El documento describe las tendencias de la salud de los argentinos. Ha habido un aumento de la esperanza de vida debido a menores tasas de mortalidad en la vejez. Sin embargo, existen desigualdades en la salud relacionadas con el estilo de vida, el acceso a la tecnología y los ingresos económicos. La Argentina necesita enfocarse en reducir la inequidad y promover hábitos de vida saludables para mejorar la calidad y la duración de las vidas.

1. Evolución de la
salud de los
argentinos; nuevo
escenario
DR. CARLOS JAVIER REGAZZONI

2. Tendencias
1. Longevidad
2. Estilo de vida
3. Tecnología
4. Inequidad

3. Longevidad

4. Longevidad
Sobrevida:
a) Mayor
b) Saludable

5. Aumento de Sobrevida
Australia
Esperanza
de
vida
al
nacer,
OECD,
ambos
sexos
Austria
90
Belgium
80
Czech
Republic
France
70
Germany
Hungary
60
Japan
50
Mexico
años
Netherlands
40
New
Zealand
Norway
30
Poland
20
Portugal
Slovak
Republic
10
Sweden
Switzerland
00
Turkey
United
States

6. Aumento de Sobrevida
• Menor Asar
• Mejor Senilidad
¿Por qué?

7. Asar y Mortalidad
Probabilidad de Morir
EDAD
Strehler BL, Mildvan AS. Science 1960; 132:14-­‐‑21

8. D i s t r i b u c i ó n d e m o r t a l i d a d
Muertes/100.000, Año 2009
20.000
18.000
Argentina
16.000
Japón
14.000
Angola
12.000
Asar
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0

9. Sobrevida a los 75 años
EE.UU. Expectativa de vida a los 75 años!
CDC. Health, United States 2009 Web Update"
Años de vida promedio a partir de los
12"
11,5"
75 años de edad!
11"
10,5"
10"
9,5"

10. Aumento de Sobrevida
Causas
• Menor mortalidad infantil
• Menor mortalidad del adulto
o Infecciones
o Accidentes
o Enfermedad vascular
o Cáncer

11. Reserva funcional
orgánica y Atrición
N+
Reserva Funcional
N
Vitalidad
N-­‐‑
EDAD
Strehler BL, Mildvan AS. Science 1960; 132:14-­‐‑21

12. two strains of S. cerevisiae were used to yeast, death rates may
estimate mortality trajectories (Fig.0.01 Be-
0.1
3F). again.
0.05
cause the yeast were kept under conditions The trajectories in
Downloaded from www.sciencemag.org on August 11, 2011
Probabilidad de Morir
thought to preclude reproduction, death For instance, human
rates were calculated from changes in the ages rises to heights t
10 120
0.00
0 20 40 60 80 100 120 140
size0of 20 40 60 80 100 120 140 0.001 they
0.0 the surviving cohort. Although gevity outliers found i
0 30 60
Age (days) Age (days) Age (days)
death Nematodes Yeast
Humans Automobiles
Medflies
s from 1.5 1.0 1.0
0.20
Probabilidad de Morir
males. 1.0 E FA G B
gation
nd 13 1.0
ntries) 0.15
period 0.1 1.0
Death rate
s 80 to
Death rate
s 110 0.1 0.10
serva-
2, but
0.01 0.5 0.01
ighest
mortal- 0.05
hough
assive
0.1
erson- 0.001 0.0 0.01 0.001
0.00
were EDAD
0 10 20 30 40 0 80 30 90 60
100 90
110 120120 0 0 2 204 406 60 80 100 120 140
8 10 12 14
e who Age (days) Age (days)
Age (years) Age (years)
Age (days)
expo- Fig. 3. Age trajectories of death Nematodes
at best fits the data at ages 80 to 84 is shown in Death rates were Death rates from of a locally weighted procedure with a 1.
rates (48). (A) smoothed by use
at best fits the entire data set is shown in blue (16). window of 8122 for human Death rates, determined from survival data from
age 80 to days (52). (E) females.
• La probabilidad de morir desacelera luego de
1.0 E
he logarithm of death rate as a quadratic function populationline is for an for genetically homogeneous lines of nematode
The red samples, aggregation
at ages 105 and higher; it is shown in green. (B) worms, Caenorhabditis elegans, raised under experimental conditions
los 80 años.
of 14 countries (Japan and 13
1,203,646 medflies, Ceratitis capitata (17 ). The similar to (53) but with density controlled (21). Age trajectories for the
Western European countries)
the blue curve for males. The prominent shoulder wild-type worm are shown as a solid red line (on a logarithmic scale given
with reliable data, over the period 0.1 1.
n arrow, is associated with the death of protein- to fromleft) and 1990 dashed red to (on an arithmetic scale given to the
the 1950 to as a for ages 80 line
h rate
Vaupel JW, et al. Science 1998;280:855-­‐‑860
g to produce eggs (51). Until day 30, daily death right); the experimentfor ages 110 550,000 worms. Trajectories for the
109 and to 1997 included about

