Respuestas rápidas

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Córdoba, Argentina, 2010." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónEn estrecha relación con etapas avanzadas de las transiciones demográfica y epidemiológica, el cáncer de mama es cada vez más frecuente en las mujeres. El número de casos aumenta en todo el mundo, aunque con diferencias regionales e intrarregionales en sus estadísticos de carga<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">1</a>.Argentina es uno de los países latinoamericanos con mayores tasas de incidencia y mortalidad por cáncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">2</a> (71,2 y 19,9 casos por 100.000 mujeres para el año 2012, respectivamente)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230">3</a>. En la provincia de Córdoba, el cáncer de mama representa también una de las principales causas de enfermedad (68,5 casos por 100.000 mujeres para el periodo 2004-2009)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">4</a> y muerte (32 defunciones por 100.000 mujeres en 2011)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">5</a>. Fue señalado que esta provincia muestra un patrón de distribución espacial de incidencia de cáncer de mama no aleatorio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">6</a>.La exposición socioambiental resulta importante en la determinación de enfermedades de largo periodo de latencia, como el cáncer de mama, y puede explicar parte de las variaciones de la incidencia entre diferentes áreas geográficas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">7</a>. La inequidad social, junto a factores biológicos, genéticos y ambientales, son determinantes reportados de tales diferenciales observados en el continuum del cáncer de mama (riesgo, incidencia, cribado, diagnóstico, tratamiento, sobrevivencia y mortalidad)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">8</a>.Ciertos factores sociodemográficos también han sido vinculados a la ocurrencia de cáncer de mama. Entre estos, el envejecimiento poblacional, la urbanización y la fecundidad parecen ser determinantes subyacentes al patrón de distribución de carga de esta enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250">7,9,10</a>.Uno de los aspectos básicos de la relación entre envejecimiento y cáncer de mama involucra al tiempo y al número de etapas premalignas requeridas entre el inicio y la manifestación clínica del cáncer. Estudios sobre el periodo de latencia del cáncer de mama indican que la presentación clínica generalmente requiere décadas de promoción y crecimiento tumoral. En efecto, el 80% de los diagnósticos ocurren en mujeres mayores de 50 años<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265">10</a>.La morbilidad por cáncer de mama también ha sido vinculada al fenómeno de la urbanización. En los países desarrollados fue ampliamente reportado que las tasas de incidencia del cáncer de mama son superiores en áreas urbanas, en comparación con áreas rurales, lo cual puede explicarse por las mayores tasas de detección de esta enfermedad en las zonas urbanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260">9,11</a>. También en algunos estudios conducidos en países asiáticos se ha observado que el incremento de la tasa de incidencia del cáncer de mama (TICM) se ha concentrado en áreas urbanas (aumento del 20% al 30% en registros urbanos)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">12</a>. Específicamente en la provincia de Córdoba, según el Registro Provincial de Tumores (2012), el departamento Capital (área correspondiente a la ciudad Capital, con 1.329.604 habitantes) registró, en el periodo 2009-2011, la mayor TICM (109,43 casos por 100.000 mujeres/año), mientras que los departamentos con menor proporción de población urbana evidenciaron tasas más pequeñas. La rápida urbanización fue relacionada también con cambios comportamentales, como dietas menos saludables, menor actividad física, hábito de fumar y consumo de alcohol<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">13</a>; factores estos que fueron vinculados en estudios previos a un mayor riesgo de cáncer de mama en las mujeres de la provincia de Córdoba<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285">14,15</a>.Los cambios en los patrones reproductivos, como la disminución de la fecundidad, también impactan en la ocurrencia de cáncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">7</a>. Fue reportado que las mujeres que no tienen descendencia o procrean en etapas más tardías experimentan una incidencia mayor de este tipo de tumores. La edad al primer nacimiento determina el final de un periodo en el que la glándula mamaria está indiferenciada y susceptible a los potenciales efectos carcinogénicos de las hormonas endógenas que circulan durante el ciclo menstrual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">16</a>.Siguiendo el proceso de transición demográfica y de creciente urbanización que tuvo lugar primeramente en los países en desarrollo, en las últimas décadas Argentina también experimentó considerables cambios sociodemográficos. Su envejecimiento poblacional se corresponde con una etapa avanzada, y al igual que en otros países, la población femenina está más envejecida que la masculina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">17</a>. Particularmente en Córdoba, la esperanza de vida al nacer de una mujer nacida en 1960 era de 68,4 años, mientras que en 2010 ascendió a 79,1 años<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">18</a>.La población argentina se distingue además por su alto nivel de urbanización y por haber iniciado tempranamente este proceso en el contexto latinoamericano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">19</a>. En los últimos años se ha advertido un notable crecimiento de la población urbana con respecto a la rural; específicamente en la provincia de Córdoba, para el año 2010, la población urbana era del 88,7%<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">20</a>.También la transición de la fecundidad ha sido un proceso particularmente precoz y rápido en Argentina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">21</a>. Córdoba no ha sido ajena a este proceso; en efecto, el número de nacimientos por mujeres en edad fértil disminuyó aproximadamente un 20% en el periodo 1960-2010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">18</a>.Cabe mencionar que, si bien en Argentina se implementaron algunas acciones para mejorar el acceso a los métodos de cribado y promover la detección temprana del cáncer de mama, es recién en el año 2013 que se crea el Programa Nacional del Cáncer de Mama, en cuyo marco se efectúan estas acciones de manera sistemática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">22</a>.Debe destacarse que, en Latinoamérica, estos fenómenos demográficos ocurren en un contexto de marcada inequidad social<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">17</a>. La noción de inequidad social en salud, particularmente, implica que los diferenciales entre grupos poblacionales se consideran injustos, prevenibles y, por ende, innecesarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">23</a>. En relación al cáncer de mama, si bien se ha observado una alta incidencia en mujeres de cualquier condición socioeconómica, aquellas con mayores desventajas sociales serían las más vulnerables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">7</a>. Dado que la potencial vinculación entre los factores mencionados y el cáncer de mama puede variar según el contexto en que se evalúe, y que tal aspecto ha sido escasamente estudiado en Argentina, el objetivo del presente trabajo fue identificar determinantes sociodemográficos asociados a la distribución espacial de la incidencia del cáncer de mama en la provincia de Córdoba, Argentina, en el año 2010, con el fin último de develar inequidades sociales en salud subyacentes en dicha población.MétodosDiseño del estudio y fuentes de datosSe desarrolló un estudio ecológico multigrupal empleando como unidades de análisis territorial los 26 departamentos que conforman la provincia de Córdoba. Esta provincia registró una población total de 3.308.876 habitantes en el año 2010 (último censo nacional), con un 10,3% de su población residente en áreas rurales (localidades con menos de 2000 habitantes). La proporción de mujeres para el mismo año fue del 47,43% en las áreas rurales y del 51,99% en las urbanas.Se utilizaron TICM (CIE-10 C50), brutas y estandarizadas por edad por método directo (población de la provincia de Córdoba de referencia). Estas tasas, por departamento, fueron provistas por el Registro Provincial de Tumores del Ministerio de Salud de la provincia de Córdoba. Las tasas anuales de 2009, 2010 y 2011 fueron promediadas. Así, las tasas referenciadas al año 2010 corresponden al promedio trianual 2009-2011.Los indicadores sociodemográficos considerados fueron:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">•De urbanización: variación intercensal relativa de la población (censos 2001 y 2010), densidad poblacional, porcentaje de población urbana (proporción de población que vive en localidades de 2000 o más habitantes), razón de habitantes urbanos-rurales e incremento absoluto medio anual de la población urbana.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">•De fecundidad: relación niñas/niños menores de 5 años por mujeres en edad fértil y tasa de fecundidad general (promedios trianuales 2009-2011).</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">•De envejecimiento: porcentaje de hogares pobres (con necesidades básicas insatisfechas [NBI]) con personas mayores, relación de feminidad en personas mayores, índice de envejecimiento femenino (relación entre las mujeres de 65 años y más, y las menores de 15 años, por 100) y edad mediana femenina.