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y la perspectiva brindada por estos estudios permite un abordaje m&#225;s cercano a la salud p&#250;blica que los estudios individuales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p><p id="p0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo&#44; la proliferaci&#243;n del an&#225;lisis de las desigualdades en salud teniendo en cuenta el territorio ha sido impulsada por&#44; al menos&#44; dos factores adicionales&#46; En primer lugar&#44; la demanda proveniente del campo de las pol&#237;ticas sanitarias&#44; ya que estos estudios permiten identificar &#225;reas geogr&#225;ficas con indicadores socioecon&#243;micos y de salud m&#225;s desfavorables&#46; En segundo lugar&#44; y en ocasiones el motivo determinante&#44; los datos s&#243;lo est&#225;n disponibles por &#225;rea geogr&#225;fica &#40;por motivos de confidencialidad o por la inexistencia de series temporales completas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0030"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0035"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#41;&#46;</p><p id="p0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante la d&#233;cada de 1990 se llevaron a cabo algunos estudios ecol&#243;gicos sobre desigualdades en mortalidad en ciudades espa&#241;olas&#44; como Barcelona<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">7&#8211;10</span></a>&#44; Granada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0060"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#44; M&#225;laga<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0065"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> y Valencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0050"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Posteriormente&#44; se realizaron investigaciones en otras ciudades espa&#241;olas que&#44; al igual que las anteriores&#44; fueron desarrolladas tomando como unidad territorial de an&#225;lisis grandes divisiones administrativas o sanitarias&#44; fundamentalmente distritos y zonas b&#225;sicas de salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0070"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0075"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46;</p><p id="p0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualmente&#44; adem&#225;s de ser la unidad de desagregaci&#243;n m&#225;s peque&#241;a disponible con datos oficiales&#44; la secci&#243;n censal est&#225; reconocida como el &#225;rea geogr&#225;fica &#243;ptima para el estudio de la variabilidad espacial de resultados en salud dentro de las ciudades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0080"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; En ellas la poblaci&#243;n es m&#225;s homog&#233;nea en cuanto a h&#225;bitos de vida y condiciones socioecon&#243;micas&#44; el entorno presenta caracter&#237;sticas medioambientales similares&#44; la informaci&#243;n necesaria para llevar a cabo estudios ecol&#243;gicos se encuentra habitualmente disponible en organismos oficiales y hay pocos problemas de confidencialidad asociados&#46; Todas estas propiedades&#44; entre otras&#44; han fomentado la aceptaci&#243;n de la secci&#243;n censal como la unidad geogr&#225;fica m&#225;s apropiada para este tipo de estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0080"><span class="elsevierStyleSup">15&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0085"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Este hecho ha propiciado la reciente aparici&#243;n de estudios de desigualdades en salud en algunas ciudades de Catalu&#241;a y el Pa&#237;s Vasco que&#44; a diferencia de las investigaciones realizadas en a&#241;os anteriores&#44; utilizan la secci&#243;n censal como unidad de an&#225;lisis territorial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0090"><span class="elsevierStyleSup">17&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0095"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46; En la misma l&#237;nea de trabajo se sit&#250;a el proyecto coordinado &#171;Atlas de la mortalidad en las capitales de provincia de Andaluc&#237;a y Catalu&#241;a&#187; &#40;AMCAC&#41;&#44; el cual ha permitido adem&#225;s estudiar de forma conjunta la distribuci&#243;n geogr&#225;fica de la mortalidad y su relaci&#243;n con factores socioecon&#243;micos en las 12 ciudades que constituyen las capitales de provincia de Andaluc&#237;a y Catalu&#241;a<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0100"><span class="elsevierStyleSup">19&#8211;21</span></a>&#46; Como particularidad&#44; adem&#225;s de utilizar la secci&#243;n censal como unidad geogr&#225;fica&#44; el proyecto AMCAC us&#243; una metodolog&#237;a com&#250;n basada en modelos jer&#225;rquicos bayesianos que hasta el momento no se hab&#237;a aplicado en Espa&#241;a para el estudio de las desigualdades en salud en el &#225;mbito urbano&#46;</p><p id="p0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de que la experiencia en el estudio de las desigualdades en la mortalidad en las ciudades espa&#241;olas es amplia&#44; a&#250;n quedan grandes n&#250;cleos urbanos que no han sido investigados utilizando la secci&#243;n censal como unidad de an&#225;lisis territorial&#46; En este contexto se sit&#250;a el proyecto coordinado &#171;Desigualdades socioecon&#243;micas y medioambientales en la mortalidad en ciudades de Espa&#241;a&#46; Proyecto MEDEA&#187;&#44; financiado por el Fondo de Investigaciones Sanitarias del Instituto Carlos III &#40;a&#241;os 2005-2007&#41;&#46; En dicho proyecto&#44; 10 grupos de investigadores pertenecientes a 7 comunidades aut&#243;nomas &#40;Andaluc&#237;a&#44; Arag&#243;n&#44; Catalu&#241;a&#44; Galicia&#44; Madrid&#44; Comunitat Valenciana y Pa&#237;s Vasco&#41; se plantearon los siguientes objetivos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="l0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="u0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8211;</span><p id="p0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Describir las desigualdades en indicadores socioecon&#243;micos y de mortalidad en las secciones censales de grandes ciudades del Estado espa&#241;ol &#40;Madrid&#44; Barcelona&#44; Valencia&#44; Sevilla&#44; Zaragoza&#44; M&#225;laga&#44; Bilbao&#44; C&#243;rdoba&#44; Alicante y Vigo&#41; durante los a&#241;os 1996-2003&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="u0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8211;</span><p id="p0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Analizar la relaci&#243;n entre las desigualdades en mortalidad y los indicadores socioecon&#243;micos en las &#225;reas estudiadas de cada una de las ciudades seleccionadas&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="u0020"><span class="elsevierStyleLabel">&#8211;</span><p id="p0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Comparar las desigualdades en mortalidad y seg&#250;n el nivel socioecon&#243;mico entre las ciudades seleccionadas&#44; teniendo en cuenta el sexo&#44; los grupos de edad y las causas de defunci&#243;n&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="u0025"><span class="elsevierStyleLabel">&#8211;</span><p id="p0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudiar las desigualdades medioambientales en salud&#44; as&#237; como sus relaciones con las desigualdades socioecon&#243;micas&#46; Tratar de conocer la influencia de factores medioambientales&#44; como la contaminaci&#243;n ambiental e industrial&#44; en los patrones de mortalidad y su posible asociaci&#243;n con las desigualdades socioecon&#243;micas&#46;</p></li></ul></p><p id="p0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cabe se&#241;alar 4 particularidades del Proyecto MEDEA&#46; En primer lugar&#44; se utiliza como &#225;rea geogr&#225;fica b&#225;sica la secci&#243;n censal&#46; En segundo lugar&#44; se emplean m&#233;todos estad&#237;sticos que tienen en cuenta la estructura geogr&#225;fica de la regi&#243;n de estudio para la estimaci&#243;n de riesgos&#46; Hasta la fecha&#44; en el Estado espa&#241;ol no se han utilizado unidades geogr&#225;ficas inframunicipales&#44; excepto en el proyecto AMCAC y en el Atlas de mortalidad en &#225;reas peque&#241;as de Catalu&#241;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0115"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#44; donde se analiz&#243; Barcelona por &#225;reas b&#225;sicas de salud&#46; Por otra parte&#44; el uso de m&#233;todos que tienen en cuenta la estructura espacial s&#243;lo tiene como precedente el proyecto AMCAC&#46; Aunque son relativamente recientes&#44; estos m&#233;todos se han convertido en referente en la literatura especializada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; De hecho&#44; comienza a ser habitual su aplicaci&#243;n en estudios de la variabilidad geogr&#225;fica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0125"><span class="elsevierStyleSup">24&#8211;30</span></a>&#46; En tercer lugar&#44; se aprovechan las oportunidades que ofrecen 3 fuentes de datos complementarias&#44; a saber&#44; la informaci&#243;n sobre contaminaci&#243;n atmosf&#233;rica&#44; la informaci&#243;n sobre contaminaci&#243;n industrial aportada por el Registro Europeo de Emisiones Contaminantes &#40;EPER&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0160"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a> y el desarrollo de los registros de mortalidad&#46; Y por &#250;ltimo se emprende&#44; por primera vez en nuestro pa&#237;s&#44; un an&#225;lisis coordinado de gran alcance favorecido por la implantaci&#243;n de la redes tem&#225;ticas de investigaci&#243;n&#46;</p><p id="p0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este trabajo es explicar los m&#233;todos para la suavizaci&#243;n de indicadores de mortalidad en el contexto del proyecto MEDEA&#46; En particular&#44; el contenido del manuscrito se centrar&#225; en ilustrar la metodolog&#237;a y los resultados del modelo de mapa de enfermedades de Besag&#44; York y Molli&#233; aplicado a los datos del proyecto MEDEA&#46;</p></span><span id="s0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0015">M&#233;todos</span><span id="s0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0020">Epidemiolog&#237;a espacial</span><p id="p0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio de las desigualdades en salud&#44; teniendo en cuenta la perspectiva geogr&#225;fica&#44; se enmarca en el contexto de la epidemiolog&#237;a espacial&#46; El t&#233;rmino epidemiolog&#237;a espacial o geogr&#225;fica se emplea para describir estudios sobre las causas y la prevenci&#243;n de las enfermedades utilizando diferentes perspectivas de an&#225;lisis en las cuales la localizaci&#243;n geogr&#225;fica de los eventos es uno de los componentes fundamentales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0165"><span class="elsevierStyleSup">32&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0170"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46;</p><p id="p0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de sus principales objetivos es mostrar qu&#233; parte de la variaci&#243;n espacial de la distribuci&#243;n de la frecuencia de una enfermedad no est&#225; explicada por la distribuci&#243;n espacial de factores explicativos&#44; ni se puede atribuir al azar&#46; De hecho&#44; a menudo&#44; interesa encontrar pistas sobre alg&#250;n factor de riesgo desconocido de esta enfermedad&#46;</p><p id="p0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El enfoque de an&#225;lisis adoptado en el proyecto MEDEA se enmarca en las dos primeras perspectivas en que&#44; siguiendo a Elliott y Watenberg<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0175"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#44; podr&#237;a dividirse la epidemiolog&#237;a espacial&#58; mapas de enfermedades y estudios de asociaci&#243;n geogr&#225;fica&#46;</p></span><span id="s0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0025">An&#225;lisis de la mortalidad en &#225;reas peque&#241;as</span><p id="p0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hay una definici&#243;n exacta de lo que se considera un &#225;rea geogr&#225;fica peque&#241;a&#44; ya que esta definici&#243;n depender&#237;a del contexto de estudio y del n&#250;mero de casos de la enfermedad analizada&#46; Algunos autores han definido un &#225;rea peque&#241;a como cualquier regi&#243;n cuyo tama&#241;o muestral en un estudio es demasiado peque&#241;o como para producir estimaciones con un nivel de precisi&#243;n aceptable&#59; por este motivo&#44; es necesario hacer uso de &#225;reas relacionadas para realizar estimaciones m&#225;s precisas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0180"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#46; Otros autores consideran que las &#225;reas peque&#241;as son las que presentan menos de 20 casos de enfermedad y con una poblaci&#243;n que deber&#237;a ser al menos de 10&#46;000 habitantes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0185"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#46; La ventaja de las &#225;reas peque&#241;as es que suelen ser m&#225;s homog&#233;neas en cuanto a la exposici&#243;n&#44; y una limitaci&#243;n es el reducido n&#250;mero de eventos&#46;</p><p id="p0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mapas de enfermedades proporcionan un resumen visual de informaci&#243;n geogr&#225;fica compleja y permiten identificar patrones geogr&#225;ficos de la enfermedad que de otro modo podr&#237;an pasar inadvertidos en las presentaciones tabulares<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0190"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#46; De hecho&#44; se utilizan con prop&#243;sitos descriptivos&#59; con el objetivo de generar hip&#243;tesis etiol&#243;gicas&#59; para la vigilancia de la salud p&#250;blica&#44; a fin de detectar &#225;reas con un aparente mayor riesgo&#44; y como ayuda en la definici&#243;n de pol&#237;ticas de salud y de asignaci&#243;n de recursos&#46; Son tambi&#233;n &#250;tiles para localizar conglomerados&#44; o agrupaciones espec&#237;ficas de enfermedades&#44; as&#237; como para situar los resultados de otros estudios de focos contaminantes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0170"><span class="elsevierStyleSup">33&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0190"><span class="elsevierStyleSup">37&#8211;39</span></a>&#46;</p><p id="p0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mapas de enfermedades m&#225;s simples representan los casos o muertes observadas en cada &#225;rea geogr&#225;fica&#46; Sin embargo&#44; cualquier interpretaci&#243;n de la estructura geogr&#225;fica de los casos est&#225; limitada por la falta de informaci&#243;n sobre la distribuci&#243;n espacial de la poblaci&#243;n que podr&#237;a estar &#171;en riesgo&#187; y&#44; consecuentemente&#44; ha generado esos casos observados&#46; Por tanto&#44; se prefiere la representaci&#243;n de tasas que permitan incorporar el efecto de la poblaci&#243;n en riesgo&#44; en vez de representar los casos brutos&#46; Sin embargo&#44; el uso directo de las tasas brutas no permite la comparaci&#243;n entre distintas &#225;reas&#44; ya que las diferencias observadas entre ellas pueden deberse a factores de riesgo que no hayan sido tenidos en cuenta&#44; como la edad&#46; Una medida de la mortalidad que tiene en cuenta la estructura de edad es la tasa estandarizada por edad&#46; Hay 2 m&#233;todos para la estandarizaci&#243;n por edad&#44; que se conocen como estandarizaci&#243;n directa e indirecta&#46; En la representaci&#243;n de los mapas de mortalidad se prefiere la utilizaci&#243;n del m&#233;todo indirecto&#44; que consiste en la comparaci&#243;n de las muertes observadas en un &#225;rea con las esperadas si los riesgos para cada grupo de edad fueran los mismos que en cierta