Demografía Dinámica (I). Natalidad, Fecundidad y Mortalidad

Concepto e importancia

La demografía dinámica estudia los cambios que se producen a lo largo del tiempo en la dimensión, la estructura y la distribución geográfica de las poblaciones humanas, y también describe las leyes que determinan esa evolución. Estos cambios, responsables de la dinámica poblacional, están regulados por fenómenos en esencia sencillos: por un lado, la natalidad y la mortalidad, y por otro, los movimientos migratorios.

Conocer la dinámica demográfica es básico para la planificación y programación sanitarias, por cuanto permite realizar estimaciones y proyecciones de la población en el futuro, cuyos cambios de tamaño y de estructura han de tenerse en cuenta para modificar y establecer prioridades entre las acciones de salud pública. Estas variaciones, que modifican las necesidades, pero también los recursos de la población, condicionan igualmente profundos cambios sociales y económicos que determinan nuestra vida en colectividad e incluso individualmente.

Cuestiones tan simples como el número de años que podemos vivir, las probabilidades de morir en los próximos 10 años, las causas de muerte más probables, el número de hijos que podemos plantearnos tener y a qué edades, las probabilidades de casarnos o separarnos, el tipo de trabajo en que podremos ocuparnos y las oportunidades de promoción profesional o las probabilidades de emigrar son, en gran parte, preguntas demográficas. Nuestro interés en la demografía no radica sólo en su carácter de ciencia instrumental para los objetivos de la salud pública; en gran medida deriva de nuestro interés en nosotros mismos.

Naturalmente, la demografía es mucho más que todo esto. Se trata de una disciplina científica que posee un cuerpo unificado de conceptos y técnicas propias, a lo que además añade una orientación claramente interdisciplinaria, pues tanto su objeto de estudio como su metodología son compartidos por muchas otras ciencias, como la economía, la biología, la sociología, la historia, la geografía y las ciencias de la salud. Son también múltiples los sectores que deben intervenir en el diseño de las políticas de población, como se tratará en el capítulo 5, y no sólo el sector de la salud pública, si bien es éste uno de los más afectados por la existencia, y efectividad, de la política adoptada, lo que constituye un último argumento justificativo sobre la inclusión de estos temas en este libro.

Natalidad y fecundidad

Comenzaremos el estudio de la dinámica de las poblaciones por la natalidad y la fecundidad. El término «natalidad» hace referencia a los nacimientos como componentes del cambio poblacional; relaciona, por medio de la tasa de natalidad, los nacidos vivos durante 1 año en una comunidad con la población media del año considerado, que generalmente es sustituida por la existente a 1 de julio. Su fórmula es la siguiente:

$$TN = \frac{NV}{PT} × 1.000$$

donde TN es “Tasa de natalidad”, NV es “Nacidos vivos durante 1 año”, y PT es “Población total a 1 de julio”.

Para este cálculo, se definen como nacidos vivos los «productos de la concepción que, una vez expulsados o extraídos completamente del cuerpo de la madre, respiren o muestren cualquier otra señal de vida (latidos cardíacos, pulsaciones del cordón umbilical o movimientos efectivos de los músculos de contracción voluntaria), con independencia de la duración del embarazo, tanto si se ha cortado o no el cordón umbilical y esté o no desprendida la placenta».

En el denominador, por su parte, se emplea la población total media (a 1 de julio), aun cuando no es lógicamente toda ella la que interviene para dar lugar a los nacimientos del numerador, por cuanto lo que calculamos con esta tasa es el número de individuos que se incorporan, por nacimiento, al colectivo en relación con el total hasta entonces existente. Esto es lo que hace que con frecuencia esta tasa se describa como una tasa cruda, global o bruta.

Las tasas de natalidad proyectadas para el período 2005-2010 de diferentes países del mundo, agrupados en continentes, evidencian la clara relación inversa existente entre la tasa de natalidad y el nivel de desarrollo socioeconómico. En África encontramos las tasas más elevadas del mundo, con un 36,2‰ promedio y tasas cercanas al 50‰, como las de Guinea-Bissau y la República Democrática del Congo. Asia es la zona que sigue a África en términos de natalidad, con un valor promedio de 19,0‰. La excepción en esta región del mundo es Japón, con una tasa de natalidad de 8,3‰. Las natalidades medias del continente americano y Oceanía son muy similares (17,6 y 16,7‰, respectivamente), si bien hay marcadas diferencias entre los países de esas zonas. El continente con las tasas de natalidad más bajas del mundo es Europa, con un 10,3‰ en conjunto.

La fecundidad hace referencia a la relación entre los nacidos vivos y la población femenina en edad fértil, esto es, de 15 a 49 años. Estos límites se establecen convencionalmente por cuanto la capacidad de procrear fuera de ellos es tan limitada que puede despreciarse en términos estadísticos. Para su cálculo se emplea esta otra tasa:

$$TF = \frac{NV}{PF} × 1.000$$

donde TF es “Tasa de fecundidad”, NV es “Nacidos vivos durante 1 año”, y PF es “Población femenina de 15 a 49 años a 1 de julio”.

Por lo común, esta tasa se describe como tasa de fecundidad general, para diferenciarla de las tasas específicas de fecundidad que se obtendrían considerando únicamente los nacidos vivos de madres en una edad específica, o de un grupo de edad determinado, en el numerador, y la población femenina de esa edad, o grupo de edad, en el denominador.

