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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Desigualdades en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en los municipios del Eje Cafetero, 2009-2011]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction: The impact of mortality from cardiovascular diseases requires the measurement of the relationship between the local socioeconomic conditions and these death causes. Objective: To determine the inequality in mortality from cardiovascular diseases in the municipalities of the Colombian Coffee Growing Region (2009-2011). Materials and methods: We conducted an ecological study to compare the mortality from cardiovascular diseases (hypertensive, ischemic, cerebrovascular) in municipalities and their economic situation. Mortality rates and the index of unsatisfied basic needs were obtained from the Colombian Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) vital statistics, while the municipal gross domestic product per capita was estimated for this study. The inequality indices were calculated using regression models, and concentration and Theil indices with Epidat 3.1. Results: The death risk resulting from ischemic or hypertensive diseases was greater in those municipalities with a higher index of unsatisfied basic needs. Mortality due to hypertensive disease tended to concentrate in municipalities with a higher level of unsatisfied basic needs. The municipalities with a lower gross domestic product showed a higher rate of deaths due to hypertensive disease in years 2009 and 2010, and due to ischemic disease in years 2010 and 2011. Nevertheless, this indicator does not measure the gap existing among poor communities. Conclusions: Disaggregated inequality indicators at municipal level are lacking. Suggested indicators are estimated only for country and provincial levels and they do not favor the characterization of health social inequalities at territorial level.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p>ART&Iacute;CULO ORIGINAL </p>     <p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588</a></p>      <p><font size="4">    <center><b>Desigualdades en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en los municipios del Eje Cafetero, 2009-2011</b></center></font></p>     <p>Dora Cardona <sup>1</sup> , Mar&iacute;a del Pilar Cerezo <sup>1</sup> , Hern&aacute;n Parra <sup>1,2</sup> , Liliana Quintero <sup>3</sup> , Liliana Mu&ntilde;oz <sup>4</sup> , Olga Luc&iacute;a Cifuentes <sup>1</sup> , Silvia Clemencia V&eacute;lez <sup>3</sup></center></p>     <p><sup>1</sup> Grupo de Investigaci&oacute;n en Salud P&uacute;blica, Universidad Aut&oacute;noma de Manizales, Manizales, Colombia </p>     <p><sup>2</sup> Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de Colombia, Manizales, Colombia </p>     <p><sup>3</sup> Secretar&iacute;a de Salud de Armenia, Armenia, Colombia </p>     <p><sup>4</sup> Grupo de Investigaci&oacute;n en Epidemiolog&iacute;a, Violencia y Sociedad, Fundaci&oacute;n Universitaria del &Aacute;rea Andina, Pereira, Colombia </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Instituci&oacute;n donde se llev&oacute; a cabo el estudio: </b>Universidad Aut&oacute;noma de Manizales </p>     <p><b>Contribuci&oacute;n de los autores: </b></p>     <p>Dora Cardona y Hern&aacute;n Parra: formulaci&oacute;n y evaluaci&oacute;n del proyecto </p>     <p>Mar&iacute;a del Pilar Cerezo y Olga Lucia Cifuentes: formulaci&oacute;n del proyecto </p>     <p>Todos los autores participaron en la elaboraci&oacute;n del manuscrito. </p>     <p>Recibido: 21/11/14; aceptado: 29/04/15</p> <hr size="1">     <p><b>Introducci&oacute;n. </b> El impacto de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares requiere medir la relaci&oacute;n entre las condiciones socioecon&oacute;micas locales y estas causas de muerte. </p>     <p><b>Objetivo. </b> Determinar la desigualdad en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en los municipios del Eje Cafetero (2009-2011). </p>     <p><b>Materiales y m&eacute;todos. </b> Se hizo un estudio ecol&oacute;gico en el que se compar&oacute; la mortalidad por enfermedades cardiovasculares (hipertensivas, isqu&eacute;micas, cerebrovasculares) en los municipios con base en su situaci&oacute;n econ&oacute;mica. Los datos de mortalidad y el &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas se obtuvieron de las estad&iacute;sticas vitales del Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica (DANE), en tanto que el producto interno bruto municipal per c&aacute;pita se calcul&oacute; para el estudio. Los &iacute;ndices de desigualdad empleados se calcularon por rangos y en modelos de regresi&oacute;n, as&iacute; como con los &iacute;ndices de concentraci&oacute;n, y de Theil, utilizando el programa Epidat 3.1. </p>     <p><b>Resultados. </b> El riesgo de morir por enfermedad isqu&eacute;mica e hipertensiva result&oacute; mayor en los municipios con el mayor &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. La mortalidad por enfermedad hipertensiva tambi&eacute;n tendi&oacute; a concentrarse en dichos municipios. Se encontraron m&aacute;s muertes por enfermedad hipertensiva en los municipios con menor producto interno bruto per c&aacute;pita en 2009 y 2010, y por enfermedad isqu&eacute;mica, en 2010 y 2011. No obstante, este indicador no mide la brecha entre las comunidades pobres. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Conclusiones. </b> Se carece de indicadores de desigualdad desagregados a nivel de municipio. Los sugeridos con este prop&oacute;sito se calculan para el nivel nacional y departamental, lo que no favorece la caracterizaci&oacute;n de las desigualdades sociales en salud a nivel territorial. </p>     <p><b>Palabras clave: </b> enfermedades cardiovasculares, isquemia mioc&aacute;rdica, accidente cerebrovascular, desigualdades en la salud, necesidades y demandas de servicios de salud, producto interno bruto. </p>     <p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588</a></p> <hr size="1">     <p><font size="3"><b>Inequalities in mortality by cardiovascular diseases in the Colombian Coffee Growing Region, 2009-2011 </b></font></p>     <p><b>Introduction: </b> The impact of mortality from cardiovascular diseases requires the measurement of the relationship between the local socioeconomic conditions and these death causes. </p>     <p><b>Objective: </b> To determine the inequality in mortality from cardiovascular diseases in the municipalities of the Colombian Coffee Growing Region (2009-2011). </p>     <p><b>Materials and methods: </b> We conducted an ecological study to compare the mortality from cardiovascular diseases (hypertensive, ischemic, cerebrovascular) in municipalities and their economic situation. Mortality rates and the index of unsatisfied basic needs were obtained from the Colombian <i>Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica </i>(DANE) vital statistics, while the municipal gross domestic product per capita was estimated for this study. The inequality indices were calculated using regression models, and concentration and Theil indices with Epidat 3.1. </p>     <p><b>Results: </b> The death risk resulting from ischemic or hypertensive diseases was greater in those municipalities with a higher index of unsatisfied basic needs. Mortality due to hypertensive disease tended to concentrate in municipalities with a higher level of unsatisfied basic needs. The municipalities with a lower gross domestic product showed a higher rate of deaths due to hypertensive disease in years 2009 and 2010, and due to ischemic disease in years 2010 and 2011. Nevertheless, this indicator does not measure the gap existing among poor communities. </p>     <p><b>Conclusions: </b> Disaggregated inequality indicators at municipal level are lacking. Suggested indicators are estimated only for country and provincial levels and they do not favor the characterization of health social inequalities at territorial level. </p>     <p><b>Key words: </b> Cardiovascular disease, myocardial ischemia, stroke, health inequalities, health services needs and demand, gross domestic product. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i3.2588</a> </p>  <hr size="1">     <p>En el perfil de la mortalidad en Am&eacute;rica Latina y el Caribe para el 2001, se se&ntilde;ala que las enfermedades isqu&eacute;micas del coraz&oacute;n son responsables de 10,9 % de las defunciones, seguidas de las enfermedades cerebrovasculares (8,2 %), la diabetes mellitus ( 5,0 % ), las infecciones respiratorias (4,8 %), las enfermedades respiratorias cr&oacute;nicas (3,0 %), y la hipertensi&oacute;n arterial sist&eacute;mica (2,7 %) (1). </p>     <p>Entre 2005 y 2010, las enfermedades cardio vasculares fueron la principal causa de muerte en la gran mayor&iacute;a de los pa&iacute;ses de la regi&oacute;n. El 30 % de las muertes prematuras por enfermedades cardiovasculares ocurri&oacute; en el quintil m&aacute;s pobre, mientras que solo el 13 % correspondi&oacute; al quintil m&aacute;s rico (2). Seg&uacute;n el An&aacute;lisis de Situaci&oacute;n de Salud (ASIS) de 2010, las principales causas de muerte entre 1997 y 2010 en Colombia, fueron las enfermedades isqu&eacute;micas (45,7 %) y las cerebrovasculares (23,8 %) (3). Cabe resaltar que el centro del pa&iacute;s concentr&oacute; el 50,4 % de estas muertes (4). </p>     <p>Seg&uacute;n el informe del Bolet&iacute;n No 1 del Observatorio Nacional de Salud, 2013, en los departamentos de Caldas, Quind&iacute;o y Risaralda se presentaron las tasas m&aacute;s altas de mortalidad por enfermedades cardiovasculares, todas superiores al promedio nacional (5). </p>     <p>Adem&aacute;s, el mayor porcentaje de la carga de enfermedad estimada seg&uacute;n los a&ntilde;os de vida saludables perdidos por discapacidad o muerte prematura, correspondi&oacute; a las enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles (76 %) (6). </p>     <p>Las orientaciones del Estado dirigidas a resolver la problem&aacute;tica de las enfermedades en general, y de las cr&oacute;nicas en particular, se explicitan en el Plan Nacional de Salud P&uacute;blica, 2007-2010, concretamente en los componentes de la l&iacute;nea de vigilancia en salud p&uacute;blica, la cual pone el &eacute;nfasis en los riesgos y da&ntilde;os biol&oacute;gicos, del comportamiento y del medio ambiente tanto individuales como colectivos. La norma incluye, adem&aacute;s de la notificaci&oacute;n obligatoria, la investigaci&oacute;n de los eventos priorizados con base en modelos de riesgo y enfermedad, con el objetivo de disminuir las enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles y las discapacidades (7). Entre las estrategias de dicho plan se propone: desarrollar modelos y formas de atenci&oacute;n diferencial sostenibles para las enfermedades no transmisibles; implantar procesos para la vigilancia y el control; evaluar e investigar los determinantes sociales de la salud, y otras acciones relacionadas con las condiciones cr&oacute;nicas prevalentes. </p>     <p>La Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS) en su informe global sobre las enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles, y la Asamblea General de las Naciones Unidas en una declaraci&oacute;n recientemente adoptada en torno a estas, han hecho un llamado a la comunidad mundial para que se reconozcan las repercusiones devastadoras de las enfermedades no transmisibles en todo el mundo y la importancia de adoptar medidas encaminadas a reducirlas (8). Otras directrices internacionales, como la declaraci&oacute;n ministerial para la prevenci&oacute;n y control de las enfermedades cr&oacute;nicas adoptada en M&eacute;xico en 2011 y la estrategia para la prevenci&oacute;n y el control de las enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles, 2012-2025, aprobada en la 28&ordf; Conferencia Sanitaria Panamericana, reiteran el compromiso de los pa&iacute;ses con la formulaci&oacute;n de estrategias para el control de dichas enfermedades (9). </p>     <p>Al citar la declaraci&oacute;n ministerial para la prevenci&oacute;n y control de las enfermedades cr&oacute;nicas de 2011, la OMS se&ntilde;al&oacute; en el 2012 que las pol&iacute;ticas p&uacute;blicas para combatir las enfermedades no transmisibles tambi&eacute;n deben tener en cuenta determinantes sociales como la equidad, el sexo, la educaci&oacute;n, los derechos humanos y la protecci&oacute;n social, ya que existen grandes desigualdades en cuanto a la situaci&oacute;n de salud y el acceso a los servicios de atenci&oacute;n. </p>     <p>Los factores determinantes sociales de la salud reflejan las condiciones socioecon&oacute;micas en las que transcurre la vida de las poblaciones, as&iacute; como su ubicaci&oacute;n social y las posibilidades de acceso al ingreso, la educaci&oacute;n y los dem&aacute;s componentes del bienestar; con ellos se constatan las diferencias en los resultados de salud, que pueden constituirse en desigualdades o en ‘inequidades&acute;. </p>     <p>Desde su creaci&oacute;n en 2005, la Comisi&oacute;n sobre Determinantes Sociales de la Salud de la OMS ha se&ntilde;alado que la gesti&oacute;n sanitaria debe aclarar la relaci&oacute;n entre los factores determinantes sociales y las desigualdades, as&iacute; co mo las relaciones entre dichos factores, para darle factibilidad a la proyecci&oacute;n de las pol&iacute;ticas en salud (10). Las acciones encaminadas a modificar los determinantes sociales se fundamentan en la reducci&oacute;n de las inequidades en salud, y en el mejoramiento de la salud y el bienestar, estableciendo las prioridades pertinentes (11). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En Colombia, los primeros informes sobre desigualdades en salud se hicieron a partir de los estudios nacionales de salud, cuyos an&aacute;lisis se hac&iacute;an por regiones, con &eacute;nfasis en la exposici&oacute;n diferencial de las poblaciones a factores conocidos de riesgo. En el marco de los factores determinantes sociales, dicho an&aacute;lisis da cuenta de la situaci&oacute;n de la salud, diferenciando conceptualmente las desigualdades de las inequidades. Las primeras se refieren a las diferencias en la manifestaci&oacute;n de un problema sanitario respecto de alg&uacute;n factor asociado, sin que en su medici&oacute;n se tengan en cuenta consideraciones relativas a la justicia. Las segundas, es decir, las inequidades, aluden a las diferencias “que se consideran injustas, injustificadas, evitables e innecesarias, y que sistem&aacute;ticamente agobian a las poblaciones que se han vuelto vulnerables a causa de estructuras sociales fundamentales y de instituciones pol&iacute;ticas, econ&oacute;micas y jur&iacute;dicas que prevalecen, tales como las diferencias relacionadas con el g&eacute;nero, el ingreso, el nivel educativo, la posici&oacute;n ocupacional, el estrato social y el nivel de desarrollo de las regiones&quot; (12). </p>     <p>El Plan Decenal de Salud (2014-2021) introduce en la agenda p&uacute;blica de Colombia la perspectiva de los factores determinantes sociales de la salud y las desigualdades en este campo, como horizonte para la planeaci&oacute;n, el seguimiento y la evaluaci&oacute;n en los territorios. En este sentido, cobra relevancia la caracterizaci&oacute;n de la morbilidad y la mortalidad por enfermedades cardiovasculares a nivel territorial y su relaci&oacute;n con los indicadores econ&oacute;micos de medici&oacute;n de la pobreza que sub- yacen a las variables identificadas relacionadas con la desigualdad. </p>     <p>Seg&uacute;n Caballero (12), para medir la pobreza se han utilizado en el pa&iacute;s instrumentos como los indicadores antropom&eacute;tricos, el producto interno bruto (PIB), el &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, la l&iacute;nea de indigencia y la l&iacute;nea de pobreza, el m&eacute;todo integrado de medici&oacute;n de la pobreza, la estratificaci&oacute;n, el &iacute;ndice de condiciones de vida, el Sisb&eacute;n (Sistema de Identificaci&oacute;n y Clasificaci&oacute;n de Potenciales Beneficiarios para Programas Sociales), el &iacute;ndice de desarrollo humano, la pobreza subjetiva y el &iacute;ndice multidimensional de la pobreza. En cuanto a la medici&oacute;n de la desigualdad, se rec urre al &iacute;ndice de Gini, el &iacute;ndice de desarrollo humano ajustado por desigualdad y el &iacute;ndice de sexo, de los cuales el &iacute;ndice de desarrollo humano ajustado por desigualdad es el que incluye la salud. </p>     <p>Sin embargo, solo unos pocos de los indicadores mencionados est&aacute;n disponibles a nivel local; es el caso del PIB per c&aacute;pita y del &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. El PIB per c&aacute;pita se calcula como la relaci&oacute;n entre el valor de producci&oacute;n de bienes y servicios de la econom&iacute;a, y la poblaci&oacute;n total de un pa&iacute;s. Debido a que se basa en el ingreso promedio de la poblaci&oacute;n, es un indicador poco eficiente de la pobreza, aunque su capacidad de revelar la asociaci&oacute;n del ingreso per c&aacute;pita con los mayores niveles de desarrollo encontrados y otros indicadores de pobreza, adem&aacute;s de su disponibilidad a&ntilde;o tras a&ntilde;o, facilitan la comparaci&oacute;n y el an&aacute;lisis continuo. </p>     <p>En Am&eacute;rica Latina, el uso del &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, que no es un m&eacute;todo de medici&oacute;n de la pobreza propiamente, ha significado un aporte importante en la identificaci&oacute;n de ciertas carencias cr&iacute;ticas de la poblaci&oacute;n que tienen relaci&oacute;n con la pobreza (13). La medici&oacute;n de las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas en Colombia toma en cuenta las siguientes condiciones observables: viviendas con hacinamiento cr&iacute;tico, condiciones f&iacute;sicas impropias para el alojamiento humano, servicios inadecuados, gran dependencia econ&oacute;mica y ni&ntilde;os en edad escolar que no asisten a la escuela. </p>     <p>Para la medici&oacute;n de los niveles de salud, en la literatura especializada se sugiere recurrir a los datos de la mortalidad general, la mortalidad por causas espec&iacute;ficas, la salud percibida, la utilizaci&oacute;n de los servicios de salud y la prevalencia de enfermedades. </p>     <p>El objetivo de este estudio fue medir las desigualdades en la mortalidad por enfermedades hipertensivas, isqu&eacute;micas y cerebrovasculares, en los municipios del Eje Cafetero, mediante la comparaci&oacute;n de las tasas de mortalidad espec&iacute;ficas , los valores del PIB per c&aacute;pita y el nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas en cada municipio mediante t&eacute;cnicas propuestas por varios autores (14). </p>     <p><b>Materiales y m&eacute;todos </b></p>     <p>Se hizo un estudio ecol&oacute;gico para medir las desigualdades sociales con base en el PIB, el &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas y la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en 53 municipios del llamado Tri&aacute;ngulo del Caf&eacute;, ubicados en los departamentos de Caldas, Quind&iacute;o y Risaralda. </p>     <p>Las fuentes de informaci&oacute;n del estudio fueron secundarias. Las causas de mortalidad se obtuvieron de los registros oficiales de defunci&oacute;n del DANE (muertes no fetales); de esta misma entidad se obtuvieron los datos sobre necesidades b&aacute;sicas insatisfechas a nivel municipal. Para el c&aacute;lculo del producto interno bruto de los municipios, se utiliz&oacute; la informaci&oacute;n sobre las ramas de actividad econ&oacute;mica en cada uno de ellos. Con base en el valor de este producto se calcularon los PIB per c&aacute;pita por municipio. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Como variables dependientes se tomaron las tasas de mortalidad por enfermedades hipertensivas, isqu&eacute;micas y cerebrovasculares, con base en la causa b&aacute;sica de muerte codificada seg&uacute;n la CIE-10 y registrada por el DANE. Como variables independientes se utilizaron el PIB per c&aacute;pita calculado espec&iacute;ficamente para el estudio y el &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas obtenido del DANE (15). </p>     <p><b><i>Obtenci&oacute;n y transformaci&oacute;n de la informaci&oacute;n </i></b></p>     <p><i>Ajuste de tasas. </i>Para hacer comparables los an&aacute;lisis de la mortalidad en los diferentes municipios cubiertos por el estudio, las tasas brutas se ajustaron por grupos de edad utilizando como est&aacute;ndar los datos del censo del DANE del 2005. Las poblaciones se estratificaron por grupos de edad, as&iacute;: 0 a 44 a&ntilde;os; 45 a 64 a&ntilde;os, y 65 a&ntilde;os y m&aacute;s. Las cifras de poblaci&oacute;n est&aacute;ndar fueron las siguientes: en el grupo de 0 a 44 a&ntilde;os, 33&acute;365.865 personas; en el grupo de 45 a 65 a&ntilde;os, 6&acute;840.147, y en el grupo de 65 y m&aacute;s, 2&acute;682.580, para un total de 40&acute;206.012. </p>     <p>El ajuste se hizo con el m&eacute;todo directo, de la siguiente manera: para cada a&ntilde;o y localidad, las tasas espec&iacute;ficas de mortalidad de cada estrato se estimaron dividiendo el n&uacute;mero de muertes por su respectiva poblaci&oacute;n. La tasa espec&iacute;fica observada en cada estrato se multiplic&oacute; por el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n est&aacute;ndar correspondiente, y la suma del n&uacute;mero de defunciones ajustadas por las poblaciones de los estratos se dividi&oacute; por el total de la poblaci&oacute;n est&aacute;ndar, con el fin de obtener tasas ajustadas comparables. </p>     <p>En los municipios con registros faltantes de defunci&oacute;n, se opt&oacute; por atribuirles promedios con la informaci&oacute;n disponible en cada uno de ellos. Estos municipios fueron los siguientes: Pueblo Rico, Marulanda, Norcasia, P&aacute;cora, Buenavista, Calarc&aacute;, Balboa, C&oacute;rdoba y Santuario. En este proceso se excluy&oacute; al municipio de Belalc&aacute;zar y en el an&aacute;lisis de la mortalidad por enfermedades hipertensivas se excluy&oacute; a Salento, debido a la ausencia de informaci&oacute;n. </p>     <p><b><i>Producto interno bruto </i></b></p>     <p>Con base en la informaci&oacute;n disponible a nivel municipal, el PIB se calcul&oacute; sumando el valor agregado bruto (VAB) de cada rama de actividad econ&oacute;mica (VAB i ), lo que equivale al valor de los bienes y servicios finales, m&aacute;s los impuestos netos de subsidios sobre la producci&oacute;n y las importaciones (T xs ). Se llama valor agregado bruto porque no se le ha descontado el valor de la depreciaci&oacute;n. Este c&aacute;lculo se puede expresar con la siguiente ecuaci&oacute;n. </p>     <p>    <center><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12e1.jpg"></center></p>     <p>Las ramas de la actividad econ&oacute;mica sumaron 31 (agr&iacute;cola sin caf&eacute;, caf&eacute;, industria, comercio, etc.) y se dividieron en 16 grupos (actividad agropecuaria, industria, construcci&oacute;n, etc.). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La medici&oacute;n del PIB municipal se hizo siguiendo la &uacute;ltima versi&oacute;n del sistema de cuentas nacionales, basada en el sistema recomendado por la Comisi&oacute;n Europea seg&uacute;n lo reporta Vallecilla (16). </p>     <p>Las series del PIB se presentan en precios corrientes y constantes de 2005 (PIB real), a&ntilde;o base vigente para las cuentas nacionales en Colombia. </p>     <p>El PIB per c&aacute;pita corresponde a la suma del valor de bienes y servicios finales (valor agregado) de las diferentes ramas de la actividad econ&oacute;mica (agricultura, industria, transporte, etc.), m&aacute;s los impuestos a las importaciones, m&aacute;s el IVA no deducible, m&aacute;s el impuesto sobre el producto, menos subsidios, dividido por el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n. Para el estudio, los datos del PIB per c&aacute;pita se obtuvieron del PIB municipal calculado y las proyecciones oficiales de poblaci&oacute;n por municipio estimadas por el DANE. </p>     <p><b><i>Necesidades b&aacute;sicas insatisfechas </i></b></p>     <p>El &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas es un indicador de las condiciones de bienestar material de la poblaci&oacute;n, y para calcularlo se toma como unidad de observaci&oacute;n la vivienda y las personas que residen en ella. </p>     <p>Con esta metodolog&iacute;a se busca determinar, con ayuda de algunos indicadores simples, si las necesidades b&aacute;sicas de la poblaci&oacute;n se encuentran cubiertas. Los grupos que no alcancen un umbral m&iacute;nimo fijado, se clasifican como pobres. Los indicadores seleccionados en este caso fueron: las viviendas inadecuadas, las viviendas con hacinamiento cr&iacute;tico, las viviendas con servicios inadecuados, las viviendas con alta dependencia econ&oacute;mica y las viviendas con ni&ntilde;os en edad escolar que no asist&iacute;an a la escuela. </p>     <p>El &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas es un indicador directo de carencias cr&iacute;ticas en una poblaci&oacute;n y, en tal sentido, un indicador de pobreza relativamente estable a lo largo del tiempo. Para este estudio, los valores de necesidades b&aacute;sicas in-satisfechas por municipio se obtuvieron del DANE. </p>     <p><b><i>M&eacute;todos de an&aacute;lisis </i></b></p>     <p>Se describi&oacute; el comportamiento de las variables dependientes e independientes en los 53 municipios mediante medidas de posici&oacute;n, y se calcularon los promedios y la desviaci&oacute;n de las variables agrupadas por cuartiles. Los municipios se ordenaron seg&uacute;n las variables socioecon&oacute;micas para proceder a su comparaci&oacute;n. </p>     <p>El an&aacute;lisis de las desigualdades se hizo con el programa Epidat 4.0 (17), el cual se utiliza en los an&aacute;lisis de la situaci&oacute;n de salud en el pa&iacute;s. Con la medici&oacute;n de las desigualdades sociales se compara el estado de salud de dos o m&aacute;s grupos de poblaci&oacute;n estratificados seg&uacute;n su condici&oacute;n socioecon&oacute;mica. Dependiendo de las medidas elegidas, el resultado cuantitativo puede expresarse en t&eacute;rminos absolutos o relativos. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para el an&aacute;lisis se utilizaron las siguientes mediciones de desigualdad. </p>     <p><i>Medidas de desigualdad basadas en rangos. </i> Estas mediciones comparan un mismo indicador de salud (por ejemplo, la mortalidad) en las dos poblaciones de la serie analizada que tengan condiciones socioecon&oacute;micas extremas: la mejor y la peor. La comparaci&oacute;n del indicador de salud entre ellas puede hacerse mediante divisi&oacute;n (cociente) o resta, es decir, la raz&oacute;n (cociente) de tasas extremas, o la diferencia de tasas extremas. Ambas pueden ser &uacute;tiles, aunque los cocientes son m&aacute;s f&aacute;ciles de interpretar como riesgos relativos. </p>     <p><i>Medidas de desproporcionalidad. </i> Se basan en el &iacute;ndice de concentraci&oacute;n y la curva de concentraci&oacute;n. En el caso de la salud, estos an&aacute;lisis se usan para dar una medida conjunta de las desigualdades en varias localidades. Lo que se hace mediante estas t&eacute;cnicas es distribuir equitativamente los valores de una variable ordenados de menor a mayor entre las poblaciones, las cuales tambi&eacute;n se ordenan seg&uacute;n sus condiciones socioecon&oacute;micas, asumiendo te&oacute;ricamente que el indicador se reparte por igual entre ellas. Esta distribuci&oacute;n uniforme se representa en el plano cartesiano como una l&iacute;nea diagonal cuya pendiente es 1 y cuyo intercepto es 0. La diagonal representar&iacute;a una igualdad te&oacute;rica sim&eacute;trica y perfecta en la distribuci&oacute;n de los valores, y se usa como est&aacute;ndar para valorar los datos reales observados. Cuando los datos reales se llevan al plano, forman una curva que puede coincidir o no con la diagonal. Mientras m&aacute;s desigualdades haya en la distribuci&oacute;n, m&aacute;s se alejar&aacute;n los datos de la diagonal. Esta distancia o dispersi&oacute;n frente a la diagonal puede evaluarse visualmente, pero tambi&eacute;n puede medirse mediante &iacute;ndices o coeficientes de concentraci&oacute;n que oscilan entre -1 y +1; un &iacute;ndice de