poblaci&#243;n de referencia&#46; La raz&#243;n observada&#47;esperada se llama raz&#243;n de mortalidad estandarizada &#40;RME&#41;&#44; que no es m&#225;s que un estimador del riesgo relativo del &#225;rea&#44; es decir&#44; del riesgo de muerte en relaci&#243;n con el grupo considerado de referencia&#46;</p><p id="p0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las RME&#44; aun cuando han sido ampliamente utilizadas en los atlas de mortalidad&#44; tienen algunas limi- taciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0205"><span class="elsevierStyleSup">40&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0210"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a>&#46; Dependen en gran medida del tama&#241;o po- blacional&#44; puesto que la varianza de las RME es inversamente proporcional a los valores esperados&#59; as&#237;&#44; &#225;reas con poca poblaci&#243;n presentar&#225;n estimadores con gran variabilidad&#46; En este sentido&#44; las RME extremas y&#44; por tanto&#44; dominantes en el aparente patr&#243;n geogr&#225;fico&#44; son las estimadas con menos precisi&#243;n en las &#225;reas que tienen pocos casos&#46;</p><p id="p0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; la variabilidad de los casos observados suele ser bastante mayor que la esperada en una distribuci&#243;n de Poisson&#44; produci&#233;ndose lo que se denomina extravariabilidad&#46; De hecho&#44; cuando se dispone de datos espaciales es importante distinguir 2 fuentes de extravariaci&#243;n&#46; En primer lugar&#44; la fuente m&#225;s importante suele ser la denominada &#171;dependencia espacial&#187; y es consecuencia de la correlaci&#243;n de la unidad espacial con unidades espaciales vecinas&#44; generalmente las contiguas geogr&#225;ficamente&#46; De este modo&#44; las RME de &#225;reas contiguas&#44; o cercanas&#44; son m&#225;s similares que las RME de &#225;reas distantes espa- cialmente&#46; Parte de esta dependencia no es realmente una dependencia estructural&#44; sino que se debe&#44; principalmente&#44; a la existencia de variables no controladas&#44; es decir&#44; no incluidas en el an&#225;lisis&#46; Respecto a la segunda fuente&#44; debe asumirse la existencia de extrava- riaci&#243;n independiente e incorrelacionada espacial- mente&#44; denominada &#171;heterogeneidad incorrelacionada&#187; o &#171;no espacial&#187;&#44; debida a variables no observadas sin estructura espacial que podr&#237;an influir en el riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0080"><span class="elsevierStyleSup">15&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0200"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#46;</p></span><span id="s0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0030">M&#233;todos de suavizaci&#243;n de las razones de mortalidad estandarizada</span><p id="p0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el fin de solucionar los problemas derivados de la utilizaci&#243;n directa de las RME se han propuesto varias alternativas para &#171;suavizarlas&#187;&#44; es decir&#44; reducir la extravariaci&#243;n&#46; Se parte del supuesto de que los casos observados se distribuyen como una Poisson&#58;<elsevierMultimedia ident="fd0010"></elsevierMultimedia> Entonces&#44; el estimador m&#225;ximo veros&#237;mil del riesgo relativo en cada &#225;rea&#44; &#956;&#710;&#44; no es m&#225;s que la RME</p><p id="p0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los m&#233;todos de suavizaci&#243;n&#44; en resumen&#44; implican la formulaci&#243;n de modelos complejos cuyos par&#225;metros necesitan ser estimados&#46; La primera aproximaci&#243;n &#40;al menos desde el punto de vista cronol&#243;gico&#41; consiste en el m&#233;todo de estimaci&#243;n denominado bayesiano em- p&#237;rico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0205"><span class="elsevierStyleSup">40&#8211;42</span></a>&#46; En segundo lugar&#44; se han utilizado modelos jer&#225;rquicos bayesianos completos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0220"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0225"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a>&#46; En un contexto completamente bayesiano se asignan a todos los par&#225;metros del modelo distribuciones a priori&#46; Alternativamente&#44; en el contexto bayesiano emp&#237;rico&#44; los par&#225;metros del modelo pueden estimarse maximizan- do directamente su distribuci&#243;n a posteriori&#46;</p><p id="p0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El m&#233;todo bayesiano emp&#237;rico&#44; adem&#225;s de suponer una distribuci&#243;n de probabilidad para los casos observados&#44; habitualmente una Poisson&#44; asume que el riesgo relativo tambi&#233;n es una variable aleatoria&#46; Se puede suponer que &#233;ste se distribuye seg&#250;n una determinada distribuci&#243;n de probabilidad &#40;habitualmen- te una gamma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0205"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a>&#44; aunque tambi&#233;n pueden ser otras como una log-normal&#41;&#44; o bien se puede dejar libre&#44; y no suponer ninguna distribuci&#243;n determinada&#46; El modelo resultante&#44; a pesar de su nombre&#44; se estima utilizando un enfoque frecuentista&#44; por m&#225;xima verosimilitud no completa&#44; habitualmente mediante el algoritmo EM&#46;</p><p id="p0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el enfoque bayesiano completo&#44; la idea es introducir en el modelo uno o m&#225;s efectos aleatorios que recojan &#40;toda&#41; la variabilidad no explicada&#46; Lo m&#225;s habitual para suavizar las razones es utilizar el modelo propuesto por Besag&#44; York y Mollie<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0220"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0225"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a> &#40;BYM&#41;&#44; el cual incluye 2 efectos aleatorios&#58; uno de ellos recoge la dependencia espacial&#44; mientras que el otro la heterogeneidad o la sobredispersi&#243;n &#40;no espacial&#41; desestructurada&#46;</p><p id="p0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hace ya 20 a&#241;os&#44; Clayton y Kaldor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0205"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a> mostraron que ambos m&#233;todos&#44; el emp&#237;rico y el bayesiano completo&#44; aunque proporcionan diferentes valores para los estimadores del riesgo relativo&#44; en t&#233;rminos absolutos&#44; coinciden en el rango y en el orden del riesgo&#44; en t&#233;rminos relativos&#46; Adem&#225;s&#44; utilizando una gran variedad de escenarios con datos simulados&#44; as&#237; como aplicaciones reales&#44; Lawson et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0215"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a> muestran que ambos m&#233;todos son los que proporcionan los resultados m&#225;s consistentes respecto a otras alternativas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; El problema m&#225;s importante de los m&#233;todos bayesianos emp&#237;ricos&#44; en relaci&#243;n con los modelos completamente bayesianos&#44; es que no son capaces de modelizar&#44; al menos f&#225;cilmente&#44; la dependencia &#40;extravariabilidad&#41; espacial&#44; ya que no tienen en cuenta la incertidumbre inicial de los par&#225;metros del modelo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0220"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a>&#46; Sin embargo&#44; los estimadores bayesianos emp&#237;ricos pueden ser &#250;tiles a la hora de realizar una valoraci&#243;n inicial de la distribuci&#243;n espacial de los datos&#46; Esto se debe a que en comparaci&#243;n con los completamente bayesianos su estimaci&#243;n es computacionalmente menos exigente&#46; De todos modos&#44; en la actualidad&#44; los modelos de efectos aleatorios&#44; como el BYM&#44; son los m&#225;s utilizados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46;</p><p id="p0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un aspecto que debe tenerse muy en cuenta&#44; ya sea mediante la utilizaci&#243;n de un m&#233;todo u otro&#44; es el grado de suavizaci&#243;n que se consiga<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0175"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; Este grado determina un compromiso entre una alta sensibilidad &#40;&#225;reas de exceso de riesgo correctamente identificadas&#41; y una alta especificidad &#40;&#225;reas que no tienen exceso de riesgo correctamente identificadas&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0230"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a>&#46; Un resultado sensible pero no espec&#237;fico generar&#225; falsos positivos&#44; mientras que uno espec&#237;fico pero no sensible no identificar&#225; las &#225;reas con un riesgo alto&#46; Tras un exhaustivo estudio de simulaci&#243;n&#44; Richardson et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0230"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a> mostraron que&#44; con un riesgo relativo en torno a 2&#44; se requieren como m&#237;nimo 20 casos esperados &#40;cuando el riesgo relativo es de 2-3&#44; &#171;s&#243;lo&#187; se requieren 5 casos esperados&#41; para que el m&#233;todo de suavizaci&#243;n proporcione resultados &#171;suficientemente sensibles&#187; &#40;en el sentido de detectar correctamente &#225;reas con un riesgo alto&#41;&#46; Si en vez de utilizar las razones suavizadas se utiliza la probabilidad a posteriori&#44; PrP &#40;es decir&#44; que las razones sean mayores que la unidad&#41;&#44; alternativa preferida por estos autores&#44; el resultado ser&#225; &#171;suficientemente espec&#237;fico&#187; cuando la probabilidad sea mayor del 80&#37;&#46;</p></span><span id="s0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0035">Estudios ecol&#243;gicos de asociaci&#243;n geogr&#225;fica</span><p id="p0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo en este tipo de estudios es examinar&#44; desde un punto de vista geogr&#225;fico &#40;y ecol&#243;gico&#41; la relaci&#243;n entre las variables respuesta de salud y las exposiciones tanto a factores medioambientales de tipo ecol&#243;gico &#40;contaminaci&#243;n atmosf&#233;rica&#44; del agua y del suelo&#41; como de tipo ocupacional&#44; las condiciones socioecon&#243;micas y demogr&#225;ficas&#44; o las variables relacionadas con el estilo de vida &#40;como el h&#225;bito tab&#225;quico y la dieta&#41;&#46;</p><p id="p0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Suele ser habitual&#44; sobre todo con datos espaciales&#44; que la extravariabilidad no desaparezca por completo&#46; Puede ocurrir&#44; por ejemplo&#44; que se trate de un problema de escala&#46; As&#237;&#44; los datos pueden ser &#171;escasos&#187; &#40;sparseness&#41;&#44; es decir&#44; puede que no se observe ning&#250;n caso en &#40;relativamente&#41; bastantes &#225;reas geogr&#225;ficas&#46; Sin embargo&#44; parte de la extravariabilidad puede atribuirse a la falta de control de la confusi&#243;n&#46; De hecho&#44; si se han omitido variables confuso- ras del riesgo esperado &#40;privaci&#243;n&#44; otras variables socioecon&#243;micas&#41;&#44; &#233;stas deber&#237;an incluirse en el an&#225;lisis&#46;</p><p id="p0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Precisamente&#44; en el proyecto MEDEA se incluyen&#44; como variables explicativas&#44; varios indicadores socioecon&#243;micos&#44; as&#237; como variables medioambientales&#46; En este sentido&#44; Dom&#237;nguez-Berj&#243;n et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0235"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a> describen la metodolog&#237;a seguida en la construcci&#243;n de un &#237;ndice de privaci&#243;n por secci&#243;n censal&#44; que permite identificar las secciones con situaciones m&#225;s desfavorables&#44; y analizan la relaci&#243;n de este &#237;ndice con la mortalidad general&#46;</p></span><span id="s0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0040">M&#233;todos de an&#225;lisis en el proyecto MEDEA</span><p id="p0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el fin de cumplir los objetivos del proyecto MEDEA&#44; el an&#225;lisis se ha realizado estratificando por sexo y por ciudad&#44; seg&#250;n 17 grandes grupos de causas de defunci&#243;n y 28 causas espec&#237;ficas &#40;3 de ellas opcionales&#41; consensuadas por los miembros del proyecto &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0010">tabla 1</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="t0010"></elsevierMultimedia><p id="p0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las fuentes de informaci&#243;n utilizadas fueron el INE y los Registros de Mortalidad de las ciudades correspondientes&#46; Como poblaci&#243;n de estudio se consideraron todas las personas residentes en estas ciudades&#46; El per&#237;odo de estudio considerado fue 1996-2003&#46;</p><p id="p0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras un estudio descriptivo previo&#44; las RME se han suavizado mediante el modelo BYM<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0220"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0225"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a>&#44; dentro de una perspectiva bayesiana completa&#46; Para el c&#225;lculo de los casos esperados se tomaron como referencia las tasas de Espa&#241;a correspondientes al a&#241;o 2001&#44; con el fin de poder comparar unas ciudades con otras&#46;</p><p id="p0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso del proyecto MEDEA&#44; el modelo BYM se especifica como un modelo lineal generalizado mixto &#40;GLMM&#41; con variable respuesta de Poisson y considerando como offset los casos esperados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0170"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#58;<elsevierMultimedia ident="fd0015"></elsevierMultimedia> donde O<span class="elsevierStyleInf">i</span> denota los casos observados en la secci&#243;n censal i&#44; E<span class="elsevierStyleInf">i</span> son los casos esperados en esa secci&#243;n censal&#44; &#956;<span class="elsevierStyleInf">i</span> es el riesgo relativo en la secci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">i</span>&#44; v<span class="elsevierStyleInf">i</span> es el efecto aleatorio no espacial y S<span class="elsevierStyleInf">i</span> el efecto aleatorio espacial&#46;</p><p id="p0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El efecto aleatorio no espacial&#44; tambi&#233;n denominado heterogeneidad&#44; se supone distribuido normalmente con media cero y varianza constante&#46; Para el efecto aleatorio&#44; que recoge la variabilidad espacial&#44; se utiliza un modelo condicional autorregresivo CAR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0240"><span class="elsevierStyleSup">47&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0245"><span class="elsevierStyleSup">48</span></a>&#46; Esta aproximaci&#243;n&#44; la m&#225;s habitual y la computacionalmen- te m&#225;s sencilla&#44; aproxima la dependencia espacial como un promedio del efecto espacial de sus &#225;reas vecinas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0170"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46;</p><p id="p0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el proyecto MEDEA&#44; las &#225;reas consideradas son las secciones censales de cada una de las ciudades&#44; y por vecindad se entiende contig&#252;idad&#46;</p><p id="p0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estimaci&#243;n bayesiana completa requiere que se proporcione la funci&#243;n de verosimilitud&#44; es decir&#44; que se especifique el modelo&#44; BYM en el caso del proyecto MEDEA&#44; y las distribuciones a priori de los par&#225;metros de inter&#233;s&#46; En concreto&#44; distribuciones a priori para los efectos aleatorios &#40;normal intercambiable para la heterogeneidad y CAR