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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Condicionantes socioeconómicos y obesidad en adultos: evidencia basada en regresiones por cuantiles y datos de panel]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objective To measure the effect of socioeconomic variables on the prevalence of obesity. Factors such as income level, urbanization, incorporation of women into the labor market and access to unhealthy foods are considered in this paper. Method Econometric estimates of the proportion of obese men and women by country were calculated using models based on panel data and quantile regressions, with data from 192 countries for the period 2002-2005.Levels of per capita income, urbanization, income/big mac ratio price and labor indicators for female population were considered as explanatory variables. Results Factors that have influence over obesity in adults differ between men and women; accessibility to fast food is related to male obesity, while the employment mode causes higher rates in women. The underlying socioeconomic factors for obesity are also different depending on the magnitude of this problem in each country; in countries with low prevalence, a greater level of income favor the transition to obesogenic habits, while a higher income level mitigates the problem in those countries with high rates of obesity. Discussion Identifying the socio-economic causes of the significant increase in the prevalence of obesity is essential for the implementation of effective strategies for prevention, since this condition not only affects the quality of life of those who suffer from it but also puts pressure on health systems due to the treatment costs of associated diseases.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="Verdana" size="2">      <p><a href="http://dx.doi.org/10.15446/rsap.v18n4.35480" target="_blank">http://dx.doi.org/10.15446/rsap.v18n4.35480</a></p>      <p align="center"><font size="4"><b>Condicionantes socioecon&oacute;micos y obesidad en adultos: evidencia basada en regresiones por cuantiles y datos de panel</b></font></p>      <p align="center"><font size="3"><B>Socioeconomic factors conditioning obesity in adults.  Evidence based on quantile regression and panel data</b></font></p>      <p align="center">Karina L. Temporelli<sup>1</sup> y Valentina N. Viego<sup>2</sup></p>      <p><sup>1</sup> Instituto de Investigaciones Econ&oacute;micas y Sociales del Sur (IIESS) &ndash;CONICET. Universidad Nacional del Sur. Argentina. <a href="mailto:ktempo@criba.edu.ar">ktempo@criba.edu.ar</a>    <br>  <sup>2</sup> Departamento de Econom&iacute;a &ndash;UNS. Universidad Nacional del Sur. Argentina. <a href="mailto:vviego@criba.edu.ar">vviego@criba.edu.ar</a> </p>      <p align="center">Recibido 22 noviembre 2012/Enviado para modificaci&oacute;n 16 agosto 2014/Aceptado 22 Septiembre 2015</p> <hr>      <p><B>RESUMEN </b></p>      <p><B>Objetivo</b> Se pretende medir el efecto de variables de naturaleza socioecon&oacute;mica sobre la prevalencia de obesidad, con base en el nivel de ingreso, la urbanizaci&oacute;n, la incorporaci&oacute;n de la mujer al mercado laboral y la accesibilidad a alimentos no saludables.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><B>M&eacute;todo </B>Se realizaron estimaciones econom&eacute;tricas de la proporci&oacute;n de varones y mujeres obesas por pa&iacute;s, aplicando modelos basados en datos de panel y regresiones por cuantiles, con datos provenientes de 192 pa&iacute;ses para el per&iacute;odo 2002-2005. Como variables explicativas se consideraron los niveles de ingreso per c&aacute;pita, urbanizaci&oacute;n, la raz&oacute;n ingreso/precio del Big Mac e indicadores laborales de la poblaci&oacute;n femenina.</p>      <p><B>Resultado</B> Los factores que inciden en la obesidad en adultos difieren entre varones y mujeres; la accesibilidad a comida r&aacute;pida afecta en mayor medida a la obesidad masculina mientras que la modalidad de inserci&oacute;n laboral provoca mayores guarismos de obesidad en las mujeres. Los factores socioecon&oacute;micos subyacentes en la obesidad tambi&eacute;n son diferentes seg&uacute;n la magnitud de esta problem&aacute;tica en cada pa&iacute;s; en pa&iacute;ses con baja prevalencia, aumentos del nivel de ingreso favorecen el tr&aacute;nsito hacia h&aacute;bitos obesog&eacute;nicos, mientras que en pa&iacute;ses con elevadas tasas de obesidad, el nivel de ingresos aten&uacute;a el problema.</p>      <p><B>Discusi&oacute;n </B>Identificar las causas socioecon&oacute;micas del notable incremento en la prevalencia de obesidad es fundamental para la implementaci&oacute;n de estrategias efectivas para su prevenci&oacute;n, no s&oacute;lo por la disminuci&oacute;n de la calidad de vida de quienes la padecen sino por la presi&oacute;n sobre los sistemas sanitarios de los costos de tratamiento de las patolog&iacute;as asociadas.