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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Diseño de un Índice de Condiciones de Vida y clasificación del territorio nacional]]></article-title>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font face="Verdana" size="2"> <b>ART&#205;CULO ORIGINAL</b></font></p>     <p align="left">&nbsp;</p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> <b><font size="4">Dise&#241;o de    un &#205;ndice de Condiciones de Vida y clasificaci&#243;n del territorio nacional</font></b></font></p>     <p align="left">&nbsp;</p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="3" color="#000000"><b>Designing a Living    Conditions Index and Classification of the National Territory</b></font></p>     <p align="left">&nbsp;</p>     <p align="left">&nbsp;</p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><b>MSc. </b> <b>Ariadna Corral Mart&#237;n,    </b><b>Dra. C. </b> <b>Mar&#237;a del Carmen Pr&#237;a Barros</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2" color="#000000">Escuela Nacional de Salud P&uacute;blica.    La Habana, Cuba.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p> <hr>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>RESUMEN</b> <font color="#FF0000"></font></font></p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><b>Introducci&#243;n: </b> la estratificaci&#243;n    territorial es considerada una importante metodolog&#237;a que permite dimensionar    espacialmente los eventos a trav&#233;s de un proceso de agregaci&#243;n y desagregaci&#243;n    de los territorios a evaluar, a partir de variables seleccionadas en los mismos;    sin embargo, el abordaje de la estratificaci&#243;n de poblaciones seg&#250;n    condiciones de vida se torna complejo, enfrentando varias dificultades, entre    ellas resalta la falta de instrumentos y m&#233;todos de construcci&#243;n de    indicadores sint&#233;ticos que resulten sencillos y que permitan identificar    comportamientos diferenciales en salud como expresi&#243;n de las condiciones    de vida. </font>    <br>   <font face="Verdana" size="2"><b>Objetivo: </b> dise&#241;ar el &#205;ndice    de Condiciones de Vida para la estratificaci&#243;n del pa&#237;s seg&#250;n    esta condici&#243;n en Cuba, 2014. </font>    <br>   <font face="Verdana" size="2"><b>M&#233;todos:</b> se utiliz&#243; el algoritmo    de construcci&#243;n del &#205;ndice de Desarrollo Integral para el dise&#241;o    del &#205;ndice de Condiciones de Vida. La evaluaci&#243;n de la validez del    &#237;ndice se realiz&#243; por concurrencia y validaci&#243;n predictiva. Se    clasificaron en 3 estratos de condiciones de vida el territorio nacional a partir    de la instancia provincial con el &#205;ndice de Condiciones de Vida dise&#241;ado.    </font>    <br>   <font face="Verdana" size="2"><b>Resultados: </b> el &#205;ndice de Desarrollo    Parcial mostr&#243; que las dimensiones econ&#243;mica y ecol&#243;gica obtuvieron    resultados desfavorables. La provincia Santiago de Cuba fue la de peores condiciones    de vida, mientras que La Habana presenta condiciones de vida m&#225;s favorables.    El 37,5 % de las provincias del pa&#237;s clasificaron en el estrato favorable,    mientras que en el estrato medianamente favorable y desfavorable clasificaron    el 33,5 % de las provincias. El &#205;ndice de Condiciones de Vida dise&#241;ado    alcanz&#243; valores altos de sensibilidad y especificidad. </font>    <br>   <font face="Verdana" size="2"><b>Conclusiones: </b> el <font color="#000000">&#205;ndice    de Desarrollo Integral</font> en t&#233;rminos de condiciones de vida es &#250;til    y sencillo para clasificar las provincias del pa&#237;s, mostrando adecuada    capacidad discriminativa para clasificar territorios seg&#250;n sus condiciones    de vida, clasificando a las provincias de la regi&#243;n oriental en el estrato    con desfavorables condiciones de vida, mientras que la mayor&#237;a de las provincias    occidentales y algunas centrales clasificaron en el estrato favorable. </font></p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave: </b> condiciones de vida;indicadores    sint&#233;ticos; clasificaci&#243;n de territorios.