Legislación del aborto, servicios de salud materna

This is an unofficial translation of an article that appeared in a BMJ publication. BMJ has not endorsed this translation.
Legislación del aborto, servicios de salud materna, fecundidad, educación femenina,
servicios sanitarios, violencia contra las mujeres y muertes maternas: un experimento
natural en 32 estados mexicanos.(**)
1
2
3
4
5
Elard Koch , Monique Chireau , Fernando Pliego , Joseph Stanford , Sebastián Haddad , Byron
6
1
1
1
Calhoun , Paula Aracena , Miguel Bravo , Sebastián Gatica , John Thorp
1
7, 8
2
División de Epidemiología, MELISA Institute, Concepción, Chile; Departamento de Obstetricia y
3
Ginecología, Duke University Medical Center, Durham, EE.UU.; Instituto de Investigaciones
Sociales, Universidad Nacional Autónoma de México, Av. Universidad 3000, Copilco
4
Universidad, Ciudad de México, México; División de Salud Pública, Departamento de Medicina
Familiar y Preventiva, University of Utah School of Medicine, Salt Lake City, EE.UU.;
5
Coordinación de Investigación, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Anáhuac, Estado
6
de México, México; Departamento de Obstetricia y Ginecología, West Virginia University,
7
Morgantown, EE.UU.; Departamento de Obstetricia y Ginecología, University of North Carolina8
Chapel Hill, Chapel Hill, EE.UU.; Center for Women’s Health Research, University of North
Carolina School of Medicine, Chapel Hill, EE.UU.
Correspondencia a: Dr. Elard Koch, Director de Investigación, MELISA Institute. Teléfono: +56 41
246 7242. E-mail:. ekoch@melisainstitute.org
Palabras clave: Mortalidad materna, educación de la mujer, Objetivos de Desarrollo del Milenio,
países en desarrollo, violencia de pareja íntima.
** Esta es una version traducida de E Koch et al, BMJ Open 2015:5:e006013, elaborada por
MELISA Institute y revisada por los coautores.
RESUMEN
Objetivo: Evaluar si existe una asociación entre la legislación de aborto y desenlaces de
mortalidad materna luego de controlar por otros determinantes de salud materna.
Diseño: Experimento natural de base poblacional.
Emplazamiento y fuentes de datos: Datos oficiales de mortalidad materna en 32 estados
federales de México entre 2002 y 2011.
Principales desenlaces: Razón de mortalidad materna (RMM), RMM con desenlace abortivo
(RMMDA), y razón de mortalidad por aborto inducido (RMAi).
Variables independientes: Legislaciones de aborto agrupadas como menos (n=18) o más
permisivas (n=14), enmienda constitucional que protege al no nacido (n=17), atención
profesional del parto, razón de hospitalización por todo tipo de aborto, tasa de bajo peso al
nacer, uso de anticonceptivos, tasa global de fecundidad (TGF), agua potable, alcantarillado,
tasa de alfabetización femenina y violencia contra la mujer por la pareja íntima.
Resultados principales: Durante el período de 10 años, los estados con leyes de aborto
menos permisivas mostraron una menor RMM (38,3 vs 49,6; p <0,001), RMMDA (2,7 vs 3,7; p
<0,001) y RMAi (0,9 vs 1,7; p <0,001) que los estados más permisivos. Los modelos de
regresión multivariada usados para estimar tamaños de efecto (coeficientes β) mostraron
asociaciones independientes (valores de p entre 0,001 y 0,055) entre los desenlaces de
mortalidad estudiados y alfabetización femenina (β = -0,061 a -1,100), atención profesional del
parto (β = -0,032 a -0,427), bajo peso al nacer (β = 0,149 a 2,166), razón de hospitalización por
todo tipo de aborto (β = -0,566 a -0,962), cobertura de agua potable (β = -0,048 a -0,730) y
alcantarillado (β = -0,052 a -0,758), y violencia de la pareja íntima contra la mujer (β = 0,085 a
0,755). La TGF mostró una asociación inversa con RMM (β = -14,329) y RMMDA (β = -1,750), y
2
una asociación directa con RMAi (β = 1,383). En conjunto, estos factores explicaron (R ) 51% a
88% de la varianza en las tasas de mortalidad global entre los estados. No se observó un efecto
estadístico independiente para legislación del aborto, enmienda constitucional u otras
covariables.
Conclusión: Aunque los estados con leyes menos permisivas exhibieron tasas de mortalidad
materna consistentemente más bajas, este hallazgo no se explicaría por la legislación del aborto
per se. Más bien, estas diferencias se explicaron por otros factores independientes, que
aparecen distribuidos de forma más favorable en estos estados.
FORTALEZAS Y LIMITACIONES
•
A nuestro mejor entender, este es el primer experimento natural de base poblacional que
analiza el impacto de legislaciones de aborto más o menos permisivas sobre desenlaces
de mortalidad materna en México, controlando simultáneamente por 10 variables
consideradas como determinantes de salud materna a nivel de poblaciones.
•
En este estudio, basado en datos oficiales de estadísticas vitales virtualmente
completos, los estados mexicanos con legislación de aborto menos permisiva mostraron
razones de mortalidad materna y por aborto más bajos que los estados con leyes más
permisivas, durante un período de estudio de 10 años.
•
En comparación a los estados con legislación de aborto más permisiva, aquéllos con
legislación menos permisiva mostraron un perfil más favorable en varios indicadores
relacionados a la salud materna y al desarrollo humano.
•
Análisis multivariados exhaustivos demostraron que las diferencias observadas en los
desenlaces de mortalidad materna entre estados mexicanos se explican, en su mayor
parte, por una combinación de variables relacionadas con cuidados de salud materna,
tasa de fecundidad, alfabetización femenina, violencia de la pareja íntima contra la mujer
y cobertura de agua potable y alcantarillado.
•
Después de controlar por confusores, no se encontró evidencia de efecto deletéreo o
beneficioso de la presencia de enmiendas constitucionales que protegen al no nacido,
durante el periodo estudiado de 4 años.
•
Dado que este estudio se basa en datos agregados no se puede descartar el efecto de
las variables analizadas a nivel individual.
INTRODUCCIÓN
La promoción de la salud materna ha sido una preocupación clave para los encargados de
formular políticas de salud pública a nivel mundial, sobre todo desde que la Organización de las
Naciones Unidas (ONU) propuso los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM).[1] Como parte
del quinto ODM, el cual se centra en mejorar la salud materna, la ONU solicitó a todos los
estados miembros reducir su razón de mortalidad materna (RMM)* en 75% para el 2015.[2]
La mayoría de las causas de mortalidad materna se pueden prevenir. De hecho, intervenciones
de salud pública que mejoran el acceso a la atención prenatal [3-5] y a servicios de salud
materna equipados con unidades obstétricas de emergencia,[3,4,6,7] incluyendo la asistencia
profesional del parto [3,6,8-10], son medidas universalmente reconocidas que han conducido a la
disminución de la mortalidad materna a nivel mundial. Sin embargo, cercana la fecha límite del
2015, la RMM mundial se ha reducido menos de 50%,[10-12] sugiriendo que las medidas
adoptadas para disminuir la mortalidad materna han sido insuficientes.[11,13,14] En este
contexto, aunque se han promovido nuevas políticas sociales o de salud pública
complementarias para apoyar una nueva agenda post-ODM,[13,14] éstas deberían estar
sustentadas en datos y evidencia científica, tales como los experimentos naturales de
población.[15-17]
Se ha propuesto que el estatus legal del aborto, definido como la interrupción del embarazo por
el retiro o expulsión del feto, es un factor que influye en la salud materna de un territorio, país o
región.[18,19] Existe una percepción generalizada de que una legislación menos permisiva, i.e.,
aquella legislación que restringe o prohíbe la interrupción del embarazo (nótese que “aborto” o
“interrupción del embarazo” son términos que son utilizados indistintamente en este estudio),
conlleva a un incremento de la mortalidad materna debido a complicaciones de abortos
clandestinos, ilegales o inseguros.[20-22] En consecuencia, también se ha sugerido que una
legislación de aborto más permisiva daría lugar a una reducción de la mortalidad materna.[19-21]
Sin embargo, se han informado resultados contradictorios en la literatura reciente.[10,12,18,2329] Por ejemplo, la evidencia obtenida en escenarios donde la legislación del aborto es menos
permisiva [28,26,29-31] sugiere que varios otros factores podrían facilitar una transición
epidemiológica hacia menores tasas de mortalidad materna en ausencia de una legislación de
aborto más permisiva. Estos factores incluirían el incremento en el nivel educacional de la mujer,
los programas de nutrición gratuitos para mujeres embarazadas en condiciones de pobreza, la
cobertura de servicios de salud materna, la disponibilidad de unidades obstétricas de
emergencia, los cambios en conducta reproductiva con los programas de planificación familiar,
así como el acceso al agua potable y alcantarillado.[30] Sin embargo, esta hipótesis requiere ser
evaluada o replicada a nivel poblacional en diferentes escenarios epidemiológicos.
Los Estados Unidos Mexicanos (México) es una república federal compuesta por 32 territorios
federales (31 estados y el Distrito Federal, en adelante referidos como “estados”), cuya población
comparte una historia y una cultura común. Desde fines del siglo pasado, el sistema de salud
mexicano alcanzó una cobertura virtualmente universal, asegurando la igualdad en el acceso a la
asistencia básica de salud pública para la mayoría de su población.[32] Además, cada estado
tiene su propia constitución política, código penal, y legislación de aborto. Más aún, mientras que
el Distrito Federal aprobó una ley que permite la interrupción del embarazo a libre demanda
durante el primer trimestre del embarazo, varios estados han modificado sus constituciones en la
dirección opuesta, esto es, fortaleciendo la protección del que está por nacer comenzando desde
su concepción.[22] Así, México ofrece un escenario epidemiológico único para evaluar si
legislaciones de aborto más o menos permisivas afectan a la mortalidad materna en una
población que comparte la misma historia y cultura, y que presenta un sistema de salud pública
virtualmente homogéneo.
Este estudio presenta los resultados de un experimento natural basado en poblaciones, que
examina factores asociados a la mortalidad materna en los 32 estados de México durante un
período que abarca 10 años (2002-2011). Las tendencias de mortalidad materna global y
mortalidad por aborto son analizadas de acuerdo a las diferencias en las legislaciones de aborto,
controlando por una conjunto de otros determinantes que pueden influir en los índices de
mortalidad materna.
MATERIALES Y MÉTODOS
Datos de población
Se extrajeron las muertes maternas y los nacidos vivos observados que ocurrieron dentro de los
Estados Unidos Mexicanos desde los registros oficiales, obtenidos respectivamente de la
Dirección General de Información en Salud (DGIS) [33] y del Instituto Nacional de Estadística,
Geografía e Informática (INEGI) [34], para todos los estados por lugar de residencia (estado en
el que el individuo usualmente habita) y lugar de ocurrencia (estado en el que tuvo lugar el
evento vital), entre 2002 y 2011 (período continuo de 10 años). El registro civil de estadísticas
vitales de México sigue estándares internacionales, y ha sido considerado como virtualmente
completo por la Organización Mundial de la Salud, incluyéndolo en la Lista A –con una buena
atribución de causas de muerte– junto a otros 64 países.[12] Desde 2002, México ha fortalecido
su sistema de vigilancia epidemiológica activa (Búsqueda Intencional y Reclasificación de
Muertes Maternas)[35] para corregir la codificación de muertes maternas que inicialmente no
fueran reconocidas como tales y para reclasificar muertes maternas con códigos atribuidos
erróneamente, en todo el territorio. Dado que esta vigilancia aumenta la fiabilidad de los datos,
se seleccionó el año 2002 como el año inicial del estudio.
Clasificación de las muertes maternas
Las muertes maternas se identificaron utilizando la 10ª revisión de la Clasificación Estadística
Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con la Salud (CIE-10)[36] y se
clasificaron según lugar de residencia o de ocurrencia. Las razones de mortalidad se calcularon
directamente como el cociente entre muertes maternas y nacidos vivos observados. Se
calcularon tres indicadores epidemiológicos de acuerdo con la clasificación propuesta en una
publicación reciente.[37] El primer indicador es la razón de mortalidad materna (RMM), que
considera todos los códigos de mortalidad materna (códigos O00-O99, A34, B20-B24, y F53 del
CIE-10) y es frecuentemente referida como mortalidad materna global. El segundo indicador es
la razón de mortalidad materna con desenlace abortivo (RMMDA), que considera muertes
maternas correspondientes a los códigos O00-O08 del CIE-10. El tercer indicador es el
denominado razón de mortalidad por aborto inducido (RMAi), el cual se enfoca solamente en
muertes probablemente asociadas a complicaciones de la interrupción del embarazo.[37] Existen
características específicas de este indicador que permiten salvar el problema de sub-reporte de
muertes por abortos ilegales en países donde las restricciones legales dificultan el conteo de los
abortos inducidos. Primero, este indicador incluye el código para aborto médico [código O04 del
CIE-10], el cual se usa para la clasificación de muertes debido a la interrupción legal del
embarazo. Segundo, también incluye los códigos para otro aborto [código O05 del CIE-10],
aborto no especificado [código O06 del CIE-10] e intento fallido de aborto [código O07 del CIE10]), los cuales se emplean en México y en otros países latinoamericanos para clasificar muertes
por aborto inducido sin una causa conocida o cuando se sospecha de un procedimiento ilegal.
Finalmente, este indicador excluye parsimoniosamente las muertes asociadas a condiciones
patológicas bien definidas o a complicaciones que no podrían estar relacionadas con la
interrupción voluntaria del embarazo, tales como embarazo ectópico (código O00 del CIE-10),
mola hidatidiforme (código O01 del CIE-10), otros productos anormales de la concepción (código
O02 del CIE-10), aborto espontáneo (código O03 del CIE-10), y complicaciones que siguen al
aborto y embarazo ectópico y molar (código O08 del CIE-10).[37]
Legislación del aborto
La legislación penal de cada estado fue revisada y extraída del Orden Jurídico Nacional del
Gobierno de México.[38] La revisión de los códigos penales actuales de cada estado mexicano
se resume en la Tabla 1. En la práctica, los 32 estados ofrecen exenciones penales por aborto
en caso de violación, 29 estados en casos imprudentes o accidentales, 25 estados cuando la
vida o salud de la madre está en riesgo, 10 estados en casos de inseminación artificial sin
consentimiento, 1 estado por causas sociales y 14 estados en casos de afecciones fetales
genéticas o congénitas que resulten en un individuo con deficiencias físicas o mentales graves.