</p>      <p><B>Palabras Clave</B>: Obesidad, sobrepeso, factores socioecon&oacute;micos, urbanizaci&oacute;n, mercado de trabajo (<I>fuente: DeCS, BIREME</I>).</p>  <hr>      <p><B>ABSTRACT </b></p>      <p><B>Objective</b> To measure the effect of socioeconomic variables on the prevalence of obesity. Factors such as income level, urbanization, incorporation of women into the labor market and access to unhealthy foods are considered in this paper.</p>      <p><B>Method</B> Econometric estimates of the proportion of obese men and women by country were calculated using models based on panel data and quantile regressions, with data from 192 countries for the period 2002-2005.Levels of per capita income, urbanization, income/big mac ratio price and labor indicators for female population were considered as explanatory variables.</p>      <p><B>Results</B> Factors that have influence over obesity in adults differ between men and women; accessibility to fast food is related to male obesity, while the employment mode causes higher rates in women. The underlying socioeconomic factors for obesity are also different depending on the magnitude of this problem in each country; in countries with low prevalence, a greater level of income favor the transition to obesogenic habits, while a higher income level mitigates the problem in those countries with high rates of obesity.</p>      <p><B>Discussion</B> Identifying the socio-economic causes of the significant increase in the prevalence of obesity is essential for the implementation of effective strategies for prevention, since this condition not only affects the quality of life of those who suffer from it but also puts pressure on health systems due to the treatment costs of associated diseases.</p>      <p><B>Key Words</B>: Obesity, overweight, socioeconomic factors, urbanization, job market <I>(source: MeSH, NLM</I>).</p> <hr>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El incremento de la esperanza de vida y la disminuci&oacute;n de la mortalidad infantil son fen&oacute;menos que se han manifestado en todos los pa&iacute;ses del mundo. Este cambio en el perfil demogr&aacute;fico se evidencia en variaciones del patr&oacute;n epidemiol&oacute;gico y nutricional; acompa&ntilde;ado por un aumento en la prevalencia de enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles.</p>      <p>Las enfermedades cr&oacute;nicas son la primera causa de muerte en el mundo. En 2002 murieron 29 millones de personas debido a enfermedades cardiovasculares, c&aacute;ncer, diabetes y enfermedades respiratorias cr&oacute;nicas (1). El exceso de peso constituye un importante factor de riesgo para el desarrollo de estas enfermedades. Se calcula que en 2030 habr&aacute; 2 160 millones de adultos con sobrepeso y 1112 millones con obesidad (2).</p>      <p>El incremento de la obesidad y de sus enfermedades asociadas provoca un aumento de la demanda de asistencia sanitaria a la cual muchos gobiernos no responden adecuadamente. El cambio en los perfiles epidemiol&oacute;gicos requiere modificaciones en las estructuras de los sistemas sanitarios en cuanto a provisi&oacute;n y a financiamiento de tratamientos de enfermedades relacionadas. En los pa&iacute;ses en desarrollo estas patolog&iacute;as reciben todav&iacute;a una atenci&oacute;n inadecuada (3).</p>      <p>Los investigadores coinciden en que las modificaciones en los h&aacute;bitos de consumo de alimentos y de gasto energ&eacute;tico, se basan en fen&oacute;menos que exceden la conducta individual e involucran fen&oacute;menos sociales, como la urbanizaci&oacute;n, la incorporaci&oacute;n creciente de la mujer al mercado laboral y cambios en los precios relativos entre alimentos saludables y no saludables. Los ingresos influyen sobre el peso por su efecto sobre el consumo de alimentos y gasto energ&eacute;tico. Un mayor ingreso puede provocar un aumento del gasto en alimentos ricos en calor&iacute;as consumidos tanto dentro como fuera del hogar. Tambi&eacute;n afecta la asignaci&oacute;n del tiempo entre trabajo y recreaci&oacute;n; si las calor&iacute;as gastadas en el trabajo difieren de las gastadas en actividades extra-laborales el peso tiende a modificarse (4).</p>      <p>Con base en datos del sistema de vigilancia de factores de riesgo en Estados Unidos, Schmeiser (5) encuentra evidencia s&oacute;lida de una causalidad positiva entre ingresos y el &Iacute;ndice de Masa Corporal (IMC) en la poblaci&oacute;n femenina.