Ley de prepagas. Los médicos, afuera

Médicos y prestadores del sistema de salud en general (incluyo sanatorios y hospitales privados) tenemos, desde el punto de vista de nuestros ingresos y condiciones laborales, tres problemas: las obras sociales con sus aranceles, los magros sueldos del hospital público, y la cartilla de las prepagas con sus bonos. Este sistema ha llevado, sumado a la superpoblación médica y la debilidad de la defensa gremial de nuestros intereses, a un cerrojo en torno de las posibilidades de realización profesional en la Argentina. El sistema ha venido condicionando la fuga de cerebros, la hiper-especialización de la práctica profesional, y el deterioro de la calidad de la atención. Respecto de esto último pensemos que la praxis médica es llevada a cabo en consultas de pocos minutos, guardias de emergencia saturadas con patología propia del consultorio, y a veces, otras prácticas reñidas con la ética profesional más elemental. Con la cartilla, los financiadores (obras sociales y prepagas) direccionan al paciente hacia los profesionales cautivos dentro del sistema, regulando de hecho sus honorarios, con todas las obligaciones de un contrato de trabajo pero sin ninguna de sus prerrogativas como ser jubilación, aguinaldo, vacaciones, y demás. 

El prepago y la obra social, fundamentalmente son administradores de los recursos de los usuarios, los cuales financian las prestaciones, como ser atención médica, recursos hospitalarios, y medicamentos. Todos estos son, para el financiador, costos, que terminan por regular, junto a los costos financieros, administrativos, la ganancia esperada, y los impuestos, la cuota de la prepaga. Con la nueva ley de prepagas se regulan una serie de condiciones del funcionamiento de las mismas que termina por perjudicar a los prestadores, los cuales verán estrellar sus reclamos salariales y arancelarios contra la regulación estatal. 

Lamentablemente existe de hecho una relación indudable entre retribución y calidad de la prestación. Esto no requiere mayor análisis. Como el prestador tiene que vivir, al mermar su retribución debe aumentar el número de prestaciones y bajar sus propios costos, o de lo contrario cerrar. En cualquier caso se termina por resentir la calidad. La situación es de por sí grave en estos momentos y la regulación de la cuota agrega instancias de negociación innecesarias, y que además se prestan a favoritismos, todo lo cual debilita más aún la posición de los profesionales y prestadores. Además la ley prevé que sea el Estado quien regule los aranceles de los prestadores, con lo cual de facto se pasa a un estatismo que ya ha fracasado previamente con el famoso nomenclador. 

El resultado de esta química, que no ataca a la raíz del problema gravísimo que enfrentan los médicos y demás prestadores del sistema de salud en la Argentina, será necesariamente un escalón más en el deterioro progresivo que sufre nuestro sistema de salud. Nuevamente al médico se lo invita a consultas breves, a la hiper-especialización, a todo tipo de acuerdos con la Industria farmacéutica, a un menor tiempo disponible para capacitarse, y a la emigración. A los prestadores, se los empuja a un equipamiento mediocre, a derivar la atención médica hacia los servicios de emergencia, a escamotear las prestaciones, y a dotar su planta profesional con “médicos en formación” mediante la creación indiscriminada de “residencias médicas” que en la realidad funcionan como contrataciones temporarias. 

Evidentemente muchos de los problemas que la ley intenta paliar, existen. El manejo financiero de prepagas y obras sociales resulta, muchas veces, en escandalosas maniobras que perjudican a pacientes y prestadores. Sin embargo, el Estado tiene el deber de reencausar un sistema de salud que parece definitivamente extraviado. Si el deterioro del hospital de Clínicas y otras , los diez años menos de expectativa de vida en las zonas más pobres, una dotación médica cuatro veces superior a lo necesario junto a hospitales sin atención, un número de enfermeras diez veces inferior al requerido, una intromisión en el derecho a la libre elección de profesional debido a las cartillas médicas, la utilización masiva de medicamentos de baja calidad, baja aplicación de los estándares de calidad más elementales en el manejo de infarto y otras enfermedades frecuentes, y demás vicios de nuestro sistema, todo ello estimula a crear una ley dirigida a poner en manos del Ministerio de Salud el negocio de los financiadotes de la medicina prepaga, entonces lamentablemente habrá que admitir que los médicos en lo que a los principios éticos de nuestra profesión se refiere, seguiremos afuera del sistema.

Retorno social de la investigación médica

Los beneficios de un ensayo clínico

Uno de los trabajos pioneros en el análisis de la rentabilidad de la investigación médica, fue el realizado por Drummond y col., en el año 1992 (1). No caben dudas de que la investigación médica modela el cuidado de la salud del futuro a través del descubrimiento y desarrollo de nuevas tecnologías. Sin embargo esta investigación es muy costosa y para los autores era clave analizar si la enorme inversión que la misma demandaba se materializaba en beneficios proporcionados para la comunidad. Lamentablemente la mayoría de las decisiones en cuanto a inversión en investigación biomédica se toman a ciegas, sin real cuenta de la ecuación costo-beneficio que está detrás de la misma. 

En general

 no ha sido claro cómo hacer este análisis para el caso de la salud. ¿Cuánto es el beneficio económico derivado de una medicación que reduce 13% la mortalidad del infarto? ¿Cuál es el retorno a la inversión en una línea de investigación que desarrolla un nuevo antihipertensivo 4% más efectivo que uno ya existente? Las ganancias derivadas del proceso de desarrollo deben medirse por las ventas del nuevo remedio, por las vidas productivas que se devuelven a la sociedad, por ambos ¿…? Además, una medicación nueva o una herramienta diagnóstica más sofisticada, no actúan solas, sino que por el contrario se agregan a un sistema dedicado todo el a mejorar la salud. 

El objetivo de Drummon (1) entonces fue el de desarrollar y testear una metodología adecuada para medir los costos y beneficios sociales de la investigación biomédica. Para ello la metodología sugerida fue analizar el estado del mundo en dos situaciones, una con la realización de un ensayo clínico determinado y sus consecuencias aplicadas al cuidado de la salud, y la otra sin haber realizado la investigación, y consecuentemente, sin su beneficio. Los investigadores aplicaron la metodología en el caso de un ensayo clínico randomizado y controlado sobre el uso de fotocoagulación para la retinopatía diabética. Como sabemos, el daño final de la retinopatía diabética es la ceguera, y por lo tanto, la incapacidad (al menos parcial) laboral. De acuerdo a la metodología propuesta, se evaluaron los costos esperados y las consecuencias de aplicar el procedimiento de fotocoagulación para los diabéticos con retinopatía, con y sin la información suministrada (y los costos) del ensayo clínico en cuestión. 