</font></p> <hr>     <p><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b><font color="#000000">ABSTRACT</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Introduction</b>:    the territorial stratification is considered an important methodology to spatially    estimate the events through a process of aggregation and disaggregation of territories    to assess, from selected variables; however, the approach to population stratification    by living conditions becomes complex, facing several difficulties, the lack    of instruments highlights as well as methods of construction of simple synthetic    indicators to identify differential health behaviors as an expression of living    conditions.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   <b>Objective</b>: Design the Living Conditions Index for the stratification    of the country under this condition in Cuba, 2014.    <br>   <b>Methods</b>: The construction algorithm from Comprehensive Development Index    was used for the design of Living Index. The assessment of the validity of this    index was performed by opposition and predictive validation. The national territory    was classified into three layers of living conditions from the provincial level    with the Living Conditions Index designed.    <br>   <b>Results</b>: Partial Development Index showed that the economic and environmental    dimensions obtained unfavorable results. Santiago de Cuba was province of the    worst living conditions while Havana has better living conditions. 37.5% of    the country's provinces ranked in the favorable level, while the fairly favorable    and unfavorable stratum classified 33.5% of the provinces. The designed Living    Condition Index (LCI) reached high sensitivity and specificity.    <br>   <b>Conclusions</b>: IDI in terms of living conditions is useful and easy to    classify the provinces, showing adequate discriminative ability to classify    territories according to their conditions of life, ranking the provinces of    the eastern region in the stratum with unfavorable living conditions while most    of the western provinces and some central ranked in the favorable level.</font></p>     <p><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Keywords</b>:    living conditions; synthetic indicators; classification of territories.</font>    <br> </p> <hr>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp; </p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">INTRODUCCI&#211;N </font></b>    </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Entre las condiciones que determinan el estado    de salud de una poblaci&#243;n ha sido ampliamente fundamentado la influencia    de los factores sociales, especialmente las condiciones de vida, entendidas    estas como las condiciones objetivas en las que los hombres reproducen su existencia    social e individual. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"> Por ello resulta imprescindible el dise&#241;o    de un &#237;ndice sint&#233;tico de condiciones de vida que no necesite grandes    recursos para su aplicaci&#243;n por la sencillez de los c&#225;lculos, que    utilice la informaci&#243;n disponible en fuentes secundarias confiables y que    permita la identificaci&#243;n territorios con diferentes condiciones de vida    que faciliten trazar estrategias espec&#237;ficas que modifiquen positivamente    las mismas y, por tanto, el estado de salud de la poblaci&#243;n. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> La estratificaci&#243;n territorial es considerada    una importante metodolog&#237;a que permite dimensionar espacialmente los eventos    a trav&#233;s de un proceso de agregaci&#243;n y desagregaci&#243;n de los territorios    a evaluar, a partir de variables seleccionadas en los mismos.<sup>1</sup> Sin    embargo, el abordaje de la estratificaci&#243;n de poblaciones seg&#250;n condiciones    de vida se torna complejo, enfrentando varias dificultades, entre ellas resalta    la falta de instrumentos y de metodolog&#237;as de construcci&#243;n de indicadores    sint&#233;ticos que resulten sencillos y que permitan identificar comportamientos    diferenciales en salud como expresi&#243;n de las condiciones de vida, constituyendo    los principales retos metodol&#243;gicos de estos estudios. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Las t&#233;cnicas de an&#225;lisis de conglomerados    jer&#225;rquicos y no jer&#225;rquicos han sido ampliamente utilizadas con fines    de estratificaci&#243;n territorial seg&#250;n condiciones de vida. Esta herramienta    estad&#237;stica permite clasificar en grupos distintas unidades de an&#225;lisis    a partir del procesamiento de numerosos indicadores que describen el estado    de dichas unidades. Su objetivo es establecer tipolog&#237;as para las unidades    de an&#225;lisis de aqu&#233;llas que sean homog&#233;neas entre s&#237; y donde    los grupos sean heterog&#233;neos entre s&#237;.