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1. Introducción
El Perú ha experimentado, en las últimas décadas, profundos cambios sociales y económicos que han influido en las características epidemiológicas, demográficas, nutricionales de la población, y en la mortalidad infantil (Huynen, Vollebregt, Martens, & Benavides, 2005; Tam, Huicho, Huayanay-Espinoza, & Restrepo-Méndez, 2016).
La tasa de mortalidad de los menores de cinco años (o tasa de mortalidad en la niñez) es considerada como un indicador demográfico que refleja el bienestar de la población de un país (Nyinawajambo, 2018; Yu et al., 2018), razón por la cual los Objetivos de Desarrollo sostenibles (ODS), para el 2030, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), tienen la meta de "poner fin a las muertes evitables de recién nacidos y de menores de cinco años, logrando que todos los países intenten reducir la mortalidad neonatal al menos hasta 12 por cada 1.000 nacidos vivos, y la mortalidad de menores de 5 años al menos hasta 25 por cada 1.000 nacidos vivos" (2018).
La tasa de mortalidad de menores de cinco años refleja la probabilidad de que un niño fallezca entre su nacimiento y los 5 años de edad, y se expresa en 1 por 1000. En el Perú, en el año 1992, 78 de cada 1000 niños fallecieron antes de los 5 años y, en el 2018, 19 de cada 1000, lo que evidencia una disminución de 76% (Anexo 1). Sin embargo, las desigualdades asociadas al área geográfica, la educación de la madre, el nivel socioeconómico y a otras características sociodemográficas aún se mantienen (Anexo 2). Asimismo, existe un alto porcentaje de fallecimientos que ocurre en los primeros meses después del nacimiento. Así, tanto en el periodo 2015-2018 (Figura 1) como en el año 2018, el 53% de la mortalidad de niños menores de cinco años corresponde a neonatos (Anexo 1).
Fuente: elaboración propia sobre la base de la Encuesta Demográfica y Salud Familiar (ENDES); 2015, 2016, 2017, y 2018
Figura 1 Distribución de fallecimientos de niños de menores de cinco años
Mosley y Chen (1984) elaboraron un esquema analítico para el estudio de la supervivencia infantil en los países en desarrollo. El enfoque incorpora variables socioeconómicas y biológicas para explicar la subsistencia infantil, y se basa en la premisa de que todos los determinantes socioeconómicos de la mortalidad infantil necesariamente operan a través de un conjunto común de mecanismos biológicos, o determinantes próximos, para ejercer un impacto en esta. Para los autores lo principal es identificar los determinantes próximos, o variables intermedias, que influyen directamente en este tipo de mortandad. Este modelo enfatiza las raíces sociales y médicas del problema siguiendo el enfoque estándar de la epidemiología, que comienza investigando un problema biológico en el huésped y, luego, busca sus determinantes sociales para desarrollar medidas de control racional.
Mosley y Chen (1984) agrupan en 5 categorías los determinantes intermedios (o próximos): i) factores de maternidad: edad de la madre, paridad, intervalo intergenésico; ii) contaminación ambiental: aire, comida, agua, suelo, y vector de insectos; iii) deficiencias nutricionales: calorías, proteínas, micronutrientes (vitaminas y minerales); iv) lesión: accidental, intencional; v)control de enfermedad personal: medidas de prevención personal, tratamiento médico (Figura 2).
Los determinantes socioeconómicos (variables independientes) actúan a través de los determinantes próximos para influir en el nivel de debilitamiento del crecimiento y mortalidad (Mosley & Chen, 1984). Estos fueron agrupados en tres grandes categorías, a saber: i) variables a nivel individual: productividad de los miembros de hogar (padre, madre, e hijos); las tradiciones, normas y actitudes, vinculadas con relaciones de poder dentro del hogar, valor atribuido a los hijos, creencias sobre la causa de la enfermedad, y la preferencia de alimentos, ii) variables a nivel de hogar: ingreso, riqueza, ocupación laboral, y calidad de la vivienda, y iii) variables a nivel comunitario: entorno ecológico, política económica, sistema de salud.
Entre los determinantes socioeconómicos, la educación de la madre, como una medida de capital humano (Bicego & Ties Boerma, 1993; Breierova & Duflo, 2004; Strauss & Thomas, 1995), es el predictor más importante de la mortalidad y salud infantil (Caldwell & Caldwell, 1983), incluso más importante que la educación del padre, la disponibilidad de servicios de salud y el estatus socioeconómico (Frost, Forste, & Haas, 2005). Más específicamente, la educación de la madre contribuye a la mejora de los resultados de salud infantil a través del estatus socioeconómico, conocimiento de la salud, actitudes sobre la atención de salud moderna, autonomía femenina y comportamiento reproductivo (Desai & Alva, 1998; Frost et al., 2005). Además, existen hallazgos que revelan que cuanto mayor es el nivel educativo de la madre (Kaberuka, Mugarura, Tindyebwa, & Bishop, 2017) y el estatus socioeconómico del hogar, más baja es la mortalidad infantil (Biradar, Patel, & Prasad, 2019; Iram & Butt, 2008; Kanté et al., 2016; Yu et al., 2018).
