1 Introducción

A nivel mundial, el tema del embarazo no deseado y sus desenlaces es una crisis de salud pública. Cada año, se estima que ocurren más de 121 millones de embarazos no deseados a nivel global. De estos, se calcula que cerca de 73 millones terminan en un aborto inducido, mientras que el resto resultan en partos no deseados.

El desenlace de estos embarazos no deseados está determinado por las fallas del sistema de salud:

  1. Falla de la Prevención: La necesidad insatisfecha de anticoncepción es abrumadora. En los países de ingresos bajos y medianos, se estima que casi 257 millones de mujeres tienen una necesidad insatisfecha de anticonceptivos modernos.

  2. Falla de la Intervención: Cuando la mujer no puede acceder a un aborto seguro, recurre a la clandestinidad. Se estima que cerca de la mitad de los abortos en el mundo se realizan en condiciones peligrosas.

  3. La Consecuencia Fatal: Esta clandestinidad se traduce directamente en muerte. El aborto inseguro es una de las principales causas de mortalidad materna global, causando la muerte de decenas de miles de mujeres cada año, con una abrumadora mayoría de estas muertes ocurriendo en África y Asia. La cifra de mortalidad puede ser hasta 70 veces mayor en países con leyes restrictivas comparada con países donde el aborto es legal.

Explicación del Problema desde una Perspectiva Sociológica:

Desde la sociología, el problema reside en la jerarquía de la desigualdad reproductiva. La vida de una mujer está atrapada entre tres niveles de fracaso del sistema social. Las cifras demuestran que, en los países pobres, la mujer no solo enfrenta la ausencia de anticoncepción (fracaso preventivo), sino también el riesgo de muerte si decide interrumpir el embarazo (fracaso terminal). Nuestra curiosidad sociológica es establecer la conexión empírica entre estas fallas: ¿cuál de los dos fracasos iniciales (la falta de planificación familiar o la falta de acceso a servicios seguros) tiene la conexión más fuerte con los tres desenlaces del embarazo no deseado (parto no deseado, aborto seguro o muerte por inseguro)? Esto nos permite identificar la barrera más urgente que debe abordarse a nivel de política pública.

Relevancia y Consecuencias del Problema:

El estudio es relevante porque la mortalidad por aborto inseguro no es un destino biológico, sino una manifestación de la inequidad social y legal. Al demostrar la conexión estadística entre la falta de servicios y la muerte, el proyecto ofrece evidencia para: Priorizar la inversión en planificación familiar como estrategia para reducir el número de embarazos no deseados. Aportar argumentos sólidos para la eliminación de las barreras legales y de acceso a la IVE segura, demostrando que la penalización solo aumenta el número de muertes, un costo social inaceptable.

1.1 Pregunta de investigación

¿Cuál es el efecto relativo de la falta de planificación familiar y del acceso insuficiente a servicios de aborto seguro sobre el desenlace de los embarazos no deseados en países de ingresos bajos y medianos?

2 Marco metodológico

2.1 Base de datos

Nombre: AIU All Women Dataset (Adding It Up: Investing in Sexual and Reproductive Health).
Fuente: Guttmacher Institute (en colaboración con la Organización Mundial de la Salud - OMS).
Alcance de los Datos: Contiene estimaciones modeladas de salud reproductiva para mujeres en edad reproductiva (15-49 años) en países de ingresos bajos y medianos de todo el mundo.
Marco Temporal: Los datos se centran en el periodo de estimaciones 2015-2019, proporcionando una línea base global coherente.

2.2 Creación del subconjunto

Descripción breve del subconjunto creado

El subconjunto “SubconjuntoA” fue construido a partir de la base global AIU All Women Dataset del Guttmacher Institute, que contiene estimaciones de salud sexual y reproductiva para mujeres en edad fértil (15 a 49 años) de países de ingresos bajos y medianos. En este subconjunto se seleccionaron únicamente las variables directamente relacionadas con el acceso a métodos anticonceptivos, las condiciones de los abortos (seguros o inseguros) y los desenlaces de los embarazos no deseados, tales como nacimiento, abortos y muertes maternas. Incluye, además, la variable “País”, que identifica cada observación y permite realizar comparaciones geográficas.

Filtros aplicados y justificación de la población

No se aplicaron filtros por región o año, ya que el objetivo del análisis es mantener la comparabilidad global de los indicadores y examinar las desigualdades estructurales en el acceso a servicios reproductivos entre países de contextos socioeconómicos similares. El filtro principal fue por tipo de variable, seleccionando únicamente aquellas que permiten observar la relación entre dos dimensiones críticas del problema:

  1. Falla en la prevención (variables sobre acceso o carencia de anticonceptivos), y

  2. Falla en la intervención (variables sobre abortos seguros o inseguros).

Se decidió trabajar con esta población (mujeres de países de ingresos bajos y medianos), porque en estos contextos se concentra la mayor carga de embarazos no deseados, abortos inseguros y muertes maternas, lo que permite analizar de fromas más clara el impacto de las desigualdades estructurales y legales en la salud reproductiva global.

Descripción de TODAS las variables

El subconjunto “SubconjuntoA” contiene once variables seleccionadas del AIU All Women Dataset, con el propósito de analizar los factores estructurales asociados a los desenlaces de los embarazos no deseados a nivel global. La inclusión de la variable “Pais” permite realizar un análisis comparativo entre naciones, identificando patrones regionales y niveles diferenciados de desigualdad reproductiva.Las variables se agrupan en dos categorías: variables de desenlace (resultados del embarazo) y variables explicativas (factores de acceso y desigualdad).

