1. Introducción

En México, la pobreza es tan endémica como la diabetes mellitus tipo 2 (DM2). Ambas han experimentado un crecimiento espectacular en los últimos años. De acuerdo con el Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social (^{CONEVAL, 2016}), el número de pobres aumentó de 49.458 millones en 2008 a 55.342 millones en 2014, de los cuales 11.4 millones vivieron en pobreza extrema en el último año por registrar al menos tres carencias sociales y un ingreso menor a la línea de bienestar mínima. Su influencia en el territorio es tan amplia que aun en las entidades económicamente más desarrolladas como Ciudad de México, Nuevo León y Jalisco la pobreza alcanza a casi una tercera parte de los habitantes. En los estados más desfavorecidos, como Oaxaca, Chiapas y Guerrero, los pobres extremos rondan alrededor del 30% de la población total. La situación es aún más complicada si se considera que el 69% de la pobreza del país es catalogada como crónica y sólo el 31% transitoria (^{Garza-Rodríguez et al., 2010}), esto es, que más de dos tercios de los pobres de México se encuentran en dificultad de escapar de la trampa de la pobreza por padecer, entre otras, insuficiencia alimentaria o patrimonial permanentes. La primera clase de pobreza afecta al 20.6% y la segunda al 53.2% de la población mexicana (^{CONEVAL, 2016}).

Asimismo, México es uno de los países con mayor ocurrencia de DM2 en el mundo (^{Escobedo-de la Peña et al., 2011}). Su prevalencia por diagnóstico médico previo en adultos mayores de 20 años se elevó de 4.5% en 1993 a 17% en 2006, hasta registrar 75 500 defunciones en 2008 o tasas de mortalidad del orden de 73.6 en mujeres y 63.4 en hombres por cada 100 000 habitantes (^{Arredondo y De Icaza, 2011}; ^{Escobedo-de la Peña et al., 2011}). Se espera que, con este ritmo ascendente, México pase a ocupar la sexta posición en el mundo, detrás de China, India, Estados Unidos, Brasil y Rusia, con casi 12 millones de pacientes en 2030 (^{IDF, 2013}). Mientras eso sucede, la DM2 se ha convertido hoy en día en la principal causa de muerte del país y también en la mayor responsable de la pérdida de años de vida saludables por muerte prematura y discapacidad (^{Escobedo-de la Peña et al., 2011}). Datos de 2009 colocan a la DM2 como la causante del mayor número de muertes en el grupo de edad de 15 a 64 años, con un porcentaje del 45% y una tasa de 42.7 por cada 100000 habitantes (^{Molina, Zúñiga y Díaz, 2014}). Es por ello que el impacto de la enfermedad no sólo se expresa en una mayor mortalidad sino, además, en la creciente morbilidad y pérdida de calidad de vida de habitantes en edades productivas, que se traduce en enormes costos financieros para el paciente y la sociedad en general. ^{Arredondo y De Icaza (2011)} estiman, por ejemplo, que para 2010 el sistema de salud del país debió invertir alrededor de 778 millones de dólares para sufragar los costos directos e indirectos asociados con el tratamiento de la diabetes. Obviamente, se prevé que esta cantidad se multiplicará varias veces en el futuro inmediato, con importantes consecuencias para el erario público.

¿Existe una relación directa entre las tasas de crecimiento de la pobreza y de la DM2? No obstante que hay mucha tentación por responder automáticamente la pregunta, no hay evidencia suficiente para sostener que haya una asociación clara entre ambas tasas, al menos para el caso de México. Y es que, aun cuando la literatura internacional sugiere que hay una marcada relación directa entre el nivel socioeconómico y la prevalencia de DM2 en países de bajo y medio ingreso -contrario a la experiencia de los países de alto ingreso, donde se confirma una relación inversa-, en México hay estudios que muestran situaciones ambiguas (véase ^{Agardh et al., 2011}). Se registran, por un lado, tasas de prevalencia altas (13.8%) para personas mayores a 20 años en zonas de bajo ingreso de la Ciudad de México y, por otro lado, tasas más bajas en las zonas rurales y más pobres de Durango (3.2% en 1994) que en las zonas urbanas y de mayor ingreso de San Luis Potosí (10% en 1994) (^{Villalpando et al., 2010}). Es decir, la información es fragmentaria, casuística y poco concluyente sobre este aspecto.