Fuente: adaptación de Mosley y Chen (1984)
Figura 2 Esquema conceptual de determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad infantil
En lo referente a la edad de la mujer, los estudios sugieren que existiría una relación entre la tasa de mortalidad y los extremos de la fecundidad: los niños de madres menores a 15 y mayores a 35 años tendrían un mayor riesgo de muerte (Finlay, Özaltin, & Canning, 2011; Kato et al., 2017; Ribeiro, Pimenta, Lopes, Dalmas, & Giroto, 2014). En ese sentido, las causas de este fenómeno en el primer grupo de mujeres se deberían a la falta de pareja estable, falta de un trabajo remunerado, inicio tardío de la atención prenatal de embarazo y menos visitas prenatales. En el segundo grupo, este riesgo está conectado con una mayor incidencia de hipertensión durante el embarazo y de parto quirúrgico, así como anomalías congénitas en el grupo de madres de avanzada edad.
En cuanto a la relación entre la tasa de mortalidad de menores de cinco años y el orden de nacimiento, en varios estudios, se destacó que los primeros y últimos tendrían mayor probabilidad de morir; es decir, la asociación tomaría la forma de una U. En algunos análisis se reportó una mayor probabilidad de morir en los primeros meses únicamente, es decir, en forma de L (Biradar et al., 2019; Kaberuka et al., 2017; Mondal, Hossain, & Ali, 2017) y, en otros, en forma de J (Mishra, Ram, Singh, & Yadav, 2017).
En el Perú, se han realizado grandes esfuerzos para construir bases de datos para la medición de la supervivencia de niños; sin embargo, aún faltan información a nivel nacional para realizar investigaciones sobre el estado de supervivencia y los determinantes inmediatos de la mortalidad de los niños menores de cinco años. En este sentido, este artículo tiene como objetivo principal identificar el estado de subsistencia, y los determinantes socioeconómicos y próximos de los niños menores de cinco años empleando los microdatos de la Encuesta Demográfica y Salud Familiar (ENDES).
2. Materiales y métodos
Las metodologías para las estimaciones de la probabilidad de supervivencia de niños se pueden dividir en dos grandes grupos: los modelos no lineales de probabilidad (logit y probit), y los modelos de duración (paramétrica y no paramétrica). El primer grupo estima solamente la probabilidad de que ocurra un evento en un solo periodo de tiempo; entonces, se analiza si el niño murió o sobrevivió un determinado periodo fijo (Dammert, 2003). En tal sentido, este tipo de modelos no es apropiado cuando la pregunta de investigación involucra el tiempo transcurrido hasta que se produce el evento, así como en la estimación del periodo de tiempo de supervivencia promedio y la probabilidad de sobrevivir más allá de un intervalo de tiempo predefinido (tasa de supervivencia de 5 años). A diferencia del primer grupo de modelos, los de duración no solo estiman la probabilidad de fallecimiento de un niño, sino también el periodo de tiempo que transcurre hasta el evento de muerte (Beltrán & Grippa, 2006; Dammert, 2003; Kaplan & Meier, 1958).
Los modelos de duración (modelos de supervivencia) tratan de explicar los determinantes de la permanencia temporal de una determinada situación antes de cambiar a otro estado. En el caso de niños menores de 5 años, estos modelos estiman la probabilidad de supervivencia para cada periodo menor a 5 años en función de determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad. Una característica común de este tipo de datos es que contienen información de censura, la cual surge cuando se sabe que la duración de vida de un individuo solo ocurre en un periodo de tiempo (Kaplan & Meier, 1958). La censura a la derecha de B (Figura 3) ocurre, debido a que todo lo que se sabe es que el individuo todavía está vivo en un momento dado, mientras que la censura por la izquierda de A (Figura 3) acontece cuando todo lo que se conoce es que el individuo ha experimentado el evento de interés antes del inicio del estudio (Dammert, 2003; Dietz, Gail, Krickelberg, Samet, & Tsiatis, 2003).
En el caso de la muestra de niños, existen algunos que han nacido y muerto en el periodo de estudio, por lo que se tiene información completa sobre el evento a analizar t1y t2 (Figura 3). Para los niños que nacieron dentro del periodo de estudio y sobreviven (d=0), el intervalo de tiempo es incompleto y aporta una información parcial sobre el tiempo de supervivencia, pero es también empleado para estimar las probabilidades de esta; estas observaciones reciben el nombre observaciones censuradas por la derecha (t3). En cambio, para los niños que nacieron antes del periodo de estudio, no se tiene información durante los primeros meses de vida, por lo cual son consideradas como observaciones censuradas a la izquierda (t4).
