Los modelos de niveles múltiples: una estrategia analítica para el estudio de los problemas de salud de la población

Abstract

Se presenta una discusión teórico metodológica sobre la aplicabilidad de modelos de niveles múltiples para el estudio de los procesos de salud/enfermedad, sus determinantes y condicionantes, en función de la estratificación de la sociedad y de las condiciones de vida de sus habitantes. Se recupera una noción de población según la perspectiva de la teoría de los sistemas complejos jerárquicos que busca no reducir la realidad, sino una construcción del problema procurando identificar distintos niveles de abstracción para su abordaje. Estos modelos constituyen una opción que supera las experiencias previas, con la aplicación de técnicas estadísticas convencionales, dado que permiten analizar simultáneamente distintos niveles de agregación conservando su estructura jerárquica. Se consideran la influencia de las variables teniendo en cuenta su pertenencia a unidades mayores y la asociación potencialmente existente entre las unidades de un mismo nivel, es decir, la correlación intraclase entre variables relativas a individuos, familias, grupos, próximos entre sí, que comparten condiciones semejantes. Se evita de este modo sobredimensionar el efecto de las variables de macro nivel. Los modelos de niveles múltiples resultan particularmente adecuados para valorar desigualdades en el proceso salud/enfermedad/atención de los grupos poblacionales y analizar cómo los contextos sociales afectan los resultados y los riesgos de salud individuales. Se destaca la necesidad de desarrollar estrategias de producción de información y de análisis que posibiliten reconocer niveles de explicación y de intervención, para proveer insumos y desencadenar acciones adecuadas a las especificidades locales, a nivel de las micro-áreas, con miras a lograr una mayor equidad en salud.This paper presents the theoretical-methodological discussion about the applicability of multiple level models in the study of the health/sickness process, its determinants and conditioning factors, as a function of the stratification of society and the living conditions of its inhabitants. It goes back to the concept of population according to the theory of hierarchical complex systems, which seeks not to reduce reality, but rather to build the problem trying to identify different levels of abstraction in its approach. These models are options to overcome prior experiences, with the application of conventional statistical techniques, given that they make it possible to simultaneously analyze different levels of aggregation, while keeping its hierarchical structure. They consider the influence of the variables taking into account their belonging to lager units and the potential association existing between the units of a same level, that is, the intraclass correlation among variables relative to individuals, families and groups, close amongst themselves, which share similar conditions. In this manner, it tries to avoid oversizing the effect of macro level variables. The multiple level models are particularly appropriate to evaluate inequalities in the health/sickness/care process of the population groups and to analyze how social contexts affect the results and health risks of people. It highlights the need to develop information production strategies and analyses that make it possible to recognize levels of explanation and intervention to provide inputs and trigger actions suited to local specificities, at the level of micro-areas, so as to have more equity in healthcare.