Mortalidad en crisis humanitaria: cómo se mide
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Cuando empieza una guerra, una hambruna o un desplazamiento masivo, una de las primeras preguntas es cuántas personas están muriendo, y si eso es más que antes. Parece una pregunta de estadística, distante del consultorio. No lo es. El número de muertes orienta hacia dónde van las vacunas, la comida, el agua y los equipos, define si una situación se considera emergencia y, más tarde, sirve para juzgar si la respuesta funcionó.
El problema es que, justamente cuando más se necesita ese número, los sistemas que lo producirían dejan de funcionar. Los registros civiles cierran, los hospitales dejan de registrar, las familias huyen. Este texto explica cómo se mide la mortalidad en esas condiciones, cuáles son los umbrales usados, qué sesgos distorsionan los resultados y cómo un clínico puede leer esos números con espíritu crítico.
La unidad que se usa y por qué
En emergencias humanitarias agudas, la mortalidad suele expresarse como número de muertes por 10000 personas por día (Prudhon y Spiegel, 2007). La elección de la unidad no es arbitraria. En una crisis, las cosas cambian en semanas, y una tasa anual escondería exactamente el pico que interesa. Expresarla por día permite comparar periodos cortos y seguir la tendencia.
Dos indicadores son los más usados para medir la gravedad de una crisis y evaluar la eficacia de la ayuda: la tasa bruta de mortalidad, que incluye todas las edades, y la tasa de mortalidad en menores de cinco años (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Los niños pequeños son los primeros en sentir la falta de comida, agua limpia y vacunas, y por eso la tasa en ese grupo suele subir antes y más.
Un ejemplo ayuda a dar escala. En un campo con 50000 personas, una tasa bruta de 1 muerte por 10000 por día corresponde a 5 muertes diarias, o cerca de 150 en un mes. Si la tasa se duplica, son 10 muertes por día. Para quien trabaja en el puesto de salud del campo, esa diferencia aparece en el número de cuerpos, en el número de familias enlutadas y en la sobrecarga del equipo mucho antes de aparecer en un informe.
Los umbrales de emergencia sirven como regla. En el análisis de Ogbu y colaboradores, por ejemplo, el umbral de emergencia adoptado para menores de cinco años fue de 2 muertes por 10000 niños por día (Ogbu y colaboradores, 2022). Un estudio de Médicos Sin Fronteras en el este de la República Democrática del Congo describe un territorio en el que una primera encuesta de la organización, en 2013, mostró mortalidad por encima de los umbrales de crisis y una segunda, en 2017, mostró tasas justo por debajo de ellos, pero aún con muertes en exceso y grandes necesidades de salud (Robinson y colaboradores, 2019).
Ese último punto merece atención. Estar por debajo del umbral no significa estar bien. El umbral es una línea práctica para decidir prioridades, no una frontera entre salud y enfermedad. Es el mismo cuidado que se tiene con los puntos de corte en los exámenes: un valor justo por debajo del corte no garantiza normalidad, como discute el texto sobre sensibilidad, especificidad y valores predictivos.
Cuando desaparece el registro civil
En condiciones normales, la mortalidad proviene del registro civil: cada defunción tiene un certificado, una causa y un lugar. En crisis, el registro prospectivo de eventos vitales está ausente o se deteriora en casi todas las poblaciones afectadas (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Por eso, las encuestas domiciliarias retrospectivas son muy usadas para estimar y describir los patrones de mortalidad (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
El grupo de trabajo sobre estimación de mortalidad en emergencias describió los tres componentes de esas encuestas (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). El primero es seleccionar una muestra representativa de domicilios, generalmente por conglomerados. El segundo es aplicar un cuestionario a un respondiente de cada domicilio, preguntando sobre muertes y otros datos demográficos en un periodo de recordación definido. El tercero es intentar, aunque sea de forma aproximada, determinar la causa de cada muerte relatada (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
El muestreo por conglomerados en dos etapas se creó originalmente para medir la cobertura de vacunación y pasó a usarse para la mortalidad por la falta de tiempo y de recursos en las emergencias (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Los autores observan que el método suele seguirse sin considerar alternativas, y piden más investigación sobre el muestreo, la recolección de datos en los hogares y la determinación de la causa de muerte (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
Cuando existe un registro vital mínimamente funcional, es posible otro enfoque. Karlinsky y Torrisi usaron datos de registro por edad y sexo para estimar las muertes de la guerra de 2020 en Nagorno-Karabakh, comparando las defunciones observadas con las esperadas según la tendencia de 2015 a 2019 (Karlinsky y Torrisi, 2023). Estimaron casi 6500 muertes en exceso entre personas de 15 a 49 años, muy concentradas en hombres adolescentes y adultos jóvenes (Karlinsky y Torrisi, 2023).
