La razón de mortalidad estandarizada (RME) es la razón entre el número de muertes observadas (D) y el número de muertes esperadas (E), tomando como base las tasas de mortalidad de una población de referencia. En el análisis de la RME han sido propuestos varios tests para la evaluación de su significación estadística y para el cálculo de sus intervalos de confianza.

En el presente estudio, donde se han calculado las RME de dos causas de muerte en 27 distritos sanitarios de Castilla-La Mancha, la significación estadística de las diferentes RME se ha valorado mediante un test que utiliza la probabilidad exacta de Poisson y mediante cuatro tests que usan aproximaciones normales a Poisson: 1) cálculo de un estadístico Z basado en la asunción de que una variable de Poisson con media E tiene un error estándar √E; 2) estadístico Z con corrección de continuidad; 3) estadístico Z basado en la transformación de la variable en su raíz cuadrada; y 4) estadístico Z creado por Byar como aproximación al test exacto. Se han obtenido, igualmente, los intervalos de confianza mediante el método exacto y mediante tres métodos aproximados; 1) el de Byar; 2) el basado en el estadístico Z no corregido; y 3) el que se basa en la raíz cuadrada de una variable de Poisson.

Los resultados obtenidos con los métodos exactos y con el método Byar son muy similares, por lo que se recomienda la utilización de este último como práctica rutinaria, tanto para la evaluación estadística de una RME, como para el cálculo de sus intervalos de confianza

The standardized mortality ratio (SMR) is the ratio of the number of deaths observed (D) to the number expected (E), on the basis of the mortality rates of some reference population. Several procedures have been proposed inorder to test its significance and to estimate its confidence intervals.

In this study, the SMR of two causes of death in 27 healths areas of Castilla-La Mancha have been calculated. The significance has been evaluated by exact Poisson test and by four methods approximating the Poisson distribution by the normal: 1) a Z statistic based on the assumption that a Poisson variate with expectation E has a standard deviation equal to √E; 2) the Z statistic with a continuity correction; 3) a Z statistic based on the square root transformation of a Poisson variable and 4) an approximation of the exact test by Byar. Also, theconfidence intervals have been estimated by exact method and by three approximate procedures: 1) by Byar; 2) by Z statistic uncorrected and 3) by the square root transformation of the Poisson distribution.

With the exact methods and Byar procedure the results were very similar; therefore, using the last to testing significance and estimate the confidence intervals of SMR, is suggested.