Este documento compara los métodos y estimaciones de dos grupos, el MMEIG de la ONU y el IHME, para estimar la razón de mortalidad materna en los países. Resume las ventajas y limitaciones de sus fuentes de datos, métodos de estimación y ajustes. También clasifica a los países de América Latina según las estimaciones de cada grupo e identifica aquellos cuyas estimaciones concuerdan o difieren. El documento concluye con recomendaciones para mejorar las estimaciones futuras.

1. Fuentes de datos y métodos para la
estimación de la razón de mortalidad
materna
Magda Ruiz
Tim Miller
CELADE-División de Población de la CEPAL
Reunión del GTR
Fortalecer la colaboración para el monitoreo de ODM 5
13– 14 Septiembre de 2011
Hotel Regency, Bogotá, Colombia

2. CONTENIDO
• Objetivo
• Fuentes de datos: ventajas y limitaciones
• Métodos de estimación: ventajas y limitaciones
• Situación de los países
• Comparación entre diferentes alternativas. Análisis
metodológico.
• Conclusiones y recomendaciones

3. Objetivo
• El objetivo de este informe es proporcionar una visión
general de los métodos y las estimaciones
proporcionadas por dos grupos internacionales, el
MMEIG y el IHME, con el fin de ayudar a los países en la
conciliación de sus estimaciones nacionales con estas
fuentes externas.
– MMEIG: United Nations Maternal Mortality Estimation Inter-
agency Group. UNICEF/WHO/UNFPA/WB/UNPD
– IHME: Institute for Health Metrics and Evaluation. University of
Washington, Seattle
– Países: Estimaciones realizadas por los países que compila y
publica la OPS

4. Fuentes de datos
MMEIG IHME Países
Muertes de mujeres -Tablas de vida: de - Tablas de vida de - Estadísticas Vitales
en edad fértil WHO IHME - Censo o encuestas:
- Población: División - Población División de muertes relacionadas
de Población UN Población UN con el embarazo
Proporción de Modelo MMEIG Modelo IHME
muertes maternas
Nacimientos División de Población División de Población Estadísticas Vitales o
UN UN censo o encuestas
-En algunos países de la región, los sistemas de registro civil carecen de una cobertura
total y completa
- Una (gran) parte de las muertes maternas se presentan como no-maternas en el
sistema de registro civil

5. Estimaciones de clasificación errónea de las muertes maternas en los sistemas de
registro civil.
Muertes maternas Factor de ajuste,
País Periodo
adicionales (%)
El Salvador 2005 June-2006 May 220 3.2
France 1988 Dec – 1989 Mar 130 2.3
Australia 2000-2002 110 2.1
Finland 1999-2000 100 2.0
Australia 2003-2005 90 1.9
United Kingdom 2003-2005 70 1.7
Austria 1980-1998 60 1.6
Canada 1997-2000 60 1.6
Taiwan, China 1984-1988 60 1.6
United Kingdom 1994-1996 60 1.6
USA, Maryland 1993-2000 60 1.6
Canada 1988-1992 50 1.5
Netherlands 1993-2005 50 1.5
United Kingdom 1991-1993 50 1.5
USA 1995-1997 50 1.5
Brazil, capital cities 2002 40 1.4
Netherlands 1983-1992 40 1.4
United Kingdom 1988-1990 40 1.4
Japan 2005 35 1.35
France 2004-2006 20 1.2
USA, N. Carolina 1999-2000 10 1.1
Finland 1987-1994 -10 0.9
MEDIAN 50 1.5
World Health Organization (2010), Trends in Maternal Mortality: 1990 to 2008: estimates
developed by WHO, UNICEF, UNFPA, and the World Bank. Geneva: WHO

6. Razón de mortalidad materna medida=
( Muertes registradas de mujeres de 15-49) *
(Proporción de muertes maternas registrada)
-----------------------
Nacidos vivos registrados
Razón mortalidad materna medida está basada en número de muertes y número de
nacidos vivos contabilizados por el registro civil.
Razón de mortalidad materna estimada=
(Muertes estimadas de mujeres de 15-49) *
(Proporción estimada de muertes maternas)
-----------------------
Nacidos vivos estimados
RMM estimada se basa en estimaciones de nacimientos y muertes que se cree que
son más precisos que los recuentos de inscritos.

7. RMM Estimada=
(α *β/γ) * RMM medida
• Tres factores de ajuste:
– ajusta por error de clasificación de las muertes
maternas de modo que = PMDe / PMDm
– ajusta por sub-registro de las muertes de las
mujeres de edad 15 a 49 de modo que = De / Dm
– ajusta por subregistro de nacimientos o sea que
= Be / Bm
• 1.1 ≤ ≤ 2.0 o más (1.1 indica 10% error en
clasificación, 1.5 es 33% de error, 2 es 50% etc.)
• / 1 indica que el subregistro de defunciones y de
nacimientos es similar