Además, el Distrito Federal aprobó una ley en 2007 que permite la interrupción del embarazo a
demanda hasta la 12ª semana de embarazo.[39] En análisis exploratorios, la segregación de los
estados por número de exenciones provistas en los códigos penales no resultó en diferencias
detectables en análisis de sensibilidad, con la excepción del aborto permitido por malformaciones
fetales genéticas o congénitas. Las siete exenciones restantes se distribuyen diferencialmente,
en casi todos o muy pocos estados, por lo que no ofrecieron potencial discriminatorio. Por lo
tanto, para diferenciar entre estados con legislación de aborto más o menos permisiva en
análisis estadísticos subsecuentes, los estados que permiten la interrupción del embarazo
debido a condiciones genéticas o congénitas graves (14 estados) se consideraron como más
permisivos, y los estados restantes como menos permisivos (18 estados).
Tabla 1 Legislaciones de aborto actuales basadas en exenciones penales de procesamiento por aborto en 32 estados mexicanos con una legislación
de aborto más (m) o menos (l) permisiva
Violación
Aguascalientes (l)
Baja California (l)
Baja California Sur (m)
Campeche (l)
Coahuila (m)
Colima (m)
Chiapas (m)
Chihuahua (l)
Distrito Federal (m)
Durango (l)
Guanajuato (l)
Guerrero (m)
Hidalgo (m)
Jalisco (l)
México (m)
Michoacán (l)
Morelos (m)
Nayarit (l)
Nuevo León (l)
Oaxaca (m)
Puebla (m)
Querétaro (l)
Quintana Roo (m)
San Luis Potosí (l)
Sinaloa (l)
Sonora (l)
Tabasco (l)
Tamaulipas (l)
Tlaxcala (l)
Veracruz (m)
Yucatán (m)
Zacatecas (l)
Total
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
32
Conducta
Riesgo para la
Malformación
Riesgo grave para la
imprudente vida de la madre genética o congénita salud de la madre
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
29
25
14
12
Inseminación artificial
sin consentimiento
Razones económicas
o sociales
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
10
1
La legislación penal oficial para cada estado fue revisada y extraída desde la Unidad General de Asuntos Jurídicos de la Secretaría de Gobernación de México.[38] La definición operacional de más o menos permisivo se llevó a cabo sobre la base de las exenciones penales al aborto en caso de malformación genética o congénita.
8
A petición
1
Enmiendas políticas constitucionales
La información sobre las enmiendas a la Constitución Política de cada estado fue extraída del
Orden Jurídico Nacional del Gobierno de México.[38] En concreto, las enmiendas
constitucionales que especifican una protección explícita al no nacido desde su concepción
fueron seguidas en tiempo y forma, mediante un examen de cada Constitución Política. Varios
estados modificaron sus constituciones para este efecto casi inmediatamente después de la
legalización de la interrupción del embarazo a petición, en el Distrito Federal, en abril de
2007.[39] Estos cambios progresivos requirieron de una asignación dinámica de estados a uno u
otro grupo, de acuerdo con la fecha de promulgación o derogación de la enmienda, durante el
periodo analizado (Figura S1, Material Suplementario). Además del estado de Chihuahua, el cual
modificó su constitución en 1994, otros 16 estados promulgaron estas modificaciones a finales
de 2011. En análisis estadísticos subsecuentes, se llevó a cabo una comparación directa de las
muertes maternas y por aborto entre grupos de estados con enmienda (17 estados) y sin
enmienda (15 estados). Además, también se realizaron sub-análisis para evaluar la mortalidad
materna y por aborto entre el Distrito Federal y otros estados.
Variables independientes
Otras variables independientes consideradas en los análisis fueron: porcentaje de la población
con acceso a agua potable (“agua potable”), cobertura de alcantarillado sanitario
(“alcantarillado”), tasa global de fecundidad promedio entre 2002 y 2011 (“TGF”), porcentaje de
uso de anticonceptivos por la población femenina en edad fértil casada o en convivencia (“uso de
anticonceptivos”), porcentaje de atención profesional del parto (“atención profesional del parto”),
tasa de bajo peso al nacer (“bajo peso al nacer”), tasa de alfabetización femenina (“alfabetización
femenina”), razón de hospitalización por todo tipo de aborto, y porcentaje de violencia contra la
mujer casada o en convivencia infligida por la pareja íntima durante el último año (“violencia de la
pareja íntima”). En la Tabla S1 (Material Suplementario) se detallan las definiciones
operacionales, su significado para estudios epidemiológicos (para la interpretación subsecuente),
las escalas de medida y las fuentes de datos para estas variables.
Análisis estadísticos
Se construyeron series de tiempo paralelas, entre 2002 y 2011, para muertes maternas y
nacidos vivos registrados, de acuerdo con la legislación del aborto. Las tendencias de RMM,
RMMDA y RMAi por cada 100.000 nacidos vivos fueron calculadas directamente para cada
estado federal y se evaluaron a través del tiempo, por ocurrencia y residencia, usando un modelo
autorregresivo integrado de medias móviles (ARIMA por sus siglas en inglés). Las series
temporales completas usadas en este estudio se presentan en las Tablas S2 a S15 (Material
Suplementario). El coeficiente β de cada modelo ARIMA representa el cambio promedio por año
9
del desenlace de mortalidad, y el p de tendencia indica la significancia estadística de la
tendencia global. Las razones de mortalidad promedio para todo el periodo de tiempo estudiado
fueron calculadas y analizadas mediante pruebas Z. La proporción (%) de muertes relacionadas
con aborto inducido (es decir, la proporción de muertes causadas por la interrupción del
embarazo sobre el número total de muertes maternas) también fue calculada y analizada
comparativamente.
Se utilizó la prueba de Kolmogorov-Smirnov para evaluar la hipótesis de distribución normal. Se
utilizaron análisis de regresión múltiple para estimar el tamaño del efecto de las variables
independientes sobre las razones de mortalidad promedio (RMM, RMMDA y RMAi) y para explicar
la varianza entre los 32 estados, controlando por otros factores. Debido al problema potencial de
colinealidad asociado al elevado número de predictores, se utilizó una matriz de correlación de
Pearson para cuantificar la magnitud de las asociaciones lineales bivariadas entre todas las
variables independientes. Los coeficientes de Pearson (r) ≥ 0,70 fueron considerados como
sugerentes de colinealidad. Se construyeron modelos exploratorios para evaluar colinealidad
usando el factor de inflación de varianza (FIV).[40] Las covariables seleccionadas para su
inclusión en modelos de regresión explicativos fueron analizadas utilizando el método de
eliminación por pasos sucesivos hacia atrás, sobre la base de valores p de 0,05 y 0,059 como
criterios de entrada y salida, respectivamente. Se calcularon coeficientes β con intervalos de
confianza del 95% para evaluar el tamaño de efecto de cada predictor sobre la RMM, RMMDA y
2
RMAi, mientras que el cambio en el R se usó para determinar los modelos finales con la máxima
bondad de ajuste, el mínimo número de variables explicativas y la mínima colinealidad. Para
examinar la estabilidad de los coeficientes β y obtener los tamaños de efecto no sesgados
estadísticamente, se consideraron dos paneles de modelos explicativos multivariados para cada
desenlace de mortalidad, basados en el refinamiento diagnóstico de los estadísticos residuales
de regresión, eliminando aquellos valores atípicos (superiores a 2 desviaciones estándar del
valor predicho para cada desenlace de mortalidad), si éstos se presentaran.
RESULTADOS
Legislación de aborto y mortalidad materna
Durante el período de estudio de 10 años se registraron 11.649 muertes maternas y 26.089.498
nacidos vivos en México, lo que corresponde a una RMM de 44,7 por 100.000 nacidos vivos. La
RMM en 2002 fue de 48,6, disminuyendo a 37,7 por 100.000 nacidos vivos en 2011,
representando una reducción total de 22,4%. Durante el mismo periodo, se produjeron 855
muertes por un desenlace abortivo, representando una RMMDA de 3,28 por 100.000 nacidos
10
vivos. Este desenlace exhibió una disminución de 20,5% entre 2002 (3,61 por 100.000 nacidos
vivos) y 2011 (2,87 por 100.000 nacidos vivos). Para este periodo, se presentaron 352 muertes
asociadas con los códigos CIE-10 O04 a O07, representando una RMAi de 1,35 por 100.000
nacidos vivos. Este desenlace disminuyó en 29,5% entre 2002 y 2011, de 1,49 a 1,05 muertes
por 100.000 nacidos vivos.
Independientemente del lugar donde tuvo lugar el evento vital, la RMM, RMMDA, RMAi, y la
proporción de muertes relacionadas al aborto inducido entre 2002 y 2011 fueron inferiores en el
grupo de estados con leyes de aborto menos permisivas (Figuras 1 y 2). La Tabla 2 resume las
tendencias lineales de los tres desenlaces de mortalidad en cada grupo de estados y el país
mexicano para el periodo de estudio, por residencia y ocurrencia, respectivamente. En cada
grupo, el coeficiente β representa el cambio promedio por año del desenlace de mortalidad y el p
de tendencia indica la significancia estadística de la tendencia global. El grupo de estados con
legislación de aborto menos permisiva mostró tendencias aparentemente estables para RMM,
RMMDA, y RMAi durante la década analizada. El grupo de estados con legislación de aborto más
permisiva mostró tendencia decreciente de RMM, RMMDA, y RMAi, reduciendo la brecha entre
los dos grupos para el 2011, pero todavía exhibiendo diferencias estadísticamente significativas
(e.g., RMM de 40,9 vs 33,5 por 100.000 nacidos vivos para estados mas permisivos vs menos
permisivos; Z = 3,04; razón de tasas = 0,82, p = 0,002). Las tendencias y los coeficientes β
estimados para las series de tiempo de RMM, RMMDA y RMAi, estado por estado, se presentan
por residencia (Tablas S10 a S12) y por ocurrencia (Tablas S13 a S15) en el Material
Suplementario.
11
Tabla 2 Cambio anual promedio en distintos desenlaces de mortalidad materna por lugar de
residencia y ocurrencia en grupos de estados mexicanos con legislación de aborto más o menos
permisiva y en el país completo (2002-2011) basado en ARIMA.
RMM
β†
RMMDA
RMAi
EE‡
p§
β†
EE‡
p§
β†
EE‡
p§
Estados menos permisivos (18) -0,563
0,405
0,202
0,030
0,057
0,615
-0,010
0,019
0,619
Estados más permisivos (14)
-1,766
0,276
<0,001
-0,123
0,040
0,016
-0,096
0,025
0,005
Estados Unidos Mexicanos (32) -1,258
0,286
0,002
-0,056
0,032
0,121
-0,058
0,017
0,010
Por lugar de residencia
Por lugar de ocurrencia
Estados menos permisivos (18) -0,487
0,428
0,288
0,025
0,061
0,688
-0,011
0,020
0,602
Estados más permisivos (14)
-1,764
0,275
<0,001
-0,112
0,040
0,022
-0,092
0,023
0,004
Estados Unidos Mexicanos (32) -1,258
0,286
0,002
-0,056
0,032
0,121
-0,058
0,017
0,010
†Coeficiente β representando el cambio promedio anual en la tendencia de la RMM por 100,000 nacidos vivos entre 2002 y
2011.
‡Error estándar para el coeficiente β obtenido entre 2002 y 2011 mediante ARIMA.
§p de tendencia entre 2002 y 2011.
ARIMA, Modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles; RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM,
razón de mortalidad materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
12
La Figura 3 ilustra, en escala de color azul, la distribución geográfica de las RMM y RMAi
promedio (paneles superior e inferior, respectivamente), para el período de 10 años en todo el
país. Las diferencias en los desenlaces de mortalidad promedio entre los grupos de estados se
resumen en la Tabla 3. Las RMM promedio para el período de diez años, por lugar de residencia
y ocurrencia, fueron menores (23% y 21%, respectivamente) en el grupo de estados con
legislación menos permisiva que los valores en el grupo de estados con leyes más permisivas.
De modo similar, el grupo de estados con leyes de aborto menos permisivas mostró RMMDA
promedio por lugar de residencia y ocurrencia 27% y 24% menores, respectivamente, que los
estados con leyes más permisivas. La mayor diferencia entre ambos grupos se observó para
RMAi promedio, la cual fue 47% menor en estados con legislación menos permisiva, tanto por
residencia como por ocurrencia. Finalmente, las proporciones promedio de muertes relacionadas
con aborto inducido sobre el total de muertes maternas por lugar de residencia fueron 2,4% y
3,4% (p =0,002) en los grupos de estados con legislación de aborto menos y más permisiva,
respectivamente; por lugar de ocurrencia, los valores fueron 2,3% y 3,5% (p <0,001),
respectivamente. La exclusión del Distrito Federal del grupo de estados con legislación de aborto
más permisiva no modificó significativamente estos resultados.
13
Tabla 3 Análisis comparativo de desenlaces de mortalidad promedio por residencia y ocurrencia para
grupos de estados mexicanos con una legislación de aborto más o menos permisiva, 2002-2011
Indicador
RMM
RMMDA
RMAi
Proporción de muertes
relacionadas al aborto inducido
Menos permisiva
Más permisiva
Razón de tasas†
Valor p‡
Por residencia
38,3
49,6
0,7722
< 0,001
Por ocurrencia
39,1
49,3
0,7922
< 0,001
Por residencia
2,7
3,7
0,7110
< 0,001
Por ocurrencia
2,8
3,7
0,7491
< 0,001
Por residencia
0,9
1,7
0,5358
< 0,001
Por ocurrencia
0,9
1,7
0,5337
< 0,001
Por residencia
2,4%
3,4%
§
< 0,001
Por ocurrencia
2,3%
3,5%
§
< 0,001
RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con
desenlace abortivo.
†Razón de tasas del Z-test
‡Valor p del Z-test
§No aplicable.
14
Enmiendas constitucionales y mortalidad materna
Independientemente del lugar donde tuvo lugar el evento vital, los valores de RMAi y la
proporción de muertes relacionadas al aborto inducido entre los años 2008 y 2011 –pero no los
valores de RMM y RMMDA, para los cuales los valores se superpusieron– fueron aparentemente
mayores en el grupo de estados que no modificaron sus constituciones (Figuras 4 y 5, paneles
izquierdos); sin embargo, estas diferencias no fueron estadísticamente significativas para el
periodo de 4 años (p de tendencia = 0,670). Las diferencias en los desenlaces de mortalidad
promedio entre los grupos de estados se resumen en la Tabla 4. Se observaron diferencias en la
RMAi promedio y la proporción promedio de muertes por aborto inducido para el período total de
4 años. Las RMAi promedio en los estados con enmienda constitucional, ya sea por lugar de
residencia u ocurrencia, fue 31% menor que los valores en los estados sin enmiendas. La
proporción promedio de muertes por aborto inducido por lugar de residencia fue de 2,1% en los
estados con enmienda y 3,1% en los estados sin enmienda (p = 0,041); por lugar de ocurrencia,
las cifras fueron 2,2% en los estados con enmienda y 3,2% en los estados sin enmienda (p =
0,048).