Estimación No Paramétrica Kaplan-Meier
Para el modelo Kaplan-Meier (Córdova et al., 2018; Kaplan & Meier, 1958), denotemos como hj al número de muertes con duración tj , donde j = 1, . .. , K meses y como mj el número de observaciones censuradas a la derecha entre tj y tj +1. Se define a nj como el número de eventos completos o no truncados antes de una duración tj:
La tasa de riesgo b(tj ) es la probabilidad de completar un evento en la duración tj, lo que condiciona a que el evento llegue hasta la duración tj, y se le puede definir:
Es decir, esto es el número de eventos terminados en tj
dividido entre los eventos no terminados en tj
. Por consiguiente, existe la probabilidad condicional de sobrevivir en el intervalo i-ésimo, dado que ha sobrevivido hasta el periodo anterior como pi
= 
. A partir de ello, se obtiene el estimador Kaplan-Meier:
Estimación paramétrica
Un elemento esencial, en el análisis de supervivencia, es la función de riesgo (Dietz et al., 2003). Si T denota el tiempo hasta la muerte, la función de riesgo o tasa de fallo instantáneo está definida por:
Esto ocurre si T es una variable aleatoria continua no negativa que denota el tiempo hasta la muerte. La distribución de T ≥ 0 puede ser caracterizada por su función de densidad de probabilidad f(t) y función de distribución acumulada F(t); por lo tanto, la función de supervivencia, es decir, la probabilidad de que un niño pueda sobrevivir más allá del tiempo t, es la siguiente:
S(t) = 1 ‒ F(t) = P(T > t) (5)
Donde F(t) = P(T ≤ t) es la función de falla; así, la función de sobrevivencia S(t) indica la probabilidad de que el evento de interés aún no haya ocurrido en el periodo t. Por otro lado, la tasa de riesgo se define como (Dietz et al., 2003):
La función de riesgo brinda información relevante sobre la dependencia de la duración con respecto al tiempo: si ∂b(t)/∂t > 0 para algún t = t*, la probabilidad de salir del estado inicial se incrementa conforme el tiempo pasa. Si ∂b(t)/∂t < 0; entonces, existe la misma probabilidad de salir del estado inicial independientemente del tiempo. A este tipo de comportamiento se le conoce como un proceso sin memoria. Si ∂b(t)/∂t = 0 es un proceso sin memoria, existe la misma probabilidad de salir del estado inicial independientemente del tiempo que se lleve en él. Existe una relación de uno a uno entre una especificación para la tasa de riesgo y la función de sobrevivencia. La función de riesgo o fallo acumulada H(t) es definido por:
Así, para funciones de vida continua:
Hay muchas formas generales para la tasa de riesgo; la única restricción es que b(t) sea no negativa.
Modelo de proporcional de Cox
Este modelo es semi paramétrico, ya que la forma paramétrica solo se asume para el efecto de las covariables (X). Sea b(t|X) la tasa de riesgo en el periodo t para un individuo con un vector de riesgo X, el modelo básico debido a Cox (1972) es como sigue:
Donde bi(t) es la tasa de riesgo en el periodo t del i-ésimo niño; b0(t) es la tasa de riesgo de la línea de base arbitrario en el periodo t y representa la probabilidad de que el niño muera antes de cualquier exposición a X (Fotso, Cleland, Mberu, Mutua, & Elungata, 2013); es decir, recoge la heterogeneidad individual no contenida en las variables explicativas; β = (β1,..., βp) es un vector de parámetros y 
es una función exponencial, que representa el riesgo relativo o factor de proporcionalidad. Así, el riesgo aumenta o disminuye proporcionalmente asociado a un vector de características individuales X. El modelo de riesgo proporcional de Cox se estima sin imponer restricción a la función de riesgo base; los parámetros desconocidos a estimar son los parámetros β y la tasa de riesgo de la línea de base b
0(t).
La medida del efecto de covariables dadas en el tiempo de supervivencia está dada por la relación de riesgo (HR). Si consideramos una variable con dos categorías, digamos X=1 y X=0, entonces, la relación de riesgo para los dos grupos se define como:
Si HR = 1, esto implica que los individuos en las dos categorías tienen el mismo riesgo de obtener el evento, cuando HR> 1 implica que los individuos en la primera categoría (X = 1) tienen un alto riesgo de obtener el evento, y si HR <1, los individuos en la segunda categoría (X = 0) tienen un alto riesgo de obtener el evento. Debido a que e βi Xi es constante en el tiempo, la función de riesgo, para el individuo i, bi (t), es paralela a la función de riesgo de la línea base b 0(t). Por lo tanto, la función de supervivencia del niño i es una constante exponencial de la función de supervivencia basal, es decir:
Para la función de riesgo proporcional, los parámetros β pueden ser interpretados como desplazamientos en el tiempo de la función de riesgo. El resultado puede interpretarse como factores que afectan el riesgo, en relación con el riesgo de referencia o función esencial de la vida, S 0(t).