8. Ajustes por error de clasificación

9. Comparación de la metodología de estimación del Grupo Interagencial de la
ONU (MMEIG) y el Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)
Grupo Interagencial de la ONU Institute for Health Metrics
and Evaluation
Fuente de datos para UN-División de Población UN-División de Población
nacimientos
Fuente de datos para tasas Tablas de vida WHO Tablas de vida IHME
de mortalidad en MEF
Fuente de datos para Registros vitales principalmente. Registros vitales principalmente.
muerte materna Otras fuentes nacionales. Otras fuentes nacionales y
subnacional.
Ajuste por clasificación Aumento de las muertes por el factor K= Uso un algoritmo que
errónea para los datos de 1,5 para la mayoría de los países. Por lo redistribuye las muertes por
EV. general se mantiene constante durante el causas ("códigos basura") supone
período de estimación (1990-2008). que contiene erróneamente las
muertes maternas. Varía según el
país y en el tiempo. En promedio,
k= 1,4, con una gran variación en
torno a este valor.

10. Comparación de la metodología de estimación del Grupo Interagencial de la ONU
(MMEIG) y el Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) Continuación
Grupo Interagencial de la ONU Institute for Health Metrics and Evaluation
Método de regresión Un modelo de regresión lineal se utiliza Un modelo de regresión lineal se utiliza para
sólo para los países que carecen de un todos los países.
buen sistema de registro civil (10 de 20
países de AL).
Variable dependiente en la Log de la proporción de muertes que son Log de la tasa específica de mortalidad materna
regresión maternas entre las mujeres en edad por edad.
reproductiva.
Principales variables PIB per cápita, tasa global de PIB per cápita ,Educación femenina por edad ,
predictoras fecundidad, atención calificada del Tasa de mortalidad neonatal, Tasa global de
parto fecundidad, Tasa de seroprevalencia HIV
Efectos nacionales y Modelado usando el término de Modelado mediante una regresión temporal-
regionales intercepción para los países y regionesespacial ponderada a nivel local en la que las
observaciones de otros períodos de tiempo y de
países vecinos incide en la estimación
específica de cada país
Tratamiento de SIDA Muertes maternas atribuidas a SIDA son Muertes maternas atribuidas al SIDA se
estimadas separadamente por un modelo calculan en el modelo de regresión utilizando la
de regresión tasa de seroprevalencia de VIH como una
variable predictora.

11. Clasificación de los países de América Latina según el Grupo
Interagencial de las Naciones Unidas.
Group A: Country estimates are based on Group B: Country estimates are based on
adjusted vital registration data. predictions from regression.
Country Maternal Mortality Ratio in 2008 Country Maternal Mortality Ratio in
(maternal deaths per 100,000 2008 (maternal deaths per
births) 100,000 births)
Chile 26 Haití 300
Uruguay 27 Bolivia 180
Costa Rica 44 Ecuador 140
Cuba 53 El Salvador 110
Venezuela 68 Honduras 110
Argentina 70 Nicaragua 100
Panama 71 Dominican Rep 100
Mexico 85 Peru 98
Colombia 85 Paraguay 95
Guatemala 110 Brazil 58
Group C: Regression model, no country measure of MMR. In Latin America, no country in this category

12. Comparación de las estimaciones en
países considerados con mejores
registros

23. Comparación de las estimaciones en
países considerados con registros
deficientes

34. Países clasificados de acuerdo a su posible RMM en función del rango de las estimaciones proporcionadas
por el Grupo Interagencial de las Naciones Unidas y IHME
Maternal Mortality Ratio: Deaths Per 100,000 Live Births
Extremely Very High: Moderately Moderate: Low:
High: 400 High: 200 100 High: 75 50 25
UN Inter-agency Haiti2 Haiti2 Ecuador2 El Salvador2 Brazil 2 Costa Rica3
Group Ecuador2 El Salvador2 Guatemala2 Cuba2
Guatemala2 Honduras2 Costa Rica3
Honduras2 Nicaragua2
Nicaragua2 Dom. Rep.2
Dom. Rep.2 Peru2
Peru2 Paraguay2
Paraguay2 Colombia
Mexico
Panama
Argentina
Venezuela
Brazil2
Cuba2
Costa Rica3
IHME Ecuador3 Ecuador3 Ecuador3 El Salvador2
Guatemala2 Guatemala2 El Salvador2 Costa Rica
Honduras2 Honduras2 Dom. Rep.3 Uruguay
Nicaragua2 Nicaragua2 Peru3 Chile
Dom. Rep.3 Dom. Rep.3 Colombia
Peru3 Peru3 Mexico
Paraguay2 Paraguay2 Panama
Brazil2 Argentina
Venezuela
Brazil2
2 = Country placed in two different risk categories ; 3 = Country placed in three different risk categories ;

35. Comparación de la estimación de los
países con UN-MMEIG y IHME
Estimación 2008 National UN MMEIG IHME
Argentina 40 Por debajo del rango Por debajo del rango
Brasil 68 Adentro del rango Adentro del rango
Chile 17 Adentro del rango Por debajo del rango
Colombia 63 Por debajo del rango Por arriba del rango
Costa Rica 33 Adentro del rango Por arriba del rango
Cuba 47 Adentro del rango Adentro del rango
Ecuador 80 Por debajo del rango Adentro del rango
México 57 Por debajo del rango Adentro del rango
Nicaragua 77 Adentro del rango Adentro del rango
Panamá 60 Adentro del rango Por arriba del rango
Paraguay 117 Adentro del rango Adentro del rango
República Dominicana 128 Adentro del rango Por arriba del rango
Venezuela 63 Adentro del rango Por arriba del rango
Algunos países están dentro del rango, pero por encima de la estimación de UN-
MMEIG: Guatemala, Brasil, Haití, Paraguay y República Dominicana.