Lógicamente, sería posible calcular 35 tasas de fecundidad específicas por edad y 7 tasas por grupos quinquenales, entre los 15 y los 50 años.

En la evolución de las tasas de fecundidad específicas por edad, en grupos quinquenales, en España desde 1975 hasta 2005, se observan claramente dos hechos: el marcado descenso de la fecundidad y su desplazamiento hacia las edades más avanzadas. Efectivamente, en 2005 el grupo de edad con la mayor tasa de fecundidad es el de 30-34 años, seguido por el de 25-29 años y el de 3539 años. También puede observarse un discreto incremento en los últimos años en los grupos de 30-34 y 35-39 años.

Esta situación contrasta con la de 1975, cuando el grupo de 25-29 años presentaba la máxima fecundidad, seguido del de 20-24 años y el de 30-34 años. Esta distribución es radicalmente diferente a la de los países en desarrollo, como ocurre en África, en los que la máxima fecundidad se produce, por lo general, entre los 20 y los 24 años, y disminuye a partir de ese grupo de edad.

Un indicador muy útil para resumir la situación de fecundidad es el denominado índice sintético de fecundidad (ISF). Para su cálculo, se parte de una cohorte ficticia, generalmente de 1.000 mujeres, que inicia su vida reproductiva. A ésta se le aplican las tasas específicas de fecundidad que, en las diferentes edades de ese período, existen en un momento determinado; el resultado es el número promedio de hijos que nacerían de cada una de ellas al final de su vida fértil si, y sólo si, efectivamente fueran ésas las tasas de fecundidad a las que se fueran sometiendo durante esos 35 años, asumiendo además que ninguna de ellas muriera a lo largo de ese tiempo.

En consecuencia, al aplicar estas tasas de período, lo que condiciona el valor del ISF es realmente el número de niños que, en promedio, están teniendo actualmente las mujeres fértiles; se asume que una cohorte determinada tendrá, a lo largo de sus 35 años de vida fecunda, la misma fecundidad que, en 1 año, existe en 35 cohortes diferentes.

En francés, este índice se denomina «indicador coyuntural de fecundidad», término muy acertado, pues hace hincapié en su carácter transversal. La fecundidad que acabará teniendo cada generación, y que se mide por la denominada «descendencia final», utilizando tasas de fecundidad de cohorte, sólo podrá conocerse una vez finalice su vida fértil. Sin considerar, de otro lado, que los datos que son necesarios para calcular la fecundidad de cohorte no siempre resultan fácilmente accesibles, es evidente que se necesitan otros indicadores para planificar políticas de población con la suficiente antelación. El ISF, muy útil para estudiar la fecundidad reciente, se ha convertido por ello, y siempre que sea adecuadamente interpretado, en una herramienta fundamental para decidir las intervenciones demográficas.

Para asegurar la renovación de individuos en una comunidad el índice sintético debe ser mayor de 2, pues es necesario considerar el efecto de la mortalidad. El valor que garantiza esta sustitución es 2,1; España se sitúa por debajo de este nivel desde 1981.

En el año 1998 este indicador alcanzó los valores mínimos (1,16), y desde entonces hemos asistido a una discreta recuperación hasta alcanzar 1,37 en 2006. En el análisis por comunidades autónomas, en ese último año sólo Ceuta y Melilla se sitúan por encima del nivel de reemplazo, con índices sintéticos de 2,59 y 2,67, respectivamente. Los valores más bajos corresponden a Asturias (0,98) y Galicia (1,03).

Una variación de este índice (la tasa bruta de reproducción del momento) expresa el número promedio de hijas por mujer. Para su cálculo, sólo hay que multiplicar el índice sintético por la proporción de niñas en el total de nacimientos.

Como nacen aproximadamente 100 niñas por cada 105 niños, esa proporción (100/205) está en torno al 0,488. Lógicamente, el reemplazo poblacional se alcanzaría si cada mujer al acabar su vida fértil fuera sustituida por otra, por lo que la tasa bruta de reproducción debería ser ligeramente superior a 1, pues de nuevo es necesario contar con el efecto de la mortalidad. Justamente con ese objetivo se calcula la tasa neta de reproducción del momento, que expresa el número medio de hijas que nacerían por mujer si éstas se sometieran a lo largo de su vida a las tasas específicas por edad de fecundidad y de mortalidad de un año determinado. Por lo tanto, una tasa neta de reproducción exactamente de 1 indica que cada generación de mujeres está teniendo exactamente las hijas suficientes para que las reemplacen en la población.

Mortalidad

La mortalidad, esto es, el conjunto de fallecidos en una población durante un período de tiempo concreto (habitualmente un año), es el segundo de los determinantes de la dinámica demográfica que describiremos en este capítulo, en el que también nos ocuparemos de los indicadores que permiten analizar la mortalidad desde un punto de vista estrictamente sanitario. Como ocurría con la natalidad, para cuantificar este fenómeno demográfico y realizar comparaciones entre poblaciones distintas, es necesario relativizar las defunciones en cada población según el número de sus efectivos, calculando la tasa de mortalidad:

$$TM = \frac{D}{PT} × 1.000$$

donde TM es “Tasa de mortalidad”, D es “Defunciones durante 1 año”, y PT es “Población total a 1 de julio”.