Donde H 0(t) es la función de riesgo acumulada de la línea base.
Datos
Para analizar la supervivencia de los niños menores a 5 años, se emplean los datos de ENDES, que se presentan en la Tabla 1.
Tabla 1 Muestra de niños
| Años | Muestra de niños |
|---|---|
| 2015 | 15,940 |
| 2016 | 14,251 |
| 2017 | 14,072 |
| 2018 | 15,426 |
| Total | 59,689 |
Fuente: elaboración propia sobre la base de ENDES (2015, 2016, 2017 y 2018)
La descripción de variables empleadas en la estimación de los modelos de duración Kaplan-Meier y regresión de riesgo proporcional de Cox se muestra en la Tabla 2, y la estadística descriptiva correspondiente a las variables se presenta en el Anexo 3.
3. Resultados
En esta sección, se indican los resultados de los determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad de niños menores de cinco años según la metodología planteada.
Resultados de la función de supervivencia Kaplan-Meier por años
La tasa de supervivencia de los niños menores de cinco años creció entre los años de 1996 y 2018. Esta tasa, al cumplir el primer mes de nacimiento del niño, se incrementó de 97.4% (1996) a 99.5% (2018), mientras que, a los 59 meses, se incrementó de 93.9% (1996) a 99% (2018) (Figura 4). Según la Organización Panamericana de la Salud (OPS), la reducción de la mortalidad de menores de cinco años es producto de la interacción compleja de factores de diversa índole, por lo que podría ser vista como una consecuencia de la mejora de las condiciones macroeconómicas y sociales, como el desarrollo económico y la ganancia en nutrición (2014). Alternativamente, podría ser un efecto de la intervención del Estado, que incluye salud pública eficiente y mejor tecnología médica, es decir, control de enfermedades transmisibles, asistencia calificada al nacer, entrega de agua limpia, mejora en los sistemas de saneamiento, campañas de vacunación, médicamente avanzado productos, etc. Ambos enfoques tendrían evidencia empírica (Chilupula, 2020; Rosenberg, 2018).
Fuente: elaboración propia sobre la base de ENDES (1995, 2000, 2005, 210, 2015, y 2018)
Figura 4 Curvas de probabilidad de supervivencia
En las dos últimas décadas en el Perú, se implementó un conjunto de programas que contribuyeron a la disminución de la mortalidad de los niños menores a cinco años que, a continuación, se describirá brevemente. En la década de 1990 y principios de la década de 2000, las iniciativas gubernamentales e internacionales que estuvieron dirigidas a aliviar la inseguridad alimentaria y reducir la fertilidad en el Perú (Vaso de Leche, Comedores Populares, Desayunos Escolares, Programa Nacional de Planificación Familiar y Reprosalud) habrían contribuido con la disminución de la tasa de fertilidad, pero no en el descenso de la desnutrición infantil (Huicho et al., 2016). Por consiguiente, en 1998, se lanzó un programa de seguro de salud centrado en madres y niños menores de cinco años, que se convirtió en el Sistema Integral de Seguro de Salud (SIS) en 2002. Este tiene como objetivo aumentar la prestación de servicios de salud en todos los niveles eliminando las tarifas de los usuarios para las personas pobres, en particular las mujeres y los niños menores de cinco años. Es a partir del 2005 que la disminución en la mortalidad infantil habría sido favorecida por la adopción constante de programas de intervención basados en evidencias sólidas para mejorar la salud reproductiva, materno-neonatal e infantil mediante sustanciales aumentos en la cobertura de intervenciones como la atención prenatal, del parto y la introducción de vacunas (Huicho et al., 2016). De esta manera, los programas Juntos y Crecer, que enfatizan los objetivos de salud reproductiva, materna, neonatal e infantil, habrían representado un cambio drástico de una generación anterior de programas de ayuda alimentaria (Huicho et al., 2016).
En el año 2007, se aprueba la estrategia nacional denominada "Crecer" que permite la intervención articulada de entidades del Gobierno nacional, regional y local vinculadas con la lucha contra la desnutrición crónica infantil. Asimismo, el propósito de este programa fue cerrar la brecha urbano-rural de familias pobres localizadas en regiones rurales andinas y amazónicas, y combinar programas en las áreas de salud, educación, transferencia de efectivo, agua y saneamiento, vivienda y agricultura (Huicho et al., 2016). En 2011, se creó el Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (Midis) con el objetivo de mejorar la calidad de vida de la población en situación de pobreza y vulnerabilidad de manera más efectiva y articulada. Por su parte, el proyecto Programa de Apoyo a la Reforma del Sector de la Salud (Parsalud) inició en 1999, con el objetivo de mejorar la salud materna e infantil, y reducir la mortalidad y morbilidad entre los pobres. Sin embargo, recién después del 2002, el programa se enfocó con mayor énfasis en la mortalidad y morbilidad materna e infantil. El componente de capacitación del programa habría tenido un efecto positivo en el número de partos, número de cesáreas, número y proporción de partos con oxitocina, y número de partos con complicaciones obstétricas (Rubio, Díaz, & Jaramillo, 2009).
