupo más aventajado, el hombre blanco o de etnia mayoritaria y posición socioeconómica alta, encontraron peores resultados en salud autopercibida en las mujeres de etnia minoritaria y posición socioeconómica baja. Un estudio llevado a cabo en Argentina que estudió las desigualdades en la mala salud autopercibida, utilizando términos de interacción entre variables en distintos modelos de regresión, también encontró que las desigualdades de género son significativamente más importantes entre quienes residen en hogares con menores recursos económicos, las personas con menores niveles educativos y más jóvenes, en comparación con quienes residen en hogares con mayores recursos, de mayores niveles educativos y personas mayores (³⁰30. Ballesteros MS, Krause M. Interseccionalidad en el estado de salud autopercibido de la población argentina (2005-2018). Revista Latinoamericana de Población. 2022;16(30):155-83. Disponible en: https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/187116 [Acceso el 29 de enero del 2023].
https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/1... ).

Por último, al aplicar el análisis de precisión discriminatoria (DA, por su sigla en inglés), se han identificado las diferencias individuales en salud que existen a nivel interseccional. Si bien la DA final permaneció clasificada como “pobre”, esto coincide con estudios que han aplicado este análisis y que tampoco han encontrado interacción. Esto implicaría, según una revisión sistemática reciente (¹⁴14. Harari L, Lee C. Intersectionality in quantitative health disparities research: A systematic review of challenges and limitations in empirical studies. Soc Sci Med. 2021;277:113876. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113876
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021... ), que se necesitan más estratos interseccionales para capturar por completo la heterogeneidad en salud. No obstante, las heterogeneidades interseccionales del riesgo son relevantes, aunque los mecanismos subyacentes sean estadísticamente interactivos (¹⁴14. Harari L, Lee C. Intersectionality in quantitative health disparities research: A systematic review of challenges and limitations in empirical studies. Soc Sci Med. 2021;277:113876. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113876
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021... ). Por otra parte, con este análisis se puede evaluar mejor en qué medida una intervención universal debe estar dirigida a grupos específicos con riesgo promedio alto de mala salud autopercibida. Es decir, una DA “pobre” apoya la intervención universal, mientras que una DA “aceptable” o “excelente” indica intervenciones específicas (¹⁰10. Wemrell M, Karlsson N, Perez Vicente R, Merlo J. An intersectional analysis providing more precise information on inequities in self-rated health. Int J Equity Health. 2021;20(1):1-10. https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368-0
https://doi.org/10.1186/s12939-020-01368... ).

El aporte del enfoque interseccional en el mapeo de desigualdades sociales en salud es novedoso, ya que permite analizar cómo estas se presentan en la intersección de categorías sociales no de una forma aislada o aditiva (doble o triple desventaja), sino más bien su interrelación en una matriz de poder, ventaja y desventaja que identifica diferentes experiencias individuales y desigualdades en salud en grupos aventajados y menos aventajados (¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... , ²³23. McCall L. The complexity of intersectionality. Signs: Journal of women in culture and society. 2005;30(3):1771-800. [Acceso el 20 de diciembre del 2023]. Disponible en: https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/426800
https://www.journals.uchicago.edu/doi/ab... , ³⁰30. Ballesteros MS, Krause M. Interseccionalidad en el estado de salud autopercibido de la población argentina (2005-2018). Revista Latinoamericana de Población. 2022;16(30):155-83. Disponible en: https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/187116 [Acceso el 29 de enero del 2023].
https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/1... ). Es decir, unas categorías sociales pueden aumentar el riesgo de estas desigualdades, mientras que otras las mitigan. Las personas pueden experimentar los beneficios del privilegio de un sistema de poder y estratificación; por ejemplo, ser mujer blanca en términos de etnia, mientras experimenta la desventaja del sistema de género, por ejemplo, ser mujer en relación con los roles de género (¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... ). A su vez, ocupar varias posiciones de desventaja incrementa el riesgo de mala salud, como se ha evidenciado en los resultados de este estudio.

Sin embargo, el análisis más sobresaliente que generan los resultados de este estudio fue la existencia de una interrelación persistente entre los sistemas de poder de patriarcado, capitalismo y colonialismo, analizada por autoras estadounidenses como Crenshaw (³¹31. Crenshaw K. Mapping the margins: intersectionality, identity politics, and violence against women of color. Stanford Law Review. 1991;43(6):1241-99. https://doi.org/10.2307/1229039
https://doi.org/10.2307/1229039... ) y Collins (¹⁶16. Collins PH. Intersectionality’s definitional dilemmas. Ann Rev Sociology. 2015;41(1):1-20. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073014-112142
https://doi.org/10.1146/annurev-soc-0730... ) y latinoamericanas como Segato (³²32. Segato R. ¡Ningún patriarcón hará la revolución! Reflexiones sobre las relaciones entre capitalismo y patriarcado. Cómo se sostiene la vida en América Latina. Universidad de San Martín; 2019:33-49. [Acceso el 9 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.unsam.edu.ar/pensamientoincomodo/files/NINGUN-PATRIARCoN-HARa-LA-REVOLUCIoN.pdf
https://www.unsam.edu.ar/pensamientoinco... ) y Galindo (³³33. Galindo M. No se puede descolonizar sin despatriarcalizar. Teoría y propuesta de la despatriarcalización La Paz: Mujeres Creando; 2013.), entre muchas otras. Esta interacción se plasma en consecuencias tangibles en las vidas de las mujeres, y generan y profundizan una serie de desigualdades en su salud. En coincidencia con la evidencia (⁵5. Organización Panamericana de la Salud. Sociedades justas: equidad en la salud y vida digna. Resumen Ejecutivo del Informe de la Comisión de la Organización Panamericana de la Salud sobre Equidad y Desigualdades en Salud en las Américas. Washington, D.C.: OPS; 2019. [Acceso el 10 de marzo del 2023]. Disponible en: https://iris.paho.org/handle/10665.2/51615
https://iris.paho.org/handle/10665.2/516... , ¹¹11. Lapalme J, Haines-Saah R, Frohlich KL. More than a buzzword: how intersectionality can advance social inequalities in health research. Critl Public Health. 2020;30(4):494-500. https://doi.org/10.1080/09581596.2019.1584271
https://doi.org/10.1080/09581596.2019.15... , ¹³13. Bowleg L. Evolving intersectionality within public health: From analysis to action. American Public Health Association; 2021:88-90. https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031
https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.306031... ), las autoras consideran que esto se encuentra directamente relacionado con un sistema político social patriarcal y racista, en el que el género y la ascendencia étnica-racial como un principio de jerarquización de espacios y de acceso a recursos donde las mujeres, en especial las pertenecientes a pueblos indígenas o comunidades afrodescendientes, ocupan una posición subalterna a partir de procesos de opresión, invisibilización, discriminación, estigmatización y disciplinamiento. Las consecuencias son la alta exposición a la violencia física, sexual y psicológica, entre otras, en sus espacios cotidianos, así como la exposición a determinantes sociales de la salud como trabajos precarios, jornadas laborales laborales y de cuidados no remunerados y barreras de acceso a la salud.