La encuesta de hogares en la práctica
Para entender qué pueden mostrar estas encuestas, vale la pena mirar algunos ejemplos concretos.
En la República Centroafricana, Gang y colaboradores realizaron encuestas en dos estratos, uno en la zona bajo control del gobierno y otro en la zona mayoritariamente fuera de ese control, sorteando 40 conglomerados de 10 hogares en cada uno (Gang y colaboradores, 2023). Se visitaron 70 de los 80 conglomerados, con 699 hogares y 5070 personas entrevistadas (Gang y colaboradores, 2023). La tasa bruta de mortalidad fue de 1,57 muertes por 10000 personas por día (Gang y colaboradores, 2023). Fuera del área de control del gobierno, la tasa fue de 1,85, frente a 1,31 dentro de ella (Gang y colaboradores, 2023).
El dato sobre las causas sorprende a quien piensa en la guerra solo como violencia. Las familias informaron malaria o fiebre y diarrea como principales causas de muerte, y la violencia representó 6 de cada 100 muertes (Gang y colaboradores, 2023). El título del artículo resume la tensión: la mortalidad encontrada fue mucho mayor de lo que sugerían las estadísticas oficiales (Gang y colaboradores, 2023).
En el territorio de Walikale, en el este de la República Democrática del Congo, una encuesta de 2017 incluyó a 5711 personas en 794 hogares (Robinson y colaboradores, 2019). La tasa bruta fue de 0,98 y la de menores de cinco años de 1,3 muertes por 10000 por día (Robinson y colaboradores, 2019). Las causas más informadas fueron fiebre o malaria, diarrea e infecciones respiratorias, y los resultados ayudaron a ampliar el manejo comunitario integrado de esas enfermedades (Robinson y colaboradores, 2019).
Los dos ejemplos muestran algo que el clínico reconoce. En crisis prolongadas, la mayor parte de las muertes no proviene de balas o bombas, sino de enfermedades comunes que dejan de tratarse porque los servicios se desorganizan. La fiebre en una región endémica de malaria es un problema de geografía tanto como de clínica, como muestra el texto sobre cómo la geografía cambia la probabilidad.
Sesgos y calidad de las encuestas
Toda encuesta mide solo a quienes logran ser alcanzados, y eso crea sesgos previsibles.
El primero es el de la ausencia. En la República Centroafricana, cerca de uno de cada cinco hogares estaba ausente en el momento de la visita, principalmente en las zonas más seguras (Gang y colaboradores, 2023). Quien no está en casa no responde, y no se sabe si la mortalidad en esos hogares es igual a la de los que respondieron.
El segundo es el de la inseguridad. Dianou y colaboradores compararon una encuesta telefónica con la encuesta domiciliaria tradicional en Burkina Faso, entrevistando a 11387 mujeres en edad reproductiva (Dianou y colaboradores, 2026). En las regiones sin conflicto directo, la mortalidad en menores de cinco años se mantuvo relativamente estable, en un patrón parecido al de la encuesta domiciliaria (Dianou y colaboradores, 2026). En las regiones afectadas por conflicto armado, sin embargo, la encuesta telefónica mostró un aumento importante, de 47 a 82 muertes por 1000 nacidos vivos (Dianou y colaboradores, 2026). Ese aumento no aparecía en la encuesta presencial, muy probablemente porque los conglomerados más inseguros fueron excluidos de la muestra (Dianou y colaboradores, 2026).