Considerando la mejor presunción, la realización del ensayo clínico y su impacto sobre la práctica médica provocaría a la sociedad un ahorro de 2,816 mil millones de dólares a lo largo de 22 años de uso del tratamiento con fotocoagulación para la retinopatía diabética. El análisis tuvo en cuenta los costos del tratamiento nuevo y la productividad perdida por la pérdida de visión debida a la enfermedad. Además, se ganarían 279.000 visiones nuevas al año. El análisis demostró que el Nuevo tratamiento, aún siendo más caro, redundó en beneficios económicos indudables para la sociedad gracias al mejoramiento de la salud, además del ahorro que implicó dejar de aplicar tratamientos menos efectivos. 

Algunos datos fundamentales de la investigación biomédica

Uno de los presidentes de la federación de sociedades americanas de biología experimental publicó en 1995 una serie de datos respecto del impacto económico derivado de algunos descubrimientos científicos (2). Por ejemplo, para Estados Unidos, el ahorro anual derivado de la vacuna para la poliomielitis, es de 2 mil millones de dólares. Además ese país ahorraría 436 millones de dólares anuales gracias al screening para hipotiroidismo entre los recién nacidos. Los tratamientos disponibles para tratar la esquizofrenia ahorran unos 25 mil millones de dólares anuales, y las investigaciones y adelantos para prevenir y tratar el ataque cardíaco, unos 9 mil millones anuales (tabla 1). 

Estos datos de la investigación biomédica no tienen en cuenta los beneficios derivados del crecimiento del propio sector farmacéutico y biotecnológico. En 1994 en EE.UU. la industria farmacéutica empleaba unas 350.000 personas, vendió por 84.8 mil millones de dólares, y generó ganancias netas por 13.3 mil millones. Esto no considera los salarios percibidos por esa gran masa de empleados, que además se ubican entre los mejor pagos del mundo (2). 

Pero no sólo es un negocio la inversión en investigación y desarrollo que realiza la industria biotecnológica. Un estudio realizado por la New York Academy of Medicine, mostró que la inversión de $1,5 mil millones de dólares en investigación universitaria en esa ciudad, generó $1,3 mil millones adicionales en actividad económica indirecta, y 13.000 puestos adicionales de trabajo altamente calificado. Cada dólar invertido en investigación biotecnológica en Massachussets genera un 70% más de ganancias en salarios y ganancias netas. 

Modelos más depurados de análisis

Los economistas habían sido reticentes a incluir la salud como parte de la ecuación económica hasta no hace mucho tiempo (3). Uno de los principales obstáculos para medir la contribución de la mejoría de la salud a la actividad económica de la sociedad ha sido la dificultad para cuantificar adecuadamente su contribución. Una manera simple de proponer el problema, propuesta por uno de los estudios más exhaustivos en la materia, ha sido la de formular la siguiente alternativa: consideremos los beneficios obtenidos en cuando al estado de salud desde 1948 hasta la fecha; esto es: 30 años más de expectativa de vida, antibióticos, analgésicos, cirugías, imágenes, vacunas, y demás. Luego consideremos los otros beneficios obtenidos en esos 50 años: televisión color, navegador satelital, computadoras personales, y otros. Ahora pensemos en dos escenarios posibles: A – la salud de 1998 y los estándares de vida de 1948, o B – los estándares de salud de 1948 y los adelantos de la vida moderna en todos los otros aspectos, propios de 1998. ¿Qué elegiríamos? La respuesta no deja lugar a dudas.

Los economistas han medido mediciones directas de los beneficios logrados en salud, les han atribuido un precio, y luego los han incorporado en las ecuaciones de crecimiento. El problema de este tipo de perspectivas es encontrar el precio adecuado. Una forma popular de hacerlo es utilizar la “inclinación a pagar para reducir el riesgo de morir” como parámetro. Es decir, cuánto está dispuesta a pagar una persona para reducir su riesgo de morir, o por el contrario, cuánto más hay que pagar a alguien para que acepte un trabajo más riesgoso, eso indicaría cuanto vale una vida. Esta preferencia puede ser explícita o no, como ser cuando se tiene en cuanta la inversión en conductas riesgosas, o por el contrario, en seguridad. Luego de estudiar exhaustivamente el tema, los autores llegaron a la conclusión de que las mejorías en el estado de salud de la población han sido de los más fuertes contribuyentes al crecimiento económico del siglo XX. Probablemente los beneficios derivados de una mejor salud hayan contribuido más que otros bienes al crecimiento económico durante el siglo XX (3). La revolución médica del siglo XX ha sido, al menos desde el punto de vista económico, “el más grande de los beneficios para la humanidad”. Sin embargo la pregunta persiste… Este beneficio, ¿en cuanto puede ser atribuido a la inversión en investigación biomédica?

La utilidad de la investigación

Se realizó un análisis sistemático de la literatura con el objetivo de saber cuán importante ha sido el cambio tecnológico en el manejo de una enfermedad seria y prevalente como es el ataque cardíaco. Durante las últimas décadas se realizaron cientos de ensayos clínicos sobre diferentes aspectos del manejo del infarto agudo de miocardio. Estos estudios se asociaron a grandes cambios en el manejo clínico de esta patología, con resultados impresionantes en el pronóstico de la misma. 

La investigación encontró que gran parte del progreso observado en el manejo de esta patología se debería más bien a la utilización de nuevas tecnologías aplicadas de manera informal antes incluso de la aparición de los ensayos clínicos. Este hallazgo ilustra la importancia de las vías informales de cambio de paradigma tecnológico en el manejo de las enfermedades, es decir, la utilización de nuevos adelantos fuera del itinerario clásico de “investigación básica – investigación clínica – implementación en la práctica”. Más aun, este camino informal de investigación y desarrollo, no pocas veces es el que abre nuevas avenidas de investigación para el propio camino formal. El punto es: ¿Cuánto se gasta en esta vía informal? Es decir qué, las mediciones del retorno a la inversión en investigación y desarrollo que sólo consideran el gasto “formal” se verían seriamente afectadas por otro gasto, no medido, que es el informal, el que a su vez modifica el efecto. 