La fuente de datos, del mismo modo que para la natalidad, es el Registro Civil, donde se inscriben los fallecimientos, para cada uno de los cuales se elabora un Boletín Estadístico en el que figuran los datos personales y las causas de la defunción. Además de actualizar el padrón continuo de habitantes, esta información, remitida al Instituto Nacional de Estadística (INE) por medio de las agencias estadísticas de las comunidades autónomas, permite elaborar los Movimientos naturales de la población, en los que anualmente el INE publica datos agregados sobre las estadísticas vitales (nacimientos, defunciones, muertes fetales, matrimonios y divorcios) y, específicamente en la mortalidad, sobre su distribución geográfica, por edad a la muerte y por causas de acuerdo con la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

La consideración en el denominador de la población total, generalmente a 1 de julio como estimación de la población promedio sometida a riesgo, permite definir esta tasa como una tasa cruda, global o bruta, que expresa la velocidad a la que los integrantes de una población dejan de formar parte de ella por causas naturales o no migratorias.

Como ocurría en la fecundidad a propósito de la capacidad de traer hijos al mundo, no todos los integrantes de la población tienen la misma probabilidad de morir. De esta forma, en el valor de la tasa cruda de mortalidad influye la estructura por edad de la población considerada; a medida que una población envejece, en el denominador se acumulan personas ancianas, con una mayor probabilidad de muerte, lo que condiciona una elevación de la tasa de mortalidad.

Esto explica la inversión de la curva descendente de la tasa de mortalidad en España a lo largo del siglo XX, que se inició en la segunda mitad de la década de los ochenta. Entre 1979 y 1984, la tasa de mortalidad bruta tuvo valores inferiores al 8‰, en tanto que en 1999 ya había ascendido nuevamente hasta el 9,29‰, para mantenerse desde entonces con una ligera tendencia a la baja, alcanzando en el año 2006 un valor de 8,42‰.

Evidentemente, nuestras condiciones sanitarias no empeoraron en esos años; al contrario, las probabilidades de fallecimiento a lo largo de la vida se han reducido, y han aumentado para todos los españoles los años que pueden vivir en promedio desde su nacimiento. El número de ancianos aumenta, y no sólo en términos absolutos, sino también en términos relativos, pues ya hemos descrito cómo paralelamente se han reducido los nacimientos y, por lo tanto, el número de jóvenes. En definitiva, la tasa de mortalidad aumenta porque en su denominador hay cada vez más candidatos al deceso.

Lógicamente ello limita su valor como indicador sanitario. Las diferencias entre países, o entre comunidades de un mismo país, no podrán atribuirse sólo a que las condiciones sanitarias y los riesgos intrínsecos de mortalidad asociados sean distintos, pues pueden ser igualmente debidas a diferencias en las estructuras por edad. Por ejemplo, el nivel de salud de España, un modelo de población envejecida, es muy superior al de Egipto y Guatemala, poblaciones jóvenes, con tasas de mortalidad sin embargo inferiores a las de nuestro país. En estas poblaciones en vías de desarrollo ocurre lo contrario que en nuestro país; a pesar de que los riesgos de fallecimiento sean superiores a los nuestros en todos los grupos de edad y la esperanza de vida sea muy inferior, sus defunciones quedan diluidas en un conjunto de población predominantemente joven, un período de la vida en el que la mortalidad es por definición un fenómeno menos intenso.

Pese a todo ello, debemos insistir en que la tasa cruda de mortalidad sigue resultando un indicador muy valioso desde el punto de vista demográfico. Desde el punto de vista sanitario, tratar de medir el nivel de un país según la fuerza con la que se producen las defunciones constituye, cuanto menos, un enfoque simple y negativista de las complejas relaciones entre salud y enfermedad descritas en el primer capítulo de este libro.

Mortalidad por edades

Una forma de evitar el efecto de confusión que la estructura por edad de las poblaciones tiene en la comparación de las tasas crudas de mortalidad consiste en calcular tasas de mortalidad específicas por edad. En este caso:

$$TMe = \frac{FE}{PE} × 1.000$$

donde TMe es “Tasa de mortalidad específica por edad”, FE es “Fallecidos de una edad determinada durante 1 año”, y PE es “Población de esa edad a 1 de julio”.

Habitualmente estas tasas se calculan para, al menos, grupos quinquenales de edad, desde los 0-5 años hasta los 85 años o más, o para cada generación, utilizando como denominadores en cada caso los efectivos medios estimados en el año en cada grupo de edad, o en cada edad; en consecuencia, lo usual es emplear también la población a 1 de julio.

Para este cálculo, es preciso disponer de la clasificación por edad de los fallecimientos, accesible en las publicaciones de la serie del Movimiento natural de la población del Instituto Nacional de Estadística o en publicaciones específicas de las agencias estadísticas de las comunidades autónomas para niveles geográficos inferiores al provincial.

De este modo es posible conocer la intensidad con la que aparece la muerte en cada edad o intervalo de edad, y pueden confrontarse una a una las tasas específicas de poblaciones con estructura distinta, pues ésta no influye en los valores de aquéllas. Así se obtiene una panorámica general de las diferencias en riesgos de muerte asociados a las condiciones sanitarias de cada área estudiada simplemente agregando las conclusiones de la comparación de las tasas en cada edad o grupo de edad.

Una tasa específica singular y de gran valor sanitario es la tasa de mortalidad infantil, que mide específicamente la fuerza con la que actúa la muerte en el primer año de vida. La población media de este colectivo, o población menor de 1 año a 1 de julio, es sustituida en el denominador de la tasa por el número de nacidos vivos del año estudiado:

$$TMi = \frac{DM}{TN} × 1.000$$

donde TMi es “Tasa de mortalidad infantil”, DM es “Defunciones de menores de 1 año durante 1 año”, TN es “Total de nacidos vivos del año”.