Ese hallazgo es un ejemplo perfecto de sesgo de selección. Los lugares donde más gente muere son justamente los lugares donde los entrevistadores no logran llegar. El resultado promedio parece tranquilizador porque la peor parte quedó fuera. Es el mismo razonamiento de supratriaje y subtratamiento: el error que no se ve tiende a ser el más peligroso.
Hay una lección aquí para quien lee informes de crisis. Cuando un número parece mejor de lo esperado, la primera pregunta debe ser quién quedó fuera. Si la muestra excluyó las regiones de combate, las carreteras bloqueadas o los grupos que huyeron, el número dice más sobre quién fue alcanzado que sobre la población entera.
El tercer sesgo aparece cuando familias enteras murieron o se dispersaron. No queda nadie para contar. McGowan y colaboradores, al estudiar la guerra en Tigré, recurrieron a una encuesta en línea con la diáspora, preguntando sobre la familia extendida que quedó en la región, y estandarizaron las estimaciones por residencia rural o urbana y por nivel de riqueza para reducir el sesgo de selección (McGowan y colaboradores, 2025). Es una solución creativa, pero que tiene sus propios límites, y los propios autores reconocen que los datos del período anterior a la guerra probablemente están subnotificados (McGowan y colaboradores, 2025).
Incluso cuando la encuesta alcanza a la población, la calidad de la ejecución varía mucho. Prudhon y Spiegel analizaron encuestas conducidas por 33 organizaciones no gubernamentales y agencias de las Naciones Unidas entre 1993 y 2004: 368 encuestas nutricionales y 158 de mortalidad bruta (Prudhon y Spiegel, 2007). Solo 5 de las 158 encuestas de mortalidad cumplieron los criterios de calidad, y no hubo mejora en ese período, al contrario de lo que ocurrió con las encuestas nutricionales (Prudhon y Spiegel, 2007).
Los autores identificaron errores importantes e imprecisión en la metodología y en el reporte, y defendieron fortalecer las iniciativas para estandarizar la calidad de las encuestas (Prudhon y Spiegel, 2007). Recuerdan que un muestreo adecuado y un tamaño de muestra suficiente son esenciales para garantizar representatividad y precisión (Prudhon y Spiegel, 2007).
| Etapa | Qué puede salir mal | Efecto probable |
|---|---|---|
| Muestreo | Áreas inseguras excluidas (Dianou y colaboradores, 2026) | Subestimar la mortalidad |
| Visita al domicilio | Muchos domicilios ausentes (Gang y colaboradores, 2023) | Resultado con dirección incierta |
| Período de recuerdo | Recuerdo impreciso de fechas (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007) | Muertes fuera del período u olvidadas |
| Causa de la muerte | Relato lego, sin examen (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007) | Clasificación burda de las causas |
| Ejecución y reporte | Método mal aplicado (Prudhon y Spiegel, 2007) | Números poco confiables |
La tabla recuerda que un número de mortalidad es siempre el final de una cadena de decisiones. Quien lee el resultado sin preguntar cómo se produjo corre el mismo riesgo de quien lee un examen sin saber cómo se tomó la muestra.
Muertes en exceso: qué añade la crisis
Saber cuántas personas murieron no basta. La pregunta más útil es cuántas murieron más de las que habrían muerto sin la crisis. Checchi describe esas muertes en exceso como aquellas que no habrían ocurrido en un escenario contrafactual sin crisis (Checchi, 2023). Sostiene que la ayuda humanitaria debería evaluarse por el efecto sobre la mortalidad en exceso, y no sobre la mortalidad total, ya que su objetivo es mitigar los impactos de la crisis y no las condiciones previas (Checchi, 2023).