</li></ul>Estos indicadores fueron calculados mediante el procesamiento de la base de datos del Censo Nacional de Población y Vivienda 2010 (INDEC), empleando el software Redatam+SP (CELADE/CEPAL, Naciones Unidas, 2013). En relación a las tasas de fecundidad general, la información sobre el número de nacimientos se obtuvo a partir de datos publicados por el Departamento Central de Estadística, Ministerio de Salud de Córdoba, y la información sobre el total de mujeres en edad fértil mediante estimaciones poblacionales por interpolación exponencial a partir de la información censal (2010), publicada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). Dado el enfoque ecológico del presente trabajo, el cual conlleva el empleo de fuentes secundarias de datos agregados (de orden poblacional), recopilados y publicados por organismos del estado, no se requirió la evaluación por parte de un comité de ética.Análisis espacial y modelación estadísticaA los fines de obtener una medida de la variabilidad geográfica entre las unidades espaciales de análisis se calcularon el rango interpercentil (percentil 95 – percentil 5) y el coeficiente de variación de las distintas variables consideradas. Luego, para lograr una medida de agrupación espacial global de los valores de las variables estudiadas y testear la hipótesis nula de aleatoriedad espacial total en sus distribuciones, se estimó la autocorrelación espacial a través del índice de Moran<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">24</a>. En general, sus valores oscilan entre −1 y 1. Valores próximos a −1 indican una fuerte autocorrelación espacial negativa (esto es, tendencia a encontrar un patrón espacial de valores altos y bajos de modo disperso), mientras que valores cercanos a 1 indican una fuerte autocorrelación espacial positiva (tendencia al agrupamiento espacial de valores similares, altos o bajos); el valor esperado en ausencia de autocorrelación se aproxima a cero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">25</a>.Para la variable respuesta (TICM) se valoró también la autocorrelación espacial a diferentes intervalos de distancia euclídea (desde el centro del polígono de cada departamento). Se adoptó la distancia euclídea normalizada, que pondera por la estructura de varianza-covarianza. La distribución de esta distancia estandarizada se dividió luego en terciles para adoptar puntos de corte objetivos para la definición de categorías de distancias.En adición, para valorar la desigualdad relativa en las TICM (bruta y estandarizada por edad) se calculó el índice de concentración según la proporción de hogares con NBI y el incremento absoluto medio anual de la población urbana como variables socioeconómicas. Se empleó para ello el software EPIDAT, estableciendo a la población total femenina (2010) como población expuesta. Complementariamente se calculó la razón de tasas de incidencia entre los departamentos de los quintiles 5 y 1. Posteriormente, las variables de interés fueron incorporadas a un sistema de información geográfica para la construcción de mapas con un nivel de agregación departamental (distribución por cuartiles), utilizando el software ArcGIS 10.2 (aplicación central ArcMap) (ESRI Inc. 1999-2012).En una segunda etapa se utilizaron modelos jerárquicos incorporando la asociación espacial. Así, fueron ajustados modelos de regresión de Poisson multinivel (departamento como variable de agrupamiento o cluster) para estimar los efectos de las covariables sociodemográficas seleccionadas (se priorizaron aquellas que presentaron autocorrelación espacial dentro de cada dimensión de estudio: urbanización, fecundidad y envejecimiento) sobre las TICM brutas y estandarizadas por edad. Cabe mencionar que todas las variables se analizaron de manera continua, y que los indicadores de envejecimiento poblacional solo se usaron en modelos con la TICM bruta como variable respuesta, dado que en la tasa ajustada la edad es un factor cuyo efecto es controlado. El porcentaje de hogares con NBI fue incluido como covariable de ajuste por su potencial papel como determinante social vinculado a la ocurrencia de cáncer de mama. Para realizar los análisis se empleó el software Stata v13<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">26</a>.ResultadosLa <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> resume las principales características de los departamentos de la provincia de Córdoba, en relación a las variables consideradas en este estudio. Como puede apreciarse, las TICM promedio (desviación estándar), bruta y estandarizada por edad (año 2010), fueron de 53,65 (13,22) y 66,98 (18,15) casos por 100.000 mujeres/año, respectivamente. En relación a las características sociodemográficas, los departamentos mostraron, en promedio, una relación de niñas/niños menores de 5 años por mujeres en edad fértil de 33,5 (2,68), un porcentaje de hogares pobres (con NBI) con personas mayores del 5,5% (5,28%) y un aumento medio anual de su población urbana de 945 (1292,56) habitantes (periodo intercensal 2001-2010). Según el coeficiente de variación y el rango interpercentiles, estimados para cada característica, se observa que los indicadores «densidad poblacional» y «razón de habitantes urbanos-rurales» fueron los que presentaron mayor variabilidad geográfica en la provincia de Córdoba en el año 2010 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>En cuanto al análisis de autocorrelación espacial, en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#tbl0010">tablas 2 y 3</a> puede apreciarse que la mayoría de las variables presentaron un valor de índice de Moran significativo y positivo, indicando que en la distribución espacial de cada uno los valores altos, así como aquellos pequeños, están más agrupados espacialmente de lo que se esperaría si los procesos espaciales subyacentes fueran aleatorios.<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia>La TICM estandarizada por edad solo mostró autocorrelación espacial significativa cuando se consideraron distintos intervalos de distancia, evidenciando un valor de índice de Moran negativo para el intervalo de mayor amplitud (I=−0,558; p=0,032) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>). Así, valores altos y valores bajos de estas tasas estarían más dispersos espacialmente de lo que se esperaría si los procesos espaciales subyacentes fueran aleatorios.En adición, la razón de TICM entre los departamentos de los quintiles 5 y 1 indicó una relativa desigualdad entre los departamentos de la provincia de Córdoba. Por su parte, el índice de concentración evidenció una mayor desigualdad relativa al considerar el incremento absoluto medio anual de la población urbana que la proporción de hogares con NBI (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>).Las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0005">figuras 1 y 2</a> presentan los mapas que ilustran la distribución espacial de la TICM y de los indicadores sociodemográficos incluidos como covariables en los modelos de regresión multinivel. Se observa que las distribuciones espaciales de las tasas brutas y estandarizadas fueron similares, evidenciándose diferencias geográficas en la ocurrencia de cáncer de mama en la provincia de Córdoba (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1 A y B</a>). Las menores TICM se registraron mayormente en departamentos del suroeste provincial, en tanto las más elevadas se registraron en el centro-oeste de la provincia, y en menor medida en el norte y el oeste (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1 A y B</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>En relación con la fecundidad, en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> A puede apreciarse que los departamentos de mayor fecundidad relativa se ubican al noroeste y los de menor al centro-este de la provincia. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> B muestra, por su parte, que la mayor velocidad de urbanización (mayor incremento absoluto anual de la población urbana) no presentó un patrón agrupado.<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia>En cuanto al porcentaje de hogares pobres (con NBI) con personas mayores, la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>C muestra que los departamentos más desfavorecidos fueron los de la región noroeste. Por último, el porcentaje de hogares con NBI tuvo un patrón espacial (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a> D) similar al del indicador anterior (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>C), acentuándose en este caso la concentración de los departamentos más desfavorecidos en el norte de la provincia.La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> muestra los resultados del ajuste de los modelos de Poisson. Se observa que, a escala departamental, el incremento absoluto medio anual de la población urbana se asoció de manera inversa a la ocurrencia de cáncer de mama: por cada incremento unitario de este indicador, la TICM (tanto bruta como ajustada por edad) disminuye un 0,1% (incremento del riesgo relativo [IRR]=0,999; p<0,001). La proporción de hogares con NBI y con personas mayores presentó, por su parte, una asociación directa con la ocurrencia de cáncer de mama, aumentado en un 18% la TICM bruta por cada punto porcentual de incremento de esta variable (IRR=1,180; p<0,001). Además, existió una asociación directa entre la proporción de hogares con NBI y el cáncer de mama: por cada incremento en una unidad del indicador de pobreza en cuestión, la TICM estandarizada por edad aumentó aproximadamente un 13% (IRR=1,128; p<0,001). Por último, el indicador de fecundidad considerado no presentó asociación con dicha tasa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia>DiscusiónLos resultados obtenidos en este trabajo indican que existe un patrón no aleatorio en la distribución espacial de las TICM (brutas y estandarizadas) y en algunos indicadores de envejecimiento poblacional, fecundidad y urbanización en Córdoba (Argentina) en el año 2010. Además, la creciente urbanización y la proporción de hogares pobres (total y con personas mayores) se identificaron como determinantes sociodemográficos de la incidencia del cáncer de mama. El análisis conjunto define escenarios de inequidad social que explican, en parte, los diferenciales geográficos observados en la carga de cáncer de mama en la población de mujeres estudiada.En este estudio, la urbanización se asoció de manera inversa con la incidencia de cáncer de mama. El menor riesgo de desarrollo de cáncer de mama, asociado a niveles altos de urbanización en Córdoba, podría vincularse al hecho de que son las ciudades las que presentan instituciones de salud de mayor complejidad, con servicios de salud acorde a los requerimientos de este tipo de patología y, probablemente, con mayor desarrollo de estrategias de captación para su prevención. En los países de medianos y bajos ingresos es conocido que las instituciones de salud de mayor complejidad se encuentran en aglomerados urbanos, y Córdoba no es ajena a este patrón. La inadecuada distribución de la atención sanitaria es reconocida como uno de los determinantes sociales de la salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">27</a>, lo cual ha sido ratificado por estudios previos sobre mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Córdoba<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">5</a>. Sin embargo, otros estudios reportan una asociación directa entre la TICM y la urbanización, ligada a ciertas exposiciones, comportamientos y patrones reproductivos más comunes en estas áreas, así como también a las mayores tasas de detección, lo cual redunda en un mayor reporte de casos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260">9</a>. Cabe aclarar, no obstante, que la mayor evidencia en este sentido proviene de estudios conducidos en países desarrollados.Si bien otros estudios reportan una relación directa entre la disminución de las tasas de fecundidad y el aumento de la mortalidad por cáncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">28</a>, la incidencia de cáncer de mama en Córdoba no mostró asociación con el indicador de fecundidad considerado. No obstante, es menester mencionar que el menor riesgo de desarrollo de cáncer de mama vinculado a ciertas variables reproductivas ha sido estudiado, por lo general, con diseños epidemiológicos cuyas unidades de observación son las personas (estudios de cohortes y de casos y controles), y no grupos poblacionales, como en este caso (estudio ecológico). Así, lo usualmente reportado es el efecto que la reproducción biológica tiene sobre el estado hormonal y su impacto en un cáncer dependiente de hormonas, como es el cáncer de mama. En cambio, la fecundidad es, además