para la dependencia espacial&#41;&#44; para los par&#225;metros del modelo&#44; si los hubiera &#40;p&#46; ej&#46;&#44; el asociado a alguna variable explicativa&#41;&#44; as&#237; como para la desviaci&#243;n est&#225;ndar &#40;DE&#41; de los efectos aleatorios&#46;</p><p id="p0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de las DE de los efectos aleatorios&#44; en el proyecto MEDEA se han escogido distribuciones a priori &#171;vagamente&#187; o &#171;d&#233;bilmente&#187; informativas&#46; El problema es que la elecci&#243;n de una distribuci&#243;n a priori no informativa y &#171;propia&#187; &#40;en el sentido de que su integral sea la unidad&#41; implica que la inferencia posterior dependa de los par&#225;metros de la distribuci&#243;n a priori&#46; Esta &#40;excesiva&#41; sensibilidad es particularmente problem&#225;tica si no se tiene suficiente evidencia de la heterogeneidad entre unidades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0250"><span class="elsevierStyleSup">49</span></a>&#46; Por este motivo se ha optado por utilizar una a priori que no presente este problema&#44; una distribuci&#243;n uniforme en un rango finito &#40;05&#41; de la DE tanto de los efectos aleatorios espaciales &#40;dependencia espacial&#41; como de los efectos aleatorios desestructurados &#40;heterogeneidad no espacial&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0250"><span class="elsevierStyleSup">49</span></a>&#46;</p><p id="p0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez especificado el modelo &#40;la verosimilitud&#41; y las distribuciones a priori&#44; se obtiene la distribuci&#243;n a posteriori&#46; Cuando se deben estimar varios nodos es- toc&#225;sticos&#44; como en el caso del proyecto MEDEA &#40;RME&#44; DE de los efectos aleatorios&#44; etc&#46;&#41;&#44; deben utilizarse integrales m&#250;ltiples&#46; Al no poderse obtener los resultados de una manera anal&#237;tica&#44; debe recurrirse a m&#233;todos de simulaci&#243;n&#46; En particular&#44; se utiliza el muestreo dependiente a partir de cadenas de Markov&#44; MCMC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0255"><span class="elsevierStyleSup">50&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0260"><span class="elsevierStyleSup">51</span></a>&#46; Hay varios algoritmos para dise&#241;ar cadenas de Markov&#46; El m&#225;s conocido es el denominado Gibbs sampling<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0265"><span class="elsevierStyleSup">52&#8211;54</span></a>&#44; que es uno de los que utiliza el programa WinBUGS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0280"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a>&#46;</p><p id="p0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como consecuencia de su forma iterativa&#44; la convergencia de las simulaciones resulta crucial a la hora de validar los resultados obtenidos mediante estos m&#233;todos bayesianos completos&#46; Por este motivo&#44; en el proyecto MEDEA&#44; para cada nodo estimado&#44; se utilizan 3 cadenas y se ejecuta un gran n&#250;mero de simulaciones &#40;50&#46;000 como m&#237;nimo&#41;&#44; de las que se &#171;desprecian&#187; el 10&#37; de las iniciales &#40;procedimiento denominado burn- in&#41;&#44; y cada cierto n&#250;mero de iteraciones se guardan los nodos estimados&#44; descart&#225;ndose el resto de iteraciones con el fin de evitar la autocorrelaci&#243;n que se da en las cadenas &#40;procedimiento denominado thinning&#41;&#46;</p><p id="p0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez obtenidos los resultados del modelo&#44; la convergencia se comprueba en detalle mediante el estad&#237;stico de Brooks-Gelman-Rubin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0285"><span class="elsevierStyleSup">56</span></a> &#40;denominado R-hat en la librer&#237;a R2WinBUGS en el entorno de software libre R&#41; y el tama&#241;o muestral efectivo de las cadenas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0290"><span class="elsevierStyleSup">57&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0295"><span class="elsevierStyleSup">58</span></a> &#40;n&#46;eff en la librer&#237;a R2WinBUGS en el entorno de software libre R&#41;&#46; Como criterios de convergencia se acord&#243; que el R-hat fuese menor que 1&#44;1 y el n&#46;eff mayor que 100 en las estimaciones de las DE de los efectos aleatorios espacial y heterog&#233;neo&#44; ya que son los par&#225;metros m&#225;s problem&#225;ticos en cuanto a la convergencia&#46; Si no se cumpl&#237;an dichos criterios se aumentaba el n&#250;mero de simulaciones hasta que se produjese la convergencia&#46;</p><p id="p0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez han convergido las simulaciones de las desviaciones de los efectos heterog&#233;neo y espacial&#44; se obtiene&#44; como resultado&#44; una muestra de la distribuci&#243;n posterior para las RME suavizadas&#44; la PrP &#40;probabilidad de que la RME suavizada sea mayor que la unidad&#41;&#44; as&#237; como diversos histogramas&#44; con el fin de comprobar la suavizaci&#243;n y la distribuci&#243;n de frecuencias de las RME suavizadas&#46;</p></span></span><span id="s0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0045">Resultados</span><p id="p0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque en el proyecto MEDEA se ha aplicado la metodolog&#237;a descrita a la totalidad de las causas contenidas en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0015">tabla 1</a> y para todas las ciudades que forman parte del proyecto&#44; en este art&#237;culo la metodolog&#237;a anteriormente expuesta se aplica&#44; a modo de ejemplo&#44; a la mortalidad por c&#225;ncer de tr&#225;quea&#44; de bronquios y de pulm&#243;n &#40;c&#243;digos de la Clasificaci&#243;n Internacional de Enfermedades&#44; novena revisi&#243;n &#91;CIE-9&#93; 162&#44; y d&#233;cima &#91;CIE- 10&#93; C33&#44; C34&#41; en ambos sexos en la ciudad de Barcelona durante el per&#237;odo 1996-2003&#46;</p><elsevierMultimedia ident="t0015"></elsevierMultimedia><p id="p0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como se ha mencionado&#44; la unidad de an&#225;lisis utilizada es la secci&#243;n censal&#46; El proyecto MEDEA utiliza el seccionado censal correspondiente al a&#241;o 2001&#46; En ese a&#241;o&#44; Barcelona contaba con 1&#46;491 secciones censales&#44; con una poblaci&#243;n media de 1&#46;009 habitantes por secci&#243;n &#40;mediana de 993 habitantes&#41;&#59; la secci&#243;n menos poblada contaba con 91 habitantes y la m&#225;s poblada con 7&#46;003&#46;</p><p id="p0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El 3&#44;76&#37; de las secciones de Barcelona en el caso de los hombres y el 53&#44;92&#37; en el caso de las mujeres no presentaron ninguna defunci&#243;n por c&#225;ncer de pulm&#243;n en el per&#237;odo considerado&#46; El n&#250;mero medio de defunciones en las secciones que presentaron al menos un fallecido fue de 4&#44;11 en el caso de los hombres y de 1&#44;42 en las mujeres &#40;mediana de 4 y 1&#44; respectivamente&#41;&#44; con una DE de 2&#44;57 en el caso de los hombres y de 0&#44;65 en las mujeres&#46;</p><p id="p0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0010">figura 1</a> se muestra la representaci&#243;n en un mapa de la ciudad de Barcelona por secciones censales de las RME para cada sexo&#46; Aunque ser&#237;a posible apreciar cierto patr&#243;n geogr&#225;fico&#44; la variabilidad&#44; sobre todo en el caso de las mujeres&#44; es considerable&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0010"></elsevierMultimedia><p id="p0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estratificando por sexo&#44; las RME fueron suavizadas mediante el modelo BYM &#40;especificado en la f&#243;rmula anterior&#41;&#44; utilizando los m&#233;todos de an&#225;lisis descritos anteriormente&#46; Se utilizaron&#44; adem&#225;s de los entornos de software libre R &#40;versi&#243;n 2&#46;4&#46;1&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0300"><span class="elsevierStyleSup">59</span></a> y Win- BUGS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0280"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a>&#44; las librer&#237;as R2WinBUGS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0305"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a> &#40;que permite conectar ambos entornos&#41;&#44; maptools<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0310"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a> &#40;herramientas para lectura y manipulaci&#243;n de objetos espaciales&#41; y RColorBrewer<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0315"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a> &#40;paletas para facilitar la coloraci&#243;n de mapas&#41;&#46; La sintaxis y los c&#243;digos utilizados pueden ser consultados en la p&#225;gina web del grupo GRECS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0320"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#46;</p><p id="p0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el ajuste se utilizaron 3 cadenas&#44; 200&#46;000 simulaciones&#44; con un burn-in de 20&#46;000 y un thinning igual a 30&#46; Los modelos cumplieron los criterios de convergencia &#40;R-hat de las DE del efecto aleatorio espacial igual a 1&#44;002282 en hombres y 1&#44;000615 en mujeres&#44; R-hat de las DE de la heterogeneidad igual a 1&#44;094476 en hombres y 1&#44;048364 en mujeres&#44; y n&#46;eff mayor que 100 en todos los casos&#41;&#46;</p><p id="p0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0015">figuras 2</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0020">3</a> se muestran los resultados de la suavizaci&#243;n obtenida aplicando los m&#233;todos expuestos anteriormente&#44; una vez comprobada la convergencia de las simulaciones&#46; En la parte superior izquierda se muestra el mapa de la raz&#243;n de mortalidad estandarizada suavizada&#59; en la parte superior derecha&#44; el mapa de la probabilidad a posteriori &#40;probabilidad de que el riesgo relativo fuese mayor que 1&#41;&#46; La gama de colores rojo muestra las secciones con un exceso de riesgo&#44; y la de verdes las que presentan un defecto&#46; Se consider&#243; exceso de riesgo las secciones cuya PrP fuese mayor que 0&#44;8 y defecto de riesgo aquellas cuya PrP fuese menor que 0&#44;2&#46; En la parte inferior&#44; a la izquierda&#44; se encuentra la funci&#243;n de densidad de probabilidad de la RME suavizada &#40;con el mismo rango de colores que el mapa&#41;&#44; y a la derecha la funci&#243;n de densidad de probabilidad de las RME crudas y de la raz&#243;n estandarizada suavizada&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="f0020"></elsevierMultimedia><p id="p0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El resultado de la suavizaci&#243;n puede observarse en las funciones de densidad de probabilidad de las RME crudas y suavizadas&#46; En este sentido&#44; obs&#233;rvese el caso de las mujeres&#44; en las cuales el modelo BYM suaviza unas RME excesivamente inestables &#40;comp&#225;rese la figura 1 con la figura 3&#41;&#46; N&#243;tese asimismo el diferente patr&#243;n geogr&#225;fico presente en las RME suavizadas en ambos sexos&#44; patrones que&#44; como muestran las PrP&#44; se corresponden a agrupaciones de &#225;reas con exceso o defecto de riesgo&#46; En el caso de los hombres se observan unas RME mayores que la unidad en los barrios con mayor privaci&#243;n socioecon&#243;mica&#46; Contrariamente&#44; en las mujeres este patr&#243;n se observa en las zonas con un mayor nivel socioecon&#243;mico&#46;</p><p id="p0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De hecho&#44; este fen&#243;meno podr&#237;a explicarse&#44; en gran parte&#44; por el consumo de tabaco&#46; En las d&#233;cadas de 1980 y 1990 empezaron a fumar m&#225;s los hombres de clases sociales menos favorecidas y&#44; posteriormente&#44; fueron las mujeres de clases sociales m&#225;s privilegiadas las que iniciaron el h&#225;bito con m&#225;s frecuencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0325"><span class="elsevierStyleSup">64&#8211;67</span></a>&#46;</p></span><span id="s0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0050">Discusi&#243;n</span><p id="p0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cabr&#237;a aqu&#237; se&#241;alar algunas limitaciones&#46; En primer lugar&#44; independientemente de la metodolog&#237;a empleada en los estudios ecol&#243;gicos de desigualdades en salud&#44; es importante destacar que las t&#233;cnicas aplicadas son capaces de describir la distribuci&#243;n geogr&#225;fica de la mortalidad&#44; pero no permiten explicar por qu&#233; el riesgo es m&#225;s elevado en algunas secciones censales&#46; Para ello&#44; ser&#225; necesario realizar estudios con datos individuales en los que se analicen los factores de riesgo relacionados con causas espec&#237;ficas de mortalidad&#46;</p><p id="p0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De hecho&#44; en los estudios ecol&#243;gicos no se puede obtener una relaci&#243;n entre la exposici&#243;n y el factor de riesgo estudiado&#44; puesto que no se conoce si los individuos m&#225;s expuestos a un determinado factor en cada &#225;rea geogr&#225;fica son los que han muerto&#46; Cuando se extrapolan al &#225;mbito individual los resultados obtenidos en estudios poblacionales aparece la llamada &#171;falacia ecol&#243;gica&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0345"><span class="elsevierStyleSup">68</span></a>&#46; En este caso&#44; los mapas obtenidos acerca de los factores socioecon&#243;micos o ambientales nos ofrecer&#225;n una descripci&#243;n de las secciones censales en las distintas zonas geogr&#225;ficas&#59; observando dichos mapas se puede determinar c&#243;mo son las condiciones ambientales y sociales&#44; as&#237; como la mortalidad&#44; pero no se puede concluir que las personas que residen en una secci&#243;n con una tasa de mortalidad alta y malas condiciones ambientales est&#225;n m&#225;s expuestas que las que viven en una secci&#243;n con otras caracter&#237;sticas&#46; Ambas secciones son comparables a la poblaci&#243;n de referencia utilizada &#40;Espa&#241;a&#44; 2001&#41;&#44; pero no entre s&#237;&#46; Por otro lado&#44; al realizar an&#225;lisis con datos agregados&#44; los riesgos para la salud estimados proporcionan una informaci&#243;n realmente v&#225;lida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0350"><span class="elsevierStyleSup">69&#44;</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0355"><span class="elsevierStyleSup">70</span></a>&#46;</p><p id="p0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En tercer lugar&#44; los cambios de residencia de la poblaci&#243;n podr&#237;an constituir un sesgo de clasificaci&#243;n en la exposici&#243;n de los sujetos&#59; sin embargo&#44; el uso de datos agregados en este tipo de estudios hace que no sea posible el control individual de las migraciones&#46; Tambi&#233;n puede llevar a la aparici&#243;n de este sesgo la ubicaci&#243;n de los centros residenciales para personas mayores&#44; ya que contribuir&#225; a un aumento de la mortalidad&#46; Dicho sesgo se supone controlado al ajustar por edad&#44; puesto que la poblaci&#243;n de los centros mencionados ha de encontrarse censada correctamente&#46;</p><p id="p0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cabe se&#241;alar tambi&#233;n&#44; como limitaci&#243;n del estudio&#44; el denominado &#171;efecto frontera&#187;&#46; Este efecto se produce al ignorar la distribuci&#243;n del riesgo fuera del &#225;rea de estudio&#44; pero que puede influir en la distribuci&#243;n del riesgo dentro del &#225;rea estudiada&#46; Este efecto puede ser particularmente acusado en grandes ciudades en las que el cintur&#243;n metropolitano se entremezcla con otras ciudades circundantes&#46;</p><p id="p0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde un punto de vista