Lo difícil es establecer el contrafactual. Checchi enumera los problemas: muchas veces no hay una estimación reciente de la mortalidad antes de la crisis, el promedio del país puede no reflejar la región afectada, y en crisis prolongadas es discutible suponer un valor fijo, porque sin la crisis la mortalidad probablemente habría seguido bajando (Checchi, 2023).
Los estudios recientes muestran la escala que puede alcanzar el exceso. En el noroeste de Siria, Alhiraki y colaboradores entrevistaron a 1483 hogares con 12268 personas, comparando el periodo anterior al conflicto, de 2000 a 2010, con el periodo de conflicto, de 2011 a 2020 (Alhiraki y colaboradores, 2022). La tasa bruta de mortalidad aumentó 3,55 veces entre los dos periodos, y el conflicto parece haber causado, directa e indirectamente, cerca de 874000 muertes en exceso (Alhiraki y colaboradores, 2022). A partir de 2017, la mayoría de las muertes pasó a tener causas no violentas (Alhiraki y colaboradores, 2022).
En Tigray, de las 310 muertes ocurridas en la región durante la guerra y notificadas en la encuesta, 224 fueron por lesiones intencionales (McGowan y colaboradores, 2025). La tasa estandarizada de mortalidad entre adultos de 15 a 49 años fue de 21,3 por 1000 personas-año durante la guerra, frente a 1,0 en el periodo anterior (McGowan y colaboradores, 2025). Los autores estiman más de 102000 muertes entre personas de 15 años o más (McGowan y colaboradores, 2025).
Dos patrones aparecen en estos estudios. En algunos conflictos, la violencia directa domina las muertes, como en Tigray (McGowan y colaboradores, 2025). En otros, tras una fase inicial, las causas no violentas pasan a predominar, como en Siria (Alhiraki y colaboradores, 2022) y en la República Centroafricana (Gang y colaboradores, 2023). Para el clínico, esto significa que las enfermedades crónicas sin tratamiento, las infecciones comunes y la desnutrición pueden matar más que el trauma a lo largo de los años.
El caso sirio también llama la atención sobre algo que el recuento de muertes no capta. Cerca de uno de cada siete hogares notificó al menos una discapacidad importante ligada a la violencia desde 2011 (Alhiraki y colaboradores, 2022). Quien sobrevive con amputación, lesión medular o secuela neurológica necesita atención durante décadas, y esa carga no aparece en la tasa de mortalidad.
Otro detalle de Tigray muestra cómo la mortalidad se distribuye de forma desigual. La razón de mortalidad entre hombres y mujeres fue de cerca de 2 a 1, tanto en adultos como en personas mayores, y la mortalidad entre personas de 60 años o más también subió mucho durante la guerra (McGowan y colaboradores, 2025). Mirar solo el promedio oculta quién está muriendo más, y eso importa para planificar la atención, así como importa proteger a quienes cuidan para que el servicio siga funcionando.
Las encuestas no solo cuentan muertes; ayudan a entender qué las provoca. Ogbu y colaboradores analizaron 1597 encuestas de una base de datos de emergencias complejas, con información sobre mortalidad en menores de cinco años, tipo de población, cobertura vacunal contra el sarampión y desnutrición aguda global (Ogbu y colaboradores, 2022).
La mortalidad media en menores de cinco años fue de 2,07 muertes por 10000 por día entre niños desplazados internos, 0,89 entre refugiados y 1,20 entre residentes afectados por la crisis (Ogbu y colaboradores, 2022). Una mayor cobertura vacunal contra el sarampión estuvo asociada a una menor probabilidad de superar el umbral de emergencia, y una mayor prevalencia de desnutrición aguda, a una mayor probabilidad (Ogbu y colaboradores, 2022). Los niños refugiados y residentes tuvieron menor probabilidad de superar el umbral que los desplazados internos (Ogbu y colaboradores, 2022).
