A pesar de los progresos en la reducción de la mortalidad en menores de cinco años desde 1990 hasta 2015 en la región Latinoamericana, siguiendo lo planteado por los Objetivos de Desarrollo del Milenio, Bolivia es uno de los países con la mayor tasa de mortalidad solo por debajo de Haití. Identificar los determinantes de la mortalidad de la niñez, en este contexto, resulta clave para comprender el porqué del problema y su magnitud para establecer medidas de política pública correctivas que coadyuven a alcanzar los niveles de mortalidad esperados. Bajo esta premisa, la investigación emplea dos técnicas de análisis: 1) el análisis de las variables independientes sobre la condición de supervivencia del niño a través de la estadística descriptiva y 2) la aplicación de un modelo de elección binaria que permite hacer una revisión concreta acerca del efecto de cada variable independiente seleccionada sobre la probabilidad de que el niño muera antes de cumplir sesenta meses en cuanto a signo de intervención y magnitud. Los principales resultados indican que las variables que intervienen en un incremento o decremento de la probabilidad de muerte de un niño son: el tamaño al nacer, el intervalo de nacimiento precedente, el estado laboral de la madre, la presencia de lactancia materna, nivel de estudios de la madre, el número de miembros del hogar, identificación étnica de la madre y la proporción de mujeres de la comunidad que hayan tenido partos institucionales. Tales resultados muestran que la interconexión entre variables de distintos niveles: individual, hogar y contexto, es vital para explicar los niveles y tendencias de mortalidad en nuestro país.
Despite the progress made in terms of under-five mortality from 1990 to 2015 around the world, according to the Millennium Development Goals, Bolivia has not reached the agreed targets in this matter. Identifying the determinants of childhood mortality, in this context, is key for understanding the reason for the problem and its magnitude to establish corrective public policy measures that help reach the expected mortality rates. Under this premise, the research uses two analysis techniques: 1) the analysis of the independent variables on the survival condition of the child through descriptive statistics, and 2) the application of a binary choice model that allows a specific review about the effect of each independent variable selected over the probability of death for the child before reaching sixty months in terms of sign of intervention and magnitude. The main results show that the variables that conclude in an increase or decrease in the probability of dying are: size at birth, preceding birth interval, working status of the mother, presence of breastfeeding, mothers educational level, number of household members, mothers ethnic identification, and the proportion of women in the community who have had births attended by a professional and at a hospital. These results show that the interconnection between variables of different levels: individual, household and context, is vital to explain mortality levels and trends.
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