Artículo 20 de la ley orgánica 3/2007

Presentación 

El artículo 20 de la ley orgánica 3/2007 del 22 de marzo para la igualdad efectiva de hombres y mujeres (https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=BOE-A-2007-6115), contiene normas específicas sobre la incorporación del enfoque de género en las estadísticas oficiales y ha supuesto un antes y un después en el análisis de datos sanitarios, y por  tanto en mi trabajo en sistemas de información sanitaria. Por eso es la política pública que yo he elegido para comentar.

Se trata de una política derivada de recomendaciones internacionales. La IV Conferencia Mundial sobre la Mujer de Beijing (1995) planteó la necesidad de "preparar y difundir datos e información destinados a la planificación y la evaluación desglosados por sexo". También el informe de la Asamblea General de la ONU (2000, Nueva York) titulado “La mujer en el año 2000: Igualdad de género, desarrollo y paz para el siglo XXI” señala que es necesario “Fortalecer el sistema de recolección y procesamiento de datos estadísticos desagregados por sexo y adoptar indicadores de género que contribuyan al diagnóstico de la situación de las mujeres y a la implementación de políticas públicas”

Este artículo se desglosa en varios puntos  de los cuales voy a destacar el primero de ellos y para mí el más básico y relevante puesto que se trata de un requisito no suficiente pero sí indispensable para realizar análisis de estadísticos y epidemiológicos con perspectiva de género: 

"Los poderes públicos, en la elaboración de sus estudios y estadísticas, deberán Incluir sistemáticamente la variable de sexo en las estadísticas, encuestas y recogida de datos que lleven a cabo" 

Análisis 

 En consecuencia, con el fin de que quienes desarrollen las políticas tomen en consideración esta perspectiva de género es necesario no sólo desagregar todas las estadísticas por esta variable sino también construir indicadores específicos enfocados en las diferencias de género. Es en este sentido que esta política, básica y transversal para todas las estadísticas públicas, puede llegar a tener un impacto en los roles de género, puesto que en el diagnóstico de enfermedades también impactan los roles de género como os contaba en la segunda entrada del blog al respecto de los antidepresivos y los ansiolíticos, por ejemplo.

Además, también puede tener un efecto en los recursos sanitarios puesto que el desarrollo de estadísticas desagregadas por sexo no es un fin en sí mismo si no una herramienta política para la toma de decisiones con perspectiva de género y para mejorar la equidad en el acceso a los recursos sanitarios. Cuando hablamos de recursos sanitarios nos referimos por ejemplo a prescripción de medicamentos, petición de pruebas diagnósticas y derivación a especialidades. En cuanto a la representación de las mujeres en esta política es quizás más difícil de demostrar pero sí es cierto que publicar la información sanitaria desagregada por sexos es también una herramienta para empoderar a las mujeres como pacientes puesto que les permite entender mucho mejor las diferencias en salud y reclamar equidad sanitaria.

Impacto y resultados

Voy a intentar explicar el impacto de esta política pública con un ejemplo práctico que creo que os ayudará a comprender hasta qué punto es importante la desagregación por sexos en las estadísticas. El hipotiroidismo es una patología que puede llegar a suponer un importante deterioro en la calidad de vida y además ha sido señalada como un factor de riesgo de enfermedad cardiovascular (una de las primeras causas de muerte en nuestro país). En la siguiente gráfica tenemos  los valores de Hipotiroidismo diagnosticado en Atención Primaria en nuestro país según diversas variables de clasificación. Así vemos, entre otras cosas, que va aumentando con la edad, que es más diagnosticado en españoles que en extranjeros y que aumenta su diagnóstico a medida que disminuye el nivel de renta.

Sin embargo, cuando desagregamos por sexo, tal y como se muestra en la siguiente gráfica (triángulos verdes, mujeres y bolas rojas, hombres), nos pone en alerta la gran diferencia de prevalencia entre hombres y mujeres (con 20 casos en hombres y 100 en mujeres por 1000 habitantes), siendo las mujeres mucho más afectadas por el hipotiroidismo de forma consistente en todas las variables de clasificación. Esta información es clave a la hora de elaborar indicadores y estrategias de salud para abordar el problema en cuestión, así como en la toma de decisiones clínicas por parte de los médicos. 

Otro ejemplo de grandes diferencias en la prevalencia entre hombres y mujeres lo tenemos en el caso de la anemia ferropénica que os dejo aquí abajo en una tercera gráfica. Creo que con estos ejemplos se puede apreciar la gran diferencia que supone el tener la información desagregada por sexo a la hora de poder aplicar la perspectiva de género a los datos sanitarios. 

Puntos fuertes y debilidades 

El gran impacto potencial que tiene esta política pública es bastante evidente. En el ejemplo anterior, si aplicamos esta información a la práctica médica las mujeres deberían recibir mayor intensidad diagnóstica y terapéutica  que los hombres tanto en lo que respecta al hipotiroidismo como a la anemia (en este caso sería sobre todo hasta los 60 años). Esto nos puede orientar desde el Ministerio de Sanidad a enfocar las estrategias y directrices, que después se reflejarán en guías de práctica clínica y protocolos médicos. Así mismo puede generar hipótesis de investigación para avanzar hacia un mejor conocimiento de estas dos patologías más frecuentes en mujeres y ambas descritas como factores de riesgo de enfermedad cardiovascular. 

Por otro lado, se trata por supuesto de una política transversal que debe de aplicarse a todas las estadísticas públicas y sin embargo, la transversalidad no se está cumpliendo al 100%, basándome en lo que yo veo en el día a día de mi trabajo con bases de datos sanitarias. Lo mismo pasa con el seguimiento de esta política pública, quizás no sea todo lo exhaustivo que se debería tanto en lo referente a la segregación de los datos como a la existencia de indicadores de evaluación.