Resultados de la función de supervivencia Kaplan-Meier por características seleccionadas
Mediante el método no paramétrico Kaplan-Meier y empleando datos de la encuesta ENDES del periodo 2015-2018, se calcularon las probabilidades de supervivencia (o función de supervivencia) para los niños menores de cinco años (Figura 5): cuanto menor es el estatus económico del hogar, menor es la probabilidad de subsistencia de los niños menores de cinco años en todo el periodo 0 a 59 meses; los del estatus económico pobre y muy pobre tienen probabilidades de perduración muy inferiores (Figura 5, panel 5a).
Fuente: elaboración propia sobre la base de ENDES (2015, 2016, 2017 y 2018)
Figura 5 Resultados de la estimación no paramétrica Kaplan-Meier
Según el área geográfica, los niños del medio urbano tendrían mayor probabilidad de supervivencia (Figura 5, panel 5f). Según la edad de la madre, las curvas de probabilidades de subsistencia de niños de madres de 15-19 años y de 20-24 años son mucho menores con respecto a las que están por encima de 24 años. En cambio, en los distintos grupos de madres que tienen más de 24 años, estas curvas de supervivencia de los niños son mayores y similares a lo largo del periodo de estudio (Figura 5, panel 5b). Asimismo, según los intervalos de nacimiento, los resultados muestran que cuanto mayor es la brecha entre los nacimientos, mayor es la probabilidad de supervivencia en todo el periodo de estudio de 0 a 59 meses; es decir, los que nacen en un intervalo menor a un año y dos años tienen menores probabilidades subsistencia con respecto a los que nacen en un intervalo mayor a dos años (Figura 5, panel 5c). Además, esta probabilidad para los niños cuyas madres tienen seguro de salud con respecto a las madres sin seguro no es marcadamente diferente durante todo el periodo de estudio (Figura 5, panel 5e). Los niños menores de cinco años, que nacen en los órdenes mayores a 3, muestran menores probabilidades de supervivencia (Figura 5, panel 5g). Finalmente, los niños de familias con instalaciones sanitarias tendrían mayores posibilidades de sobrevivir (Figura 5, panel 5h).
Estimación de parámetros del modelo de riesgo proporcional de Cox
El modelo de riesgo proporcional de Cox se utilizó para encontrar el rol de los determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad de menores de cincos años. En lo referente a determinantes socioeconómicos, se estableció que los años de educación de la madre, el estatus económico del hogar y la cobertura de servicio de salud de la madre resultaron estadísticamente significativos para explicar la mortalidad infantil. Entre los determinantes próximos, resultaron reveladoras las variables vinculadas a características biológicas de la madre como son su edad, el orden de nacimiento de los hijos, los intervalos entre nacimientos y el tipo de instalación sanitaria en la vivienda (Tabla 3 y 4).
En lo relacionado con el estrato socioeconómico, los resultados exponen que cuanto mayor es el estrato socioeconómico del hogar, menor es el riesgo de muerte de los niños menores de cinco años. Por ejemplo, para un niño de condición socioeconómica pobre, este riesgo se reduce en 32.4% (HR=0.676) con respecto a otro niño de otro estrato social, mientras que, para un niño de estrato social muy rico, el riesgo de muerte se reduce en un 81.1% (HR=0.189) con respecto a un niño de otro estrato social (Tabla 3, Modelo 1). Similar resultado fue identificado para niños de condición socioeconómica muy pobre en Nigeria (Biradar et al., 2019) y en Bolivia (Córdova et al., 2018).
Con respecto a los años de educación de la madre, por cada año adicional de esta, el riesgo de muerte disminuye en un 5% (HR=0.949). Asimismo, los niños de madres que cuentan con una cobertura de servicio de salud tienen una probabilidad de muerte de 26.2% (HR=0.738) menor con respecto a otro niño cuya madre no tiene este prestación (Tabla 3, modelo 1). Al realizar la interacción entre los años de educación de la madre y la cobertura de servicio de salud, el resultado obtenido es importante (Tabla 3, modelo 2). Se delimitó que, por cada año adicional en la educación de la madre que tiene cobertura de servicio de salud, el riesgo de muerte de los niños disminuye en un 3% (HR=0.969) con respecto a las madres sin esta (Tabla 3, modelo 2).
En lo concerniente a la interacción entre los años de educación de la madre y el estrato socioeconómico del hogar, los resultados encontrados son estadísticamente relevantes (Tabla 4, modelo 3). Estos predicen que cuanto mayor son los años de educación de la madre y cuanto mayor es el estrato socioeconómico del hogar, menor es el riesgo de muerte de los niños menores de cinco años.