La razón de esta indefinición parece radicar en la falta de estudios que vinculen los factores de riesgos económicos y sociales (FRES) con los que son detectados clínicamente, y que llamaremos causas directas o factores clínicos, que permitan identificar con mayor precisión sus interacciones. Si bien están claramente establecidas las relaciones entre la incidencia de la DM2 y sus causas directas, como el síndrome metabólico,¹ no es posible asegurar que esas relaciones arrojen resultados similares en dos poblaciones con los mismos niveles de ingreso pero con diferentes grados de escolaridad, por mencionar algún caso (^{Córdoba-Villalobos et al., 2008}). Del mismo modo, no hay datos concluyentes para determinar en qué medida los FRES afectan diferencialmente a la DM2 en adultos mayores de 20 años y a los niños o si hay alguna relación generacional entre ambos tipos de pacientes según su estrato social.

Este trabajo no estudia directamente ninguno de estos temas ausentes en la literatura, pero sí la materia prima requerida para tratarlos. Su objetivo es modelar la dinámica de las privaciones sociales (PS) en la población mexicana pobre con y sin DM2 y, por tanto, constituye un paso previo para establecer relaciones más precisas entre los FRES y las causas directas de la enfermedad. La idea es ofrecer evidencia sobre las condiciones de empobrecimiento, actuales y futuras, de los diabéticos y, en particular, del peso de diferencial de ciertas PS en sus condiciones de vida. Con esta evidencia en manos, las relaciones arriba señaladas tendrían una mayor base de sustentación.

La hipótesis base del trabajo es que las probabilidades de experimentar PS en la población mexicana son mayores en los individuos que padecen DM2 según sean los tipos de localidades, PS y factores de riesgo clínico (alcoholismo, tabaquismo y sobrepeso u obesidad) considerados. Se trata de una hipótesis que está en línea con los principales resultados internacionales, más adelante comentados, salvo por el hecho de que su prueba entremezcla dos etapas y varias técnicas que, hasta donde sabemos, son inusuales en esta área del conocimiento.

La primera etapa incluye un análisis estático no paramétrico en el que las PS se dividen por tipos de localidades. La segunda etapa es más compleja técnicamente porque hace uso de los modelos ocultos de Markov (HMM, Hidden Markov Model) para analizar dinámicamente las diferencias en las probabilidades de experimentar PS por parte de diabéticos y no diabéticos. En el desarrollo de esta última etapa se hace uso de métodos multivariados para calcular los efectos marginales de las PS sobre las probabilidades estado-dependientes. En cada caso, los resultados apuntan a resaltar la importancia de las PS en la explicación del crecimiento de la diabetes entre la gente más empobrecida del país y, sobre todo, a entender mejor el contexto que rodea a los factores clínicos causantes de la DM2.

El documento consta de cinco secciones adicionales. La segunda ofrece una breve revisión de la literatura más relevante sobre el impacto de las condiciones generales de vida en el desarrollo de la DM2. La tercera muestra los elementos de la prueba de la hipótesis, como la justificación del uso de cadenas de Markov ocultas y la selección, clasificación y pareo de fuentes de datos. La cuarta sección desarrolla el método de cómputo de las probabilidades estado-dependientes y el empleo de modelos multivariados de variables dependientes. La quinta sección hace un balance de los resultados a la luz de la hipótesis enunciada y de la literatura discutida. Finalmente, en la sexta sección se presentan las conclusiones que resumen los principales hallazgos del documento.

2. ¿Qué sabemos en realidad de la influencia de los FRES en el desarrollo de la DM2?