m&#225;s metodol&#243;gico&#44; la secci&#243;n censal no es m&#225;s que una divisi&#243;n meramente administrativa&#46; Como ventajas de su utilizaci&#243;n cabe mencionar que se trata de &#225;reas de&#44; m&#225;s o menos&#44; la misma poblaci&#243;n &#40;lo que facilita la estandarizaci&#243;n de las incertidumbres en la estimaci&#243;n de tasas&#41;&#59; sobre todo&#44; son &#225;reas para las que se dispone de informaci&#243;n procedente de los Censos de Poblaci&#243;n y Viviendas&#46; Sin embargo&#44; su uso no est&#225; libre de inconvenientes&#46; El &#225;rea de &#233;stas es muy variable&#44; por propia definici&#243;n&#44; lo que puede causar problemas en el an&#225;lisis espacial y en la representaci&#243;n de mapas&#46; Adem&#225;s&#44; los l&#237;mites de las secciones no permanecen constantes en el tiempo&#46; Por &#250;ltimo&#44; suelen contener pocos casos &#40;a veces muy pocos&#41; de la enfermedad de in- ter&#233;s<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0360"><span class="elsevierStyleSup">71</span></a>&#46;</p><p id="p0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De hecho&#44; un &#171;exceso de ceros&#187; en la distribuci&#243;n de los casos entre secciones censales&#44; es decir&#44; si hubiese muchas secciones sin ning&#250;n caso&#44; podr&#237;a implicar que la distribuci&#243;n de probabilidad no fuese&#44; en realidad&#44; una Poisson&#44; sino una mixtura de distribuciones&#46; Este problema podr&#237;a limitar la aplicaci&#243;n de modelos como el BYM&#46; Sin embargo&#44; este aspecto presenta cierta controversia&#46; Recientemente&#44; Best et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> comparaban la mayor&#237;a de los modelos que se han aportado para obtener los riesgos relativos en estudios de mapas de enfermedades&#44; incluido el BYM&#46; Los resultados sugieren que el modelo BYM proporciona los mejores resultados&#44; al menos por lo que se refiere al an&#225;lisis de una &#250;nica enfermedad&#46; Por tanto&#44; estos autores aconsejan el uso de este modelo para el an&#225;lisis espacial en &#225;reas peque&#241;as&#46;</p><p id="p0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de sus limitaciones&#44; el estudio de las desigualdades territoriales en mortalidad constituye un elemento importante para ampliar los conocimientos sobre la salud de la poblaci&#243;n&#46; Los m&#233;todos de suavi- zaci&#243;n resultan particularmente indicados en entornos urbanos&#44; especialmente para secciones censales&#44; ya que &#233;stas son&#44; salvo excepciones&#44; peque&#241;as en extensi&#243;n adem&#225;s de serlo en poblaci&#243;n&#46; Por ello&#44; los posibles factores de riesgo exceder&#225;n habitualmente el &#225;mbito geogr&#225;fico de las secciones&#44; por lo que resulta particularmente aconsejable la utilizaci&#243;n de t&#233;rminos de efectos aleatorios con estructura espacial que basa las estimaciones del riesgo en las de las secciones vecinas&#46;</p><p id="p0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las conclusiones que puedan extraerse de estos estudios supondr&#225;n una aportaci&#243;n relevante para la planificaci&#243;n de recursos sanitarios&#44; la implantaci&#243;n de programas de prevenci&#243;n y la disminuci&#243;n de las desigualdades en salud&#46;</p><p id="p0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a las l&#237;neas de futuro del proyecto MEDEA&#44; adem&#225;s de profundizar en diferentes aspectos medioambientales &#40;comparaci&#243;n de desigualdades medioambientales en salud y su relaci&#243;n con factores socioecon&#243;micos&#41;&#44; se pretende realizar un atlas presentando las desigualdades en mortalidad en &#225;reas peque&#241;as&#46;</p></span><span id="s0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0055">Agradecimientos</span><p id="p0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudio parcialmente financiado por el proyecto &#171;Mortalidad en &#225;reas peque&#241;as Espa&#241;olas y Desigualdades socioEcon&#243;micas y Ambientales &#40;MEDEA&#41;&#187;&#58; PI04&#47;0399 &#40;GRECS&#44; Universitat de Girona&#41;&#44; PI04&#47;2013 &#40;ASPB&#44; Barcelona&#41;&#44; PI04&#47;0388 &#40;Departamento de Sanidad y Servicio Vasco de Salud&#44; Gobierno Vasco&#41;&#44; PI04&#47;0041 &#40;CNE&#44; ISCIII&#41;&#44; PI04&#47;0170 &#40;Conselleria de Sanitat&#44; Valencia&#41;&#59; por la Red de Centros de Epidemiolog&#237;a y Salud P&#250;blica &#40;FISS C03&#47;09&#41;&#59; y por el CIBER de Epidemiolog&#237;a y Salud P&#250;blica &#40;CIBERESP&#41;&#46;</p><p id="p0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Agradecemos los comentarios de Patxi Cirarda &#40;Direcci&#243;n Territorial de Sanidad de Bizkaia&#41; y Andreu Nolasco &#40;Valencia&#41; as&#237; como los de tres revisores an&#243;nimos a una versi&#243;n anterior de este trabajo&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t">Grupos de causas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">C&#243;digo de la lista detallada CIE-10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46; Enfermedades infecciosas y parasitarias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">001-139&#44;279&#46;5&#46;6&#44; 795&#46;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">2&#46; Tumores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">140-239&#44; 273&#46;1&#46;3&#44; 289&#46;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">3&#46; Enfermedades de la sangre y de los &#243;rganos hematopoy&#233;ticos&#44; y ciertos trastornos que afectan al mecanismo de la inmunidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">273&#46;0&#46;2&#44; 279-289 &#40;excepto 279&#46;5&#46;6&#44; 289&#46;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#46; Enfermedades endocrinas&#44; nutricionales y metab&#243;licas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">E00-E90&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">240-278&#44; 330&#46;0&#46;1 &#40;excepto 273&#46;0&#46;1&#46;2&#46;3&#44; 274&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5&#46; Trastornos mentales y del comportamiento&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">F00-F99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">290-319&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">6&#46; Enfermedades del sistema nervioso y de los &#243;rganos de los sentidos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">G00-H95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">320-389&#44; 435 &#40;excepto 330&#46;0&#46;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">7&#46; Enfermedades del sistema circulatorio&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">I00-I99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">390-459 &#40;excepto 427&#46;5&#44; 435&#44; 446&#44; 459&#46;0&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#46; Enfermedades del sistema respiratorio&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">J00-J99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">460-519&#44; 786&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">9&#46; Enfermedades del sistema digestivo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">K00-K93&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">520-579&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">10&#46; Enfermedades de la piel y del tejido subcut&#225;neo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">L00-L99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">680-709&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">11&#46; Enfermedades del sistema osteomuscular y del tejido conjuntivo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">M00-M99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">274&#44; 446&#44; 710-739&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">12&#46; Enfermedades del sistema genitourinario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">N00-N99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">580-629&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">13&#46; Embarazo&#44; parto y puerperio&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">630-676&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">14&#46; Afecciones originadas en el per&#237;odo perinatal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">POO-P96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">760-779&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">15&#46; Malformaciones cong&#233;nitas&#44; deformidades y anomal&#237;as cromos&#243;micas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">R00-R74&#44; R76-R99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">427&#46;5&#44; 459&#46;0&#44; 780-799 &#40;excepto 786&#46;0&#44; 795&#46;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">17&#46; Causas externas de mortalidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">V01-Y89&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">E999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">C&#243;digo de la lista detallada CIE-9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">1 Sida&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">279&#46;5&#46;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#46; Tumor maligno del est&#243;mago&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">151&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#46; Tumor maligno del colon&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C18&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">153&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#46; Tumor maligno del recto&#44; de la porci&#243;n rectosigmoide y del ano&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C19-C21&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">154&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5&#46; Tumor maligno de la laringe&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C32&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">161&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">6&#46; Tumor maligno de la tr&#225;quea&#44; de los bronquios y del pulm&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C33&#44; C34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">162&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#46; Tumor maligno de peritoneo&#44; mesotelioma de peritoneo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C45&#46;1&#44; C48&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#46; Mesotelioma&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C45&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#8212;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">9&#46; Tumor maligno de pleura&#44; mesotelioma de pleura&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C38&#46;4&#44; C45&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">163&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">10&#46; Tumor maligno de la mama &#40;mujer&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">174&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#46; Tumor maligno de la pr&#243;stata&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C61&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">185&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">12&#46; Tumor maligno de la vejiga&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C67&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">188&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">13&#46; Tumores hematol&#243;gicos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">C81-C96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">200-208&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#46; Diabetes mellitus&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">E10-E14&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">250&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">15&#46; Trastornos mentales org&#225;nicos&#44; senil y presenil&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">F00-F09&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">290 &#40;excepto 290&#46;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#46; Enfermedad de Alzheimer&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">G30&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">290&#46;1&#44; 331&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">17&#46; Enfermedad isqu&#233;mica del coraz&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">I20-I25&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">410-414&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#46; Enfermedades cerebrovasculares&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">I60-I69&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">430-434&#44; 436-438&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">19&#46; Enfermedades cr&#243;nicas de las v&#237;as respiratorias inferiores &#40;excepto asma&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">J40-J44&#44; J47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">490-492&#44; 494&#44; 496&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">20&#46; Cirrosis y otras enfermedades cr&#243;nicas del h&#237;gado&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">K70&#44; K72&#46;1&#44; K73&#44; K74&#44; K76&#46;1&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">571&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#46; Ca&#237;das accidentales&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">W00-W19&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">E880-E888 &#40;excepto E887&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">22&#46; Envenenamiento accidental por psicof&#225;rmacos y drogas de abuso&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X41&#44; X42&#44; X44&#44; X45&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">E850&#46;0&#46;9&#44; E851-E855&#44; E858&#46;9&#44; E860&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">23&#46; Suicidio y lesiones autoinfligidas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X60-X84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">E950-E959&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">24&#46; Accidentes de tr&#225;fico de veh&#237;culos a motor&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V02-V04 con &#46;1&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">E810-E819&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V09&#46;2&#46;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V12-V14&#46;3&#46;4&#46;5&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V19&#46;4&#46;5&#46;6&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V20-V28&#46;3&#46;4&#46;5&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">V29&#46;4&#46;5&#46;6&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V30-V38&#46;4&#46;5&#46;6&#46;7&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V39&#46;4&#46;5&#46;6&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V50-V58&#46;4&#46;5&#46;6&#46;7&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V70-V78&#46;4&#46;5&#46;6&#46;7&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V79&#46;4&#46;5&#46;6&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V80&#46;3&#46;4&#46;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V81&#46;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V82&#46;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">V83&#46;0&#46;1&#46;2&#46;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Páginas 596-608 (noviembre - diciembre 2008)
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Métodos para la suavización de indicadores de mortalidad: aplicación al análisis de desigualdades en mortalidad en ciudades del Estado español (Proyecto MEDEA)
Methods to smooth mortality indicators: application to analysis of inequalities in mortality in Spanish cities [the MEDEA Project]
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M. Antònia Barcelóa,b,
Autor para correspondencia
antonia.barcelo@udg.edu

