Tesista: Valentina Camila Durán
Directora: María Soledad Férnandez
Codirectora: Luciana Bruno
Resumen.
El cáncer de cuello de útero es una enfermedad prevenible, pero aún causa alrededor de 2.200 muertes anuales en Argentina. La prueba de Papanicolaou (PAP) es uno de los métodos más efectivos para su detección temprana y forma parte de las estrategias recomendadas de prevención. Sin embargo, no todas las mujeres acceden por igual a esta práctica: su realización está asociada a factores socioeconómicos y territoriales, siendo significativamente menor en los grupos en situación de mayor vulnerabilidad socioeconómica. El objetivo de esta tesis es identificar desigualdades en la realización del PAP en Argentina, caracterizando los grupos de mujeres con menor probabilidad de acceso. Para ello se utilizó la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (ENFR) 2018, aplicando análisis exploratorios, que incluyó la construcción de indicadores socioeconómicos y habitacionales, y distintos enfoques de modelado: regresión logı́stica, regularización LASSO y algoritmos de Machine Learning (Random Forest y LightGBM).
Los resultados de los modelos fueron consistentes en cuanto a la identificación de variables relacionadas con la realización de PAPs: mujeres de hogares con mayores niveles de precariedad, sin cobertura de salud y con menor instrucción se relacionaron con menor realización de la práctica preventiva y por ende conforman un grupo con mayor riesgo. Por otro lado, la jurisdicción de residencia fue una variable relevante, mostrando la existencia de desigualdades territoriales en la realización de esta práctica. El desempeño de todos los modelos ajustados en cuanto a su capacidad de predecir nuevos datos fue similar. Estos hallazgos refuerzan la evidencia sobre las desigualdades en salud y ofrecen insumos para el diseño de políticas públicas focalizadas, que promuevan el acceso equitativo a prácticas preventivas como lo es el PAP. Además, el análisis comparado de modelos sugiere que, en contextos como la salud pública, los enfoques explicativos —como la regresión logística— siguen siendo herramientas valiosas, tanto por su capacidad predictiva como por su mayor interpretabilidad para informar decisiones basadas en evidencia.
Palabras claves: Realización de Papanicolaou, desigualdades en salud, regresión logística, LASSO, Random Forest, LightGBM.
Buenos Aires, 2025