La DM2 es una enfermedad crónica de causas múltiples que afecta a casi 387 millones de personas en el mundo (^{Yuankai y Hu, 2014}). Su deficiente atención provoca complicaciones graves de salud, como infarto del corazón, ceguera, falla renal, amputación de las extremidades inferiores y muerte prematura (^{DeFronzo, 2004}). La reducción en la esperanza de vida de los individuos con diabetes se estima entre 5 y 10 años (^{Donnelly et al., 2000}).

Los pacientes diabéticos presentan, además, factores de riesgo que aumentan de forma significativa la probabilidad de desarrollar patología cardiovascular, por ejemplo, ciertos tipos de arterioesclerosis o hipertensión arterial (^{Sowers, Epstein y Frohlich, 2001}). La arterioesclerosis de las arterias coronarias es, de hecho, la responsable de aproximadamente el 80% de la mortalidad y del 75% de las hospitalizaciones en personas con diabetes (^{Chambless et al., 2000}). La progresividad en la hipertensión arterial es considerada, en sí, un predictor de la incidencia de la DM2 porque, aun cuando la asociación entre las dos enfermedades crónicas no transmisibles es multifactorial, ambas tienden a coincidir en el mismo paciente (^{Conen et al., 2007}; ^{Doak y Doak, 1993}).

Estas complicaciones, aunadas al largo periodo (hasta por diez años) en el que la DM2 se presenta en forma asintomática y que, por tanto, impide tener un registro realista de los enfermos, hacen de esta pandemia el reto más grande para los centros de atención médica en el mundo (^{WHO, 2008}). Por ello es que, para hacer verdaderamente frente al problema, ^{Dickson (2016)} afirma que es importante estudiar los principales factores de riesgo de la enfermedad para actuar más bien en su prevención o, al menos, en su detección temprana.

En la literatura se identifican bien las causas directas asociadas con el desarrollo de la enfermedad debido al control del historial clínico del paciente por parte del médico. Nos referimos al sexo, edad, niveles de glucosa, circunferencia de la cintura, índice de masa corporal, niveles de colesterol y presión diastólica, hipertensión, historia familiar, sedentarismo, estilo de vida, alcoholismo, tabaquismo, ingesta principal y tipo y regularidad de la dieta (^{DeFronzo, 2004}). Pero no pasa lo mismo con el conocimiento del resto de la cadena de causas que ocasionan la DM2 y que tiene que ver con las explicaciones a por qué la gente no puede comprar alimentos saludables o disponer de espacios adecuados para ejercitarse. Es decir, los análisis contenidos en la literatura no son tan precisos para dar cuenta de los FRES que están detrás de las conductas alimenticias, adicciones o niveles de atención médica de los enfermos, ya que, como veremos a continuación, el rango de esos factores es muy amplio.

En concreto, los estudios internacionales relacionan el riesgo de desarrollar DM2 con los menores niveles socioeconómicos porque los habitantes de esos estratos tienden a tener un menor control glicémico (^{Cathorall et al., 2015}; ^{Vellakkal et al., 2013}; ^{Saydah y Lochner, 2010}; ^{Espelt et al., 2008}; ^{Agardh et al., 2011}), o una mayor vulnerabilidad personal, predisposición a la enfermedad y falta de acceso a la atención médica (^{Grintsova, Maier y Mielck, 2014}; ^{Jiang y Pearlman, 2013}). Esa relación es influenciada por el proceso de urbanización y el envejecimiento de la población, pues con servicios médicos caros, poca información nutricional, escasa disponibilidad de alimentos saludables y pocas oportunidades económicas y laborales, hay mayor probabilidad de que los habitantes pobres y viejos desarrollen la DM2 (^{Robbins et al., 2005}; ^{Nguyen et al., 2014}; ^{Brown et al., 2004}; ^{Rathmann et al., 2009}). La razón es que estas personas tienen, en promedio, un menor nivel de escolaridad y, en consecuencia, un mayor estrés psicosocial que, como apunta ^{Norberg et al., (2007)}, afecta a todo el sistema neuroendocrino y favorece, en el largo plazo, la aparición de la enfermedad.