concentraci&oacute;n de cero significa igualdad perfecta; mientras m&aacute;s se distancie el decimal hacia el -1 o el +1, mayor desigualdad habr&aacute; en el grupo. Las mediciones de desproporcionalidad m&aacute;s usadas son la curva de Lorenz y el &iacute;ndice de Gini. </p>     <p><i>Medidas basadas en la regresi&oacute;n. </i>Con estas se calcula una ecuaci&oacute;n de regresi&oacute;n en la que el indicador de morbilidad o mortalidad es la variable dependiente Y, en tanto que la variable socioecon&oacute;mica es la variable explicativa. Las regresiones pueden ser lineales o log&iacute;sticas, dependiendo de la naturaleza cuantitativa o cualitativa del indicador de morbilidad o mortalidad. Lo usual es armar los modelos de regresi&oacute;n comparando el riesgo de enfermar o morir de los grupos en peores condiciones con el de los grupos en mejores condiciones. De este modo, los an&aacute;lisis de regresi&oacute;n permiten calcular dos mediciones de la desigualdad: el &iacute;ndice relativo de desigualdad (IRD), que refleja el n&uacute;mero de veces que la morbilidad o la mortalidad es m&aacute;s alta en el extremo con mayor privaci&oacute;n econ&oacute;mica (bajo PIB o alta proporci&oacute;n de poblaci&oacute;n con necesidades b&aacute;sicas insatisfechas), y el &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado (IRDA), que revela el cociente esperado de las tasas extremas de acuerdo con el modelo te&oacute;rico de la desigualdad asumido para elaborar la ecuaci&oacute;n de regresi&oacute;n. </p>     <p><i>&Iacute;ndice basado en el concepto de entrop&iacute;a (&iacute;ndice de Theil). </i>Estos an&aacute;lisis se basan en la identificaci&oacute;n de la proporci&oacute;n de la poblaci&oacute;n que presenta la mayor parte de la enfermedad o la mortalidad, con el fin de asignarle esta carga. El resultado del &iacute;ndice indica la proporci&oacute;n de la poblaci&oacute;n que soporta la carga de enfermedad y permite calcular la proporci&oacute;n de dicha carga que debe redistribuirse para lograr una distribuci&oacute;n similar del problema entre los municipios. </p>     <p><b><i>Consideraciones &eacute;ticas </i></b></p>     <p>Seg&uacute;n los enunciados del Art&iacute;culo 11, Cap&iacute;tulo I, de la Resoluci&oacute;n n&uacute;mero 8430 de 1993, el estudio correspondi&oacute; a una investigaci&oacute;n sin riesgo. A esta categor&iacute;a corresponden los estudios que emplean t&eacute;cnicas y m&eacute;todos de investigaci&oacute;n documental retrospectivos y en los que no se realiza intervenci&oacute;n o modificaci&oacute;n intencionada de las variables de los individuos que participan en el estudio. La investigaci&oacute;n se hizo con base en los registros de mortalidad codificados seg&uacute;n la CIE-10 , utilizados en las estad&iacute;sticas vitales del DANE. </p>     <p><b>Resultados </b></p>     <p>Los resultados del estudio se presentan en el siguiente orden: comportamiento del PIB per c&aacute;pita, de las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, de las tasas de mortalidad por enfermedades cardiovasculares y, por &uacute;ltimo, de las desigualdades en la mortalidad. </p>     <p><b><i>Comportamiento del PIB per c&aacute;pita y de las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas </i></b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En el <a href="#cuadro1">cuadro 1</a> se presentan los valores promedio y la desviaci&oacute;n del PIB per c&aacute;pita por cuartiles de los 53 municipios del Eje Cafetero en los a&ntilde;os 2009, 2010 y 2011. </p>     <p>    <center> <a name="cuadro1"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12t1.gif"></a></center></p>      <p>En el 2009, se ubicaron en el cuartil del menor PIB per c&aacute;pita 13 municipios, de los cuales diez (10/27) pertenecen al departamento de Caldas y tres al departamento de Risaralda (3/14). La distribuci&oacute;n vari&oacute; muy poco en 2010 y 2011. </p>     <p>En el departamento de Risaralda, Quinch&iacute;a fue el municipio con menor PIB per c&aacute;pita en el trienio, con una disminuci&oacute;n del PIB per c&aacute;pita entre 0,10 y 012 % entre 2009 y 2010. </p>     <p>Los cinco municipios con menor PIB per c&aacute;pita derivaban su econom&iacute;a de la agricultura, especial- mente del caf&eacute; y la panela. De estos, Pensilvania (Caldas) no registr&oacute; aumento en el PIB municipal durante el per&iacute;odo observado, lo cual incidi&oacute; negativamente en el valor del PIB per c&aacute;pita. </p>     <p>Los municipios con mayor PIB per c&aacute;pita en el Eje Cafetero en el 2009 fueron cuatro del departamento de Caldas, cinco de Risaralda y tres del Quind&iacute;o. En seis municipios se registraron los valores m&aacute;s altos del PIB per c&aacute;pita durante los tres a&ntilde;os: Balboa (Risaralda), Buenavista (Quind&iacute;o), Marmato (Caldas), Manizales (Caldas), Filandia (Quind&iacute;o), Pereira (Risaralda) y Palestina (Caldas). </p>     <p>En los tres primeros municipios mencionados se reflej&oacute; la riqueza producida por la explotaci&oacute;n de la ca&ntilde;a de az&uacute;car en Balboa, la caficultura en Buenavista y la miner&iacute;a en Marmato. Con excepci&oacute;n de estos municipios, que re&uacute;nen carac ter&iacute;sticas especiales, el PIB departamental se concentr&oacute; en las &aacute;reas metropolitanas o ciudades capitales y en los municipios aleda&ntilde;os, donde se acumul&oacute; m&aacute;s del 50 % del PIB departamental, fen&oacute;meno m&aacute;s acusado en Risaralda y Quind&iacute;o que en Caldas. </p>     <p>El PIB per c&aacute;pita disminuy&oacute; entre 2009 y 2011 en 13 municipios, en un rango de 0,001 a 0,112. </p>     <p>Los municipios cuyo PIB per c&aacute;pita los ubic&oacute; como los de m&aacute;s baja condici&oacute;n socioecon&oacute;mica, se encuentran en los departamentos de Risaralda (dos) y Caldas (cuatro). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El municipio m&aacute;s pobre, Quinch&iacute;a, y el m&aacute;s rico, Balboa, est&aacute;n en el departamento de Risaralda. Llama la atenci&oacute;n que Quinch&iacute;a es uno de los municipios en los que el PIB per c&aacute;pita disminuy&oacute; durante todo el per&iacute;odo. </p>     <p>Cabe anotar que la variaci&oacute;n de estos indicadores deber&iacute;a medirse en per&iacute;odos m&aacute;s prolongados. En tal sentido, los datos disponibles no permit&iacute;an caracterizar la tendencia del PIB a largo plazo. </p>     <p>En el <a href="#cuadro2">cuadro 2</a> se presentan el promedio y la desviaci&oacute;n del nivel de necesidades b&aacute;sicas insa- tisfechas de los municipios del Eje Cafetero del 2009 al 2011. </p>     <p>    <center> <a name="cuadro2"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12t2.gif"></a></center></p>      <p>El valor del &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas puede considerarse un indicador de pobreza cr&oacute;nica. Los municipios con menos necesidades b&aacute;sicas insatisfechas fueron: Manizales, Villamar&iacute;a, A rmenia, Dosquebradas, Pereira y Calarc&aacute;. En e stos municipios, solamente 10 a 15 % de la poblaci&oacute;n presentaba al menos una necesidad b&aacute;sica insatisfecha. </p>     <p>Las localidades m&aacute;s pobres y con mayor nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, fueron Pueblo Rico, Mistrat&oacute;, Norcasia y Quinch&iacute;a. En estos municipios entre el 33 y el 52 % de la poblaci&oacute;n presentaba al menos una necesidad b&aacute;sica insatisfecha. Los municipios en los que coincid&iacute;a el alto nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfecha y un PIB per c&aacute;pita bajo, fueron Pueblo Rico y Quinch&iacute;a en Risaralda, localidades tradicionalmente pobres que segu&iacute;an si&eacute;ndolo en el momento del estudio . </p>     <p>A pesar de sus altos niveles de ingreso, algunos municipios presentaban una alta proporci&oacute;n de pobreza cr&oacute;nica. En Victoria y Marmato, entre el 30 y el 36 % de la poblaci&oacute;n presentaba al menos una necesidad b&aacute;sica insatisfecha. Marmato registraba el PIB m&aacute;s alto de Caldas y su &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas fue de 35,9 %. Balboa, con el m&aacute;s alto PIB per c&aacute;pita de los 53 municipios, tambi&eacute;n presentaba un &iacute;ndice de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas por encima del 75 % de la distribuci&oacute;n por cuartiles; esta coexistencia de un PIB alto en una poblaci&oacute;n predominantemente pobre seg&uacute;n su nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, ratifica la importancia de elegir e interpretar con cuidado los indicadores. </p>     <p>Los municipios con mayores niveles de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas pertenec&iacute;an a los departamentos de Caldas (nueve) y Risaralda (cuatro). Los municipios con menor proporci&oacute;n de habitantes afectados por necesidades b&aacute;sicas insatisfechas correspondieron a Caldas (siete), Quind&iacute;o (tres) y Risaralda (tres). </p>     <p>El nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas departamental fue similar en Caldas, Quind&iacute;o y Risaralda, y en los tres departamentos se present&oacute; con frecuencia uno menor al de la capital departamental y los municipios del &aacute;rea metropolitana respectiva (Manizales y Pereira), o de Calarc&aacute; en el caso del Quind&iacute;o. Los dem&aacute;s municipios presentaron un nivel superior al promedio departamental. El de menor nivel fue Manizales, con 10 %, y el de mayor nivel fue Pueblo Rico en Risaralda, con 53 %. Es decir que en lo que se refiere a necesidades b&aacute;sicas insatisfechas hay una brecha socioecon&oacute;mica de 1 a 5 entre los municipios de la regi&oacute;n. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por otra parte, en la mayor&iacute;a de los municipios el componente con mayores porcentajes de participaci&oacute;n en el nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas fue el de la dependencia econ&oacute;mica, seguido por el hacinamiento cr&iacute;tico. En Caldas los porcentajes respectivos fueron de 10,5 y 6; en el Quind&iacute;o, de 9,2 y 4,9 %, y en Risaralda, de 9,1 y 6,8 %. </p>     <p>Los promedios de las tasas ajustadas de morta lidad por cuartiles en el trienio se presentan en el <a href="#cuadro3">cuadro 3</a> y la variaci&oacute;n de las tasas de mortalidad, en el <a href="#cuadro4">cuadro 4</a>. </p>     <p>    <center> <a name="cuadro3"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12t3.gif"></a></center></p>     <p>    <center> <a name="cuadro4"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12t4.gif"></a></center></p>      <p>Lo primero que llama la atenci&oacute;n al revisar la distribuci&oacute;n de las tasas es que, a pesar del ajuste por edad y el an&aacute;lisis por procedencia, se present&oacute; una gran variabilidad. Esto hace pensar en condiciones que afectan la calidad de la clasificaci&oacute;n de la causa, de la cobertura del registro o de ambas; sin embargo, los datos disponibles no permitieron aclarar este aspecto. </p>     <p>La distribuci&oacute;n de las tasas ajustadas por cuartiles revelaron patrones irregulares, aunque en los tres grupos de causas predomin&oacute; la tendencia al descenso, particularmente en las localidades con mayores riesgos. </p>     <p>Las tasas m&aacute;s altas correspondieron al subgrupo de muertes por enfermedades isqu&eacute;micas; en todas las tasas de mortalidad se registr&oacute; un incremento en 2010, y varias disminuciones en 2011. </p>     <p><b><i>Desigualdades en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en los 53 municipios del Eje Cafetero </i></b><i></i></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i>Desigualdades en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares seg&uacute;n el PIB. </i>El <a href="#cuadro5">cuadro 5</a> permite visualizar los &iacute;ndices de las desigualdades en la mortalidad seg&uacute;n el PIB. Su descripci&oacute;n e interpretaci&oacute;n se hicieron por enfermedades, no obstante, se tuvo en cuenta que cada grupo de &iacute;ndices tiene fundamentos diferentes. </p>     <p>    <center> <a name="cuadro5"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12t5.gif"></a></center></p>     <p>Las comparaciones de la mortalidad asociada con el PIB per c&aacute;pita mediante mediciones de rango, permitieron valorar la amplitud de la brecha entre el municipio con el peor PIB y el municipio con el m&aacute;s alto. Durante el periodo de estudio el municipio en peores condiciones seg&uacute;n el PIB per c&aacute;pita fue Quinch&iacute;a y, los mejores, Buenavista en 2009 y 2010, y Marmato en 2011. </p>     <p>Con respecto a las muertes por hipertensi&oacute;n arterial sist&eacute;mica, no se identific&oacute; un patr&oacute;n fijo de desigualdad asociado con el PIB. El riesgo de muerte por hipertensi&oacute;n arterial en Quinch&iacute;a fue menor en 2009 y 2010 que en el municipio m&aacute;s rico, pero en 2011 esta condici&oacute;n se invirti&oacute;. </p>     <p>En la mortalidad por enfermedades isqu&eacute;micas, en cambio, s&iacute; se encontr&oacute; una brecha asociada repetidamente con el PIB; en los tres a&ntilde;os ana lizados el riesgo de morir por esta causa fue mayor en el municipio con menor PIB (Quinch&iacute;a) que en el municipio con el mejor PIB. </p>     <p>El an&aacute;lisis de la mortalidad por enfermedades cerebrovasculares tambi&eacute;n sugiere una brecha, pero en sentido inverso, a favor del municipio m&aacute;s pobre. El hecho de que los municipios con PIB m&aacute;s altos presentaran m&aacute;s riesgo de morir por enfermedades cerebrovasculares , podr&iacute;a obedecer a una mayor esperanza de vida y a un mejor registro; pero tambi&eacute;n, podr&iacute;a reflejar problemas de mal diagn&oacute;stico y subregistro en los municipios m&aacute;s pobres, donde la causa de muerte queda enmascarada. Este tipo de paradojas se ha descrito ya en epidemiolog&iacute;a , sin embargo, los datos utilizados en el presente estudio no permitieron aclarar este punto. </p>     <p><i>Desigualdades basadas en &iacute;ndices de regresi&oacute;n (&iacute;ndice relativo de desigualdad e &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado) </i>. Dada la gran dispersi&oacute;n de los datos disponibles tanto para la mortalidad como para la medici&oacute;n de la pobreza, los an&aacute;lisis de regresi&oacute;n bivariada de los trastornos cardiovasculares y el PIB per c&aacute;pita presentaron una variabilidad amplia en cada uno de los a&ntilde;os analizados. En estas condiciones, el &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado, que toma los promedios del mejor y el peor grupo, podr&iacute;a ser un mejor estimador de la desigualdad que el &iacute;ndice relativo de desigualdad crudo; este &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado puede interpretarse de forma similar a como se interpretan los cocientes de rangos, pero en este caso, los c&aacute;lculos no se limitaron a las localidades en condiciones socio- econ&oacute;micas extremas porque se tuvieron en cuenta los dem&aacute;s municipios. </p>     <p>En 2009, los valores del &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado de la mortalidad por enfermedades hipertensivas, isqu&eacute;micas y cerebrovasculares, sugieren que los riesgos de morir por estas causas eran mayores en los municipios m&aacute;s pobres (con menor PIB per c&aacute;pita). Este patr&oacute;n de mayor riesgo de morir entre los m&aacute;s pobres, se mantuvo en 2010 y 2011 para las defunciones por enfermedades hipertensivas e isqu&eacute;micas, pero no para las muertes por causas cerebrovasculares . En este &uacute;ltimo grupo de causas, el patr&oacute;n de desigualdad asociado con el PIB fue menos claro; en 2009, el riesgo fue casi igual en municipios pobres y ricos (1,01) y en los dos a&ntilde;os siguientes el indicador se invirti&oacute;, lo que sugiere un mayor riesgo en los municipios m&aacute;s ricos. </p>     <p><i>Desigualdades basadas en los &iacute;ndices de concentraci&oacute;n y de Theil. </i>Los valores del &iacute;ndice de concentraci&oacute;n para el trienio, no sugieren desigualdades importantes en las tasas ajustadas de mortalidad debida a enfermedades cardiovasculares que pudieran atribuirse a la pobreza medida por el PIB per c&aacute;pita. Aunque la mortalidad causada por las enfermedades hipertensivas e isqu&eacute;micas fue ligeramente mayor en los municipios con menor PIB en los tres a&ntilde;os, los valores se acercan, en t&eacute;rminos generales, a la diagonal de la igualdad. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En la <a href="#figura1">figura 1</a> se muestran las curvas de concentraci&oacute;n de la mortalidad seg&uacute;n el PIB per c&aacute;pita, las cuales reflejaron la tendencia de las tasas a acercarse a la diagonal de igualdad, excepto la mortalidad por enfermedades isqu&eacute;micas en el 2009, a&ntilde;o en que el &iacute;ndice fue de -0,39, lo que sugiere que la mortalidad por esta enfermedad tendi&oacute; a concentrarse en los municipios con el peor PIB per c&aacute;pita. </p>     <p>    <center>   <a name="figura1"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12g1.jpg"></a> </center></p>      <p>El cuanto al &iacute;ndice de Theil, los valores encontrados en el Eje Cafetero oscilaron entre 0,11 y 0,42; estos valores reflejan la proporci&oacute;n de defunciones que debe redistribuirse para alcanzar la igualdad. </p>     <p><i>Desigualdades en la mortalidad por enfermeda des cardiovasculares medidas con base en las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. </i>El an&aacute;lisis de desigualdades se repiti&oacute; con las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, un indicador indirecto de pobreza que los analistas consideran m&aacute;s estable. Los resultados de las mediciones basadas en rangos, en la regresi&oacute;n y los &iacute;ndices, se registran en el <a href="#cuadro6">cuadro 6</a>, en el cual se presentan los resultados de la comparaci&oacute;n entre los municipios con menor y mayor pobreza seg&uacute;n sus necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. El cociente de tasas extremas no evidenci&oacute; un patr&oacute;n claro de asociaci&oacute;n entre las muertes por enfermedades cardiovasculares y la pobreza estructural reflejada en el nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. El an&aacute;lisis basado en el cociente ponderado de tasas extremas, el cual se pondera seg&uacute;n el tama&ntilde;o de las poblaciones, sugiere un mayor riesgo de morir por enfermedades cardiovasculares en los municipios m&aacute;s pobres en los tres grupos de causas. </p>     <p>Seg&uacute;n dicho nivel, el municipio con mayor pobreza fue Pueblo Rico, donde el 52,91 % de la poblaci&oacute;n tiene al menos una necesidad b&aacute;sica insatisfecha, y el de menor pobreza fue Manizales, donde ese porcentaje fue de 10,03 %. </p>     <p>El an&aacute;lisis de la mortalidad mediante