M. Antònia Barceló. Grup de Recerca en Estadística, Economia Aplicada i Salut (GRECS) y CIBERESP. Universitat de Girona. Campus de Montilivi. 17071 Girona. España.
, Marc Saeza,b, Gemma Cano-Serralb,c, Miguel Ángel Martínez-Beneitod, José Miguel Martíneze, Carme Borrellb,c,e, Ricardo Ocaña-Riolaf, Imanol Montoyag, Montse Calvoh, Gonzalo López-Abenteb,i, Maica Rodríguez-Sanzb,c, Silvia Torof, José Tomás Alcaláj, Carme Saurinaa,b, Pablo Sánchez-Villegasf, Adolfo Figueirasb,k
a Grup de Recerca en Estadística, Economia Aplicada i Salut, GRECS, Universitat de Girona, España
b CIBER en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), España
c Agència de Salut Pública de Barcelona, Barcelona, España
d Direcció General de Salut Pública, Conselleria de Sanitat, València, España
e Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España
f Escuela Andaluza de Salud Pública, Granada, España
g Unidad de Investigación de Atención Primaria de Bizkaia, Osakidetza/Servicio Vasco de Salud, Vitoria, España
h Departamento de Sanidad, Gobierno Vasco, Vitoria, España
i Centro Nacional de Epidemiología, Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
j Universidad de Zaragoza, Zaragoza, España
k Departamento de Medicina Preventiva, Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, A Coruña, España
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Tabla 1a. Grandes grupos de causas de defunción
Tabla 1b. Lista de causas específicas de defunción
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Resumen