Esta sustitución podría hacernos creer que la tasa de mortalidad infantil pierde el carácter de tasa específica, ya que no consideramos en el denominador la población que podría dar lugar al evento de interés (la mortalidad infantil), en este caso, los menores de 1 año.

De hecho, utilizar los nacidos vivos del año supone asumir que todos ellos estarán todo ese año sometidos a riesgo, lo que no es cierto, pues podrían morir en el año siguiente también sin haber llegado a su primer aniversario. Por ejemplo, un niño que nazca el 31 de diciembre sólo estará 1 día en riesgo ese año, y los 364 días restantes estará en riesgo durante el año siguiente; ciertamente, en el numerador de esta tasa en cualquier año se incluyen niños de la generación del año anterior. Sin embargo, si la natalidad es más o menos constante, es posible imaginar que cada niño que nazca el 31 de diciembre de un año, que contribuye con 1 día a la población en riesgo de mortalidad infantil, sustituirá a otro nacido en la misma fecha del año anterior, que contribuye con 364 días; en conjunto, la contribución es de 1 año, y por ello resulta posible utilizar la cifra de nacidos sin que se pierda su carácter de tasa específica de la edad infantil. De este modo, las comparaciones entre países o áreas dentro de un país son inmediatas.

Conviene precisar, no obstante, que existen procedimientos sencillos de corrección para aquellas situaciones en las que la natalidad varíe sobremanera de un año a otro. También es necesario puntualizar que la tasa de mortalidad infantil, cuando se calcula para áreas geográficas pequeñas, con un número reducido de nacimientos en el denominador, puede ser un indicador inestable, en cuyo caso es recomendable realizar su determinación para períodos superiores a un único año.

Ajuste de tasas

Si bien las tasas de mortalidad específicas por edad o grupos de edad permiten comparar zonas o países con pirámides de edad distintas, es interesante disponer de un indicador único que sintetice toda la información disponible sobre la mortalidad, independientemente de las diferencias entre las estructuras por edad. Para obtenerlo, es necesario recurrir al ajuste de tasas.

Existen dos procedimientos de ajuste:

1. Método directo o de la población tipo.
2. Método indirecto o de la mortalidad tipo.

Ajuste de tasas por el método directo

Ya hemos comentado que la tasa cruda de mortalidad no sólo depende de las tasas específicas por edad; también depende de la distribución por edades de las poblaciones comparadas; de hecho, es una media ponderada de las tasas específicas, para cada una de las cuales el factor de ponderación es el peso de su grupo de edad, de forma que cada intervalo aportará más a la media ponderada, no sólo de acuerdo con el valor de su tasa específica, sino también según cuál sea su peso proporcional en el conjunto de la población.

El procedimiento directo de ajuste consiste en calcular unas tasas globales de mortalidad en cada una de las poblaciones comparadas utilizando sus propias tasas específicas por edad, pero todas ellas aplicadas a una misma población, que sirve como estándar (el término «estandarización» se emplea como sinónimo de «ajuste»). Estas tasas, que reciben el nombre de tasas ajustadas o estandarizadas, son directamente comparables y sus diferencias se pueden atribuir únicamente a las diferencias existentes en la mortalidad: al utilizar una población tipo, eliminamos la influencia de las estructuras por edad.

En la tabla 4-5 presentamos un ejemplo sencillo, limitado a dos únicas poblaciones (A y B), y manejando únicamente tres grupos de edad, por simplicidad; si bien para ajustar tasas es necesario utilizar intervalos de edad como mínimo de 10 años, y preferiblemente quinquenales, pues la mortalidad no oscila apenas en ese lapso. Obsérvese que sus tasas crudas de mortalidad son idénticas (7‰). Sin embargo, la primera población es sensiblemente más joven, lo que invalida cualquier comparación. Para proceder al ajuste de tasas, el primer paso es calcular las tasas específicas por edad, que ya aparecen en la tabla; adviértase que son mayores en todos los grupos de edad precisamente en la población más joven. El segundo paso consiste en elegir una población tipo, para lo que, en principio, cualquier población sirve. En el ejemplo se ha obtenido sumando las poblaciones de A y B, pero en general es recomendable utilizar las poblaciones estándar de la OMS.

El siguiente paso se describe en la tabla 4-6. Consiste en calcular las muertes esperadas, esto es, las personas que fallecerían en cada una de las dos poblaciones si ambas tuvieran la población tipo. Para ello, aplicamos las tasas de mortalidad en cada grupo de edad de cada una al correspondiente grupo de edad de la población tipo. Por ejemplo, entre los menores de 25 años de A la tasa es 2,40‰. Si en A vivieran 700.000 personas de esa edad, morirían 1.680, es decir, (2,40 × 700.000) / 1.000. En ese grupo de edad, en B, las defunciones serían 1.400, es decir, (2,00 × 700.000) / 1.000. Una vez realizada esta operación en ambas poblaciones y en todos los grupos de edad, sumamos y obtenemos el total de muertes esperadas.

El último paso es calcular las tasas ajustadas en cada una de las poblaciones:

Tasa ajustada A = (20.689 / 2.000.000) × 1.000 = 10,34‰ Tasa ajustada B = (11.000 / 2.000.000) × 1.000 = 5,50‰

En este punto conviene aclarar que las tasas crudas siguen siendo ambas 7‰; las tasas ajustadas son tasas ficticias y su única razón de ser es que permiten comparar poblaciones de estructura diferente. Esa comparación da lugar a la razón de tasas estandarizadas (RTE, o SRR, del inglés standardized rate ratio). En el ejemplo, la RTE (1,881) indica que la mortalidad en A fue el 88,1% mayor que en B o, alternativamente (5,50‰/10,34‰), que la mortalidad en B fue el 53,2% de la de A.

