Proyecto-Cigüeña
Alejandro Guerrero, Sergio Mengual, Nico Hawkins, Pau Mas
02-03-2025
Indice
1. Introducción
2. Exploratory Data Analysis (EDA)
3. Metodología y datos
4. Análisis de resultados
4.1. Socioeconómico
4.2. Demográfico
4.3. Geográfico
5. Conclusiones
Bibliografía
1. Introducción
El estudio de la natalidad es un aspecto fundamental dentro de las ciencias demográficas y socioeconómicas, ya que permite comprender las tendencias poblacionales y los factores que influyen en los patrones de nacimiento en una sociedad determinada. La natalidad no solo es un indicador clave del crecimiento poblacional, sino que también refleja aspectos fundamentales del desarrollo social y económico de un país.
En este contexto, nuestro “Proyecto Cigüeña” surge como una iniciativa de análisis sobre los nacimientos ocurridos en España durante el año 2022, con el objetivo de identificar patrones y correlaciones entre diferentes variables de entre las siguientes 3 áreas en las que se centra nuestro estudio:
Factores socioeconómicos: Se examinan variables como el nivel educativo de la madre, la estabilidad de la relación de pareja y la ocupación de la madre, así como su impacto en la salud y bienestar del neonato. Estos factores permiten comprender cómo las condiciones socioeconómicas pueden influir en las decisiones reproductivas, en la calidad de la atención prenatal y en el tipo de parto.
Factores demográficos: Se analiza la influencia de aspectos como la edad de la madre, el estado civil y el peso del recién nacido para entender su relación con complicaciones obstétricas y el tipo de parto. Es bien sabido que la edad materna puede afectar tanto la fertilidad como los riesgos durante el embarazo y parto, por lo que estudiar estos patrones es fundamental para la formulación de estrategias de salud pública.
Factores geográficos: Se estudia la distribución de nacimientos en distintas provincias, considerando tasas de partos con complicaciones y sus posibles determinantes estructurales en la calidad de atención sanitaria. Esta dimensión permite evaluar desigualdades en el acceso y la calidad de los servicios médicos, identificando áreas con mayores tasas de complicaciones obstétricas.
A través del análisis de estos factores, buscamos no solo una comprensión más profunda de los patrones de natalidad en España, sino también proporcionar información relevante que pueda contribuir a la formulación de políticas públicas enfocadas en mejorar la salud materno-infantil y la equidad en el acceso a los servicios de salud.
2. Exploratory Data Analysis (EDA)
Las variables que vamos a emplear en nuestro estudio “Proyecto Cigüeña” van a estar relacionadas con las condiciones socioeconómicas y geográficas de los padres junto con las condiciones de los nacimientos de los hijos.
Concretamente vamos a centrarnos en el estudio de las siguientes variables:
1. CESAREA: esta variable nos muestra si el parto fue con cesárea o no. En la base de datos original se divide en dos valores: El valor 1 representa un parto con cesárea y el valor 2 uno sin cesárea.
2. NORMA: gracias a esta variable vamos a poder ser conscientes de si el parto ha tenido complicaciones. En la base de datos lo podemos encontrar con dos posibles valores, un 1 para casos en los que el parto ha sido en condiciones normales y un 2 para partos en los que ha habido complicaciones.
3. EDADM: esta variable nos da la información sobre la edad de la madre, útil para, por ejemplo relacionarlo con las complicaciones en el parto. En la base de datos encontramos esta variable como la diferencia entre el nacimiento de ella y el nacimiento del bebé.
4. INTERSEM: es la variable que nos va a mostrar si el parto del bebé se ha dado a término o ha sido prematuro. En la base de datos esta variable toma 3 posibles valores; 1 en caso de que se haya dado a 37 semanas o más (a término), 2 en caso de que se haya dado en menos de 37 semanas (prematuro) y 3 en caso de que la información no conste.
5. MULTIPLI: esta variable nos muestra si los nacimientos se han dado con vida o sin vida. Esta variable está representada por números enteros, que comprenden un rango del 1 al 6.
6. PROPAR: esta variable identifica la provincia española donde ocurrió el parto.
7. PAISNACM: esta variable refleja el país de nacionalidad de la madre.
8. ECIVM: esta variable nos muestra el estado civil de la madre cuando ocurrió el nacimiento. Esta variable comprende valores del 1 al 4, siendo el 1. Casada, 2. Soltera, 3. Separada o divorciada y 4. Viuda.