Pese a los avances en políticas y programas globales, regionales y locales para alcanzar la equidad en salud y el derecho al disfrute del más alto nivel posible de salud, es evidente que el problema está lejos de solucionarse. Se requieren esfuerzos sostenidos para alcanzar la equidad en salud mediante la mejora de los determinantes sociales de la salud, e incluir al sistema de salud y la equidad en salud, y etnicidad y equidad e igualdad en género, así como formas más precisas para medir, analizar y comprender la complejidad de las desigualdades en salud, sobre todo entre las poblaciones más vulnerables y así cumplir con la premisa de “no dejar a nadie atrás” y alcanzar los ODS (⁴4. Kapilashrami A, Hankivsky O. Intersectionality and why it matters to global health. J The Lancet. 2018;391(10140):2589-91. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31431-4
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31... , ³⁴34. Consejo Económico y Social de las Naciones Unidas. El derecho al disfrute del más alto nivel posible de salud. Observación General. 2000;14:2014–1. [Acceso el 3 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.acnur.org/fileadmin/Documentos/BDL/2001/1451.pdf
https://www.acnur.org/fileadmin/Document... , ³⁵35. Organización Mundial de la Salud. The future we expect: women’s health and gender equality. Ginebra: OMS, 2021. [Acceso el 2 de marzo del 2023]. Disponible en: https://www.who.int/news/item/28-06-2021-the-future-we-expect-women-s-health-and-gender-equality
https://www.who.int/news/item/28-06-2021... ).

Este estudio tiene las siguientes limitaciones; la primera es la imposibilidad de informar sobre causalidad, pues se han utilizado datos transversales en panel, aunque estos son representativos de la población de los países incluidos en el estudio. Así también, se ha analizado el género de forma binaria, por no contar con otras categorías en la variable de los microdatos. Por último, se ha restringido el análisis interseccional al género, etnia y nivel de educación, pese a que existen otras variables de interés como el ingreso y la ocupación; sin embargo, estas variables presentaban una alta proporción de datos perdidos. A su vez, al no contar con una muestra amplia para los PBMI, se prefirió incluir la edad como variable de ajuste y no como eje de intersección.

Conclusiones

Los resultados del estudio de riesgos promedio muestra la persistencia del gradiente social en la salud en el continente, cualquier sea el nivel de ingreso de los países. Los grupos poblacionales que siempre han sufrido discriminación, como las mujeres, las personas pertenecientes a etnias minoritarias o pueblos indígenas y las personas con bajo nivel de educación, son los que presentan el mayor riesgo promedio de mala salud autopercibida. Por otro lado, el análisis interseccional de las desigualdades de salud mediante el análisis de heterogeneidad y precisión diagnóstica (AIHDA) demostró que las intersecciones entre las categorías sociales género, etnia y nivel de educación conforman también un claro gradiente social para la mala salud autopercibida. En el extremo más vulnerable son las mujeres de grupo étnico minoritario o pueblos indígenas y con bajo nivel de educación, seguidas por sus pares hombres. Además, las mujeres tuvieron mayor riesgo de mala salud autopercibida respecto a los hombres en cada uno de los pares de estratos interseccionales, incluso en los estratos más aventajados. Por tanto, la persistencia de gradientes en salud amerita respuestas diferenciadas por parte de los países del continente para la implementación, análisis y evaluación de las políticas actuales de equidad en salud y etnicidad, y en equidad e igualdad en género.

La interseccionalidad como herramienta analítica puede contribuir a la mejor comprensión de los sistemas que reproducen la desigualdad en salud como el patriarcado, el capitalismo y el colonialismo, entre otros. Se requieren estudios que incluyan más intersecciones en los análisis, por ejemplo, mediante análisis multinivel (MAIHDA, por su sigla en inglés) y estudios interseccionales analíticos que exploren los determinantes sociales de la salud que actúan como mediadores y explican estas diferencias en salud, así como la recopilación de datos de género más allá de la dicotomía hombre o mujer.

Declaración.

Las opiniones expresadas en este manuscrito son únicamente responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente los criterios ni la política de la RPSP/PJPH o de la Organización Panamericana de la Salud (OPS).

REFERENCIAS

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