INTRODUCCIÓN

La salud sexual y reproductiva es un estado de bienestar físico, emocional, mental y social relacionado con la sexualidad (atención materna y neonatal, planificación familiar, atención del parto, entre otros ^1). Es reconocida internacionalmente como un derecho fundamental del ser humano que permite a todas las personas el acceso a la información, los servicios y los medios para tomar decisiones informadas sobre su salud sexual y reproductiva, incluida la planificación familiar; libres de coerción, discriminación y violencia ^2). Sin embargo, es conocida la inequidad que tienen las mujeres para el ejercicio de este derecho, debido a las costumbres o normas culturales, factores ideológicos y políticos, deficiente infraestructura de salud, así como presencia de leyes discriminatorias o aplicación ineficiente de aquellas diseñadas para su protección. Esta situación es peor cuando la mujer está en pobreza extrema, es oprimida o tiene pocos derechos civiles ^3).

Diferentes estudios internacionales han evidenciado este problema. Hall y col^{. (4} mostraron las desigualdades existentes en el uso de los servicios de salud reproductiva entre las mujeres estadounidenses, particularmente entre las más jóvenes y las mujeres socialmente desfavorecidas. Gutiérrez y col. ⁵ evidenciaron la inequidad de la distribución del parto domiciliario, la tasa de fecundidad específica en mujeres de 15 a 49 años y la razón de mortalidad materna, que afectaban a las poblaciones más pobres. Alammeh y col. ⁶ y Ogundele y col^.(7 también observaron desigualdades en el uso de los servicios de atención de salud reproductiva en detrimento de la población del África Subsahariana más pobre. Un estudio en Nigeria ⁸ encontró que las adolescentes sin educación y aquellas que pertenecían a grupos sociales más bajos usaban menos anticonceptivos en comparación con sus contrapartes con mayor riqueza y estatus social.

Aunque en el 2021 el 78,1% de las mujeres peruanas unidas en edad fértil tuvieron acceso a los métodos anticonceptivos, solo 57,0% usaron métodos modernos y no varió significativamente en el 2022. Esta situación afecta principalmente a las mujeres de la sierra rural, con instrucción primaria o menos y a las que pertenecen al quintil inferior ^9). Esta población también tiene menor acceso al cuidado prenatal y al parto institucional, que evidenciarían las brechas en el acceso a la salud sexual y reproductiva, aunque en un reciente estudio no se halló desigualdad sustancial en el uso de anticonceptivos modernos ^10).

La escasa evidencia de la desigualdad existente en el acceso de las mujeres a la salud sexual y reproductiva ha motivado el desarrollo del presente estudio con el objetivo de determinar la influencia de la pobreza en la desigualdad socio geográfica del acceso a la salud sexual y reproductiva de las mujeres peruanas.

MÉTODOS

Se realizó un estudio observacional, analítico, ecológico, basado en el análisis secundario de los datos agregados correspondientes a Lima Metropolitana, Provincia Constitucional del Callao y 24 departamentos del Perú comunicados para el año 2021 por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú.

La variable dependiente fue la salud sexual y reproductiva de la mujer medida a través de los indicadores de desigualdad de género referidos a salud reproductiva calculados por el INEI ¹¹ y que forman parte de los indicadores de resultados de los programas presupuestales. Estos incluyen: adolescentes entre 15 y 19 años madres o embarazadas, mujeres unidas de 15 a 49 años que usan métodos anticonceptivos (total y modernos), gestantes que recibieron atención prenatal de personal de salud calificado y partos con asistencia de personal de salud calificado ^9). Para un mejor entendimiento y uniformidad del análisis, los indicadores positivos se convirtieron en indicadores negativos. Asimismo, los tamaños poblacionales por departamento para el año 2021 fueron obtenidos del Repositorio Único de Información Nacional en Salud ^12).

