Se realizó un estudio ecológico analítico utilizando como unidad de análisis las secciones censales de los tres municipios asturianos mencionados. Los datos de mortalidad proceden del registro del Principado de Asturias (2003-2015). La exposición a contaminantes (PM10 y PM2,5) se estimó mediante modelo espaciotemporal de random forest a partir de un grid de 1 km², incorporando predictores espaciales y temporales para aumentar la resolución a nivel de sección censal. El IP se obtuvo del proyecto MEDEA3 a partir de indicadores socioeconómicos censales. El análisis estadístico se realizó mediante modelos espaciales bayesianos mediante el método de integrated nested Laplace approximation (INLA) y modelos de suavizado de Besag-York-Mollié (BYM) para calcular el riesgo relativo suavizado y la probabilidad de riesgo posterior. En los municipios de Gijón y Oviedo se encontraron áreas con riesgo de mortalidad por encima de lo esperado. En Gijón, especialmente en los hombres, en la zona oeste y, en Oviedo, el riesgo elevado se concentró en el norte y noreste. En Avilés, no se detectó un patrón espacial destacable. En la asociación entre PM10 y PM2,5, y la mortalidad por cáncer de pulmón, solo los hombres, en Gijón y Oviedo, presentan una tendencia positiva, no estadísticamente significativa. Con el IP se observó una asociación estadísticamente significativa y positiva en hombres en los tres municipios. Por cada unidad de incremento en el IP, el riesgo de mortalidad aumentó un 50% en Avilés, un 30% en Gijón y un 40% en Oviedo. Existen marcadas inequidades espaciales en la mortalidad por cáncer de pulmón en Asturias, vinculadas principalmente a la privación socioeconómica en la población masculina. Los modelos bayesianos resultan herramientas eficaces para identificar áreas vulnerables que suelen quedar ocultas en análisis tradicionales. El diseño de políticas públicas debe priorizar la reducción de las desigualdades socioeconómicas y la mejora de las condiciones de vida en los barrios más desfavorecidos para mejorar la salud poblacional y reducir la carga de mortalidad por cáncer.

Financiación: FIS PI18//01313.