--Rodrigo Ceni, Cecilia Parada, Ivone Perazzo
Las tasas de fecundidad han ido disminuyendo en todo el mundo, pero en las últimas décadas la caída se ha concentrado en los países de ingresos bajos y medianos. Uruguay ha tenido históricamente tasas bajas, como puede observarse en el eje izquierdo de la Figura 1: la tasa de fecundidad global (TFG) se ubica por debajo de 3 hijos por mujer desde la década de 1960, y ya en los primeros años en la década de 2000 cruzó el umbral de reemplazo de 2,1 (Cabella, Nathan y Pardo, 2019; Nathan, Pardo y Cabella, 2016). Sin embargo, esta tendencia agregada oculta comportamientos heterogéneos entre los grupos socioeconómicos y el ciclo de vida. Así, la edad de la mujer en que ocurre el primer nacimiento muestra un patrón bimodal: las mujeres con menor nivel educativo tienen su primer parto a principios de los veinte y mujeres con niveles educativos altos a principios de los treinta. A su vez, como se observa en el eje derecho de la Figura 1, Uruguay presenta altas tasas de fecundidad en la adolescencia (Nathan y Pardo, 2019; Pardo y Cabella, 2018; Lima et al. 2018). Desde finales de la década de 1960 hasta 2014, mientras la TGF cayó de 3 a 2 hijos por mujer, la tasa de fecundidad adolescente se mantuvo estancada en alrededor de 65 nacimientos por mil. Finalmente, casi la mitad de todos los embarazos en 2012 fueron no planeados; entre las adolescentes, este número aumenta al 65%, y el 42% de las adolescentes que tuvieron un embarazo no planificado no habían estado usando ningún método anticonceptivo antes de quedar embarazadas (Brunet et al., 2020; Cabella et al., 2015).
Figura 1
Desde 2006, los distintos gobiernos han llevado a cabo una serie de políticas consistentes en la ampliación de la canasta de anticonceptivos disponibles en el sistema de salud y de políticas de educación sexual, a fin de atender principalmente la tasa relativamente alta de embarazo adolecente (Ferre et al. 2011). En la medida en que la política pública se concentre en los embarazos de adolescentes, estará orientada a reducir los costos para los adolescentes y sus familias, amigos y comunidades. Estos costos no se internalizan ex ante y son desproporcionadamente altos en términos de bienestar social (Lindo y Packham, 2017; Ashcraft, Fernández‐Val y Lang, 2013). Dado que los embarazos no deseados son más frecuentes entre las adolescentes, hay espacio para una amplia variedad de programas integrales (Kearney y Levine, 2009; Finer, 2010).
Como también se observa en la Figura 1, la caída de la fecundidad entre 2016 y 2018 no tiene precedentes. El número total de nacimientos experimentó una fuerte disminución de casi el 20%. La TGF que se ubicaba en 1,96 en 2015 y disminuyó a 1,59 en 2018, y la tasa de natalidad disminuyó de 14,1 por mil a 11,4 por mil, las caídas más pronunciadas en el último medio siglo. El grupo que lidera este descenso son las adolescentes, cuya tasa de fecundidad en 2018 (36 por mil) era casi la mitad que hace cinco años, ubicándose en el nivel más bajo para el país desde que se dispone de tales registros (Cabella, Nathan y Pardo, 2019).