</p>      <p>La literatura sugiere que en los pa&iacute;ses industrializados la prevalencia de obesidad es m&aacute;s significativa en los grupos de bajos ingresos, mientras que en los pa&iacute;ses en desarrollo los grupos de m&aacute;s altos ingresos tienen mayores probabilidades de ser obesos (6,7). Una revisi&oacute;n de 144 estudios publicados sobre la relaci&oacute;n entre obesidad y nivel socioecon&oacute;mico realizada en 1989 revela una relaci&oacute;n inversa y robusta entre ingreso y obesidad en el caso de las mujeres en los pa&iacute;ses desarrollados mientras que esta relaci&oacute;n var&iacute;a en significaci&oacute;n y signo en varones y ni&ntilde;os. Sin embargo, en &aacute;mbitos subdesarrollados, los trabajos encuentran una relaci&oacute;n directa y fuerte entre las condiciones socioecon&oacute;micas y la obesidad tanto en ambos g&eacute;neros como en adultos y ni&ntilde;os (8).</p>      <p>La existencia de necesidades b&aacute;sicas insatisfechas puede ser un factor determinante de obesidad aunque su incidencia puede variar entre regiones. La dieta de los hogares de bajos recursos est&aacute; conformada por la canasta de alimentos a la que pueden acceder, que no necesariamente es compatible con sus deseos o recomendaciones nutricionales. Bajos niveles de ingreso favorecen el consumo de alimentos ricos en grasas y carbohidratos, cuyos precios son menores respecto de los alimentos saludables y poseen mayor poder de saciedad. La urbanizaci&oacute;n afecta tambi&eacute;n la salud a trav&eacute;s de los lugares donde se vive o trabaja, la cantidad y calidad de la alimentaci&oacute;n y los factores ambientales (9). En China e Indonesia la incidencia de obesidad es el doble en ciudades que en zonas rurales. En Congo es 6 veces mayor (10). La urbanizaci&oacute;n puede asociarse con la disminuci&oacute;n de la actividad f&iacute;sica producto de grandes distancias a recorrer rutinariamente,  simult&aacute;neamente a la escasez de tiempo, incrementando el uso del autom&oacute;vil o el transporte  p&uacute;blico. Adem&aacute;s, la inseguridad, rasgo frecuente en centros urbanos, ha disminuido las actividades recreativas al aire libre, generando m&aacute;s incentivo para permanecer en los hogares en actividades en general m&aacute;s sedentarias.</p>      <p>Paralelamente, la creciente tecnificaci&oacute;n de la producci&oacute;n ha generado mayor cantidad de trabajos sedentarios en reemplazo de los de naturaleza m&aacute;s activa. Monda et al (11) encuentran que en China la poblaci&oacute;n masculina tiene 68 % de probabilidad de realizar actividades laborales sedentarias mientras que en las mujeres dicha probabilidad ronda 51 % seg&uacute;n la variaci&oacute;n media de la urbanizaci&oacute;n en un per&iacute;odo de 6 a&ntilde;os. Concluyen que, debido a que la actividad laboral es la que proporciona el mayor consumo energ&eacute;tico, China atravesar&iacute;a un sendero de incremento sostenido en la obesidad.</p>      <p>Phillipson, Posner y Lakdawalla (12-14) analizaron el incremento de la obesidad a trav&eacute;s de la disminuci&oacute;n del consumo de energ&iacute;a en la actividad laboral. Utilizando series de tiempo muestran el aumento del IMC se relaciona negativamente con el vigor del empleo. Estos cambios en los estilos de vida propios de las ciudades pueden manifestarse en forma diferente seg&uacute;n clases sociales. Mientras que los estratos de mayores ingresos pueden mejorar su situaci&oacute;n por contar con mejor acceso a infraestructura y servicios, los de menores recursos enfrentan barreras para vivir en lugares saludables y mantener una dieta adecuada.</p>      <p>El cambio en la dieta de los individuos que se trasladan de zonas rurales a urbanas se manifiesta en la introducci&oacute;n a la ingesta diaria de alimentos procesados con mayor contenido de az&uacute;cares, cereales refinados y grasas (15). Algunos autores destacan que el comer fuera del hogar contribuye significativamente al aumento de peso (16,17), especialmente si ocurre en locales de comidas r&aacute;pidas donde en general se ofrecen alimentos con  alto contenido cal&oacute;rico y bajo aporte nutricional. Son numerosos los estudios que relacionan la disponibilidad de locales de comida r&aacute;pida con la prevalencia de obesidad y sobrepeso en ciertas regiones. Vogli et al (18) vinculan la densidad de locales de comidas r&aacute;pidas de la cadena internacional <I>Subway</I> con la propensi&oacute;n a la obesidad seg&uacute;n sexo en 26 econom&iacute;as avanzadas encontrando una alta correlaci&oacute;n entre la oferta de comidas r&aacute;pidas y la obesidad en adultos. Los pa&iacute;ses con mayor densidad de establecimientos de esta cadena (Estados Unidos, Canad&aacute;), tienen las tasas de prevalencia de obesidad m&aacute;s alta, mientras que Jap&oacute;n y Noruega exhiben la menor densidad y registran las tasas de obesidad m&aacute;s bajas de la muestra.