de una conducta biológica, un comportamiento social adherido a su contexto socioeconómico y sociocultural<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">29</a>. Bajo esta óptica, entonces, la reproducción biológica o paridad no sería equiparable a la fecundidad.Se ha propuesto que las poblaciones más envejecidas exhiben tasas de incidencia de cáncer de mama más altas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365">30</a>. En el presente estudio, el indicador de envejecimiento que presentó asociación con las TICM fue aquel que integró además un indicador de pobreza (proporción de hogares con personas mayores y NBI). Siendo que la proporción de hogares con NBI fue también vinculada con un mayor riesgo de cáncer de mama, se ratifica la importancia de los contextos socioeconómicamente desfavorecidos en la entramada red de determinantes sociales del cáncer de mama en Córdoba. Estas inequidades sociales (en tanto reflejan diferencias injustas en salud) ya han sido vinculadas al desarrollo de cáncer de mama por otros autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">31</a>.Típicamente, el cáncer de mama ha sido considerado como una enfermedad de la «opulencia»; no obstante, esta noción es cada vez más cuestionada en tanto la incidencia en los países más pobres está aumentando<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">32</a>. Bigby y Holmes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">31</a> documentaron las disparidades en todo el continuum del cáncer de mama y concluyeron que la incidencia de este se asoció en muchos estudios a una posición social desfavorable. En adición, señalaron que las mujeres que residen en áreas socioeconómicamente más desfavorecidas experimentan con más frecuencia un diagnóstico de la enfermedad tardío. Específicamente en la provincia de Córdoba, la realización de mamografías (reconocida herramienta para un diagnóstico oportuno) fue menos frecuente en el grupo de mujeres con menor nivel educativo (28,3% para educación primaria incompleta frente a 70,7% para secundaria completa o más) y con menor ingreso (38% para el menor estrato de ingresos frente a 72,9% para el mayor)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">33</a>. Según el informe de resultados 2006-2011 del Programa de Detección Precoz del Cáncer de Mama del Ministerio de Salud de la Provincia de Córdoba (2015), en dicho periodo se realizaron 80.000 mamografías en 100 municipios de la provincia.Se han propuesto algunas explicaciones biológicas al hecho de que las diferencias sociales impliquen riesgos diferenciales de morbilidad por cáncer. La teoría de la respuesta neuroendocrina a los estresantes psicosociales señala que las situaciones que constantemente implican mayor actividad, esfuerzo, malestar y estrés (más frecuentes en los contextos de pobreza) generan un aumento de la secreción de adrenalina y cortisol, hormonas estas que tienen efectos fisiológicos deletéreos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0385">34,35</a>. Asimismo, la alteración del ciclo circadiano, frecuentemente de origen laboral, se ha propuesto como otro de los mecanismos biológicos para explicar la relación entre condiciones de vida y morbilidad por cáncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0395">36,37</a>.Otros autores proponen, por su parte, que las diferencias en la incidencia de cáncer entre clases sociales pueden explicarse por exposiciones diferenciales a agentes químicos, muchas veces determinado esto por las condiciones de trabajo y por los estilos de vida (dieta, tabaco, alcohol, sedentarismo, etc.)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">38</a>. En Argentina, la prevalencia de factores de riesgo para el cáncer (como tabaquismo, bajo nivel de actividad física y escaso consumo de frutas y verduras) es mayor en la población que vive en condiciones de pobreza (según NBI)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410">39</a>, con lo cual serían sus estilos de vida los que podrían explicar, en alguna medida, el mayor riesgo de padecer cáncer de mama en nuestro contexto. En efecto, en la provincia de Córdoba fue recientemente reportada la existencia de asociación entre la incidencia de cáncer de mama y los hábitos alimentarios de las mujeres<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285">14,15</a>. Conforme lo expuesto, la distribución injusta de estos bienes sociales podría explicar también las inequidades en la incidencia de cáncer de mama observadas en este estudio. De hecho, los estilos de vida, valorados frecuentemente como inherentes a la persona, suelen estar condicionados por el entorno socioambiental en que se producen estos comportamientos no favorables para la salud.Antes de concluir resulta necesario exponer algunas debilidades y limitaciones del trabajo. En principio, se reconoce que la «falacia ecológica» es un sesgo potencial característico de los estudios ecológicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415">40</a>. Es necesario destacar que las asociaciones estimadas en este trabajo no reflejan relaciones causales, sino asociaciones ecológicas (a nivel agregado para la unidad de análisis) que no deben interpretarse individualmente. También cabe mencionar que, al tratarse de un estudio transversal, la enfermedad y la exposición se miden al mismo tiempo, lo que impide tomar en cuenta el periodo de latencia entre la exposición y el efecto. No obstante, a menudo se asume que la exposición actual refleja la exposición en el pasado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415">40</a>. Por último, debe mencionarse que este trabajo analiza las asociaciones espaciales adoptando un enfoque estadístico frecuentista y seleccionando un modelo de Poisson multinivel para el proceso de estimación. Este modelo impone componentes de varianza para el manejo de la heterogeneidad espacial y la presencia de correlaciones. Si bien esta estrategia de modelación suele emplearse en estudios epidemiológicos en cáncer, sería conveniente la comparación de los resultados obtenidos con otros originados desde modelos jerárquicos bayesianos. Dicho enfoque es útil, entre otros aspectos, cuando el tamaño de la población/unidad de análisis es el causante, en parte, de la variabilidad de las tasas, provocando con ello que estas aparezcan con mayor o menor riesgo sin un grado aceptable de confiabilidad. Los modelos jerárquicos bayesianos, con respuesta de Poisson, imponen una estructura a los riesgos relativos modelándolos colectivamente como un proceso estocástico espacial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">41</a>, e incluyen técnicas de simulación en el proceso de estimación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425">42</a>. Se reconoce, en consecuencia, la necesidad de su implementación en futuros abordajes en esta línea de estudio.Para concluir, desde un enfoque sociodemográfico y espacial, en el presente trabajo pudieron identificarse algunas inequidades macrocontextuales que determinan disparidades en los riesgos de enfermar por cáncer de mama en Córdoba, Argentina. Si bien los resultados de este estudio deben considerarse con cautela, se considera que contribuyen al conocimiento de los determinantes sociales del cáncer de mama en el contexto local, lo cual ha sido escasamente explorado, y se constituye, en consecuencia, en un valioso insumo para el diseño futuro de programas y políticas de salud. Cabe recomendar, en virtud de los resultados obtenidos, la profundización en el estudio de los procesos que generan las inequidades sociales y los efectos que tienen sobre la salud de las mujeres, así como desarrollar estudios e intervenciones en salud pública centrados en grupos de población con mayor riesgo de padecer cáncer de mama, como son las mujeres residentes en hogares socioeconómicamente desfavorecidos y en áreas menos urbanizadas. Por último, siguiendo a Östlin y Sen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430">43</a>, debe considerarse que el empoderamiento de las mujeres en la afirmación de sus derechos humanos, incluido su derecho a la salud, constituye una de las maneras más potentes para reducir las inequidades en salud.<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia>Editora responsable del artículoMercedes Carrasco Portiño.Declaración de transparenciaLa autora principal (garante responsable del manuscrito) afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.Contribuciones de autoríaN. Tumas y S.A. Pou concibieron y diseñaron el estudio, revisaron la literatura científica, analizaron los datos, redactaron el artículo y aprobaron la versión final del manuscrito. M.P. Díaz diseñó y coordinó el estudio, realizó una revisión crítica del manuscrito con importantes contribuciones y aprobó su versión final para publicación.FinanciaciónPrograma SeCyT-UNC «Epidemiología ambiental del cáncer y otras enfermedades crónicas en Córdoba» Res. Nro. 203/14. 2014-2015.Conflictos de interesesNinguno." 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MétodoSe desarrolló un estudio ecológico en Córdoba (26 departamentos como unidades geográficas de análisis). Mediante el índice de Moran se estimó la autocorrelación espacial de las tasas de incidencia de cáncer de mama, brutas y estandarizadas, y de indicadores sociodemográficos de urbanización, fecundidad y envejecimiento poblacional. Estas variables fueron incorporadas a a un Sistema de Información Geográfica para su mapeo. Se ajustaron modelos de regresión de Poisson multinivel, para la tasa de incidencia de cáncer de mama como variable respuesta, indicadores sociodemográficos seleccionados como covariables, y porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas como variable de ajuste. ResultadosEn Córdoba, Argentina, existe un patrón no aleatorio en las distribuciones espaciales de las tasas de incidencia de cáncer de mama y de ciertos indicadores sociodemográficos. El incremento medio anual de la población urbana fue inversamente asociado a la ocurrencia de cáncer de mama, mientras que la proporción de hogares con necesidades básicas insatisfechas presentó una asociación directa. ConclusionesNuestros resultados definen escenarios de inequidad social que explican, en parte, los diferenciales geográficos de la carga del cáncer de mama en Córdoba, Argentina. Las mujeres residentes en hogares socioeconómicamente desfavorecidos y en áreas menos urbanizadas requieren especial atención en futuros estudios e intervenciones de salud pública en cáncer de mama." 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Poisson multilevel regression models were adjusted, establishing the breast cancer incidence rates as the response variable, and by selecting sociodemographic indicators as covariables and the percentage of households with unmet basic needs as adjustment variables. ResultsIn Córdoba, Argentina, a non-random pattern in the spatial distribution of breast cancer incidence rates and in certain sociodemographic indicators was found. The mean increase in annual urban population was inversely associated with breast cancer, whereas the proportion of households with unmet basic needs was directly associated with this cancer. ConclusionsOur results define social inequity scenarios that partially explain the geographical differentials in the breast cancer burden in Córdoba, Argentina. Women residing in socioeconomically disadvantaged households and in less urbanized areas merit special attention in future studies and in breast cancer public health activities." 