One in four Indian births is now by caesarean section: a state-level analysis of public–private sector differences and ecological drivers using NFHS-6 (2023– 24)

Resumen Técnico: Análisis a Nivel Estatal de las Tasas de Cesárea en la India (NFHS-6)

Planteamiento del Problema
La tasa de cesáreas (CS) en la India ha escalado del 21.5% durante la encuesta NFHS-5 (2019–21) al 27.2% en la NFHS-6 (2023–24). Esta cifra se sitúa ahora un 82% por encima del techo óptimo de población del 15% establecido por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Si bien investigaciones previas han vinculado los excesos del sector privado con incentivos financieros y una regulación débil, ningún estudio publicado había utilizado los datos recientemente publicados de la NFHS-6 para mapear las tasas de CS en los 36 estados y territorios de la unión (UT) de la India. Además, existía una falta de análisis respecto a la "brecha entre el sector público y el privado" y la identificación de los determinantes ecológicos que impulsan estas tasas a nivel estatal.

Metodología
Este estudio es un análisis transversal ecológico que utiliza las fichas informativas estatales disponibles públicamente de la NFHS-6 (2023–24).

• Fuente de Datos: Datos a nivel estatal de 35 estados/UT (el agregado nacional fue excluido del análisis de regresión).
• Resultado Primario: Tasa de CS estatal general (% de partos institucionales).
• Resultados Secundarios: Tasa de CS del sector privado, tasa de CS del sector público y el Índice de Atención Impulsada por el Mercado (MDCI), definido como la relación entre la tasa de CS del sector privado y la tasa de CS del sector público ($MDCI = I.39 \div I.40$).
• Predictores: Se examinaron cuatro variables ecológicas:
  1. Cobertura de seguro de salud (% de hogares).
  2. Logro educativo de las mujeres (% de mujeres de 15 a 49 años con $\ge$10 años de escolaridad).
  3. Proporción de partos institucionales en instalaciones públicas.
  4. Tasa de Fertilidad Total (TFR).
• Análisis Estadístico:
  • Correlación: Se utilizaron correlaciones de rango de Spearman para evaluar las asociaciones pareadas, con un umbral de significancia ajustado por Bonferroni de $p < 0.0125$ para controlar las pruebas múltiples.
  • Regresión: Se empleó la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) con errores estándar robustos HC3 para modelar las tasas de CS a nivel estatal. Se construyeron dos modelos parsimoniosos para evitar el sobreajuste dado el tamaño de la muestra ($n=35$):
    • Modelo 1: Seguro de salud + Participación de partos en instalaciones públicas.
    • Modelo 2: Educación de la mujer + TFR.
  • Software: Los análisis se realizaron utilizando Python 3.12.

Contribuciones Clave

1. Mapeo Exhaustivo: El estudio proporciona la primera documentación a nivel estatal de las tasas de CS para los 35 estados/UT que informan, utilizando los datos de la NFHS-6.
2. Introducción del MDCI: Introduce el Índice de Atención Impulsada por el Mercado (MDCI) como una medida compuesta para cuantificar la divergencia entre las tasas de CS de los sectores privado y público. Los autores señalan que el MDCI es sensible a los denominadores bajos del sector público y debe interpretarse junto con las tasas absolutas.
3. Predictores Ecológicos: El estudio identifica y cuantifica los impulsores ecológicos de las tasas de CS a nivel estatal, distinguiendo entre factores de la demanda (educación) y factores estructurales (acceso sectorial).