En cuanto a la interacción entre el estrato socioeconómico del hogar y la cobertura de servicio de salud de la madre (Tabla 4, modelo 4), los resultados descubiertos pronostican que cuanto mayor es el estrato socioeconómico del hogar para las madres con cobertura de servicio de salud, menor es el riesgo de muerte de los niños menores de cinco años. Particularmente, resultó reveladora la interacción en los estratos socioeconómicos rico y muy rico. En el modelo 1 sin interacciones (Tabla 3), respecto a la cobertura de servicio de salud de la madre, el modelo vaticina que los hijos tendrían una probabilidad de 26% menos de morir con respecto a hijos de madres sin cobertura de este servicio.
Finalmente, se estimó el efecto interactivo de los años de educación de la madre, cobertura de servicios de salud de la madre y el estrato socioeconómico del hogar sobre mortalidad de los niños menores de 5 años: cuanto mayores son los años de educación de la madre y cuanto mayor es el nivel socioeconómico del hogar de las madres con cobertura de servicio de salud, menor es el riesgo de muerte de los niños menores de 5 años.
En lo referente al tipo de instalación sanitaria de la vivienda, los resultados hallados son significativos al 1% los niños. Los niños que viven en hogares sin instalaciones sanitarias tienen una probabilidad de morir casi del doble con respecto a un niño que tiene vivienda con instalaciones sanitarias adecuadas en todos los modelos (Tabla 3 y 4).
Tabla 3 Determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad de niños menores
Nota. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 (p es la probabilidad)
Fuente: elaboración propia sobre la base de ENDES (2015, 2016, 2017 y 2018)
Con respecto a la edad de la madre, los resultados conseguidos son estadísticamente significativos al 1% y el modelo predice que los hijos de madres adolescentes entre 15 y 19 años tienen una probabilidad tres veces mayor de fallecer con respecto a mujeres por encima de 24 años. Este resultado se mantiene en todos los modelos estimados (Tablas 3 y 4).
Tabla 4 Determinantes socioeconómicos y próximos de la mortalidad de niños menores con interacciones de determinantes socioeconómicos
Nota. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
Fuente: elaboración propia sobre la base de ENDES (2015, 2016, 2017 y 2018)
El orden de nacimiento de los niños es otro predictor estadísticamente importante de la mortalidad de los menores de cinco años. En todos los modelos estimados, la probabilidad de morir de niños que nacen después del tercer nacimiento es, aproximadamente, tres veces mayor con respecto a los que nacen en el primer, segundo y tercer orden.
En relación al tipo de instalación sanitaria (desagüe), el modelo pronostica que los niños que pertenecen a hogares sin instalaciones sanitarias tienen una probabilidad de morir casi del doble con respecto a los niños que viven en hogares con instalaciones sanitarias adecuadas. El resultado encontrado es aceptable al 1% de nivel de significancia en todos los modelos (Tabla 3 y 4).
4. Discusión de los resultados
La educación de la madre y el índice de activos del hogar son predictores significativos de la mortalidad infantil; estos resultados son consistentes con los hallazgos de Dammert (2003). Los años de educación de la madre resultan significativos inclusive al incluir los determinantes próximos en la estimación. En relación al nivel socioeconómico del hogar, los hijos de familias de estratos socioeconómicos más pobres tienen una mayor probabilidad de morir, tal como fue identificado en otros estudios (Biradar et al., 2019; Iram & Butt, 2008; Kanté et al., 2016; Yu et al., 2018). El nivel de ingreso incluso podría influir en circunstancias del nacimiento del niño mediante los factores biológicos como la edad de la madre o los intervalos de nacimiento. Sin embargo, una vez que nace el niño, prevalecerían más las características biológicas de la madre y del niño (Sullivan, Rutstein, & Bicego, 1994).
El efecto de la educación de la madre en la mortalidad de niños está bien documentado en un gran número de estudios para diferentes países (Ayele, Zewotir, & Mwambi, 2017; Bicego & Ties Boerma, 1993; Biradar et al., 2019; Breierova & Duflo, 2004; Dammert, 2003; Desai & Alva, 1998; Frost et al., 2005; Iram & Butt, 2008; Kaberuka et al., 2017; Strauss & Thomas, 1995) como el pronosticador más importante de la mortalidad y salud infantil (Caldwell & Caldwell, 1983). Empleando datos para 117 países en el mundo, Rosenberg indica que las variables de control más potentes para explicar las tasas de mortalidad infantil son los niveles de ingresos y el nivel de educación de la mujer, seguido de la calidad de gobierno (2018).
Los años de educación de la madre, además, tienen efectos interactivos con el estrato socioeconómico y con la cobertura de servicio de salud para explicar el riesgo de mortalidad de los niños menores de cinco años, ya que la educación de la madre conduce a la adquisición de capacidades que influyen en la supervivencia de los niños. En estudios previos se encontró que las madres más educadas tenían más probabilidades de llevar a los hijos a instalaciones más modernas para recibir tratamiento. En cuanto a la salud, se concluyó que las madres con mayor educación eran más autónomas con respecto a las decisiones sobre la salud de los hijos (Caldwell & Caldwell, 1983; Desai & Alva, 1998; Kiross, Chojenta, Barker, Tiruye, & Loxton, 2019; Vikram, Desai, & Vanneman, 2010).