Aunque la experiencia en el estudio de las desigualdades en la mortalidad en las ciudades españolas es amplia, quedan grandes núcleos urbanos que no han sido investigados utilizando la sección censal como unidad de análisis territorial. En este contexto se sitúa el proyecto coordinado «Desigualdades socioeconómicas y medioambientales en la mortalidad en ciudades de España. Proyecto MEDEA», en el cual participan 10 grupos de investigadores de Andalucía, Aragón, Cataluña, Galicia, Madrid, Comunitat Valenciana y País Vasco. Cabe señalar cuatro particularidades: a) se utiliza como área geográfica básica la sección censal; b) se emplean métodos estadísticos que tienen en cuenta la estructura geográfica de la región de estudio para la estimación de riesgos; c) se aprovechan las oportunidades que ofrecen 3 fuentes de datos complementarias (información sobre contaminación atmosférica, información sobre contaminación industrial y registros de mortalidad), y d) se emprende un análisis coordinado de gran alcance, favorecido por la implantación de la redes temáticas de investigación. El objetivo de este trabajo es explicar los métodos para la suavización de indicadores de mortalidad en el proyecto MEDEA. El artículo se centra en la metodología y los resultados del modelo de mapa de enfermedades de Besag, York y Mollié (BYM). Aunque en el proyecto se han suavizado, mediante el modelo BYM, las rezones de mortalidad estandarizadas (RME) correspondientes a 17 grandes grupos de causas de defunción y 28 causas específicas, aquí se aplica esta metodología a la mortalidad por cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón en ambos sexos en la ciudad de Barcelona durante el período 1996-2003. Como resultado se aprecia un diferente patrón geográfico en las RME suavizadas en ambos sexos. En los hombres se observan unas RME mayores que la unidad en los barrios con mayor privación socioeconómica. En las mujeres este patron se observa en las zonas con un mayor nivel socioeconómico.