La variable independiente fue pobreza, medida a través de dos métodos: pobreza no monetaria (necesidades básicas insatisfechas) ¹³ y pobreza monetaria ^14). El primer método agrupa variables que caracterizan los hogares de acuerdo con las necesidades básicas estructurales como hogares en viviendas con características físicas inadecuadas, con hacinamiento y/o sin desagüe, así como hogares con niños que no asisten a la escuela y/o con alta dependencia económica; brindan información específica de la situación de pobreza según las características sociales ^15). El segundo método usa el gasto para evaluar el bienestar a través de las compras, el autoconsumo, el autosuministro, los pagos en especies, las transferencias de otros hogares y las donaciones públicas ^16).

Los datos fueron ingresados a una base creada en el programa MS Excel® para su procesamiento y análisis empleando el software libre R Commander.

El análisis bivariado incluyó las pruebas estadísticas rho de Pearson y regresión lineal. Mediante regresión lineal simple se identificaron los indicadores de las variables dependientes que eran explicados significativamente (p0,05; Durbin-Watson) por la pobreza observada en los gobiernos subnacionales.

La desigualdad sociogeográfica se determinó cuando el indicador evaluado era explicado por la pobreza mediante la brecha y el gradiente de desigualdad; la brecha absoluta y relativa a través de los índices de Kuznets; los gradientes de desigualdad absoluto y relativo mediante el índice de desigualdad de la pendiente y el índice de concentración de la desigualdad, respectivamente. Estos se calcularon siguiendo la metodología propuesta por la Organización Panamericana de la Salud ^17,18).

El estudio no requirió de autorización de Comité de Ética, debido a que se realizó con los datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú y a disposición del público en general. No se utilizó inteligencia artificial en el diseño, desarrollo, análisis o redacción de los resultados de la investigación.

RESULTADOS

La pobreza monetaria solo correlacionó significativamente con la proporción de mujeres que usaban métodos anticonceptivos modernos (r=0,448; p=0,022); mientras que la pobreza no monetaria se relacionó con la proporción de adolescentes madres o embarazadas (r=0,641; p=0,000), la proporción de gestantes sin atención prenatal por personal de salud calificado (r=0,771; p=0,000) así como con la proporción de partos sin asistencia de personal de salud calificado (r=0,783; p=0,000). En el análisis de regresión lineal simple, la pobreza monetaria se configuró como variable que explicaba el 20,1% de la varianza en la proporción de mujeres que utilizaban métodos anticonceptivos modernos [(F=6,021; p=0,022); (D-W=2,137; p=0,890)]. Asimismo, la pobreza no monetaria explicó el 59,5% de la varianza en la proporción de gestantes sin atención prenatal por personal de salud calificado [(F=35,250; p=0,000); (D-W=1,706; p=0,425) y el 61,4% de la proporción de mujeres cuyos partos no tuvieron asistencia de personal de salud calificado [(F=38,150; p=0,000); (D-W=1,971; p=0,908). Esta variable también explicó el 41,1% de la proporción de adolescentes madres o embarazadas; sin embargo, los datos presentaron autocorrelación [(F=16,770; p=0,000); (D-W=1,238; p=0,039) (tabla 1).

Tabla 1 Análisis bivariado de los indicadores de brecha de género según tipo de pobreza. 

rho= R de Pearson, p=significância, R2= coeficiente de determinación, F=ANOVA, D-W=Durbin-Watson (autocorrelación)

En la figura 1a se observa que, a mayor proporción de pobreza monetaria existe mayor proporción de mujeres que no usan métodos anticonceptivos modernos. Esta proporción es mayor en el quintil más pobre (47,9%) -en términos monetarios- en comparación con el quintil más rico (41,0%). La brecha de desigualdad absoluta fue 6,9% mientras que la brecha relativa fue 1,2 (Figura 1b). La curva de concentración basada en la proporción de mujeres que no usan métodos anticonceptivos modernos presenta diagonalización (índice de concentración de la desigualdad [ICD]=0,034), con un ligero exceso de prevalencia equivalente a 7,875 a lo largo del gradiente determinado por la pobreza monetaria (figuras 1c y 1d).

Figura 1.  Análisis de desigualdad de acceso a métodos anticonceptivos modernos según pobreza monetaria.  