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Basado en regresiones m&uacute;ltiples, Maddock (19) encuentra que la densidad de restaurantes de comida r&aacute;pida resulta significativa para explicar la  prevalencia de obesidad a nivel estatal en Estados Unidos despu&eacute;s de controlar por origen &eacute;tnico, edad, sexo, grado de sedentarismo y consumo de frutas y verduras. Asimismo, Chou et al (20) encuentran una elasticidad significativa y positiva de la obesidad respecto al n&uacute;mero de locales de comidas r&aacute;pidas per c&aacute;pita, en un panel de individuos en el per&iacute;odo 1984-1999 relevado por el sistema de vigilancia de factores de riesgo estadounidense.</p>      <p>Un an&aacute;lisis interesante es el que sostiene como hip&oacute;tesis que la obesidad es un fen&oacute;meno producido por un "shock" de comida r&aacute;pida cada vez m&aacute;s barata. Offer et al (21) chequean esta hip&oacute;tesis incorporando el precio de las comidas r&aacute;pidas (en este caso, el &iacute;ndice Big Mac publicado por <I>The Economist</I>) como regresor en un panel de 11 pa&iacute;ses desarrollados entre 1994 y 2004. Los precios del Big Mac muestran en todos los pa&iacute;ses de la muestra una relaci&oacute;n negativa; sus niveles m&aacute;s bajos cotizan en pa&iacute;ses con los mayores guarismos de obesidad mundial y viceversa. Los modelos de regresi&oacute;n ajustados encuentran que el rol de los precios resulta m&aacute;s relevante en las econom&iacute;as con mayor grado de liberalizaci&oacute;n de sus mercados (<I>e.g.</I> menores tasas impositivas y regulaciones).</p>      <p>Por otra parte, la creciente  participaci&oacute;n femenina en el mercado laboral ha provocado cambios en la organizaci&oacute;n familiar relacionados con la asignaci&oacute;n del tiempo entre actividades laborales, dom&eacute;sticas y descanso, afectando  los h&aacute;bitos de consumo de alimentos favoreciendo una mayor ingesta de alimentos elaborados fuera del hogar y mermas en el tiempo dedicado a ejercicio f&iacute;sico (20,22).</p>      <p>En funci&oacute;n de lo antes expuesto, el objetivo de este trabajo es considerar los cambios de naturaleza socioecon&oacute;mica que han propiciado el incremento de la obesidad. En particular se har&aacute; foco en el nivel de ingreso, la urbanizaci&oacute;n, la incorporaci&oacute;n de la mujer al mercado laboral y la accesibilidad a alimentos no saludables. Mediante la utilizaci&oacute;n de t&eacute;cnicas econom&eacute;tricas de datos de panel y regresiones por cuantiles se estima la relaci&oacute;n entre el incremento de la obesidad y las variables socioecon&oacute;micas seleccionadas.</p>      <p align="center"><b>MATERIALES Y M&Eacute;TODOS</b></p>      <p>Las cifras de obesidad empleadas en los ajustes econom&eacute;tricos fueron estimadas por Ono y otros (23). Si bien no se ha publicado un informe detallado sobre la metodolog&iacute;a aplicada, los autores aseguran que las cifras son comparables entre pa&iacute;ses. Es probable que estos guarismos no estimen con precisi&oacute;n la proporci&oacute;n de adultos obesos en cada pa&iacute;s ya que no se basan en relevamientos de datos individuales. No obstante, la comparabilidad permite al menos asegurar que el ordenamiento sea fidedigno.</p>      <p>Aunque es posible identificar numerosas variables que inciden en la prevalencia de obesidad, (participaci&oacute;n de la mujer en el mercado de trabajo, duraci&oacute;n promedio de la jornada laboral, nivel de instrucci&oacute;n de la poblaci&oacute;n adulta, entre otros) es todav&iacute;a baja la cobertura y comparabilidad entre pa&iacute;ses de dicha informaci&oacute;n.</p>      <p>En un esfuerzo por disponer de mayor informaci&oacute;n sobre la incidencia de la obesidad que, a  su vez, fuese comparable entre pa&iacute;ses, un equipo de la OMS produjo estimaciones de la proporci&oacute;n de adultos con masa corporal mayor a 30 para 192 pa&iacute;ses para los a&ntilde;os 2002, 2005 y 2010. Sin embargo, las variables que podr&iacute;an operar como explicativas en un ajuste econom&eacute;trico tienen todav&iacute;a una cobertura limitada; por ejemplo, la Organizaci&oacute;n Internacional del Trabajo (OIT) publica las horas promedio trabajadas por ocupado correspondientes s&oacute;lo a 52 pa&iacute;ses. Los datos de pobreza tienen una cobertura de 53 pa&iacute;ses pero no en todos se consigue m&aacute;s de una observaci&oacute;n temporal y coincidente con los per&iacute;odos para los que la OMS publica las estimaciones de obesidad. Por su parte, el nivel educativo de la poblaci&oacute;n adulta femenina se publica sobre bases comparables para 25 pa&iacute;ses y en contados casos se dispone de 2 observaciones por pa&iacute;s (lo cual inhabilita la aplicaci&oacute;n de varios m&eacute;todos de estimaci&oacute;n con datos de panel).