Determinantes sociales de la mortalidad infantil reducible en departamentos del noroeste argentino entre los años 2010 y 2014

Autor: Marcos Javier Andrada, Carola Leticia Bertone, Víctor Eduardo Torres
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Memorias del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, Volume: 19, Issue: 2, Pages: 20-6, Published: AUG 2021
ISSN: 1812-9528
1817-4620
DOI: 10.18004/mem.iics/1812-9528/2021.019.02.6
Popis: RESUMEN Este artículo compara los determinantes sociales de la salud (DSS) entre los departamentos del Noroeste Argentino que poseen alto riesgo de mortalidad infantil neonatal o pos-neonatal reducible y el resto de ellos, entre los años 2010 y 2014. El análisis de las condiciones socioeconómicas y su vínculo con la mortalidad infantil aporta conocimiento necesario respecto a la importancia de la consideración del entorno de las poblaciones y resulta imprescindible para formular políticas públicas adecuadas. Se propone un estudio ecológico con datos censales de 2010 y estadísticas vitales. Se identifican los departamentos de alto riesgo de muerte mediante el software libre SaTScan. Luego, se realiza una prueba T de comparación de medias para muestras independientes. De esta forma, se identificaron mayores deficiencias en los DSS de las zonas con alto riesgo. ABSTRACT We aim to compare the social determinants of health (DSS) between the departments of the Argentine Northwest with a high risk of reducible neonatal and postneonatal infant mortality and the rest of them, between 2010 and 2014. Consideration of socioeconomic conditions and their link with infant mortality provides essential knowledge regarding the importance of considering the environment of populations and is essential for formulating adequate public policies. An ecological study is proposed, with census data from 2010, and vital statistics. Departments at high risk of death are identified using free Satscan software, and then a mean comparison t-test is performed for independent samples. Greater deficiencies were identified in the DSS in high-risk areas.
Databáze: OpenAIRE
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