Palabras clave:
Proyecto MEDEA
RME
Sección censal
Modelo BYM
Abstract

Although there is some experience in the study of mortality inequalities in Spanish cities, there are large urban centers that have not yet been investigated using the census tract as the unit of territorial analysis. The coordinated project «Socioeconomic and environmental inequalities in mortality in Spanish cities. The MEDEA project» was designed to fill this gap, with the participation of 10 groups of researchers in Andalusia, Aragon, Catalonia, Galicia, Madrid, Valencia, and the Basque Country. The MEDEA project has four distinguishing features: a) the census tract is used as the basic geographical area; b) statistical methods that include the geographical structure of the region under study are employed for risk estimation; c) data are drawn from three complementary data sources (information on air pollution, information on industrial pollution, and the records of mortality registrars), and d) a coordinated, large-scale analysis, favored by the implantation of coordinated research networks, is carried out. The main objective of the present study was to explain the methods for smoothing mortality indicators in the context of the MEDEA project. This study focusses on the methodology and the results of the Besag, York and Mollié model (BYM) in disease mapping. In the MEDEA project, standardized mortality ratios (SMR), corresponding to 17 large groups of causes of death and 28 specific causes, were smoothed by means of the BYM model; however, in the present study this methodology was applied to mortality due to cancer of the trachea, bronchi and lung in men and women in the city of Barcelona from 1996 to 2003. As a result of smoothing, a different geographical pattern for SMR in both genders was observed. In men, a SMR higher than unity was found in highly deprived areas. In contrast, in women, this pattern was observed in more affluent areas.

Key words:
MEDEA project
SMR
Census tract
BYM model
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Introducción

En estos últimos años abundan los estudios que han considerado el área geográfica como un determinante de la salud. De hecho, la salud está afectada no sólo por determinantes individuales sino también por otros ecológicos o contextuales1–3. Así, por ejemplo, es ampliamente conocido que la pobreza afecta a la salud de las personas de forma individual, pero el análisis del contexto permite averiguar si la pobreza del área de residencia también es un determinante de la salud. Además, la salud de un grupo es más que la suma de la salud de los miembros individuales, y la perspectiva brindada por estos estudios permite un abordaje más cercano a la salud pública que los estudios individuales4.

Sin embargo, la proliferación del análisis de las desigualdades en salud teniendo en cuenta el territorio ha sido impulsada por, al menos, dos factores adicionales. En primer lugar, la demanda proveniente del campo de las políticas sanitarias, ya que estos estudios permiten identificar áreas geográficas con indicadores socioeconómicos y de salud más desfavorables. En segundo lugar, y en ocasiones el motivo determinante, los datos sólo están disponibles por área geográfica (por motivos de confidencialidad o por la inexistencia de series temporales completas5,6).

Durante la década de 1990 se llevaron a cabo algunos estudios ecológicos sobre desigualdades en mortalidad en ciudades españolas, como Barcelona7–10, Granada11, Málaga12 y Valencia9. Posteriormente, se realizaron investigaciones en otras ciudades españolas que, al igual que las anteriores, fueron desarrolladas tomando como unidad territorial de análisis grandes divisiones administrativas o sanitarias, fundamentalmente distritos y zonas básicas de salud13,14.

Actualmente, además de ser la unidad de desagregación más pequeña disponible con datos oficiales, la sección censal está reconocida como el área geográfica óptima para el estudio de la variabilidad espacial de resultados en salud dentro de las ciudades15. En ellas la población es más homogénea en cuanto a hábitos de vida y condiciones socioeconómicas, el entorno presenta características medioambientales similares, la información necesaria para llevar a cabo estudios ecológicos se encuentra habitualmente disponible en organismos oficiales y hay pocos problemas de confidencialidad asociados. Todas estas propiedades, entre otras, han fomentado la aceptación de la sección censal como la unidad geográfica más apropiada para este tipo de estudios15,16. Este hecho ha propiciado la reciente aparición de estudios de desigualdades en salud en algunas ciudades de Cataluña y el País Vasco que, a diferencia de las investigaciones realizadas en años anteriores, utilizan la sección censal como unidad de análisis territorial17,18. En la misma línea de trabajo se sitúa el proyecto coordinado «Atlas de la mortalidad en las capitales de provincia de Andalucía y Cataluña» (AMCAC), el cual ha permitido además estudiar de forma conjunta la distribución geográfica de la mortalidad y su relación con factores socioeconómicos en las 12 ciudades que constituyen las capitales de provincia de Andalucía y Cataluña19–21. Como particularidad, además de utilizar la sección censal como unidad geográfica, el proyecto AMCAC usó una metodología común basada en modelos jerárquicos bayesianos que hasta el momento no se había aplicado en España para el estudio de las desigualdades en salud en el ámbito urbano.

A pesar de que la experiencia en el estudio de las desigualdades en la mortalidad en las ciudades españolas es amplia, aún quedan grandes núcleos urbanos que no han sido investigados utilizando la sección censal como unidad de análisis territorial. En este contexto se sitúa el proyecto coordinado «Desigualdades socioeconómicas y medioambientales en la mortalidad en ciudades de España. Proyecto MEDEA», financiado por el Fondo de Investigaciones Sanitarias del Instituto Carlos III (años 2005-2007). En dicho proyecto, 10 grupos de investigadores pertenecientes a 7 comunidades autónomas (Andalucía, Aragón, Cataluña, Galicia, Madrid, Comunitat Valenciana y País Vasco) se plantearon los siguientes objetivos:

  • Describir las desigualdades en indicadores socioeconómicos y de mortalidad en las secciones censales de grandes ciudades del Estado español (Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Zaragoza, Málaga, Bilbao, Córdoba, Alicante y Vigo) durante los años 1996-2003.

  • Analizar la relación entre las desigualdades en mortalidad y los indicadores socioeconómicos en las áreas estudiadas de cada una de las ciudades seleccionadas.

  • Comparar las desigualdades en mortalidad y según el nivel socioeconómico entre las ciudades seleccionadas, teniendo en cuenta el sexo, los grupos de edad y las causas de defunción.

  • Estudiar las desigualdades medioambientales en salud, así como sus relaciones con las desigualdades socioeconómicas. Tratar de conocer la influencia de factores medioambientales, como la contaminación ambiental e industrial, en los patrones de mortalidad y su posible asociación con las desigualdades socioeconómicas.

Cabe señalar 4 particularidades del Proyecto MEDEA. En primer lugar, se utiliza como área geográfica básica la sección censal. En segundo lugar, se emplean métodos estadísticos que tienen en cuenta la estructura geográfica de la región de estudio para la estimación de riesgos. Hasta la fecha, en el Estado español no se han utilizado unidades geográficas inframunicipales, excepto en el proyecto AMCAC y en el Atlas de mortalidad en áreas pequeñas de Cataluña22, donde se analizó Barcelona por áreas básicas de salud. Por otra parte, el uso de métodos que tienen en cuenta la estructura espacial sólo tiene como precedente el proyecto AMCAC. Aunque son relativamente recientes, estos métodos se han convertido en referente en la literatura especializada23. De hecho, comienza a ser habitual su aplicación en estudios de la variabilidad geográfica24–30. En tercer lugar, se aprovechan las oportunidades que ofrecen 3 fuentes de datos complementarias, a saber, la información sobre contaminación atmosférica, la información sobre contaminación industrial aportada por el Registro Europeo de Emisiones Contaminantes (EPER)31 y el desarrollo de los registros de mortalidad. Y por último se emprende, por primera vez en nuestro país, un análisis coordinado de gran alcance favorecido por la implantación de la redes temáticas de investigación.

El objetivo de este trabajo es explicar los métodos para la suavización de indicadores de mortalidad en el contexto del proyecto MEDEA. En particular, el contenido del manuscrito se centrará en ilustrar la metodología y los resultados del modelo de mapa de enfermedades de Besag, York y Mollié aplicado a los datos del proyecto MEDEA.

MétodosEpidemiología espacial

El estudio de las desigualdades en salud, teniendo en cuenta la perspectiva geográfica, se enmarca en el contexto de la epidemiología espacial. El término epidemiología espacial o geográfica se emplea para describir estudios sobre las causas y la prevención de las enfermedades utilizando diferentes perspectivas de análisis en las cuales la localización geográfica de los eventos es uno de los componentes fundamentales32,33.

Uno de sus principales objetivos es mostrar qué parte de la variación espacial de la distribución de la frecuencia de una enfermedad no está explicada por la distribución espacial de factores explicativos, ni se puede atribuir al azar. De hecho, a menudo, interesa encontrar pistas sobre algún factor de riesgo desconocido de esta enfermedad.