<sup>2</sup> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> La utilizaci&#243;n de los m&#233;todos multivariados    permite identificar patrones de clasificaci&#243;n aun cuando no se conozca    el n&#250;mero de grupos que lo formaron y conocer cuan similares son dos poblaciones    estudiadas entre s&#237;, pero estas t&#233;cnicas requieren conocimientos de    estad&#237;stica y de programas computacionales para llevar a cabo este tipo    de an&#225;lisis. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Estas t&#233;cnicas han sido utilizadas en investigaciones    realizadas por <i>R. Batista Moliner</i><sup>1</sup> y otros autores para clasificar    los municipios del pa&#237;s utilizando variables socio demogr&#225;ficas y    por <i>Alegret Rodr&#237;guez</i><sup>3</sup> para identificar constructos multivariantes    contextuales en unidades geogr&#225;ficas y relacionarlos con da&#241;os a la    salud. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El an&#225;lisis de la literatura existente    permite afirmar que no existe una metodolog&#237;a claramente aceptada como    la m&#225;s adecuada para la construcci&#243;n de indicadores sint&#233;ticos.    As&#237;, debe ser el investigador el que decida, tanto el procedimiento a utilizar    en funci&#243;n del an&#225;lisis que necesite realizar como elecciones subjetivas    de los indicadores de partida, la forma de agruparlos, el uso o no de un m&#233;todo    de normalizaci&#243;n de los datos, la elecci&#243;n de dicho m&#233;todo, el    procedimiento de ponderar de la informaci&#243;n proporcionada por cada indicador    y la forma de agregar dicha informaci&#243;n.<sup>4-6</sup> </font></p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><i>Bergonzoli y Victoria</i><sup>7</sup> proponen    un <font color="#000000">&#205;ndice de Desarrollo Integral</font> (IDI) para    la clasificaci&#243;n de asentamientos poblacionales seg&#250;n condiciones    de vida partiendo de la construcci&#243;n de un indicador de privaci&#243;n    que resulta sencillo en sus operaciones, pues no utiliza ponderaciones y la    agregaci&#243;n de los indicadores intermedios es mediante sumas, lo que simplifica    su c&#225;lculo que pueda ser aplicado por personal sin una alta calificaci&#243;n.    <font color="#FF0000"></font></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Este estudio se basa en esta metodolog&#237;a    por las ventajas antes mencionadas y porque adem&#225;s es f&#225;cil de interpretar    y permite disponer de indicadores parciales para cada dimensi&#243;n y de un    indicador global en t&#233;rminos de condiciones de vida que resulta &#250;til    para la evaluaci&#243;n de variables demogr&#225;ficas, sociales, econ&#243;micas    y de eventos de salud con una perspectiva espacial territorial, contribuyendo    a la planificaci&#243;n de acciones diferenciadas acorde con la realidad de    cada territorio. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Considerando los elementos anteriores, el objetivo    de este trabajo es dise&#241;ar un <font color="#000000">&Iacute;ndice de Condiciones    de Vida</font> <font color="#000000">(ICV)</font> para la estratificaci&#243;n    del pa&#237;s seg&#250;n esta condici&#243;n en Cuba. </font></p>     <p>&nbsp; </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">M&#201;TODOS</font></b> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Se realiz&#243; un estudio que se encuentra    dentro del campo de innovaci&#243;n tecnol&#243;gica, pues tuvo como finalidad    principal dise&#241;ar el <font color="#000000">ICV</font> para la clasificaci&#243;n    de las provincias del pa&#237;s en el periodo 2012.