Años de vida potencialmente perdidos

1 · La idea

Una muerte a los 20 años y una a los 85 cuentan lo mismo en una tasa de mortalidad. Los años de vida potencialmente perdidos corrigen eso:

$$AVPP = \sum_i (L - \text{edad}_i)$$

donde $L$ es un límite de edad fijado —habitualmente 70 o 75 años— y se suman solo las muertes ocurridas antes.

2 · Por qué cambia el ranking de causas

Es el efecto central del indicador:

	Por cantidad de muertes	Por AVPP
Causas dominantes	cardiovasculares, cáncer	causas externas (accidentes, suicidios, homicidios), perinatales
Edades	avanzadas	jóvenes

En 2023 se registraron 353.428 defunciones en el país y el 74,6 % fue de personas de 65 años o más. Ese dato explica por qué el ranking por AVPP se ve tan distinto del ranking por cantidad de muertes: la enorme mayoría de las defunciones aporta pocos o ningún año perdido.

3 · Para qué sirve

Priorizar políticas. Si el objetivo es evitar muertes prematuras, el AVPP indica dónde está el mayor retorno.

Comparar el impacto de causas en una escala común.

Argumentar sobre lo evitable. Las causas que dominan el AVPP suelen ser también las más prevenibles.

4 · Sus decisiones metodológicas

Decisión	Opciones	Efecto
El límite $L$	65, 70, 75 años	más alto, más peso a las muertes de adultos
Descuento de años futuros	0 % o 3 % anual	reduce el peso de las muertes muy jóvenes
Ponderación por edad	uniforme o no	discutida por sus supuestos de valor
Tasa o total	AVPP por 100.000	permite comparar poblaciones

5 · Sus parientes

Indicador	Qué agrega
AVPP	años perdidos por muerte prematura
AVAD / DALY	suma años perdidos por muerte y por discapacidad
AVAC / QALY	años ajustados por calidad de vida; se usa en evaluación económica

Los tres comparten la lógica de traducir salud a una unidad común, y las tres críticas: implican valorar vidas según edad y estado de salud, lo que tiene consecuencias éticas discutidas.

6 · Errores frecuentes

• Comparar AVPP calculados con límites distintos.
• Usar el total sin convertirlo en tasa al comparar poblaciones de distinto tamaño.
• Incluir muertes por encima del límite con años negativos.
• Presentarlo como si midiera “importancia” de una causa sin aclarar el criterio.
• Olvidar declarar el límite y el descuento.

7 · En el software

# R — el cálculo es directo
L <- 70
d$avpp <- pmax(L - d$edad, 0)

# Por causa
aggregate(avpp ~ causa, data = d, sum) |>
  merge(aggregate(edad ~ causa, data = d, length))   # AVPP y muertes

# Como tasa
sum(d$avpp) / poblacion * 100000

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