</p>      <p>La <a href="#t1">Tabla 1</a> describe las variables analizadas, la fuente correspondiente y la estad&iacute;stica b&aacute;sica. All&iacute; puede observarse que las variables con mayor cobertura espacial y temporal son las relacionadas con el tama&ntilde;o de la econom&iacute;a (producto e ingreso per c&aacute;pita) y con el grado de urbanizaci&oacute;n de la poblaci&oacute;n. Sin embargo, estas variables aportan menos riqueza en la explicaci&oacute;n de los determinantes profundos de los problemas de peso.</p>     <p align="center"><a name="t1"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02t1.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Del an&aacute;lisis de los datos se observa que los pa&iacute;ses de menor nivel de ingreso per c&aacute;pita tienden a exhibir cifras de obesidad en mujeres sustancialmente mayores que la obesidad en varones. Por el contrario, a medida que se avanza en el nivel de desarrollo, la obesidad masculina tiende a acercarse a las cifras de obesidad femenina y eventualmente a superarla.</p>      <p>De todos modos, la <a href="#f1">Figura 1</a> muestra que la relaci&oacute;n anterior entre nivel de desarrollo y diferencial de tasas de obesidad entre varones y mujeres no es lineal; en niveles de ingreso per c&aacute;pita muy bajos, la dispersi&oacute;n en cifras de obesidad diferencial entre sexos es muy elevada. A medida que el nivel de ingreso por habitante aumenta la diferencia en la proporci&oacute;n de varones y mujeres obesos comienza a menguar. Relacionado con lo anterior, la urbanizaci&oacute;n contribuye a aumentar las tasas relativas de obesidad en varones.</p>     <p align="center"><a name="f1"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02f1.jpg"></p>      <p>La <a href="#f2">Figura 2</a> ilustra que la brecha de sobrepeso entre varones y mujeres merma o, en todo caso, favorece el sobrepeso relativo en varones, a medida que se abarata la comida r&aacute;pida; cuanto mayor es la capacidad de consumo de comidas r&aacute;pidas, menor es la diferencia entre la proporci&oacute;n de mujeres y de varones obesos.</p>      <p align="center"><a name="f2"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02f2.jpg"></p>      <p>El an&aacute;lisis de obesidad en adultos se basa en la estimaci&oacute;n de modelos de regresi&oacute;n (es decir, en el contexto de ecuaciones con variables dependientes y explicativas) utilizando t&eacute;cnicas de panel de datos y regresi&oacute;n por cuantiles.</p>      <p>La especificaci&oacute;n que adopta un modelo de datos de panel toma la siguiente forma: </p>     <p align="center"><a name="ec1"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02ec1.jpg"></p>      <p>Donde la variable dependiente, <I>y</I>, representa la tasa de obesidad, <I>x</I> es una matriz que contiene <I>k</I> variables explicativas. En este caso, contiene al ingreso per c&aacute;pita, grado de urbanizaci&oacute;n, relaci&oacute;n ingreso/precio de Big Mac, e indicadores laborales en la poblaci&oacute;n femenina; <I>&beta;</I> es el conjunto de par&aacute;metros de pendiente y expresa el efecto de cada variable independiente sobre la proporci&oacute;n de poblaci&oacute;n obesa; <I>&alpha;</I> es el par&aacute;metro de posici&oacute;n; <I>&epsilon;</I> es un t&eacute;rmino puramente aleatorio. El sub&iacute;ndice <I>i </I>denota a los pa&iacute;ses y <I>t </I>al per&iacute;odo observado. En este caso, si bien se dispone de 192 observaciones de la dependiente para 2 per&iacute;odos, el panel se encuentra desbalanceado ya que no hay datos de las variables explicativas para la muestra total.</p>      <p>La peculiaridad de los modelos con datos de panel es que el t&eacute;rmino <I>&alpha;i</I> captura la heterogeneidad entre observaciones, invariante en el tiempo. Los modelos con datos de panel consideran que <I>&alpha;i</I> puede ser estimado como un efecto fijo o como un efecto aleatorio. En este caso, se adopt&oacute; una especificaci&oacute;n de efectos fijos ya que los de tipo aleatorio requieren, para ser consistentes, no estar correlacionados con las explicativas. Este supuesto es dif&iacute;cil de cumplir en datos con alg&uacute;n nivel de agregaci&oacute;n, como los empleados aqu&iacute;. Los modelos de efectos fijos son ajustados com&uacute;nmente con el estimador <I>within</I> (s&oacute;lo considera la variabilidad respecto de los promedios dentro de cada unidad de observaci&oacute;n, en este caso, pa&iacute;ses). Por ende, las variables a incluir como regresores requieren haber experimentado variaciones dentro cada pa&iacute;s en el tiempo (24).