GINI Y CURVA DE LORENZ EN EL CONTEXTO DE SALUD

Si te desenvuelves en el campo sanitario, posiblemente has oído hablar o leído acerca del Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz por sus aplicaciones en la medición de desigualdades de salud. Para algunas personas el tema les parece un tanto complicado. Como verás el asunto es mucho más fácil y sencillo de entender de lo que imaginas, siendo éste es el objetivo fundamental del post.

Aplicaciones del Gini y Curva de Lorenz en la salud.
El Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz junto con otros indicadores (Razón y Diferencia de las tasas, Índice de disimilitud, Índice de desigualdad de la pendiente (IDP), Riesgo atribuible poblacional (RAP)...); han permitido a los investigadores la medición de las desigualdades de salud, que es el primer paso para la identificación de inequidades de salud en la población. En salud desigualdad e inequidad no son sinónimos, la diferencia reside en que las inequidades representan desigualdades o brechas reconocidas como evitables y por tal motivo injustas, entre grupos poblacionales privilegiados y los menos favorecidos,

llamados excluidos. De  allí la importancia del Coeficiente de Gini, el cual siendo un indicador económico, se convierte en una herramienta para producir información útil para la salud pública, sobre todo los Análisis de la Situación de Salud (ASIS), la primera Función Esencial de la Salud Pública (FESP).
Por otro lado, el Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz, al medir las desigualdades de salud e identificar las inequidades, promueve la justicia social desde el campo de la Salud Pública, debido a que fortalece la administración sanitaria con políticas públicas saludables que promueven la toma de decisiones razonadas, poniendo en marcha estrategias y acciones operativas costo-efectivas, oportunas, pertinentes, de calidad y con cobertura universal; enfocadas a reducir y eventualmente a eliminar las brechas de salud en la población. 
Coeficiente de Gini en un contexto de salud.
En salud, el Coeficiente de Gini adquiere la misma lectura que en el campo económico. La diferencia reside en que el evento que se va a medir su distribución en la población es una variable de salud (muertes, enfermos, recursos humanos, servicios sanitarios, entre otros) y no los ingresos. Recuerda lo que hablamos en el post anterior; el Coeficiente de Gini tomará valores  entre 0 y 1, siendo cero la perfecta igualdad y 1 la desigualdad absoluta. Claro está, en el mundo real no existen los extremos, lo que habitualmente ocurre es que el Gini exprese valores intermedios entre 0 y 1 (0,0 - 0,1 - 0,2 - 0,3 - 0,4-…-0,9, 1). Mientras más cerca esté el Coeficiente de Gini de 0, es menor la desigualdad y mejor la equidad, y a la inversa, mientras el valor se acerque a 1, será mayor la desigualdad y peor la equidad. Cuando el Coeficiente de Gini se expresa en porcentaje, se conoce como Índice de Gini.
Curva de Lorenz en un contexto de salud.
En salud, la Curva de Lorenz,adquiere la misma lectura que en el campo económico.

El eje de las abscisas (X) representa la proporción acumulada de la población y el eje de las ordenadas (Y), la proporción acumulada de la variable de salud estudiada. Eso si, la población se agrupa en unidades geográficas de análisis (países, regiones, estados, municipios, parroquias, ciudades, etc) y se ordena según el indicador de la variable de salud estudiada (proporción, porcentaje o tasa), de la peor situación a la mejor. Al igual que en el campo económico, cuanto mayor es el área entre la Curva de Lorenz y la Diagonal, mayor es la desigualdad en la distribución de la variables de salud. La Curva de Lorenz a su vez puede estar por debajo o por encima de la Diagonal, según la variable utilizada. Para ser más ilustrativo, si la variable de salud es beneficiosa para la población (como la cobertura de vacunación o la cobertura de los servicios, el acceso al agua potable, etc), la Curva de Lorenz se sitúa por debajo de la Diagonal, mientras que si es perjudicial (muertes o enfermedades) se sitúa por encima de ella.

¿Cómo se relacionan el Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz en un contexto de salud?
Igual que en en el área económica el Coeficiente de Gini es una medida resumen de la desviación de la Curva de Lorenz con respecto a la Diagonal de igualdad, y es el doble del área entre la Curva de Lorenz y la Diagonal, tomando valores entre 0 (perfecta igualdad) y 1 (total desigualdad). Por otra parte, un valor aislado del Coeficiente de Gini, no representa absolutamente nada, si no lo evalúas en un contexto definido. De allí que un Gini será importante si se tiene otro valor, para la misma variable de salud y en el mismo territorio, pues servirá para conocer cómo se ha comportado en el tiempo, o si deseas compararlo con otras unidades geográficas. No obstante, cuando no existen valores previos de Gini, se acostumbra a compararlo con un valor teórico convencional igual a 0,20, el cual es considerado como bastante equitativo.
¿Qué es el Indice de Concentración?
La salud es el resultado de la interacción de una cantidad de factores condicionantes, entre los que se encuentran los sociales y económicos. En las ciencias de la salud, importa conocer como estos determinantes modifican el perfil salud-enfermedad de las poblaciones, generando desigualdades, inequidades o brechas.
Bajo este concepto es donde cumple su papel el Índice y la Curva de Concentración.