<font color="#FF0000"> </font></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El universo de estudio estuvo conformado por    las 15 provincias del pa&#237;s, incluido el municipio especial Isla de la Juventud    en 2012. </font></p>     <p align="left">    <br>   <font face="Verdana" size="2"><b>Elaboraci&#243;n del &#237;ndice, validaci&#243;n    y clasificaci&#243;n de los territorios seg&#250;n condiciones de vida</b> </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">Se utilizaron 13 indicadores como    variables intermedias para la construcci&#243;n del indicador sint&#233;tico,    seleccionadas por m&#233;todos cualitativos y cuantitativos y que resultaron    ser las que mejor discriminaban entre territorios con diferentes condiciones    de vida en el pa&#237;s y que abarcaban las cuatro dimensiones (Econ&#243;mica,    Ecol&#243;gica, Biol&#243;gica y Conciencia y Conducta) en que se operacionaliza    el concepto condiciones de vida.<sup>8</sup> Los indicadores utilizados son    los siguientes: relaci&#243;n de dependencia, habitantes por m&#233;dicos, por    ciento de personas atendidas por asistencia social, promedio de electrodom&#233;sticos    por vivienda, cobertura de saneamiento, viviendas beneficiadas con red de alcantarillado,    red de acueducto, servicios sanitarios, grado de urbanizaci&#243;n, tasa de    discapacidad, bajo peso al nacer, prevalencia de alcoholismo en mayores de 15    a&#241;os y por ciento de la poblaci&#243;n con escolaridad superior. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> La elaboraci&#243;n del <font color="#FF0000">    <font color="#000000">ICV</font></font> se llev&#243; a cabo mediante el algoritmo    empleado en la construcci&#243;n del <font color="#FF0000"> <font color="#000000">IDI</font></font>,<sup>7</sup>    obteni&#233;ndose un &#237;ndice de privaci&#243;n relativa en los territorios    para cada uno de los indicadores intermedios seleccionados a partir de la siguiente    expresi&#243;n: <font color="#FF0000"></font></font></p>     <blockquote>        <blockquote>         <p><img src="/img/revistas/mgi/v31n3/fo0107315.gif" width="209" height="44"></p>   </blockquote> </blockquote>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="left"><font face="Verdana" size="2">Donde: </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> i= Representa el territorio y toma    valores desde 1,2,...., n. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> j= Indica el indicador y toma valores    desde 1,2,...., k. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> h= Indica la dimensi&#243;n y toma    valores desde 1,2,...., r. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> Xijh= Es el valor obtenido por    el indicador j en el territorio i y para la dimensi&#243;n </font><font face="Verdana" size="2">h,    en un caso concreto. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> X m&#225;ximo ijh= Es el valor    m&#225;ximo obtenido por el indicador j en los i territorios estudiados para    la dimensi&#243;n h. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">     <br>   Este &#237;ndice es v&#225;lido para aquellos indicadores en las que mientras    m&#225;s alto es el valor de la misma, mejor es la situaci&#243;n del territorio.    </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> En caso de indicadores que cuanto    menor es su valor mejor ser&#237;an las condiciones de vida del territorio,    el &#237;ndice de privaci&#243;n se define entonces:</font></p>     <blockquote>        ]]></body>
<body><![CDATA[<blockquote>         <p><img src="/img/revistas/mgi/v31n3/fo0207315.gif" width="217" height="41"></p>   </blockquote> </blockquote>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">Luego se calcul&#243; el IDI parcial    en cada dimensi&#243;n y global (I<sub>h</sub>). </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> Finalmente se calcul&#243; el <font color="#FF0000"><font color="#000000">ICV</font></font>    de cada territorio mediante la siguiente expresi&#243;n:</font></p>     <blockquote>        <blockquote>         <p><img src="/img/revistas/mgi/v31n3/fo0307315.gif" width="92" height="18"></p>   </blockquote> </blockquote>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">    <br>   Se evalu&#243; la validez del ICV construido por concurrencia con el an&#225;lisis    de la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivos y neg<a></a>ativos,    tomando como est&#225;ndar la clasificaci&#243;n de las provincias del pa&#237;s    por criterio de expertos. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> La validaci&#243;n predictiva, para corroborar    que algunos indicadores de salud presentan un comportamiento dis&#237;mil en    los estratos con diferentes condiciones de vida, se realiz&#243; mediante el    An&#225;lisis de la Varianza de un factor y el an&#225;lisis de correlaci&#243;n    lineal simple (coeficiente de correlaci&#243;n de Spearman). En ambas pruebas    se fij&#243; un nivel de significaci&#243;n de 0,05. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"> Con el ICV validado se clasific&#243; el pa&#237;s    a partir de una escala ordinal con tres niveles, para ello se dividi&#243; la    distribuci&#243;n emp&#237;rica del<font color="#000000"> &#237;ndice de condiciones    de vida </font>en tres estratos seg&#250;n los puntos de corte dados por los    percentiles 33 y 66. Las provincias que obtuvieron valores del ICV inferiores    al percentil 33 clasificaron como provincias de condiciones de vida desfavorables;    aquellas que obtuvieron valor del ICV entre los percentiles 33 y 66 clasificaron    como provincias de condiciones de vida medianamente favorables y las que su    ICV es mayor que el percentil 66 clasificaron como provincias de condiciones    de vida favorables. </font></p>     <p>&nbsp; </p>     <p> <font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">RESULTADOS</font></b> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El ICV puede tomar valores entre 0 y 1, considerando    el valor 0 en aquel territorio en el que todos los valores de las variables    coincidan con los m&#237;nimos, y 1 en el territorio en el que todos los valores    de las variables estudiadas coincidan con los m&#225;ximos observados. Por tanto,    los valores pr&#243;ximos a 1 traducen mejores condiciones de vida y pr&#243;ximos    a 0 un deterioro de las mismas. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Al analizar los resultados obtenidos del IDI    por dimensiones (<a href="/img/revistas/mgi/v31n3/t0107315.gif">tabla 1</a>), se observa que las provincias    con comportamiento menos favorables en la dimensi&#243;n econ&#243;mica fueron    Holgu&#237;n (0,32), Santiago de Cuba (0,37) y Guant&#225;namo (0,38), mientras    que la que alcanz&#243; mejor desarrollo en la dimensi&#243;n fue La Habana    (0,76).</font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">En la dimensi&#243;n ecol&#243;gica    la que peor resultado alcanz&#243; fue Holgu&#237;n (0,20) y La Habana obtuvo    el valor de &#237;ndice m&#225;s alto con 0,98. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El municipio especial Isla de la Juventud (0,81)    y la provincia Artemisa (0,75) tuvieron los resultados m&#225;s favorables en    la dimensi&#243;n biol&#243;gica, lo que contrasta con la provincia de Guant&#225;namo    (0,03) que tuvo el peor resultado en esta dimensi&#243;n. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> En relaci&#243;n a la dimensi&#243;n conciencia    y conducta, La Habana alcanz&#243; el desarrollo m&#225;ximo (1,00) seguida    por Ciego de &#193;vila y Camag&#252;ey, ambas con <font color="#000000">IDI</font>    de 0,67. Tres provincias orientales obtuvieron resultados desfavorables: Santiago    de Cuba (0,19), Granma (0,21) y Guant&#225;namo (0,23). </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Al analizar el <font color="#000000">IDI</font><font color="#FF0000">    </font>seg&#250;n dimensiones, se observ&#243; que en general las que obtuvieron    resultados m&#225;s desfavorables fueron la econ&#243;mica y ecol&#243;gica,    mientras que las dimensiones de la conciencia y la conducta y biol&#243;gica    presentaron un comportamiento m&#225;s favorable. Siguiendo este an&#225;lisis    en las provincias, se verifica que la provincia de condiciones de vida m&#225;s    desfavorables fue Santiago de Cuba (0,25), que obtuvo los peores resultados    en las cuatro dimensiones estudiadas, mientras que La Habana (0,81) y el municipio    especial Isla de la Juventud (0,70) fueron las que presentaron condiciones de    vida m&#225;s favorables, seguidas por las provincias de la regi&#243;n central    Cienfuegos (0,66), Ciego de &#193;vila y Camag&#252;ey, ambas con 0,60, que    alcanzaron mejor desarrollo en tres de las dimensiones estudiadas. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> La evaluaci&#243;n de la validez    de concurrencia mostr&#243;, al comparar el estrato favorable con el estrato    medianamente favorable, que el valor de la sensibilidad es alto, con 100 %,    mientras que la especificidad fue de 55,6 %. Igual comportamiento se obtuvo    al comparar el estrato de condiciones de vida favorables y el estrato desfavorable,    mostrando un valor de sensibilidad y especificidad de 100 %. En ambas comparaciones    los valores predictivos negativos tambi&#233;n fueron altos (100 %) (<a href="/img/revistas/mgi/v31n3/t0207315.gif">tabla    2</a>).