36. Conclusiones y recomendaciones

37. Recomendaciones del CDC
(Paul Stupp, 2011)
1. Hacer que todos los insumos utilizados en el modelo para las estimaciones estén en disponibles
en una base de datos país por país
- Modelo de covarianza y los coeficientes de los valores
- Número estimado de mujeres, nacimientos, defunciones, las muertes maternas
- RMM, TMM, PMDF, ASMDR
- Aplicación u hoja de cálculo para permitir la sustitución de valores alternativos en los países
2. El papel de la reducción de la fecundidad en la reducción de la mortalidad materna debería ser
más explícito
- Se incluyó como covariable en los modelos y de manera implícita en el número de
nacimientos de las proyecciones de PNUD, pero el efecto no es evidente en los resultados
presentados
3. Estar en guardia contra el desaliento o la complacencia ante la necesidad de medir la
mortalidad materna
- Estimaciones del modelo puede dar la ilusión de que está siendo medido
- La mortalidad materna se debe medir para guiar la toma de decisiones y monitorear el
progreso
- Darse cuenta del valor añadido de los estudios especiales que van más allá de las tasas y
razones para comprender las causas subyacentes de la mortalidad materna y fortalecer los
sistemas rutinarios de recogida de datos
- Fortalecer la capacidad de los países y las comunidades para adquirir datos y vincularlos con
las intervenciones

38. AbouZahr (2011)
AbouZahr (2011) en su artículo titulado "Dar sentido a las
estimaciones de mortalidad materna" hace ocho recomendaciones
clave que reproducimos aquí:
– Revisar todos los meta-datos.
– Tener en cuenta la jerarquía de las fuentes de datos.
– Evitar la mala interpretación de los valores específicos.
– Usar la tasa de mortalidad materna con atención - sobre todo cuando el
número de casos es bajo-.
– Hacer uso del rango de los indicadores de mortalidad materna.
– Evaluar la coherencia de la Razón de Mortalidad Materna, comparándola
con otros indicadores como la mortalidad infantil, fecundidad, educación,
acceso a la atención de la salud.
– Utilizar los datos de las agencias de la ONU y otras, como caja de
resonancia. En caso de haber cercanía, se refuerza la visión de conjunto.
Con grandes discrepancias, tener estudios para comprender mejor las
diferencias.
– Recordar que los datos nacionales ocultan diferencias importantes dentro
de un país: entre las regiones y entre grupos sociales.

39. Recomendaciones derivadas de este trabajo
Reiteramos la recomendación del CDC que los datos estén disponibles
en una base de datos, país por país.
– Para IHME, que significa difundir públicamente los datos específicos de
cada país en el que sus estimaciones se basan.
– Para los países, informar sobre los insumos y los métodos de cálculo
– Para la OPS, reunir los meta-datos sobre los métodos y las fuentes de
datos utilizadas por cada país en el cálculo de la tasa de mortalidad
materna a fin de que estos cálculos pueden ser reproducidos.
Aunque el proceso de estimación del Grupo Interagencial de las
Naciones Unidas, incluye un período de tiempo para la
retroalimentación de los países, no hay margen de mejora en esta
área.
– Puede ser útil para el CELADE y la OPS para llevar a cabo una función
consultiva con el Grupo Interagencial de las Naciones Unidas y servir como
un conducto para la retroalimentación de los países de la región con el
Grupo. Ese papel ha sido desempeñado por el CELADE en el Grupo
Interagencial para las Estimaciones sobre Mortalidad en la Niñez.

40. Recomendaciones derivadas de este trabajo
Sería útil disponer de un repositorio central de datos sobre la mortalidad
materna.
- Una vez más, la labor del Grupo Interagencial para las Estimaciones
sobre Mortalidad en la Niñez es de referencia en este sentido. Antes
de la formación del grupo, varias agencias de la ONU emitían sus
propias estimaciones de la mortalidad infantil lo que se tradujo en una
diversa colección de estimaciones. Una de las principales causas de la
discrepancia se debía al uso de diferentes conjuntos de observaciones
de datos sobre la mortalidad infantil. En este caso, el Grupo
Interagencial de las Naciones Unidas y IHME, cada uno ha reunido
independientemente un conjunto de datos observados sobre la
mortalidad materna. Sería muy útil combinar estas fuentes de datos y
presentarlos en línea, como lo hace el Grupo Interagencial de
Mortalidad Infantil (www.childmortality.org).