La conclusión es coherente con la información que proporcionaban las tasas específicas por edad, todas ellas mayores en A que en B; al ajustar, simplemente resumimos toda esa información en un único indicador y cuantificamos las diferencias mediante la RTE. Si utilizáramos otra población tipo, la RTE hubiera sido otra, pues su elección condiciona la magnitud del resultado, aunque no el sentido, por lo que siempre encontraríamos una sobremortalidad en A.

La edad, en definitiva, es un posible factor de confusión y el ajuste es un procedimiento para evitar su efecto. Por ello, el ajuste deberá realizarse del mismo modo en las medidas de morbilidad (incidencia y prevalencia), pues la enfermedad tiene frecuencias de presentación diferentes según la edad. También puede ser necesario ajustar por cualquier otra variable que tenga este efecto; por ejemplo, por estado civil, siempre que esa distribución difiera entre las poblaciones estudiadas y a un tiempo influya en la tasa cruda. Por el contrario, resulta evidente que es innecesario ajustar si las estructuras no difieren, y también que la estandarización nos haría perder información en aquellos casos en que las tasas específicas variaran de un modo sistemático con la edad.

Ajuste de tasas por el método indirecto

El método directo requiere conocer las tasas específicas en cada estrato. Si no se dispone de esa información para una de las poblaciones comparadas, una estrategia factible es utilizar precisamente esa población como tipo. Por definición, su tasa ajustada respecto a sí misma es su propia tasa cruda, por lo que sólo habría que ajustar las restantes. Obviamente, ello contraviene el principio que define la población tipo idónea, y es impracticable si desconocemos las tasas específicas de más de una de las poblaciones comparadas. La única estrategia posible entonces es utilizar el método indirecto.

En la tabla 4-7 presentamos un ejemplo simplificado por razones didácticas, por lo que deben mantenerse las reservas ya mencionadas al describir el método directo sobre la calidad del ajuste; para las dos zonas cuya mortalidad queremos comparar disponemos de información sobre su estructura por edad, así como el total de muertes observadas. Al no conocer la distribución por edades de las muertes, las tasas específicas son incalculables y, por lo tanto, no se puede ajustar por el método directo. El primer paso del ajuste indirecto consiste en seleccionar unas tasas tipo de mortalidad específicas por edad, que se usarán como estándar (de donde proviene el término «método de la mortalidad tipo»). Por lo general, se recurre a datos nacionales o autonómicos, ya que es importante que estas tasas sean estables.

El segundo paso es calcular las muertes esperadas para las poblaciones A y B, bajo las condiciones de mortalidad del estándar, igual que en el método directo. Estos casos esperados se refieren a lo que ocurriría si las dos zonas tuvieran las mismas tasas de mortalidad específicas por edad, pero entonces no tendría sentido calcular unas tasas globales para cada población; no serían comparables entre sí, pues las estructuras por edad siguen siendo diferentes. Lo que sí puede compararse en cada una de las dos zonas es el número de casos observados y el número de casos esperados, porque ambos se refieren a la misma población. Esta operación da lugar a la razón de mortalidad estandarizada (RME, o SMR, del inglés standardized mortality ratio), que con frecuencia se expresa en forma de porcentaje:

RME A = (180 / 146,28) × 100 = 123% RME B = (132 / 135,48) × 100 = 97%

En nuestro ejemplo, las RME indican que A tiene una mortalidad que es un 23% superior a la del estándar, mientras que B tiene una mortalidad que es el 97% de la del estándar.

Al igual que ocurría con el otro procedimiento de ajuste, los resultados dependen en parte del estándar, si bien en este caso la elección influye menos de lo que influye la población tipo en el método directo. Para elegir entre uno y otro método, debe tenerse en cuenta que la comparación con el directo está sometida a un error menor que con el indirecto, pero recordemos que si se carece de tasas específicas por edad, el ajuste indirecto puede ser la única solución. En sentido estricto, esto ocurre no sólo si desconocemos la clasificación por edades de la mortalidad; en general, el método indirecto es preferible si las tasas específicas se basan en un número pequeño de individuos y, por lo tanto, si están sometidas a una variación sustancial. La elección de una serie estándar más estable hace más precisa la comparación.

Mortalidad por causas y mortalidad prematura (años potenciales de vida perdidos)

Mortalidad por causas

La CIE, cuya décima revisión aún está siendo incorporada en muchos países, establece las normas para identificar la causa básica de la defunción, en la que se basan estas estadísticas de mortalidad y las comparaciones inter o intranacionales entre los diversos grupos de población. Una primera aproximación al análisis de la mortalidad consiste en calcular la proporción de defunciones por cada causa, o grupo de éstas, con respecto al total de fallecidos, lo que se denomina mortalidad proporcional por causa. Su valor es relativo, pues el peso específico de cada causa de muerte depende, lógicamente, del peso de las restantes. Una alternativa es calcular tasas de mortalidad específicas por causa, relacionando los fallecidos por cada causa a lo largo de un año con la población media de ese año.