9. ESTUDIOM: esta variable indica el nivel de estudios de la madre, y de ella vamos a utilizar los siguientes valores: 10. Grados universitarios avanzados, 11. Máster/Especialidad, 12. Doctorado y 99. No consta.
10. ANOREL: esta es una variable numérica de 2 dígitos que indica los años de duración de la relación estable de la madre hasta el parto. Se calcula como la diferencia entre la fecha de inicio de la relación estable y la fecha de parto.
11. DONDEP: esta variable especifica dónde reside el padre y presenta dos valores; 1: Mismo domicilio que la madre, 2: Distinto domicilio que la madre.
12. INIHA: esta variable refleja el intervalo intergenésico en meses, es decir, el tiempo transcurrido entre la fecha de matrimonio y la fecha del parto o el tiempo trascurrido entre la fecha de nacimiento del hijo anterior y la fecha del parto.
13. NUMH: esta variable registra el número total de hijos de la madre, incluyendo vivos, muertos y el recién nacido en el parto actual.
3. Metodología y datos
3.1. Metodología
Hemos desarrollado nuestro análisis combinando técnicas estadísticas y herramientas de visualización en RStudio. Partiendo de los datos originales (329,252 registros con 107 variables), eliminamos los valores faltantes, filtramos variables irrelevantes y recodificamos códigos alfanuméricos, por ejemplo, transformamos ESTUDIOM con factor y agrupamos PAISNACM en “Europeos”/“No Europeos” usando condicionales.
En el ámbito socioeconómico, aplicamos regresión lineal para explorar la relación entre la edad materna (EDADM) y la duración de la relación estable (ANOREL).
Para el análisis demográfico, calculamos tasas proporcionales de cesáreas y complicaciones y las graficamos con líneas suavizadas (geom_line + geom_point). Analizamos las complicaciones obstétricas mediante frecuencias relativas agrupadas por tipo de parto (CESAREA), usando gráficos de lollipop para resaltar diferencias. Además, estudiamos el intervalo intergenésico (INIHA) con diagramas de caja (geom_boxplot), estratificando por residencia del padre (DONDEP) y número de hijos (NUMH).
En el ámbito geográfico, para realizar el mapa, para cada provincia (PROPAR), calculamos el porcentaje de partos con complicaciones y lo visualizamos con mapas interactivos y barras apiladas (geom_bar), identificando puntos críticos como Ourense.
En general, utilizamos dplyr para manipular datos (ej. group_by(), summarise()), ggplot2 para gráficos personalizados y readxl para importar datos. También validamos los resultados filtrando outliers y excluyendo casos como madres separadas/divorciadas (ECIVM != “3”).
3.2. Datos
La base de datos en la que nos vamos a basar para nuestro estudio contiene información sobre los nacimientos ocurridos en España en 2022. Cada registro representa un nacimiento y está compuesto por múltiples variables que describen aspectos como: datos administrativos (provincia, municipio de inscripción,etc.), datos del nacimiento (mes, año del parto,etc.), características del bebé (sexo, peso, tipo de parto, etc.), información de los progenitores (edad, nacionalidad, estado civil, etc.), entre otros.
En la base de datos contamos ,concretamente, con 107 variables, las cuales cuentan con 329.252 casos. No todas las variables cuentan con todos los registros, incluso algunas están completamente vacías, ya que la base de datos cuenta con numerosos NAs, y esto es completamente normal en las bases de datos de estas magnitudes, así que tenemos que ir con cuidado a la hora del estudio y de sacar conclusiones y hemos de tener en cuenta este aspecto.
Concretamente, nos centraremos en las variables explicadas anteriormente en el Exploratory Data Analysis (EDA) con tal de presentar unas conclusiones interesantes sobre las relaciones entre estas variables y poder tener una visión más amplia sobre el tema.
4. Análisis de resultados
4.1. Socioeconómico:
Figura 1: 4.1.1. Relación entre edad de la madre y duración de su relación estable por nivel de estudios
Analizando el gráfico, podemos observar que las madres que tienen hijos a edades más avanzadas tienden a estar en relaciones más largas y probablemente más consolidadas. Esta relación sugiere que las mujeres que postergan la maternidad suelen haber consolidado previamente su vínculo de pareja, lo que podría proporcionar un entorno familiar más estable para el bebé.