Esto se debe a que las mujeres más educadas no solo tienen mayor conocimiento y habilidades, sino también una posición privilegiada en la sociedad en comparación con las menos educadas, lo que les permite obtener una mejor atención médica de parte de los proveedores del servicio de salud; es decir, tienen mayor capacidad para navegar por los sistemas burocráticos de salud. También, el lenguaje y el estilo de comunicación de mujeres con mayor educación y de mayor estrato socioeconómico genera que estas pueden entablar una comunicación respetuosa con los proveedores de los servicios de salud (Vikram et al., 2010). Entonces, las mujeres con mayor educación también pertenecen a un estatus socioeconómico más alto y, por lo tanto, tienen mayor autonomía para tomar decisiones (Caldwell & Caldwell, 1983). Finalmente, los años de educación de la madre no solo interactúan con los determinantes socioeconómicos de la mortalidad de niños, sino también con variables relacionadas con los determinantes próximos tales como lo ambiental y biológico (Kiross et al., 2019; Vikram et al., 2010).
Con respecto a los intervalos entre nacimientos, los niños menores de cinco años, cuyo lapso es mayor a 2 años, tienen un riesgo relativo de morir que es de 82.1% (HR=0.179) menos con respecto a intervalos de nacimiento menores a un año (p<0.001). Otros estudios revelaron que los estos tipos de lapsos espaciados contribuyen a reducir los riesgos de mortalidad (Biradar et al., 2019; Córdova et al., 2018; Curtis, Diamond, & McDonald, 1993), mientras que los intervalos cortos menores a 2 años contribuyen a aumentar el riesgo del muerte (Biradar et al., 2019; Tariku, 2019), lo cual también podría estar asociado a la educación de la madre (Vikram et al., 2010).
En lo referente a factores de contaminación, se detectó que los niños que habitan en hogares sin instalaciones sanitarias, y aquellos que tienen el pozo o baño tradicional como instalación, tienen mayores probabilidades de morir en relación a los que las tienen en condiciones adecuadas, porque las instalaciones sanitarias precarias influyen en las infecciones respiratorias agudas y la diarrea que son los asesinos más importantes de los niños menores de cinco años. Desde la seminal contribución de Mosley & Chen (1984), la calidad del agua, del aire, los alimentos, la limpieza de los dedos, la tierra, los objetos inertes y los insectos vectores son las principales formas de transmitir enfermedades respiratorias. En ese sentido, resultados similares fueron encontrados por Bellido, Barcellos, Barbosa, y Bastos (2010) en Brasil; es decir, existe una relación directa entre saneamiento inadecuado (desagües por canaletas, fosas rudimentarias y disposición de la basura en terrenos baldíos o áreas públicas) y la mortalidad en menores de 5 años por enfermedades de transmisión hídrica. Por lo tanto, el saneamiento tendría un impacto más pronunciado en la mortalidad que el agua (Abou-ali, 2003).
Finalmente, Alsan & Goldin (2019) identifican evidencia sólida de que el agua pura y los sistemas efectivos de alcantarillado iniciados por servidores públicos e ingenieros con visión de futuro redujeron en un tercio la mortalidad de menores de cinco años en el periodo de 1980-1920 en Massachusetts durante 41 años. En los meses más cálidos, la tasa de mortalidad de niños menores de cinco años fue de 6.7 muertes por 1000 niños; en otoño-invierno, de 5.1 muertes por 1000 niños; asimismo, la mortalidad gastrointestinal fue de 4.4 muertes por 1000 niños en comparación con la mortalidad respiratoria exclusiva de tuberculosis (1.8 muertes por 1000 niños).
Las estadísticas de ENDES revelan que, en el periodo 2015-2018, el 53% de niños menores de cinco años fallecieron en el primer mes de vida. La mortalidad de los niños en los primeros meses de vida ocurre en madres de todas las edades, pero, en mayor proporción, el riesgo de mortandad es mayor en madres adolescentes. La literatura internacional y la evidencia empírica señala que, en el caso de estas madres, la muerte de los recién nacidos podría deberse a la maternidad no deseada, nacimientos prematuros y al riesgo fisiológico potencial que se concentra en adolecentes más jóvenes (Neal, Channon, & Chintsanya, 2018). Así, entre los aspectos fisiológicos de estas madres que conducen a la mortalidad infantil, se menciona que estas tienen más probabilidad de tener hijos con bajo peso al nacer o prematuros, debido a insuficiencias nutricionales que se ocasionan por la competencia nutricional entre el feto y la madre (Neal et al., 2018). El efecto de la edad de la madre sobre la mortalidad del niño al nacer debe ser interpretado como biológico, es decir, relacionado con la madurez reproductiva (Wolpin, 1997). Esta es la interpretación de casi todas las investigaciones sobre mortalidad infantil que incluyen la edad materna como determinante, principalmente en países de ingresos bajos y medios (Abir, Agho, Page, Milton, & Dibley, 2015; Mugo, Agho, Zwi, Damundu, & Dibley, 2018).