Tabla X. Subconjunto A utilizado para el análisis
Pais MuertesMaternas MuertesCompliAbortos ConteoEmbarazoNoDeseado ConteoAbortos AbortosSeguros AbortosInseguros SinAcceso ConAcceso SinAccesoEcono ConAccesoEcono
Afghanistan 637.927733 0.0244388 NA NA NA NA 1714.100000 1.381300e+03 690.071870 440.247053
Albania 15.064575 0.3987387 3.0863158 6.610820e+00 6.021796e+00 0.0072719 254.200000 2.390000e+01 96.610674 7.831384
Algeria 112.348552 0.0422739 NA NA NA NA 1097.158605 3.355441e+03 449.527546 1358.500276
Angola 241.297843 0.0934994 479.7417943 2.496433e+02 2.968474e+01 171.9405669 2068.253143 1.040947e+03 765.100437 60.278372
Azerbaijan 25.679338 0.1631599 28.4009648 1.834614e+02 9.770389e+01 21.3456505 825.594848 3.595052e+02 328.222467 81.676943
Argentina 38.973331 0.2517746 302.8117517 3.724544e+02 9.279554e+01 45.0623069 1264.826202 6.360074e+03 548.779041 1971.029758
Bangladesh 172.785776 0.1089749 721.0767950 1.555385e+03 4.119266e+02 255.9590087 7394.000000 2.151860e+04 2682.308270 8312.008536
Armenia 25.557937 0.1334396 3.2201360 3.440895e+01 1.832477e+01 4.0034653 202.598832 1.498012e+02 89.265231 48.260992
Bhutan 182.851690 0.1098298 2.1091138 6.811022e+00 2.874649e+00 0.8811427 20.200000 7.510000e+01 7.168839 29.260010
Bolivia 155.100537 0.1079074 148.2288087 1.138522e+02 2.836583e+01 13.7746877 739.500000 9.954000e+02 230.034503 180.392559
Bosnia and Herzegovina 9.627036 0.3024158 4.5433589 8.393236e+00 7.645399e+00 0.0092326 225.100000 1.275000e+02 80.743643 26.752320
Botswana 144.280308 0.0406522 30.4355287 2.029986e+01 1.493207e+01 1.4358018 58.000000 3.486000e+02 24.044528 132.448249
Brazil 59.508618 0.1053142 1472.8956160 1.931400e+03 4.812006e+02 233.6750936 4567.400000 3.604670e+04 2072.889158 11375.526260
Belize 36.135315 0.1297824 3.1078218 3.546307e+00 6.511564e-01 1.0492170 18.900000 4.400000e+01 7.726694 14.473831
Solomon Islands 104.225985 0.1418533 10.3031330 5.692754e+00 0.000000e+00 4.3823686 27.200000 3.100000e+01 10.643131 12.078312
Bulgaria 9.785253 0.3322162 22.7360167 1.517124e+01 1.301540e+01 0.0166884 318.100000 7.268000e+02 123.985662 206.849931
Myanmar 249.761550 0.0861908 85.7945657 4.323334e+02 2.576595e+02 58.3480155 1417.676670 4.761723e+03 622.348523 1842.836264
Burundi 547.992724 0.0972456 155.0777999 7.111051e+01 1.700707e+01 33.3752592 543.153235 4.311468e+02 229.239530 172.151653
Belarus 2.384535 0.4193173 13.7879735 2.314373e+01 1.985501e+01 0.0254581 322.500000 1.113300e+03 114.209361 343.646603
Cambodia 159.971936 0.1153625 73.6131101 2.136465e+02 1.273278e+02 28.8338748 844.400000 1.345900e+03 298.609585 558.601634
Cameroon 528.608666 0.1432602 224.4088091 2.205749e+02 2.622825e+01 151.9198141 1348.800000 1.303600e+03 499.020940 224.787421
Cabo Verde 58.083462 0.1250524 5.6081844 7.490918e+00 1.141117e+00 3.9011957 18.900000 6.820000e+01 5.942293 13.022665
Central African Republic 828.791241 0.0664930 54.5648147 3.155067e+01 3.751645e+00 21.7303604 271.400000 1.782000e+02 100.483524 32.564967
Sri Lanka 35.616111 0.0794811 35.3222606 1.534444e+02 6.476252e+01 19.8511260 708.600000 1.940300e+03 221.878069 786.961764
Chad 1136.848581 0.0344580 113.2710307 6.225157e+01 7.402245e+00 42.8754451 682.700000 2.099000e+02 262.916299 61.332423
China 28.577451 0.0742098 2841.5206010 1.756610e+04 1.545086e+04 8.5108871 22521.428910 2.340672e+05 8161.690383 88766.940540
Colombia 82.594995 0.0735113 361.7400955 3.642888e+02 9.076112e+01 44.0743738 1253.500000 8.128000e+03 558.446628 3029.637070
Comoros 272.678515 0.1199602 10.2503213 6.474473e+00 1.548461e+00 3.0387525 49.300000 3.090000e+01 19.901214 9.503636
Congo 378.169957 0.1149849 59.0019331 6.044383e+01 7.187290e+00 41.6303742 388.600000 3.445000e+02 170.074370 104.349942
Democratic Republic of the Congo 473.256367 0.1013309 1282.4016140 6.091458e+02 7.243266e+01 419.5460203 6167.136170 2.170364e+03 2367.911143 429.866245
Costa Rica 27.434166 0.0883029 30.2807010 2.735842e+01 5.023427e+00 8.0943149 130.600000 6.941000e+02 59.684235 244.832899
Cuba 35.999718 0.0928852 24.1003272 1.346129e+02 3.413184e+01 33.6533971 219.700000 1.773000e+03 80.533593 506.954395
Benin 396.681442 0.0670726 114.7016578 9.044701e+01 1.377810e+01 47.1039046 793.600000 3.510000e+02 299.790363 91.484204
Dominican Republic 95.162217 0.1246157 97.2369854 1.027580e+02 2.605486e+01 25.6896304 304.700000 1.525200e+03 116.962850 578.869681
Ecuador 59.072506 0.0912103 180.2843922 1.327758e+02 3.308055e+01 16.0641984 544.668802 2.405331e+03 217.949457 860.780474
El Salvador 46.197074 0.1612444 46.5490857 4.531042e+01 8.319689e+00 13.4056256 206.000000 8.747000e+02 80.020559 325.062042
Equatorial Guinea 301.027982 0.1511250 NA NA NA NA 76.400000 4.220000e+01 20.396764 6.799278
Ethiopia 400.905200 0.0411905 1145.3949280 6.505854e+02 3.420960e+02 190.3005439 4207.836739 7.459563e+03 1940.760767 2390.811115
Eritrea 480.119136 0.0669439 18.8164754 1.752493e+01 4.191330e+00 8.2252110 152.400000 6.550000e+01 56.536564 7.745982
Fiji 33.746198 0.3683328 NA NA NA NA 36.900000 6.630000e+01 15.070952 26.735462
Djibouti 247.927807 0.1378999 5.1991366 5.315608e+00 1.271302e+00 2.4948463 40.187613 3.621239e+01 19.567715 9.522282
Gabon 251.995562 0.1447970 29.5497672 2.290869e+01 2.724040e+00 15.7782415 147.600000 1.545000e+02 57.701025 41.589067
Georgia 25.002745 0.1876134 3.9689052 8.050099e+01 4.287146e+01 9.3662513 201.698959 2.066010e+02 86.935281 58.854770
Gambia 597.321039 0.0969935 16.4898386 9.731209e+00 1.482389e+00 5.0679169 99.800000 5.740000e+01 40.273764 12.320699
State of Palestine 27.219001 0.1933158 NA NA NA NA 212.196063 3.788039e+02 81.289166 137.335837
Ghana 307.810287 0.0307316 381.1195124 2.873444e+02 4.377215e+01 149.6460872 1751.737058 1.701063e+03 673.901533 599.505312
Kiribati 92.277468 0.3003444 NA NA NA NA 6.300000 4.700000e+00 2.722584 2.443945
Grenada 25.343310 0.1453544 NA NA NA NA 3.600000 1.130000e+01 1.155703 3.277436
Guatemala 94.906254 0.0809631 157.8671624 9.013734e+01 1.655060e+01 26.6682037 735.525561 1.662374e+03 344.818742 456.674992
Guinea 576.330137 0.0549812 100.8124122 8.175866e+01 1.245458e+01 42.5790956 663.000000 3.001000e+02 226.954876 58.339848
Guyana 168.957492 0.1573039 6.0378412 7.449345e+00 1.855975e+00 0.9012772 38.700000 6.160000e+01 15.557853 22.143322
Haiti 480.255978 0.0642243 154.4395510 1.127135e+02 2.857914e+01 28.1785239 791.900000 7.370000e+02 294.614894 219.865108
Honduras 64.639851 0.0355529 95.6859984 5.866201e+01 1.077125e+01 17.3558539 344.388891 1.226611e+03 134.780677 400.624553
India 145.092961 0.1144104 2609.5469560 1.603416e+04 3.527515e+03 2799.5665680 48571.865750 1.340866e+05 20477.919660 43994.959170
Indonesia 177.281606 0.1007892 706.9409485 1.789051e+03 1.066228e+03 241.4515408 7124.534556 2.986327e+04 2331.052839 11670.972300
Iran 16.432961 0.0441492 NA NA NA NA 3545.592973 1.056591e+04 1325.475854 3563.833930
Iraq 79.002171 0.1463960 NA NA NA NA 1946.966948 2.515733e+03 767.654386 952.024751
Cote d’Ivoire 617.292116 0.0860955 289.1310181 2.297544e+02 3.499928e+01 119.6538274 1555.700000 1.349400e+03 688.551507 266.364895
Jamaica 80.421763 0.1057231 28.7956991 2.986467e+01 7.572354e+00 7.4662074 89.800000 3.059000e+02 30.875995 94.463702
Kazakhstan 9.594106 0.2303671 20.7638214 2.096332e+02 8.847743e+01 27.1202658 606.400000 1.796200e+03 203.795569 656.161115
Jordan 46.311695 0.0817248 NA NA NA NA 447.492655 5.619073e+02 182.763468 210.420453
Kenya 342.246130 0.1060119 713.5895080 5.552808e+02 1.328032e+02 260.6174904 1810.150060 6.082550e+03 734.378081 1856.098577
North Korea 89.007591 0.1107521 NA NA NA NA 712.188946 3.611311e+03 235.048061 1523.044437
Kyrgyzstan 60.411732 0.0643839 6.7057943 4.833100e+01 2.039851e+01 6.2525873 233.200000 4.306000e+02 90.869272 161.020835
Lao People’s Dem. Republic 185.351854 0.0425384 19.4944799 6.587488e+01 3.925973e+01 8.8905201 239.500000 6.454000e+02 81.216041 224.030319