El perfil de España coincide totalmente con el de los países de nuestro entorno, con preeminencia de la mortalidad cardiovascular, y dentro de ésta, de la enfermedad isquémica del corazón, seguida de la mortalidad cerebrovascular y del cáncer, patologías crónicas cuya prevalencia está directamente relacionada (entre otros factores) con el proceso de envejecimiento. También son importantes las muertes por patologías respiratorias y por causas externas, y dentro de éstas, los accidentes de tráfico. Finalmente, destaca el ascenso experimentado en la mortalidad infecciosa por efecto del síndrome de inmunodeficiencia adquirida.

Mortalidad prematura. Años potenciales de vida perdidos

El análisis de la mortalidad puede profundizarse si, además de contar muertos, contabilizamos también tiempos: por un lado, el tiempo vivido, medido por la edad al fallecer, y por otro lado, el tiempo perdido, o años que se dejan de vivir cuando se muere prematuramente. La tesis sostiene que la importancia de las causas de muerte podría variar si, además de su frecuencia, se examina a un tiempo en qué edades se producen; éstos son los indicadores basados en los años potenciales de vida perdidos (APVP), los cuales consideran que la trascendencia socioeconómica y sanitaria de una defunción es mayor si es prematura.

El concepto de muerte prematura es un concepto relativo, diferente para cada causa de muerte, que puede variar a lo largo del tiempo y puede diferir entre distintos países, pues las muertes sanitariamente evitables son las que están relacionadas con la actividad de los servicios sanitarios. El problema se complica cuando consideramos no sólo estas causas, sino todas las causas de muerte; para medir su impacto en APVP, la definición de muerte prematura debe ser homogénea.

La posibilidad de definir como prematura la muerte de cualquier persona antes de llegar al número de años que podría esperar vivir en promedio, la denominada esperanza de vida al nacimiento (e₀), no es útil; la e₀ varía con el tiempo en cada país y varía en cada momento entre distintos países.

Es por este motivo que se han convenido unos límites para medir los APVP; en el límite inferior sólo se consideran prematuras las muertes por encima de 1 año de vida, en la idea de que una alta proporción de la mortalidad infantil se debe a anomalías congénitas, y en el límite superior dejan de considerarse prematuras las defunciones por encima de los 65 o los 70 años de vida. En la tabla 4-9 ilustramos el procedimiento de cálculo, utilizando datos de España en 2005.

Con frecuencia el cálculo agrupa las defunciones en intervalos de edad; en nuestro ejemplo, consideramos las muertes por enfermedad cardiovascular y por tumores entre 1 y 4 años, y luego en grupos quinquenales, hasta los 70 años. Asumimos que todas las muertes en cada intervalo se producen a mitad de éste, en la marca de clase (ej. entre 1 y 4 años a los 3 años, y en el grupo entre los 60 y los 65 años a los 62,5 años).

Advertimos que el análisis es más preciso considerando la edad exacta de cada fallecimiento, pero dado que la mortalidad se distribuye de forma bastante homogénea en las cinco generaciones de cada grupo quinquenal de edad, no existen grandes diferencias siguiendo nuestro ejemplo simplificado.

La diferencia entre la marca de clase y el límite superior elegido (en nuestro caso, 70 años) nos da el número de años potenciales de vida que ha perdido cada individuo fallecido en cada intervalo de edad: 67 años en el primer grupo y 2,5 años en el grupo de 65 a 69 años.

A continuación, simplemente hay que multiplicar las defunciones por los APVP por cada fallecido, que acabamos de determinar, en cada intervalo de edad; por ejemplo, por las 57 defunciones por tumores entre 1 y 4 años obtendríamos en total 3.819 (57 × 67) APVP, en tanto que por los 2.795 fallecidos entre los 55 y los 59 años por patologías cardiovasculares obtendríamos un total de 34.937,5 (2.795 × 12,5) APVP.

Finalmente, podrán calcularse tasas de APVP dividiendo, para cada causa estudiada, la suma de sus APVP entre la población de la que provienen esos fallecimientos, que es la que tiene entre 1 y 70 años. En España, para el año 2005, esta cifra se elevó a 38.244.813 personas; para las enfermedades cardiovasculares, la tasa es de 532,7 × 10^–5, mientras que para los tumores es casi del doble (1.170,9 × 10^–5).

Si el análisis se hubiera limitado a contar defunciones, la mortalidad cardiovascular se hubiera considerado como la más importante. En efecto, la tasa específica por esta causa fue en ese año de 292,42 × 10^–5, considerando las 126.907 defunciones por esta causa de 2005. Adviértase que la cifra de defunciones es muy superior a la empleada en el cálculo de los APVP (17.844), pues la mayoría se produce por encima de los 70 años. Del mismo modo, en el denominador de la tasa se considera la población total, y no únicamente los habitantes entre 1 y 70 años.

El número de defunciones por tumores (100.206) y la tasa específica por esta causa fueron menores (230,9 × 10^–5) a los debidos por enfermedad cardiovascular; sin embargo, un número proporcionalmente mayor de defunciones se produjo entre el primer año y los 70 años de vida (37.018), y en edades más precoces que las muertes por enfermedad cardiovascular, lo que les confiere más peso en este cálculo.

El análisis de APVP es, en esencia, una cualificación de las defunciones, que son tanto más valoradas cuanto más precoz es la edad a la que se producen. Además de su interés descriptivo, su aplicación es inmediata en planificación, pues contribuye en gran medida a definir las prioridades y los programas de prevención. Del mismo modo, estos indicadores son básicos para establecer las prioridades en investigación y resultan muy útiles para informar a la población sobre la trascendencia de las distintas causas de muerte.