13. Llegar a los 100
Enfermedad
42%
Sobrevivientes
<80
Enfermedad
45%
Retrasados
>80
No
13%
Escapados
Enfermedad
No todos los centenarios contraen una enfermedad
crónica asociada a la edad en el mismo momento de
su vida.
Terry, D.F. et al. Cardiovascular advantages among the offspring of centenarians. J. Gerontol.
A Biol. Sci. Med. Sci. 2003; 58, M425–M431

14. Centenarios
Canadá
102
Canadá
103
Canadá
103
Japón
104
Japón
105
Japón
106
=Año de nacimiento de la cohorte
Cohortes y edad a la cual el 50% estará vivo
Christensen K. Ageing populations: the challenges ahead Lancet 2009; 374: 1196–1208

15. Tendencias:
1. Longevidad
Argentina

16. Esperanza de vida
90
85
Año 2009
80
75
70
Argentina
65
60
Canadá
55
50
Japón
45
40
Angola
35
30
25
20
15
10
5
0

17. Expectativa a los 65
Ambos sexos, variación porcentual
122
120
118
Argentina
116
Variación porcentual
114
Brasil
112
110
Japón
108
106
104
102
100
1990
2000
2009

18. Mortalidad a edad avanzada
Mortalidad (c/100.000) a los 85-89 años.
0,16
0,14
Mortalidad anual c/100.000
0,12
0,1
0,08
0,06
Argentina
0,04
Japón
0,02
0
1990
2000
2009

19. Curvas de defunciones
Defunciones, ambos sexos, c/100.000, >35 años
20000
Defunciones cada 100.000
16000
Argentina 2009
12000
Japón
8000
4000
0
La Argentina tiene un exceso de muertes en jóvenes

20. Estilo de vida

21. Riesgo: enfermar o morir
Global Burden of Disease

22. Factores de Riesgo en la Argentia
Prevalencia (%) de Detección de HTA, DLP,
DBT
45,0
40,0
Hipertensión arterial
Hipercolesterolemia
Diabetes
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0

23. Sedentarismo

24. Tecnología

25. Te c n o l o g í a
a) Más tecnología
b) Más efectiva
c) Más costosa

26. a) Más tecnología

27. b) Más efectiva
2,4
0,79
Años de vida ganados
1,8
Longevidad ganada con medicación
Resto de longevidad ganada
0,70
1,2
0,62
0,56
0,6
0,45
0,30
0,12
0,0
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000

28. Contribución relativa de diferentes
servicios de salud al crecimiento total del
gasto, USA 1996-­‐‑2017
Hospitales
Otros
28.6%
17.8%
Otros cuidados
de salud
12.1%
Domiciliarios
1.8%
Médicos
21.0%
Geriátricos
4.4%
Fármacos
14.3%
c) Más costosa

29. Tendencias:
2. Tecnología
Argentina

30. Tecnología
Origen de Publicaciones
Científicas, 2004-­‐‑2008
Resto
16%
Fr
Japón
6%
34%
Ger
6%
UK
7%
Chin
USA
10%
21%

31. Inequidad

32. Inequidad
a) Ingreso
b) Recursos de Salud
c) En mortalidad

33. 100%
1,3%
90%
20%
80%
70%
Ingreso
60%
50%
40%
30%
20%
10%
13%
0%
1%
Población Ingreso
Finance & Development September 2011