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Variación intercensal relativa de la población (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7,75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,90 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">79,12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">29,31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Densidad poblacional (hab/km<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">2</a>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">106,59 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">10,21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">461,24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">432,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1566,99 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Población urbana (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">69 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">77,03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">25,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">37,62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">98,44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Razón de habitantes urbanos-rurales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">909,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">338,24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2113,98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">232,55 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8196,45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Incremento absoluto medio anual de la población urbana (hab) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">945,23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">503 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1292,51 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">136,74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4919,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="6" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="6" align="left" valign="top">Fecundidad</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Relación de niños/niñas menores de 5 años por mujeres en edad fértil \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">9,86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Tasa de fecundidad general \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">65,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67,36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">10,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15,45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">18,75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="6" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="6" align="left" valign="top">Envejecimiento</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hogares con NBI y personas mayores (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5,28 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Relación de feminidad en personas mayores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">122,61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">125,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13,86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11,30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">36,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Índice de envejecimiento femenino \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">52,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">53,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12,32 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23,35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33,47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="6" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad mediana femenina (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30,84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1506292.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Medidas resumen de las tasas de incidencia del cáncer de mama y características sociodemográficas. Córdoba, Argentina, 2010" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "NBI: necesidades básicas insatisfechas; TICM: tasa de incidencia de cáncer de mama." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Índice de Moran</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Razón de tasas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Índice de concentración</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Incidencia del cáncer de mama \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Quintil 1/5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Según proporción de hogares NBI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Según incremento de la población urbana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TICM bruta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,101<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,031<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">b</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,017 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TICM estandarizada por edad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,558<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,032 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,041<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">c</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,102 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1506293.png" ] ] ] "notaPie" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "Índice de Moran significativo (p<0,05)." ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "b" "nota" => "Índice de concentración según hogares con NBI y personas mayores." ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0015" "etiqueta" => "c" "nota" => "Índice de concentración según proporción de hogares con NBI." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Índices de Moran estimados para las tasas de incidencia de cáncer de mama (bruta y estandarizada por edad) y desigualdad relativa según la razón de tasas y el índice de concentración. Córdoba, Argentina" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "NBI: necesidades básicas insatisfechas." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Índice de Moran \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">I \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top">Urbanización</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Variación intercensal relativa de la población \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,046 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,443 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Densidad poblacional \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,061 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,201 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Porcentaje de población urbana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,088<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Razón de habitantes urbanos-rurales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,016 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,211 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Incremento absoluto medio anual de la población urbana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,221<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top">Fecundidad</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Relación niñas/niños menores de 5 años por mujeres en edad fértil \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,049<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Tasa de fecundidad general \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,020 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,298 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top">Envejecimiento</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hogares con NBI y personas mayores (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,118<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Relación de feminidad en personas mayores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,076<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Índice de envejecimiento femenino \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,076<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad mediana femenina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,085<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1506295.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0020" "etiqueta" => "a" "nota" => "Variables con índice de Moran significativo (p<0,05)." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Índices de Moran estimados para indicadores sociodemográficos. 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Se identificaron determinantes sociodemográficos del cáncer de mama, lo cual constituye un valioso insumo para la definición de políticas de salud equitativas en la prevención de este cáncer." ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:43 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0220" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Políticas públicas para la detección del cáncer de mama en México" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "O.G. Martínez-Montañez" 1 => "P. Uribe-Zúñiga" 2 => "M. Hernández-Ávila" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Salud Publica Mex." 