Estimación de ingesta nutricional infantil a escala nacional
Integración de dos encuestas nacionales no vinculadas para estimar la ingesta nutricional de la población infantil, combinando datos de consumo, antropometría y registros vitales mediante transferencia estadística.
Dos encuestas nacionales describen a la misma población, pero ninguna mide a la vez lo que el análisis necesita
La pregunta nutricional exigía cruzar consumo de nutrientes y estado antropométrico infantil. Ninguna encuesta recogía ambos.
Estimar la ingesta de hierro, zinc y proteína de calidad en la población infantil de un país requiere dos tipos de información que rara vez conviven en la misma fuente: el consumo de alimentos del hogar y la medición antropométrica del niño. En Guatemala, la encuesta ENCOVI recoge el consumo y las características socioeconómicas del hogar; por su parte, SIVESNU recoge la antropometría infantil. No comparten individuos ni identificadores, de modo que no pueden vincularse directamente.
A esa desconexión se añaden dos limitaciones técnicas. El consumo se registra a nivel de hogar, no de individuo, por lo que atribuir una ingesta a cada niño exige un reparto fundamentado y no una división simple. Y la edad infantil viene codificada en años enteros, una granularidad insuficiente para las tablas de crecimiento, que operan en meses y tienen pendientes pronunciadas en las primeras edades.
4 fuentes de datos
armonizadas e integradas: dos encuestas nacionales, las tablas de composición del INCAP y el registro vital del INE
2 encuestas nacionales
no vinculadas, conectadas mediante transferencia estadística entre poblaciones
6 nutrientes
modelizados de forma independiente: hierro, zinc, proteína digerible, lisina, triptófano y energía
Del consumo del hogar al perfil nutricional infantil: reparto, edad en meses y transferencia entre encuestas
Del hogar al individuo mediante Adult Male Equivalent
La ingesta se calcula primero a nivel de hogar, integrando la tabla de composición de alimentos del INCAP (energía, proteína, hierro, zinc, aminoácidos, PDCAAS) con el consumo declarado y la conversión de unidades correspondiente. Para repartir ese consumo entre los miembros del hogar se aplica el método Adult Male Equivalent, que asigna a cada individuo una fracción de la ingesta según sus requerimientos relativos, en lugar de una división por igual que ignoraría las diferencias de edad y sexo.
Edad sintética en meses anclada en el registro vital
Para superar la codificación de la edad en años enteros se genera una edad en meses para cada niño mediante un algoritmo de asignación por cuotas, calibrado contra las distribuciones empíricas de nacimientos del registro vital del INE por departamento y sexo. La asignación se pondera por los factores de expansión de la encuesta, de modo que la distribución representada a nivel poblacional reproduce las proporciones observadas en el registro, y respeta la plausibilidad biológica entre hermanos del mismo hogar.
Transferencia entre encuestas: regresión gamma y ajuste de distribución por quantile mapping
La transferencia de los perfiles nutricionales de una encuesta a otra se realiza en dos etapas. Primero, seis modelos de regresión gamma con link logarítmico, uno por nutriente, apropiados para magnitudes positivas con distribución asimétrica, entrenados sobre los predictores demográficos, socioeconómicos y geográficos comunes a ambas encuestas, con transformaciones Yeo-Johnson de los predictores continuos, selección de variables por contrastes de Wald e incorporación del diseño muestral complejo. Como la media condicional de un modelo reproduce el nivel esperado de cada nutriente pero no la forma de su distribución en la población destino, se añade una segunda etapa de ajuste fino mediante quantile mapping, que alinea la distribución completa de las predicciones con la distribución poblacional de referencia. El resultado preserva no solo el valor central sino la dispersión y las colas, lo que importa cuando el análisis posterior depende de umbrales de inadecuación nutricional.
Perfiles nutricionales individuales sobre una población que antes solo tenía antropometría
Ingesta nutricional estimada a nivel individual
Cada niño de la encuesta antropométrica queda dotado de un perfil estimado de ingesta de hierro, zinc, proteína digerible, lisina, triptófano y energía, separando además la contribución del maíz del resto de la dieta. Esto habilita el análisis conjunto de ingesta y estado nutricional que ninguna de las dos encuestas permitía por separado.
Rango etario completo y compatible con las referencias de crecimiento
La recuperación sintética de la edad en meses permite representar específicamente la franja de 6 a 11 meses y mejora la compatibilidad con las tablas de crecimiento, reduciendo el error de discretización en las edades donde las curvas presentan mayor pendiente.
Base poblacional reutilizable para el resto del programa
Los perfiles individuales transferidos y la edad en meses constituyen la base sobre la que se apoyan los análisis posteriores de impacto nutricional y simulación de escenarios del programa, con una cadena metodológica documentada y reproducible que admite auditoría externa.
Qué demuestra este caso sobre nuestra forma de trabajar
Integración de fuentes que no comparten individuos
Transferencia estadística entre encuestas independientes cuando no existe identificador común, preservando las distribuciones poblacionales en lugar de forzar un emparejamiento que los datos no admiten.
Diseño muestral complejo incorporado en la estimación poblacional
Factores de expansión y estructura de la encuesta incorporados en la asignación poblacional y en la estimación de los modelos, de modo que los resultados representen a la población y no solo a la muestra.
Soluciones ancladas en fuentes oficiales
Las limitaciones de granularidad se resuelven calibrando contra registros administrativos públicos (registro vital del INE, tablas de composición del INCAP), no con supuestos arbitrarios.
Cadena reproducible y auditable
Todo el proceso, de la fuente cruda al perfil individual, queda documentado en código reproducible en R, preparado para verificación independiente por auditores o donantes.
I've been working with Rubén and Julia on a complex modeling project for over a year now, and they have been exceptional partners throughout. As our project has evolved, they have approached every shift collaboratively, receptively, and with flexibility. They have consistently gone above and beyond to ensure we develop both a robust model and a user interface that translates model predictions into clear insights. What we have now is a fully documented, auditable methodology we can put in front of funders and external reviewers with confidence.
Katie Adams
Director of Impact and Cost Effectiveness, New Seed
Capacidades desplegadas en este proyecto
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