En México, algunos autores sostienen que las medidas de desigualdad socioeconómica, usadas regularmente para analizar su incidencia en la DM2, tienen mayor significancia estadística en las mujeres que en los hombres porque, por una parte, las mujeres de los niveles socioeconómicos bajos suelen ser más sedentarias y obesas y, por la otra, tienden a experimentar mayor estrés (^{Hernández-Ávila, Gutiérrez y Reynoso-Noverón, 2013}; ^{Álvarez, Goez-Rueda y Carreño-Aguirre, 2012}). Las diferencias son más acentuadas por cierto tipo de entidades, ya que es bien sabido que hay localidades donde la proporción de hombres o mujeres con diagnóstico de diabetes es mayor que en otras (^{INSP, 2006}, ²⁰¹²). Infortunadamente, con la información disponible no es posible conocer cuáles son los FRES que explican la mayor incidencia de la DM2 por género en esos estados.

Otros estudios como el de ^{Molina, Zúñiga y Díaz (2014)} ahondan un poco más en estas diferencias de género al desagregar las causas de decesos de hombres y mujeres diabéticos. Con base en una muestra de 41 312 defunciones tomada del Sistema Nacional de Información en Salud en 2009, estos autores encuentran que en hombres con educación primaria y empleo la DM2 es la principal causa de muerte (con el 24%) en las edades productivas de 15-64 años, mientras que para las mujeres desocupadas y con primaria la enfermedad es la mayor responsable de sus decesos después de los 65 años (con 34%). Las cosas cambian cuando se introducen niveles de escolaridad más altos en personas ocupadas, pues ahora las mujeres empleadas con educación superior al nivel de primaria mueren mucho menos que los hombres en cualquier intervalo de edad.

3. La propuesta de análisis: la dinámica de las PS como una cadena de Markov

La revisión anterior deja de manifiesto que todavía quedan pendientes algunos temas relacionados con la desagregación de los términos “socioeconómico” o “estrato social” que resultan importantes para entender el significado de los FRES. La propuesta de este trabajo consiste en considerar a los FRES como las PS que experimentan los mexicanos con y sin DM2, ya sea en ambientes urbanos (localidades con más de 10000 habitantes) o rurales (localidades con menos de 2500 habitantes). En particular, tomamos el listado del Oxford Poverty & Human Development Initiative [OPHI] (^{Alkire et al., 2015}) como indicador de los FRES más sensibles que condicionan el desarrollo de la DM2 en la población pobre. El listado incluye las siguientes tres dimensiones con sus diez variables: Educación (1. Años de escolaridad y 2. Asistencia escolar); Salud (3. Mortalidad infantil y 4. Nutrición) y Nivel de Vida (5. Electricidad, 6. Sanidad, 7. Agua, 8. Piso. 9. Combustible y 10. Activos). Cada variable tiene asociado un criterio mínimo debajo del cual una persona incurre en una privación social. El carente en cuestión puede acumular, entonces, hasta un máximo de diez PS con el consecuente riesgo o grado de vulnerabilidad de desarrollar la DM2. De esta manera, el término socioeconómico se entiende aquí como la condición de pobreza de un estrato de la población del país que presenta diferentes grados de carencia en estos diez tipos de satisfactores.

Cabe aclarar que las PS ofrecen, en conjunto, un perfil de la pobreza de los individuos, no de su situación de empobrecimiento general. Y es que las privaciones basadas en la tipología de la OPHI (^{Alkire et al., 2015}) dan una idea limitada de los FRES al concentrarse en las carencias familiares y comunitarias de los pobres y no en los factores regionales o macroeconómicos que condicionan su vida en el hogar. Por esta razón, hay que tener en mente que si bien esta tipología ofrece indicadores microeconómicos más cercanos del bienestar familiar y, por ende, de las causas directas de la DM2, no es una lista exhaustiva de las PS experimentadas por un pobre.

