Diagnóstico territorial de salud urbana cuando los datos no alcanzan

Un diagnóstico territorial de salud urbana busca responder una pregunta operativa: dónde actuar primero. Para eso necesita observar cómo se distribuyen las condiciones que afectan a la salud —arbolado, contaminación, ruido, accesibilidad, calidad de la vivienda y acceso a equipamientos— y cruzarlas con información sobre quién vive en cada lugar.

América Latina y el Caribe es una de las regiones más urbanizadas del mundo: en 2025, el 81,5 % de su población vivía en áreas urbanas. Esto convierte a la región en un caso decisivo y, al mismo tiempo, especialmente difícil de leer. En muchas de sus ciudades, el problema no es únicamente cómo interpretar los datos, sino que la información necesaria no existe, no cubre todo el territorio o se publica a una escala que oculta las desigualdades que se pretendía identificar.

Qué significa, en la práctica, que falten datos

No todos los vacíos son iguales. Distinguirlos es importante porque cada uno exige una respuesta diferente.

A veces, el problema es la escala. El dato existe, pero está agregado a un nivel que promedia realidades opuestas. Un distrito puede reunir una urbanización cerrada y un asentamiento en ladera; su indicador medio es correcto para el conjunto, pero no describe adecuadamente a ninguno de los dos. Un dato válido para distribuir recursos entre distritos puede ser inútil para decidir en qué manzanas intervenir primero.

Otras veces, lo que falta es cobertura. Algunas zonas autoconstruidas no aparecen en la cartografía oficial o figuran como manchas sin calles, recorridos ni delimitaciones internas. Sin esa geometría resulta difícil establecer unidades de análisis y calcular con fiabilidad distancias, recorridos o población expuesta.

La población potencialmente afectada por estos vacíos no es marginal. En 2022, 1.120 millones de personas —el 24,8 % de la población urbana mundial— vivían en barrios marginales o asentamientos informales. En América Latina y el Caribe, la proporción era del 16,9 %. Estas cifras dimensionan la informalidad urbana, aunque no indican cuántos de esos asentamientos carecen de cartografía: informalidad y ausencia de registros son problemas relacionados, pero no equivalentes.

También puede faltar continuidad. Las series se interrumpen, cambian de metodología entre censos o modifican las unidades y los límites administrativos. Como consecuencia, una aparente mejora o un deterioro pueden deberse tanto a un cambio real como a una nueva definición o cobertura.

Por último, existen vacíos en las variables ambientales. En el caso de la calidad del aire, la OMS reconoce que su base mundial no tiene una cobertura completa y que, en algunos países, solo recoge información de una pequeña parte de las ciudades.

El último desglose publicado por nivel de ingresos, basado en la edición de 2022, permite ver cómo se distribuye esa cobertura: 92 de cada 100 asentamientos con datos estaban en países de ingresos altos o medianos altos, y solo 8 en países de ingresos medianos bajos o bajos. En otras palabras, la información disponible se concentra en los países de mayores ingresos. El dato muestra una brecha entre países, no entre barrios: para detectar esta última hay que comprobar qué zonas de cada ciudad están realmente cubiertas.

El error de esperar al dato perfecto

La reacción habitual ante este panorama es aplazar: primero levantamos toda la información y después decidimos. En la práctica, la decisión suele tomarse igualmente, pero sin diagnóstico, debido a la urgencia política, la inercia presupuestaria o la disponibilidad inmediata de determinados proyectos.

Un diagnóstico imperfecto que declara sus límites puede orientar mejor que un diagnóstico que nunca llega.

Su objetivo no es describir cada variable del territorio con una exactitud exhaustiva, sino ordenar prioridades mejor de como se ordenarían sin esa información. Esto es posible con datos incompletos si se distingue claramente lo observado de lo inferido y se limita cada conclusión a lo que la evidencia permite sostener.

Cuatro estrategias para avanzar

Ninguna sustituye a la información que falta. Todas pueden ayudar a tomar decisiones mientras esa información no exista.