Figura 2
En la Figura 2, se observa que la caída de los nacimientos coincide con la implementación en mayo de 2014 de una política en el sistema público de salud, donde se incorporan implantes anticonceptivos subdérmicos como parte de la canasta disponible. Las usuarias de los proveedores públicos del Sistema Nacional de Salud acceden gratuitamente a este método, llegando a 60 mil mujeres a fines de 2018. Los implantes subdérmicos son un tipo de anticonceptivos reversibles de larga duración (LARC por sus siglas en inglés), muy eficaces para prevenir el embarazo. Mientras que las píldoras anticonceptivas, los inyectables, los parches, los anillos y los condones tienen tasas de falla entre el 6% y el 18%, la tasa de los LARC es de aproximadamente el 0,1%, principalmente porque no requieren ningún procedimiento en particular por parte del usuario durante al menos tres años (Lindo y Packham, 2017; Ricketts, Klingler y Schwalberg, 2014). Aunque los LARC incluyen tanto implantes subcutáneos como dispositivos intrauterinos (DIU), este último ya estaba en la canasta disponible de métodos anticonceptivos, por lo que nuestro estudio se centra en los efectos cuantitativos de los implantes.
La mejora en la accesibilidad de los métodos anticonceptivos reduce los costos económicos y psicológicos para las mujeres, pero la evidencia del desempeño empírico es mixta según los países, los métodos y los resultados seleccionados (Branson y Byker, 2018; Strupat, 2017; Kagesten et al., 2014; Ashcraft, Fernández‐Val y Lang, 2013; Desai y Tarozzi, 2011; Phillips, Bawah y Binka, 2006; Sinha, 2005; Gertler y Molyneaux, 1994). A pesar de que no hay consenso en la evidencia sobre el signo o el impacto cuantitativo de las políticas anticonceptivas en los partos de adolescentes, hay evidencia del aumento extenso e intensivo en su uso, así como una mejora en los resultados de salud (Bongaarts, 2014; Cleland et al., 2012). Sin embargo, existe evidencia de que las políticas basadas en la abstinencia sexual no tienen ningún efecto, o incluso tienen un efecto positivo, en la tasa de natalidad de adolescentes, así como un impacto positivo adicional en las tasas de enfermedades de transmisión sexual en adolescentes (Galárraga y Harris, 2019; Carr y Packham, 2017).
Además, la ampliación de la canasta de anticonceptivos debe considerarse parte de una política general que amplíe la salud y los derechos humanos (Bongaarts, 2018; Cleland et al., 2012). Los programas de salud integrales que combinan mecanismos de apoyo a la salud sexual, reproductiva y otros de alta calidad pueden influir positivamente en la salud sexual y reproductiva (Kagesten et al., 2014). En particular, en el contexto de altas tasas de embarazos adolescentes no planificados, los servicios de planificación familiar y una amplia canasta de anticonceptivos desempeñan un papel fundamental.
En nuestro artículo: Birth Collapse and a large-scale access intervention with sub-dermal contraceptive implants, publicado recientemente en Studies of Family Planning medimos el impacto cuantitativo de esta política masiva de implantes subdérmicos en los nacimientos. Para identificar efectos causales, aprovechamos la heterogeneidad temporal en la distribución del stock de implantes por departamentos en Uruguay, a través de una metodología de estudio de eventos utilizando datos administrativos detallados de certificados de nacimiento para el período 1998-2018.
El principal resultado que encontramos es que la política de implantes subdérmicos tiene un efecto negativo y significativo en la tasa de nacimientos 14 meses después de su implementación, cómo se observa en la Figura 3. Este efecto es más significativo y comienza antes entre los adolescentes. Estimamos una reducción promedio de 3.3% en la tasa de natalidad, alcanzando alrededor de 5.5% entre las adolescentes. Estos efectos implican que el programa evitó alrededor de 900 nacimientos entre los meses 9 y 24 después de su implementación. Esta reducción significa un tercio de la disminución total de nacimientos durante esos dieciséis meses en los proveedores de salud pública. Esta cifra es comparable con la reducción de 1.500 nacimientos reportada por Lindo y Packham (2017), en una política similar aplicada en el estado de Colorado en Estados Unidos.
Figura 3
En la Figura 4, observamos que los efectos son mayores para el primer parto y el grupo más joven de mujeres, por lo que podemos esperar un aplazamiento en el primer parto y un movimiento de la primera moda en el patrón de fertilidad desde veinte años hacia la derecha en el país.