Para modelar la dinámica de los FRES se propone una cadena de Markov en la que el espacio estado está conformado por las diez PS. El fundamento de la propuesta reside en la propia naturaleza del problema aquí planteado, esto es, que la distribución de la variable aleatoria X “exposición a la privación social” evoluciona de tal suerte que su probabilidad de alcanzar un estado futuro s _j depende enteramente de las condiciones del estado actual s _i (o, mejor dicho, de las PS de la población en el periodo 2002-2012) y que esa estructura de probabilidades se mantendrá constante porque no se esperan cambios significativos en la situación económica y social del país que alteren las condiciones iniciales de la población carente. Es decir, se considera que las características fundamentales de una cadena de Markov homogénea de primer orden, resumidas en la ecuación [1] y [2], son adecuadas para explicar la influencia de las PS sobre la condición de ser o no diabético en el país:

para cada t∈[0,T] y para algunos i, j∈[1,r].

El espacio muestral de X está formado por los eventos de la i-ésima población muestral N _i que experimenta todas o algunas de las privaciones correspondientes al mismo número de variables agrupadas en las dimensiones sugeridas por la OPHI (^{Alkire et al., 2015}). La suma de los eventos experimentados por esas poblaciones N es un subconjunto del número total de individuos entrevistados, en las dos encuestas aquí utilizadas y que más adelante comentaremos, en los años 2002, 2006 y 2012. No se incluye al evento “cero privaciones” porque, de acuerdo con los datos de las encuestas, su conteo es realmente despreciable, ya que sólo tres personas declararon estar sin privaciones en el periodo, lo que arroja una probabilidad de menos de 0.0001 de pasar de una o más privaciones a cero privaciones. Así que aquí nos concentraremos exclusivamente en los eventos en los cuales la población padece alguna PS que, como sostiene ^{CONEVAL (2016)}, abarca a un poco más del 80% de los mexicanos.

4. Los resultados

El ejercicio estadístico desarrollado con base en el Cuadro 1 incluye, sucesivamente, el cálculo del tamaño óptimo de estados, el análisis estático multivariado de las PS por estado de la cadena, el cómputo de los parámetros del HMM y los efectos marginales de las PS sobre las probabilidades estacionarias.

5. Balance general

Los datos anteriores permiten asegurar que existe evidencia confiable para apoyar, de forma parcial, la hipótesis del artículo. Y es que, aun cuando no resultan claras las relaciones estadísticas entre los FRES y los factores clínicos, los métodos estáticos y dinámicos aquí empleados avalan el hecho de que los habitantes de las zonas rurales con diabetes tienen una mayor probabilidad, presente y futura, de experimentar más PS que cualquier otro grupo de la muestra. En particular, los resultados respaldan la idea de que las privaciones de los diabéticos tienen un patrón dinámico que las hace diferentes por estado de la cadena y tipo de carencia. Es decir, que mientras las carencias en nutrición y activos son determinantes para los diabéticos de los primeros dos estados observados entre 2002 y 2012, el rezago en educación y la mortalidad infantil son cruciales para determinar las probabilidades futuras de su empobrecimiento. Estas probabilidades resultan cada vez más importantes para los habitantes rurales a medida que se transita a estados más depauperados.

Este cuadro concuerda con los resultados de algunos estudios que muestran, por un lado, que el número de carencias promedio por mexicano (2.9) corresponde al valor ergódico de PS obtenidos en los Cuadros 6A y 6B (^{CONEVAL, 2016}) y, por otro lado, que los rezagos en educación, nutrición y activos son carencias comunes a las personas de estratos bajos con DM2, vivas o muertas (^{Molina, Zúñiga y Díaz, 2014}; ^{Medina y López, 2010}; ^{Barquera y Tolentino, 2010}). No obstante estas coincidencias, queda aún pendiente la pregunta de si las matrices de probabilidades estado-dependientes describen una situación realista. La respuesta más simple es que esas matrices sólo expresan un escenario probable en caso de que las condiciones económicas y distribucionales del ingreso del país no cambien. Y, por los resultados de algunos trabajos, no parece ser un escenario muy distante de la realidad.