</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La regresi&oacute;n por cuantiles (realizada para un a&ntilde;o dado) permite considerar la existencia de efectos diferenciales en los extremos de la distribuci&oacute;n de las variables. Es as&iacute; que en vez de ajustar ecuaciones vinculando el valor promedio de las variables dependientes y explicativas, la estimaci&oacute;n se realiza para valores correspondientes a secciones determinadas (cuantiles) de la distribuci&oacute;n. Esto permite considerar situaciones de efectos heterog&eacute;neos entre valores de las variables involucradas m&aacute;s que entre unidades de observaci&oacute;n (25). Por ejemplo, el efecto del nivel de ingreso sobre la proporci&oacute;n de obesos en cada grupo poblacional (varones, mujeres) podr&iacute;a diferir en el cuantil 90 de la tasa de obesidad (pa&iacute;ses en el extremo superior de la tasa de obesidad) respecto del efecto que tiene esa misma variable sobre la tasa media de obesidad. La regresi&oacute;n por cuantiles se obtiene minimizando las desviaciones absolutas ponderadas asim&eacute;tricamente (26).</p>      <p>Teniendo en cuenta que los datos de prevalencia de obesidad difieren sustancialmente seg&uacute;n g&eacute;nero y que algunas de las variables explicativas exhiben cierta correlaci&oacute;n con la tasa relativa de obesidad, los modelos estimados consideran como variables dependientes a las tasas de obesidad en varones y en mujeres por separado.</p>      <p align="center"><B>RESULTADOS</B> </p>      <p>En el caso de las estimaciones con panel de datos, todos los ajustes justificaron (basados en la prueba de Hausman) la elecci&oacute;n de efectos fijos, por sobre los efectos aleatorios. Las estimaciones indican que la prevalencia de obesidad en varones aumenta con el nivel de ingreso per c&aacute;pita aunque en forma menos que proporcional, con la participaci&oacute;n de la mujer en el mercado laboral y con la tasa de urbanizaci&oacute;n (<a href="#t2">Tabla 2</a>).</p>     <p align="center"><a name="t2"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02t2.jpg"></p>      <p>Por su parte, el ajuste aplicado a la obesidad femenina no registra significatividad para ninguna de las variables consideradas. Ello se debe, en parte, a desajustes entre la informaci&oacute;n disponible y los requisitos de las t&eacute;cnicas econom&eacute;tricas empleadas. Una limitaci&oacute;n de los modelos de efectos fijos que emplean el estimador <I>within</I> es que las variaciones de baja magnitud en las explicativas pueden arrojar coeficientes no significativos. En el caso aqu&iacute; reportado es posible que las variables que cambian lentamente en el tiempo, como el grado de urbanizaci&oacute;n o las que expresan la modalidad de inserci&oacute;n la poblaci&oacute;n femenina en el mercado laboral, reflejen menor significatividad que otras sujetas a variaciones coyunturales m&aacute;s frecuentes (de hecho la estad&iacute;stica descriptiva presentada en la <a href="#t1">Tabla 1</a> muestra mayor variabilidad entre pa&iacute;ses que intra-pa&iacute;s). Es probable que esto haya tenido un rol en el modelo aplicado a obesidad en mujeres, donde no se obtienen resultados satisfactorios para el objetivo propuesto. Adem&aacute;s, algo de este efecto se manifiesta en el modelo ajustado para varones obesos donde el indicador de bondad de ajuste "entre" es mayor que el que capta la variabilidad intra-pa&iacute;s. Con todo, sigue siendo m&aacute;s eficiente basar las conclusiones en un modelo de efectos fijos, en vez de estimaciones basadas en la variabilidad "entre".</p>      <p>Por su parte, considerando &uacute;nicamente los datos de 2002, el precio relativo del men&uacute; est&aacute;ndar de la principal cadena mundial de comida r&aacute;pida parece favorecer la obesidad en la poblaci&oacute;n masculina; cuanto m&aacute;s barata es la comida r&aacute;pida en relaci&oacute;n al nivel de ingreso medio, mayores son los guarismos de obesidad en el decil 90 (es decir, en el conjunto de pa&iacute;ses con las cifras de obesidad m&aacute;s elevadas). Otro resultado a destacar es que, en los pa&iacute;ses con mayores guarismos de obesidad, aumentos del nivel de ingreso per c&aacute;pita vienen acompa&ntilde;ados de menor incidencia en la obesidad masculina (<a href="#t2">Tabla 2</a>). El grado de urbanizaci&oacute;n sigue incidiendo positivamente.</p>      <p>En suma, el efecto de los precios de la comida r&aacute;pida, el nivel de ingreso y el grado de urbanizaci&oacute;n sobre la obesidad es significativo especialmente en los pa&iacute;ses con mayor prevalencia de varones obesos.</p>      <p>Si el modelo anterior es ajustado al decil 10 (pa&iacute;ses en el extremo inferior de guarismos de obesidad masculina), el nivel de ingreso recobra su influencia positiva, la accesibilidad de la comida r&aacute;pida tiene un efecto incluso opuesto al registrado en el extremo superior de la distribuci&oacute;n de obesidad y la urbanizaci&oacute;n tiene un coeficiente positivo pero de menor magnitud (cuarta columna de la <a href="#t2">Tabla 2</a>).