Estos resultados señalan dónde actuar. Vacunar contra el sarampión y tratar la desnutrición aguda son medidas de gran impacto, y el niño desplazado interno, muchas veces con menos acceso a la ayuda organizada, es el más vulnerable. En un albergue improvisado, la lógica de triaje cuando todo llega junto ayuda a priorizar a esos niños.
Causas de muerte y grupos olvidados
Saber de qué murieron las personas es más difícil que saber cuántas murieron. La autopsia verbal es una entrevista estructurada con familiares sobre los signos y síntomas antes de la muerte, y puede combinarse con la autopsia social, que investiga las circunstancias y las barreras al cuidado. Thomas y colaboradores concluyeron que la autopsia verbal logra determinar causas de muerte en poblaciones afectadas por crisis sin otro sistema de registro, y que, combinada con la autopsia social y la participación de la comunidad, ofrece una visión amplia de los obstáculos para buscar y recibir cuidado (Thomas y colaboradores, 2018).
Los autores recuerdan cuidados éticos importantes, como proteger a los participantes de daños y evitar entrevistas repetidas sobre la muerte de parientes cercanos (Thomas y colaboradores, 2018). También destacan que adaptar los instrumentos al contexto mejora la viabilidad, pero limita la estandarización internacional (Thomas y colaboradores, 2018). Ese es el mismo espíritu de las sesiones de morbimortalidad: entender las circunstancias de cada muerte para cambiar lo que viene después.
Algunos grupos casi desaparecen de las estadísticas. La muerte materna es un ejemplo. Erhardt-Ohren y colaboradores observaron que no existe una forma confiable de estimar muertes maternas en campos y asentamientos de refugiados y desplazados (Erhardt-Ohren y colaboradores, 2024). En una revisión de alcance con 124 publicaciones, los métodos mejor evaluados para adaptarse a esos contextos fueron los basados en informantes de la comunidad y los basados en servicios de salud, por exigir poco tiempo, muestras pequeñas y ninguna formación estadística (Erhardt-Ohren y colaboradores, 2024). Los autores reconocen que, como en contextos estables, no existe un método perfecto (Erhardt-Ohren y colaboradores, 2024).
Por qué esto importa para el clínico
Puede parecer que medir la mortalidad es tarea de epidemiólogo. Pero el clínico participa en esa cadena de varias formas. Cuando registra un fallecimiento con cuidado, cuando anota la causa probable en un expediente de campo, cuando notifica una enfermedad sin esperar confirmación, como discute el texto sobre aislamiento empírico, está produciendo los datos que después se convierten en tasa.
Leer esos números también exige el razonamiento que el clínico usa todos los días. Una tasa es una estimación con incertidumbre, y un intervalo de confianza amplio pide cautela. Una muestra que excluye las áreas más peligrosas tiende a subestimar el problema. Una comparación con el periodo anterior depende de cuán bueno era el dato de antes. Traducir tasas en personas ayuda, como muestra el texto sobre frecuencias naturales: 2 muertes por 10000 niños por día, en un campo con 20000 niños, significan 4 niños muertos todos los días.
Por último, hay un paralelo con el razonamiento pronóstico. Medir la mortalidad de una población en crisis es, en cierto sentido, hacer el pronóstico de un grupo, y ese pronóstico solo es útil si orienta decisiones que cambien el desenlace.
Preguntas frecuentes
¿Por qué la mortalidad se expresa por 10000 personas por día?
Porque, en emergencias agudas, la situación cambia rápido y esa unidad permite seguir periodos cortos (Prudhon y Spiegel, 2007).
¿Cuál es el umbral de emergencia para niños?
Un umbral usado es de 2 muertes por 10000 niños menores de cinco años por día (Ogbu y colaboradores, 2022).
¿Cómo se mide la mortalidad sin registro civil?
