Obesidad vinculada a los salarios
Un nuevo estudio ha encontrado que los empleados con salario mínimo tienen más probabilidades de ser obesos que aquellos que ganan salarios más altos.
El estudio de la Universidad de California en Davis se suma a la creciente evidencia de que ser pobre es un factor de riesgo de un peso no saludable.
“Nuestro estudio aclara un vínculo que se ha asumido pero es difícil de probar”, dijo Paul Leigh, autor principal del estudio y profesor en el Centro de Políticas e Investigación de la Salud de UC-Davis.
"La correlación entre la obesidad y los salarios de nivel de pobreza fue muy fuerte".
Los científicos de la salud pública han identificado varias razones potenciales por las que los salarios más bajos podrían respaldar la tendencia a la obesidad. Una es que las personas más pobres tienden a vivir en vecindarios menos seguros con acceso reducido a parques y otros medios de actividad física de bajo costo.
Los alimentos saludables y bajos en calorías también tienden a ser más costosos y menos disponibles en las comunidades más pobres.
El Plan de Prevención de la Obesidad de California, por ejemplo, señala que muchas familias de bajos ingresos tienen menos acceso a alimentos más saludables y, a menudo, tienen que viajar distancias más grandes que otras para encontrar opciones de alimentos más saludables a precios más bajos.
“El resultado nos lleva a creer que aumentar los salarios mínimos podría ser parte de la solución a la epidemia de obesidad. Hacerlo podría aumentar el poder adquisitivo lo suficiente como para ampliar el acceso a opciones de estilo de vida más saludables ”, dijo Leigh.
Publicado en el número de mayo de la Revista de Medicina Ambiental y Ocupacional, el hallazgo es el resultado del uso novedoso de una técnica estadística conocida como variables instrumentales, que los economistas y otros científicos sociales utilizan a menudo para determinar relaciones causales en lugar de coincidentes entre, por ejemplo, la educación y los ingresos.
“Las variables instrumentales nos dieron la oportunidad de evaluar un factor independiente que definitivamente no es causado por la obesidad: el salario mínimo”, dijo Leigh, quien es un experto en salud y economía laboral.
“Después de ajustar por inflación, los salarios mínimos han estado estancados o cayendo durante las últimas tres décadas, colocando a la mayoría de los trabajadores a tiempo completo cerca de la línea de pobreza. También es durante esas mismas tres décadas que hemos visto dispararse la prevalencia de la obesidad ”.
Al recopilar datos para evaluar a través de variables instrumentales, el equipo comenzó con el Panel de estudio de la dinámica de ingresos. Esta muestra longitudinal y representativa de personas en los Estados Unidos incluye información sobre la altura y el peso, que se utilizaron para calcular el índice de masa corporal (IMC), además de la demografía y los ingresos.
Los investigadores aislaron los datos recopilados en 2003, 2005 y 2007 de 6,312 trabajadores a tiempo completo en más de 40 estados que tenían entre 20 y 65 años de edad y se identificaron como jefes de hogar. Los datos del salario mínimo establecido por el estado para esos mismos tres años se obtuvieron del Departamento de Trabajo de EE. UU.
Los resultados mostraron que las personas que ganaban los salarios más bajos tenían más probabilidades de tener un peso en el rango de obesidad o un IMC de 30 o más. Las personas que viven en el sur de los Estados Unidos, donde los niveles de salario mínimo estatal se encuentran entre los más bajos, tenían más probabilidades de ser obesas que las personas en otras regiones.
Leigh señaló que una limitación del estudio es su muestra. Los que se identificaron a sí mismos como jefes de hogar eran 85 por ciento hombres y 90 por ciento caucásicos.
“Las investigaciones futuras deberían abordar las correlaciones entre los salarios y la obesidad entre las muestras que incluyen más afroamericanos, hispanos, asiáticos y mujeres”, dijo Leigh.
“La obesidad es un problema complejo que probablemente tiene múltiples causas. Cuanto más podamos identificar esas causas para poblaciones específicas, mayores serán las posibilidades de reducir su impacto ".
Fuente: UC Davis