34. Subdesarrollados
Desarrollados
100%
11%
90%
Recursos 80%
en salud
70%
60%
82%
50%
89%
40%
30%
20%
10%
18%
0%
Población Gasto en Salud
G Schieber, Health Affairs 1999

35. Ingreso y Mortalidad
PROBABILIDAD RELATIVA ANUAL DE MORIR/ INGRESO ANUAL
McDonough et al. American Journal of Public Health 1997
2,5
Odds Ratio, para muerte
2
1,5
1
0,5
0
>$70 mil
$50-­‐‑70 mil
$30-­‐‑50 mil
$20-­‐‑30
$<15 mil
Ingreso Anual

36. Mortalidad y Economía
Figure 2 ! Growth 1960!2000 and Adult Mortality
6
Annual Growth of per Capita Income 1960!2000
KOR
HKG
THA
JPN CHN
IRL
4
BRB
PRT MYS
MUS
ESP LUX ROM CPV IDN
GRC COG
NOR AUT SYC
ISL ITA FRA FINDOM MARPAK
ISR BEL BRA IND
USA EGY GAB
NLDCAN PAN TTO
TUR LKA CHL
DNK
SWEGBR AUS
IRN MEXCOL LSO
2
PRY DZA ZWE
NPL MWI
CHE CRI ECU PHL GTM UGA
URY
NZL BGDGHA KEN GNB
ARG ZAF
JAM PERSLV GMB
HND BFA
TZA
CMR
ETH
BOL BENCIV
GNQ
GIN
0
TGO MLI RWA
BDI
SEN
VEN
TCD ZMB
MDG NGA
MOZ
NIC
NER
!2
.1 .2 .3 .4 .5 .6
Adult mortality, male, age 15!60 (WB)
Peter Lorentzen, John McMillan, Romain Wacziarg!. Death and development. Center for Global
Business and the Economy at the Stanford Graduate School of Business. July 2007

37. Tendencias:
3. Inequidad
Argentina

38. Ingreso medio total/familia
2 º t r i m e s t r e 2 0 1 0 , E P H
Ingreso total familiar/mes ($)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Decilos de hogares (cada uno contiene 10% de la población)

39. Recursos/Cápita/Año (2010)
4.000
3.500
3.000
$/Cápita/año
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0

40. Estratificación
70" Mejoraron: Jujuy, E Ríos, R Negro, S
65" del Estero, Chubut, S Cruz, S Fe"
60" Empeoraron: La Pampa, S Juán"
Defunciones en <1 año/1.000 nv!
55"
50" Adelantadas: Mendoza, Neuquén, Bs
45" As, CABA, T del Fuego"
40" Prom" A" Resagadas: Chaco, Salta, Misiones,
35" B" La Rioja, Corrientes, Tucumán,
30" Catamarca, Formosa, San Luís"
Promedio País"
25" C"
20" D"
15"
10"
5"

41. Mortalidad en Gran Buenos Aires
100
(%)
90
80
70
US.
Sobrevivientes
60
a
los
65
años
de
50
edad
40
50% de las muertes:
30
antes de 65 años
81%
20
41%
10
1900 2000
0
Porcentaje acumulado de muertes por grupo etario
Elaboración propia, Municipio de GBA, año 2009

42. Mamografía
Alguna mamografía en 2 años
Mujeres, de 40 a 65 años. ENFR 2005
100%
90% No: 52,5% 47,6% 27,7%
80%
76,4%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Sin instrucción Primario Secundario Universitario
completo completo completo

43. Mamografía e Ingreso
Mujeres, de 40 a 65 años, alguna mamografía en 2 años.
Elaboración propia, sobre ENFR 2005
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

44. Autopercepción
Ingreso total del hogar/$/mes, y Autopercepción de Salud
Elaboración propia, en base a ENFR2005, MSN
100%
Mala
80%
Regular
60%
Buena
40%
Muy
buena
20%
Excelente
0%

45. Pobreza/edad.
2006, EPH, INDEC
30%
Pobre
26,9
40,5
34,8
Varones: Informal /
Desempleado
55%
Total
0 a 13
14 a 22
Edad (años)
Mujeres : Secundario
Incompleto