El cálculo de tasas de APVP puede desagregarse por sexo, por áreas geográficas o por cualquier otro factor, y pueden llevarse a cabo comparaciones nacionales e internacionales por cada causa de muerte, agregando grupos de éstas relacionadas etiológicamente o simplemente considerando las tasas de APVP por todas las causas en conjunto. En este punto hemos de insistir de nuevo en que la comparación directa sólo será posible si no existen diferencias en las estructuras por edad. En caso contrario, habrá que proceder, como se describió en el método de ajuste directo, a calcular tasas estandarizadas de APVP, utilizando una población tipo.

Tablas de mortalidad, esperanza de vida y esperanza de vida sin incapacidad

La esperanza (o expectativa) de vida es el mejor indicador del tiempo medio de supervivencia de los integrantes de una población, y se utiliza ampliamente para comparar las condiciones de mortalidad entre diferentes países, en especial cuando se calcula al nacimiento (e₀). Sin embargo, este valor, que figura en la tabla 4-10 para diferentes años del siglo XX y el inicio del siglo XXI en España, no siempre se comprende de manera adecuada.

Por ejemplo, ¿qué significa que la esperanza de vida al nacimiento en mujeres en España fuera de 83,48 años en 2005? ¿A qué población se aplica? ¿Es posible asumir que una niña nacida en 2005 en España puede esperar vivir, como promedio, 83,48 años? La respuesta a esta última pregunta es «no», porque es muy probable que viva incluso más, pues a medida que un niño cumple años, las condiciones de mortalidad cambian, y aunque teóricamente pueden empeorar por guerras u otras circunstancias, lo más probable es que el progreso (incluidos los avances médicos) reduzca sus probabilidades de muerte.

La clave estriba en que la esperanza de vida al nacimiento calculada en 2005 no es aplicable a ninguna población real, ni siquiera a la formada por los nacidos en ese año. Al igual que ocurre con el ISF, la esperanza de vida se aplica a una cohorte ficticia de individuos cuyas vidas imaginarias se someten a las tasas (en este caso, de mortalidad) que a cada edad existen en 2005. Estas tasas, convertidas en probabilidades de morir, se emplean para construir una tabla de mortalidad, también denominada tabla de vida o tabla actuarial, que sirve para calcular la esperanza de vida no sólo al nacimiento, sino también a cualquier otra edad. A los 80 años (e 80), por ejemplo, una mujer canaria nacida en 2005 tendría 10,2 años de expectativa de vida adicionales, en promedio (tabla 4-11); esto no es sorprendente, puesto que una mujer a esa edad ha sobrevivido a la muerte en edades más jóvenes, por lo que demuestra estar capacitada para vivir más que el promedio de su generación.

De un modo más general, la esperanza de vida a una edad determinada nos dice el número de años que, a esa edad, y en promedio, se espera que vivan hasta su fallecimiento los efectivos de la población que llegaran a esa edad, asumiendo que se sometieran a las tasas de mortalidad específicas por edad del momento. Como ocurría con la fecundidad, los años en promedio vividos por cada generación sólo podrían calcularse mediante tasas de mortalidad de cohorte, una vez ésta haya desaparecido en su totalidad.

Con el ejemplo de la tabla 4-11, referida a mujeres residentes en Canarias en 2005, comentaremos cómo construir una tabla de mortalidad. La cohorte ficticia está formada por 100.000 personas y se consideran las tasas específicas por edad de 2005: la tasa de mortalidad infantil para el primer año de vida y para el resto en grupos quinquenales, salvo el último, que incluye a todas las mayores de 85 años. De este modo se genera una tabla abreviada; si se empleara la mortalidad en 2005 de cada generación, se obtendría una tabla completa, pero el resultado apenas difiere.

De estas tasas específicas de mortalidad se derivan las probabilidades de muerte que, en cada grupo de edad, tiene cada integrante de la cohorte ficticia antes de alcanzar la edad siguiente, esto es, entre x y x + n (columna _nq_x). Quienes fallezcan lo harán en diferentes momentos a lo largo de ese intervalo; a partir de los 5 años de vida es posible asumir que lo harán homogéneamente; así, por ejemplo, entre los 5 y los 10 años es aceptable pensar que en promedio todas mueren a los 7,5 años. Ésa es la fracción de años vividos por las fallecidas en la mayor parte de los intervalos (columna a_x), es decir, 2,5 años. Antes de esa edad las defunciones se concentran en la primera parte de los intervalos: entre las menores de 1 año, más cerca del nacimiento, y entre los 1 y 4 años en promedio por debajo de los 3 años, en nuestro ejemplo a los 2,68 años. De otro lado, después de los 85 años se ha estimado que cada fallecida muere a los 92,7 años. No explicaremos cómo proceder a estas estimaciones, ni cómo derivar probabilidades de muerte ( _nq_x) a partir de las tasas específicas de mortalidad por edad, o cómo suavizarlas y controlar los posibles errores de estas últimas, pero señalaremos que los procedimientos están bien sistematizados.

