Investigadores de la UBA diseñaron el primer mapa de la "doble carga" de la malnutrición en Argentina
Un equipo de investigadores de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (Exactas UBA) y del CONICET elaboró el primer mapa de alta precisión jurisdiccional que expone la alarmante coexistencia del sobrepeso y el retraso del crecimiento infantil en el país.
El estudio científico, que analizó los datos antropométricos de casi un millón de niños menores de cinco años atendidos en el sistema público de salud, revela profundas inequidades territoriales, ubicando los focos más críticos de esta problemática en los departamentos del suroeste de la Patagonia y en diversos puntos de las regiones Central y Norte de la Argentina.
Para la construcción de este mapa -publicado en la prestigiosa revista internacional Spatial and Spatio-temporal Epidemiology-, el Grupo de Bioestadística Aplicada utilizó complejos modelos matemáticos espaciales conjuntos. Esta metodología permitió entrecruzar de forma simultánea las variables de baja talla por desnutrición crónica y de exceso de peso, identificando patrones geográficos superpuestos que reflejan determinantes sociales, ambientales y estructurales compartidos. El mapa utiliza una escala cromática donde los tonos marrones más oscuros señalizan las zonas de mayor vulnerabilidad y urgencia sanitaria.
Desde la institución académica explicaron que el concepto de "doble carga de la malnutrición" describe una paradoja global creciente en países de ingresos medios y bajos, donde la falta de nutrientes esenciales y la obesidad conviven en la misma población o sector social, impactando directamente en el desarrollo físico y cognitivo de las infancias. Los autores del informe destacaron que estos hallazgos basados en evidencia empírica son fundamentales para que los efectores de salud pública puedan abandonar las suposiciones y orientar estrategias integradas de asistencia directa hacia las áreas de mayor riesgo, mientras preparan una segunda fase de la investigación para determinar las causas socioeconómicas detrás de las regiones más afectadas.