</p>      <p>La <a href="#t3">Tabla 3</a> ilustra el efecto de la inserci&oacute;n de la mujer en el mercado laboral y el precio relativo del Big Mac con los datos correspondientes a 2005; la mayor participaci&oacute;n de la mujer en el mercado laboral contribuye a la obesidad tanto de varones como de mujeres, pero afecta m&aacute;s severamente a este &uacute;ltimo grupo. Por su parte, el precio relativo de la comida r&aacute;pida no incide en la obesidad femenina, pero es relevante en la obesidad masculina pronunciada. Esto muestra que el precio de la comida r&aacute;pida contribuye al problema de la obesidad en regiones donde la misma ya es un problema; los problemas de sobrepeso tendr&iacute;an su origen en cambios en los modos de vida (mayor sedentarismo, m&aacute;s horas trabajadas, mayor tasa de actividad laboral femenina, menor ingesta de comidas en el hogar). Paulatinamente, el menor precio de la comida r&aacute;pida profundizar&iacute;a la epidemia especialmente en la poblaci&oacute;n masculina.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t3"></a><img src="img/revistas/rsap/v18n4/v18n4a02t3.jpg"></p>      <p align="center"><b>DISCUSI&Oacute;N</b></p>       <p>La contrastaci&oacute;n cuantitativa de estas hip&oacute;tesis sobre el rol de los factores socioecon&oacute;micos en la obesidad, si bien cuenta con apoyo te&oacute;rico, en el plano emp&iacute;rico se encuentra todav&iacute;a en un estado embrionario debido a la necesidad de contar con bases de datos que recopilen indicadores del mercado laboral, precios de alimentos de distinta clase, ingresos, educaci&oacute;n, etc. sobre una base comparable (27).</p>      <p>Este trabajo encuentra que los factores que inciden en la obesidad en adultos difieren entre varones y mujeres; la accesibilidad a comida r&aacute;pida afecta en mayor medida a la obesidad masculina mientras que la modalidad de inserci&oacute;n laboral de las mujeres provoca mayores guarismos de obesidad en ese segmento poblacional. Los factores socioecon&oacute;micos subyacentes en la obesidad tambi&eacute;n son diferentes seg&uacute;n la magnitud de esta problem&aacute;tica en cada pa&iacute;s; en pa&iacute;ses con baja prevalencia de sobrepeso, aumentos del nivel de ingreso favorecen el tr&aacute;nsito hacia h&aacute;bitos obesog&eacute;nicos, mientras que en pa&iacute;ses con elevadas tasas de obesidad, el nivel de ingresos aten&uacute;a el problema. Por las limitaciones informativas mencionadas antes, estos resultados no se corroboran en todos los a&ntilde;os analizados &bull;</p>      <p><B><I>Agradecimientos</I></B>: Art&iacute;culo elaborado en el marco del Proyecto de Investigaci&oacute;n financiado por la Universidad Nacional del Sur "Malnutrici&oacute;n en Argentina. Un an&aacute;lisis desde la econom&iacute;a de la salud".</p>  <hr>      <p align="center"><b>REFERENCIAS</b></p>        <!-- ref --><p>1. Yach D, Hawkes C, Gould L, Hofman K. The Global Burden of Chronic Diseases Overcoming Impediments to Prevention and Control. JAMA. 2004; 291(21): 2616-2622.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057608&pid=S0124-0064201600040000200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>2. Kastorini CM, Milionis HJ, Ioannidi A. Adherence to the Mediterranean diet in relation to acute coronary syndrome or stroke nonfatal events: a comparative analysis of a case/case-control study. Am Heart J. 2011; 162: 717-724.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057610&pid=S0124-0064201600040000200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>3. Beaglehole R, Yach D. Globalization and the prevention and control of non-communicable diseases: the neglected chronic diseases of adults. Lancet. 2003; 362:903-908.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057612&pid=S0124-0064201600040000200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>4. Lakdawalla D, Philipson T. The Growth of Obesity and Technological Change. Econ &amp; Hum Biol. 2009; 7(3):283-293.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057614&pid=S0124-0064201600040000200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>5. Schmeiser M. Expanding Wallets and Waistlines: The Impact of Family Income on the BMI of Women and Men Eligible for the Earned Income Tax Credit.  Health Econ. 2009; 18(11): 1277-1294 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057616&pid=S0124-0064201600040000200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Amador M, Rodr&iacute;guez-Ojea A. Seminario-taller sobre obesidad y pobreza en Am&eacute;rica Latina. Rev Cubana Aliment Nutr. 1996; 10(1): 49-52.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057617&pid=S0124-0064201600040000200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>7. Rodr&iacute;guez Caro A, Gonz&aacute;lez L&oacute;pez-Valc&aacute;rcel B.  El trasfondo econ&oacute;mico de las intervenciones sanitarias en la prevenci&oacute;n de la obesidad. Rev Esp Salud P&uacute;blica. 2009; 83(1): 25-41.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057619&pid=S0124-0064201600040000200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>8. Sobal J, Stunkard AJ. Socioeconomic status and obesity: a review of the literature. Psychol Bull. 1989; 105(2).