Finalmente algunas conclusiones

Yendo a un análisis integrado, una importante evaluación económica recientemente publicada (5) partió de la premisa que los Estados Unidos invierten más de $35 mil millones en investigación biomédica al año. Ahora bien, volviendo a la pregunta inicial de este artículo, ¿es esto eficiente? ¿Es suficiente? La pregunta a este interrogante es muy relevante, ya que el conocimiento médico, una vez producido, se convierte en un bien público de cuyos beneficios participan, en mayor o menor medida, todos. Siendo así, aun cuando la inversión pudiera parecer inmensa, confrontada con los beneficios obtenidos podría ser realmente despreciable. Los autores se propusieron entonces, evaluar los beneficios sociales derivados de la investigación biomédica en Estados Unidos. Para llevar a cabo su empresa, primeramente se preguntaron por el impacto económico del mejoramiento de la salud y el aumento de la expectativa de vida en las últimas décadas. 

La investigación demostró que el aumento de la expectativa de vida al nacer tiene un impacto formidable sobre la economía. El aumento en la expectativa de vida por sí solo sumó $2,5 billones (millón de millón) cada año (medido en dólares constantes de 1992) a la economía Americana desde 1970 hasta 1990. Esto significaría que el aumento de la longevidad aporta tanto así como la mitad del PBI de ese país. Evidentemente no todo el aumento en la expectativa de vida al nacer se debe a mejorías de la atención médica y a la investigación e innovación. Sin embargo, dado que gran parte de la mortalidad se debe a enfermedades del corazón, actuar sobre esta sola patología trae enormes consecuencias sobre la longevidad. Igual ocurre con ciertas vacunas y antibióticos que redujeron drásticamente la mortalidad infantil. Por otro lado, los cambios sanitarios en EE.UU. desde 1970 hasta 1990 no han sido muy significativos, luego una parte mayoritaria de la mejoría en la longevidad se debería si, a remedios y tecnología, resultado de la innovación. El futuro es más promisorio aun. La reducción en tan solo un 1% en la mortalidad por cáncer agregaría $500 mil millones de dólares a la economía Americana. Aun si la inversión en investigación implicase un gasto de unos $100 mil millones más destinados a encontrar una cura a esa enfermedad, valdría la pena tomar el riesgo considerando una posibilidad de 1 en 5 de lograr adelantos capaces de reducir la muerte por cáncer en sólo un 1%. 

Más sorprendente aun es el hecho que, el retorno económico a la mejoría de la expectativa de vida al nacer crece conforme: la población es más grande, el PBI per cápita es mayor, mejor es el estado basal de salud de la población, y mayor es la edad promedio de la población general (envejecimiento). Es decir que la inversión en salud posee retroalimentación positiva. Cuanto mayor es la expectativa de vida al nacer de la población, mayor será la rentabilidad de aumentar la expectativa de vida al nacer. Además, esto significa que bajar la mortalidad en una enfermedad, hace más rentable las bajas sucesivas de mortalidad que pudieran ocurrir en otra patología.

Luego de estos fascinantes descubrimientos, los investigadores aislaron el impacto que algunas tecnologías médicas habían tenido sobre el aumento ocurrido en la expectativa de vida al nacer en el período estudiado de 20 años. De esta manera podrían cuantificar el retorno a la investigación y desarrollo en biomedicina. Estados Unidos invierte, aproximadamente, un 4% de su gasto en salud, en investigación biomédica. Aún cuando solo el 10% de los años ganados de expectativa de vida al nacer desde 1970 fueran debidos a la investigación biomédica, esto significaría un retorno de $280 mil millones anuales a dicha inversión, la cual es de aproximadamente $36 mil millones anuales. Es decir que pagaría con un interés de casi el 700%. Repasando el costo de las enfermedades más prevalentes (tabla 3) y conociendo la complejidad de su resolución, no es difícil advertir que el cálculo de los autores acerca de los beneficios derivados de la investigación médica son, en realidad, conservadores. 

La Investigación Estados Unidos, un esfuerzo privado

El país del norte duplicó la inversión en investigación desde 1994 hasta el año 2003, de $37,1 mil millones de dólares a $94,3 mil millones de dólares (6). Actualmente (datos del 2003) los principales benefactores son la industria (57%) y el National Institute of Health (28%). Actualmente Estados Unidos gasta 5,5% de su gasto total en salud, en investigación biomédica, una proporción cinco a diez veces mayor que cualquier país desarrollado. No obstante, la inversión en investigación de los servicios de salud y del funcionamiento total del sistema representa menos del 0,1% del gasto. Las compañías más eficientes en cuanto a nuevos productos patentados por cada dólar invertido en investigación y desarrollo son las de biotecnología y dispositivos médicos. La investigación que realiza la industria farmacéutica, por el contrario, es muy poco costo-eficiente.

El sector privado sin fines de lucro aportaba $1,8 mil millones anuales en 1994, lo que ha aumentado en un 36% a $2,5 mil millones en el 2003. Los principales benefactores en esta área son fundaciones, organizaciones voluntarias, y otros institutos. Para darse una idea de la magnitud del aporte, la fundación Bill & Melinda Gates aportó $236 millones en becas y subsidios a la investigación biomédica en el 2003. 

Las industrias biotecnológica, farmacéutica, y de dispositivos médicos aumentaron su inversión en investigación biomédica de $26,8 mil millones en 1994 a $54,1 mil millones en el 2003. Este incremento se debió especialmente a la industria de dispositivos médicos, la cual incrementó su inversión en desarrollo e investigación en un 264% en los últimos 10 años, prueba de la dinámica del sector. La industria farmacéutica aumentó su inversión un 89% y la biotecnológica un 98%. La industria farmacéutica actualmente invierte más en ensayos clínicos de lo que lo hacía previamente. De toda la inversión en investigación y desarrollo de esta industria, por otra parte la más pujante en este aspecto, en 1994 sólo el 28% se destinaba a investigación clínica, lo que aumentó al 41% en el 2003. De todas maneras la mayor parte del gasto corresponde a la investigación básica. 

Las Universidades 

En el año 2002 las universidades Americanas inviertieron $19,6 mil millones en investigación biomédica, casi el doble que en 1995. En estos casos el gobierno federal aporta 64% de los fondos, y las universidades en sí se hacen cargo de un 17% adicional. De todas maneras el aporte Federal no es homogéneo, y 55 instituciones de ese país reciben el 55% de todos los fondos gubernamentales destinados a investigación biomédica en el año (6). Las universidades dedicadas a la investigación son las encargadas de entrenar a la gente que luego constituye el poder cerebral de la economía, y el impacto económico de esta actividad es difícil de imaginar. No sólo que los trabajadores de este sector altamente calificado reciben, en la industria, los salarios más elevados del mercado, sino que además, el impacto de la innovación en la economía es inmenso (2). Se ha estimado el retorno social a la investigación académica en más del 28% anual, lo que lo pone por encima de cualquier otra inversión posible en estos días (2). Además, las instituciones académicas otorgan una dimensión global y colaborativa a la tarea del investigador, y la industria se encarga de universalizar la innovación (7). 