Lebanon 29.331446 0.1654961 NA NA NA NA 256.793407 3.888066e+02 100.533525 119.804864
Lesotho 543.536768 0.0778462 33.6215002 1.427437e+01 1.049987e+01 1.0096212 69.000000 2.823000e+02 27.528702 78.155872
Liberia 660.825382 0.0690463 56.6776070 5.182457e+01 7.894615e+00 26.9897203 312.621641 3.010784e+02 115.203541 79.774054
Libya 71.669720 0.1766663 NA NA NA NA 506.394902 2.876051e+02 241.128769 122.493676
Madagascar 334.907374 0.0726543 163.8897734 4.033746e+02 9.647266e+01 189.3212770 1327.800000 2.288800e+03 482.881226 638.493518
Malawi 349.297707 0.1271508 300.3329828 1.416339e+02 3.387371e+01 66.4749444 662.004145 2.119596e+03 282.343476 815.705979
Malaysia 29.068067 0.1666182 NA NA NA NA 1630.637982 2.023162e+03 550.758457 792.632782
Maldives 52.628270 0.0591269 1.1407255 4.567964e+00 1.927948e+00 0.5909581 28.500000 1.280000e+01 11.309424 5.002781
Mali 562.212716 0.0687184 150.3272475 1.006437e+02 1.533140e+01 52.4142519 937.400000 6.971000e+02 376.837340 113.449886
Mauritania 766.118303 0.1024675 43.5610469 1.941146e+01 2.957015e+00 10.1092976 217.385573 1.078144e+02 101.652566 17.092862
Mauritius 61.390966 0.2505320 NA NA NA NA 70.703930 8.979607e+01 22.422607 27.561203
Mexico 33.287122 0.0721174 741.4678168 1.037336e+03 1.904709e+02 306.9082107 4198.800000 1.814060e+04 1676.756206 6715.843228
Mongolia 44.835274 0.1279736 6.0528700 1.706724e+01 1.501206e+01 0.0082692 143.000000 3.117000e+02 45.052874 130.758313
Moldova 18.982433 0.0861646 5.1385104 1.886841e+01 1.618721e+01 0.0207553 222.900000 4.284000e+02 78.273020 111.968165
Montenegro 5.757486 0.2965737 0.5467442 8.471638e-01 7.716815e-01 0.0009319 35.500000 2.550000e+01 11.462698 4.224330
Morocco 70.163643 0.0729421 NA NA NA NA 1268.672985 3.428827e+03 508.815396 1332.781181
Mozambique 289.099440 0.1387262 257.4786743 3.113753e+02 7.446975e+01 146.1420162 1467.300000 1.706600e+03 621.167432 432.052617
Namibia 195.342697 0.0891178 38.7984683 2.159849e+01 1.588731e+01 1.5276535 71.500000 3.349000e+02 30.762732 98.698825
Nepal 186.360520 0.1027797 96.0105132 3.424428e+02 1.451526e+02 44.1626860 2052.100000 3.183300e+03 757.233756 1183.782342
Vanuatu 71.567064 0.1353795 2.6717259 3.004485e+00 0.000000e+00 2.3128986 15.100000 2.250000e+01 6.018504 8.211016
Nicaragua 98.257009 0.0869677 55.8087137 2.872872e+01 5.275035e+00 8.4997338 122.200000 9.044000e+02 53.330645 365.517684
Niger 509.203493 0.0101353 130.0460069 7.730620e+01 1.177632e+01 40.2602982 790.889493 7.120105e+02 306.699346 128.104533
Nigeria 916.884065 0.0589629 1191.9120650 1.470372e+03 2.239868e+02 765.7549315 8780.600000 5.639900e+03 3202.880127 825.671179
Micronesia 87.732497 0.1851839 0.4985961 8.388518e-01 0.000000e+00 0.6457609 5.115172 4.127598e+00 2.103837 1.671847
Pakistan 139.573373 0.1228185 1015.3933400 2.286850e+03 9.651842e+02 295.8500416 9545.356900 9.610043e+03 3922.083316 3225.631329
Papua New Guinea 145.243778 0.0317447 69.7558695 8.314262e+01 0.000000e+00 64.0044575 502.200000 4.955000e+02 208.558270 195.816001
Paraguay 83.632819 0.2389949 44.2607388 6.673258e+01 1.662616e+01 8.0738038 232.600000 9.808000e+02 72.342338 355.566109
Peru 88.270305 0.1097780 294.1645131 3.639576e+02 9.067859e+01 44.0342976 1609.600000 3.500300e+03 724.842974 1213.387866
Philippines 120.527063 0.0929853 687.6872798 9.968371e+02 5.940892e+02 134.5338320 5450.945025 7.250355e+03 2086.581622 3225.343740
Guinea-Bissau 667.200394 0.0329978 13.9196473 2.879102e+01 4.385835e+00 14.9940768 87.800000 1.252000e+02 32.698692 23.901837
Timor 141.972439 0.0765365 3.3759949 1.109244e+01 6.610805e+00 1.4970429 49.637370 5.056263e+01 18.683609 17.594096
Romania 18.695799 0.2386741 38.5877191 1.445806e+02 1.240357e+02 0.1590387 681.600000 1.903000e+03 312.333026 644.447588
Russian Federation 17.148845 0.1459130 412.9574934 1.601185e+03 1.373656e+03 1.7613030 4763.900000 1.401180e+04 1868.353226 4041.305286
Rwanda 247.834599 0.0312843 176.2228498 8.751131e+01 2.092955e+01 41.0728699 459.591583 9.629084e+02 198.406872 378.812606
Saint Lucia 117.140904 0.1060931 1.1488898 1.960722e+00 4.971520e-01 0.4901831 7.600000 2.290000e+01 3.038459 8.511593
Saint Vincent and the Grenadines 68.464111 0.1335213 NA NA NA NA 3.500000 1.310000e+01 1.184659 4.073744
Sao Tome and Principe 129.794153 0.1055895 3.5767283 1.973848e+00 2.347075e-01 1.3594775 12.000000 1.640000e+01 4.593387 5.962637
Senegal 314.505437 0.1029416 144.3536809 6.138368e+01 9.350787e+00 31.9680093 678.340033 7.988600e+02 330.848546 218.916048
Serbia 11.962603 0.1058612 11.7081174 2.564705e+01 2.336190e+01 0.0282118 540.100000 6.318000e+02 237.273569 138.005769
Sierra Leone 1119.539617 0.0622548 58.3262301 8.724395e+01 1.329017e+01 45.4357812 400.300000 4.867000e+02 154.022108 122.614075
Viet Nam 43.413520 0.1009362 323.8885601 1.649522e+03 9.830727e+02 222.6206901 3402.451467 1.256875e+04 1125.370400 5013.855502
Somalia 828.963813 0.0764103 199.9697081 1.055434e+02 2.524218e+01 49.5361282 874.729877 2.055701e+02 394.902833 70.720229
South Africa 118.777552 0.0749217 616.1931302 5.185631e+02 3.814421e+02 36.6777810 1834.000000 7.878600e+03 789.589732 3112.272999
Zimbabwe 457.636524 0.0770115 162.3538555 6.674282e+01 1.596248e+01 31.3253158 319.900000 1.839000e+03 142.795460 639.437127
South Sudan 1154.976992 0.0403681 56.3767918 6.908894e+01 1.652358e+01 32.4264525 549.461731 1.281383e+02 200.199328 34.872349
Sudan 295.473746 0.0138103 NA NA NA NA 1942.450623 9.312494e+02 782.710565 147.185977
Suriname 120.000993 0.0934676 3.9334617 4.589368e+00 1.143423e+00 0.5552559 23.600000 4.660000e+01 11.854807 14.250667
Swaziland 437.085787 0.0781751 19.1830064 9.839256e+00 7.237512e+00 0.6959270 34.600000 1.613000e+02 13.507272 50.342918
Syria 30.674966 0.0985371 NA NA NA NA 809.086373 1.243914e+03 297.086367 381.226430
Tajikistan 16.671474 0.0752586 15.5445192 6.345891e+01 2.678337e+01 8.2096872 423.900000 4.836000e+02 165.116672 167.271952
Thailand 37.202129 0.2614987 166.2178054 4.525172e+02 2.696886e+02 61.0720334 953.575261 9.393325e+03 295.772023 3464.574364
Togo 395.561483 0.0750860 101.7107276 6.635515e+01 1.010811e+01 34.5571012 501.900000 4.152000e+02 180.665960 118.922699
Tonga 52.102024 0.2166085 0.4509996 6.640695e-01 0.000000e+00 0.5112108 4.100000 4.300000e+00 1.625296 2.081869
Tunisia 43.480977 0.1187165 NA NA NA NA 357.587933 7.772121e+02 120.287024 312.456848
Turkey 17.076483 0.1303304 NA NA NA NA 4800.253487 7.227147e+03 1962.911586 2165.541263
Turkmenistan 7.234163 0.1605609 2.3397012 2.850885e+01 1.203240e+01 3.6881936 190.900000 5.292000e+02 73.340507 203.614987
Uganda 375.354986 0.0963697 796.3882714 4.264868e+02 1.020003e+02 200.1688177 2382.392897 3.195307e+03 1051.886337 937.775019
Ukraine 19.153777 0.0958654 38.4900644 2.144298e+02 1.839593e+02 0.2358728 1653.700000 4.502500e+03 634.306467 1206.314589
Macedonia 7.163635 0.1393501 3.0716832 7.474040e+00 6.808103e+00 0.0082214 166.600000 1.008000e+02 62.578142 19.783315
Egypt 36.864561 0.0733899 NA NA NA NA 2618.056451 1.048064e+04 1128.364853 3725.641182
Tanzania 523.979221 0.1385526 719.2005496 5.081340e+02 1.215273e+02 238.4894276 2854.286140 4.110314e+03 1117.053831 1135.678269
Burkina Faso 320.158482 0.0609100 163.1254706 1.468810e+02 2.237489e+01 76.4941794 1022.743039 1.286757e+03 401.593598 353.088487
Uzbekistan 29.027319 0.0730274 26.6347489 2.021315e+02 8.531131e+01 26.1497794 829.700000 4.049700e+03 320.389791 1631.520379
Venezuela 124.753226 0.1082142 NA NA NA NA 844.778635 3.778921e+03 360.208275 1254.125496
Samoa 43.430503 0.1440289 0.7055969 1.863774e+00 0.000000e+00 1.4347615 11.200000 6.800000e+00 4.989592 2.607773
Yemen 164.069756 0.0623635 NA NA NA NA 1655.681472 1.408119e+03 673.025729 324.573370
Zambia 212.908468 0.1420318 292.2345573 1.446585e+02 3.459710e+01 67.8945476 744.943174 1.486457e+03 336.403386 449.101530

