Un mapa que evidencia los territorios malnutridos de nuestro país
Un grupo de investigación de Exactas UBA construyó un mapa que señala los lugares de la Argentina habitados por niñas y niños menores de cinco años con sobrepeso y con retraso del crecimiento. Es la primera vez que se cartografía de manera integrada la doble carga de la malnutrición. El trabajo expone las inequidades territoriales y brinda una herramienta eficaz para orientar las políticas de salud.
Hasta comienzos de los años ’90, la desnutrición y la obesidad se trataban como si fueran problemas opuestos y geográficamente separados. Así, la desnutrición se consideraba un problema de los países pobres y la obesidad era un mal de las naciones de ingresos elevados. Como consecuencia, las políticas de salud para cada caso corrían por carriles separados.
Pero, durante la última década del siglo pasado, los países en vías de desarrollo comenzaron a experimentar una transición nutricional hacia los alimentos ultraprocesados -altos en calorías, grasas saturadas, azúcar y sodio, y bajos en nutrientes esenciales- que aumentan el riesgo de obesidad, enfermedades cardiovasculares y diabetes. Al mismo tiempo, los cambios tecnológicos redujeron la actividad física y promovieron la adopción de hábitos sedentarios.
Fue así que empezó a observarse un aumento en las tasas de obesidad al mismo tiempo que persistían altos niveles de desnutrición. Este fenómeno no se verificaba solamente a escala poblacional. De hecho, numerosos estudios revelaban que el sobrepeso y la desnutrición pueden convivir en una misma familia (por ejemplo, chicos desnutridos y madres con sobrepeso) o, incluso, a nivel individual: una persona desnutrida en su infancia puede desarrollar obesidad en la edad adulta.
Como resultado de este proceso, a comienzos del siglo XXI se acuñó el concepto de “doble carga de la malnutrición” para referirse a la coexistencia de la desnutrición (manifestada como bajo peso, retraso del crecimiento y/o déficit de nutrientes) con la obesidad o el sobrepeso, en una misma población, hogar o individuo. Es un fenómeno global creciente, especialmente en países de ingresos bajos y medios, que afecta el desarrollo físico y cognitivo de las personas.
La instalación del concepto de doble carga de la malnutrición significó el reconocimiento de que ambas formas de malnutrición comparten factores estructurales y ambientales comunes y, por lo tanto, requieren respuestas políticas integradas que combatan simultáneamente la inseguridad alimentaria y el aumento de enfermedades relacionadas con la dieta.
En este contexto, un grupo de investigación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA (Exactas UBA) decidió construir un mapa de la Argentina que detalla cómo está distribuida la doble carga de la malnutrición en las más de 500 jurisdicciones en las que está dividido el país.
“El objetivo de nuestro trabajo es identificar las inequidades territoriales en la doble carga de la malnutrición a nivel poblacional entre niños menores de cinco años cubiertos por el sistema público de salud, o sea, estamos hablando de la población más vulnerable”, señala Gerardo Cueto, investigador del CONICET y responsable del Grupo de Bioestadística Aplicada de Exactas UBA.
Un mapa desigual
Para efectuar el estudio, utilizaron datos antropométricos (peso y talla) de casi un millón de niños y niñas menores de cinco años que fueron atendidos en más de siete mil centros de salud del sistema público.
Con esos datos y mediante modelos matemáticos diseñados específicamente construyeron, por un lado, un mapa del país con la distribución de niños con baja talla y, por otro lado, un mapa con la distribución de niños con sobrepeso.
Pero no era eso lo que perseguían: “El desafío era construir un modelo espacial con las dos variables juntas”, subraya Cueto. Y lo consiguieron mediante el uso de los denominados “modelos espaciales conjuntos”: “Son una alternativa sólida para detectar patrones espaciales superpuestos que pueden reflejar determinantes sociales, ambientales o estructurales compartidos”.
El mapa resultante –el primero en mostrar con nivel de detalle jurisdiccional la doble carga de la malnutrición en la Argentina- se encuentra en el paper publicado en la revista científica Spatial and Spatio-temporal Epidemiology.
La observación del mapa pone de manifiesto importantes disparidades regionales. Entre ellas, que “los departamentos con la mayor proporción de doble carga de malnutrición se ubicaron en el suroeste de la Patagonia y en la región Central y Norte del país”, se lee en el artículo.
Con tonos de colores que van del beige claro al marrón, donde las áreas más oscuras representan mayor proporción de doble carga de malnutrición, en el mapa se ven claramente los contrastes entre regiones, con “manchas” de diferentes tonos distribuidas de manera muy variada a lo largo y a lo ancho del país.
“En un país justo, el mapa debería verse de color claro y homogéneo, sin manchas, sin zonas peores o mejores. Lo que muestra el mapa es una cuantificación espacial de la inequidad”, consigna Cueto, y puntualiza: “Nuestros hallazgos son esenciales para identificar áreas de alto riesgo y orientar estrategias integradas para reducir las desigualdades tomando decisiones basadas en evidencia y no en suposiciones y creencias”.
El investigador aclara que este estudio descriptivo forma parte de una primera etapa de la investigación y que ahora están trabajando en una segunda etapa que consiste en tratar de encontrar variables que puedan explicar por qué hay zonas del mapa donde se observan “manchas más oscuras”.
El paper publicado lleva las firmas de Nicolás Flaibani, Adriana Pérez, Pablo Nuñez y Gerardo Cueto, quien deja unas palabras finales: “Para nosotros fue un desafío muy grande armar esto y estamos súper contentos con el modelo que armamos. Poder transformar estos modelos hipercomplejos en información valiosa para entender el estado nutricional de los chicos es una tarea muy útil. Estamos desarrollando herramientas estadísticas sofisticadas, complejas, pero con una aplicación directa. Hay mucha información que se genera y pocos la están analizando para convertir esos datos, números, en información. Esa es nuestra esencia, transformar esos datos en información valiosa para entender los procesos y para ayudar a tomar decisiones a los tomadores de decisión, que necesitan respaldar sus decisiones con algo”.
