Los valores de las cosas sin valores: midiendo las desigualdades.

Hay cosas que no tienen ideología ni valores. Al menos eso es lo que socialmente parece estar aceptado, su pureza. Una de ellas es la ciencia, incluso las ciencias sociales en su versión más "ciencia pura", la de medir cosas.

Sin embargo es por todos sabido que la forma en la que nos acercamos a las preguntas de investigación también suele llevar consigo una serie de valores y apriorismos que, en mayor o menor medida, dejan su impronta en la investigación posterior. Recientemente hemos leído un texto que trata de desentrañar los juicios de valor que se encuentran debajo de la forma en la que medimos las desigualdades en salud; es decir, en un ámbito en el que podríamos pensar que los juicios de valor se limitaban a la generación del marco conceptual y al diseño del marco explicativo de los resultados. Sin embargo, lo que los autores de "Juicios de valor implícitos en la medición de las desigualdades en salud" (texto completo) comentan es que estos juicios de valor impregnan incluso las herramientas con las que habitualmente pensamos que dotamos de objetividad y pulcritud a las investigaciones en desigualdades en salud.

En el artículo se analizan cinco ejemplos en los que se usan diferentes métodos de medición: 1) desigualdad relativa y absoluta, 2) elección de unidades geográficas, 3) índice de disparidad o desviación logarítmica media, 4) índice de concentración o índice de disparidad y 5) el establecimiento de puntos de referencia.

Por su omnipresencia en la literatura sobre desigualdades así como en la presentación de datos en general vamos a prestar atención a lo que se comentar sobre el primer apartado, el de las desigualdades absolutas y relativas. En el texto se utiliza un ejemplo basado en las tendencias del cáncer de próstata entre varones negros y blancos entre 1990 y 2005 (figura 1).

Fuente: Harper et al.

Si comparamos el número de fallecidos por cada 100.000 habitantes, podemos observar que la diferencia en el número de casos se ha reducido (de 42.3 casos/100.000 habitantes a 31.3 casos/100.000 habitantes); sin embargo, si lo que medimos es cuántas veces más probable es para un negro morir por cáncer de próstata que para un blanco, veremos que esa relación se ha incrementado (de 2.18 veces a 2.38 veces).

Es decir, la elección de una forma de medir una desigualdad nos puede llevar a dar respuestas opuestas a la pregunta "¿La desigualdad entre negros y blancos en relación con la mortalidad por cáncer de próstata ha incrementado o se ha reducido entre 1990 y 2005?".

Si quisiéramos hacer un uso ilícito e inmoral de las herramientas de análisis de datos, utilizaríamos el dato que diera razón a la hipótesis de partida con la que comenzamos el estudio (¿quiero decir que las desigualdades han aumentado? cojo la medida relativa; ¿quiero decir que la desigualdad ha disminuido? cojo la medida absoluta); lo interesante de esta cuestión es que, más allá de los apriorismos de los investigadores, la forma de medir las desigualdades en salud está revelando ciertos valores. En este caso, las medidas relativas de la desigualdad dotan de una mayor importancia a la equidad entendida como igualitarismo, mientras que las medidas absolutas considerarían como más equitativas distribuciones en las que incluso pudieran existir mayores desigualdades.

La equidad es un concepto complejo y con múltiples aristas, comenzando en su definición y continuando por los marcos interpretativos elegidos para su análisis. Como hemos comentado, las formas de medir las desigualdades no son ajenas a estas complejidades, y por ello los autores del artículo que hemos citado hace tres recomendaciones finales en su texto:

1. "Los investigadores deben reconocer que confiar exclusivamente en una única medida de desigualdad en salud puede implícitamente avalar juicios normativos y que esta aprobación es un subproducto inevitable de la estructura de esas medidas."
2. "Exhortamos a los investigadores a bregar por la transparencia para identificar la importancia moral de las medidas que usan. Siempre que sea posible, los investigadores deben describir con claridad los juicios normativos subyacentes a las decisiones de medición aparentemente simples"
3. "Instamos a los responsables de las políticas y a otros consumidores de datos de desigualdades en salud a prestar mucha atención a las medidas sobre las cuales basan sus evaluaciones sobre las políticas actuales y futuras en salud para solucionar las desigualdades en salud."