En conclusión, la política de expandir la canasta de métodos anticonceptivos, incluyendo implantes subdérmicos redujo de forma relevante la cantidad de nacimientos, especialmente dentro de la población adolescente, donde su ubica gran parte de los embarazos no planeados. Esta evidencia proporciona información fundamental para los encargados de formular políticas sobre canastas de métodos anticonceptivos y planificación familiar. Sin embargo, el colapso del nacimiento es un fenómeno multicausal en el que la política anticonceptiva subdérmica también juega un papel importante, pero sigue abierta la pregunta acerca de cambios en la decisión de procrear, sobre cuántos años están posponiendo las mujeres su primer parto y los efectos que tendrá esta caída en el mediano plazo sobre el empleo, la educación y el bienestar.
Figura 4
Referencias
Ashcraft, Adam, Iván Fernández‐Val, and Kevin Lang. 2013. “The Consequences of Teenage Childbearing: Consistent Estimates When Abortion Makes Miscarriage Non-Random.” The Economic Journal 123 (571): 875–905. https://doi.org/10.1111/ecoj.12005.
Bongaarts, John. 2014. “The Impact of Family Planning Programs on Unmet Need and Demand for Contraception.” Studies in Family Planning 45 (2): 247–62. https://doi.org/10.1111/j.1728-4465.2014.00387.x.
———. 2018. “The Evolution of Family Planning Programs.” Studies in Family Planning.
Branson, Nicola, and Tanya Byker. 2018. “Causes and Consequences of Teen Childbearing: Evidence from a Reproductive Health Intervention in South Africa.” Journal of Health Economics 57 (January): 221–35. https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2017.11.006.
Brunet, Nicolás, Wanda Cabella, Alejandra Marroig, Mathías Nathan, Ignacio Pardo, and Guillermo Zoppolo. 2020. “Intencionalidad del embarazo y cuidados prenatales en Uruguay.” Revista Médica del Uruguay 36 (4): 360–73. https://doi.org/10.29193/RMU.36.4.4.
Cabella, Wanda, Mauricio De Rosa, Elisa Failache, Peter Fitermann, Noemí Katzkowicz, Mercedes Medina, Juan Mila, et al. 2015. Salud, nutrición y desarrollo en la primera infancia en Uruguay : primeros resultados de la ENDIS. INE : UR : OPP : MSP : Mides. https://www.colibri.udelar.edu.uy/jspui/handle/20.500.12008/7616.
Cabella, Wanda, Mathias Nathan, and Ignacio Pardo. 2019. “La Caída de La Fecundidad En Uruguay Entre 2015 y 2018.” Working Paper. Working Paper Series. UNFPA-MSP-UdelaR.
Carr, Jillian B., and Analisa Packham. 2017. “The Effects of State-Mandated Abstinence-Based Sex Education on Teen Health Outcomes.” Health Economics 26 (4): 403–20. https://doi.org/10.1002/hec.3315.
Cleland, John, Agustin Conde-Agudelo, Herbert Peterson, John Ross, and Amy Tsui. 2012. “Contraception and Health.” The Lancet 380 (9837): 149–56. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60609-6.
Desai, Jaikishan, and Alessandro Tarozzi. 2011. “Microcredit, Family Planning Programs, and Contraceptive Behavior: Evidence From a Field Experiment in Ethiopia.” Demography 48 (2): 749–82. https://doi.org/10.1007/s13524-011-0029-0.
Ferre, Zuleika, Mariana Gerstenbluth, Máximo Rossi, and Patricia Triunfo. 2011. “Sexual Initiation Decisions Among Adolescent Women: The Uruguayan Case.” Sexuality Research and Social Policy 8 (2): 103–11. https://doi.org/10.1007/s13178-011-0047-0.
Finer, Lawrence B. 2010. “Unintended Pregnancy Among U.S. Adolescents: Accounting for Sexual Activity.” Journal of Adolescent Health 47 (3): 312–14. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2010.02.002.