La innovación y el futuro

Evidentemente no todas las naciones son igualmente eficiente a la hora de sacar ventaja de la innovación (8). Todo esto exige capacidad de adaptación al cambio por parte de la sociedad, una cultura determinada, y, dinero apostado al ingenio creador (7). El problema de estas asimetrías es que seguramente se acentuarán en el tiempo y la brecha tecnológica tenderá a aumentar. Uno de los puntos críticos para subirse a esta nueva ola de progreso será, sin ninguna duda el recurso humano altamente capacitado (8), y una capacidad instalada determinada imprescindible para la investigación biomédica. Queda en el lector analizar la situación de los diferentes países de América Latina en este sentido, y la situación particular de Argentina. Lo interesante de ver el problema desde la perspectiva desarrollada en este escrito, es que queda gráficamente demostrada la enorme cantidad de bienes que dejan de percibirse por no apostar a la investigación y desarrollo biomédicos. 

Los objetivos de desarrollo para el nuevo milenio lanzados en el 2000 por las Naciones Unidas, han pasado a ser el estándar para el desarrollo humano global (9). La ciencia y la tecnología van a ser, necesariamente, parte fundamental del esfuerzo tendiente a la consecución de estos objetivos de desarrollo. Particularmente importantes serán los cambios en la educación superior, políticas ambientales, y el sistema de innovación de los países en materia de investigación y desarrollo. En este sentido se ha señalado la necesidad de adoptar una visión dinámica de la infraestructura, y dirigir la misma de manera que favorezca la innovación. Todos los organismos internacionales vinculados al desarrollo humano coinciden en que debe aumentar sustantivamente la inversión en ciencia y tecnología de los países sub-desarrolados para acercarlos a la avenida del desarrollo (9). Para esto debe cambiar el rol tradicional de las universidades, las cuales deben ser actores concientes de su papel central en la transformación económica. La educación universitaria es más importante que nunca para los países sub-desarrollados. Y la investigación biomédica promete no ser una pieza menor de esta gran estrategia de crecimiento. 

Bibliografía:

1 - Michael F Drummond, Linda M Davies, Frederick Ferris iii. Assessing the costs and benefits of medical research: the diabetic retinopathy study. Soc. Sci. Med. 1992; 34: 973-981

2 - Silverstein SC, Garrison HH, Heinig SJ. A few basic economic facts about research in the medical and related life sciences. FASEB J 1995; 9: 833-840
3 - William D. Nordhaus. The Health of Nations: The Contribution of Improved Health to Living Standards. Yale University, November 17, 1999.
4 - Paul Heidenreich, and Mark McClellan. Biomedical Research and Then Some: The Causes of Technological Change in Heart Attack Treatment. April 2000.
5 - Kevin M. Murphy, Robert Topel. The Economic Value of Medical Research. University of Chicago University of Chicago, September, 1999.
6 - Hamilton Moses III, E. Ray Dorsey, David H. M. Matheson, Samuel O. Their. Financial Anatomy of Biomedical Research. JAMA 2005; 294: 1333-1342.
7 – Rosenberg Leon E. Exceptional economic returns on investments in medical research. MJA 2002; 177: 368-371.
8 - NIC 2020 project. Assessing the impact of Science and Technology Drivers in Regions. National Intelligence Council.
9 - UN Millennium Project 2005. Innovation: Applying Knowledge in Development. Task Force on Science, Technology, and Innovation.

Determinantes Sociales de la Salud

Nuestra tesis es que existen aspectos sociales no directamente relacionados con políticas de salud, los cuales son esenciales para los resultados de estas mismas políticas. En otras palabras, ciertas políticas sociales deberían ser encaradas, entre otras perspectivas, con un criterio sanitario, y ellas son imprescindibles para desarrollar la salud de la población.

Según la aplastante mayoría de los estudios realizados durante el siglo XX, la persona pobre es más enferma que la no pobre. Esto ocurre tanto en las naciones ricas como entre las subdesarrolladas. Las relaciones de causalidad entre pobreza y enfermedad son, evidentemente, extremadamente complejas; ahora bien, existe un enorme cúmulo de evidencias que sugiere una influencia negativa de la enfermedad en el crecimiento económico; y, por contrapartida, los estudios demuestran un efecto beneficioso de las inversiones en el campo de la salud, sobre las economías doméstica y nacional. La comisión de economía de la salud de la Organización Mundial de la Salud ha llegado a afirmar recientemente que invertir en salud es precisamente uno de los pasos más importantes que una nación debe dar para encarrilarse dentro de la vía del crecimiento económico. En primer lugar la enfermedad implica costos enormes de tratamiento para la familia, y pérdidas en términos de días laborales. Las secuelas y las enfe

rmedades crónicas son también una fuente de gastos y una importante desventaja en cuanto a las posibilidades de ganar dinero. Por otro lado, una pobre expectativa de vida retrae la inversión en educación, lo cual deteriora la formación del individuo, uno de los parámetros más importantes en la configuración de las ganancias anuales de la persona. A su vez las enfermedades endémicas deterioran el comercio exterior y las transacciones internas de las naciones, además de afectar la productividad; un ejemplo de esto es el efecto de la malaria en las regiones tropicales de Asia y África. Pero más dramático aún es el efecto de la enfermedad presente sobre la enfermedad futura. Una persona enferma, aumenta la probabilidad de enfermarse luego, sobre todo en el caso de ciertas patologías crónicas, de las cuales el SIDA, la diabetes, la depresión o la Malaria, son sólo algunos ejemplos.

Por otro lado, el conocimiento es probablemente el factor que más profundamente afecta el desarrollo de un país. Y conexamente, se ha observado que las personas mejor educadas son más sanas: viven más y padecen menor número de enfermedades, lo que ha permitido hipotetizar que invertir en áreas de desarrollo no estrictamente médicas (como ser el caso de la escolaridad) tendría un fuerte impacto en la salud de la población. A modo de ejemplo la alfabetización materna es un caso paradigmático en paíces del tercer mundo. Si se siguen los datos provistos por la Organización Mundial de la Salud es posible encontrar una estrecha correlación entre el grado de alfabetización de las madres y la tasa de mortalidad materna a lo largo de las diferentes regiones del planeta (Figura 1). Aún considerando variaciones debidas al grado de cobertura otorgado por el sistema sanitario es innegable que a mayor alfabetización, menor mortalidad materna; resultados similares se han obtenido al investigar las relaciones entre cáncer de mama y alfabetización de las mujeres, y entre otros parámetros de salud y el nivel de instrucción de la población. En los países pobres invertir en educación es una prioridad sanitaria y un mínimo de escolaridad es una medida costo-efectiva para mejorar la salud de todos.