^{Campos y Monroy (2016)} afirman, por ejemplo, que el crecimiento económico de México entre 2005 y 2014 no fue pro-pobre, en el sentido que no redujo la pobreza de la población mexicana, sino que, al contrario, profundizó la heterogeneidad económica entre las entidades federativas y favoreció la desigualdad por deciles poblacionales. De acuerdo con sus cálculos, las expansiones del producto interno bruto (PIB) lograron reducir la situación de pobreza de sus habitantes únicamente en tres entidades del país, mientras que en otras once la pobreza registró un aumento sustancial en época de contracciones. Es decir, que con excepción de dos entidades que experimentaron un crecimiento neto pro-pobre, en el resto de la república los cambios en el producto sólo afectaron negativamente el bienestar de los habitantes.

En estas condiciones, en las que sólo dos entidades experimentaron un crecimiento pro-rico, no es lógico esperar, entonces, cambios significativos en las condiciones de bienestar de la población depauperada durante el periodo. De hecho, hay autores que sostienen que, además de observar una mayor divergencia económica entre las entidades del norte y del sur del país, los índices de distribución del ingreso, marginación o de desarrollo humano continuaron siendo alarmantes aun en épocas de relativo crecimiento. ^{Cordera (2017)} estima que, en 2014, los cuatro deciles más pobres de la población obtuvieron el 14.1% del ingreso total, mientras que los dos deciles más ricos del país concentraron el 51.1%, con lo que el ingreso de los primeros llegó a representar apenas menos del 20% de los segundos. Esta desigualdad se expresó, a su vez, en una mayor inequidad en indicadores socialmente muy sensibles, como educación y salud, pues se calcula que entre 1984 y 2014 el decil más rico aumentó su escolaridad media de 9 a 13.8 años, cuando el decil más pobre casi no registró cambio alguno (de 3 a 3.6 años). Asimismo, en 2008, la mortalidad materna en las entidades de mayor marginación fue cuatro veces superior a la de las entidades de menor marginación con el consecuente incremento en la vulnerabilidad de los huérfanos (^{Cordera, 2017, pp. 70-71}).

Las cifras macroeconómicas detrás de estos indicadores revelan, pues, una economía con un crecimiento secular estancado, con años inclusive por debajo del crecimiento poblacional, y concentrado en algunas zonas urbanas en las que la productividad, los salarios, el empleo formal y los mecanismos de distribución del producto han permitido a menos del 20% de la población mexicana estar exento de las PS (^{Chiquiar y Ramos-Francia, 2009}). En el resto del país, donde vive la mayoría de la población carente, la mitad del empleo lo ofrecen las actividades informales en las que los salarios reales van a la baja desde hace más de 10 años, la productividad total de los factores es más baja que la media nacional y la distribución del producto enfrenta problemas formidables. Así que el escenario descrito por las matrices de las probabilidades estado-dependientes no es para nada descabellado, dado que, a menos que ocurra una transformación radical en los mecanismos distributivos del producto del país, es muy probable que las personas rurales que en la actualidad padecen DM2 empobrecerán más que ningún otro grupo del país en el futuro inmediato.

El problema con dicho escenario es que es muy agregado y eso impide llegar a conclusiones más refinadas sobre el impacto de los FRES en el desarrollo de la DM2. Por eso es que resulta importante complementar nuestro análisis estadístico con otros estudios que incluyan variables claves como sexo, edad, estructura parental, hábitos alimenticios de padres e hijos, ingreso y ocupación de los miembros de las familias de los diabéticos. Ninguna mención a estas variables aleja a los estudios de la discusión internacional y deja un hueco considerable en cualquier análisis estadístico de la DM2, sobre todo porque son determinantes para el caso de México, en donde existe una prevalencia de la enfermedad muy alta. Como se sabe, en países con altas tasas de prevalencia la aparición de la DM2 ocurre en etapas más tempranas y eso hace que se potencien las consecuencias negativas para los diabéticos por su mayor tiempo de exposición a la enfermedad. En estos casos se vuelve importante, por ejemplo, un estudio por sexo y edad para identificar al grupo etario de enfermos que está más propenso a padecer las PS, con lo cual los pronósticos de los vectores ergódicos se volverían más realistas.³