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respectivamente&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; En la provincia de C&#243;rdoba&#44; el c&#225;ncer de mama representa tambi&#233;n una de las principales causas de enfermedad &#40;68&#44;5 casos por 100&#46;000 mujeres para el periodo 2004-2009&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> y muerte &#40;32 defunciones por 100&#46;000 mujeres en 2011&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; Fue se&#241;alado que esta provincia muestra un patr&#243;n de distribuci&#243;n espacial de incidencia de c&#225;ncer de mama no aleatorio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La exposici&#243;n socioambiental resulta importante en la determinaci&#243;n de enfermedades de largo periodo de latencia&#44; como el c&#225;ncer de mama&#44; y puede explicar parte de las variaciones de la incidencia entre diferentes &#225;reas geogr&#225;ficas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; La inequidad social&#44; junto a factores biol&#243;gicos&#44; gen&#233;ticos y ambientales&#44; son determinantes reportados de tales diferenciales observados en el <span class="elsevierStyleItalic">continuum</span> del c&#225;ncer de mama &#40;riesgo&#44; incidencia&#44; cribado&#44; diagn&#243;stico&#44; tratamiento&#44; sobrevivencia y mortalidad&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ciertos factores sociodemogr&#225;ficos tambi&#233;n han sido vinculados a la ocurrencia de c&#225;ncer de mama&#46; Entre estos&#44; el envejecimiento poblacional&#44; la urbanizaci&#243;n y la fecundidad parecen ser determinantes subyacentes al patr&#243;n de distribuci&#243;n de carga de esta enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;9&#44;10</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los aspectos b&#225;sicos de la relaci&#243;n entre envejecimiento y c&#225;ncer de mama involucra al tiempo y al n&#250;mero de etapas premalignas requeridas entre el inicio y la manifestaci&#243;n cl&#237;nica del c&#225;ncer&#46; Estudios sobre el periodo de latencia del c&#225;ncer de mama indican que la presentaci&#243;n cl&#237;nica generalmente requiere d&#233;cadas de promoci&#243;n y crecimiento tumoral&#46; En efecto&#44; el 80&#37; de los diagn&#243;sticos ocurren en mujeres mayores de 50 a&#241;os<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La morbilidad por c&#225;ncer de mama tambi&#233;n ha sido vinculada al fen&#243;meno de la urbanizaci&#243;n&#46; En los pa&#237;ses desarrollados fue ampliamente reportado que las tasas de incidencia del c&#225;ncer de mama son superiores en &#225;reas urbanas&#44; en comparaci&#243;n con &#225;reas rurales&#44; lo cual puede explicarse por las mayores tasas de detecci&#243;n de esta enfermedad en las zonas urbanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;11</span></a>&#46; Tambi&#233;n en algunos estudios conducidos en pa&#237;ses asi&#225;ticos se ha observado que el incremento de la tasa de incidencia del c&#225;ncer de mama &#40;TICM&#41; se ha concentrado en &#225;reas urbanas &#40;aumento del 20&#37; al 30&#37; en registros urbanos&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46; Espec&#237;ficamente en la provincia de C&#243;rdoba&#44; seg&#250;n el Registro Provincial de Tumores &#40;2012&#41;&#44; el departamento Capital &#40;&#225;rea correspondiente a la ciudad Capital&#44; con 1&#46;329&#46;604 habitantes&#41; registr&#243;&#44; en el periodo 2009-2011&#44; la mayor TICM &#40;109&#44;43 casos por 100&#46;000 mujeres&#47;a&#241;o&#41;&#44; mientras que los departamentos con menor proporci&#243;n de poblaci&#243;n urbana evidenciaron tasas m&#225;s peque&#241;as&#46; La r&#225;pida urbanizaci&#243;n fue relacionada tambi&#233;n con cambios comportamentales&#44; como dietas menos saludables&#44; menor actividad f&#237;sica&#44; h&#225;bito de fumar y consumo de alcohol<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#59; factores estos que fueron vinculados en estudios previos a un mayor riesgo de c&#225;ncer de mama en las mujeres de la provincia de C&#243;rdoba<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los cambios en los patrones reproductivos&#44; como la disminuci&#243;n de la fecundidad&#44; tambi&#233;n impactan en la ocurrencia de c&#225;ncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Fue reportado que las mujeres que no tienen descendencia o procrean en etapas m&#225;s tard&#237;as experimentan una incidencia mayor de este tipo de tumores&#46; La edad al primer nacimiento determina el final de un periodo en el que la gl&#225;ndula mamaria est&#225; indiferenciada y susceptible a los potenciales efectos carcinog&#233;nicos de las hormonas end&#243;genas que circulan durante el ciclo menstrual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Siguiendo el proceso de transici&#243;n demogr&#225;fica y de creciente urbanizaci&#243;n que tuvo lugar primeramente en los pa&#237;ses en desarrollo&#44; en las &#250;ltimas d&#233;cadas Argentina tambi&#233;n experiment&#243; considerables cambios sociodemogr&#225;ficos&#46; Su envejecimiento poblacional se corresponde con una etapa avanzada&#44; y al igual que en otros pa&#237;ses&#44; la poblaci&#243;n femenina est&#225; m&#225;s envejecida que la masculina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; Particularmente en C&#243;rdoba&#44; la esperanza de vida al nacer de una mujer nacida en 1960 era de 68&#44;4 a&#241;os&#44; mientras que en 2010 ascendi&#243; a 79&#44;1 a&#241;os<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La poblaci&#243;n argentina se distingue adem&#225;s por su alto nivel de urbanizaci&#243;n y por haber iniciado tempranamente este proceso en el contexto latinoamericano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46; En los &#250;ltimos a&#241;os se ha advertido un notable crecimiento de la poblaci&#243;n urbana con respecto a la rural&#59; espec&#237;ficamente en la provincia de C&#243;rdoba&#44; para el a&#241;o 2010&#44; la poblaci&#243;n urbana era del 88&#44;7&#37;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n la transici&#243;n de la fecundidad ha sido un proceso particularmente precoz y r&#225;pido en Argentina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; C&#243;rdoba no ha sido ajena a este proceso&#59; en efecto&#44; el n&#250;mero de nacimientos por mujeres en edad f&#233;rtil disminuy&#243; aproximadamente un 20&#37; en el periodo 1960-2010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cabe mencionar que&#44; si bien en Argentina se implementaron algunas acciones para mejorar el acceso a los m&#233;todos de cribado y promover la detecci&#243;n temprana del c&#225;ncer de mama&#44; es reci&#233;n en el a&#241;o 2013 que se crea el Programa Nacional del C&#225;ncer de Mama&#44; en cuyo marco se efect&#250;an estas acciones de manera sistem&#225;tica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debe destacarse que&#44; en Latinoam&#233;rica&#44; estos fen&#243;menos demogr&#225;ficos ocurren en un contexto de marcada inequidad social<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; La noci&#243;n de inequidad social en salud&#44; particularmente&#44; implica que los diferenciales entre grupos poblacionales se consideran injustos&#44; prevenibles y&#44; por ende&#44; innecesarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; En relaci&#243;n al c&#225;ncer de mama&#44; si bien se ha observado una alta incidencia en mujeres de cualquier condici&#243;n socioecon&#243;mica&#44; aquellas con mayores desventajas sociales ser&#237;an las m&#225;s vulnerables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Dado que la potencial vinculaci&#243;n entre los factores mencionados y el c&#225;ncer de mama puede variar seg&#250;n el contexto en que se eval&#250;e&#44; y que tal aspecto ha sido escasamente estudiado en Argentina&#44; el objetivo del presente trabajo fue identificar determinantes sociodemogr&#225;ficos asociados a la distribuci&#243;n espacial de la incidencia del c&#225;ncer de mama en la provincia de C&#243;rdoba&#44; Argentina&#44; en el a&#241;o 2010&#44; con el fin &#250;ltimo de develar inequidades sociales en salud subyacentes en dicha poblaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">M&#233;todos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Dise&#241;o del estudio y fuentes de datos</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se desarroll&#243; un estudio ecol&#243;gico multigrupal empleando como unidades de an&#225;lisis territorial los 26 departamentos que conforman la provincia de C&#243;rdoba&#46; Esta provincia registr&#243; una poblaci&#243;n total de 3&#46;308&#46;876 habitantes en el a&#241;o 2010 &#40;&#250;ltimo censo nacional&#41;&#44; con un 10&#44;3&#37; de su poblaci&#243;n residente en &#225;reas rurales &#40;localidades con menos de 2000 habitantes&#41;&#46; La proporci&#243;n de mujeres para el mismo a&#241;o fue del 47&#44;43&#37; en las &#225;reas rurales y del 51&#44;99&#37; en las urbanas&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizaron TICM &#40;CIE-10 C50&#41;&#44; brutas y estandarizadas por edad por m&#233;todo directo &#40;poblaci&#243;n de la provincia de C&#243;rdoba de referencia&#41;&#46; Estas tasas&#44; por departamento&#44; fueron provistas por el Registro Provincial de Tumores del Ministerio de Salud de la provincia de C&#243;rdoba&#46; Las tasas anuales de 2009&#44; 2010 y 2011 fueron promediadas&#46; As&#237;&#44; las tasas referenciadas al a&#241;o 2010 corresponden al promedio trianual 2009-2011&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los indicadores sociodemogr&#225;ficos considerados fueron&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De urbanizaci&#243;n&#58; variaci&#243;n intercensal relativa de la poblaci&#243;n &#40;censos 2001 y 2010&#41;&#44; densidad poblacional&#44; porcentaje de poblaci&#243;n urbana &#40;proporci&#243;n de poblaci&#243;n que vive en localidades de 2000 o m&#225;s habitantes&#41;&#44; raz&#243;n de habitantes urbanos-rurales e incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De fecundidad&#58; relaci&#243;n ni&#241;as&#47;ni&#241;os menores de 5 a&#241;os por mujeres en edad f&#233;rtil y tasa de fecundidad general &#40;promedios trianuales 2009-2011&#41;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De envejecimiento&#58; porcentaje de hogares pobres &#40;con necesidades b&#225;sicas insatisfechas &#91;NBI&#93;&#41; con personas mayores&#44; relaci&#243;n de feminidad en personas mayores&#44; &#237;ndice de envejecimiento femenino &#40;relaci&#243;n entre las mujeres de 65 a&#241;os y m&#225;s&#44; y las menores de 15 a&#241;os&#44; por 100&#41; y edad mediana femenina&#46;</p></li></ul></p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos indicadores fueron calculados mediante el procesamiento de la base de datos del Censo Nacional de Poblaci&#243;n y Vivienda 2010 &#40;INDEC&#41;&#44; empleando el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> Redatam<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>SP &#40;CELADE&#47;CEPAL&#44; Naciones Unidas&#44; 2013&#41;&#46; En relaci&#243;n a las tasas de fecundidad general&#44; la informaci&#243;n sobre el n&#250;mero de nacimientos se obtuvo a partir de datos publicados por el Departamento Central de Estad&#237;stica&#44; Ministerio de Salud de C&#243;rdoba&#44; y la informaci&#243;n sobre el total de mujeres en edad f&#233;rtil mediante estimaciones poblacionales por interpolaci&#243;n exponencial a partir de la informaci&#243;n censal &#40;2010&#41;&#44; publicada por el Instituto Nacional de Estad&#237;sticas y Censos &#40;INDEC&#41;&#46; Dado el enfoque ecol&#243;gico del presente trabajo&#44; el cual conlleva el empleo de fuentes secundarias de datos agregados &#40;de orden poblacional&#41;&#44; recopilados y publicados por organismos del estado&#44; no se requiri&#243; la evaluaci&#243;n por parte de un comit&#233; de &#233;tica&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">An&#225;lisis espacial y modelaci&#243;n estad&#237;stica</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A los fines de obtener una medida de la variabilidad geogr&#225;fica entre las unidades espaciales de an&#225;lisis se calcularon el rango interpercentil &#40;percentil 95 &#8211; percentil 5&#41; y el coeficiente de variaci&#243;n de las distintas variables consideradas&#46; Luego&#44; para lograr una medida de agrupaci&#243;n espacial global de los valores de las variables estudiadas y testear la hip&#243;tesis nula de aleatoriedad espacial total en sus distribuciones&#44; se estim&#243; la autocorrelaci&#243;n espacial a trav&#233;s del &#237;ndice de Moran<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46; En general&#44; sus valores oscilan entre &#8722;1 y 1&#46; Valores pr&#243;ximos a &#8722;1 indican una fuerte autocorrelaci&#243;n espacial negativa &#40;esto es&#44; tendencia a encontrar un patr&#243;n espacial de valores altos y bajos de modo disperso&#41;&#44; mientras que valores cercanos a 1 indican una fuerte autocorrelaci&#243;n espacial positiva &#40;tendencia al agrupamiento espacial de valores similares&#44; altos o bajos&#41;&#59; el valor esperado en ausencia de autocorrelaci&#243;n se aproxima a cero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la variable respuesta &#40;TICM&#41; se valor&#243; tambi&#233;n la autocorrelaci&#243;n espacial a diferentes intervalos de distancia eucl&#237;dea &#40;desde el centro del pol&#237;gono de cada departamento&#41;&#46; Se adopt&#243; la distancia eucl&#237;dea normalizada&#44; que pondera por la estructura de varianza-covarianza&#46; La distribuci&#243;n de esta distancia estandarizada se dividi&#243; luego en terciles para adoptar puntos de corte objetivos para la definici&#243;n de categor&#237;as de distancias&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En adici&#243;n&#44; para valorar la desigualdad relativa en las TICM &#40;bruta y estandarizada por edad&#41; se calcul&#243; el &#237;ndice de concentraci&#243;n seg&#250;n la proporci&#243;n de hogares con NBI y el incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana como variables socioecon&#243;micas&#46; Se emple&#243; para ello el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> EPIDAT&#44; estableciendo a la poblaci&#243;n total femenina &#40;2010&#41; como poblaci&#243;n expuesta&#46; Complementariamente se calcul&#243; la raz&#243;n de tasas de incidencia entre los departamentos de los quintiles 5 y 1&#46; Posteriormente&#44; las variables de inter&#233;s fueron incorporadas a un sistema de informaci&#243;n geogr&#225;fica para la construcci&#243;n de mapas con un nivel de agregaci&#243;n departamental &#40;distribuci&#243;n por cuartiles&#41;&#44; utilizando el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> ArcGIS 10&#46;2 &#40;aplicaci&#243;n central ArcMap&#41; &#40;ESRI Inc&#46; 1999-2012&#41;&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una segunda etapa se utilizaron modelos jer&#225;rquicos incorporando la asociaci&#243;n espacial&#46; As&#237;&#44; fueron ajustados modelos de regresi&#243;n de Poisson multinivel &#40;departamento como variable de agrupamiento o <span class="elsevierStyleItalic">cluster</span>&#41; para estimar los efectos de las covariables sociodemogr&#225;ficas seleccionadas &#40;se priorizaron aquellas que presentaron autocorrelaci&#243;n espacial dentro de cada dimensi&#243;n de estudio&#58; urbanizaci&#243;n&#44; fecundidad y envejecimiento&#41; sobre las TICM brutas y estandarizadas por edad&#46; Cabe mencionar que todas las variables se analizaron de manera continua&#44; y que los indicadores de envejecimiento poblacional solo se usaron en modelos con la TICM bruta como variable respuesta&#44; dado que en la tasa ajustada la edad es un factor cuyo efecto es controlado&#46; El porcentaje de hogares con NBI fue incluido como covariable de ajuste por su potencial papel como determinante social vinculado a la ocurrencia de c&#225;ncer de mama&#46; Para realizar los an&#225;lisis se emple&#243; el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> Stata v13<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Resultados</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> resume las principales caracter&#237;sticas de los departamentos de la provincia de C&#243;rdoba&#44; en relaci&#243;n a las variables consideradas en este estudio&#46; Como puede apreciarse&#44; las TICM promedio &#40;desviaci&#243;n est&#225;ndar&#41;&#44; bruta y estandarizada por edad &#40;a&#241;o 2010&#41;&#44; fueron de 53&#44;65 &#40;13&#44;22&#41; y 66&#44;98 &#40;18&#44;15&#41; casos por 100&#46;000 mujeres&#47;a&#241;o&#44; respectivamente&#46; En relaci&#243;n a las caracter&#237;sticas sociodemogr&#225;ficas&#44; los departamentos mostraron&#44; en promedio&#44; una relaci&#243;n de ni&#241;as&#47;ni&#241;os menores de 5 a&#241;os por mujeres en edad f&#233;rtil de 33&#44;5 &#40;2&#44;68&#41;&#44; un porcentaje de hogares pobres &#40;con NBI&#41; con personas mayores del 5&#44;5&#37; &#40;5&#44;28&#37;&#41; y un aumento medio anual de su poblaci&#243;n urbana de 945 &#40;1292&#44;56&#41; habitantes &#40;periodo intercensal 2001-2010&#41;&#46; Seg&#250;n el coeficiente de variaci&#243;n y el rango interpercentiles&#44; estimados para cada caracter&#237;stica&#44; se observa que los indicadores &#171;densidad poblacional&#187; y &#171;raz&#243;n de habitantes urbanos-rurales&#187; fueron los que presentaron mayor variabilidad geogr&#225;fica en la provincia de C&#243;rdoba en el a&#241;o 2010 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto al an&#225;lisis de autocorrelaci&#243;n espacial&#44; en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#tbl0010">tablas 2 y 3</a> puede apreciarse que la mayor&#237;a de las variables presentaron un valor de &#237;ndice de Moran significativo y positivo&#44; indicando que en la distribuci&#243;n espacial de cada uno los valores altos&#44; as&#237; como aquellos peque&#241;os&#44; est&#225;n m&#225;s agrupados espacialmente de lo que se esperar&#237;a si los procesos espaciales subyacentes fueran aleatorios&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La TICM estandarizada por edad solo mostr&#243; autocorrelaci&#243;n espacial significativa cuando se consideraron distintos intervalos de distancia&#44; evidenciando un valor de &#237;ndice de Moran negativo para el intervalo de mayor amplitud &#40;<span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;558&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;032&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46; As&#237;&#44; valores altos y valores bajos de estas tasas estar&#237;an m&#225;s dispersos espacialmente de lo que se esperar&#237;a si los procesos espaciales subyacentes fueran aleatorios&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En adici&#243;n&#44; la raz&#243;n de TICM entre los departamentos de los quintiles 5 y 1 indic&#243; una relativa desigualdad entre los departamentos de la provincia de C&#243;rdoba&#46; Por su parte&#44; el &#237;ndice de concentraci&#243;n evidenci&#243; una mayor desigualdad relativa al considerar el incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana que la proporci&#243;n de hogares con NBI &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0005">figuras 1 y 2</a> presentan los mapas que ilustran la distribuci&#243;n espacial de la TICM y de los indicadores sociodemogr&#225;ficos incluidos como covariables en los modelos de regresi&#243;n multinivel&#46; Se observa que las distribuciones espaciales de las tasas brutas y estandarizadas fueron similares&#44; evidenci&#225;ndose diferencias geogr&#225;ficas en la ocurrencia de c&#225;ncer de mama en la provincia de C&#243;rdoba &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1 A y B</a>&#41;&#46; Las menores TICM se registraron mayormente en departamentos del suroeste provincial&#44; en tanto las m&#225;s elevadas se registraron en el centro-oeste de la provincia&#44; y en menor medida en el norte y el oeste &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1 A y B</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En relaci&#243;n con la fecundidad&#44; en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> A puede apreciarse que los departamentos de mayor fecundidad relativa se ubican al noroeste y los de menor al centro-este de la provincia&#46; La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> B muestra&#44; por su parte&#44; que la mayor velocidad de urbanizaci&#243;n &#40;mayor incremento absoluto anual de la poblaci&#243;n urbana&#41; no present&#243; un patr&#243;n agrupado&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto al porcentaje de hogares pobres &#40;con NBI&#41; con personas mayores&#44; la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C muestra que los departamentos m&#225;s desfavorecidos fueron los de la regi&#243;n noroeste&#46; Por &#250;ltimo&#44; el porcentaje de hogares con NBI tuvo un patr&#243;n espacial &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> D&#41; similar al del indicador anterior &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C&#41;&#44; acentu&#225;ndose en este caso la concentraci&#243;n de los departamentos m&#225;s desfavorecidos en el norte de la provincia&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> muestra los resultados del ajuste de los modelos de Poisson&#46; Se observa que&#44; a escala departamental&#44; el incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana se asoci&#243; de manera inversa a la ocurrencia de c&#225;ncer de mama&#58; por cada incremento unitario de este indicador&#44; la TICM &#40;tanto bruta como ajustada por edad&#41; disminuye un 0&#44;1&#37; &#40;incremento del riesgo relativo &#91;IRR&#93;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;999&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; La proporci&#243;n de hogares con NBI y con personas mayores present&#243;&#44; por su parte&#44; una asociaci&#243;n directa con la ocurrencia de c&#225;ncer de mama&#44; aumentado en un 18&#37; la TICM bruta por cada punto porcentual de incremento de esta variable &#40;IRR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;180&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; existi&#243; una asociaci&#243;n directa entre la proporci&#243;n de hogares con NBI y el c&#225;ncer de mama&#58; por cada incremento en una unidad del indicador de pobreza en cuesti&#243;n&#44; la TICM estandarizada por edad aument&#243; aproximadamente un 13&#37; &#40;IRR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;128&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; Por &#250;ltimo&#44; el indicador de fecundidad considerado no present&#243; asociaci&#243;n con dicha tasa &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Discusi&#243;n</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados obtenidos en este trabajo indican que existe un patr&#243;n no aleatorio en la distribuci&#243;n espacial de las TICM &#40;brutas y estandarizadas&#41; y en algunos indicadores de envejecimiento poblacional&#44; fecundidad y urbanizaci&#243;n en C&#243;rdoba &#40;Argentina&#41; en el a&#241;o 2010&#46; Adem&#225;s&#44; la creciente urbanizaci&#243;n y la proporci&#243;n de hogares pobres &#40;total y con personas mayores&#41; se identificaron como determinantes sociodemogr&#225;ficos de la incidencia del c&#225;ncer de mama&#46; El an&#225;lisis conjunto define escenarios de inequidad social que explican&#44; en parte&#44; los diferenciales geogr&#225;ficos observados en la carga de c&#225;ncer de mama en la poblaci&#243;n de mujeres estudiada&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio&#44; la urbanizaci&#243;n se asoci&#243; de manera inversa con la incidencia de c&#225;ncer de mama&#46; El menor riesgo de desarrollo de c&#225;ncer de mama&#44; asociado a niveles altos de urbanizaci&#243;n en C&#243;rdoba&#44; podr&#237;a vincularse al hecho de que son las ciudades las que presentan instituciones de salud de mayor complejidad&#44; con servicios de salud acorde a los requerimientos de este tipo de patolog&#237;a y&#44; probablemente&#44; con mayor