Las evidencias

Los estudios epidemiológicos demuestran que las personas de las clases sociales más aventajadas viven más, y con menor número y gravedad de enfermedades. Lamentablemente estas diferencias de mortalidad según clase social están aumentando y no disminuyendo. Las causas de esta influencia del estatus en la salud son múltiples, pero se ha visto que tanto salario como jerarquía laboral, como años de escolarización, se encuentran entre los factores más importantes.

Pobreza y Salud

Es un hecho que la salud va peor en los países más pobres, donde ingreso per capita y poder adquisitivo de la población son menores. Existe una relación positiva entre las variables de “expectativa de vida al nacer” y el poder adquisitivo per capita paridad a dólares. La expectativa de vida al nacer constituye un excelente indicador del estado de salud de la población, entre otras cosas por el hecho de ser afectada sensiblemente por la mortalidad infantil en general, la que es mayor en los países subdesarrollados. En todos los análisis poblacionales realizados, se ha podido comprobar que la expectativa de vida se relaciona directamente con el poder adquisitivo. Incluso dentro de una misma sociedad se ha visto que las personas que ganan menos, tienen una expectativa de vida menor (Figura 2).

Por otro lado, la carga impuesta por la enfermedad a una sociedad, determinada como los días de vida perdidos por muertes precoces así como aquellos vividos con una incapacidad (DALY’s) también es mayor en los países más pobres, con una enorme parte del impacto producida por enfermedades contagiosas, las cuales se asocian más al estado de ciertas condiciones sanitarias mínimas. Además, la probabilidad de morir es mayor en las naciones más pobres, prácticamente a todas las edades.

El problema se plantea en torno de la cuestión de si la pobreza enferma, o la enfermedad empobrece. En este sentido es probable que parte de la relación entre pobreza y enfermedad se deba a un mecanismo de vuelta, donde es precisamente la sociedad más afectada por problemas de salud aquella que valla a tener menor capacidad de aumentar su productividad y generar riquezas. Esta es la opinión de Bloom y Canning, de Harvard y Belfast respectivamente. Los autores describen cuatro modos a través de los cuales, la enfermedad como problema social puede afectar la productividad de una nación. Primero, las poblaciones con mejores niveles de salud tenderían a poseer mejores condiciones de productividad; una observación simple de este fenómeno sería el hecho que a mejor estado de salud, menor número de días laborables perdidos por enfermedad. Segundo, las poblaciones más sanas tienden a invertir más en educación, lo que por otro lado incrementa las capacidades productivas. Vale aclarar que son numerosos los trabajos donde se ha observado que la promoción de la educación genera, indirectamente, mejorías de la situación sanitaria. Tercero, la longevidad aumenta el ahorro provisional, y éste promueve la inversión; es claro que la longevidad es un privilegio casi exclusivo de naciones ricas. Por último, la caída en las tasas de mortalidad infantil y perinatal se asocian a un aumento de la fuerza laboral en pocos años, y de hecho es una de las principales observaciones que se puede verificar en los países que han comenzado una escalada de su desarrollo. Por otro lado, el aumento en la expectativa de vida al nacer ha mostrado ser un factor predictivo muy fuerte del desarrollo económico subsiguiente; un país con 5 años más de expectativa de vida al nacer crecerá 0,3% a 0,5% por año más rápido que su contracara con peor salud.

Evidentemente es difícil establecer causalidad en un estudio epidemiológico. En teoría, la exposición a ciertos factores sociales como raza, género, y clase social o estado socio-económico, modificaría ciertos aspectos de la salud de una población determinada. No es posible negar, a la luz de la evidencia existente, la necesaria relación entre estos factores sociales y la salud individual y grupal; la epidemiología, sin embargo, ha funcionado mejor al momento de documentar estas asociaciones que a la hora de pasar desde ellas hacia el establecimiento de mecanismos causales entre “condiciones sociales” y “problemas de salud”. Volviendo al tema inicial, es sumamente difícil establecer relaciones de causalidad unidireccionales entre salud y riqueza a partir de observaciones tangenciales, ya que en este tipo de fenómenos la secuencia temporal es uno de los datos fundamentales para detectar “causalidad”. El ejemplo de los países de la ex Unión Soviética parece ir a favor de una primacía de los factores sociales respecto de las condiciones estrictamente sanitarias, ya que parecerían haberse empobrecido primero, y deteriorado su estado sanitario después; esto en cierta oposición a lo propuesto por Bloom y Canning. No obstante otros ejemplos abrogarían en favor de la teoría diametralmente opuesta. La verdad es que llegado un punto, ambas fuerzas funcionan en paralelo y el resultado final más importante es una vida más corta y vivida con mayor enfermedad, en una población con cada vez menos probabilidades de salir del espiral “pobreza-enfermedad”.

Educación y Salud

Existe una relación inversa entre el nivel educativo máximo alcanzado durante la etapa de formación de la persona, y la ocurrencia de ciertas enfermedades, así como la mortalidad, durante toda la vida adulta. Kitagawa and Hauser, en un estudio señero, encontraron que el nivel educativo alcanzado en 1960, medido como años completados de escuela, y el ingreso, correlacionaban inversamente con la mortalidad de la población blanca de los Estados Unidos de América, especialmente antes de los 65 años de edad; en este estudio, la educación resultó ser el determinante más importante de los dos. Desde entonces se ha publicado extensamente sobre la materia. Y el hallazgo ha sido constante: a mayor nivel educativo alcanzado, menor mortalidad. Pappas y colaboradores, unos años más tarde, mostraron que entre las personas de 25 a 64 años de edad, aquellos con estudio secundario completo tenían una mortalidad de 2 a tres veces superior que aquellos con título terciario. Los autores utilizaron registros de 13.491 individuos del “National Mortality Followback Survey” y de 30.725 personas del “National Health Interview Survey”. Replicaron el estudio de Kitagawa y Hauser, y calcularon las mortalidades directa e indirecta estandarizadas, para personas de entre 25 y 64 años de edad, de acuerdo a edad, raza, sexo, nivel de ingresos, nivel educativo, y estado familiar. La diferencia generada por la posesión de un título terciario es independiente de los otros factores, y más grande que la que genera el hábito de fumar, el colesterol, o la hipertensión arterial. Nuevamente, esta diferencia de mortalidad entre los mejor y los peor educados se ha incrementado desde 1960 hasta 1986.