Descripción operacional de las variables
Variable Descripcion TipoDato Justificacion Interpretacion
Pais Nombre del país correspondiente a cada observación. Categórica nominal Es una etiqueta que identifica cada país sin orden numérico. Permite comparar contextos nacionales y desigualdades estructurales.
MuertesMaternas Tasa de muertes maternas por cada 100.000 nacidos vivos. Cuantitativa continua Es una tasa que puede tomar valores decimales y variar continuamente. Refleja el fracaso general del sistema de salud para proteger la vida de las mujeres.
MuertesCompliAbortos Porcentaje del total de muertes maternas causadas por complicaciones del aborto. Cuantitativa continua Expresada como porcentaje continuo (0–100%). Mide el impacto directo de la criminalización del aborto y del acceso inseguro.
ConteoEmbarazoNoDeseado Número estimado de nacimientos resultado de un embarazo no deseado. Cuantitativa discreta Es un conteo entero de casos. Indica la magnitud de la falta de autonomía reproductiva.
ConteoAbortos Número estimado de abortos realizados en embarazos no deseados. Cuantitativa discreta Es un conteo entero de abortos en embarazos no deseados. Representa la respuesta ante la falla en la prevención y el acceso seguro.
AbortosSeguros Número de abortos realizados en condiciones médicas seguras. Cuantitativa discreta Es un conteo absoluto de eventos médicos seguros. Indica el grado de protección sanitaria y la calidad del sistema de salud.
AbortosInseguros Número de abortos realizados en condiciones inseguras. Cuantitativa discreta Es un conteo de abortos sin condiciones sanitarias adecuadas. Mide la clandestinidad y el riesgo vital enfrentado por las mujeres.
SinAcceso Porcentaje de mujeres sexualmente activas que desean evitar el embarazo pero no usan métodos anticonceptivos modernos. Cuantitativa continua Es un porcentaje continuo que mide necesidad insatisfecha. Refleja brechas en educación sexual, acceso sanitario y políticas públicas.
ConAcceso Porcentaje de mujeres que utilizan métodos anticonceptivos modernos. Cuantitativa continua Proporción continua entre 0 y 100%. Indica efectividad de las políticas de planificación familiar.
SinAccesoEcono Porcentaje de mujeres de nivel socioeconómico bajo con necesidad insatisfecha de anticonceptivos modernos. Cuantitativa continua Es un porcentaje continuo asociado a nivel socioeconómico. Expone desigualdades de clase en autonomía reproductiva.
ConAccesoEcono Porcentaje de mujeres de nivel socioeconómico bajo que usan métodos anticonceptivos modernos. Cuantitativa continua Proporción continua que mide acceso en población vulnerable. Mide la equidad sanitaria: valores altos indican menor desigualdad.