15
Tabla 4 Análisis comparativo de desenlaces de mortalidad promedio por residencia y ocurrencia para grupos de estados con o sin enmienda
constitucional protegiendo al no nacido desde la concepción, 2008-2011
Con
enmienda
Sin
enmienda
Razón de
tasas†
Valor p‡
Sin enmienda,
excluyendo al DF
Razón de
tasas§
Valor p¶
DF
Razón de
tasas††
Por residencia
40,5
41,6
0,9413
0,347
41,4
0,9792
0,514
43,3
0,9357
0,310
Por ocurrencia
40,0
41,2
0,9031
0,114
40,6
0,9856
0,657
56,1
0,7124
<0,001
Por residencia
2,8
3,2
0,7728
0,273
3,1
0,8959
0,361
3,8
0,7379
0,175
Por ocurrencia
2,9
3,2
0,8134
0,378
3,0
0,9475
0,656
4,3
0,6663
0,039
Por residencia
0,9
1,3
0,5360
0,042
1,3
0,6522
0,037
1,1
0,7750
0,538
Por ocurrencia
0,9
1,3
0,5338
0,043
1,3
0,6717
0,054
1,4
0,6014
0,138
Por residencia
2,1%
3,1%
§§
0,041
3,2%
§§
0,030
2,6%
§§
0,649
Por ocurrencia
2,2%
3,2%
§§
0,048
3,2%
§§
0,063
2,6%
§§
0,625
Indicador
RMM
RMMDA
RMAi
Proporción de muertes
relacionadas al aborto
inducido
DF, Distrito Federal; RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
†Razón de tasas del Z-test entre estados con y sin enmienda.
‡Valor p del Z-test entre estados con y sin enmienda.
§Razón de tasas del Z-test entre estados con y sin enmienda, excluyendo el Distrito Federal.
¶Valor p del Z-test entre estados con y sin enmienda, excluyendo el Distrito Federal.
††Razón de tasas del Z-test entre estados con enmienda y el Distrito Federal.
‡‡ Valor p del Z-test entre estados con enmienda y el Distrito Federal.
§§No aplicable.
16
Valor p‡‡
Luego de remover el Distrito Federal del grupo de estados sin enmiendas constitucionales, se
observaron diferencias en la RMM y RMMDA promedio entre los grupos, pero sólo en el análisis
de la mortalidad por lugar de ocurrencia (Figuras 5 y 7, paneles de la derecha). El Distrito
Federal mostró mayores RMM y RMMDA promedio, por lugar de ocurrencia, que el grupo de
estados con enmiendas constitucionales. Además, la exclusión del Distrito Federal desde el
grupo de estados sin enmiendas constitucionales, suprimió las diferencias encontradas en los
valores de RMAi promedio y en la proporción promedio de muertes por aborto inducido por lugar
de ocurrencia (Figuras 5 y 7) pero no por el lugar de residencia (Figuras 4 y 6) entre los grupos
de estados con y sin enmiendas. Los resultados para cada desenlace de mortalidad se
comparan en la Tabla 4.
Modelos de regresión explicativos primarios
La Tabla 5 muestra los valores de todas las covariables para cada estado mexicano, e incluye
los resultados de las pruebas de distribución normal para cada variable. Modelos de regresión
simple que ilustran el tamaño de efecto inicial (coeficiente β) para cada covariable, incluyendo la
legislación de aborto y enmiendas constitucionales se presentan en la Tabla 6. Por ejemplo, la
legislación de aborto menos permisiva se asoció con una disminución promedio de 7,31 muertes
por 100.000 nacidos vivos considerando la RMM.
17
Tabla 5 Variables independientes en cada estado mexicano: frecuencias y análisis de distribución normal
Estado
Aguascalientes
Baja California
Baja California Sur
Campeche
Coahuila
Colima
Chiapas
Chihuahua
Distrito Federal
Durango
Guanajuato
Guerrero
Hidalgo
Jalisco
México
Michoacán
Morelos
Nayarit
Nuevo León
Oaxaca
Puebla
Querétaro
Quintana Roo
San Luis Potosí
Sinaloa
Sonora
Tabasco
Tamaulipas
Tlaxcala
Veracruz
Yucatán
Zacatecas
*
Valor p
Legislación Enmienda
Agua
Uso de
Alcantarillado TGF
de aborto constitucional potable
anticonceptivos
1
1
0
1
0
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
1
0
1
1
0
0
1
0
1
1
1
1
1
1
0
0
1
†
0
1
0
0
0
1
1
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
1
1
1
1
1
0
1
0
1
0
0
1
0
†
98,0
95,3
88,1
85,0
96,8
97,3
73,8
94,9
97,5
92,9
91,9
62,0
87,2
94,6
92,2
88,1
87,6
88,3
96,9
69,8
83,8
91,9
91,7
83,1
90,3
94,4
73,8
95,1
95,6
76,3
94,4
91,7
0,189
97,8
93,7
94,2
85,7
95,6
98,7
80,4
93,2
99,2
88,3
89,3
71,7
83,4
96,9
92,0
85,4
92,4
93,5
97,2
69,6
84,9
91,0
94,0
80,5
90,9
90,0
91,7
88,1
92,8
80,2
80,1
89,0
0,624
2,6
2,1
2,0
2,2
2,3
2,3
2,8
2,4
1,8
2,4
2,4
2,8
2,4
2,4
2,2
2,4
2,2
2,3
2,1
2,6
2,6
2,3
2,1
2,5
2,3
2,4
2,3
2,3
2,4
2,2
2,3
2,5
0,311
71,7
78,8
75,9
73,9
75,2
78,3
54,9
78,9
79,6
73,2
68,3
61,4
70,9
71,4
76,5
63,2
75,4
78,7
79,2
63,4
69,8
70,3
73,4
67,4
79,8
79,9
66,3
73,2
65,2
73,9
74,9
70,2
0,730
Atención
profesional del
parto
97,5
75,7
99,5
98,2
89,6
96,4
90,2
82,2
94,3
93,3
90,1
80,8
89,7
93,5
84,7
92,1
91,7
81,8
96,6
95,0
90,8
97,6
91,5
91,7
93,4
94,6
82,4
99,0
98,2
97,8
97,5
89,1
0,534
Bajo peso Alfabetización
al nacer
femenina
6,6
6,9
6,0
7,2
8,0
5,4
8,6
7,6
14,0
8,0
8,9
9,3
8,5
9,0
10,9
8,6
10,5
6,8
8,6
7,8
9,6
9,2
8,3
8,1
6,1
6,2
8,4
7,4
10,1
7,1
10,7
8,6
0,666
95,9
96,0
95,8
89,7
96,5
94,2
77,5
95,3
96,3
95,5
90,1
79,8
87,2
94,8
93,6
88,4
91,8
92,9
95,8
79,4
86,8
91,7
92,4
90,5
94,7
96,3
90,9
94,2
92,8
86,1
88,6
93,6
0,399
Razón de
hospitalización por
todo tipo de aborto
10,8
9,2
10,6
7,8
8,0
17,4
5,1
6,2
14,2
8,2
7,0
3,2
6,2
7,4
4,4
6,1
8,8
7,4
6,5
3,7
4,0
9,1
9,7
6,6
8,1
8,7
7,2
10,0
7,6
4,8
7,2
8,3
0,394
Violencia de
pareja íntima
12,0
11,7
16,3
10,7
14,3
11,0
7,0
12,1
20,9
10,2
6,4
8,3
8,6
10,0
11,9
9,1
9,7
14,8
13,1
6,3
8,6
11,6
10,7
10,5
15,0
15,4
9,6
14,9
9,3
10,9
11,5
8,2
0,505
Legislación de aborto: aquellos estados clasificados como menos permisivos (1) o más permisivos (0), de acuerdo a la presencia de una exención penal al aborto en casos de malformaciones
genéticas o congénitas. Enmienda constitucional: aquellos estados clasificados como exhibiendo (1) o no (0) una enmienda a su constitución política protegiendo al no nacido desde la
concepción durante 2011. Agua potable: porcentaje de viviendas privadas en uso con disponibilidad de agua potable durante 2010. Alcantarillado: porcentaje de viviendas privadas en uso con
disponibilidad de drenaje de alcantarillado durante 2010. TGF: tasa global de fecundidad promedio entre 2002 y 2011. Uso de anticonceptivos: porcentaje de mujeres casadas o en unión de
15 años o más que hayan usado algún método anticonceptivo durante 2009. Atención profesional del parto: porcentaje de nacidos vivos observados y atendidos por un médico, enfermera o
matrona durante 2010. Bajo peso al nacer: porcentaje de nacidos vivos observados con bajo peso en cada estado durante 2010. Alfabetización femenina: porcentaje de mujeres mayores de
15 años que son capaces de comprender, leer y escribir una proposición simple y breve sobre su vida diaria durante 2010. Razón de hospitalización por todo tipo de aborto: razón entre
hospitalizaciones relacionadas a todo tipo de aborto y nacidos vivos observados entre 2000 y 2008 por cada 100 nacidos vivos. Violencia de pareja íntima: porcentaje de mujeres casadas o
en unión de 15 años o más quienes hayan sufrido violencia severa por parte de su pareja durante los últimos 12 meses en 2010.
*Test Kolmogorov-Smirnov para distribución normal.
†No aplicable.
18
Tabla 6 Asociaciones univariadas entre 10 variables independientes y desenlaces de mortalidad materna para 32 estados mexicanos, 2002-2011
RMM
Variable
Alfabetización femenina (%)
Bajo peso al nacer (%)
β
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
RMMDA
R
2
Valor p
-1,16 0,26 -1,700 -0,627 0,38 <0,001
0,173
3,937 0,11
0,033
Atención profesional del parto (%)
-0,52 0,27 -1,067
0,023 0,08
Violencia de pareja íntima (%)
-0,86 0,52 -1,931
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
R
2
-0,08 0,03 -0,155 -0,007 0,11
0,134
0,033
0,002
0,060
-0,08 0,03 -0,140 -0,020 0,17
0,205 0,05
0,109
-0,06 0,06 -0,189
Razón de hospitalización por todo tipo de aborto -1,71 0,51 -2,750 -0,678 0,25
(por cada 100 nacidos vivos)
0,002
Enmienda constitucional (sí)
8,809 0,01
Legislación de aborto (menos permisiva)
Uso de anticonceptivos (%)
β
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
R
2
-0,07 0,02 -0,117 -0,021 0,20
0,17 0,07
Valor p
0,007
0,025
0,319 0,13
0,023
0,010
-0,03 0,02 -0,073
0,015 0,02
0,192
0,066 0,00
0,332
-0,05 0,04 -0,138
0,034 0,02
0,230
-0,11 0,06 -0,247
0,022 0,05
0,099
-0,10 0,04 -0,187 -0,009 0,11
0,033
0,571
0,22 0,39 -0,575
1,019 -0,02
0,574
-0,20 0,26 -0,742
0,340 -0,01
0,454
-7,31 3,13 -13,710 -0,911 0,12
0,027
-0,47 0,38 -1,263
0,310 0,01
0,226
-0,31 0,26 -0,843
0,232 0,01
0,255
-0,64 0,25 -1,165 -0,130 0,15
0,016
-0,04 0,03 -0,106
0,023 0,02
0,195
-0,05 0,02 -0,093 -0,012 0,16
0,013
9,51 6,56 -3,899 22,927 0,03
0,158
0,46 0,78 -1,134
2,063 -0,02
0,557
Agua potable (%)
-0,66 0,15 -0,970 -0,355 0,37 <0,001
-0,03 0,02 -0,076
0,012 0,03
Alcantarillado (%)
-0,79 0,18 -1,174 -0,425 0,36 <0,001
-0,03 0,02 -0,090
0,017 0,02
1,93 3,36 -4,946
0,33 0,09
Valor p
0,534 0,26
TGF
2,05 0,92
β
RMAi
1,21 0,48
0,221
2,216 0,14
0,018
0,152
-0,03 0,01 -0,065 -0,009 0,16
0,012
0,177
-0,04 0,01 -0,075 -0,005 0,12
0,026
EE, error estándar; IC, intervalo de confianza; Inf., límite inferior; RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad materna; RMMDA, razón de
mortalidad materna con desenlace abortivo; Sup., límite superior; TGF, tasa global de fecundidad promedio entre 2002-2011.
19
Análisis de regresión exploratorios mostraron colinealidad entre las variables independientes. Un
modelo completo que incluyó todas las variables independientes de manera simultánea (no
mostrado) arrojó valores de FIV entre 1,537 y 9,082. De manera individual, cinco de las nueve
variables independientes presentaron valores de FIV superiores a 4.0 (agua potable,
alcantarillado, TGF, uso de anticonceptivos y alfabetización femenina), sugiriendo la presencia
de multicolinealidad. Una matriz de correlación mostró una alta correlación inversa entre la TGF
y el uso de anticonceptivos (r = -0,76; p <0,001), sugiriendo que estas variables fueron
intercambiables. Otros pares de variables con altos coeficientes de Pearson fueron agua potable
y alcantarillado (r = 0,79; p <0,001), y alfabetización femenina y agua potable (r = 0,85; p <0,001)
o alcantarillado (r = 0,86; p <0,001). Así, uso de anticonceptivos y alfabetización femenina fueron
seleccionados para los modelos explicativos primarios. Cuando TFR, agua potable y
alcantarillado se excluyeron del análisis global, los FIV disminuyeron sustancialmente hasta
valores entre 1,087 y 3,338.
La Tabla 7 muestra los modelos explicativos multivariados para la RMM, RMMDA y RMAi
utilizando el método de eliminación por pasos sucesivos hacia atrás, y después del refinamiento
estadístico. Los modelos obtenidos antes del refinamiento se presentan en la Tabla S16
(Material Suplementario). En general, se observaron aumentos en los coeficientes β y los R
2
después del refinamiento estadístico. En cada modelo de regresión multivariado, cada
coeficiente β representa el cambio promedio del desenlace de interés (i.e., RMM, RMMDA y
RMAi) por unidad de cambio en cada variable independiente (e.g., % atención profesional del
parto, % alfabetización femenina, % de bajo peso al nacer, etc.), controlando por todas las otras
2
covariables en el modelo, y los R representan la proporción de la variabilidad total en el
desenlace de mortalidad explicado por el modelo completo. El modelo refinado para RMM
excluyó dos estados como datos atípicos (Chihuahua y Nueva León) e identificó cuatro
predictores: alfabetización femenina, bajo peso al nacer, razón de hospitalización por todo tipo
de aborto, y violencia de pareja íntima. Estas variables dieron cuenta de 69% de las diferencias
2
observadas en la RMM entre estados (R del modelo). La contribución de cada variable para
2
explicar la varianza de RMM entre estados (R parcial) fue 50,9%, 15,1%, 4,4% y 2,8%,
respectivamente. No se observaron efectos independientes para legislación de aborto, enmienda
constitucional u otras covariables. Con respecto a la RMMDA, el modelo refinado excluyó dos
estados como valores atípicos (Aguascalientes y Nayarit), identificando tres predictores:
alfabetización femenina, bajo peso al nacer y atención profesional del parto. Estas variables
2
dieron cuenta de 62% (R del modelo de 0,624; p <0,001) de las diferencias observadas en
RMMDA entre estados. Las contribuciones individuales de cada factor para explicar la varianza de
RMMDA entre estados fueron 11,9%, 40,2% y 14,2%, respectivamente. No se observaron efectos
independientes para legislación del aborto, enmienda constitucional u otras covariables.