La figura 2a evidencia la correlación entre la proporción de gestantes sin atención prenatal por personal de salud calificado y la pobreza monetaria. Este indicador sanitario negativo es mayor en el quintil con mayor pobreza no monetaria (5,9%) en comparación con el quintil menos pobre (0,7%) (figura 2b). La brecha de desigualdad absoluta fue 5,3% mientras que la brecha relativa fue 8,9. La curva de concentración basada en la proporción de gestantes sin atención prenatal por personal de salud calificado se ubica por encima de la diagonal (ICD=0,526), con un exceso de prevalencia equivalente a 5,270 a lo largo del gradiente determinado por la pobreza no monetaria (figuras 2c y 2d).

Figura 2 Análisis de desigualdad de acceso a atención prenatal por personal de salud calificado según pobreza no monetaria 

Igualmente, la figura 3a evidencia la correlación directa entre la proporción de partos sin asistencia de personal de salud calificado y la pobreza no monetaria; así, este resultado sanitario negativo es mayor en el quintil con más pobreza no monetaria (12,5%) en comparación con el quintil con menos pobreza no monetaria (1,1%). La brecha de desigualdad absoluta fue 11,3% mientras que la brecha relativa fue 11,0 (figura 3b). La curva de concentración basada en la proporción de partos sin asistencia de personal de salud calificado se ubica por encima de la diagonal (ICD=0,453), con un exceso de prevalencia equivalente a 12,440 a lo largo del gradiente determinado por la pobreza no monetaria (figuras 3c y 3d).

Figura 3 Análisis de desigualdad de acceso a partos con asistencia de personal de salud calificado según pobreza no monetaria. 

DISCUSIÓN

Nuestro estudio reveló que, en términos generales, la pobreza estaría dejando de ser una de las variables que limita a las mujeres en el uso de métodos anticonceptivos modernos. La pobreza no monetaria no estuvo asociada y la pobreza monetaria, a pesar de ser una variable explicativa de la desigualdad sociogeográfica para el acceso a los métodos anticonceptivos modernos que afecta a las mujeres más pobres, tuvo baja magnitud. La limitación del acceso podría estar relacionada con la cadena de abastecimiento y provisión pública sumada al elevado número de usuarias de métodos anticonceptivos de corta duración ^19).

No ocurrió lo mismo cuando se analizó el acceso a la atención prenatal y el parto -en ambos casos por personal calificado- pues las mujeres con mayores niveles de pobreza no monetaria tuvieron menor acceso a estos dos tipos de atención, lo que evidencia la exclusión marginal existente. Estudios previos a la pandemia por COVID 19 ya habían encontrado las desigualdades existentes en el acceso a los controles prenatales, en cantidad y calidad ^20,21), así como a la atención del parto por personal calificado ²² que afectaron a poblaciones que soportan mayores tasas de pobreza. Sin embargo, los resultados del presente estudio evidenciarían que estas brechas habrían aumentado luego de la pandemia por COVID-19.

Los hallazgos sugieren que, para reducir la pendiente del gradiente, las intervenciones universales sean realizadas con intensidad y escala proporcionales al grado de desventaja social ^23-25). Es decir, las intervenciones destinadas a reducir las brechas de desigualdad en el acceso en el control prenatal y el parto y la atención por personal calificado deben ser universales, pero con énfasis en las mujeres con necesidades básicas insatisfechas, especialmente en aquellos departamentos con mayores tasas de pobreza no monetaria y en quienes son receptoras del mayor impacto de la pobreza.

En ese sentido, se requieren políticas públicas que mejoren la situación socioeconómica de los grupos históricamente afectados, medidas que garanticen la disponibilidad y accesibilidad de las mujeres en edad fértil a servicios de salud de alta calidad culturalmente apropiados, investigación para identificar los determinantes específicos que generan desigualdad en el acceso a la salud sexual y reproductiva, así como medidas intersectoriales que mejoren estos determinantes, entre otras.

Como limitaciones del presente estudio se debe tener en consideración que los datos agregados no permiten aseveraciones de carácter individual, las unidades de análisis utilizadas podrían distorsionar los resultados, por lo que se requiere de estudios con unidades de análisis de mayor desagregación. Asimismo, pueden existir otras variables que influyan en los resultados evaluados y que no han sido consideradas.