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Archivos de Prevención de Riesgos Laborales
versión On-line ISSN 1578-2549
Resumen
SILVA-PENAHERRERA, Michael. Revisión sobre las causas de las desigualdades en salud, incluyendo las condiciones de empleo. Arch Prev Riesgos Labor [online]. 2018, vol.21, n.3, pp.162-163. Epub 21-Sep-2020. ISSN 1578-2549. https://dx.doi.org/10.12961/aprl.2018.21.03.7.
Antecedentes:
El gradiente social en salud es uno de los hallazgos más confiables en la investigación de salud pública. Hay dos hipótesis que intentan explicar este gradiente, conocidas como la causa social y la hipótesis de la selección relacionada con la salud. Hasta el momento no se han sintetizado los resultados de los estudios que prueban ambas hipótesis.
Métodos:
Aportamos una revisión sistemática de la literatura que ha abordado las hipótesis de selección relacionada con la salud y de causa social entre 1994 y 2013, utilizando siete bases de datos siguiendo los criterios PRISMA.
Resultados:
La estrategia de búsqueda identificó 2.952 estudios, 34 de los cuales se incluyeron en la revisión. La síntesis de estos estudios sugiere que no existe una preferencia general por ninguna de las dos hipótesis (12 estudios para la causa social, 10 para la selección relacionada con la salud). Sin embargo, tanto la síntesis narrativa como los resultados de la meta-regresión muestran que los estudios que usan indicadores de estatus socio-económico (ESE), y que están estrechamente relacionados con el mercado laboral, apoyan de forma similar la hipótesis de la selección relacionada con la salud como la de causalidad social, mientras que los indicadores de ESE como la educación y los ingresos están a favor de la hipótesis de la causalidad social. Al utilizar modelos estadísticos más sofisticados se observó una mayor asociación con la selección relacionada con la salud.
Conclusiones:
La revisión destaca el hecho de que los mecanismos causales encontrados detrás de las desigualdades en salud dependen de si la dimensión analizada refleja indicadores del mercado laboral. Asimismo, investigaciones adicionales deben esforzarse en mejorar los modelos estadísticos de causalidad, ya que esto podría influir en las conclusiones obtenidas con respecto a la importancia relativa de la selección relacionada con la salud y la causa social.