20
Finalmente, respecto a la RMAi, el modelo refinado excluyó cuatro estados como valores atípicos
(Aguascalientes, Durango, Sonora y Tlaxcala), identificando cuatro predictores: alfabetización
femenina, bajo peso al nacer, atención profesional del parto y violencia de la pareja íntima. Estas
2
variables dieron cuenta de 78% (R del modelo de 0,777; p <0,001) de las diferencias
observadas en RMAi entre estados. Las contribuciones relativas de estas variables para explicar
2
la varianza de RMAi (R parcial) entre estados fueron 39,9%, 19,1%, 14,8% y 7,2%,
respectivamente. No se observaron efectos independientes para legislación de aborto, enmienda
constitucional u otras covariables.
21
Tabla 7. Modelos explicativos para las tendencias de razón de mortalidad materna (RMM), razón de mortalidad materna con desenlace
abortivo (RMMDA), y razón de mortalidad por aborto inducido (RMAi) en 32 estados mexicanos luego de refinamiento, 2002-2011.
RMM†
β
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
RMMDA‡
Valor p
FIV
β
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
RMAi§
Valor p
FIV
1,014
Alfabetización femenina(%)
-1,100 0,255 -1,625 -0,574 <0,001 2,250
-0,073 0,024 -0,122 -0,023
0,005
Bajo peso al nacer (%)
1,637 0,502 0,603
2,671
0,003
1,046
0,361 0,072
Atención profesional del parto
(%)
-0,162 0,157 -0,486
0,162
0,312
1,145
Violencia de pareja íntima (%)
0,755 0,369 -0,004
1,514
0,051
Razón de hospitalización por
todo tipo de aborto (por cada
100 nacidos vivos)
-0,817 0,405 -1,652
0,018
Enmienda constitucional (sí)
0,578 1,827 -3,192
Legislación de aborto
(menos permisiva)
Uso de anticonceptivos (%)
2
R para el modelo
β
EE
IC 95%
Inf.
Sup.
Valor p
FIV
-0,119 0,018 -0,155 -0,082
<0,001 1,944
<0,001 1,013
0,154 0,039 0,074
0,001
-0,065 0,021 -0,108 -0,022
0,005
1,011
-0,052 0,011 -0,075 -0,030
<0,001 1,061
1,859
0,021 0,055 -0,092
0,135
0,702
1,961
0,085 0,029 0,025
0,144
0,007
2,023
0,055
1,882
0,036 0,056 -0,080
0,151
0,533
1,742
-0,004 0,030 -0,067
0,058
0,894
1,854
4,348
0,755
1,088
0,286 0,243 -0,214
0,787
0,250
1,019
-0,034 0,137 -0,318
0,250
0,806
1,081
-1,456 2,151 -5,896
2,983
0,505
1,531
-0,062 0,279 -0,636
0,513
0,827
1,276
-0,059 0,155 -0,380
0,262
0,705
1,393
0,187 0,259 -0,347
0,720
0,477
3,182
0,044 0,032 -0,022
0,111
0,184
2,761
0,023 0,020 -0,018
0,064
0,255
3,622
0,689¶
0,213
0,508
0,624¶
0,234
1,051
0,777¶
EE, error estándar; FIV, factor de inflación de la varianza; IC, intervalo de confianza; Inf., límite inferior; RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo; Sup., límite superior.
†El modelo multivariado identificó y excluyó dos estados (Chihuahua y Nueva León) como valores atípicos luego de un paso de refinamiento. Se identificaron cuatro predictores
luego de cinco pasos de eliminación hacia atrás (Alfabetización femenina, Bajo peso al nacer, Razón de hospitalización por todo tipo de aborto, y Violencia de pareja íntima),
2
explicando 69% (R ) de las diferencias en la RMM entre estados.
‡El modelo multivariado identificó y excluyó dos estados (Aguascalientes y Nayarit) como valores atípicos luego de dos pasos de refinamiento. Se identificaron tres predictores
2
luego de seis pasos de eliminación hacia atrás (Alfabetización femenina, Bajo peso al nacer, y Atención profesional del parto), explicando 62% (R ) las diferencias en la RMMDA
entre estados.
§El modelo multivariado identificó y excluyó cuatro estados (Aguascalientes, Durango, Sonora, y Tlaxcala) como valores atípicos luego de tres pasos de refinamiento. Se
identificaron cuatro predictores luego de cinco pasos de eliminación hacia atrás (Alfabetización femenina, Bajo peso al nacer, Atención profesional del parto, y Violencia de pareja
2
íntima), explicando 78% (R ) de las diferencias en la RMAi entre estados.
¶Valor p<0,001
22
Modelos de regresión explicativos alternativos
Modelos de regresión multivariada alternativos, que consideraron variables inicialmente
excluidas por colinealidad, se resumen en la Tabla 8. Por ejemplo, en el primero de estos
modelos alternativos, la alfabetización femenina se intercambió por agua potable (i.e., se excluyó
del modelo la alfabetización femenina y se incluyó el agua potable en su lugar). Luego del
refinamiento de la regresión, cuatro factores se identificaron como variables explicativas
independientes para la RMM: agua potable, bajo peso al nacer, razón de hospitalización por todo
tipo de aborto y violencia de la pareja íntima. Estas variables en conjunto dieron cuenta de 88%
2
(R del modelo de 0,886; p <0,001) de las diferencias observadas en RMM entre estados. La
2
contribución individual (R parcial) de cada factor para explicar la varianza de RMM entre estados
fue 64,7%, 22%, 1,9,% y 1,7%, respectivamente. Con respecto a la RMMDA, el modelo identificó
atención profesional del parto y bajo peso al nacer como predictores, dando cuenta de 42% de
las diferencias entre estados, con una contribución individual de 17,8% y 27,9%,
respectivamente. Para RMAi, el modelo seleccionó tres factores: agua potable, bajo peso al
2
nacer y atención profesional del parto. Estas variables explicaron 70% (R del modelo de 0,70; p
<0,001) de las diferencias entre estados, con una contribución individual de 39,2%, 26,6% y
7,4% de las diferencias en RMAi entre estados, respectivamente. De modo similar, cuando la
alfabetización femenina fue intercambiada por alcantarillado, el modelo refinado identificó a
alcantarillado como una variable asociada inversamente a RMM y RMAi. Finalmente, cuando
TGF fue incorporada en lugar del uso de anticonceptivos en los modelos multivariados, se
encontraron asociaciones independientes inversas entre TGF y RMM (β = -14,329; p = 0,002) y
entre TGF y RMMDA (β = -1,750; p = 0,008), pero una asociación directa entre TGF y RMAi (β =
1,383; p = 0,003). Una descripción completa de otros predictores significativos obtenidos en
estos modelos explicativos alternativos se presenta en el Material Suplementario. No se
encontraron efectos independientes estadísticamente significativos para legislación de aborto o
enmienda constitucional en ninguno de los modelos de regresión alternativos.
23
Tabla 8 Modelos de regresión explicativos alternativos para RMM, RMMDA, y RMAi luego de refinamiento considerando las variables independientes
excluidas en los modelos explicativos debido a colinealidad.
Variable
Agua potable (%)
Bajo peso al nacer (%)
Atención profesional del parto (%)
Violencia de pareja íntima (%)
β
EE
-0,730 0,085
RMM
RMMDA
RMAi
IC 95%
Inf.
Sup.
IC 95%
Inf.
Sup.
IC 95%
Inf.
Sup.
-0,908 -0,553
Valor p
FIV
<0,001 1,928
β
EE
-0,021 0,017 -0,056
Valor p
FIV
0,014
0,225 1,066
0,498
0,001 1,002
-0,076 0,025 -0,126 -0,026
0,004 1,002
Valor p
FIV
-0,048 0,008 -0,065 -0,030 <0,001 1,041
1,279
2,596
<0,001 1,086
-0,027 0,106
-0,250
0,197
0,806 1,238
0,554 0,210
0,118
0,990
0,015 1,570
0,010 0,078 -0,150
0,170
0,897 2,446
0,033 0,029 -0,028
0,093
0,276 1,615
-0,010 0,080 -0,176
0,156
0,901 2,107
-0,020 0,036 -0,095
0,055
0,580 2,056
-0,566 0,271
-1,129 -0,003
0,049 2,288
Enmienda constitucional (Sí)
0,144
EE
1,938 0,318
Razón de hospitalizaciones por todo tipo de aborto
(por 100 nacidos vivos)
0,321 0,087
β
0,210 0,043
0,121
0,299 <0,001 1,006
-0,032 0,012 -0,057 -0,007
0,014 1,039
-0,312 1,172
-2,765
2,141
0,793 1,136
0,316 0,295 -0,289
0,921
0,294 1,031
0,112 0,148 -0,194
0,418
0,457 1,032
Legislación de aborto (menos permisiva)
1,745 1,361
-1,095
4,585
0,215 1,625
-0,085 0,335 -0,773
0,604
0,803 1,269
-0,158 0,163 -0,496
0,180
0,344 1,266
Uso de anticonceptivos (%)
0,167 0,150
-0,144
0,479
0,276 2,756
-0,007 0,037 -0,083
0,068
0,843 2,160
0,009 0,024 -0,042
0,059
0,723 3,798
<0,001 1,001
-0,032 0,020 -0,072
2
R para el modelo
Alcantarillado (%)
Bajo peso al nacer (%)
Atención profesional del parto (%)
Violencia de pareja íntima (%)
Razón de hospitalizaciones por todo tipo de aborto
(por 100 nacidos vivos)
Enmienda constitucional (Sí)
0,886†
-0,758 0,127
-1,019 -0,497
0,420†
0,700†
0,009
0,121 1,002
0,498
0,001 1,002
-0,076 0,025 -0,126 -0,026
0,004 1,002
0,321 0,087
0,144
-0,052 0,011 -0,075 -0,029 <0,001 1,000
2,166 0,528
1,082
3,249
<0,001 1,001
-0,248 0,154
-0,565
0,069
0,120 1,008
0,268
0,002 1,003
-0,044 0,014 -0,072 -0,016
0,169 0,048
0,070
0,004 1,003
0,238 0,337
-0,457
0,933
0,487 1,490
0,023 0,078 -0,137
0,183
0,772 2,494
0,055 0,031 -0,010
0,119
0,092 1,592
-0,410 0,518
-1,485
0,665
0,438 2,903
0,019 0,090 -0,167
0,205
0,835 2,693
-0,005 0,046 -0,101
0,091
0,920 2,605
0,660 1,958
-3,412
4,732
0,739 1,175
0,232 0,292 -0,368
0,831
0,434 1,026
0,090 0,166 -0,254
0,434
0,593 1,083
Legislación de aborto (menos permisiva)
-3,148 1,875
-7,010
0,714
0,106 1,164
-0,104 0,322 -0,767
0,558
0,749 1,194
-0,192 0,172 -0,546
0,163
0,276 1,206
Uso de anticonceptivos (%)
-0,241 0,239
-0,737
0,254
0,324 2,671
-0,005 0,033 -0,072
0,062
0,873 1,743
-0,011 0,022 -0,058
0,036
0,632 2,898
2
R para el modelo
Alfabetización femenina (%)
0,640†
-1,013 0,218
-1,463 -0,563
0,420†
<0,001 1,876
-0,125 0,029 -0,184 -0,066
0,030
0,321 1,833
0,067
0,327
0,004 1,015
0,002 1,031
-0,023 0,018 -0,060
0,013
0,200 1,037
0,125
0,828 2,416
0,075 0,051 -0,029
0,179
0,152 2,239
-0,016 0,051 -0,121
0,089
0,755 1,961
0,011 0,053 -0,099
0,121
0,834 2,021
0,452 1,076
0,235 0,209 -0,198
0,667
0,273 1,046
-0,172 0,215 -0,614
0,270
0,430 1,056
0,910 1,597
-0,053 0,293 -0,663
0,557
0,858 1,796
0,060 0,287 -0,534
0,653
0,837 1,722
0,002 1,728
-1,750 0,606 -3,001 -0,500
0,008 2,143
1,383 0,434
2,270
0,003 1,015
Bajo peso al nacer (%)
1,260 0,446
0,339
2,180
0,009 1,127
Atención profesional del parto (%)
0,004 0,158
-0,326
0,335
0,978 1,223
Violencia de pareja íntima (%)
0,247 0,371
-0,521
1,016
0,511 2,419
0,012 0,055 -0,101
-1,689 -0,236
0,012 1,779
1,195 1,563
-2,037
4,428
-0,226 1,972
-4,327
3,875
-14,329 4,158 -22,911 -5,747
Razón de hospitalizaciones por todo tipo de aborto
(por 100 nacidos vivos)
Enmienda constitucional (Sí)
Legislación de aborto (menos permisiva)
TGF
2
R para el modelo
-0,962 0,352
0,593†
0,271 0,064
<0,001 2,043
0,404
<0,001 1,096
-0,064 0,018 -0,102 -0,027
0,714†
0,138
0,666†
-0,029 0,029 -0,089
0,197 0,064
0,495
0,335†
EE, error estándar; FIV, factor de inflación de la varianza; IC, intervalo de confianza; Inf., límite inferior; RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad materna;
RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo; Sup., límite superior; TGF tasa global de fecundidad promedio entre 2002 y 2011.
†p<0,001
24
DISCUSIÓN
La diversidad de legislaciones de aborto en diferentes regiones, países y territorios puede reflejar
parcialmente diferentes valores culturales y actitudes frente a la maternidad, la infancia, los no
nacidos, y el aborto per se.[22,41,43-47] En teoría, en los estados mexicanos que exhiben una
legislación menos permisiva, la mortalidad materna debería haber sido mayor debido a la
práctica más frecuente del aborto inseguro.[19-22] Paradójicamente, durante un período de 10
años, esos estados casi unívocamente mostraron cifras más bajas para RMM, RMMDA y RMAi.
No obstante, luego de un análisis exhaustivo ajustado por múltiples confusores, los efectos
estimados inicialmente sobre todos los desenlaces de mortalidad se explicaron por diferencias
en otros factores independientes que influyen en la salud materna y no por la legislación del
aborto en sí misma. De hecho, la mayor parte de las variables independientes que se
consideraron en el presente estudio estuvieron más favorablemente distribuidas en el grupo de
estados con legislación menos permisiva, luego de un análisis comparativo ponderado (Tabla 9).