desarrollo de estrategias de captaci&#243;n para su prevenci&#243;n&#46; En los pa&#237;ses de medianos y bajos ingresos es conocido que las instituciones de salud de mayor complejidad se encuentran en aglomerados urbanos&#44; y C&#243;rdoba no es ajena a este patr&#243;n&#46; La inadecuada distribuci&#243;n de la atenci&#243;n sanitaria es reconocida como uno de los determinantes sociales de la salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#44; lo cual ha sido ratificado por estudios previos sobre mortalidad por c&#225;ncer de mama en la provincia de C&#243;rdoba<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; Sin embargo&#44; otros estudios reportan una asociaci&#243;n directa entre la TICM y la urbanizaci&#243;n&#44; ligada a ciertas exposiciones&#44; comportamientos y patrones reproductivos m&#225;s comunes en estas &#225;reas&#44; as&#237; como tambi&#233;n a las mayores tasas de detecci&#243;n&#44; lo cual redunda en un mayor reporte de casos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Cabe aclarar&#44; no obstante&#44; que la mayor evidencia en este sentido proviene de estudios conducidos en pa&#237;ses desarrollados&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si bien otros estudios reportan una relaci&#243;n directa entre la disminuci&#243;n de las tasas de fecundidad y el aumento de la mortalidad por c&#225;ncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#44; la incidencia de c&#225;ncer de mama en C&#243;rdoba no mostr&#243; asociaci&#243;n con el indicador de fecundidad considerado&#46; No obstante&#44; es menester mencionar que el menor riesgo de desarrollo de c&#225;ncer de mama vinculado a ciertas variables reproductivas ha sido estudiado&#44; por lo general&#44; con dise&#241;os epidemiol&#243;gicos cuyas unidades de observaci&#243;n son las personas &#40;estudios de cohortes y de casos y controles&#41;&#44; y no grupos poblacionales&#44; como en este caso &#40;estudio ecol&#243;gico&#41;&#46; As&#237;&#44; lo usualmente reportado es el efecto que la reproducci&#243;n biol&#243;gica tiene sobre el estado hormonal y su impacto en un c&#225;ncer dependiente de hormonas&#44; como es el c&#225;ncer de mama&#46; En cambio&#44; la fecundidad es&#44; adem&#225;s de una conducta biol&#243;gica&#44; un comportamiento social adherido a su contexto socioecon&#243;mico y sociocultural<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46; Bajo esta &#243;ptica&#44; entonces&#44; la reproducci&#243;n biol&#243;gica o paridad no ser&#237;a equiparable a la fecundidad&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha propuesto que las poblaciones m&#225;s envejecidas exhiben tasas de incidencia de c&#225;ncer de mama m&#225;s altas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46; En el presente estudio&#44; el indicador de envejecimiento que present&#243; asociaci&#243;n con las TICM fue aquel que integr&#243; adem&#225;s un indicador de pobreza &#40;proporci&#243;n de hogares con personas mayores y NBI&#41;&#46; Siendo que la proporci&#243;n de hogares con NBI fue tambi&#233;n vinculada con un mayor riesgo de c&#225;ncer de mama&#44; se ratifica la importancia de los contextos socioecon&#243;micamente desfavorecidos en la entramada red de determinantes sociales del c&#225;ncer de mama en C&#243;rdoba&#46; Estas inequidades sociales &#40;en tanto reflejan diferencias injustas en salud&#41; ya han sido vinculadas al desarrollo de c&#225;ncer de mama por otros autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">T&#237;picamente&#44; el c&#225;ncer de mama ha sido considerado como una enfermedad de la &#171;opulencia&#187;&#59; no obstante&#44; esta noci&#243;n es cada vez m&#225;s cuestionada en tanto la incidencia en los pa&#237;ses m&#225;s pobres est&#225; aumentando<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; Bigby y Holmes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a> documentaron las disparidades en todo el <span class="elsevierStyleItalic">continuum</span> del c&#225;ncer de mama y concluyeron que la incidencia de este se asoci&#243; en muchos estudios a una posici&#243;n social desfavorable&#46; En adici&#243;n&#44; se&#241;alaron que las mujeres que residen en &#225;reas socioecon&#243;micamente m&#225;s desfavorecidas experimentan con m&#225;s frecuencia un diagn&#243;stico de la enfermedad tard&#237;o&#46; Espec&#237;ficamente en la provincia de C&#243;rdoba&#44; la realizaci&#243;n de mamograf&#237;as &#40;reconocida herramienta para un diagn&#243;stico oportuno&#41; fue menos frecuente en el grupo de mujeres con menor nivel educativo &#40;28&#44;3&#37; para educaci&#243;n primaria incompleta frente a 70&#44;7&#37; para secundaria completa o m&#225;s&#41; y con menor ingreso &#40;38&#37; para el menor estrato de ingresos frente a 72&#44;9&#37; para el mayor&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46; Seg&#250;n el informe de resultados 2006-2011 del Programa de Detecci&#243;n Precoz del C&#225;ncer de Mama del Ministerio de Salud de la Provincia de C&#243;rdoba &#40;2015&#41;&#44; en dicho periodo se realizaron 80&#46;000 mamograf&#237;as en 100 municipios de la provincia&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se han propuesto algunas explicaciones biol&#243;gicas al hecho de que las diferencias sociales impliquen riesgos diferenciales de morbilidad por c&#225;ncer&#46; La teor&#237;a de la respuesta neuroendocrina a los estresantes psicosociales se&#241;ala que las situaciones que constantemente implican mayor actividad&#44; esfuerzo&#44; malestar y estr&#233;s &#40;m&#225;s frecuentes en los contextos de pobreza&#41; generan un aumento de la secreci&#243;n de adrenalina y cortisol&#44; hormonas estas que tienen efectos fisiol&#243;gicos delet&#233;reos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">34&#44;35</span></a>&#46; Asimismo&#44; la alteraci&#243;n del ciclo circadiano&#44; frecuentemente de origen laboral&#44; se ha propuesto como otro de los mecanismos biol&#243;gicos para explicar la relaci&#243;n entre condiciones de vida y morbilidad por c&#225;ncer de mama<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">36&#44;37</span></a>&#46;</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros autores proponen&#44; por su parte&#44; que las diferencias en la incidencia de c&#225;ncer entre clases sociales pueden explicarse por exposiciones diferenciales a agentes qu&#237;micos&#44; muchas veces determinado esto por las condiciones de trabajo y por los estilos de vida &#40;dieta&#44; tabaco&#44; alcohol&#44; sedentarismo&#44; etc&#46;&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#46; En Argentina&#44; la prevalencia de factores de riesgo para el c&#225;ncer &#40;como tabaquismo&#44; bajo nivel de actividad f&#237;sica y escaso consumo de frutas y verduras&#41; es mayor en la poblaci&#243;n que vive en condiciones de pobreza &#40;seg&#250;n NBI&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; con lo cual ser&#237;an sus estilos de vida los que podr&#237;an explicar&#44; en alguna medida&#44; el mayor riesgo de padecer c&#225;ncer de mama en nuestro contexto&#46; En efecto&#44; en la provincia de C&#243;rdoba fue recientemente reportada la existencia de asociaci&#243;n entre la incidencia de c&#225;ncer de mama y los h&#225;bitos alimentarios de las mujeres<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46; Conforme lo expuesto&#44; la distribuci&#243;n injusta de estos bienes sociales podr&#237;a explicar tambi&#233;n las inequidades en la incidencia de c&#225;ncer de mama observadas en este estudio&#46; De hecho&#44; los estilos de vida&#44; valorados frecuentemente como inherentes a la persona&#44; suelen estar condicionados por el entorno socioambiental en que se producen estos comportamientos no favorables para la salud&#46;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Antes de concluir resulta necesario exponer algunas debilidades y limitaciones del trabajo&#46; En principio&#44; se reconoce que la &#171;falacia ecol&#243;gica&#187; es un sesgo potencial caracter&#237;stico de los estudios ecol&#243;gicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a>&#46; Es necesario destacar que las asociaciones estimadas en este trabajo no reflejan relaciones causales&#44; sino asociaciones ecol&#243;gicas &#40;a nivel agregado para la unidad de an&#225;lisis&#41; que no deben interpretarse individualmente&#46; Tambi&#233;n cabe mencionar que&#44; al tratarse de un estudio transversal&#44; la enfermedad y la exposici&#243;n se miden al mismo tiempo&#44; lo que impide tomar en cuenta el periodo de latencia entre la exposici&#243;n y el efecto&#46; No obstante&#44; a menudo se asume que la exposici&#243;n actual refleja la exposici&#243;n en el pasado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a>&#46; Por &#250;ltimo&#44; debe mencionarse que este trabajo analiza las asociaciones espaciales adoptando un enfoque estad&#237;stico frecuentista y seleccionando un modelo de Poisson multinivel para el proceso de estimaci&#243;n&#46; Este modelo impone componentes de varianza para el manejo de la heterogeneidad espacial y la presencia de correlaciones&#46; Si bien esta estrategia de modelaci&#243;n suele emplearse en estudios epidemiol&#243;gicos en c&#225;ncer&#44; ser&#237;a conveniente la comparaci&#243;n de los resultados obtenidos con otros originados desde modelos jer&#225;rquicos bayesianos&#46; Dicho enfoque es &#250;til&#44; entre otros aspectos&#44; cuando el tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#47;unidad de an&#225;lisis es el causante&#44; en parte&#44; de la variabilidad de las tasas&#44; provocando con ello que estas aparezcan con mayor o menor riesgo sin un grado aceptable de confiabilidad&#46; Los modelos jer&#225;rquicos bayesianos&#44; con respuesta de Poisson&#44; imponen una estructura a los riesgos relativos model&#225;ndolos colectivamente como un proceso estoc&#225;stico espacial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a>&#44; e incluyen t&#233;cnicas de simulaci&#243;n en el proceso de estimaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#46; Se reconoce&#44; en consecuencia&#44; la necesidad de su implementaci&#243;n en futuros abordajes en esta l&#237;nea de estudio&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para concluir&#44; desde un enfoque sociodemogr&#225;fico y espacial&#44; en el presente trabajo pudieron identificarse algunas inequidades macrocontextuales que determinan disparidades en los riesgos de enfermar por c&#225;ncer de mama en C&#243;rdoba&#44; Argentina&#46; Si bien los resultados de este estudio deben considerarse con cautela&#44; se considera que contribuyen al conocimiento de los determinantes sociales del c&#225;ncer de mama en el contexto local&#44; lo cual ha sido escasamente explorado&#44; y se constituye&#44; en consecuencia&#44; en un valioso insumo para el dise&#241;o futuro de programas y pol&#237;ticas de salud&#46; Cabe recomendar&#44; en virtud de los resultados obtenidos&#44; la profundizaci&#243;n en el estudio de los procesos que generan las inequidades sociales y los efectos que tienen sobre la salud de las mujeres&#44; as&#237; como desarrollar estudios e intervenciones en salud p&#250;blica centrados en grupos de poblaci&#243;n con mayor riesgo de padecer c&#225;ncer