Otros dos puntos que están más allá del objetivo de este trabajo y que bien podrían formar parte de una agenda futura de investigación son el vínculo de la DM2 con la HTA y la profundización de las conexiones entre los FRES y las causas directas de la DM2, mediante el uso de encuestas especializadas. Sobre el primer punto, hay que destacar que debido a la estrecha relación bidireccional mantenida con la HTA, la DM2 se ha convertido en una de las causas principales de enfermedad y muerte prematura en el mundo (^{López-Jaramillo et al., 2014}). El incremento en el riesgo de accidentes cardiovasculares de los diabéticos, como el daño micro-vascular, las enfermedades isquémicas del corazón y el infarto, constituye en sí un serio problema epidemiológico para cualquier sistema de salud del mundo que no puede soslayar ningún estudio sobre la DM2 (^{Bloomgarden, 2011}). En México, este es un aspecto de máxima importancia por las cargas económicas asociadas con el tratamiento de enfermedades cardiacas de los diabéticos, lo cual merece, por tanto, un trato por separado.

El segundo y último punto es también de particular relevancia debido a que no es posible analizar las relaciones finas entre los FRES y las causas directas de la DM2 sin el apoyo de datos que contengan el historial clínico del paciente y sus condiciones comunitarias de vida, antes y después de adquirir la enfermedad. Esto requiere de un banco de datos alimentado por encuestas en las que se desarrolle, de forma previa, una categorización de los FRES que son vitales para la comunidad del diabético para, luego, diferenciarlas por causas evitables (de origen social) e inevitables (de origen genético-hereditarias) de la DM2. De otra manera, cualquier estimación sobre esta relación correría el riesgo de ser sesgada y poco robusta.

5. Conclusiones

Los resultados del HMM apoyan la hipótesis de que una parte de la población, que es rural y diabética, es la que tiene más probabilidad actual y futura de experimentar PS en México. Las carencias varían por estado de la cadena y tipo de privación, de tal suerte que entre más PS acumule un individuo más grande es la diferencia de probabilidades estado-dependientes a favor de los diabético-rurales, es decir, que a medida que un individuo transita a estados más depauperados, más alta es la probabilidad de que ese individuo sea diabético y viva en las zonas rurales del país. Las privaciones en nutrición y activos son determinantes para toda la población en los estados 1 y 2 de la cadena actual, pero no en forma exclusiva en el estado 3, ya que ahí los rezagos en educación y salud (mortalidad) se vuelven decisivos para los diabéticos rurales, tanto en el presente como en el futuro.

La veracidad de estas conclusiones encuentra respaldo en diversos estudios que destacan los pobres efectos distributivos del crecimiento del PIB sobre la situación de pobreza de la población. El nulo efecto neto pro-pobre del crecimiento registrado durante el periodo de análisis, en casi todas las entidades federativas, da pie a pensar que el cuadro proyectado por los valores estacionarios de las probabilidades estado-dependientes va más allá de un simple ejercicio estadístico. Hay razones sólidas para pensar que, a menos que ocurra un radical cambio en los mecanismos redistributivos del ingreso del país, los mexicanos de las zonas rurales que padecen enfermedades crónicas no transmisibles, como la DM2, serán los que empobrecerán aún más en el futuro inmediato. En este sentido, las conclusiones del trabajo apoyan la idea que la pobreza en México mantiene una relación directa con la DM2 no sólo en el presente, sino también en el futuro. La falta de resultados contundentes en el modelo multilogit impide establecer la influencia de estas PS sobre las causas directas de la DM2 y, por tanto, validar por completo la hipótesis planteada. Las recomendaciones aquí sugeridas permiten allanar el camino para futuros intentos de restablecer el ya consabido vínculo de los FRES con las causas directas de la DM2 y, así, explicar las PS que más inciden sobre las condiciones materiales de los diabéticos.