Análisis de la Mortalidad Infantil por Anomalías Congénitas en Argentina según Perfil Socioeconómico, 2007-2014

Abstract

Las anomalías congénitas (AC) son lasegunda causa de defunción infantil. La tasa de mortalidad infantil(TMI) específica por AC presenta un leve ascenso en los últimosaños, pese a la disminución de la mortalidad infantil (MI). Pocostrabajos estudiaron los factores socioeconómicos de la TMI por AC.OBJETIVOS: Analizar la mortalidad infantil por anomalías congénitasen áreas geográficas de Argentina según perfil socioeconómico.MÉTODOS: Se efectuó un estudio descriptivo ecológico. Fueronanalizadas las 525 AG de Argentina para 2007-2014. Se realizóanálisis de componentes principales y se construyeron distintosindicadores. Se calculó el índice de desigualdad de la pendiente (SII),el índice relativo de desigualdad de Kunst Mackenbach (RIIKM),y se estimaron las TMI por AC y anomalías cromosómicas (ACR).RESULTADOS: En la MI por AC, el RIIKM mostró mayor inequidaden el estrato de situación socioeconómica muy desfavorable: desde1,03 (IC95%: 0,85; 1,21) a 1,27 (IC95%: 1,09; 1,46) para los bienios2007/08 y 2011/12, y un comportamiento similar se reflejó en elSII. En la MI por ACR, el RIIKM fue diferente, con el mayor valorde TMI en la situación socioeconómica muy favorable: desde 0,60(IC95%: -0,15; 1,35) a 0,83 (IC95%: 0,17; 1,49). CONCLUSIONES: LaTMI por AC es mayor en los estratos de situación socioeconómicamuy desfavorable y por ACR, en cambio, en los de situación muyfavorable, con diferencia significativa en los dos últimos bienios y en2007/08, respectivamente.

Congenital anomalies (CA) are the second cause of infant death. The infant mortality rate (IMR) due to CA shows a slight increase in recent years, despite the decrease in infant mortality (IM). Few studies have examined the socioeconomic factors of IMR due to CA. OBJECTIVES: To analyze infant mortality due to congenital anomalies in geographical areas of Argentina according to socioeconomic profile. METHODS: An ecological descriptive study was conducted. The 525 GA were analyzed for 2007-2014. A principal component analysis was carried out, and different indicators were constructed. The slope inequality index (SII) and the Kunst-Mackenbach relative index of inequality (RIIKM) were calculated, and both CA and chromosomal abnormality (ChrA) IMR were estimated. RESULTS: In IM due to CA, the RIIKM showed higher inequality in the stratum of very unfavorable socioeconomic situation, ranging from 1.03 (95%CI: 0.85; 1.21) to 1.27 (95%CI: 1.09;1,46) for the biennia 2007/08 and 2011/12, and a similar behavior was found in the SII. In IM due to ChrA, the RIIKM was different, with the highest IMR value in the stratum of very favorable socioeconomic situation, ranging from 0.6 (95%CI: -0.15; 1.35) to 0.83 (95%CI: 0.17;1.49). CONCLUSIONS: IMR due to CA is higher in the strata of very unfavorable socioeconomic situation; in contrast, IMR due to ChrA is higher in the strata of very favorable socioeconomic status, the difference being significant for the last two biennia and 2007/08, respectively