En síntesis, las variables seleccionadas permiten observar dos niveles de análisis complementarios:

  • Los desenlaces reproductivos (muertes, partos o abortos resultantes de embarazos no deseados).

  • Los factores estructurales de acceso (uso o carencia de anticonceptivos y seguridad de los procedimientos).

Esta combinación posibilita un análisis integral de las fallas del sistema de salud reproductiva, tanto en la prevención del embarazo no deseado como en la intervención segura frente al mismo, revelando la dimensión social y económica de la desigualdad reproductiva.

2.3 Técnicas de análisis utilizadas

En el análisis cuantitativo de este proyecto, centrado en los abortos inseguros y el acceso a anticonceptivos, utilizamos gráficos de pie, gráficas de dispersión y modelos de regresión, ya que cada herramienta cumple un rol analítico clave y, combinadas, permiten comprender de manera profunda y sustentada las desigualdades y sus consecuencias en salud reproductiva.

Los gráficos de pie se emplearon para mostrar la distribución porcentual de la población según niveles de acceso a anticonceptivos (“Bajo”, “Medio”, “Alto”). Esta visualización permite identificar de manera inmediata qué proporción de la población enfrenta barreras en el acceso y cuáles tienen mayor cobertura, facilitando una comprensión descriptiva de las desigualdades existentes.

Las gráficas de dispersión permitieron explorar la relación entre variables numéricas, como el acceso a anticonceptivos y la incidencia de abortos inseguros, detectando patrones, tendencias y posibles valores atípicos. Esta exploración preliminar fue crucial para identificar asociaciones potenciales entre la falta de acceso y los desenlaces negativos, y para orientar la selección de variables en los análisis posteriores.

Finalmente, los modelos de regresión se utilizaron para cuantificar de manera rigurosa la relación entre el acceso a anticonceptivos y la ocurrencia de abortos inseguros, controlando simultáneamente otros factores relevantes. La regresión permite determinar la fuerza y dirección de estas relaciones, comparando la importancia relativa de distintos predictores y ofreciendo evidencia estadística sobre los determinantes principales del fenómeno.

En conjunto, estas herramientas posibilitan un análisis que va desde la descripción de la desigualdad en el acceso (gráficos de pie), hacia la exploración de relaciones entre variables (gráficas de dispersión), hasta la explicación estadística de los factores que inciden en los desenlaces reproductivos (regresión). Este enfoque asegura un análisis cuantitativo coherente, integral y alineado con los objetivos del proyecto.

2.4 Mapa

El mapa muestra la distribución de abortos inseguros a nivel global según los datos del subconjunto analizado. Los colores representan la magnitud relativa de los abortos inseguros en cada país, destacando las regiones con mayor número de casos.

3 Resultados del análisis exploratorio y bivariado

3.1 Estadísticos descriptivos

Tabla 3.1. Estadísticos descriptivos de las variables cuantitativas
Variable N Media Mediana Desviacion Minimo Maximo
MuertesMaternas 132 217.9729351 114.7447280 2.526651e+02 2.3845347 1.154977e+03
MuertesCompliAbortos 132 0.1183076 0.1026236 7.411480e-02 0.0101353 4.193173e-01
ConteoEmbarazoNoDeseado 108 236.2221950 56.5271994 4.570656e+02 0.4509996 2.841521e+03
ConteoAbortos 108 554.1743655 74.2083511 2.288439e+03 0.6640695 1.756610e+04
AbortosSeguros 108 271.4446099 16.8166132 1.527339e+03 0.0000000 1.545086e+04
AbortosInseguros 108 85.0367002 21.5380055 2.845425e+02 0.0009319 2.799567e+03
SinAcceso 132 1651.1411128 523.2474508 4.840252e+03 3.5000000 4.857187e+04
ConAcceso 132 5339.6145139 731.9000000 2.366928e+04 4.1275983 2.340672e+05
SinAccesoEcono 132 653.7493251 206.1769196 1.981770e+03 1.1557033 2.047792e+04
ConAccesoEcono 132 1877.1057989 208.6351917 8.692219e+03 1.6718467 8.876694e+04

3.2 Variable categórica creada

Creamos la variable categórica Cat_AccesoAnticoncep, que clasifica el porcentaje de mujeres que utilizan métodos anticonceptivos modernos. Al transformar ambas variables en niveles, logramos observar cómo se relacionan la falla preventiva y la falla de intervención con los desenlaces más graves del embarazo, lo que permite un análisis sociológico más interpretativo y comparativo.

Objetivo de la categorización:

  • La variable original ConAcceso es numérica y representa la cantidad de recursos, dinero o cobertura disponible para acceder a anticonceptivos.

  • Para facilitar el análisis y la visualización, la convertimos en una variable categórica con niveles “Bajo”, “Medio” y “Alto”.

  • Esto permite comparar fácilmente grupos y observar tendencias, como qué proporción de la población tiene un acceso limitado frente a un acceso adecuado.

La variable original (ConAcceso) es numérica y presenta un rango muy amplio (de 4.1 a 234 067), pero su distribución está fuertemente concentrada en valores bajos: la mediana es de apenas 732 y el 75 % de los países se encuentra por debajo de 2318.