Resultados

• Tendencias Nacionales: La tasa nacional de CS aumentó 5.7 puntos porcentuales (un incremento relativo del 26.5%) en aproximadamente cinco años. La tasa nacional del sector privado es del 54.1%, frente al 16.9% en los hospitales gubernamentales, lo que arroja un MDCI nacional de 3.20.
• Variabilidad Estatal: Las tasas variaron desde el 6.4% (Meghalaya) hasta el 62.2% (Telangana). Cuatro estados (Telangana, Andhra Pradesh, Sikkim y Jammu & Kashmir) superaron el 50%. Solo tres estados (Nagaland, Mizoram y Meghalaya) se situaron dentro del rango óptimo de la OMS de 10–15%.
• Divergencia Sectorial (MDCI):
  • MDCI Alto (Inequidad): Estados como Bihar (MDCI 18.26) y Jharkhand (MDCI 8.87) exhibieron brechas masivas donde los hospitales privados realizaron cesáreas a tasas de 8 a 18 veces superiores a las de las instalaciones gubernamentales. En estas regiones, el acceso a la CS es efectivamente una mercancía privada.
  • MDCI Bajo (Medicalización Sistémica): Estados como Kerala (MDCI 1.08) mostraron altas tasas de CS en ambos sectores, lo que indica una "equidad en exceso".
  • Telangana/Andhra Pradesh: Estos estados mostraron tasas generales elevadas pero un MDCI bajo (1.74), lo que sugiere una medicalización de todo el sistema en lugar de solo un exceso del sector privado.
• Modelado Predictivo:
  • Educación de la Mujer: El predictor más fuerte de las tasas de CS estatales. Una correlación de Spearman de $\rho = +0.532$ ($p=0.001$) y un coeficiente OLS de $\beta = +0.377$ ($p=0.0001$) indican que por cada aumento de 1 punto porcentual en mujeres con $\ge$10 años de escolaridad, la tasa de CS estatal aumenta 0.377 puntos porcentuales.
  • Tasa de Fertilidad Total (TFR): Correlacionada inversamente con las tasas de CS ($\rho = -0.428$, $p=0.010$). En el Modelo 2, la TFR explicó una parte significativa de la varianza, con un coeficiente de $\beta = -12.101$ ($p=0.035$).
  • Factores No Significativos: La proporción de partos en instalaciones públicas y la cobertura de seguro de salud no mostraron una correlación significativa con las tasas de CS estatales.
  • Desempeño del Modelo: El Modelo 2 (Educación + TFR) explicó el 30.7% de la varianza en las tasas de CS a nivel estatal ($R^2 = 0.307$).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma que el logro educativo de las mujeres es el predictor ecológico dominante de las tasas de CS en la India, lo que refleja una "medicalización del lado de la demanda" donde las mujeres educadas son más receptivas a las recomendaciones médicas, impulsando potencialmente la cesárea electiva.

El estudio destaca una crisis de equidad enmascarada por las estadísticas agregadas. En los estados de alta fertilidad y bajos ingresos (estados EAG), las bajas tasas generales de CS no necesariamente indican una atención adecuada; más bien, a menudo reflejan una grave subprovisión en el sector público, donde la CS es accesible solo como una mercancía privada (MDCI alto). Por el contrario, en los estados del sur, de baja fertilidad, las altas tasas de CS reflejan una medicalización de todo el sistema.

Los autores concluyen que las intervenciones de política deben ir más allá de simplemente derivar los partos a las instalaciones públicas. En su lugar, proponen:

1. Auditorías obligatorias de CS utilizando la clasificación de Robson en los hospitales privados.
2. Condicionar el reembolso de PMJAY (Ayushman Bharat) a indicaciones clínicas documentadas.
3. Escalar la iniciativa LaQshya con objetivos específicos de reducción de CS.
4. Campañas de educación prenatal dirigidas a estados de alta CS y alta educación.

Limitaciones y Modestia
Los autores declaran explícitamente que estos hallazgos son ecológicos y no implican relaciones causales a nivel individual. La asociación positiva entre la educación y las tasas de CS puede capturar un desarrollo más amplio, la urbanización y la dependencia del sector privado, más que la educación por sí sola. El estudio reconoce las limitaciones de los datos autoinformados, la incapacidad de evaluar las indicaciones médicas a partir de los datos de la NFHS y el potencial de variables de confusión no medidas (por ejemplo, densidad de obstetras, concentración de hospitales privados). El MDCI se presenta como una herramienta de monitoreo descriptivo más que como una métrica causal validada.