Además, el nivel educativo de la madre influye en esta dinámica. Las madres con niveles educativos más altos, como aquellas con estudios de maestría o doctorado, suelen tener hijos a edades más avanzadas y permanecen en relaciones más duraderas. Por otro lado, aquellas con menor nivel educativo, como primaria incompleta o secundaria, tienden a tener hijos a edades más tempranas y en relaciones menos prolongadas. Esto indica que el acceso a la educación no solo está vinculado a mayores oportunidades laborales, sino también a decisiones personales sobre la planificación familiar y la estabilidad de la pareja.
El entorno familiar en el que nace un bebé es crucial para su desarrollo emocional y social. Los bebés nacidos de madres que han mantenido relaciones estables por más tiempo podrían beneficiarse de un ambiente más estructurado, lo que influye en su bienestar y crecimiento. Asimismo, la educación materna es un factor determinante en las oportunidades socioeconómicas del niño. Madres con mayor formación académica suelen tener mejores ingresos, acceso a más recursos y conocimientos sobre crianza, lo que se traduce en mejores condiciones de vida para sus hijos.
La edad materna también juega un papel importante. Las madres que tienen hijos en etapas más avanzadas de su vida suelen contar con mayor estabilidad económica y emocional para la crianza. En contraste, las madres más jóvenes pueden enfrentar mayores desafíos, como menor estabilidad financiera o menos experiencia en el cuidado infantil, lo que podría influir en el desarrollo del bebé.
Por último, los bebés de madres con menor nivel educativo pueden estar en mayor riesgo de enfrentar desigualdades socioeconómicas. Factores como ingresos familiares más bajos o menor acceso a recursos educativos y sanitarios pueden afectar su crecimiento y bienestar. Esto refuerza la importancia de la educación materna como una herramienta para mejorar la calidad de vida de las futuras generaciones.
Figura 2: 4.1.2. Relación entre el estado civil de la madre y la nacionalidad
Se puede observar cómo en estos gráficos podemos ver una tendencia que muestra que la maternidad fuera del matrimonio es más común en madres europeas que en las no europeas, además esta tendencia se viene acentuando unos hace unos pocos años.
Algunos de los cambios en Europa que han llevado a esta tendencia son, por ejemplo, la mayor aceptación de las uniones libres, políticas que apoyan a las familias monoparentales y menor presión social para casarse antes de tener hijos. También cabe recalcar la menor influencia de la religión en Europa, aspecto que rebaja las normas sociales de este tipo.
Por otro lado en los zonas fuera de Europa; como América, África y Ásia hay muchas culturas en las que el matrimonio sigue siendo un requisito social y es muy bien valorado.
Cabe recalcar también que las diferencias económicas entre zonas europeas y no europeas puede llegar a influir ya que al tener Europa un nivel de vida superior con mejores condiciones sanitarias las madres pueden llegar a no depender de otra persona para completar ingresos y poder mantener al hijo si no que pueden llegar a permitírselo por ellas mismas. En cambio en zonas como América del sur o África el hecho de tener un matrimonio puede llegar a ser necesario para poder mantener al bebé.
4.2. Demográfico
Figura 3 y 4: 4.2.1 Tasa de cesáreas por edad de la madre y complicaciones según tipo de parto
El primer gráfico muestra la relación entre la edad de la madre y la tasa de cesáreas en España en 2022. Cada punto representa 1 año y la línea va marcando la evolución de la proporción de cesáreas basadas en la edad de la madre.
A partir de la tendencia podemos observar un aumento progresivo con la edad, a medida que aumenta la edad de la madre, la tasa de cesáreas también se incrementa. Esto sugiere que las madres mayores tienen una mayor probabilidad de requerir una cesárea en comparación con las madres más jóvenes.
Hay mayor riesgo en edades avanzadas: La tasa de cesáreas supera el 50 % en mujeres mayores de 40 años y sigue aumentando hasta los 50 años, lo que indica que en esta franja de edad, más de la mitad de los partos son por cesárea.
También, se observa un pico muy pronunciado en torno a los 50 años, donde la tasa de cesáreas es extremadamente alta, pero luego cae drásticamente. Esto puede deberse a que hay pocos partos en edades muy avanzadas.
Podemos detectar posibles factores detrás de la tendencia, como factores médicos, clínicos o incluso preferencias médicas o maternas (ya que en algunos casos, las cesáreas pueden ser programadas por miedo a que se complique de más).