En esta dirección, Beltran & Grippa (2008) afirman que mortalidad neonatal en el Perú está relacionada a factores biológicos y a prácticas de cuidado para el binomio madre-hijo, tales como la lactancia durante el primer mes, el parto institucional y el seguro de salud (Beltran & Grippa, 2008). Asimismo, señalan que los determinantes socioeconómicos como la educación de la madre y el acceso a los servicios de salud son importantes en el periodo neonatal (Beltran & Grippa, 2008; Dammert, 2003). Principalmente, la educación de la madre es un factor esencial en el manejo de prácticas de cuidado del niño en el periodo neonatal y más aún en el periodo posnatal.
5. Conclusiones
Se puede concluir que la mortalidad de niños menores de cinco años en el Perú disminuyó de 78, de cada 1000 niños nacidos vivos (en 1992), a 19 de cada 1000 (en el 2018), lo que evidencia una reducción de 76%.
Además, la tasa de supervivencia de los niños menores de cinco años al final del primer mes de nacimiento mejoró de 97.4% (1996) a 99.5% (2018), mientras que, al final de los 59 meses desde el nacimiento, creció de 93.9% (1996) a 99% (2018). Sin embargo, la reducción de la mortalidad infantil, en los últimos años, se vuelve cada mes más lenta, y las diferencias en la tasa de supervivencia según características socioeconómicas y biológicas aún se mantienen.
Asimismo, durante el periodo de estudio (2015-2018), se determinó que del total de niños menores de cinco años que fallecieron, el 53% ocurre en el periodo neonatal, el 33% periodo en el periodo post-natal y el 14% en el periodo post-infantil.
En lo concerniente al enfoque teórico de los determinantes socioeconómicos y próximos para el estudio de la supervivencia infantil en países en desarrollo propuesto por Mosley y Chen (1984), se propone que este resulta apropiado para analizar la mortalidad de niños menores de cinco años en el Perú. Gracias a esta perspectiva, se estableció que los determinantes socioeconómicos asociados a los años de educación de la madre, el estatus socioeconómico y la cobertura de salud de la madre predicen significativamente la reducción de la mortalidad de los menores de cinco años.
En ese sentido, se señaló que la educación de la madre, vista como un indicador del capital humano que se traduce en habilidades y capacidades de esta para mejorar el estado de la salud del niño, tiene una incidencia sustancial en la subsistencia, ya que el estudio mostró que existen efectos de interacción entre los determinantes socioeconómicos (años de educación de la madre, estrato socioeconómico del hogar y la cobertura de servicio de salud) que influyen sobre la supervivencia de los niños.
En cuanto a los determinantes próximos, se precisó que los factores biológicos relacionados a las características de la madre (edad, intervalos entre nacimientos y orden nacimientos), y los factores ambientales (condiciones de instalaciones sanitarias) predicen significativamente sobre la mortalidad infantil.
6. Recomendación de política
La intervención de las políticas públicas en las dimensiones o indicadores del bienestar humano, como la educación, la salud y las condiciones de la vivienda, es crucial para mejorar el estado de salud de los niños. Por eso, la inversión en la educación de las mujeres debe ser un objetivo de las políticas públicas. En lo referente a las condiciones de la vivienda, la provisión del servicio de agua y desagüe con conexiones a red pública debe formar parte de la agenda del gobierno nacional, de los gobiernos regionales y locales, y debe ser prioritaria para el Estado, puesto que postergar esta obra, o realizarla mediante un enfoque gradual, significaría sacrificar el bienestar futuro de los niños actuales.
Debido a que el mayor porcentaje de muertes de niños menores de cinco años ocurre en los primeros meses de vida, se recomienda a los diseñadores de políticas públicas enfatizar en el monitoreo y seguimiento de la atención prenatal (promoción de la salud, el diagnóstico y la prevención de enfermedades), y en la planificación familiar de mujeres en edad reproductiva (Abou-ali, 2003). Esto se debe a que salvar vidas de niños, en muchos casos, exige servicios de atención de alta calidad y personal capacitado. En tal sentido, el buen gobierno es un factor clave para la reducción de la mortalidad de menores de cinco años. Por lo tanto, el gobierno nacional debe tener en cuenta la calidad de la gobernanza al tomar decisiones sobre la asignación de recursos en el sector salud, por lo que se sugiere que el Ministerio de Educación coordine con el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (Concytec) con el propósito de que se destinen fondos para realizar estudios de impacto de los programas sociales y de otras intervenciones del Estado asociados con temas de educación, salud y condiciones de la vivienda para que las intervenciones sean basadas en evidencias.