de mama&#44; como son las mujeres residentes en hogares socioecon&#243;micamente desfavorecidos y en &#225;reas menos urbanizadas&#46; Por &#250;ltimo&#44; siguiendo a &#214;stlin y Sen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a>&#44; debe considerarse que el empoderamiento de las mujeres en la afirmaci&#243;n de sus derechos humanos&#44; incluido su derecho a la salud&#44; constituye una de las maneras m&#225;s potentes para reducir las inequidades en salud&#46;<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Editora responsable del art&#237;culo</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mercedes Carrasco Porti&#241;o&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Declaraci&#243;n de transparencia</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autora principal &#40;garante responsable del manuscrito&#41; afirma que este manuscrito es un reporte honesto&#44; preciso y transparente del estudio que se remite a <span class="elsevierStyleSmallCaps">Gaceta Sanitaria&#44;</span> que no se han omitido aspectos importantes del estudio&#44; y que las discrepancias del estudio seg&#250;n lo previsto &#40;y&#44; si son relevantes&#44; registradas&#41; se han explicado&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">N&#46; Tumas y S&#46;A&#46; Pou concibieron y dise&#241;aron el estudio&#44; revisaron la literatura cient&#237;fica&#44; analizaron los datos&#44; redactaron el art&#237;culo y aprobaron la versi&#243;n final del manuscrito&#46; M&#46;P&#46; D&#237;az dise&#241;&#243; y coordin&#243; el estudio&#44; realiz&#243; una revisi&#243;n cr&#237;tica del manuscrito con importantes contribuciones y aprob&#243; su versi&#243;n final para publicaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiaci&#243;n</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Programa SeCyT-UNC &#171;Epidemiolog&#237;a ambiental del c&#225;ncer y otras enfermedades cr&#243;nicas en C&#243;rdoba&#187; Res&#46; Nro&#46; 203&#47;14&#46; 2014-2015&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflictos de intereses</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">106&#44;59&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">10&#44;21&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">461&#44;24&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">432&#44;72&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1566&#44;99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Poblaci&#243;n urbana &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">69&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">77&#44;03&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">25&#44;96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">37&#44;62&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">98&#44;44&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Raz&#243;n de habitantes urbanos-rurales&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">909&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">338&#44;24&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2113&#44;98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">232&#44;55&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">8196&#44;45&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana &#40;hab&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">945&#44;23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">503&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1292&#44;51&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">136&#44;74&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">4919&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="6" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="6" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Fecundidad</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Relaci&#243;n de ni&#241;os&#47;ni&#241;as menores de 5 a&#241;os por mujeres en edad f&#233;rtil&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">33&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">33&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">9&#44;86&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tasa de fecundidad general&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">65&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">67&#44;36&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">10&#44;05&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">15&#44;45&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">18&#44;75&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="6" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="6" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Envejecimiento</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hogares con NBI y personas mayores &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">5&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">5&#44;28&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">18&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Relaci&#243;n de feminidad en personas mayores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">122&#44;61&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">125&#44;94&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">13&#44;86&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">11&#44;30&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">36&#44;42&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#205;ndice de envejecimiento femenino&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">52&#44;76&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">53&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">12&#44;32&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">23&#44;35&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">33&#44;47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="6" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Edad mediana femenina &#40;a&#241;os&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">30&#44;84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">31&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;11&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">6&#44;84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&#205;ndice de Moran</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Raz&#243;n de tasas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&#205;ndice de concentraci&#243;n</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Incidencia del c&#225;ncer de mama&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Quintil 1&#47;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Seg&#250;n proporci&#243;n de hogares NBI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Seg&#250;n incremento de la poblaci&#243;n urbana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TICM bruta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;101<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;031<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;017&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TICM estandarizada por edad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#8722;0&#44;558<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;032&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;041<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;102&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&#205;ndice de Moran&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">I&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Urbanizaci&#243;n</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Variaci&#243;n intercensal relativa de la poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#8722;0&#44;046&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;443&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Densidad poblacional&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#8722;0&#44;061&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;201&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Porcentaje de poblaci&#243;n urbana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;088<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Raz&#243;n de habitantes urbanos-rurales&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#8722;0&#44;016&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;211&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;221<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Fecundidad</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Relaci&#243;n ni&#241;as&#47;ni&#241;os menores de 5 a&#241;os por mujeres en edad f&#233;rtil&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;049<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tasa de fecundidad general&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#8722;0&#44;020&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;298&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Envejecimiento</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hogares con NBI y personas mayores &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;118<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Relaci&#243;n de feminidad en personas mayores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;076<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#205;ndice de envejecimiento femenino&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;076<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Edad mediana femenina&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;085<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IRR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC95&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="4" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Modelo</span><span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span><span class="elsevierStyleItalic">&#58; TICM bruta</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;998-0&#44;999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hogares con NBI y con personas mayores &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;180&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;123-1&#44;240&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="4" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="4" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Modelo</span><span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span><span class="elsevierStyleItalic">&#58; TICM estandarizada</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Incremento absoluto medio anual de la poblaci&#243;n urbana&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;999-0&#44;999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Relaci&#243;n de ni&#241;as&#47;ni&#241;os menores de 5 a&#241;os por mujeres en edad f&#233;rtil&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;065&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;980-1&#44;157&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;137&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Proporci&#243;n de hogares con NBI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;128&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;076-1&#44;183&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">&#60;0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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