Primer intento y problema encontrado:
Inicialmente utilizamos puntos de corte equidistantes basados solo en el rango total. Sin embargo, esta aproximación generó un sesgo importante: todos los países con la exepcion de dos terminaron clasificados como “Bajo”, mientras que “Medio” y “Alto” quedaron prácticamente vacíos. Esto ocurría porque unos pocos valores extremadamente altos estaban estirando el rango y distorsionando la categorización.

Ajuste metodológico:
Para corregir este problema revisamos la distribución con range() y summary() y definimos puntos de corte acordes a la forma real de los datos. Establecimos tres tramos representativos:

  • Bajo: 0–1000

  • Medio: 1000–5000

  • Alto: 5000–máximo observado

Estos límites permiten captar diferencias sustantivas sin que los valores atípicos dominen la clasificación.

Resultados de la nueva categorización:

  • 75 países en Bajo

  • 37 países en Medio

  • 20 países en Alto

Esta distribución revela una desigualdad marcada en el acceso a anticonceptivos: la mayoría de los países se concentra en niveles muy bajos. Desde una perspectiva sociológica, esta falta de acceso refleja barreras estructurales (económicas, institucionales y culturales) que reducen la autonomía reproductiva de las mujeres. Estas barreras limitan la prevención y aumentan el riesgo de embarazos no deseados, generando vulnerabilidades que se traducen en desigualdades persistentes en salud, género y bienestar social.

## [1] "numeric"
## [1] 4.127598e+00 2.340672e+05
##      Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
## 4.128e+00 1.596e+02 7.319e+02 5.340e+03 2.318e+03 2.341e+05
## 
##  Bajo Medio  Alto 
##    75    37    20

3.2.1 Gráfico de porcentajes

Teniendo en cuenta los cortes previamente establecidos para la creación de la variable categórica Cat_AccesoAnticoncep, se elaboró el gráfico circular que muestra la distribución de los países según sus niveles de acceso a métodos anticonceptivos modernos. La clasificación resultante se distribuye así:

  • Bajo: 75 países (≈ 60%)

  • Medio: 37 países (≈ 30%)

  • Alto: 20 países (≈ 10%)

En el gráfico, estas proporciones se representan como segmentos del círculo cuyas áreas son proporcionales a la cantidad de países en cada categoría. La sección correspondiente al nivel Bajo ocupa la mayor parte del gráfico, indicando visual y cuantitativamente que la mayoría de los países se encuentran con niveles claramente insuficientes de acceso. El nivel Medio abarca aproximadamente un tercio del total, mientras que la categoría Alta aparece como el segmento más reducido, mostrando que solo una minoría de países alcanza niveles favorables de acceso a anticonceptivos modernos.

Esta representación es útil porque permite una lectura rápida de la desigualdad estructural en el acceso preventivo. La fuerte concentración en niveles bajos revela limitaciones que pueden contribuir directamente a otros indicadores analizados en el proyecto, como mayores tasas de embarazos no deseados, fallas reproductivas y abortos inseguros.Analisis Profundo A Partir de Correlaciones y Modelo de regresión

3.3 Correlación entre Número de abortos realizados en condiciones inseguras y Porcentaje de mujeres sexualmente activas que desean evitar el embarazo pero no utilizan métodos anticonceptivos modernos

El análisis estadístico confirma una asociación altamente significativa y de gran magnitud entre el Porcentaje de Necesidad Insatisfecha de Anticoncepción Moderna y la Tasa de Abortos Inseguros. La correlación positiva (0.89) y los resultados del modelo de regresión lineal (coeficiente de 0.0478 con alta significancia, p < 0.001$) establecen que estas variables se afectan directamente: cuando aumenta el porcentaje de mujeres que desean evitar un embarazo pero no tienen acceso a métodos modernos, la tasa de abortos inseguros se eleva considerablemente. Sociológicamente, esto expone la violación de la autonomía reproductiva y la desigualdad de género, ya que la falta de infraestructura de salud adecuada o las barreras culturales no eliminan el deseo de planificar la familia, sino que fuerzan a las mujeres a recurrir a procedimientos clandestinos y de alto riesgo, lo que subraya una grave crisis de salud pública y desarrollo social.

La gráfica es la representación más clara de la consecuencia social directa de la desigualdad. Demuestra que en los países donde el sistema de salud o las políticas fallan en satisfacer la demanda de planificación familiar (puntos a la derecha), el precio se paga en la salud y seguridad de las mujeres (puntos altos). La densa agrupación de puntos cerca del origen, con un fuerte valor atípico en la esquina superior derecha, indica que la mayoria de los pasies tienen un problema excepcionalmente tanto de falta de acceso como de altas tasas de abortos inseguros.

3.4 Correlación entre Número estimado de nacimientos que fueron resultado de un embarazo no deseado y Porcentaje de mujeres sexualmente activas que desean evitar el embarazo pero no utilizan métodos anticonceptivos modernos

El análisis estadístico confirma una asociación altamente significativa y de gran magnitud entre el Porcentaje de Necesidad Insatisfecha de Anticoncepción Moderna (SinAcceso) y el Conteo de Embarazos No Deseados (ConteoEmbarazoNoDeseado). Se estableció una correlación positiva muy fuerte (r =0.843) y los resultados del modelo de regresión lineal (coeficiente de 0.7244, conp < 2e-16) establecen que estas variables se afectan directamente: cuando aumenta el porcentaje de mujeres que desean evitar un embarazo pero no tienen acceso a métodos modernos, el conteo de embarazos no deseados se eleva considerablemente. Sociológicamente, esto expone la violación masiva de la autonomía reproductiva, ya que la falla en la prevención (sea por barreras económicas, geográficas o educativas) es el factor que explica la mayor parte de la variación en los embarazos no intencionales, subrayando que la falta de acceso es la causa principal de los nacimientos no deseados en un contexto de desigualdad estructural.

La gráfica de dispersión es la representación más clara de la consecuencia social directa de esta falla sistémica. Demuestra que en los países donde el sistema de salud o las políticas fallan en satisfacer la demanda de planificación familiar (puntos a la derecha en el eje X), el resultado es un aumento directo en el número de embarazos no deseados (puntos altos en el eje Y).

3.5 Correlación entre Número estimado de abortos realizados en embarazos no deseados y Porcentaje de mujeres de nivel socioeconómico bajo con necesidad insatisfecha de métodos anticonceptivos modernos

El análisis estadístico confirma una asociación altamente significativa y de gran magnitud entre el Porcentaje de Mujeres de Bajo Nivel Socioeconómico con Necesidad Insatisfecha de Anticoncepción Moderna (SinAccesoEcono) y el Número Estimado de Abortos Realizados (ConteoAbortos). Se estableció una correlación positiva muy fuerte (r =0.886) y los resultados del modelo de regresión lineal (coeficiente de 0.9308$, con p < 2e-16) establecen que estas variables se afectan directamente: cuando aumenta la necesidad insatisfecha de las mujeres más pobres, el conteo de abortos totales en el país se eleva considerablemente. Sociológicamente, esto expone la dimensión de clase de la desigualdad reproductiva, al demostrar que la vulnerabilidad económica es un motor principal de la demanda general de abortos. La regresión posee un poder explicativo muy alto, lo que significa que las fallas en el acceso a la planificación familiar para la población de bajos ingresos son las que mayormente determinan la magnitud total de interrupciones del embarazo en un país.