<font color="#FF0000"> </font></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="left"><font face="Verdana" size="2">De igual forma ocurri&#243; cuando    se compar&#243; la clasificaci&#243;n de las provincias en el estrato de condiciones    de vida medianamente favorables con las de condiciones de vida desfavorables,    obteniendo un valor de sensibilidad de 83,3 %, y la especificidad alcanz&#243;    un valor de 100 %, al igual que el valor predictivo positivo. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> La validez de predicci&#243;n se    realiz&#243; comparando indicadores de resultado (tasa de fecundidad, incidencia    de hepatitis viral y porcentaje de embarazo en adolescentes) en los estratos    con diferentes condiciones de vida, observando que exist&#237;an diferencias    en los tres indicadores entre los territorios. Las diferencias m&#225;s significativas    se observaron en la tasa de fecundidad (p= 0,006) y en el porciento de embarazadas    adolescentes (p= 0,005) y estas diferencias se encontraban entre los estratos    con condiciones de vida desfavorable y el resto de los estratos. La incidencia    de hepatitis viral tambi&#233;n mostr&#243; diferencia entre el estrato con    condiciones de vida desfavorables y el estrato favorable (p= 0,04). </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> La correlaci&#243;n lineal entre    el ICV y la tasa de fecundidad mostr&#243; una correlaci&#243;n negativa intensa    (r= - 0,816), mientras que la correlaci&#243;n del &#237;ndice con el porcentaje    de embarazadas adolescentes y la incidencia de hepatitis viral fue moderada    y negativa en ambos casos, con coeficiente de correlaci&#243;n de -0,605 y -0,577    respectivamente. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> Con el ICV finalmente construido    y validado, se procedi&#243; a la clasificaci&#243;n de las provincias del pa&#237;s    en 3 estratos (<a href="#tab3_07">tabla 3</a>).</font></p>     <p align="center"><a name="tab3_07"></a><img src="/img/revistas/mgi/v31n3/t0307315.gif" width="517" height="418"></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">     <br>   En el estrato con condiciones de vida favorables clasificaron 6 (37,5 %) provincias    que son Artemisa (0,57), La Habana (0,81), Cienfuegos (0,62), Ciego de &#193;vila    (0,60), Camag&#252;ey (0,60) y el municipio especial Isla de la Juventud (0,70).    </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> El estrato de condiciones de vida    medianamente favorables quedaron incluidas las provincias de Pinar del R&#237;o    (0,52), Mayabeque (0,55), Matanzas (0,46), Villa Clara (0,52) y Sancti Sp&#237;ritus    (0,50). Este estrato concentr&#243; 5 provincias que representaron un 33,5 %    del total. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> Las cinco provincias de la regi&#243;n    oriental del pa&#237;s se agruparon en el tercer estrato de condiciones de vida    desfavorables (33,5 %). Los ICV obtenidos por estas provincias se comportaron    de la forma siguiente: Las Tunas (0,36), Holgu&#237;n (0,31), Granma (0,39),    Santiago de Cuba (0,25) y Guant&#225;namo (0,27). </font></p>     <p>&nbsp; </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">DISCUSI&#211;N</font></b> </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> El indicador construido resume    la privaci&#243;n relativa del conjunto de indicadores que caracterizan cada    dimensi&#243;n, y ofrece una medida apropiada de cu&#225;nto le falta a cada    territorio en una dimensi&#243;n dada para llegar a estar como el mejor territorio    de los estudiados, permitiendo ordenarlos de acuerdo con la magnitud de la privaci&#243;n    relativa de cada dimensi&#243;n. Se facilita as&#237; la identificaci&#243;n    de territorios con problemas en dimensiones particulares, posibilitando implementar    acciones adecuadas encaminadas a su soluci&#243;n. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Este algoritmo de construcci&#243;n del ICV    fue empleado por <i>Alonsoy Astra&#237;n</i><sup>9 </sup>para la clasificaci&#243;n    de los municipios del pa&#237;s y por <i>Pr&#237;a Barros</i><sup>10</sup> para    la clasificaci&#243;n de &#225;reas de salud en el municipio Playa seg&#250;n    condiciones de vida; comprobando que el &#237;ndice de desarrollo integral es    el m&#225;s adecuado para a este tipo de estudio, por ser de f&#225;cil c&#225;lculo    y permitir clasificar los territorios de forma sencilla. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El procedimiento de c&#225;lculo empleado para    la construcci&#243;n del ICV, adem&#225;s de sencillo en su c&#225;lculo, permite    ordenar los territorios en funci&#243;n del desarrollo o deterioro de sus condiciones    de vida permitiendo medir el desarrollo integral alcanzado en cada provincia    a trav&#233;s del an&#225;lisis y caracterizaci&#243;n de las dimensiones estudiadas.    Adem&#225;s el &#237;ndice construido mostr&#243; alta capacidad para discriminar    bien entre territorios con diferentes condiciones de vida y poder para predecir    comportamientos diferenciales de indicadores de resultados seg&#250;n estratos    con condiciones de vida diferentes. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> La clasificaci&#243;n obtenida coincide en general    con el criterio emitido por los expertos y con otras investigaciones realizadas    a nivel de provincias y municipios. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Entre los estudios a nivel provincial podemos    citar el realizado para la medici&#243;n del desarrollo humano a nivel territorial    en Cuba, realizada en 2005, que incluy&#243; la construcci&#243;n de un &#237;ndice    trazador del desarrollo humano relativo para cada provincia, integrando cinco    dimensiones: longevidad, educaci&#243;n, ingreso, salud y servicios b&#225;sicos.    El c&#225;lculo de este &#237;ndice permiti&#243; clasificar tres grandes grupos    territoriales: provincias con IDH alto, donde se incluy&#243; Ciudad Habana    y Cienfuegos; provincias con IDH medio: Sancti Sp&#237;ritus, Ciego de &#193;vila,    Pinar del R&#237;o y Santiago de Cuba; provincias con IDH bajo: Holgu&#237;n,    Guant&#225;namo, Camag&#252;ey, Las Tunas y Granma.<sup>11</sup> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> En la clasificaci&#243;n de los municipios llevada    a cabo por <i>Alonso y Astra&#237;n,</i><sup>9</sup> en el estrato de mejores    condiciones de vida se concentraron alrededor del 63 % de los municipios del    occidente, el 21 % de los municipios de las provincias del centro del pa&#237;s    y el municipio especial Isla de la Juventud; en el estrato intermedio, la mayor&#237;a    de los municipios de las provincias centrales y el 13 % de los municipios de    occidente; y en el estrato menos favorecido se concentr&#243; m&#225;s de la    mitad de los municipios de las provincias orientales. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> El estudio realizado por el Instituto de Planificaci&#243;n    F&#237;sica<sup>12</sup> clasific&#243; los municipios del pa&#237;s en 4 estratos    seg&#250;n su nivel de vida, excluyendo de la investigaci&#243;n los municipios    de la capital del pa&#237;s y el municipio especial Isla de La Juventud. En    este estudio tambi&#233;n se encontr&#243; que los municipios de las provincias    occidentales y algunos de las centrales como los de Cienfuegos, ocuparon los    lugares m&#225;s favorecidos, mientras que los municipios de las provincias    orientales ocupaban las posiciones m&#225;s cr&#237;ticas. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> En conclusi&#243;n, el &#205;ndice    de Desarrollo Integral en t&#233;rminos de condiciones de vida constituye un    indicador &#250;til y sencillo para la clasificaci&#243;n de territorios, al    construirse mediante t&#233;cnicas de f&#225;cil aplicaci&#243;n e interpretaci&#243;n,    que requiere pocos recursos materiales, demostrando adem&#225;s poseer buena    capacidad diagn&#243;stica para clasificar los mismos en estratos seg&#250;n    sus condiciones de vida. </font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"> La Habana, Artemisa, Cienfuegos,    Ciego de &#193;vila, Camag&#252;ey y el municipio especial Isla de la Juventud,    clasifican en el estrato con condiciones de vida favorables, en tanto que las    provincias orientales clasifican en el estrato de condiciones de vida desfavorables    y el resto clasificaron con condiciones medianamente favorables. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="left">&nbsp; </p>     <p align="left"> <font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">REFERENCIAS BIBLIOGR&#193;FICAS</font></b>    </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 1. Batista R, Cout&#237;n G, Feal P, Gonz&#225;lez    R, Rodr&#237;guez D. Determinaci&#243;n de estratos para priorizar intervenciones    y evaluaci&#243;n en Salud P&#250;blica. Rev Cubana Hig Epidemiol. 