En consecuencia, hacer una relación de causalidad directa o independiente entre una ley de
aborto menos permisiva y una menor incidencia de muertes maternas –o por el contrario,
considerando una ley de aborto más permisiva– podría ser una conclusión prematura o incluso
errónea. Más bien, desde un punto de vista epidemiológico, el experimento natural mexicano
proporciona evidencia para apoyar tres supuestos complementarios a nivel poblacional: primero,
la legislación del aborto per se no parece tener un efecto independiente sobre las tasas de
mortalidad materna global; segundo, una ley de aborto menos permisiva, en términos de no
considerar las exenciones penales en los casos de anomalías fetales genéticas o congénitas, no
estuvo asociada con un aumento de muertes maternas o por aborto; y tercero, las diferencias en
la incidencia de mortalidad materna, en el contexto de distintas legislaciones de aborto (más o
menos permisivas), parecen ser explicadas principalmente por la distribución de otros factores
independientes importantes que probablemente facilitan una transición epidemiológica hacia
bajas tasas de mortalidad materna, independiente del tipo de legislación del aborto por sí misma.
25
Tabla 9 Comparación de diferentes indicadores de salud materna y desarrollo humano entre
grupos de estados con legislación de aborto menos y más permisiva
Estados menos
permisivos (n=18)
Estados más
permisivos (n=14)
Razón
de tasas†
Valor p
Agua potable§, %
91,9
85,6
1,07
< 0,001‡
Alcantarillado§, %
91,3
87,0
1,05
< 0,001‡
Tasa global de fecundidad (TGF)
2,4
2,3
¶
0,781¶¶
Uso de anticonceptivos††, %
72,3
73,3
0,99
< 0,001‡
Atención profesional del parto‡‡, %
91,4
90,3
1,01
< 0,001‡
Bajo peso al nacer‡‡, %
8,1
9,6
0,84
< 0,001‡
Alfabetización femenina§§, %
93,3
89,3
1,05
< 0,001‡
Razón de hospitalizaciones por todo tipo de
aborto‡‡, por 100 nacidos vivos
7,6
6,1
1,25
< 0,001‡
Violencia de pareja íntima§§, %
11,1
11,9
0,93
< 0,001‡
Variable
§Las proporciones fueron ponderadas empleando un denominador específico de población expuesta para cada estado.
†† Las proporciones fueron ponderadas empleando un denominador específico de población femenina expuesta (entre
15 y 49 años) en cada estado.
‡‡Las proporciones y tasas fueron ponderadas empleando un denominador específico de nacidos vivos observados en
cada estado.
§§Las proporciones fueron ponderadas empleando un denominador específico de población femenina expuesta (de 15
años y más) en cada estado.
†Razón de tasas de la prueba Z
‡Valor p de la prueba Z
¶No aplicable
¶¶Valor p de la prueba t
26
Por otro lado, no se había explorado aún si una enmienda constitucional que proteja al no nacido
se traduce en tasas de mortalidad materna más altas o más bajas. En teoría, los estados que
presentan esta enmienda podrían ser culturalmente más reacios a aceptar cambios en la
legislación del aborto[22,43,45,46] y, por tanto, las muertes maternas podrían ser mayores,
especialmente si la práctica de abortos inseguros fuera frecuente.[21,47] Al menos en el corto
plazo (4 años), este experimento natural no encontró evidencia de ningún impacto negativo en
los desenlaces de mortalidad materna relacionada con las enmiendas constitucionales que
protegen al no nacido. Se registraron algunas diferencias estadísticamente significativas entre
2008 y 2011, al comparar los grupos de estados con y sin enmienda, i.e., menor RMAi promedio
y menor proporción promedio de muertes por aborto inducido en el grupo de estados sin
enmienda. No obstante, en modelos multivariados, estas diferencias parecieron explicarse por
otros factores independientes distribuidos de manera más favorable en el grupo de estados con
una legislación menos permisiva pero sin relación con la enmienda constitucional.
Interesantemente, entre los años 2008 y 2011, el Distrito Federal mostró mayores RMM y
RMMDA que las del grupo de estados con enmienda constitucional, cuando el desenlace se midió
por lugar de ocurrencia, pero no por lugar de residencia. De hecho, cuando las razones de
mortalidad por ocurrencia o residencia se comparan, estado por estado, el Distrito Federal
mostró la mayor diferencia en los desenlaces de mortalidad materna (por ejemplo, RMM de 61,9
y 48,7 por 100.000 nacidos vivos, por ocurrencia y residencia, respectivamente). Desde una
perspectiva epidemiológica, tales disparidades a menudo reflejan un patrón de movilidad
temporal entre la población.[48] De modo similar, la diferencia en RMAi y proporción de muertes
por aborto calculadas por lugar de ocurrencia entre los estados con y sin enmienda fue abolida
cuando el Distrito Federal se excluyó del último grupo. Por esta razón, la movilidad inter-estatal
hacia el Distrito Federal parece estar asociada con un mayor riesgo de mortalidad materna para
las mujeres embarazadas que llegan desde otros estados. Los determinantes de este fenómeno
son desconocidos en gran medida y merecen una mayor investigación.
Los modelos de regresión multivariada primarios y alternativos (refinados o no refinados)
revelaron que una combinación de factores relacionados con la salud materna, la conducta
reproductiva, el acceso a agua potable y alcantarillado, la alfabetización femenina, y la violencia
contra la mujer infligida por la pareja íntima explicaron de 51% a 88% de la variación de tasas de
mortalidad materna global entre estados. Las contribución proporcional de cada variable
explicando la varianza de desenlaces de mortalidad materna analizados entre estados
mexicanos se resumen en la Figura 8. Estos porcentajes también representan el potencial
impacto de abordar cada factor individualmente para disminuir razones de mortalidad en México.
27
El Cuadro 1 resume las intervenciones de salud pública basadas en los resultados del presente
estudio para mejorar la salud materna en este país.
Cuadro 1 Intervenciones de salud pública basados en evidencia para mejorar la salud materna
en México
•
•
•
•
•
•
•
Aumentar el acceso al cuidado prenatal y la atención profesional del parto en instituciones de
salud.
Aumentar el número de y acceso a unidades obstétricas de emergencia.
Expandir centros de diagnóstico especializados y cuidado prenatal para embarazos de alto
riesgo, incorporando otras especialidades médicas.
Desarrollar programas de consejería pre-concepcional y planificación familiar para promover
embarazos saludables antes de los 35 años y prevenir embarazos no planeados en grupos
vulnerables.
Expandir y fortalecer políticas públicas dirigidas a aumentar los años de educación en la
población femenina.
Mejorar la detección de la violencia contra la mujer embarazada durante los controles
prenatales y la intervención por parte de profesionales de la salud.
Disminuir las disparidades en indicadores de desarrollo humano aumentando el acceso al
agua potable y alcantarillado.
En cuanto al cuidado de la salud materna, tres factores resultaron independientemente
asociados a los desenlaces de mortalidad materna. En primer lugar y en forma consistente con el
consenso general,[3,6,8-10,49,50,51] la atención profesional del parto mostró una relación
inversa con las razones de mortalidad: por cada 1% de aumento en la asistencia profesional del
parto, se estimó una disminución de 0,42 en RMM (Tabla S16, Material Suplementario), 0,06 en
RMMDA y 0,05 en RMAi por 100.000 nacidos vivos. Este factor –que varía entre 75% y 99% entre
los estados (Tabla 5)– probablemente refleja disparidades importantes en el acceso a la atención
prenatal y la cobertura hospitalaria del parto.[4,5,50,51] En segundo lugar, en modelos
explicativos refinados, la tasa de hospitalización por todo tipo de aborto mostró una relación
inversa con RMM. Por cada unidad de aumento de esta variable, se estimó una disminución de
0,8 muertes maternas por 100.000 nacidos vivos entre estados. Esta relación inversa se ha
identificado previamente como un indicador de la mejora en el acceso a las unidades obstétricas
de emergencia, y en los cuidados obstétricos y post-aborto especializados.[27,30,52,53,54] Por
el contrario, una relación directa entre la tasa de hospitalización por todo tipo de aborto y la RMM
puede indicar altos índices de muertes intrahospitalarias debido a complicaciones obstétricas o,
de forma alternativa, que se están realizando un número importante de abortos inseguros (Tabla
5).[27,30,54-57] Esta segunda interpretación no parece corresponder al caso de México. Por
último, en los modelos multivariados, la tasa de bajo peso al nacer mostró fuertes asociaciones
directas con todas las razones de mortalidad estudiadas: por cada 1% de aumento en el bajo
peso al nacer, se estimaron aumentos de 1,6 en RMM, 0,3 en RMMDA, y 0,1 en RMAi por
100.000 nacidos vivos, explicando de 15,1% a 40,2% la varianza entre estados. Una asociación
directa entre los índices de bajo peso al nacer y la mortalidad materna se puede explicar por el
28
hecho de que el bajo peso al nacer y el parto prematuro representan proxies de desenlaces
adversos del embarazo relacionados con una serie de condiciones médicas y factores de riesgo
individuales antecedentes tales como: edad materna avanzada, malnutrición, enfermedades
infecciosas, pre-eclampsia, anormalidades de la placenta, incompetencia cervical, enfermedades
cardiovasculares, enfermedades crónicas preexistentes, abuso de drogas, situación social
adversa, alcoholismo, atención prenatal insuficiente y una historia ginecológica de interrupción
del embarazo previa.[58,59,60,61,62] Teniendo en cuenta la gran disparidad en las tasas de bajo
peso al nacer entre estados (de 5,4% a 14,0%), factores de riesgo a nivel individual pueden
hacer una contribución importante a las tasas actuales de mortalidad materna en México. Esto
sugiere la necesidad de una expansión de las unidades obstétricas de emergencia, centros de
diagnóstico especializados y atención prenatal para embarazos de alto riesgo, junto con la
incorporación de otras especialidades médicas, que a su vez pueden impactar positivamente la
salud materna.[4,7,30,63-65]
La conducta reproductiva es otra variable que probablemente influye en la salud materna. En
este estudio, dos variables se consideraron como proxies de la conducta reproductiva: uso de
anticonceptivos y TGF promedio entre 2002 y 2011 para cada estado (Tabla
5).[10,30,66,67,68,69] Este estudio proporcionó escasa evidencia de que el uso de
anticonceptivos ejerza una influencia primaria independiente sobre las diferencias de mortalidad
materna entre estados mexicanos observada durante la última década. No obstante, los modelos
multivariados alternativos que consideraron un indicador de fecundidad como la TGF en lugar de
uso de anticonceptivos, revelaron dos efectos opuestos de la TGF sobre las razones de
mortalidad: al tiempo que se identificó una relación inversa entre la TGF y la RMM o la RMMDA,
este factor mostró una relación directa con la RMAi, explicando 17,2% de la diferencia en la
mortalidad relacionada al aborto inducido entre estados. Una asociación directa de TGF con la
RMAi puede estar relacionada con un mayor número de embarazos no planeados que terminan
en aborto. Por el contrario, una asociación inversa entre la TFR y la RMM o la RMMDA es más
difícil de interpretar. Correlaciones directas simples entre TFR y RMM en estudios que
consideran varios países proveen soporte a la idea común de que la disminución de la
fecundidad disminuye la mortalidad materna mediante la reducción de la exposición de la mujer
al embarazo a lo largo de su vida reproductiva.[10,66,67,70] Sin embargo, resultados de estudios
recientes muestran que la relación entre la TGF y la mortalidad materna es mucho más compleja
y podría variar de un país a otro.[30,65,71,72] Un mecanismo plausible para explicar una
correlación inversa entre la TGF y la mortalidad materna se ha denominado "paradoja de la
fecundidad", la cual emerge en etapas avanzadas de transición demográfica, cuando la TGF cae
por debajo de 2,5.[30] Mientras que las primeras etapas en la reducción de la fecundidad pueden
estar asociadas con una disminución del número de hijos por mujer sin una postergación
29
significativa de la edad para ser madre, las etapas posteriores de la reducción de la fecundidad
parecen estar asociadas principalmente a un mayor aplazamiento de la
maternidad.[30,40,63,65,72,73] El efecto neto de este cambio sería un aumento de los
embarazos de mujeres mayores de 35 años de edad lo que, a su vez, aumentará el riesgo de
complicaciones y mortalidad debido a condiciones médicas pre-existentes no obstétricas, tales
como hipertensión, diabetes, insuficiencia renal y obesidad, así como condiciones obstétricas,
tales como hipertensión gestacional, pre-eclampsia, diabetes gestacional, hemorragias postparto, abortos espontáneos recurrentes, cesárea y causas indirectas.[40,65,71-77] Un estudio
reciente en México mostró que más de 75% de las muertes maternas están relacionadas con
estas causas.[37] Considerando que este país presentó una TGF de 2,3 en 2011, el fenómeno
de la paradoja de la fecundidad podría estar subyacente a las correlaciones inversas entre TGF y
RMM o RMMDA observadas en este estudio. El acceso a programas de consejería preconcepcional y planificación familiar adecuadas, cuyo objetivo además de prevenir embarazos no
planeados, sea promover el embarazo saludable antes de los 35 años de edad, podría ser útil
para abordar el problema de la postergación excesiva de la maternidad.
Los modelos multivariados alternativos identificaron agua potable y alcantarillado como variables
que influyen en la mortalidad materna y por aborto en los estados mexicanos. Estos hallazgos
son consistentes con la asociación de estos factores de riesgo ambiental con la mortalidad
materna.[30,78,79] Una reciente revisión sistemática y meta-análisis propone posibles
mecanismos para explicar esta asociación:[79] en primer lugar, las condiciones de higiene
deficientes pueden conducir a sepsis puerperal, una de las principales causas de muertes
maternas en el mundo.[78] En segundo lugar, la exposición a una mala calidad de agua y
alcantarillado aumenta la probabilidad de infecciones repetitivas, que pueden dar lugar a efectos
negativos a largo plazo debilitando a la población femenina en edad fértil.[79] Teniendo en
cuenta las actuales disparidades entre los estados mexicanos en la cobertura de agua potable y
alcantarillado (entre 62,0% y 99,2%), los hallazgos de este estudio ponen de manifiesto el
potencial impacto positivo de estos elementos básicos de desarrollo humano para continuar
mejorando la salud materna en México y otros países en desarrollo.