La gráfica de dispersión es la representación más clara de la consecuencia social directa de la desigualdad económica. Demuestra que en los países donde la demanda insatisfecha se concentra en la población socioeconómicamente vulnerable (puntos a la derecha en el eje X), el resultado es un aumento directo en el conteo total de abortos (puntos altos en el eje Y). La fuerte tendencia lineal ascendente indica que la falta de equidad en el acceso no solo afecta a las mujeres pobres, sino que es el factor dominante que explica el volumen general de abortos en el contexto nacional. ```

4 Discusión sociológica de los hallazgos

El análisis presentado nos permite entender cómo el problema de los embarazos no deseados y sus desenlaces fatales reside en la jerarquía de la desigualdad reproductiva. Siguiendo a las antropólogas Ginsburg y Rapp: la reproducción no es un asunto privado sino un campo político donde se materializan las desigualdades estructurales. Lo que observamos como “embarazo no deseado” es el producto de una estratificación reproductiva global: donde no todas las mujeres tienen el mismo acceso a decidir si, cuándo y cómo reproducirse, es decir, “la reproducción estratificada describe las relaciones de poder por las cuales algunas categorías de personas son empoderadas para nutrirse y reproducirse, mientras que otras son desempoderadas” (Ginsburg & Rapp, 1995. pág 7). Esta estratificación se organiza sistemáticamente por clase, geografía, raza y nacionalidad, respondiendo a unas lógicas específicas sobre el cuerpo femenino y su papel en la sociedad.

Los datos nos proporcionan soporte a nuestra tesis. La correlación de 0.843 entre la falta de acceso a anticonceptivos modernos y los embarazos no deseados muestra el primer fracaso del sistema: la prevención. Cuando el porcentaje de mujeres que desean evitar un embarazo no tienen acceso a métodos modernos aumenta el número de embarazos no deseados, se eleva directamente. Esta no es una falla técnica sino estructural: la falta de educación sexual, servicios de salud insuficientes y políticas públicas ineficaces vulneran la autonomía reproductiva. Los cuerpos de las mujeres materializan esta desigualdad.

El segundo fracaso es aún más letal. La correlación de 0.89 entre la falta de acceso a anticonceptivos y la tasa de abortos inseguros revela que cuando los Estados no garantizan condiciones seguras para la interrupción del embarazo, las mujeres recurren a procedimientos clandestinos que ponen en riesgo sus vidas. El modelo de regresión confirma que por cada aumento en el porcentaje de mujeres sin acceso a anticonceptivos modernos, la tasa de abortos inseguros se incrementa significativamente. El aborto inseguro deja de ser un problema médico para convertirse en un indicador de exclusión social y violencia institucional. En los países empobrecidos, las mujeres enfrentan tanto la ausencia de anticoncepción como el riesgo de muerte si deciden interrumpir el embarazo.

Esta doble negación constituye, en palabras de Connell, “una forma de violencia estructural del orden de género neocolonial donde ciertas vidas son sistemáticamente desvalorizadas” (Connell, 2020. pág 166). La concentración de muertes es evidencia empírica de cómo el orden de género global asigna valor diferencial a las vidas según la posición en la jerarquía mundial. La negación de anticonceptivos y la criminalización del aborto no son dos problemas separados, sino dos caras del mismo sistema que controla quién puede ejercer autonomía reproductiva.

La dimensión económica profundiza esta desigualdad. La correlación de 0.886 entre la falta de acceso en mujeres pobres y el número total de abortos muestra que la pobreza multiplica la vulnerabilidad reproductiva. El modelo de regresión revela que cuando aumenta la necesidad insatisfecha de las mujeres más pobres, el conteo de abortos totales se eleva considerablemente. En las clases desfavorecidas, la imposibilidad de acceder a métodos anticonceptivos perpetúa el ciclo de pobreza: más embarazos no planeados significan menor escolarización, menores oportunidades laborales y mayor dependencia económica. La desigualdad de género se entrelaza con la desigualdad de clase.

Las gráficas de dispersión muestran claramente que donde el sistema de salud falla en satisfacer la demanda de planificación familiar, el precio se paga en la salud y seguridad de las mujeres. La agrupación de puntos revela que la mayoría de los países enfrentan simultáneamente falta de acceso y altas tasas de abortos inseguros o embarazos no deseados. La falta de equidad no solo afecta a las mujeres pobres, sino que es el factor dominante que explica el volumen general de abortos y embarazos no deseados a nivel nacional.

Los embarazos no deseados y los abortos inseguros son consecuencia directa de estructuras que limitan la autonomía femenina. Las condiciones sociales, económicas y políticas determinan la salud reproductiva de las mujeres y, la reproducción biológica, se convierte en un espacio de reproducción social de desigualdad; los países de ingresos bajos y medianos, con sistemas de salud precarios y marcos legales restrictivos, concentran las consecuencias más graves.

En medio de todo el análisis surgen preguntas como, ¿cuál de los dos fracasos (la falta de planificación familiar o la falta de acceso a servicios seguros) tiene la conexión más fuerte con los desenlaces del embarazo no deseado? materializando el cómo se busca identificar cuál mecanismo de la estratificación reproductiva predice con mayor fuerza los desenlaces fatales. Desde Connell, podemos hipotetizar que la segunda barrera —el acceso a aborto seguro—, representa el punto crítico donde el Estado ejerce violencia directa y letal sobre el cuerpo de la mujer, convirtiendo una decisión reproductiva en un acto potencialmente mortal según la geografía del nacimiento. Este acto de violencia letal se inscribe en la larga historia de la coerción ejercida por el poder dominante, pues, como se señala al examinar los límites de la ideología liberal en el contexto imperial: “El proyecto universalizador de la cultura burguesa alcanzó su límite en el colonialismo. Los conceptos de libertad, derechos e independencia fueron violados de forma clara, repetida y brutal por lo que los Estados del Atlántico Norte estaban haciendo en todo el mundo a los colonizados” (Connell, 2020. pág 166)

Identificar empíricamente cuál de las barreras tiene mayor peso causal, orienta la intervención inmediata y revela dónde el orden de género global ejerce su mayor letalidad sobre las mujeres más vulnerables. Como argumentan Ginsburg y Rapp: las políticas reproductivas son siempre políticas sobre quién merece vivir, reproducirse y decidir. La reproducción deja de ser un hecho biológico neutral para convertirse en el terreno donde se disputan y perpetúan las jerarquías de poder que organizan el orden social contemporáneo. Estas autoras, al emplear el concepto de reproducción estratificada para analizar estas dinámicas, explican que esta se utiliza, 

“Sin embargo, estas decisiones sobre la reproducción no pueden considerarse al margen de las fuerzas políticas y económicas internacionales; por ejemplo, la devaluación de los trabajadores migrantes en Europa, la difusión mundial de medicamentos peligrosos y caros, y las políticas y la economía que rigen el acceso al aborto en los Estados Unidos demuestran continuamente lo profundamente dividido que está el poder de las mujeres para decidir sobre la reproducción.” (Ginsburg & Rapp, 1995. pág 18).

