El presente análisis se basa en el modelo causal implementado en el Plan Multisectorial para la Prevención y Reducción de la Anemia Materno Infantil en el Perú (2024–2030) ^[1] . Este enfoque se alinea con el marco conceptual para la acción y aceleración de la reducción de la anemia propuesto por la Organización Mundial de la Salud ^[2] . Son múltiples causas las que contribuyen a la presencia de la anemia e incluyen:

• Deficiencia nutricional: Es la causa más común, ocasionada por la insuficiente ingesta de hierro, folato, vitamina B12 y otros micronutrientes.
• Pérdida de sangre: Las infecciones parasitarias como los helmintos, junto con la menstruación en mujeres en edad fértil, pueden contribuir a la anemia.
• Absorción deficiente: Las infecciones crónicas y otras enfermedades pueden reducir la capacidad del cuerpo para absorber el hierro de los alimentos.
• Factores socioeconómicos: Como la pobreza, el acceso limitado a alimentos ricos en hierro y la falta de educación en salud, entre otros.
• Factores ambientales: La falta de acceso a agua potable y saneamiento adecuado contribuye a las infecciones recurrentes, exacerbando la anemia.

Como se puede ver, abordar la anemia es complejo y no solo depende de las acciones y estrategias propuestas por el Ministerio de Salud, sino que debe ser complementado con el conocimiento local , las prácticas y tradiciones para así lograr eficacia de las medidas de prevención, el cumplimiento de los planes y estrategias implementados por el Estado ^[3] .

Este tablero interactivo, ha sido diseñado para para comprender y monitorear fácilmente los determinantes de la anemia en niños de 6 a 35 meses y gestantes a nivel departamental y distrital; las fuentes de datos utilizadas fueron del sistema HIS-MINSA 2024 y ENDES 2023.

Contenido del tablero

• Indicadores de salud: Se muestran 12 indicadores organizados en tres grupos: (1) anemia en niños, (2) gestantes, y (3) otras intervenciones.
• Indicadores (ENDES): Presenta la evolución anual de la prevalencia de anemia en niños de 6 a 35 meses entre 2018 y 2023.

  Con la finalidad de brindar mayor conocimiento de cómo influyen las diversas variables en la anemia también podrán encontrar 2 tipos de análisis:

  a) Análisis bivariado: Explora la relación entre cada característica individual y la presencia de anemia mediante pruebas estadísticas, permitiendo identificar diferencias significativas entre grupos.

  b) Factores asociados (modelo multivariado): Permite examinar la relación entre múltiples variables que contribuye a la anemia ajustando modelos de regresión de Poisson.

Limitaciones

Tener en cuenta que los resultados de los análisis provienen de una encuesta y submuestra de ENDES, lo que puede limitar la detección de asociaciones. El hecho de no encontrar asociación con un determinado factor no significa que su importancia deba ser descartada.

• Determinantes: Factores o condiciones que influyen en la salud de una persona o población.
• Modelo causal: Representación de cómo distintos factores pueden estar relacionados y conducir a un resultado, como la anemia.
• Prevalencia: Proporción de personas que presentan una enfermedad en un momento determinado.
• Factor de riesgo: Característica que aumenta la probabilidad de presentar una enfermedad.
• Factor protector: Característica que disminuye la probabilidad de presentar una enfermedad.
• Análisis bivariado: Estudio de la relación entre dos variables, por ejemplo, una característica del hogar y la presencia de anemia.
• Modelo multivariado: Análisis que considera múltiples variables al mismo tiempo para entender su efecto combinado en un resultado.
• Valor p: Indica si una asociación es estadísticamente significativa. Un valor p menor a 0.05 sugiere que es poco probable que la asociación se deba al azar.
• Muestra: Subconjunto de la población del que se recogen datos para hacer inferencias.
• Muestreo complejo: Tipo de diseño estadístico que incluye etapas, estratificación o conglomerados para garantizar representatividad.
• Regresión: Método estadístico para estimar la relación entre una variable dependiente (por ejemplo, anemia) y una o más variables independientes.
• Modelo de Poisson: Tipo de regresión que se usa para analizar eventos con conteo o tasas, como prevalencia.
• Probabilidad: Medida de cuán probable es que ocurra un evento.
• Intervalo de confianza (IC): Rango de valores que tiene una alta probabilidad (por ejemplo, 95%) de contener el valor real del parámetro estimado.
• Razón de prevalencia (RP): Indica cuántas veces más (o menos) frecuente es una condición en un grupo comparado con otro.