El segundo gráfico está directamente relacionado con el anterior, ya que el primero nos indicaba como norma general que a mayor edad existía un mayor riesgo de cesáreas y este nos señala que hay casi 8 veces más posibilidad de que en los partos que haya cesárea haya habido complicaciones en comparación a los que no han necesitado cesárea. Esto nos deja claro que a mayor edad mayor riesgo de complicaciones y por lo tanto mayor posibilidad de cesárea.
Figura 5: 4.2.2. Distribución del Intervalo Intergenésico por Lugar de Residencia del Padre y Número de Hijos
En esta gráfica podemos observar que la mediana del intervalo intergenésico tiende a ser ligeramente más baja (más corta) cuando el padre reside en un domicilio distinto al de la madre, en comparación con cuando reside en el mismo domicilio.La no convivencia puede ser un indicador de una relación menos estable o de una falta de comunicación efectiva entre los padres. Esto podría llevar a decisiones menos planificadas sobre tener hijos.
Además, observamos que hay más outliers porque los datos combinan una amplia variedad de circunstancias familiares, niveles socioeconómicos y decisiones individuales sobre la planificación familiar. Esta heterogeneidad podría generar valores atípicos en el intervalo intergenésico. Esto podría significar infertilidad o problemas de salud o de pareja que impidan la concepción.
4.3. Geográfico
Figura 6: 4.3.1 Porcentaje de partos con complicaciones por provincia
El mapa presenta el porcentaje de nacimientos con complicaciones en cada provincia de España, acompañado de un gráfico de barras que representa para las 4 provincias con mayores y menores porcentajes de complicaciones, su porcentaje de nacimientos a término y prematuros.
Generalmente, podemos observar que la mayoría de las provincias tienen tasas de complicaciones entre el 10% y 15%. Existen algunas provincias con valores extremos, tanto en altas tasas de complicaciones como en bajas, entre ellas, Ourense presenta el porcentaje de complicaciones más alto en partos a término con un 35,8%, siguiéndole La Rioja (28,29%), Islas Baleares (26,87%) y Zamora (20,85%). Esto se puede deber a deficiencias en la atención obstétrica o neonatal o a diferencias en el acceso a los servicios de salud entre áreas urbanas y rurales.
En cuánto a las provincias con menor porcentaje de complicaciones, entre ellas se encuentra Ceuta (5,7%), Huelva (6,62%) y Ávila (6,75%) y Soria (7,3%). Esto se puede deber a que estas provincias tienen un mejor acceso a cuidados prenatales y a la realización de seguimientos médicos y a la existencia de mejores infraestructuras sanitarias y hospitales especializados.
5. Conclusiones
Después de analizar los resultados de nuestro proyecto, hemos visto que las condiciones socioeconómicas, demográficas y geográficas afectan mucho la forma en que ocurren los partos. Estas diferencias no solo impactan la salud de la madre y el bebé, sino también la estabilidad de las familias y las decisiones que deben tomar los gobiernos para mejorar la situación.
Uno de los cambios más importantes que hemos notado es que en Europa, cada vez menos mujeres necesitan casarse para tener hijos, mientras que en otros países esto sigue siendo algo muy importante. En lugares como América Latina, África y Asia, muchas mujeres todavía dependen de una pareja para criar a sus hijos, tanto por razones culturales como económicas. Sin embargo, en Europa, hay más apoyo para las madres solteras, como ayuda económica y facilidades para conciliar el trabajo con la crianza. En los países fuera de Europa, sería necesario mejorar estas ayudas para que una madre sola pueda mantener a su hijo sin tantos problemas.
En cuanto a la parte demográfica, hemos encontrado que cuando los padres no viven juntos antes del nacimiento, es más común que haya inestabilidad en la familia, lo que puede afectar al bebé. También hemos visto que las mujeres que tienen hijos a edad avanzada necesitan más cuidados médicos, ya que sus embarazos suelen ser más complicados. Como cada vez más mujeres esperan más tiempo para ser madres, es importante mejorar la atención médica para evitar riesgos.
Para finalizar, en algunas zonas hay pocos hospitales y especialistas en partos, lo que hace que los nacimientos sean más peligrosos. Un caso concreto es el de Ourense, en España, donde es urgente mejorar los servicios médicos para garantizar que las madres reciban la atención necesaria.