La fecundidad en la ciudad de Rosario, Argentina: proyecciones y retroproyecciones de la tasa global de fecundidad y las tasas específicas de fecundidad

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15517/psm.v18i2.41693

Palabras clave:

Tasa Global de Fecundidad, Tasas específicas de fecundidad, Modelo para Datos Funcionales, Modelos Probabilísticos de Pronóstico

Resumen

El estudio que da lugar al presente artículo surge a partir de los resultados obtenidos en el marco de un convenio de colaboración firmado por la Dirección General de Estadística de la Municipalidad de Rosario y la Escuela de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario. Entre sus objetivos, se plantea el de obtener pronósticos probabilísticos de la fecundidad para la Ciudad de Rosario. Para ello, con base en estadísticas vitales, estimaciones y proyecciones de población se construyen escenarios probables, pasados y futuros, tanto para la tasa global de fecundidad como para las tasas específicas de fecundidad. Los resultados de este estudio, basados en la aplicación de modelos probabilísticos de pronóstico, permiten conocer estructuras y tendencias, pasadas y futuras de la fecundidad, de modo que puedan generarse diagnósticos que sean de utilidad para la evaluación y gestión del sistema de salud o bien para el desarrollo de nuevas políticas públicas. Los resultados indican que Rosario tuvo, tiene y seguirá teniendo un cambio en los patrones de fecundidad más rápido y marcado que el promedio nacional. Si bien este hecho es esperable, en un contexto signado por los avances en la salud pública, que permiten acceder a más y mejor atención en salud reproductiva, la metodología aquí empleada se basa únicamente en la extrapolación de las tendencias, por ello la retroproyección debe ser analizada cuidadosamente. Con posterioridad, en la sección metodológica, se presentan los modelos probabilísticos de pronóstico que se emplean para la obtención de resultados.

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Publicado

2020-12-17

Número

Volumen 18, Número 2: enero-junio 2021

Sección

Artículos Científicos

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Derechos de autor 2020 Lucia Andreozzi, Nora Ventroni

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