Proxies observables

Cuando no hay una medición directa, puede utilizarse una condición observable relacionada con el fenómeno de interés. El material de las cubiertas, combinado con la temperatura superficial, puede señalar viviendas con una posible mayor exposición al calor. La pendiente, la anchura de las vías y la discontinuidad de la trama pueden advertir de dificultades de acceso para ambulancias o servicios de recogida de residuos.

Son indicadores aproximados, pero permiten explorar todo el territorio con un criterio común y seleccionar lugares que requieren una comprobación más detallada.

Datos satelitales abiertos

La temperatura de superficie, los índices de vegetación, la cobertura del suelo y la expansión de la mancha urbana pueden obtenerse mediante fuentes satelitales abiertas, con cobertura extensa y series de varios años.

No dependen de que cada municipio disponga de una red propia de recolección y son especialmente útiles para comparar sectores dentro de una misma ciudad, siempre que se mantengan constantes la fuente, la resolución y el procedimiento de análisis.

Trabajo de campo con un diseño explícito

No siempre es necesario levantar todo el territorio. Puede seleccionarse un conjunto de unidades para comprobar condiciones, contrastar la cartografía y calibrar los indicadores utilizados.

Pero hay que diferenciar una muestra probabilística, que puede permitir estimaciones para el conjunto, de una selección intencional de situaciones tipo, que sirve para comprender mecanismos y comprobar proxies, pero no para calcular cuántas personas o barrios presentan esas condiciones.

Conocimiento local sistematizado

Las organizaciones barriales, los equipos de atención primaria y los servicios municipales de campo conocen aspectos que rara vez aparecen en una base de datos: dónde se inunda, por qué calle no entra un vehículo de emergencia, qué recorrido deja de utilizarse por la noche o dónde se acumulan residuos.

Ese conocimiento puede incorporarse al diagnóstico cuando se recoge mediante un protocolo estable, se georreferencia y se registra quién aportó la información y cuándo. No se convierte en una medición instrumental por aparecer en un mapa, pero sí en una fuente trazable que puede contrastarse y actualizarse.

Lo que estas estrategias no pueden hacer

Un proxy no equivale a una medición directa. Puede indicar dónde mirar, pero no basta por sí solo para calcular una exposición o evaluar el cumplimiento de una norma.

El dato satelital describe propiedades de la superficie, no la experiencia completa de las personas. Mide la temperatura de una cubierta o del suelo, no la temperatura interior que soporta quien vive debajo, que depende también de la ventilación, los materiales, la humedad, la ocupación y el tiempo de permanencia.

El trabajo de campo no permite extrapolar cifras al conjunto si las unidades no fueron seleccionadas mediante un diseño que lo autorice. «Visitamos doce manzanas» y «esto ocurre en toda la ciudad» son afirmaciones de naturaleza distinta.

El conocimiento local es situado, y esa es a la vez su fuerza y su límite. Recoge problemas experimentados por la comunidad, pero algunas exposiciones crónicas o poco perceptibles pueden quedar infrarrepresentadas. Por eso debe contrastarse, cuando sea posible, con mediciones, registros sanitarios y evidencia científica.

Decidir con incertidumbre declarada

La salida práctica no es fingir precisión ni renunciar al diagnóstico, sino separar con claridad tres capas de información:

1. 01Lo que se midió u observó directamente.
2. 02Lo que se infirió mediante un proxy o un modelo.
3. 03Lo que se supone provisionalmente porque todavía no pudo comprobarse.

Cada capa debe representarse de forma diferente y cada afirmación debe indicar de cuál procede. También conviene registrar el año, la escala, la cobertura y las principales limitaciones de cada fuente.

Un diagnóstico construido así permite priorizar y deja escrito qué información debería levantarse después para reducir la incertidumbre donde más influye sobre la decisión. Con frecuencia, esa lista constituye uno de sus resultados más valiosos: convierte «faltan datos» en un plan de trabajo acotado y presupuestable, en lugar de una explicación permanente para no actuar.

También tiene una consecuencia política útil. Cuando el informe distingue lo comprobado de lo inferido y lo supuesto, la discusión puede dejar de centrarse únicamente en si los datos son suficientemente buenos y pasar a precisar qué decisiones pueden justificarse con la evidencia disponible, con qué grado de confianza y qué información conviene obtener primero.