El presente estudio mostró que la alfabetización femenina fue una variable importante que influyó
en todos los desenlaces de mortalidad estudiados, explicando entre 11,9% y 50,9% de la
varianza entre estados mexicanos. Por cada 1% de aumento en la alfabetización femenina, se
estimó una disminución de 1,1 en RMM, 0,07 en RMMDA, y 0,12 en RMAi por cada 100.000
nacidos vivos. La brecha en la alfabetización femenina entre los estados mexicanos, de 77,5% a
96,5%, sugiere que los programas públicos dirigidos a aumentar el nivel de educación de la
mujer pueden tener un impacto positivo en la salud materna de este país. Además de un impacto
30
directo sobre la mortalidad materna, [10,30,80,81,82] el nivel educacional de la mujer está
relacionado con otros importantes predictores de la salud materna, tales como atención
profesional del parto,[30,83,84] acceso a cuidado prenatal,[3-5] tasa de fecundidad,[10,30,85]
planificación familiar,[86] y uso de anticonceptivos.[87,88] Dado que la educación probablemente
es un indicador de las circunstancias tempranas de vida y de resultados socioeconómicos
futuros,[89-91] el nivel de educación de la mujer puede representar una variable antecedente que
influye en el comportamiento reproductivo, en el uso de los servicios de salud materna, los
programas de planificación familiar y en el acceso a planes estatales de mejora para servicios
sanitarios de agua potable y alcantarillado.[30] Más aún, debido a que la alfabetización femenina
puede explicar las diferencias en mortalidad materna entre diferentes territorios, los modelos
predictivos de RMM que toman en cuenta las diferencias en el nivel de educación de la mujer
[10] probablemente serán más precisos en comparación a los modelos que descuidan la
consideración de este factor [12,68] como sugiere un reciente análisis comparativo.[92]
Por último, la violencia de la pareja íntima contra la mujer en el último año fue identificada como
un factor adicional que influye en la mortalidad materna global y la mortalidad relacionada con el
aborto inducido. Por cada 1% de aumento en la violencia infligida por la pareja, se estimaron
aumentos de 0,8 en la RMM y 0,1 en la RMAi por 100.000 nacidos vivos, explicando 2,8% y
7,2% de la varianza entre los estados mexicanos, respectivamente. Previamente, se ha descrito
una asociación entre la violencia de pareja íntima [93,94] y varios desenlaces maternos
perjudiciales, tales como: hemorragia antenatal,[95] sangrado vaginal,[96] hospitalización
prematura o reiterada,[96] cesárea,[96] parto prematuro,[96] pérdidas espontáneas,[97]
interrupción del embarazo,[97,98] aborto a repetición,[99] muerte perinatal,[95] femicidio,[100] y
problemas de salud mental,[101] incluyendo intento de suicidio.[102] Además, debido a que la
coerción sexual [103-106] y el abuso sexual [93] han sido identificados como factores predictores
de abortos inducidos, éstos podrían influir en las RMM y RMAi, lo que merece mayor
investigación. Informes recientes sugieren que la detección de la violencia contra las mujeres
embarazadas durante las visitas prenatales,[107,108] así como las intervenciones subsecuentes
de los profesionales de la salud calificados, pueden mejorar los desenlaces maternos.[109,110]
Dadas las estadísticas actuales de la violencia de la pareja íntima contra la mujer observadas en
los estados mexicanos (desde 6,3% en Oaxaca hasta 20,9% en el Distrito Federal),
intervenciones en este ámbito pueden contribuir a mejorar la salud materna.
Limitaciones
Parafraseando a Geoffrey Rose,[111] la investigación epidemiológica distingue tradicionalmente
dos tipos de preguntas etiológicas. Por ejemplo, la pregunta "¿Por qué algunas mujeres
embarazadas mueren por aborto o hipertensión gestacional y otras no?" es diferente de "¿Por
31
qué algunas poblaciones presentan más muertes de mujeres embarazadas debido al aborto o a
hipertensión gestacional?" Mientras que la primera pregunta se refiere a las causas de los
"casos" en el plano individual, la segunda pregunta por las causas de la "incidencia" a nivel de
poblaciones; en consecuencia, para responder a estas preguntas, se requieren diferentes tipos
de estudios epidemiológicos. En este contexto, el estudio de las leyes de aborto vigentes en 32
estados de México proporcionó un interesante experimento natural para evaluar si una
legislación más o menos permisiva se asocia con una mayor o menor incidencia de muertes
maternas globales y muertes por aborto, controlando simultáneamente por múltiples factores de
confusión a nivel poblacional. Sin embargo, este estudio –basado en datos agregados– no puede
excluir la influencia a nivel individual de los diferentes factores que afectan a la salud materna y,
por lo tanto, la falacia ecológica [112,113] debería ser evitada. Por el contrario, también es
necesario evitar, en la interpretación de estos resultados, la falacia individualista [113,114]
basada en el enfoque de “alto riesgo”.[111]
Una limitación importante para evaluar el impacto de la legislación de aborto en términos de
permisividad es la heterogeneidad intra-estatal en los códigos penales y la imposibilidad de
asignar una población de individuos al azar en grupos unívocamente definidos, lo que
aparentemente hace que el criterio de separación de los grupos sea un tanto arbitrario. Sin
embargo, después de un exhaustivo análisis exploratorio considerando tanto el número como
tipo de exenciones penales del aborto, se constató que sólo la exención penal por
malformaciones fetales genéticas o congénitas permitió encontrar diferencias claras en los
desenlaces de mortalidad analizados. En el caso de los estados mexicanos, esta exención penal
depende de la opinión de un médico que dictamina que hay razones suficientes para pensar que
tales alteraciones pudieran dar lugar a un individuo con deficiencias físicas o mentales
graves.[38] Por lo tanto, esta exención no considera persecución penal de un aborto inducido en
casos extremos de malformaciones fetales, como la holoprosencefalia (una falla en el desarrollo
de los dos hemisferios cerebrales, letal en el útero o poco después del nacimiento), así como
condiciones menos extremas, como el síndrome de Down (trisomía del cromosoma 21,
caracterizado por la supervivencia hasta la edad adulta). Además, es razonable pensar que la
presencia o ausencia de esta exención penal podría reflejar distintos valores culturales y
actitudes hacia el aborto en sí mismo.
Este estudio se basa en fuentes oficiales de datos de desenlaces de mortalidad, nacidos vivos y
covariables. Errores tales como el sub-reporte de muertes no pueden ser descartados en forma
definitiva. Sin embargo, se esperan errores mínimos desde 2002 debido al fortalecimiento del
sistema de vigilancia epidemiológico en ese año, incorporando auditorías de muerte materna
para identificar clasificaciones erróneas y minimizar el sub-reporte.[115] Por ejemplo, en un
32
estudio de auditoría de muerte materna conducido en México el año 2009, identificando muertes
causadas durante la epidemia de influenza A H1N1, los autores pudieron distinguir
subcategorías de causas de muerte, incluyendo complicaciones de aborto espontáneo, aborto
inducido y aborto no especificado.[116] Por otro lado, el sesgo instrumental como resultado de
utilizar metodologías diferentes para la evaluación de la misma variable en poblaciones distintas
es un problema frecuente en estudios de múltiples poblaciones. No obstante, cada variable
independiente usada para este estudio fue compilada por un mismo instrumento aplicado en
todos los estados mexicanos, haciendo que el sesgo instrumental sea poco probable.
La dificultad para obtener cifras y tasas de abortos ilegales representa un problema en países
con restricciones legales para la interrupción del embarazo. No obstante, cuando se utilizan
códigos específicos de la CIE-10, el problema de sub-reporte de abortos ilegales no se traduce
necesariamente a un sub-reporte de muertes como resultado de complicaciones de
procedimientos ilegales. Estudios recientes en México [37] y Chile [117] sugieren que tanto la
mortalidad como la morbilidad por complicaciones de abortos ilegales o abortos sin causa
conocida son registradas usando los códigos específicos O05, O06 y O07 para diferenciarlas de
complicaciones de otro tipo de abortos con causa bien conocida. Consecuentemente, estos
códigos específicos fueron considerados en la construcción de la RMAi en el presente estudio.
Otra preocupación corresponde a la posibilidad del sub-reporte o clasificación errónea de
muertes por aborto inducido como otro tipo de causas, tales como hemorragia o sepsis. Sin
embargo, esto parece ser poco probable en México debido a la conducción de auditorías de
muertes maternas ya discutida más arriba y la tendencia a la disminución paralela de la
mortalidad global observada en el presente estudio. Por ejemplo, las muertes por hemorragia
han disminuido 17% entre 2002 (10,6 por 100.000 nacidos vivos) y 2011 (8,8 por 100.000
nacidos vivos). Además, considerando el uso de los códigos de la CIE-10 O05, O06 y O07, no
existe razón para sub-reportar muertes en las cuales se sospechan abortos ilegales.. Por lo
tanto, la RMAi parece ser un indicador que provee de un método razonable para sortear el
problema de sub-reporte de muertes maternas por complicaciones de procedimientos ilegales en
futuros estudios epidemiológicos en otros países de América Latina.
Por último, aunque la mayoría de las variables, incluida la legislación del aborto, mostraron
correlaciones significativas con los desenlaces de mortalidad materna en México, este estudio
enfatiza la importancia de los análisis multivariados corrigiendo por la multicolinealidad entre las
covariables y la presencia de valores atípicos en los desenlaces de mortalidad. Por ejemplo,
debido a que no es posible separar completamente los tamaños de efecto de términos altamente
correlacionados en ecuaciones de regresión múltiple, se requiere de análisis alternativos
separados. Además de la búsqueda de tamaños de efecto no sesgados estadísticamente para
33
identificar predictores significativos, cualquier asociación estadística establecida requiere un
mecanismo plausible antes de hacer inferencias causales a nivel poblacional.
CONCLUSIÓN
Este experimento natural basado en poblaciones, usando estadísticas vitales oficiales
virtualmente completas de nacidos vivos y de muertes maternas en 32 estados mexicanos entre
2002 y 2011, mostró que las razones de mortalidad materna y por aborto fueron menores en los
estados con leyes de aborto menos permisivas en comparación con estados con legislación más
permisiva. No obstante, las diferencias observadas entre las poblaciones no fueron atribuibles a
la legislación de aborto per se. De hecho, análisis multivariados exhaustivos demostraron que
estas diferencias se explicaron en gran medida por otros factores tales como el nivel de
educación femenina, acceso a cuidados y servicios de salud materna, agua potable,
alcantarillado, tasa de fecundidad y niveles de violencia contra la mujer. Estos hallazgos sugieren
que corrigiendo favorablemente las disparidades en estos factores, puede facilitar una transición
epidemiológica hacia bajas tasas de mortalidad materna en países en vías de desarrollo durante
la agenda post-ODM.
NOTAS AL PIE
*RMM es el cociente entre el número de muertes relacionadas o agravadas por el embarazo, el
parto o el puerperio, y el número de nacidos vivos en el mismo período de tiempo. Para fines de
comparación, el cociente es generalmente amplificado por 10.000 o 100.000 nacidos vivos
observados.
AGRADECIMIENTOS
Este estudio se llevó a cabo en nombre del Red de Estudios del Aborto en Latinoamérica
(REAL), un proyecto colaborativo de investigación independiente realizado por investigadores de
las siguientes instituciones: Departamento de Obstetricia y Ginecología, Duke University Medical
Center; Center for Women’s Health Research, University of North Carolina-Chapel Hill; Instituto
de Investigaciones Sociales, Universidad Nacional Autónoma de México; Departamento de
Medicina Familiar y Preventiva, University of Utah School of Medicine; Coordinación de
6
Investigación, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Anáhuac; Departamento de
Obstetricia y Ginecología, West Virginia University; y el MELISA Institute.
34
CONTRIBUCIONES
EK fue el autor principal. EK y MC conceptualizaron el estudio. EK, MC, FP, JS y SH
contribuyeron al diseño del estudio. MB, FP, SH y SG participaron directamente en la adquisición
de datos. SG revisó la legislación del aborto en cada estado con el asesoramiento de FP, SH y
PA. EK, MC, PA y MB tuvieron la responsabilidad principal en el análisis de datos, mientras que
FP, JS, SH, BC, SG y JT tuvieron pleno acceso a los datos, incluyendo los resultados de los
análisis estadísticos. EK, MC, PA, MB y SG redactaron el manuscrito, mientras que FP, JS, SH,
BC, y JT revisaron y comentaron los borradores y aprobaron el manuscrito final. EK es el garante
del estudio, acepta toda la responsabilidad de la investigación, tuvo acceso a los datos, y
controló la decisión de publicar.
FINANCIAMIENTO
Este estudio fue financiado parcialmente por los fondos de investigación UNC102010 del Center
for Women’s Health Research de la UNC (http://cwhr.unc.edu/) y MEL1040613 de la fundación
FISAR (http://www.fisarchile.org).
CONFLICTO DE INTERESES
Ninguno.
APROBACIÓN ÉTICA, DATOS COMPARTIDOS Y TRANSPARENCIA
Aprobación ética: El estudio no requirió ninguna aprobación del comité de ética.
Transparencia: Como garante del estudio, EK asegura que el manuscrito es un relato honesto,
preciso y transparente del estudio que se informa; que no se han omitido aspectos importantes
del estudio; y que se han explicado las discrepancias del estudio según lo planeado, y si fueron
relevantes, éstas fueron registradas.
Datos: Todos los datos utilizados se incluyen en el Material Suplementario. Cualquier
información adicional puede ser solicitada al autor correspondiente a ekoch@melisainstitute.org
REFERENCIAS
1.
United Nations. Resolution adopted by the General Assembly: United Nations Millennium
Declaration. 2000;55/2:1–9. Available at
http://www.un.org/en/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/RES/55/2 (accessed 3 April
2014)
35
2.
Sachs JD, McArthur JW. The Millennium Project: a plan for meeting the Millennium
Development Goals. Lancet 2005;365:347–53. doi:10.1016/S0140-6736(05)17791-5
3.
Adam T, Lim SS, Mehta S, et al. Cost effectiveness analysis of strategies for maternal
and neonatal health in developing countries. BMJ 2005;331:1107.
doi:10.1136/bmj.331.7525.1107
4.
Rööst M, Altamirano VC, Liljestrand J, et al. Does antenatal care facilitate utilization of
emergency obstetric care? A case-referent study of near-miss morbidity in Bolivia. Acta
Obstet Gynecol Scand 2010;89:335–42. doi:10.3109/00016340903511050
5.
Simkhada B, Teijlingen ERV, Porter M, et al. Factors affecting the utilization of antenatal
care in developing countries: systematic review of the literature. J Adv Nurs
2008;61:244–60. doi:10.1111/j.1365-2648.2007.04532.x
6.
Mbonye AK, Asimwe JB. Factors associated with skilled attendance at delivery in
Uganda: results from a national health facility survey. Int J Adolesc Med Health
2010;22:249–55.
7.
Kayongo M, Esquiche E, Luna MR, et al. Strengthening emergency obstetric care in
Ayacucho, Peru. Int J Gynaecol Obstet 2006;92:299–307. doi:10.1016/j.ijgo.2005.12.005
8.
Wilson A, Gallos ID, Plana N, et al. Effectiveness of strategies incorporating training and
support of traditional birth attendants on perinatal and maternal mortality: meta-analysis.
BMJ 2011;343:d7102. doi:10.1136/bmj.d7102
9.