Líneas futuras de investigación

Las líneas futuras de investigación sobre desigualdad reproductiva para este análisis deben dirigirse ahora a Colombia y centrarse en comprender cómo las brechas entre la ley, la política pública y las condiciones materiales de vida siguen determinando la autonomía corporal de las mujeres. Aunque la Sentencia C-055 de 2022 amplió el acceso legal al aborto, informes recientes muestran que la implementación es profundamente desigual, especialmente para mujeres rurales, pobres, indígenas, afrodescendientes y migrantes. 

Tanto Juliana Martínez Londoño en su informe, Barreras para la garantía de la Interrupción Voluntaria del Embarazo (2025) como el Fondo de Población de las Naciones Unidas –UNFPA (2019, 2022) coinciden en que la principal tensión reside en la persistencia de barreras institucionales —objeción de conciencia abusiva, desabastecimiento de medicamentos, negación de servicios, burocracia de las EPS— y en las fuertes desigualdades territoriales del sistema de salud. Esta situación hace urgente investigar cómo la garantía formal del derecho convive con prácticas institucionales que reproducen exclusión y violencia, especialmente en regiones como Chocó, La Guajira, el Pacífico y la Amazonía.

Del mismo modo, se requieren estudios que analicen de qué manera la precarización económica y la desigualdad educativa influyen en el uso de anticonceptivos modernos y en la persistencia de embarazos no deseados, pues UNFPA ha demostrado que los territorios con menor acceso a educación sexual integral presentan mayores tasas de embarazo adolescente y menor autonomía reproductiva. También es relevante explorar cómo el racismo estructural y la discriminación étnica afectan el acceso a servicios reproductivos, así como el impacto de la violencia sexual en la maternidad forzada y en la posibilidad real de acceder a interrupciones del embarazo.

Finalmente, el crecimiento de redes feministas de acompañamiento comunitario abre un campo para estudiar formas alternativas de cuidado y acceso al aborto seguro que surgen en contextos donde las instituciones estatales fallan. Estas líneas, además de interesantes, son muy precisas para comprender la desigualdad reproductiva en Colombia como un fenómeno profundamente estructural, atravesado simultáneamente por clase, raza, territorio, género y poder institucional.

Uso para politicas publicas

La persistencia de la desigualdad reproductiva en Colombia exige políticas públicas que reconozcan que la autonomía corporal no se garantiza únicamente mediante cambios legales, sino mediante transformaciones profundas en las condiciones materiales, institucionales y culturales que determinan quién puede decidir sobre su reproducción. Para cerrar la brecha entre derechos formales y acceso real, se requieren intervenciones estatales que actúen sobre prevención, atención, justicia institucional y desigualdades estructurales. Una primera política indispensable es la construcción de un Sistema Nacional de Planificación Familiar, financiado desde el nivel central y operado territorialmente, que garantice acceso continuo y gratuito a anticonceptivos modernos. Esto supone superar la fragmentación del sistema de salud: la compra, distribución y seguimiento de métodos no puede depender de la capacidad administrativa o financiera de cada EPS. Al centralizar la logística y crear una red de distribución con puestos fijos, brigadas móviles y alianzas con parteras y promotoras comunitarias, el Estado podría asegurar presencia sostenida en zonas rurales dispersas, resguardos indígenas, asentamientos afro y territorios con baja infraestructura sanitaria. Paralelamente, es urgente robustecer la implementación de la Sentencia C-055 a través de una política nacional de garantía efectiva del aborto seguro. Esta debe incluir tres mecanismos: un sistema obligatorio de registro público de objeción de conciencia individual —no institucional—; una ruta unificada de atención sin trámites duplicados ni autorizaciones de EPS; y la creación de centros públicos de interrupción voluntaria del embarazo en departamentos donde la oferta actual es inexistente. La inspección, vigilancia y control debe tener una línea especializada para investigar barreras ilegales, con sanciones administrativas y penales para quienes nieguen el servicio o prolonguen la atención deliberadamente. La igualdad ante la ley exige que la calidad de la atención no dependa del código postal de la mujer. El fortalecimiento institucional también requiere integrar la educación sexual integral como política de Estado obligatoria, no como un programa escolar aislado. Su enfoque debe ser comunitario y territorial para todxs, articulado con procesos de formación intercultural en salud sexual para docentes, agentes de salud y liderazgos locales. Las evidencias muestran que los territorios con menor acceso a educación sexual presentan mayores tasas de embarazo adolescente; por ello, incluir contenidos sobre consentimiento, anticoncepción moderna y derechos reproductivos permitiría intervenir factores estructurales que limitan la autonomía. Asimismo, es imprescindible que la política reproductiva dialogue con la política económica y social. Programas de transferencias monetarias condicionadas a la permanencia escolar de adolescentes, becas para madres jóvenes y centros de cuidado infantil comunitario pueden romper el ciclo entre pobreza, maternidad temprana y exclusión educativa. La autonomía reproductiva sólo es posible cuando existen alternativas económicas y sociales reales. Finalmente, el Estado debe reconocer y financiar las redes de acompañamiento comunitario, no para sustituir la institucionalidad, sino para fortalecerla. Estas redes operan donde las instituciones fallan; incorporarlas como aliadas en educación, acompañamiento y mediación cultural amplía el alcance del sistema de salud y reduce los riesgos asociados a prácticas informales.

5 Referencias

Connell, R. (2020). Southern theory: The global dynamics of knowledge in social science. Routledge.

Fondo de Población de las Naciones Unidas. (2022). Estado de la población mundial 2022: Visibilizar lo invisible. La necesidad de actuar para poner fin a la crisis desatendida de los embarazos no planeados y no deseados. https://colombia.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/estado_de_la_poblacion_mundial-datos.pdf

Fondo de Población de las Naciones Unidas. (2023). Salud sexual y reproductiva. https://colombia.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/3.5.-salud-sexual-y-reproductiva.pdf

Fondo de Población de las Naciones Unidas. (2022). Embarazo en niñas y adolescentes en Colombia. https://colombia.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/boletin_sobre_embarazo_infantil_y_adolescentes.pdf

Ginsburg, F. D., & Rapp, R. (Eds.). (1995). Conceiving the New World Order: The Global Politics of Reproduction. University of California Press

Martínez Londoño, J. (2025). Barreras para la garantía de la Interrupción Voluntaria del Embarazo (IVE). https://despenalizaciondelaborto.org.co/nuestros-estudios-2

Provision of Essential Sexual and Reproductive Health Care Would Reduce Unintended Pregnancies, Unsafe Abortions and Maternal Deaths by About Two-Thirds. (2022, 6 septiembre). Guttmacher Institute. https://www.guttmacher.org/news-release/2020/provision-essential-sexual-and-reproductive-health-care-would-reduce-unintended