• Implicit value judgments in the measurement of health inequalities Sección Especial

    Harper, Sam; King, Nicholas B.; Meersman, Stephen C.; E. Reichman, Marsha; Breen, Nancy; Lynch, John

    Abstract in Spanish:

    CONTEXTO: Los estimados cuantitativos de magnitud, dirección e índice de cambio de las desigualdades en salud juegan un papel crucial en la creación y evaluación de las políticas destinadas a eliminar la desproporcionada carga de enfermedad en las poblaciones carenciadas. En general se asume que la medición de las desigualdades en salud es un proceso con un valor neutral que brinda datos objetivos que luego se interpretan usando juicios normativos sobre si una particular distribución de la salud es justa, ecuánime o socialmente aceptable. MÉTODOS: Se discuten cinco ejemplos en los cuales los juicios normativos juegan un papel en la medición del proceso en sí, sea mediante la selección de una estrategia de medición sobre la exclusión de otras como mediante la selección del tipo, importancia o peso asignados a las variables que se están midiendo. HALLAZGOS: En términos generales, encontramos que muchas medidas de desigualdad comúnmente usadas son subjetivas y que los juicios normativos implícitos en estas medidas tienen importantes consecuencias de interpretación y respuesta a las desigualdades en salud. CONCLUSIONES: Debido a que los valores implícitos en la generación de las medidas de desigualdad en salud pueden llevar a interpretaciones radicalmente diferentes de los mismos datos subyacentes, instamos a los investigadores a considerar en forma explícita y discutir con transparencia los juicios normativos subyacentes en sus medidas. También instamos a los responsables de las políticas y a otros consumidores de datos sobre desigualdades en salud a prestar mucha atención a las medidas sobre las cuales basan su evaluación sobre las políticas de salud actuales y futuras.

    Abstract in English:

    CONTEXT: Quantitative estimates of the magnitude, direction, and rate of change of health inequalities play a crucial role in creating and assessing policies aimed at eliminating the disproportionate burden of disease in disadvantaged populations. It is generally assumed that the measurement of health inequalities is a value-neutral process, providing objective data that are then interpreted using normative judgments about whether a particular distribution of health is just, fair, or socially acceptable. METHODS: We discuss five examples in which normative judgments play a role in the measurement process itself, through either the selection of one measurement strategy to the exclusion of others or the selection of the type, significance, or weight assigned to the variables being measured. FINDINGS: Overall, we find that many commonly used measures of inequality are value laden and that the normative judgments implicit in these measures have important consequences for interpreting and responding to health inequalities. CONCLUSIONS: Because values implicit in the generation of health inequality measures may lead to radically different interpretations of the same underlying data,we urge researchers to explicitly consider and transparently discuss the normative judgments underlying their measures. We also urge policymakers and other consumers of health inequalities data to pay close attention to the measures on which they base their assessments of current and future health policies.
  • Explaining racial disparities in infant health in Brazil Sección Especial

    A. Nyarko, Kwame; López-Camelo, Jorge; E. Castilla, Eduardo; L. Wehby, George

    Abstract in Spanish:

    OBJETIVOS: Buscamos cuantificar la manera en que los efectos socioeconómicos, demográficos, geográficos y de atención de salud explican las disparidades raciales en las tasas de bajo peso al nacer y prematuridad en Brasil. MÉTODOS: Utilizamos una muestra de 8 949 niños nacidos entre 1995 y el 2009 en 15 ciudades y 7 provincias de Brasil. Nos centramos en las disparidades en la prevalencia de bajo peso al nacer (< 2 500 g) y prematuridad (< 37 semanas de gestación) en recién nacidos de ascendencia solo africana o mezclada con otras ascendencias y de ascendencia solo europea. Usamos un modelo de descomposición para cuantificar la contribución de los factores conceptualmente pertinentes a esas disparidades. RESULTADOS: El modelo permitió explicar entre 45% y 94% de las disparidades en cuanto al bajo peso al nacer y entre 64% y 94% de las disparidades en cuanto a la prematuridad entre los grupos de ascendencia africana y de ascendencia europea. Las diferencias en el uso de atención prenatal y en la ubicación geográfica fueron los factores más importantes, seguidos por las diferencias socioeconómicas. El modelo permitió explicar la mayoría de las disparidades en los recién nacidos de ascendencia africana mezclada y parte de las disparidades en los de ascendencia solo africana. CONCLUSIONES: En las políticas públicas para mejorar la salud infantil se deben abordar las diferencias en cuanto a la atención prenatal y la ubicación geográfica a fin de reducir las disparidades en materia de salud entre los recién nacidos de ascendencia africana y los de ascendencia europea en Brasil.

    Abstract in English:

    OBJECTIVES: We sought to quantify how socioeconomic, health care, demographic, and geographic effects explain racial disparities in low birth weight (LBW) and preterm birth (PTB) rates in Brazil. METHODS: We employed a sample of 8 949 infants born between 1995 and 2009 in 15 cities and 7 provinces in Brazil. We focused on disparities in LBW (< 2 500 g) and PTB (< 37 gestational weeks) prevalence between infants of African ancestry alone or African mixed with other ancestries, and European ancestry alone. We used a decomposition model to quantify the contributions of conceptually relevant factors to these disparities. RESULTS: The model explained 45% to 94% of LBW and 64% to 94% of PTB disparities between the African ancestry groups and European ancestry. Differences in prenatal care use and geographic location were the most important contributors, followed by socioeconomic differences. The model explained the majority of the disparities for mixed African ancestry and part of the disparity for African ancestry alone. CONCLUSIONS: Public policies to improve children's health should target prenatal care and geographic location differences to reduce health disparities between infants of African and European ancestries in Brazil.
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