2001;39(1):34-42.        </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 2. Valc&#225;rcel B. An&#225;lisis multivariante:    aplicaci&#243;n al &#225;mbito sanitario. Madrid: D&#237;az de Santos; 1992.        </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 3. Alegret M, Grau R, Rodr&#237;guez M. La clasificaci&#243;n    multivariante de &#225;reas geogr&#225;ficas como una alternativa &#250;til    a la investigaci&#243;n salubrista. Rev Cubana Salud P&#250;blica. 2008;34(2):21-28.        </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 4. Nardo M, Saisana M, Saltelli A, Tarantola    S. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide.    OECD Statistics: Working Paper; 2005.     </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 5. Somarriba N, Pena JB. Synthetic indicators    of quality of life in Europe. Social Indicators Research. 2009;96:115-33.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 6. Pena JB. La medici&#243;n del bienestar social:    una revisi&#243;n cr&#237;tica. Estudios de Econom&#237;a Aplicada. 2009;27(2):299-324.        </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 7. Bergonzoli GP, Victoria D. Rector&#237;a    y Vigilancia en Salud. Costa Rica: OPS; 1994.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 8. Corral A, Pr&#237;a MC. Indicadores para    la caracterizaci&#243;n de provincias seg&#250;n condiciones de vida. Rev Cubana    Med Gen Integr 2014 [citado Dic 2014];30(4):[aprox. 7 p.]. Disponible en: <a href="http://bvs.sld.cu/revistas/mgi/vol30_4_14/mgisu414.htm" target="_blank">http://bvs.sld.cu/revistas/mgi/vol30_4_14/mgisu414.htm</a>    </font><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 9. Astra&#237;n ME. Alternativas metodol&#243;gicas    para la clasificaci&#243;n de territorios seg&#250;n condiciones de vida. La    Habana: Escuela Nacional de Salud P&#250;blica; 2003.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 10. Pr&#237;a MC. Dise&#241;o de una metodolog&#237;a    para el an&#225;lisis de la situaci&#243;n de salud municipal seg&#250;n condiciones    de vida. Rev Cubana Med Gen Integr 2006 [citado Abr 2014];22(4):35-42. Disponible    en: <a href="%20http:/bvs.sld.cu/revistas/mgi/vol22_4_06/mgi04406.htm%20" target="_blank">    http://bvs.sld.cu/revistas/mgi/vol22_4_06/mgi04406.htm </a> </font><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 11. M&#233;ndez E, Lloret MC. &#205;ndice de    Desarrollo Humano a nivel territorial en Cuba. Per&#237;odo 1985-2001. Rev Cubana    de Salud P&#250;blica. 2005;31(2):27-34.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 12. Perfeccionamiento del Sistema de Asentamientos    Poblacionales. PCS 210. Informe Sint&#233;tico. Instituto de Planificaci&#243;n    F&#237;sica. Ciudad de La Habana: JUCEPLAN; 1991.     </font></p>     <p align="left">&nbsp; </p>     <p align="left">&nbsp; </p>     <p align="left"> <font face="Verdana" size="2"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" color="#000000">Recibido:    </font></font><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2" color="#000000">24    de marzo de 2015.    <br>   Aprobado: 20 de mayo de 2015. </font></p>     <p align="left">&nbsp;</p>     <p align="left">&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <font face="Verdana" size="2"><i> Ariadna Corral Mart&#237;n.<font color="#000000">    </font></i><font color="#000000">Master en Ciencias y Profesora Auxiliar</font><i><font color="#000000">.</font></i></font><font face="Verdana" size="2" color="#000000">    Escuela Nacional de Salud P&uacute;blica. La Habana, Cuba.</font><font face="Verdana" size="2"><i>    <br>   </i>E-mail: <a href="mailto:ariadna.corral@infomed.sld.cu">ariadna.corral@infomed.sld.cu</a>    </font></p>      ]]></body><back>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Determinación de estratos para priorizar intervenciones y evaluación en Salud Pública]]></article-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[La clasificación multivariante de áreas geográficas como una alternativa útil a la investigación salubrista]]></article-title>
<source><![CDATA[Rev Cubana Salud Pública]]></source>
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