esta medici&oacute;n demostr&oacute; una variabilidad menor a la observada con el PIB per c&aacute;pita; para las comparaciones, no obstante, se sigui&oacute; utilizando el &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado. </p>     <p>Entre los municipios con menor pobreza estructural figuraron: Manizales (Caldas), Villamar&iacute;a (Caldas), Calarc&aacute; (Quind&iacute;o), Circasia (Quind&iacute;o), Chinchin&aacute; (Caldas), Filandia (Quind&iacute;o), Salamina (Caldas), Anserma (Caldas) y Santa Rosa de Cabal (Risaralda). Las tasas en este grupo de municipios oscilaron entre 26,27 muertes por 100.000 habi-tantes en Manizales, m&aacute;s de 30 muertes en los municipios de Pereira, Calarc&aacute; y Armenia en el 2011, y hasta m&aacute;s de 60 en Salamina. Cabe se&ntilde;alar que algunos de estos municipios se encuentran en las &aacute;reas metropolitanas de los departamentos de Caldas, Quind&iacute;o y Risaralda, o est&aacute;n cercanos a ellas. </p>     <p><i>Desigualdades en la mortalidad basadas en la regresi&oacute;n. </i>Los valores del &iacute;ndice relativo de desigualdad acotado coincidieron con el an&aacute;lisis de rangos y sugieren que los municipios m&aacute;s pobres presentaron un menor riesgo de morir por enfermedades cerebrovasculares pero un mayor riesgo de morir por causas hipertensivas e isqu&eacute;micas . </p>     <p><i>Desigualdades en la mortalidad seg&uacute;n el &iacute;ndice de concentraci&oacute;n y el de Theil. </i>Los valores del &iacute;ndice de concentraci&oacute;n estimados para los tres a&ntilde;os, no sugieren desigualdades acentuadas en las tasas ajustadas de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares que pudieran atribuirse a la pobreza estructural medida con base en las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. Aunque, en general, los datos se acercaron a la diagonal de igualdad, las tasas de mortalidad por enfermedades hipertensivas e isqu&eacute;micas fueron ligeramente mayores en los municipios con m&aacute;s necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, sin que esa variable marcara grandes diferencias en el riesgo. La curva de concentraci&oacute;n mostr&oacute;, como se mencion&oacute;, la cercan&iacute;a de los datos a la diagonal de igualdad, lo que sugiere poca incidencia de la desigualdad social en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares medidas con base en dicho nivel (<a href="#figura2">figura 2</a>). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center>   <a name="figura2"><img src="img/revistas/bio/v35n3/v35n3a12g2.jpg"></a> </center></p>     <p>Los valores del &iacute;ndice de Theil transformado seg&uacute;n la equivalencia de la entrop&iacute;a, oscilaron entre 0,11 y 0,42, lo que sugiere el potencial de redistribuci&oacute;n de la mortalidad que debiera lograrse para alcanzar el valor de plena igualdad. El &iacute;ndice de Theil mide la discrepancia entre la distribuci&oacute;n de las personas y la distribuci&oacute;n de la carga de enfermedad. Cuanto mayor es, mayor es la desproporci&oacute;n, pero sin que sea posible atribuirla a la condici&oacute;n socioecon&oacute;mica m&aacute;s o menos favorable. </p>     <p><b>Discusi&oacute;n </b></p>     <p>La relaci&oacute;n entre las desigualdades en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares y las variables socioecon&oacute;micas, ha sido reconocida ampliamente; tal es el caso de los estudios realizados en pa&iacute;ses europeos (18) y en Finlandia (19). Sin embargo, en algunos de ellos la perspectiva del an&aacute;lisis ha sido establecer el v&iacute;nculo entre las variables socioecon&oacute;micas y los factores de riesgo de enfermedad cardiovascular, lo cual limita la comprensi&oacute;n de las desigualdades socioecon&oacute;micas por s&iacute; mismas como fundamento explicativo de dicha mortalidad. En un estudio de Brasil (20) se demostr&oacute; m&aacute;s claramente esta relaci&oacute;n, puesto que la investigaci&oacute;n se realiz&oacute; con indicadores de pobreza. Se destacan en la literatura cient&iacute;fica reciente los an&aacute;lisis de las desigualdades en Andaluc&iacute;a, los cuales se llevaron a cabo con base en una propuesta amplia de indicadores relacionados con factores determinantes sociales (21). Los resultados del estudio en el Eje Cafetero, aunque no son comparables con los estudios mencionados, revelan la complejidad de la relaci&oacute;n entre las desigualdades socioecon&oacute;micas y la mortalidad por enfermedades isqu&eacute;micas e hipertensivas, ya que las carencias que evidenciaron los valores de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas superaron las interpretaciones basadas en la consideraci&oacute;n de lo socioecon&oacute;mico como un factor de riesgo m&aacute;s o como un factor de riesgo que subyace a los estilos de vida y los comportamientos . </p>     <p>Lo se&ntilde;alado coincide con los resultados del estudio, ya que el riesgo de morir por enfermedad isqu&eacute;mica e hipertensiva fue m&aacute;s alto en los municipios con m&aacute;s necesidades b&aacute;sicas insatisfechas. La mortalidad por enfermedad hipertensiva tendi&oacute; a concentrarse en los municipios con un mayor nivel de tales necesidades. </p>     <p>Con relaci&oacute;n al PIB, se encontraron m&aacute;s muertes por enfermedad hipertensiva en los municipios con menor PIB per c&aacute;pita en los a&ntilde;os 2009 y 2010, y por enfermedad isqu&eacute;mica en los a&ntilde;os 2010 y 2011. No obstante, deben tenerse en cuenta las limitaciones de este indicador en la medici&oacute;n de las desigualdades, como se se&ntilde;ala m&aacute;s adelante. </p>     <p>Conviene mencionar que otras perspectivas m&aacute;s completas se abren paso e intentan superar el modelo de factores de riesgo; se trata del an&aacute;lisis del efecto de las malas condiciones socioecon&oacute;micas a lo largo del curso de la vida de las poblaciones. Algunos de estos an&aacute;lisis pretenden dar cuenta del gradiente generado por las condiciones socioecon&oacute;micas y su relaci&oacute;n con la mortalidad (22,23). De particular inter&eacute;s es la evaluaci&oacute;n de los modelos de an&aacute;lisis del curso de la vida y sus efectos sobre el sistema cardiovascular (24), los cuales sustentan el impacto de las experiencias negativas debidas al nivel socioecon&oacute;mico en los efectos cardiovasculares. </p>     <p>Una conclusi&oacute;n del presente trabajo se refiere a la importancia del an&aacute;lisis de las desigualdades en zonas geogr&aacute;ficas espec&iacute;ficas debida a factores contextuales que pueden explicar los resultados en salud, m&aacute;s all&aacute; de los factores individuales. Adem&aacute;s, la caracterizaci&oacute;n de zonas geogr&aacute;ficas con los peores indicadores socioecon&oacute;micos y de salud, facilita el dise&ntilde;o de pol&iacute;ticas e intervenciones integrales coordinadas entre diversos sectores. </p>     <p>Las limitaciones identificadas durante la ejecuci&oacute;n de la investigaci&oacute;n pueden agruparse en tres grupos: las fuentes de informaci&oacute;n, los indicadores socioecon&oacute;micos y las medidas utilizadas. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Inicialmente, el estudio se propuso medir las d esigualdades en la morbilidad y la mortalidad por enfermedades hipertensivas, isqu&eacute;micas y cerebrovasculares en 53 municipios del Eje Cafetero. La fuente m&aacute;s apropiada para conocer la morbilidad s on los estudios de poblaci&oacute;n y, por lo general, en los municipios no se hacen este tipo de estudios. Aunque el pa&iacute;s cuenta con datos de morbilidad sentida recogidos por la Encuesta Nacional de Salud 2007, no existe informaci&oacute;n desagregada de esta variable a nivel municipal. Ante la ausencia de estudios epidemiol&oacute;gicos de poblaci&oacute;n, surgi&oacute; la opci&oacute;n alternativa de usar los registros individuales de prestaci&oacute;n de servicios como fuentes de informaci&oacute;n de la morbilidad atendida o registrada; los informes de la morbilidad registrada reflejan fundamentalmente la estructura de la oferta y el uso de los servicios de salud por parte de la poblaci&oacute;n, pero no dan cuenta de la morbilidad de la poblaci&oacute;n que no acude a los servicios de salud. Este aspecto es objeto de discusi&oacute;n en el An&aacute;lisis de la Situaci&oacute;n de Salud, ASIS III, 2010, cuando se se&ntilde;ala que al analizar los registros se puede subestimar la morbilidad. De todos modos, se revis&oacute; la calidad de los registros de la morbilidad atendida, pero se consider&oacute; que presentaban serias limitaciones y se opt&oacute; por descartar esta informaci&oacute;n . </p>     <p>En consecuencia, se decidi&oacute; utilizar la informaci&oacute;n de la mortalidad registrada, asumiendo que pod&iacute;a reflejar mejor la din&aacute;mica epidemiol&oacute;gica de las enfermedades cardiovasculares en la regi&oacute;n. Aunque la calidad de estos registros ha mejorado en el pa&iacute;s, la revisi&oacute;n de la causa b&aacute;sica de defunci&oacute;n por subgrupos de enfermedades cardiovasculares, puso en evidencia variaciones importantes de un a&ntilde;o a otro en los municipios, lo que reflejar&iacute;a los problemas de clasificaci&oacute;n y diferenciaci&oacute;n entre las categor&iacute;as. </p>     <p>El PIB per c&aacute;pita calculado espec&iacute;ficamente para cada municipio, mide la renta media de las personas en el grupo y se ha considerado como una de las mediciones directas de pobreza