En otro estudio, Guralnik y colaboradores, reportan que a la edad de 65 años, las personas con 12 o más años de educación formal tienen una expectative de vida al nacer 3.9 años en el caso de los varones, y 2.4 años en el de las mujeres, mayor que aquellos con menos de 12 años de estudio. Nuevamente, este diferencial es mayor que el atribuible a diferencias raciales. Los autores analizaron los datos de 2.219 negros y 1.838 blancos de Carolina del Norte. Preston y Elo han confirmado los hallazgos anteriores luego de corregir ciertas cuestiones metodológicas de los estudios anteriores. Utilizaron los datos del "Nationa Longitudinal Morta lity Survey (NLMS)” con 637.324 registros. Los datos mostraron que los diferenciales de mortalidad provocados por el nivel educativo han aumentado en el caso de los varones, y se han reducido para las mujeres. En general, el estudio confirma los hallazgos anteriores.

Un trabajo algo más reciente encontró nuevamente que el máximo nivel educativo alcanzado influencia substancialmente la mortalidad en la vida adulta. La mortalidad es menor en aquellos con título terciario que en quienes completaron la escuela secundaria, y es menor en estos que en personas con secundario incompleto. La influencia predomina en personas en edad laboral (<65 class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;">La salud como sistema complejo

Invertir en salud parece ser fundamental para acelerar el desarrollo de las naciones; ahora bien, esta meta es imposible al margen de un conjunto de otras medidas sociales que fomentan un basamento para el desarrollo del sistema sanitario. De entre estas medidas la educación se ubica en el primer lugar. De lo expuesto surge que la salud de una población refleja mucho más que la simple agregación de perfiles de riesgo y estado de sanitario de sus miembros. Es una característica colectiva que descubre la historia social y sus circunstancias culturales, materiales, y ecológicas. Con esto en mente es que deben abordarse las políticas tendientes a mejorar la vida de los pueblos.