El resto es automático. Se aplican las probabilidades de muerte ( _nq_x) a las integrantes de la cohorte, 100.000 en su inicio (columna l_x), y se calculan los fallecimientos en la tabla (columna _nd_x): por ejemplo, 389 entre 0 y 1 año. Éstos, restados de los 100.000, nos dan el número de las que llegan al primer aniversario, o 99.611 supervivientes (columna l_x), y así sucesivamente, hasta llegar a una edad en la que definimos que la probabilidad de muerte es del 100%. En nuestro modelo elegimos 85 años, aunque también suele establecerse como límite 100 años; por lo tanto, las 52.483 supervivientes a esa edad mueren todas ( _nd_x = 52.483) en promedio 7,7 años más tarde (a_x = 7,7).

La columna _nL_x es el tiempo vivido por la cohorte ficticia dentro de cada intervalo x, x + n: por ejemplo, entre 1 y 4 años, las 99.554 supervivientes que llegan a los 5 años vivirán, cada una, 4 años enteros (99.554 × 4 = 398.216 años), mientras que las 57 que fallecen antes de esa edad vivirán, cada una, la fracción del último año vivido, en este caso, 1,68 (57 × 1,68 = 95,76 años). De este modo, en total en ese intervalo, redondeando, _nL_x suma 398.312 años vividos.

La columna T_x es simplemente el resultado de ir acumulando los valores de _nL_x desde el final de la tabla hacia arriba, por lo que resulta la suma de años vividos desde cada edad x hasta el final de la tabla. La columna e_x es el resultado de dividir ese total T_x de años entre los supervivientes l_x a cada edad (por definición, la esperanza de vida) al nacimiento (83,4 años) o en cualquier otro momento del ciclo vital.

En el indicador de las esperanzas de vida al nacimiento proyectadas por las Naciones Unidas para el período 2005-2010 en diversas zonas y países del mundo, España ocupa uno de los primeros lugares, especialmente en el caso de las mujeres.

Para finalizar, comentaremos brevemente el fundamento de la esperanza de vida sin incapacidad (EVSI), en parte porque excede el marco de la demografía, al considerar no sólo el efecto de la mortalidad, o tiempo perdido por la muerte prematura, sino también el tiempo vivido en incapacidad; se trata, en definitiva, de considerar la expectativa en cantidad de años y en calidad de vida. El análisis supone introducir medidas de los años de vida ajustados por discapacidad (en inglés, Quality Adjusted Life Years [QALY]), la mayoría basados en la metodología de las tablas de mortalidad.

Una de las primeras aproximaciones, propuesta por Sullivan a principios de los setenta, deriva de considerar que una cierta cantidad de los supervivientes a cada edad (columna l_x) tiene minusvalías, por lo que habría que restar los años vividos por esa proporción de personas al tiempo vivido dentro del intervalo (columna _nL_x) para obtener una serie acumulada de años sin incapacidad; desde el punto de vista metodológico, tiene el defecto de que considera la prevalencia de incapacidades y, por lo tanto, no cuantifica la probabilidad de pasar de salud a incapacidad, a diferencia de lo que sí ocurre con la mortalidad.

Sobre esa idea, las tablas de mortalidad de doble decremento, iniciadas por Katz, utilizan unas probabilidades de muerte (columna _nq_x) en las que se estiman no sólo los riesgos de fallecimiento, sino también los de institucionalización, que a los efectos de estos indicadores equivalen igualmente a muerte, asumiendo que las personas ingresadas en instituciones viven en incapacidad. Obviando la inexactitud de presuponer que muerte e incapacidad son independientes, el inconveniente de esta segunda aproximación deriva del hecho de que considera que todas las incapacidades son permanentes.

Las tablas de mortalidad de incremento-decremento eliminan ese inconveniente y consideran no sólo las probabilidades de pasar de un estado de independencia a un estado de dependencia, sino igualmente las probabilidades en sentido contrario, y desde ambas situaciones hacia la muerte.

Junto a estos problemas de análisis conjunto de la mortalidad y morbilidad, otro aspecto complejo dentro de los indicadores de EVSI es, justamente, cómo medir ese estado; la mayor parte trata de cuantificar tanto la capacidad de satisfacer de forma independiente las necesidades físicas como la capacidad de moverse de forma eficaz y relacionarse con el medio. En el primer caso se utilizan escalas para valorar actividades de la vida diaria y en el segundo para valorar actividades instrumentales de la vida diaria; estas últimas son las más controvertidas y resultan de difícil validación, especialmente en aspectos que tienen que ver con la salud mental y social.

En definitiva, el objetivo es cuantificar la incapacidad, ponderándola según su gravedad, para restar de la esperanza de vida los años vividos en incapacidad y obtener una expectativa de vida ajustada por discapacidad. Entre los indicadores EVSI, el Disability Adjusted Life Expectancy (DALE) de la OMS es uno de los más difundidos.

Por último, no podemos dejar de mencionar el proyecto Global Burden of Disease, auspiciado por la OMS en colaboración con el Center for Population and Development Studies de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Harvard, entre otras instituciones, que trabaja en un indicador (DALY, Disability Adjusted Life Years) muy elaborado, tanto en términos de años de vida perdidos como en términos de años vividos en discapacidad según su gravedad y duración, por distintas patologías o condiciones y calculado para varias regiones del mundo. Las sucesivas actualizaciones de dichos proyectos pueden consultarse en internet.

En este caso se define como muerte prematura la que ocurre antes de la edad a la que hubiera esperado vivir el fallecido si perteneciera a una población estándar modelo con una expectativa de vida igual a la del país con la mayor esperanza de vida, Japón. Esta estrategia se completa con interesantes innovaciones metodológicas en la valoración de la gravedad de las incapacidades y del análisis coste-efectividad de diferentes estrategias de intervención frente a estos problemas de salud.