Adegoke A, van den Broek N. Skilled birth attendance-lessons learnt. BJOG 2009;116
Suppl 1:33–40. doi:10.1111/j.1471-0528.2009.02336.x
10.
Hogan MC, Foreman KJ, Naghavi M, et al. Maternal mortality for 181 countries, 1980–
2008: a systematic analysis of progress towards Millennium Development Goal 5. Lancet
2010;375:1609–23. doi:10.1016/S0140-6736(10)60518-1
11.
Lozano R, Wang H, Foreman KJ, et al. Progress towards Millennium Development Goals
4 and 5 on maternal and child mortality: an updated systematic analysis. Lancet
2011;378:1139–65. doi:10.1016/S0140-6736(11)61337-8
12.
WHO. Trends in maternal mortality 1990–2010. WHO, UNICEF, UNFPA and The World
Bank estimates: World Health Organization, Geneva 2012:1-59. Available at
http://www.unfpa.org/webdav/site/global/shared/documents/publications/2012/Trends_in_
maternal_mortality_A4-1.pdf (accessed 3 April 2014)
13.
Bryce J, Black RE, Victora CG. Millennium Development Goals 4 and 5: progress and
challenges. BMC Med 2013;11:225. doi:10.1186/1741-7015-11-225
14.
Lomazzi M, Borisch B, Laaser U. The Millennium Development Goals: experiences,
achievements and what's next. Glob Health Action 2014;7:23695.
doi:10.3402/gha.v7.23695
36
15.
Craig P, Cooper C, Gunnell D, et al. Using natural experiments to evaluate population
health interventions: new Medical Research Council guidance. J Epidemiol Community
Health 2012;66:1182–6. doi:10.1136/jech-2011-200375
16.
Petticrew M, Cummins S, Ferrell C, et al. Natural experiments: an underused tool for
public health? Public Health 2005;119:751–7. doi:10.1016/j.puhe.2004.11.008
17.
Ross L, Simkhada P, Smith WC. Evaluating effectiveness of complex interventions aimed
at reducing maternal mortality in developing countries. J Public Health (Oxf)
2005;27:331–7. doi:10.1093/pubmed/fdi058
18.
Rolnick JA, Vorhies JS. Legal restrictions and complications of abortion: Insights from
data on complication rates in the United States. J Public Health Policy 2012;33:348–62.
doi:10.1057/jphp.2012.12
19.
Singh K, Ratnam SS. The influence of abortion legislation on maternal mortality. Int J
Gynaecol Obstet 1998;63 Suppl 1:S123–9.
20.
Brown H. Abortion round the world. BMJ 2007;335:1018–9.
doi:10.1136/bmj.39393.491968.94
21.
Grimes DA, Benson J, Singh S, et al. Unsafe abortion: the preventable pandemic. Lancet
2006;368:1908–19. doi:10.1016/S0140-6736(06)69481-6
22.
Kulczycki A. Abortion in Latin America: changes in practice, growing conflict, and recent
policy developments. Stud Fam Plann 2011;42:199–220.
23.
Calhoun B. The maternal mortality myth in the context of legalized abortion. Linacre Q
2013;80:264–76. doi:10.1179/2050854913Y.0000000004
24.
Koch E. Impact of reproductive loss on maternal mortality: the Chilean natural
experiment. Linacre Q 2013;80:151-160.
25.
Thorp JM. Public Health Impact of Legal Termination of Pregnancy in the US: 40 Years
Later. Scientifica (Cairo) 2012;2012:1–16. doi:10.6064/2012/980812
26.
Leiva R. Illegal abortion in El Salvador: no evidence of increase maternal mortality. BMJ
Online [eLetter]. 2007.http://www.bmj.com/rapid-response/2011/11/01/illegal-abortion-elsalvador-no-evidence-increase-maternal-mortality
27.
Koch E, Aracena P, Bravo M, et al. [Methodological flaws on abortion estimates for Latin
America: authors' reply to Singh and Bankole]. Ginecol Obstet Mex 2012;80:740–7.
28.
Calhoun BC, Thorp JM, Carroll PS. Maternal and Neonatal Health and Abortion: 40-Year
Trends in Great Britain and Ireland. J Am Physicalipsos Surgeons 2013;18:42–6.
(accessed 28 Mar2014).
29.
Leiva R. Maternal mortality and abortion. Lancet 2010;376:515. doi:10.1016/S01406736(10)61251-2
37
30.
Koch E, Thorp J, Bravo M, et al. Women's education level, maternal health facilities,
abortion legislation and maternal deaths: a natural experiment in Chile from 1957 to
2007. PLoS ONE 2012;7:e36613. doi:10.1371/journal.pone.0036613
31.
World Health Organization, Regional Office for Europe. Highlights on Health in Poland.
2001:1–37. Available at
http://ec.europa.eu/health/ph_projects/1999/monitoring/poland_en.pdf (accessed 3 April
2014)
32.
Knaul FM, González-Pier E, Gómez-Dantés O, et al. The quest for universal health
coverage: achieving social protection for all in Mexico. Lancet 2012;380:1259–79.
doi:10.1016/S0140-6736(12)61068-X
33.
Dirección General de Información en Salud (DGIS). Base de datos de defunciones
maternas 2002-2011. [online]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS).
[México]: Secretaría de Salud. Available at
http://www.sinais.salud.gob.mx/basesdedatos/defunciones.html (accessed 13 February
2014)
34.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Available at
http://www.inegi.org.mx/sistemas/olap/proyectos/bd/consulta.asp?p=11092 (accessed 13
February 2014)
35.
Dirección General de Información en Salud (DGIS). Manual de búsqueda intencionada y
reclasificación de muertes maternas. Available at
http://www.dgis.salud.gob.mx/descargas/pdf/Manual_BIRMM_v14n.pdf (accessed 3 April
2014)
36.
WHO. International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems.
2011:1–201. Available at
http://www.who.int/classifications/icd/ICD10Volume2_en_2010.pdf (accessed 3 April
2014)
37.
Koch E, Aracena P, Gatica S, et al. Fundamental discrepancies in abortion estimates and
abortion-related mortality: A reevaluation of recent studies in Mexico with special
reference to the International Classification of Diseases. Int J Women Health
2012;4:613–23. doi:10.2147/IJWH.S38063
38.
Legislación en el Ámbito Estatal y del Distrito Federal. Orden Jurídico Nacional. Available
at http://www.ordenjuridico.gob.mx/index.php (accessed 3 April 2014).
39.
Administración Pública del Distrito Federal. Decreto por el que se reforma el Código
Penal para el Distrito Federal y se adiciona la Ley de Salud para el Distrito Federal.
Gaceta Oficial del Distrito Federal 2007;70:2–3.
38
40.
Koch E, Bogado M, Araya F, et al. Impact of parity on anthropometric measures of
obesity controlling by multiple confounders: a cross-sectional study in Chilean women. J
Epidemiol Community Health 2008;62:461–70. doi:10.1136/jech.2007.062240
41.
Gissler M, Fronteira I, Jahn A, et al. Terminations of pregnancy in the European Union.
BJOG 2012;119:324–32. doi:10.1111/j.1471-0528.2011.03189.x
42.
Schiavon R, Troncoso E, Polo G. Analysis of maternal and abortion-related mortality in
Mexico over the last two decades, 1990-2008. Int J Gynaecol Obstet 2012;118 Suppl
2:S78–86. doi:10.1016/S0020-7292(12)60004-6
43.
Denisov BP, Sakevich VI, Jasilioniene A. Divergent Trends in Abortion and Birth Control
Practices in Belarus, Russia and Ukraine. PLoS ONE 2012;7:e49986.
doi:10.1371/journal.pone.0049986
44.
Zhu WX, Lu L, Hesketh T. China's excess males, sex selective abortion, and one child
policy: analysis of data from 2005 national intercensus survey. BMJ 2009;338:b1211.
doi:10.1136/bmj.b1211
45.
Harries J, Cooper D, Strebel A et al. Conscientious objection and its impact on abortion
service provision in South Africa: a qualitative study. Reprod Health 2014;11:16.
doi:10.1186/1742-4755-11-16
46.
Aniteye P, Mayhew SH. Shaping legal abortion provision in Ghana: using policy theory to
understand provider-related obstacles to policy implementation. Health Res Policy Syst
2013;11:23. doi:10.1186/1478-4505-11-23
47.
Culwell KR, Hurwitz M. Addressing barriers to safe abortion. Int J Gynaecol Obstet
201;121 Suppl 1:S16-9. doi:10.1016/j.ijgo.2013.02.003.
48.
Shryock HS, Siegel JS and Associates. Internal Migration and Short-Distance Mobility. In:
Larmon EA, ed. The Methods and Materials of Demography. Volume 2. Washington DC:
U.S. Bureau of the Census 1980:616-672.
49.
WHO. Skilled birth attendants. Available at
http://www.who.int/maternal_child_adolescent/topics/maternal/skilled_birth/en/ (accessed
4 April 2014)
50.
Alvarez JL, Gil R, Hernández V, et al. Factors associated with maternal mortality in SubSaharan Africa: an ecological study. BMC Public Health 2009;9:462. doi:10.1186/14712458-9-462
51.
Sinha S, Upadhyay RP, Tripathy JP, et al. Does utilization of antenatal care result in an
institutional delivery? Findings of a record-based study in urban Chandigarh. J Trop
Pediatr 2013;59:220–2. doi:10.1093/tropej/fms068
52.
Vasquez DN, Estenssoro E, Canales HS, et al. Clinical characteristics and outcomes of
obstetric patients requiring ICU admission. Chest 2007;131:718–24.
doi:10.1378/chest.06-2388
39
53.
Donati S, Senatore S, Ronconi A, et al. Obstetric near-miss cases among women
admitted to intensive care units in Italy. Acta Obstet Gynecol Scand 2012;91:452–7.
doi:10.1111/j.1600-0412.2012.01352.x
54.
Cleland K, Creinin MD, Nucatola D, et al. Significant adverse events and outcomes after
medical abortion. Obstet Gynecol 2013;121:166–71.
doi:10.1097/AOG.0b013e3182755763
55.
Koch E, Bravo M, Gatica S, et al. [Overestimation of induced abortion in Colombia and
other Latin American countries]. Ginecol Obstet Mex 2012;80:360-372.
56.
Adler AJ, Filippi V, Thomas SL, et al. Quantifying the global burden of morbidity due to
unsafe abortion: Magnitude in hospital-based studies and methodological issues. Int J
Gynaecol Obstet 2012;118:S65–S77. doi:10.1016/S0020-7292(12)60003-4
57.
Ranji A. Induced Abortion in Iran: Prevalence, Reasons, and Consequences. Journal of
Midwifery & Women's Health 2012;57:482–8. doi:10.1111/j.1542-2011.2012.00159.x
58.
Valero de Bernabé J, Soriano T, Albaladejo R, et al. Risk factors for low birth weight: a
review. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2004;116:3–15.
doi:10.1016/j.ejogrb.2004.03.007
59.
Bánhidy F, Acs N, Puhó EH, et al. Association of very high Hungarian rate of preterm
births with cervical incompetence in pregnant women. Cent Eur J Public Health
2010;18:8–15.
60.
Scholten BL, Page-Christiaens GCML, Franx A, et al. The influence of pregnancy
termination on the outcome of subsequent pregnancies: a retrospective cohort study.
BMJ Open 2013;3:1–7. doi:10.1136/bmjopen-2013-002803
61.
Shah PS, Zao J, Knowledge Synthesis Group of Determinants of preterm/LBW births.
Induced termination of pregnancy and low birthweight and preterm birth: a systematic
review and meta-analyses. BJOG 2009;116:1425–42. doi:10.1111/j.14710528.2009.02278.x
62.
Brown JS, Adera T, Masho SW. Previous abortion and the risk of low birth weight and
preterm births. J Epidemiol Community Health 2008;62:16–22.
doi:10.1136/jech.2006.050369
63.
Nelson-Piercy C, Mackillop L, Williams DJ, et al. Maternal mortality in the UK and the
need for obstetric physicalipsos. BMJ 2011;343:d4993. doi:10.1136/bmj.d4993
64.
Rosenfield A, Min CJ, Freedman LP. Making motherhood safe in developing countries. N
Engl J Med 2007;356:1395–7. doi:10.1056/NEJMp078026
65.
Donoso S E, Carvajal C JA. [The change in the epidemiological profile of maternal
mortality in Chile will hinder the fulfillment of the Millennium 5th goal]. Rev Med Chil
2012;140:1253–62. doi:10.4067/S0034-98872012001000003
40
66.
Jain AK. Measuring the effect of fertility decline on the maternal mortality ratio. Stud Fam
Plann 2011;42:247–60.
67.
Winikoff B, Sullivan M. Assessing the role of family planning in reducing maternal
mortality. Stud Fam Plann 1987;18:128–43.
68.
Ahmed S, Li Q, Liu L, et al. Maternal deaths averted by contraceptive use: an analysis of
172 countries. Lancet 2012;380:111–25. doi:10.1016/S0140-6736(12)60478-4
69.
WHO. Unsafe abortion. Global and regional estimates of the incidence of unsafe abortion
and associated mortality in 2008. 2011:1–56. Available at
http://whqlibdoc.who.int/publications/2011/9789241501118_eng.pdf?ua=1 (accessed 4
April 2014).
70.
Stover J, Ross J. How increased contraceptive use has reduced maternal mortality.
Matern Child Health J 2010;14:687–95. doi:10.1007/s10995-009-0505-y
71.
Kurjak A, Carrera JM. Declining fertility in the developed world and high maternal
mortality in developing countries – how do we respond? J Perinat Med 2005;33:95–9.
doi:10.1515/jpm.2005.017
72.
Luque Fernandez MA, Cavanillas AB, Dramaix-Wilmet M, et al. Increase in maternal
mortality associated with change in the reproductive pattern in Spain: 1996-2005. J
Epidemiol Community Health 2009;63:433–8. doi:10.1136/jech.2008.082735
73.
López PO, Bréart G. Sociodemographic characteristics of mother's population and risk of
preterm birth in Chile. Reprod Health 2013;10:26. doi:10.1186/1742-4755-10-26
74.
Cleary-Goldman J, Malone FD, Vidaver J, et al. Impact of maternal age on obstetric
outcome. Obstet Gynecol 2005;105:983–90. doi:10.1097/01.AOG.0000158118.75532.51
75.
Kenny LC, Lavender T, McNamee R, et al. Advanced maternal age and adverse
pregnancy outcome: evidence from a large contemporary cohort. PLoS ONE
2013;8:e56583. doi:10.1371/journal.pone.0056583
76.
Oboro VO, Dare FO. Pregnancy outcome in nulliparous women aged 35 or older. West
Afr J Med 2006;25:65–8.
77.
Ziadeh SM. Maternal and perinatal outcome in nulliparous women aged 35 and older.
Gynecol Obstet Invest 2002;54:6–10.
78.
