Evaluación espacial de la calidad de las estadísticas vitales a escala departamental: códigos poco útiles y autocorrelación local en Argentina (2017–2019)

  • Federico Tricarico Centro de Estudios de Demografía y Población (CEDEP). Universidad Nacional de Santiago del Estero
Palabras clave: estadísticas vitales, causas de muerte, códigos poco útiles, análisis espacial

Resumen

La precisión en la certificación de las causas de muerte es fundamental para el diseño de políticas públicas. Sin embargo, la certificación estadística de la Causa Básica de Muerte con "códigos poco útiles" —clásicamente denominados “garbage codes” en la literatura (categorías inespecíficas o mal definidas)— invisibiliza el perfil epidemiológico real de subpoblaciones y perpetúa la desigualdad sanitaria. Este artículo analiza la calidad de las estadísticas vitales en Argentina en relación con la mortalidad, con el objetivo de discernir si la ineficacia diagnóstica responde a un determinismo socio-geográfico (vulnerabilidad estructural) o a la capacidad institucional del Estado (matriz de gestión provincial). Se analizó un trienio de defunciones provisto por la Dirección de Estadísticas e Información de Salud (DEIS) a nivel departamental (N=511). La estrategia metodológica integró un Modelo Lineal Generalizado Mixto (GLMM) binomial, controlando la sobredispersión mediante un Efecto Aleatorio a Nivel de Observación (OLRE), y un Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE) mediante el estadístico LISA Bivariado. Los resultados demuestran que la precariedad en la cobertura de salud de la población a nivel departamental estresa el sistema local e incrementa significativamente la probabilidad de mala codificación (p < 0.001). No obstante, la varianza explicada por la jurisdicción provincial resulta más del doble que la especificidad departamental. Mientras el análisis espacial confirmó un clúster macrorregional de ineficiencia en el centro-norte del país, la autocorrelación cruzada reveló casos atípicos de "resiliencia institucional" (ej. Pirané, Formosa), donde la micro gestión administrativa logra una alta especificidad diagnóstica en contextos de alta vulnerabilidad. Se concluye que la invisibilidad estadística constituye, fundamentalmente, un déficit de la capacidad estatal provincial, mitigable mediante intervenciones administrativas focalizadas.

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Biografía del autor/a

Federico Tricarico, Centro de Estudios de Demografía y Población (CEDEP). Universidad Nacional de Santiago del Estero

Becario doctoral CONICET con lugar en Centro de Estudios de Demografía y Población (CEDEP) de la Facultad de Humanidades, Ciencias Sociales y de la Salud (FHCSyS) de la Universidad Nacional de Santiago del Estero (UNSE). Lic. Sociología de la misma facultad, con Diploma en Geomática Aplicada por el Instituto Mario Gulich de la dependiente de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) y de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Actualmente se encuentra en tesis de Doctorado en Demografía - Escuela de Graduados de la Facultad de Ciencias Económicas (FCE) de la misma Universidad. Se especializa en estadísticas sociales y tecnologías de la información geográfica.

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Otros documentos

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Anexo

Declaración de disponibilidad de datos

Los datos de mortalidad fueron provistos por la Dirección de Estadísticas e Información de Salud (DEIS) del Ministerio de Salud de la Nación Argentina ante una solicitud. El listado exhaustivo de los códigos de la CIE-10 considerados como "códigos poco útiles" según nivel de importancia para la política pública, se encuentra alojado para su libre acceso y reproducibilidad en el repositorio Zenodo bajo el DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18789861

Publicado
2026-04-28
Cómo citar
Tricarico, F. (2026). Evaluación espacial de la calidad de las estadísticas vitales a escala departamental: códigos poco útiles y autocorrelación local en Argentina (2017–2019). Journal De Ciencias Sociales, 1(26), 35-56. https://doi.org/10.18682/jcs.v1i26.13346