El Índice de Concentración (IC) en salud tiene un significado parecido al Coeficiente de Gini y se calcula igual, pero incorporando la dimensión social. La diferencia entre ambos indicadores, es que el  Coeficiente de Gini siempre tomará valores absolutos positivos (entre 0 y 1), en cambio el Índice de Concentración puede tomar valores negativos o positivos (entre –1 a +1).
Además, para calcular el Índice de Concentración, debes ordenar la población de las unidades geográficas de estudio según el determinante socioeconómico que elijas, como Índice de Pobreza, Ingresos per cápita, % de alfabetismo, % de viviendas con agua intradomiciliaria, etc), y no según la variable de salud (Tasa de mortalidad infantil, Tasa de mortalidad materna, Incidencia de VIH-SIDA, etc.) como si sucede con el Coeficiente de Gini. Si el ordenamiento según la variable socioeconómica y la variable de salud coinciden, el Índice de Concentración y el Coeficiente de Gini, toman el mismo valor. Al igual que el Gini, el Índice de Concentración se puede expresar en porcentajes.  
Por otra parte, un valor aislado del Índice de Concentración (IC), es solo una cifra, que no representa nada, si no lo evalúas en un contexto definido. De allí que un IC será importante si se tiene otro valor, para la misma variable de salud y en el mismo territorio, pues servirá para conocer cómo se ha comportado en el tiempo, o si deseas compararlo con otras unidades geográficas.
Qué es la Curva de Concentración?
La Curva de Concentración en salud tiene un significado similar a la Curva de Lorenz en economía. Asimismo, si el Índice de Concentración es negativo, la Curva de Concentración se ubicará por encima de la Diagonal (variable perjudicial para la salud) y si es positivo se colocará por debajo (variable favorable). Al igual que el Gini, el Índice de Concentración se puede expresar en porcentajes.  

Consejos Finales.
Si te propones describir la distribución de alguna variable de salud, antes de comenzar debes tener bien precisados los siguientes aspectos.
1. ¿Cuál es tu planteamiento? o ¿Qué evento de la salud esperas conocer cómo es su distribución en la población? Por ejemplo, ¿Quieres describir la distribución de las muertes infantiles o maternas, o enfermos de determinada patología, recursos humanos o servicios…?
2. ¿Dónde y cuándo ocurrió el evento de interés, y cuáles son las unidades geográficas de análisis? Pudieras plantearte medir la distribución de las muertes infantiles en el Estado X en un año determinado, teniendo como unidad geográfica para el análisis, sus Municipios.
3. ¿Qué Indicador vas a utilizar para describir la distribución de la variable, el Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz? o el Índice y Curva de Concentración?
4. Si vas a emplear el Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz, entonces debes ordenar las unidades de análisis de la población donde se distribuye la variable, de la peor situación a la mejor, según el valor del indicador de salud (proporción, porcentaje o tasa).
5. Si vas a emplear el Índice y Curva de Concentración, debes ordenar las unidades de análisis de acuerdo al indicador social y no al indicador de salud, también de la peor a la mejor situación.  
6. ¿Están disponible todos los datos? ¿Son fiables y de calidad? Si no cuentas con la información, nada puedes hacer.
7. ¿Cuál fórmula vas a emplear para calcular el Coeficiente de Gini o el Índice de Concentración?
• Te recomiendo la fórmula de Brown MC, que ha sido usada con bastante frecuencia por los investigadores de las ciencias de la salud para medir las desigualdades en el área. 

Donde,
G: Coeficiente de Gini.
X: Proporción acumulada de población.
Y: Proporción acumulada de la variable que se quiere estudiar su distribución.
I I: Las 2 barras significan que el Coeficiente de Gini tomará el valor absoluto del resultado de la fórmula, sin importar el signo.

𝚺: Sumatoria.
K=1: Significa que la sumatoria empezará desde la unidad de agregación número 1.
n-1: Significa que la sumatoria se hará hasta la última unidad de agregación.
1. La otra fórmula que te propongo por su relativa sencillez, es la del Dr. Gustavo Bergonzoli.

Donde:
I I: Las 2 barras que encierran p1-p2, significa que se toma la diferencia absoluta de los valores de las proporciones simples de cada unidad, sin importar el signo.
p1: Proporciones simples de la variable en el eje de las X.
p2: Proporciones simples de la variable en el eje de las Y.
𝚺 : Sumatoria. Se tomará la diferencia absoluta para las 2 variables de cada unidad de análisis, y luego se hará la suma total.
i=1: Significa que la sumatoria empezará desde la unidad de agregación número 1.
N: Significa que la sumatoria se hará hasta la última unidad de agregación.
0,5: Es una constante para multiplicar el resultado de la sumatoria.

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