Teniendo en cuenta que la Argentina atraviesa una transformación demográfica, la Cámara Argentina de Laboratorios de Análisis Bioquímicos (CALAB) propuso la creación de un equipo para estudiar cómo ese proceso afecta a la demanda de estudios de diagnóstico.
Ana Gambaccini, gerenta de CALAB y consultora especializada en comunicación en el ámbito de la salud y economía plateada; fue la encargada de presentar una síntesis de los resultados preliminares obtenidos por este equipo interdisciplinario de trabajo, en el marco de la Reunión 144 de Asociación de Laboratorios de Alta Complejidad (ALAC), que fue difundida a través de YouTube.
Según explicó, uno de los puntos clave para entender la transformación demográfica es que esta transición avanza a velocidades dispares, según la región. Algunos distritos presentan estructuras poblacionales envejecidas, mientras que otras mantienen un perfil con alta población infantil y dinámica demográfica más expansiva.
Dos variables adquieren un rol central en este proceso, aseguró la gerenta de CALAB: la estructura por edades y el índice de feminidad, que expresa la cantidad de mujeres por cada 100 varones. Este dato resulta relevante, según dijo, porque las mujeres realizan entre un 40% y 60% más análisis clínicos anuales que los hombres.
Argumentó que, a su vez, a medida que aumenta la esperanza de vida, la proporción de mujeres crece, especialmente en edades avanzadas; un fenómeno propio de los grandes centros urbanos que hacia 2030 serán regiones feminizadas con edades avanzadas.
Según Gambaccini, esto contrasta con lo que sucede en zonas rurales que tienen baja densidad poblacional, como el sur y centro del país. Allí el índice de feminidad desciende considerablemente. En estos territorios, la estructura productiva y los procesos migratorios configuran poblaciones más jóvenes y masculinizadas.
Destacó que donde hay más mujeres, hay más envejecimiento; donde hay más varones, predominan estructuras jóvenes o economías extractivas. En números, se refleja en que en las provincias del norte, como Formosa, Salta y Misiones, entre el 31% y el 37% de la población total son niños y adolescentes, mientras que en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, representan entre el 11% y el 13%, con estructuras demográficas expansivas.
Detalló que el grupo de 15 a 64 años constituye el núcleo de la estructura poblacional y es el eje de funcionamiento del sistema económico y sanitario. Esa población alcanza entre el 69% y el 71% en áreas urbanas, y entre el 59% y el 61% en regiones del norte.
En los centros urbanos la demanda de servicios de salud se organiza en torno a controles preventivos, chequeos laborales y monitoreo de factores de riesgo, aseguró Gambaccini. Mientras que en regiones del norte, la menor proporción de población activa refleja estructuras más dependientes, donde el peso de la infancia condiciona el funcionamiento del sistema.
También subrayó que el grupo de 65 a 79 años es uno de los que más crecerá hacia 2030. Su expansión es visible en el centro del país y en áreas urbanas consolidadas, y responde a mejoras en la supervivencia y al avance de la transición epidemiológica, que desplaza el perfil sanitario hacia enfermedades crónicas.
El grupo de 80 años y más representa el punto más avanzado de la transición demográfica, aseguró la genernta de CALAB. Es también el segmento de mayor crecimiento relativo hacia 2030 y que redefinirá la estructura poblacional porque modifica la dinámica del sistema de salud en términos de continuidad, complejidad y necesidad de seguimiento.
Explicó que las diferencias demográficas y territoriales se traducen en desigualdades concretas en el acceso a los servicios bioquímicos. En áreas urbanas, la mayor densidad poblacional y la infraestructura sanitaria facilitan el acceso continuo, y en territorios dispersos, las barreras geográficas y económicas limitan la atención.
Gambaccini concluyó que hacia 2030 la Argentina será un país más envejecido, más diverso y más desigual en términos demográficos. El índice de feminidad, en combinación con la estructura etaria, permitirá anticipar con mayor precisión dónde se concentrará la demanda de servicios de salud y bajo qué condiciones se organizará.