y la primera en ser usada con relativa frecuencia, seg&uacute;n lo se&ntilde;alado por Caballero en el balance que hace de la informaci&oacute;n disponible sobre pobreza y desigualdad (13). Sin embargo, act&uacute;a como una medida de resumen y en tal sentido no mide la brecha entre pobres ni la distribuci&oacute;n del ingreso. Un municipio con una alta concentraci&oacute;n de la riqueza puede presentar un PIB per c&aacute;pita alto aunque la mayor&iacute;a de la poblaci&oacute;n sea pobre. A lo anterior se suma que el PIB per c&aacute;pita de los departamentos de Caldas, Quind&iacute;o y Risaralda tiende a acercarse al promedio nacional y que, de alguna manera, refleja una reducci&oacute;n de las desigualdades en comparaci&oacute;n con el pa&iacute;s (25). </p>     <p>Un tercer elemento que merece destacarse es la coexistencia de un PIB per c&aacute;pita alto con proporciones elevadas de poblaci&oacute;n en condiciones de pobreza cr&oacute;nica (alto nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfech as); en la regi&oacute;n estudiada, nueve municipios con un PIB per c&aacute;pita que superaba el tercer cuartil presentaron los m&aacute;s altos de dichos niveles. En estos casos, a pesar de tener un PIB per c&aacute;pita elevado, la poblaci&oacute;n de un municipio puede presentar situaciones que contribuyen a la precariedad de sus condiciones de vida y a la exclusi&oacute;n social, como son el bajo nivel educativo o la pertenencia a minor&iacute;as &eacute;tnicas; tal es el caso de Marmato en Caldas y de Buenavista en Quind&iacute;o, que registraron reiteradamente mediciones compatibles con el efecto de la desigualdad social en la mortalidad por enfermedades cardiovasculares. </p>     <p>El campo de evaluaci&oacute;n de las necesidades b&aacute;sicas insatisfechas es el de bienes y servicios requeridos para su satisfacci&oacute;n, lo que permite clasificar a la poblaci&oacute;n seg&uacute;n su acceso a los servicios sanitarios, las condiciones de su vivienda, la dependencia econ&oacute;mica, la inasistencia escolar y el hacinamiento. En cada departamento , dos a tres municipios presentaron altos niveles de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, y alrededor del 13 % de ellos registraron niveles entre 30 y 53 %. </p>     <p>Cabe se&ntilde;alar que los municipios con mayor nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas, como Pueblo Rico, presentan desde antes de 1993 la mayor pro-porci&oacute;n de personas afectadas en el departamento de Risaralda, superando ampliamente el promedio nacional. Igualmente, en los municipios de Pueblo Rico y Quinch&iacute;a se report&oacute; una evoluci&oacute;n desfavorable de las condiciones de vida, reflejada en la tendencia decreciente en el aumento del ingreso per c&aacute;pita, el retroceso en la equidad distributiva del ingreso y un menor crecimiento del &iacute;ndice de condiciones de vida en el per&iacute;odo entre los censos (26). As&iacute;, en Quinch&iacute;a se registr&oacute; una disminuci&oacute;n del PIB per c&aacute;pita y, en Pueblo Rico, un PIB que disminu&iacute;a o no cambiaba. </p>     <p>Pese a las limitaciones mencionadas, los resultados de las mediciones de la desigualdad evidenciaron un mejor desempe&ntilde;o; es posible que otros indicadores, como la calidad de vida, el desarrollo humano, o la vulnerabilidad, permitan discriminar m&aacute;s finamente las poblaciones con desigualdades sociales en salud. </p>     <p>En relaci&oacute;n con los indicadores de desigualdad encontrados, se observaron contradicciones entre aquellos basados en rangos y los basados en la regresi&oacute;n. Si bien la l&oacute;gica que subyace a cada uno de estos es diferente, es relevante tener en cuenta que los primeros pasan por alto lo que sucede en los grupos intermedios y que, adem&aacute;s, la falta de linealidad entre el indicador socioecon&oacute;mico y el de salud incide en los resultados. Los segundos, es decir, los indicadores basados en la regresi&oacute;n (&iacute;ndice relativo de desigualdad acotado en Epidat), mostraron mejor la desigualdad. Los IRD acotados evidenciaron la relaci&oacute;n entre la mortalidad por enfermedades hipertensivas e isqu&eacute;micas, y un menor PIB y un mayor nivel de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas en los municipios. </p>     <p>    <center><b>Agradecimientos </b></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>A los funcionarios del Programa de Investigaci&oacute;n en Salud de Colciencias, por el apoyo otorgado a los investigadores durante el proyecto. </p>     <p>    <center><b>Conflicto de intereses</b></center></p>     <p>Los autores expresan que no existen conflictos de intereses. </p>     <p>    <center><b>Financiaci&oacute;n </b></center></p>     <p>Proyecto (c&oacute;digo 1259-519-28192) financiado por Colciencias a trav&eacute;s de la convocatoria 519 de 2010. </p>     <p>Correspondencia: Dora Cardona, Grupo de Investigaci&oacute;n en Salud P&uacute;blica, Universidad Aut&oacute;noma de Manizales, Antigua Estaci&oacute;n del Ferrocarril, Manizales, Colombia.   Tel&eacute;fono: (576) 872 7272, extensi&oacute;n 166 <a href="mailto:dcrivas@autonoma.edu.co">dcrivas@autonoma.edu.co</a></p>     <p>    <center><b>Referencias </b></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>1. <b>Di Cesare M. </b> El perfil epidemiol&oacute;gico de Am&eacute;rica Latina y el Caribe: desaf&iacute;os, l&iacute;mites y acciones. Comisi&oacute;n Econ&oacute;mica para Am&eacute;rica Latina y el Caribe (CEPAL). Santiago de Chile: Naciones Unidas; 2011. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible: <a href="http://www.cepal.org/publicaciones/xml/9/44309/lcw395.pdf" target="_blank">http://www.cepal.org/publicaciones/xml/9/44309/lcw395.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0120-4157201500030001200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>2. <b>Organizaci&oacute;n Panamericana de la Salud, Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud. </b> Salud en las Am&eacute;ricas. Panorama regional y perfiles de pa&iacute;s. 2012. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.paho.org/saludenlasamericas/index.php?option=com_content&amp;view=article&amp;id=9%3Aedicion-2012&amp;catid=9%3Apublication&amp;Itemid=14&amp;lang=es" target="_blank">http://www.paho.org/saludenlasamericas/index.php?option=com_content&amp;view=article&amp;id=9%3Aedicion-2012&amp;catid=9%3Apublication&amp;Itemid=14&amp;lang=es</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0120-4157201500030001200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>3. <b>Ministerio de Salud, Facultad Nacional de Salud P&uacute;blica </b><b>de la Universidad de Antioquia. </b> An&aacute;lisis de la situaci&oacute;n de salud en Colombia 2002-2007. Bogot&aacute;: Imprenta Nacional de Colombia; 2011. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/ASIS-Tomo%20III" target="_blank">http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/ASIS-Tomo%20III</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0120-4157201500030001200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>4. <b>Ministerio de Salud y Protecci&oacute;n Social. </b> Plan Decenal de Salud P&uacute;blica. PDSP, 2012-2021. Bogot&aacute;: Imprenta Nacional de Colombia; 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0120-4157201500030001200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>5. <b>Observatorio Nacional de Salud-Instituto Nacional de Salud. </b> Enfermedad cardiovascular: principal causa de muerte en Colombia. Bolet&iacute;n N o 1. Diciembre de 2013. Fecha de consulta: 22 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.ins.gov.co/lineas-de-accion/ons/boletin%201/boletin_web_ONS/boletin_01_ONS.pdf" target="_blank">http://www.ins.gov.co/lineas-de-accion/ons/boletin%201/boletin_web_ONS/boletin_01_ONS.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0120-4157201500030001200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>6. <b>Rodr&iacute;guez J, Acosta N, Pe&ntilde;aloza R. </b> Carga de enfermedad en Colombia. Resultados alcanzados. Centro de Proyectos para el Desarrollo (CENDEX). Bogot&aacute;, D.C.: Pontificia Universidad Javeriana; 2008. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.cendex.org.co/GPES/informes/PresentacionCarga_Informe.pdf" target="_blank">http://www.cendex.org.co/GPES/informes/PresentacionCarga_Informe.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0120-4157201500030001200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>7. <b>Ministerio de la Protecci&oacute;n Social. </b> Plan Nacional de Salud P&uacute;blica 2007-2010. Decreto N o 3019. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://new.paho.org/hq/dmdocuments/2010/Politicas_Nacionales_Salud-Colombia_2007-2010.pdf" target="_blank">http://new.paho.org/hq/dmdocuments/2010/Politicas_Nacionales_Salud-Colombia_2007-2010.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0120-4157201500030001200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>8. <b>World Health Organization. </b> Global status report on non-communicable diseases 2011. Fecha de consulta: 25 de noviembre de 2011. Disponible en: <a href="http://www.who.int/nmh/publications/ncd_report2010/es/" target="_blank">http://www.who.int/nmh/publications/ncd_report2010/es/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0120-4157201500030001200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>9. <b>Organizaci&oacute;n Panamericana de la Salud </b>, <b>Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud. </b> 28&ordf; Conferencia Sanitaria Panamericana. Resoluci&oacute;n csp28.r13 Estrategia para la prevenci&oacute;n y el control de las enfermedades no transmisibles. Washington, D.C.: OPS, OMS: 2012. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.paho.org/hq/index.php?option=com_docman&amp;task=doc_view&amp;gid=19267&amp;Itemid" target="_blank">http://www.paho.org/hq/index.php?option=com_docman&amp;task=doc_view&amp;gid=19267&amp;Itemid</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0120-4157201500030001200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>10. <b>World Health Organization. </b> World Conference of Social Determinants in Health. Closing the Gap: Policy into practice on social determinants of health. R&iacute;o de Janeiro; WHO; 2011. Fecha de consulta: 22 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.who.int/sdhconference/Discussion-Paper- EN.pdf" target="_blank">http://www.who.int/sdhconference/Discussion-Paper- EN.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0120-4157201500030001200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>11. <b>Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud. </b>Cerrando la brecha: la pol&iacute;tica de acci&oacute;n sobre los determinantes sociales de la salud. R&iacute;o de Janeiro; WHO; 2011. Fecha de consulta: 6 de abril 2015. Disponible en: <a href="http://www.who.int/sdhconference/discussion_paper/Discussion-Paper-SP.pdf" target="_blank">http://www.who.int/sdhconference/discussion_paper/Discussion-Paper-SP.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000183&pid=S0120-4157201500030001200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>12. <b>Ministerio de Salud, Universidad de Antioquia, Facultad </b><b>Nacional de Salud P&uacute;blica </b>. An&aacute;lisis de la situaci&oacute;n de salud en Colombia 2002-2007. An&aacute;lisis de las desigualdades e inequidades 2011. Fecha de consulta: 21 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/ASIS-Tomo%20VI-An%C3%A1lisis%20de%20desigualdades%20e%20inequidades.pdf" target="_blank">http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/ASIS-Tomo%20VI-An%C3%A1lisis%20de%20desigualdades%20e%20inequidades.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000185&pid=S0120-4157201500030001200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>13. <b>Caballero C, Garc&iacute;a M, V&eacute;lez Z. </b> Pobreza y desigualdad. Un balance de la informaci&oacute;n disponible. Fecha de consulta: 22 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.colombialider.org/wp-content/uploads/2011/09/Pobreza-y-Desigualdad.pdf" target="_blank">http://www.colombialider.org/wp-content/uploads/2011/09/Pobreza-y-Desigualdad.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000187&pid=S0120-4157201500030001200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>14. <b>Feres JC, Mancero X. </b> Necesidades b&aacute;sicas insatisfechas y su aplicaci&oacute;n en Am&eacute;rica Latina. CEPAL estudios estad&iacute;sticos y prospectivos. Divisi&oacute;n de Estad&iacute;stica y Proyecciones Econ&oacute;micas. Santiago de Chile: CEPAL; 2001. Fecha de consulta: 22 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.cepal.org/publicaciones/xml/4/6564/lcl1491e.pdf" target="_blank">http://www.cepal.org/publicaciones/xml/4/6564/lcl1491e.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000189&pid=S0120-4157201500030001200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>15. <b>Schneider MC, Castillo-Salgado C, Bacallao J, Loyola E, Mujica O, Vidaurre M, <i>et al </i>. </b> M&eacute;todos de medici&oacute;n de las desigualdades de salud. Rev Panam Salud P&uacute;blica. 2002;12:394-414. <a href="http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892002001200006" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892002001200006</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000191&pid=S0120-4157201500030001200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>16. <b>Vallecilla J. </b> La econom&iacute;a de los municipios de Caldas, Quind&iacute;o, Risaralda 2007-2011. Regiones. 2013;8:85-106.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000192&pid=S0120-4157201500030001200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>17. <b>Hervada-Vidal X, Santiago-P&eacute;rez MI, V&aacute;zquez-Fern&aacute;ndez </b><b>E, Castillo-Salgado C, Loyola-Elizondo E, Silva-Ay&ccedil;aguer LC. </b> EPIDAT 3.0 Programa para an&aacute;lisis epidemiol&oacute;gico de datos tabulados. Rev Esp Salud P&uacute;blica. 2004;78:277-80.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000194&pid=S0120-4157201500030001200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>18. <b>Mackenbach JP, Stirbu I, Roskam AJ, Schaap MM, </b><b>Menvielle G, Leinsalud M, <i>et al </i>. </b>Socioeconomic inequalities in health in 22 European countries. N Engl J Med. 2008. 358:2468-81. <a href="http://dx.doi.org/10.1056/NEJMsa0707519" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1056/NEJMsa0707519</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000196&pid=S0120-4157201500030001200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>19. <b>Lammintausta A. </b> Effects of socioeconomic status and sociodemographic features on cardiovascular disease mortality and morbidity in Finland (thesis). Turun: University of Turku; 2013. Fecha de consulta: 30 de marzo de 2015. Disponible en: <a href="https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/90256/AnnalesD1068Lammintausta.pdf?sequence=2" target="_blank">https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/90256/AnnalesD1068Lammintausta.pdf?sequence=2</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000197&pid=S0120-4157201500030001200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>20. <b>Carneiro-de Oliveira D, Salgado-Barreria A, Taracido-Trunk M, Figueiras-Guzm&aacute;n A. </b>Efecto de las desigualdades socioecon&oacute;micas en la mortalidad de la ciudad de fortaleza, Cear&aacute;, Brasil, durante el a&ntilde;o 2007. Rev Esp Salud P&uacute;blica. 2010;84:441-50.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000199&pid=S0120-4157201500030001200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>21. <b>Pujolar A, Mart&iacute;nez MD, Daponte A. </b> Primer informe sobre desigualdades y salud en Andaluc&iacute;a. Andaluc&iacute;a: Asociaci&oacute;n para la Defensa de la Sanidad P&uacute;blica de Andaluc&iacute;a. 2008. Fecha de consulta: 30 de marzo de 2015. Disponible en: <a href="http://web.ua.es/opps/docs/informes/INDESAN_final_.pdf" target="_blank">http://web.ua.es/opps/docs/informes/INDESAN_final_.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000201&pid=S0120-4157201500030001200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>22. <b>Kamphuis C, Turrell G, Giskes K, Mackenbach JP, van Lenthe FJ. </b> Socioeconomic inequalities in cardiovascular mortality and the role of childhood socioeconomic conditions and adulthood risk factors: A prospective cohort study with 17-years of follow up. BMC Public Health. 2012,12:1045. <a href="http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-12-1045" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-12-1045</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000203&pid=S0120-4157201500030001200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>23. <b>Galobardes B, Smith GD, Lynch JW. </b> Systematic review of the influence of childhood socioeconomic circumstances on risk for cardiovascular disease in adulthood. Ann Epidemiol. 2006;16:91-104.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000204&pid=S0120-4157201500030001200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>24. <b>Pollitt RA, Rose KM, Kaufman JS. </b> Evaluating the evidence for models of life course socioeconomic factors and cardiovascular outcomes: A systematic review. BMC Publ Health. 2005;5:7. <a href="http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-5-7" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-5-7</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000206&pid=S0120-4157201500030001200024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>25. <b>Galvis LA, Meisel A. </b> Persistencia de las desigualdades regionales en Colombia: un an&aacute;lisis espacial. Cartagena: Banco de la Rep&uacute;blica; 2010. Fecha de consulta: 23 de agosto de 2014. Disponible en: <a href="http://www.banrep.gov.co/docum/Lectura_finanzas/pdf/DTSER-120.pdf" target="_blank">http://www.banrep.gov.co/docum/Lectura_finanzas/pdf/DTSER-120.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000207&pid=S0120-4157201500030001200025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>26. <b>Gaviria MA, Sierra HD. </b> Risaralda: una mirada a las condiciones de vida de su poblaci&oacute;n. Revista Acad&eacute;mica e Institucional de la Universidad Cat&oacute;lica Popular de Risaralda (UCPR). 2000. Edici&oacute;n No. 58. Fecha de consulta: septiembre 2 de 2014. Disponible en: <a href="http://www.ucp.edu.co/paginas/revista58/risaralda.htm" target="_blank">http://www.ucp.edu.co/paginas/revista58/risaralda.htm</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000209&pid=S0120-4157201500030001200026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p> </font>      ]]></body><back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<label>1</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
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