Por encuestas domiciliarias retrospectivas, con muestreo por conglomerados y preguntas sobre muertes en un periodo definido (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
¿Qué son las muertes en exceso?
Son las muertes que no habrían ocurrido sin la crisis, comparadas con un escenario contrafactual (Checchi, 2023).
¿Por qué las encuestas pueden subestimar las muertes?
Porque las zonas más inseguras suelen quedar fuera de la muestra (Dianou y colaboradores, 2026).
¿La mayoría de las muertes en guerra se deben a la violencia?
Depende del conflicto. En varios, con el tiempo predominan las causas no violentas (Alhiraki y colaboradores, 2022).
Mensajes clave
- En emergencias, la mortalidad se mide en muertes por 10000 personas por día (Prudhon y Spiegel, 2007).
- Sin registro civil, las encuestas domiciliarias retrospectivas son la herramienta principal (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
- Las zonas inseguras fuera de la muestra llevan a subestimar la mortalidad (Dianou y colaboradores, 2026).
- Muchas encuestas de mortalidad tuvieron una calidad insuficiente (Prudhon y Spiegel, 2007).
- Las muertes en exceso exigen un contrafactual difícil de definir (Checchi, 2023).
- La vacunación contra el sarampión y el tratamiento de la desnutrición aguda reducen el riesgo de mortalidad crítica (Ogbu y colaboradores, 2022).
Referencias
- Alrashid Alhiraki O, Fahham O, Dubies HA, et al. Conflict-related excess mortality and disability in Northwest Syria. BMJ Glob Health. 2022. PMID 35589154.
- Checchi F. Inferring the impact of humanitarian responses on population mortality: methodological problems and proposals. Confl Health. 2023. PMID 36998020.
- Dianou K, Masquelier B, Helleringer S, et al. Under-Five Mortality in Humanitarian Emergencies: A Comparison of Face-to-Face and Mobile Phone Survey Estimates From Burkina Faso. Trop Med Int Health. 2026. PMID 42274292.
- Erhardt-Ohren B, McCoy SI, Feehan DM, et al. Maternal mortality estimation methodologies: a scoping review and evaluation of suitability for use in humanitarian settings. Confl Health. 2024. PMID 39702374.
- Gang KBA, O'Keeffe J, Anonymous, et al. Cross-sectional survey in Central African Republic finds mortality 4-times higher than UN statistics: how can we not know the Central African Republic is in such an acute humanitarian crisis? Confl Health. 2023. PMID 37072800.
- Karlinsky A, Torrisi O. The Casualties of War: An Excess Mortality Estimate of Lives Lost in the 2020 Nagorno-Karabakh Conflict. Popul Res Policy Rev. 2023. PMID 37193053.
- McGowan CR, Cassidy-Seyoum SA, Ekoriko P, et al. Conflict-attributable mortality in Tigray Region, Ethiopia: Evidence from a survey of the Tigrayan diaspora. Popul Health Metr. 2025. PMID 40399978.
- Ogbu TJ, Scales SE, de Almeida MM, et al. Predictors of exceeding emergency under-five mortality thresholds using small-scale survey data from humanitarian settings (1999 - 2020): considerations for measles vaccination, malnutrition, and displacement status. Arch Public Health. 2022. PMID 35765108.
- Prudhon C, Spiegel PB. A review of methodology and analysis of nutrition and mortality surveys conducted in humanitarian emergencies from October 1993 to April 2004. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543104.
- Robinson E, Crispino V, Ouabo A, et al. Mortality and health survey, Walikale, Democratic Republic of the Congo, 2017: an example of the use of survey data for humanitarian program planning. Confl Health. 2019. PMID 31832090.
- Thomas LM, D'Ambruoso L, Balabanova D. Use of verbal autopsy and social autopsy in humanitarian crises. BMJ Glob Health. 2018. PMID 29736275.
- Working Group for Mortality Estimation in Emergencies. Wanted: studies on mortality estimation methods for humanitarian emergencies, suggestions for future research. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543103.