Galárraga, Omar, and Jeffrey E. Harris. 2019. “Effect of an Abrupt Change in Sexual and Reproductive Health Policy on Adolescent Birth Rates in Ecuador, 2008–2017.” 26044. NBER Working Papers. NBER Working Papers. National Bureau of Economic Research, Inc. https://ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/26044.html.
Gertler, Paul J., and John W. Molyneaux. 1994. “How Economic Development and Family Planning Programs Combined to Reduce Indonesian Fertility.” Demography 31 (1): 33–63. https://doi.org/10.2307/2061907.
INE-UNFPA. 2017. “Encuesta Nacional de Comportamientos Reproductivos.” Working Paper. Working Paper Series. MIDES-INE-UNFPA-MSP-UdelaR.
Kagesten, Anna, Jenita Parekh, �zge Tuncalp, Shani Turke, and Robert William Blum. 2014. “Comprehensive Adolescent Health Programs That Include Sexual and Reproductive Health Services: A Systematic Review.” American Journal of Public Health 104 (12): e23–36. https://doi.org/10.2105/AJPH.2014.302246.
Kearney, Melissa S., and Phillip B. Levine. 2009. “Subsidized Contraception, Fertility, and Sexual Behavior.” The Review of Economics and Statistics 91 (1): 137–51.
Lima, Everton E. C., Kryštof Zeman, Tomáš Sobotka, Mathias Nathan, and Ruben Castro. 2018. “The Emergence of Bimodal Fertility Profiles in Latin America.” Population and Development Review 44 (4): 723–43.
Lindo, Jason M., and Analisa Packham. 2017. “How Much Can Expanding Access to Long-Acting Reversible Contraceptives Reduce Teen Birth Rates?” American Economic Journal: Economic Policy 9 (3): 348–76. https://doi.org/10.1257/pol.20160039.
Nathan, Mathías, and Ignacio Pardo. 2019. “Fertility Postponement and Regional Patterns of Dispersion in Age at First Birth: Descriptive Findings and Interpretations.” Comparative Population Studies 44: 37–60.
Nathan, Mathías, Ignacio Pardo, and Wanda Cabella. 2016. “Diverging Patterns of Fertility Decline in Uruguay.” Demographic Research 34 (20): 563–86. https://doi.org/10.4054/DemRes.2016.34.20.
Pardo, Ignacio, and Wanda Cabella. 2018. “A Bimodal Pattern in Age at First Birth in Southern Cone Countries?” Population Review 57 (2). https://doi.org/10.1353/prv.2018.0004.
Phillips, James F., Ayaga A. Bawah, and Fred N. Binka. 2006. “Accelerating Reproductive and Child Health Programme Impact with Community-Based Services: The Navrongo Experiment in Ghana.” Bulletin of the World Health Organization 84 (12): 949–55.
Ricketts, Sue, Greta Klingler, and Renee Schwalberg. 2014. “Game Change in Colorado: Widespread Use Of Long-Acting Reversible Contraceptives and Rapid Decline in Births Among Young, Low-Income Women.” Perspectives on Sexual and Reproductive Health 46 (3): 125–32. https://doi.org/10.1363/46e1714.
Sinha, Nistha. 2005. “Fertility, Child Work, and Schooling Consequences of Family Planning Programs: Evidence from an Experiment in Rural Bangladesh.” Economic Development and Cultural Change 54 (1): 97–128. https://doi.org/10.1086/431259.
Strupat, Christoph. 2017. “Do Targeted Reproductive Health Services Matter? – The Impact of a Midwife Program in Indonesia.” Health Economics 26 (12): 1667–81. https://doi.org/10.1002/hec.3465.
The-World-Bank. 2016. Contraceptive Prevalence, Any Method (% of Women Ages 15-49). https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.CONU.ZS?locations=UY.