Bibliografía
1-Amar A Hamoudi, Jeffrey D Sachs. Economica consequences of health status: a review of the evidence. CID Working Paper n° 30, December 1999. Center for International Development at Harvard University
2-Richard Stone. Stress: the invisible hand in Eastern Europe’s death rates. Science 2000; 288 (June 9): 1732-3
3-World Development Report 1998/99: Knowledge for Development. New York 1999. Oxford University Press
4-Goldman D, Lakdawalla D. Understanding health disparities across education groups. National Bureau of Econimic Research Working Paper No. w8328, June 2001. http://www. nber.org/papers/w8328
5-Pincus T, Esther R, DeWalt DA, Callahan LF. Social conditions and self-management are more powerful determinants of health than access to care. Annals of Internal Medicine 1998; Vol. 129: 406-411
6-World Bank. World Development Report 1993: Investing in health. New York 1993. Oxford University Press
7-Kaplan GA, Keil JE. Special report: socioeconomic factors and cardiovascular disease: a review of the literature. Circulation 1993; Vol. 88: 1973-1998
8-Pincus T, Callahan LF, Burkhauser RV. Most chronic diseases are reported more frecquently by individuals with fewer than 12 years of formal education in the age 18-64 United States population. Journal of Chronic Diseas 1987; Vol. 40: 865-74
9-Rivara FP, Grossman DC, Cummings P. Injury prevention. New England Journal of Medicine (NEJM) 1997; Vol. 337, num. 8: 543-548
10-Rivara FP, Grossman DC, Cummings P. Injury prevention. Second part. New England Journal of Medicine (NEJM) 1997; Vol. 337, num. 9: 613-618
11-Connolly GM, Casswell S, Zhang JF, Silva PA. Alcohol in the mass media and drinking by adolescents: a longitudinal study. Addiction 1994; Vol. 89, num.10: 1255-1263
12-Robinson TN, Helen L Chen, Killen JD. Television and music video exposure and risk of adolescent alcohol use. Pediatrics 1998; Vol. 102, num. 5: 54
13-"Youth risk behavior surveillance-United States, 1993". Morbidity and Mortality Weekly Report (MMWR) 1995; Vol. 44, Suppl1: 1-17
14-McGinnis JM, Foege WH. Actual causes of death in the United States. Journal of the American Medical Association (JAMA), 1993; 270(18): 2207
15-Angell M (1993). Privilege and Health -- What Is the Connection? New England Journal of Medicine, volume 329, p.:126-127
16-Avendaño M, Kunst AE, Huisman M, et al (2004). Educational Level and Stroke Mortality. A Comparison of 10 European populations during the 1990s. Stroke, volume 35, p.:432-437
17-Baird M, Shetty S (2004). Getting There -How to accelerate progress toward the Millennium Development Goals-. In: Jeremy Clift (Ed.). International Monetary Fund. Healthand & Development. Washington, DC
18-Baldacci E, Clements B, Gupta S, and Cui Q (2004). Social Spending, Human Capital, and Growth in Developing Countries: Implications for Achieving the MDGs. International Monetary Fund Working Paper, WP/04/217
19-Batty GD, Deary IJ (2004). Early life intelligence and adult health. British Medical Journal, volume 329, p.: 585-586
20-Bassuk SS, Berkman LF, and Amick BC (2002). Socioeconomic Status and Mortality among the Elderly: Findings from Four US Communities. American Journal of Epidemiology, volume 155, p.: 520–33
21-Bloom DE, Canning D, Jamison DT (2004). Health, Wealth, and Welfare. In: Jeremy Clift (Ed.). International Monetary Fund. Health and & Development. Washington, DC.
22-Elo IT, Preston SH (1996). Educational differentials in mortality: united states, 1979-85. Social Sciences Medicine, volume 42, p.: 47-57.
23-Fernandez E, Borrell C (1999). Cancer mortality by educational level in the city of Barcelona. British Journal of Cancer, volume 79, p.: 684-689
24-Filmer D, Pritchett L (1997). Child mortality and public spending on health: how much does money matter? World Bank, Working paper No.: 1864
25-Goldman D, Lakdawalla D (2001). Understanding health disparities across education groups. National Bureau of Econimic Research Working Paper No. w8328. http://www. nber.org/papers/w8328
26-Guralnik JM, Land KC, Blazer D, Fillenbaum GG, Branch LG (1993). Educational status and active life expectancy among older blacks and whites. New England Journal of Medicine, volume 329, p.:110-116
27-Hart C.L., Taylor MD, Smith GD, et al (2004). Childhood IQ and cardiovascular disease in adulthood: prospective observational study linking the Scottish Mental Survey 1932 and the Midspan studies. Social Science & Medicine, volume 59, p.: 2131–2138
28-Hurowitz JC (1993). Toward a social policy for health. New England Journal of Medicine, volume 329, p.:130-133
29-Isaacs SL, and Schroeder SA (2004). Class — the ignored determinant of the nation’s health. New England Journal of Medicine, volume 351, p.: 1137-1142
30-Jaffe DH, Eisenbach Z, Neumark YD, Manor O (2005). Effects of husbands’ and wives’ education on each other’s mortality. Social Science & Medicine, In press.
31-Kalediene R, Petrauskiene J (2005). Inequalities in mortality by education and socio-economic transition in Lithuania: equal opportunities? Public Health, volume 119, p.: 808–815
32-Khang YH, Kim HR (2005). Relationship of education, occupation, and income with mortality in a representative longitudinal study of South Korea. European Journal of Epidemiology, volume 20, p.: 217–220
33-Kitagawa EM, Hauser PM (1969). Review of 1960 matching study of deaths and census records. In: U.S. DEPARTMENT OF HEALTH, EDUCATION, AND WELFARE. Public Health Service, Health Services and Mental Health Administration. The 1970 Census and Vital and Health Statistics. A Study Group Report of the Public Health Conference on Records and Statistics. Public Health Service Publication No. 1000-Series 4-No. 10, Washington, D.C.
34-Kuh D, Richards M, Hardy R, Butterworth S, and Wadsworth MEJ (2004). Childhood cognitive ability and deaths up until middle age: a post-war birth cohort study. International Journal of Epidemiology, volume 33, p.:408-413
35-Lee JR, Paultre F, and Mosca L (2005). The association between educational level and risk of cardiovascular disease fatality among women with cardiovascular disease. Women’s Health Issues, volume 15, p.: 80–88
36-Marmot M (1999). Epidemiology of Socioeconomic Status and Health: Are Determinants Within Countries the Same as Between Countries? Annals of the New York Academy of Sciences, volume 896, p.: 16-29
37-Marmot MG, Kogevinas M, Elston MA (1987). Social/economic status and disease. Annual Review of Public Health, volume 8, p.: 111-135
38-Matthews RJ, Smith LK, Hancock RM, Jagger C, and Spiers NA (2005). Socioeconomic factors associated with the onset of disability in older age: a longitudinal study of people aged 75 years and over. Social Science & Medicine, volume 61, p.: 1567–1575
39-Morley SA (2001). Distribution and growth in Latin America in an era of structural reform: the impact of globalisation. OECD DEVELOPMENT CENTRE. Technical papers No. 184. www.oecd.org/dev/Technics (Accessed October, 2005)
40-Morrisson C (2002). Health, Education and Poverty Reduction. OECD, Policy Brief No. 19.
41-Nilsson PM, Johansson SE, Sundquist J. Low educational status is a risk factor for mortality among diabetic people. Diabet Med 1998;15:213-219
42-Pappas G, Queen S, Hadden W, Fisher G (1993). The increasing disparity in mortality
between socioeconomic groups in the United States, 1960 and 1986. New England Journal of Medicine, volume 329, p.: 103-109
43-Parker RM, Ratzan SC, and Lurie N (2003). Health literacy: a policy challenge for advancing high-quality health. Health Affairs, volume 22, Number 4, p.: 147-153
44-Preston SH, Elo IT (1994). Are Educational Differentials In Mortality Increasing in the United States? Population Aging Research Center, University of Pennsylvania, Working Paper Series No. 95-01
45-Steenland K, Henley J, Thun M (2002). All-Cause and Cause-specific Death Rates by Educational Status for Two Million People in Two American Cancer Society Cohorts, 1959–1996. American Journal of Epidemiology, volume 156, p.: 11–21
46-Suárez-Berenguela RM (2000). Health System Inequalities and Inequities in Latin America and the Caribbean: Findings and Policy Implications. Pan American Health Organization-World Health Organization. Working paper. http://www.paho.org/English/HDP/HDD/suarez.pdf (Accessed October, 2005).
47-Tarlov AR (1999). Public Policy Frameworks for Improving Population Health. Annals of the New York Academy of Sciences, volume 896, p.: 281-293
48-Wickleby MA, Jatulis DE, Frank E and Fortmann SP (1992). Socioeconomic status and health: How education, income, and occupation contribute to risk factors for cardiovascular disease. American Journal of Public Health, volume 82, p.: 816-820
49-Wong MD, Shapiro MF, Boscardin WJ, and Ettner SL (2002). Contribution of major diseases to disparities in mortality. New England Journal of Medicine, volume 347, p.: 1585-1592
50-World Bank. World Development Report 1993: Investing in health. New York 1993. Oxford University Press
51-WHO. Commission on Macroeconomics and Health. Macroeconomics and health: investing in health for economic development. December 2001. http://www3.who.int/whosis/cmh/cmh_report/e/htm/001-004/001-004_3.html
52-World Health Organization. Global school health initiative. At: http://www.who.int/school_youth_health/gshi/en/index.html (Accessed October, 2005).

Estatus Social y Mortalidad en Buenos Aires

Estados Unidos, Inglaterra, España, y otros países, han comprobado diferencias de 10 y 15 años en la esperanza de vida de sus habitantes según el nivel de ingreso y otros determinantes de posición social. Globalmente las comunidades pobres viven menos años, y dentro de una misma comunidad, las personas de sectores sociales más bajos, tienen una menor esperanza de vida que su contrapartida. Visto que la evidencia internacional indicaría una extraordinaria relevancia de las políticas educativas para el desempeño de los indicadores de salud de la población, parece oportuno estudiar la situación en Argentina. Hasta donde hemos podido investigar, en nuestro país no se han publicado datos al respecto en la literatura médica. Por ese motivo el objetivo de nuestra investigación fue determinar si en la ciudad de Buenos Aires existe relación entre la expectativa de vida, el ingreso, y el nivel educativo.