WHO. Health through safe drinking water and basic sanitation. Available at
http://www.who.int/water_sanitation_health/mdg1/en/ (accessed 3 April 2014)
79.
Benova L, Cumming O, Campbell OMR. Systematic review and meta-analysis:
association between water and sanitation environment and maternal mortality. Trop Med
Int Health Published Online First: 10 February 2014. doi:10.1111/tmi.12275
80.
Karlsen S, Say L, Souza J-P, et al. The relationship between maternal education and
mortality among women giving birth in health care institutions: analysis of the cross
41
sectional WHO Global Survey on Maternal and Perinatal Health. BMC Public Health
2011;11:606. doi:10.1186/1471-2458-11-606
81.
McAlister C, Baskett TF. Female education and maternal mortality: a worldwide survey. J
Obstet Gynaecol Can 2006;28:983–90.
82.
Pillai VK, Maleku A, Wei FH. Maternal Mortality and Female Literacy Rates in Developing
Countries during 1970–2000: A Latent Growth Curve Analysis. Int J Popul Res
2013;2013:1–11. doi:10.1155/2013/163292
83.
Robinson JJ, Wharrad H. The relationship between attendance at birth and maternal
mortality rates: an exploration of United Nations' data sets including the ratios of
physicalipsos and nurses to population, GNP per capita and female literacy. J Adv Nurs
2001;34:445–55.
84.
Gabrysch S, Campbell OMR. Still too far to walk: literature review of the determinants of
delivery service use. BMC Pregnancy Childbirth 2009;9:34. doi:10.1186/1471-2393-9-34
85.
Adhikari R. Demographic, socio-economic, and cultural factors affecting fertility
differentials in Nepal. BMC Pregnancy Childbirth 2010;10:19. doi:10.1186/1471-2393-1019
86.
Jiang L, Hardee K. Women’s Education, Family Planning, or Both? Application of
Multistate Demographic Projections in India. Int J Popul Res 2014;940509:1-9.
doi:10.1155/2014/940509
87.
Kozinszky Z, Sikovanyecz J, Devosa I, et al. Determinants of emergency contraceptive
use after unprotected intercourse: who seeks emergency contraception and who seeks
abortion? Acta Obstet Gynecol Scand 2012;91:959–64. doi:10.1111/j.16000412.2012.01429.x
88.
Nketiah-Amponsah E, Arthur E, Abuosi A. Correlates of Contraceptive use among
Ghanaian women of Reproductive Age (15-49 Years). Afr J Reprod Health 2012;16:154–
69. doi:10.4314/ajrh.v16i3
89.
Singh-Manoux A. Commentary: Modelling multiple pathways to explain social inequalities
in health and mortality. Int J Epidemiol 2005;34:638–9. doi:10.1093/ije/dyi074
90.
Koch E, Romero T, Romero CX, et al. Early life and adult socioeconomic influences on
mortality risk: preliminary report of a ‘pauper rich’ paradox in a Chilean adult cohort. Ann
Epidemiol 2010;20:487–92. doi:10.1016/j.annepidem.2010.03.009
91.
Koch E, Romero T, Romero CX, et al. Impact of education, income and chronic disease
risk factors on mortality of adults: does ‘a pauper-rich paradox’ exist in Latin American
societies? Public Health 2010;124:39–48. doi:10.1016/j.puhe.2009.11.008
92.
Koch E, Calhoun B, Aracena P, et al. Women's education level, contraceptive use and
maternal mortality estimates. Public Health 2014;128:384-387.
doi:10.1016/j.puhe.2014.01.008
42
93.
Pallitto CC, Garcia-Moreno C, Jansen HAFM, et al. Intimate partner violence, abortion,
and unintended pregnancy: Results from the WHO Multi-country Study on Women's
Health and Domestic Violence. Int J Gynecol Obstet 2013;120:3–9.
doi:10.1016/j.ijgo.2012.07.003
94.
WHO. Intimate partner violence during pregnancy. 2011:1–4. Available at
http://whqlibdoc.who.int/hq/2011/WHO_RHR_11.35_eng.pdf (accessed 4 April 2014)
95.
Janssen PA, Holt VL, Sugg NK, et al. Intimate partner violence and adverse pregnancy
outcomes: a population-based study. Am J Obstet Gynecol 2003;188:1341–7.
doi:10.1067/mob.2003.274
96.
Hassan M, Kashanian M, Roohi M, et al. Maternal outcomes of intimate partner violence
during pregnancy: study in Iran. Public Health Published Online First: 2014.
doi:10.1016/j.puhe.2013.11.007
97.
Stöckl H, Filippi V, Watts C, et al. Induced abortion, pregnancy loss and intimate partner
violence in Tanzania: a population based study. BMC Pregnancy Childbirth 2012;12:12.
doi:10.1186/1471-2393-12-12
98.
Antai D, Adaji S. Community-level influences on women's experience of intimate partner
violence and terminated pregnancy in Nigeria: a multilevel analysis. BMC Pregnancy
Childbirth 2012;12:128. doi:10.1186/1471-2393-12-128
99.
Fisher WA, Singh SS, Shuper PA, et al. Characteristics of women undergoing repeat
induced abortion. CMAJ 2005;172:637–41. doi:10.1503/cmaj.1040341
100.
McFarlane J, Campbell JC, Sharps P, et al. Abuse during pregnancy and femicide:
urgent implications for women's health. Obstet Gynecol 2002;100:27–36.
101.
Kendall-Tackett KA. Violence against women and the perinatal period: the impact of
lifetime violence and abuse on pregnancy, postpartum, and breastfeeding. Trauma
Violence Abuse 2007;8:344–53. doi:10.1177/1524838007304406
102.
Devries K, Watts C, Yoshihama M, et al. Violence against women is strongly associated
with suicide attempts: evidence from the WHO multi-country study on women's health
and domestic violence against women. Soc Sci Med 2011;73:79–86.
doi:10.1016/j.socscimed.2011.05.006
103.
Pilecco FB, Knauth DR, Vigo Á. [Sexual coercion and abortion: a context of vulnerability
among young women]. Cad Saude Publica 2011;27:427–39.
104.
Silverman JG, Decker MR, McCauley HL, et al. Male perpetration of intimate partner
violence and involvement in abortions and abortion-related conflict. Am J Public Health
2010;100:1415–7. doi:10.2105/AJPH.2009.173393
105.
Polis CB, Lutalo T, Wawer M, et al. Coerced sexual debut and lifetime abortion attempts
among women in Rakai, Uganda. Int J Gynecol Obstet 2009;104:105–9.
doi:10.1016/j.ijgo.2008.10.002
43
106.
Yimin C, Shouqing L, Arzhu Q, et al. Sexual coercion among adolescent women seeking
abortion in China. J Adolesc Health 2002;31:482–6.
107.
Bacchus L, Mezey G, Bewley S, et al. Prevalence of domestic violence when midwives
routinely enquire in pregnancy. BJOG 2004;111:441–5. doi:10.1111/j.14710528.2004.00108.x
108.
Chamberlain L, Perham-Hester KA. Physicalipsos' screening practices for female partner
abuse during prenatal visits. Matern Child Health J 2000;4:141–8.
109.
McFarlane J, Soeken K, Wiist W. An evaluation of interventions to decrease intimate
partner violence to pregnant women. Public Health Nurs 2000;17:443–51.
110.
Parker B, McFarlane J, Soeken K, et al. Testing an intervention to prevent further abuse
to pregnant women. Res Nurs Health 1999;22:59–66.
111.
Rose G. Sick individuals and sick populations. Int J Epidemiol 1985;14:32–8.
112.
Greenland S, Robins J. Invited commentary: ecologic studies--biases, misconceptions,
and counterexamples. Am J Epidemiol 1994;139:747–60.
113.
Koch E, Otarola A, Kirschbaum A. A landmark for popperian epidemiology: refutation of
the randomised Aldactone evaluation study. J Epidemiol Community Health
2005;59:1000–6. doi:10.1136/jech.2004.031633.
114.
Pearce N. The ecological fallacy strikes back. J Epidemiol Community Health
2000;54:326–7.
115.
Lozano-Ascencio R. [Is it posible to continue the improvement of death causes registries
in Mexico?]. Gac Med Mex 2008; 144:525-533.
116.
Fajardo-Dolci G, Meljem-Moctezuma J, Vicente-Gonzalez E, et al. [Analysis of maternal
deaths in Mexico ocurred during 2009]. Rev Med Inst Mex Seguro Soc 2013;51:486-95.
117.
Koch E. Epidemiology of abortion and its prevention in Chile [Epidemiologia de aborto y
su prevención en Chile]. Rev Chil Obstet Ginecol 2014;79:351-60.
44
FIGURAS
Figura 1. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de residencia en estados con legislaciones de aborto menos o más permisivas. Los
paneles de la izquierda ilustran las tendencias en RMM (panel superior), RMMDA (panel superior
medio), RMAi (panel inferior medio), y la proporción de muertes relacionadas con aborto (panel
inferior) por lugar de residencia entre 2002 y 2011 en estados mexicanos agrupados como
menos permisivos (en verde oscuro) o más permisivos (en calipso) en términos de legislación de
aborto en sus códigos penales (ver Material y Métodos). Para comparación, las tendencias para
todo el país mexicano (todos los estados) se presentan como líneas punteadas. Los paneles de
la derecha muestran las razones promedio y la proporción de muertes relacionadas con aborto
para cada grupo (barras verde oscuro y calipso, respectivamente), y todo el país mexicano
(barras transparentes).
*p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
45
Figura 2. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de ocurrencia en estados con legislaciones de aborto menos o más permisivas. Los
paneles de la izquierda ilustran las tendencias en RMM (panel superior), RMMDA (panel superior
medio), RMAi (panel inferior medio), y la proporción de muertes relacionadas con aborto (panel
inferior) por lugar de ocurrencia entre 2002 y 2011 en estados mexicanos agrupados como
menos permisivos (en verde oscuro) o más permisivos (en calipso) en términos de legislación de
aborto en sus códigos penales (ver Material y Métodos). Para comparación, las tendencias para
todo el país mexicano (todos los estados) se presentan como líneas punteadas. Los paneles de
la derecha muestran las razones promedio y la proporción de muertes relacionadas con aborto
para cada grupo (barras verde oscuro y calipso, respectivamente), y todo el país mexicano
(barras transparentes).
*p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
46
Figura 3. Razones de mortalidad promedio en estados con legislaciones de aborto más o
menos permisivas entre 2002 y 2011. Se muestran mapas políticos de estados mexicanos
para RMM promedio (panel superior) y RMAi promedio (panel inferior) para el período 20022011, indicando si exhiben una legislación menos (puntos naranja) o más (puntos amarillos)
permisiva en términos de legislación de aborto en sus códigos penales (ver Material y Métodos).
Incremento en el color azul indica un aumento en RMM o RMAi en una escala de quintiles o
cuartiles (ver la leyenda de cada panel).
Abreviaturas: Ag., Aguascalientes; Co., Colima; DF., Distrito Federal; RMAi, razón de mortalidad
por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad materna; Mo., Morelos; Tl., Tlaxcala.
47
Figura 4. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de residencia en estados con o sin una enmienda constitucional protegiendo el no
nacido desde la concepción. Los paneles de la izquierda ilustran las tendencias para RMM
(panel superior), RMMDA (panel superior medio), RMAi (panel inferior medio), y la proporción de
muertes relacionadas con aborto (panel inferior) por lugar de residencia entre 2008 y 2011 en
estados mexicanos agrupados como con enmienda (en verde oscuro) o sin enmienda (en
calipso) en términos de legislación de aborto en sus códigos penales (ver Material y Métodos).
Los paneles de la derecha muestran las razones promedio y la proporción de muertes
relacionadas con aborto para cada grupo (barras verde oscuro y calipso, respectivamente).
*p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
48
Figura 5. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de ocurrencia en estados con o sin una enmienda constitucional protegiendo el no
nacido desde la concepción. Los paneles de la izquierda ilustran las tendencias en RMM
(panel superior), RMMDA (panel superior medio), RMAi (panel inferior medio), y la proporción de
muertes relacionadas con aborto (panel inferior) por lugar de ocurrencia entre 2008 and 2011 en
estados mexicanos agrupados como con enmienda (en verde oscuro) o sin enmienda (en
calipso) en términos de exhibir o no una enmienda constitucional para proteger el no nacido
desde la concepción (Figura S1, Material Suplementario). Los paneles de la derecha muestran
las razones promedio y la proporción de muertes relacionadas con aborto para cada grupo
(barras verde oscuro y calipso, respectivamente).
p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
49
Figura 6. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de residencia en estados con o sin una enmienda constitucional protegiendo el no
nacido desde la concepción: foco en el Distrito Federal. Los paneles de la izquierda ilustran
las tendencias en RMM (panel superior), RMMDA (panel superior medio), RMAi (panel inferior
medio), y la proporción de muertes relacionadas con aborto (panel inferior) por lugar de
residencia entre 2008 and 2011 en estados mexicanos agrupados como con enmienda (en verde
oscuro) o sin enmienda (en calipso), y el Distrito Federal (en verde) en términos de exhibir o no
una enmienda constitucional (el Distrito Federal de México no fue incluido en este grupo para ser
ilustrado individualmente) para proteger el no nacido desde la concepción (Figura S1, Material
Suplementario). Los paneles de la derecha muestran las razones promedio y la proporción de
muertes relacionadas con aborto para cada grupo (barras verde oscuro, calipso y en verde,
respectivamente).
*p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
50
Figura 7. Razones de mortalidad y la proporción de muertes relacionadas con aborto por
lugar de ocurrencia en estados con o sin una enmienda constitucional protegiendo el no
nacido desde la concepción: foco en el Distrito Federal. Los paneles de la izquierda ilustran
las tendencias en RMM (panel superior), RMMDA (panel superior medio), RMAi (panel inferior
medio), y la proporción de muertes relacionadas con aborto (panel inferior) por lugar de
ocurrencia entre 2008 and 2011 en estados mexicanos agrupados como con enmienda (en verde
oscuro) o sin enmienda (en calipso), y el Distrito Federal (en verde) en términos de exhibir o no
una enmienda constitucional (el Distrito Federal de México no fue incluido en este grupo para ser
ilustrado individualmente) para proteger el no nacido desde la concepción (Figura S1, Material
Suplementario). Los paneles de la derecha muestran las razones promedio y la proporción de
muertes relacionadas con aborto para cada grupo (barras verde oscuro, calipso y en verde,
respectivamente).
*p<0,05 usando prueba Z
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
51
Figura 8. Contribución proporcional de las variables independientes sobre las diferencias
observadas en desenlaces de mortalidad materna entre estados mexicanos en modelos de
regresión multivariados primarios y alternativos.
Abreviaturas: RMAi, razón de mortalidad por aborto inducido; RMM, razón de mortalidad
materna; RMMDA, razón de mortalidad materna con desenlace abortivo.
52