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057621&pid=S0124-0064201600040000200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>9. Phillips DR. Urbanization and Human Health; Parasitology. 1993; 106: S93-S107.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057623&pid=S0124-0064201600040000200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>10. Popkin B, The nutrition transition and obesity in the developing world. J. Nutr. 2001; 131(3): 871S-873S.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057625&pid=S0124-0064201600040000200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>11. Monda K, Gordon-Larsen, P, Stevens J y Popkin S. China's transition: The effect of rapid urbanization on adult occupational physical activity. Social Sci &amp; Med. 2007; 64:858-870.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057627&pid=S0124-0064201600040000200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>12. Philipson T. The World-Wide Growth in Obesity: An Economic Research Agenda. Health Econ. 2001; 10(1): 1-7.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057629&pid=S0124-0064201600040000200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>13. Philipson, T., and R. Posner. The Long Run Growth of Obesity as a Function of Technological Change. Persp in Biology &amp; Med. 2003; 46(3): 87-108.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057631&pid=S0124-0064201600040000200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>14. Lakdawalla D, Philipson, T. The Growth of Obesity and Technological Change: A Theoretical and Empirical Examination, National Bureau of Economic Research Working Paper Series. 2002; 8946.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057633&pid=S0124-0064201600040000200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>15. Monteiro C, Moura E, Conde W, Popkin B. Socioeconomic status and obesity in adult populations of developing countries: a review; Bull World Health Organ. 2004; 82(12): 940-946.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057635&pid=S0124-0064201600040000200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>16. Jeffery R, Baxter J, McGuire M, Linde, J. Are fast food restaurants an environmental risk factor for obesity? International Journal of Behavioral Nutr &amp; Phys Act. 2006; 3(2).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057637&pid=S0124-0064201600040000200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>17. McCrory MA, Fuss PJ, Hays NP, Vinken AG, Greenberg AS, Roberts SB (1999); Overeating in America: association between restaurant food consumption and body fatness in healthy adult men and women ages 19 to 80. Obes Res. 1999; 7(6): 564-571.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057639&pid=S0124-0064201600040000200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>18. Vogli R, Kouvonen A, Gimeno, D. Globesization: ecological evidence on the relationship between fast food outlets and obesity among 26 advanced economies. Critical Public Health. 2011; 21 (4): 395-402.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057641&pid=S0124-0064201600040000200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>19. Maddock J. The Relationship Between Obesity and the Prevalence of Fast Food Restaurants: State-Level Analysis. Am J Health Promotion. 2004; 19 (2): 137-143.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057643&pid=S0124-0064201600040000200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>20. Chou S, Grossmann M, Saffer, H. An Economic analysis of Adult Obesity: Results from the Behavioral Risk Factor Surveillance System, J of Health Econ. 2004; 23 (3): 565-587.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057645&pid=S0124-0064201600040000200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>21. Offer A, Pechey R, Ulijaszek S. Obesity under affluence varies by welfare regimes: The effect of fast food, insecurity and inequality. Econ &amp; Hum Biol. 2010; 8 (3): 297-308.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057647&pid=S0124-0064201600040000200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>22. Oliva J, Gonz&aacute;lez L, Labeaga J, Alvarez Dardet C. Salud p&uacute;blica, econom&iacute;a y obesidad: el bueno, el feo y el malo. Gaceta Sanitaria. 2008;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057649&pid=S0124-0064201600040000200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> 22(6).</p>      <!-- ref --><p>23. Ono T, Guthold R, Strong K. <I>WHO global comparable estimates</I>, 2005.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3057651&pid=S0124-0064201600040000200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>24. Cameron C, Trivedi P. 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