La Ciudad de Buenos Aires se halla dividida políticamente en 15 “comunas”, unidades administrativas que sirven a los efectos de la gestión pública de la Ciudad. Realizamos un estudio de corte transversal donde se tomaron todas las defunciones registradas en la ciudad de Buenos Aires durante el año 2006, provistas por la Dirección de Estadísticas del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Se agruparon las defunciones según comuna de residencia del difunto, y se determinó la edad promedio al morir, según consta en el certificado. La edad promedio al morir equivale a la edad de defunción típica para una comunidad determinada en un momento establecido, y equivale, si se cumple el requisito de que refleje a una comunidad cerrada, a la esperanza de vida. Estos presupuestos se cumplen en nuestro caso, porque se analizan todas las defunciones de un período, en un área geográfica determinada. Evidentemente se tra

ta de muertes de porteños ocurridas en la capital, y con entierros en el ámbito de la Ciudad de Buenos Aires. La edad promedio al morir según comuna de residencia del difunto fue nuestra variable de resultado. Además se relevó el ingreso promedio per capita familiar registrado por la encuesta permanente de hogares durante el mismo período, y el porcentaje de personas con secundario completo o más. Ambos datos fueron a su vez agrupados por comuna. Estas fueron las variables explicativas. Se buscó correlación entre las variables, para lo cual se realizaron regresiones lineales simples entre nuestra variable de resultado y cada uno de los potenciales predictores. Posteriormente se realizó un análisis multivariado de la muestra mediante una regresión lineal múltiple con ambas variables explicativas.

Durante el año 2006 la Ciudad de Buenos Aires registró 30.390 defunciones. La edad promedio al morir fue de 69,5 para la comuna 8, y de 79,8 años para la comuna 2 como puntos extremos (Figura). El ingreso promedio por comuna fue de $1.850,8 mensuales por cabeza familiar para la comuna 2, y de $511,38 en la comuna 8. En el mapa se puede ver la distribución de la pobreza en la Ciudad de Buenos Aires, tomando como parámetro el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza según la Encuesta Permanente de Hogares, año 2006. De la figura es claro que la pobreza se agrupa en la zona sur de la ciudad. El porcentaje de población adulta con secundario completo varió de 16,5% en la comuna 8 a 69,6% en la comuna 2. El porcentaje de adultos con secundario completo en la comuna 8 fue de 16,5% para la comuna 8 y de 69,2% para la comuna 2. La edad promedio al morir por comuna correlacionó directamente con el nivel de ingreso promedio por comuna (R=0,72; p=0,003) y con el porcentaje de adultos con secundario completo por comuna (R= 0,80; p<0,0001). Ambas correlaciones fueron estadísticamente significativas. Además se observo que las dos variables explicativas fueron colineales, vale decir que correlacionan directamente entre sí. Se realizó una regresión lineal múltiple donde el nivel educativo explica las diferencias de mortalidad por comuna (p=0,05) mejor que el nivel de ingreso (p=0,70).

Los resultados expuestos más arriba muestran que en la Ciudad de Buenos Aires existe correlación directa entre nivel de escolaridad medido como porcentaje de adultos con secundario completo, y edad promedio al morir, como así también entre ésta y nivel de ingreso familiar. El nivel educativo explica mejor las diferencias observadas en la edad promedio de muerte por comuna, que las diferencias de ingreso. Esto se condice con las investigaciones realizadas en otras partes del mundo al respecto, según las cuales los diferenciales de escolarización explican diferencias de mortalidad, mejor que lo hacen las variaciones de ingreso. Si bien parece razonable interpretar que las personas en sectores sociales más bajos tienden a vivir menos años, la mortalidad no se asociaría tan solo al nivel educativo, sino que también lo haría al coeficiente intelectual, hecho que habla a favor de una conexión mucho más estructural entre ambos fenómenos. Según algunas investigaciones, las personas con IQ más altos durante la infancia viven más que su contraparte.

No hay explicaciones para esto aunque se han ensayado varias. Los diferenciales socioeconómicas se asociarían a diferencias en el funcionamiento autonómico y a cambios en los indicadores del síndrome metabólico. Se ha observado que el corazón de las personas de clase baja late en promedio más rápido y se recupera más lentamente luego del esfuerzo, indicando una activación simpática mayor, lo cual correlaciona con mortalidad cardiovascular. A su vez las personas de niveles socioeconómicos más bajos posee mayor propensión a padecer síndrome metabólico. Además, son numerosos los estudios que demuestran que diferentes mediadores de la respuesta inflamatoria, los cuales son cruciales para el desarrollo de la enfermedad coronaria, están aumentados entre las personas de bajo nivel socioeconómico en relación a quienes se hallan en mejor posición.

En resumen, los hallazgos son robustos, y concordantes con la información epidemiológica y fisiopatológica previa, pero novedosos en nuestro medio. Las comunas más pobres de la ciudad de Buenos Aires tienen una esperanza de vida diez años menor que las más aventajadas. La trascendencia de los mismos es grande para la formulación de políticas públicas. Se ha sugerido que se consideren los efectos de políticas de ingreso y educativas sobre la salud de la población. Además, los expertos previenen contra cifrar demasiadas expectativas en las reformas del sistema de salud si no se atacan otros problemas sociales como la pobreza y la falta de escolaridad.

Bibliografía

1-Stephen L. Isaacs, Steven A. Schroeder. Class — The Ignored Determinant of the Nation’s Health. N Engl J Med 2004; 351: 1137-1142

2-Hart CL, Taylor MD, Smith GD, et al. Childhood IQ and cardiovascular disease in adulthood: prospective observational study linking the Scottish Mental Survey 1932 and the Midspan studies. Soc Sci Med 2004; 59: 2131–2138

3-Kuh D, Richards M, Hardy R, Butterworth S, and Wadsworth MEJ. Childhood cognitive ability and deaths up until middle age: a post-war birth cohort study. Int J Epidemiol 2004: 408-413

4-Batty GD, Deary IJ. Early life intelligence and adult health. Brit Med Jour 2004; 329: 585-586

5-Hemingway H, Shipley M, Brunner E, Britton A, Malik M, Marmot M. Does autonomic function link social position to coronary risk? The Whitehall II study. Circulation 2005;111(23): 3071–3077

6-Brunner EJ, Marmot MG, Nanchahal K, Shipley MJ, Stansfeld SA, Juneja M, et al. Social inequality in coronary risk: central obesity and the metabolic syndrome. Evidence from the Whitehall II study. Diabetologia 1997;40(11): 1341–1349

7-Brydon L, Edwards S, Mohamed-Ali V, Steptoe A. Socioeconomic status and stress-induced increases in interleukin-6. Brain Behav Immun 2004;18(3): 281–290

8-Tarlov AR. Public Policy Frameworks for Improving Population Health. Ann N York Acad Sci 1999; 896: 281-293

9-Hurowitz JC. Toward a social policy for health. N Engl J Med 1993; 329: 130-133