Juicios de valor implícitos en la medición de las desigualdades en salud

Abstract

CONTEXTO: Los estimados cuantitativos de magnitud, dirección e índice de cambio de las desigualdades en salud juegan un papel crucial en la creación y evaluación de las políticas destinadas a eliminar la desproporcionada carga de enfermedad en las poblaciones carenciadas. En general se asume que la medición de las desigualdades en salud es un proceso con un valor neutral que brinda datos objetivos que luego se interpretan usando juicios normativos sobre si una particular distribución de la salud es justa, ecuánime o socialmente aceptable. MÉTODOS: Se discuten cinco ejemplos en los cuales los juicios normativos juegan un papel en la medición del proceso en sí, sea mediante la selección de una estrategia de medición sobre la exclusión de otras como mediante la selección del tipo, importancia o peso asignados a las variables que se están midiendo. HALLAZGOS: En términos generales, encontramos que muchas medidas de desigualdad comúnmente usadas son subjetivas y que los juicios normativos implícitos en estas medidas tienen importantes consecuencias de interpretación y respuesta a las desigualdades en salud. CONCLUSIONES: Debido a que los valores implícitos en la generación de las medidas de desigualdad en salud pueden llevar a interpretaciones radicalmente diferentes de los mismos datos subyacentes, instamos a los investigadores a considerar en forma explícita y discutir con transparencia los juicios normativos subyacentes en sus medidas. También instamos a los responsables de las políticas y a otros consumidores de datos sobre desigualdades en salud a prestar mucha atención a las medidas sobre las cuales basan su evaluación sobre las políticas de salud actuales y futuras. = CONTEXT: Quantitative estimates of the magnitude, direction, and rate of change of health inequalities play a crucial role in creating and assessing policies aimed at eliminating the disproportionate burden of disease in disadvantaged populations. It is generally assumed that the measurement of health inequalities is a value-neutral process, providing objective data that are then interpreted using normative judgments about whether a particular distribution of health is just, fair, or socially acceptable. METHODS: We discuss five examples in which normative judgments play a role in the measurement process itself, through either the selection of one measurement strategy to the exclusion of others or the selection of the type, significance, or weight assigned to the variables being measured. FINDINGS: Overall, we find that many commonly used measures of inequality are value laden and that the normative judgments implicit in these measures have important consequences for interpreting and responding to health inequalities. CONCLUSIONS: Because values implicit in the generation of health inequality measures may lead to radically different interpretations of the same underlying data,we urge researchers to explicitly consider and transparently discuss the normative judgments underlying their measures. We also urge policymakers and other consumers of health inequalities data to pay close attention to the measures on which they base their assessments of current and future health policies.