El enfoque de análisis adoptado en el proyecto MEDEA se enmarca en las dos primeras perspectivas en que, siguiendo a Elliott y Watenberg34, podría dividirse la epidemiología espacial: mapas de enfermedades y estudios de asociación geográfica.

Análisis de la mortalidad en áreas pequeñas

No hay una definición exacta de lo que se considera un área geográfica pequeña, ya que esta definición dependería del contexto de estudio y del número de casos de la enfermedad analizada. Algunos autores han definido un área pequeña como cualquier región cuyo tamaño muestral en un estudio es demasiado pequeño como para producir estimaciones con un nivel de precisión aceptable; por este motivo, es necesario hacer uso de áreas relacionadas para realizar estimaciones más precisas35. Otros autores consideran que las áreas pequeñas son las que presentan menos de 20 casos de enfermedad y con una población que debería ser al menos de 10.000 habitantes36. La ventaja de las áreas pequeñas es que suelen ser más homogéneas en cuanto a la exposición, y una limitación es el reducido número de eventos.

Los mapas de enfermedades proporcionan un resumen visual de información geográfica compleja y permiten identificar patrones geográficos de la enfermedad que de otro modo podrían pasar inadvertidos en las presentaciones tabulares21,37. De hecho, se utilizan con propósitos descriptivos; con el objetivo de generar hipótesis etiológicas; para la vigilancia de la salud pública, a fin de detectar áreas con un aparente mayor riesgo, y como ayuda en la definición de políticas de salud y de asignación de recursos. Son también útiles para localizar conglomerados, o agrupaciones específicas de enfermedades, así como para situar los resultados de otros estudios de focos contaminantes21,33,37–39.

Los mapas de enfermedades más simples representan los casos o muertes observadas en cada área geográfica. Sin embargo, cualquier interpretación de la estructura geográfica de los casos está limitada por la falta de información sobre la distribución espacial de la población que podría estar «en riesgo» y, consecuentemente, ha generado esos casos observados. Por tanto, se prefiere la representación de tasas que permitan incorporar el efecto de la población en riesgo, en vez de representar los casos brutos. Sin embargo, el uso directo de las tasas brutas no permite la comparación entre distintas áreas, ya que las diferencias observadas entre ellas pueden deberse a factores de riesgo que no hayan sido tenidos en cuenta, como la edad. Una medida de la mortalidad que tiene en cuenta la estructura de edad es la tasa estandarizada por edad. Hay 2 métodos para la estandarización por edad, que se conocen como estandarización directa e indirecta. En la representación de los mapas de mortalidad se prefiere la utilización del método indirecto, que consiste en la comparación de las muertes observadas en un área con las esperadas si los riesgos para cada grupo de edad fueran los mismos que en cierta población de referencia. La razón observada/esperada se llama razón de mortalidad estandarizada (RME), que no es más que un estimador del riesgo relativo del área, es decir, del riesgo de muerte en relación con el grupo considerado de referencia.

Las RME, aun cuando han sido ampliamente utilizadas en los atlas de mortalidad, tienen algunas limi- taciones40,41. Dependen en gran medida del tamaño po- blacional, puesto que la varianza de las RME es inversamente proporcional a los valores esperados; así, áreas con poca población presentarán estimadores con gran variabilidad. En este sentido, las RME extremas y, por tanto, dominantes en el aparente patrón geográfico, son las estimadas con menos precisión en las áreas que tienen pocos casos.

Además, la variabilidad de los casos observados suele ser bastante mayor que la esperada en una distribución de Poisson, produciéndose lo que se denomina extravariabilidad. De hecho, cuando se dispone de datos espaciales es importante distinguir 2 fuentes de extravariación. En primer lugar, la fuente más importante suele ser la denominada «dependencia espacial» y es consecuencia de la correlación de la unidad espacial con unidades espaciales vecinas, generalmente las contiguas geográficamente. De este modo, las RME de áreas contiguas, o cercanas, son más similares que las RME de áreas distantes espa- cialmente. Parte de esta dependencia no es realmente una dependencia estructural, sino que se debe, principalmente, a la existencia de variables no controladas, es decir, no incluidas en el análisis. Respecto a la segunda fuente, debe asumirse la existencia de extrava- riación independiente e incorrelacionada espacial- mente, denominada «heterogeneidad incorrelacionada» o «no espacial», debida a variables no observadas sin estructura espacial que podrían influir en el riesgo15,39.

Métodos de suavización de las razones de mortalidad estandarizada

Con el fin de solucionar los problemas derivados de la utilización directa de las RME se han propuesto varias alternativas para «suavizarlas», es decir, reducir la extravariación. Se parte del supuesto de que los casos observados se distribuyen como una Poisson:

Entonces, el estimador máximo verosímil del riesgo relativo en cada área, μˆ, no es más que la RME

Los métodos de suavización, en resumen, implican la formulación de modelos complejos cuyos parámetros necesitan ser estimados. La primera aproximación (al menos desde el punto de vista cronológico) consiste en el método de estimación denominado bayesiano em- pírico40–42. En segundo lugar, se han utilizado modelos jerárquicos bayesianos completos23,43,44. En un contexto completamente bayesiano se asignan a todos los parámetros del modelo distribuciones a priori. Alternativamente, en el contexto bayesiano empírico, los parámetros del modelo pueden estimarse maximizan- do directamente su distribución a posteriori.

El método bayesiano empírico, además de suponer una distribución de probabilidad para los casos observados, habitualmente una Poisson, asume que el riesgo relativo también es una variable aleatoria. Se puede suponer que éste se distribuye según una determinada distribución de probabilidad (habitualmen- te una gamma40, aunque también pueden ser otras como una log-normal), o bien se puede dejar libre, y no suponer ninguna distribución determinada. El modelo resultante, a pesar de su nombre, se estima utilizando un enfoque frecuentista, por máxima verosimilitud no completa, habitualmente mediante el algoritmo EM.

En el enfoque bayesiano completo, la idea es introducir en el modelo uno o más efectos aleatorios que recojan (toda) la variabilidad no explicada. Lo más habitual para suavizar las razones es utilizar el modelo propuesto por Besag, York y Mollie43,44 (BYM), el cual incluye 2 efectos aleatorios: uno de ellos recoge la dependencia espacial, mientras que el otro la heterogeneidad o la sobredispersión (no espacial) desestructurada.

Hace ya 20 años, Clayton y Kaldor40 mostraron que ambos métodos, el empírico y el bayesiano completo, aunque proporcionan diferentes valores para los estimadores del riesgo relativo, en términos absolutos, coinciden en el rango y en el orden del riesgo, en términos relativos. Además, utilizando una gran variedad de escenarios con datos simulados, así como aplicaciones reales, Lawson et al42 muestran que ambos métodos son los que proporcionan los resultados más consistentes respecto a otras alternativas23. El problema más importante de los métodos bayesianos empíricos, en relación con los modelos completamente bayesianos, es que no son capaces de modelizar, al menos fácilmente, la dependencia (extravariabilidad) espacial, ya que no tienen en cuenta la incertidumbre inicial de los parámetros del modelo43. Sin embargo, los estimadores bayesianos empíricos pueden ser útiles a la hora de realizar una valoración inicial de la distribución espacial de los datos. Esto se debe a que en comparación con los completamente bayesianos su estimación es computacionalmente menos exigente. De todos modos, en la actualidad, los modelos de efectos aleatorios, como el BYM, son los más utilizados23.

Un aspecto que debe tenerse muy en cuenta, ya sea mediante la utilización de un método u otro, es el grado de suavización que se consiga34. Este grado determina un compromiso entre una alta sensibilidad (áreas de exceso de riesgo correctamente identificadas) y una alta especificidad (áreas que no tienen exceso de riesgo correctamente identificadas)45. Un resultado sensible pero no específico generará falsos positivos, mientras que uno específico pero no sensible no identificará las áreas con un riesgo alto. Tras un exhaustivo estudio de simulación, Richardson et al45 mostraron que, con un riesgo relativo en torno a 2, se requieren como mínimo 20 casos esperados (cuando el riesgo relativo es de 2-3, «sólo» se requieren 5 casos esperados) para que el método de suavización proporcione resultados «suficientemente sensibles» (en el sentido de detectar correctamente áreas con un riesgo alto). Si en vez de utilizar las razones suavizadas se utiliza la probabilidad a posteriori, PrP (es decir, que las razones sean mayores que la unidad), alternativa preferida por estos autores, el resultado será «suficientemente específico» cuando la probabilidad sea mayor del 80%.

Estudios ecológicos de asociación geográfica

El objetivo en este tipo de estudios es examinar, desde un punto de vista geográfico (y ecológico) la relación entre las variables respuesta de salud y las exposiciones tanto a factores medioambientales de tipo ecológico (contaminación atmosférica, del agua y del suelo) como de tipo ocupacional, las condiciones socioeconómicas y demográficas, o las variables relacionadas con el estilo de vida (como el hábito tabáquico y la dieta).

Suele ser habitual, sobre todo con datos espaciales, que la extravariabilidad no desaparezca por completo. Puede ocurrir, por ejemplo, que se trate de un problema de escala. Así, los datos pueden ser «escasos» (sparseness), es decir, puede que no se observe ningún caso en (relativamente) bastantes áreas geográficas. Sin embargo, parte de la extravariabilidad puede atribuirse a la falta de control de la confusión. De hecho, si se han omitido variables confuso- ras del riesgo esperado (privación, otras variables socioeconómicas), éstas deberían incluirse en el análisis.

Precisamente, en el proyecto MEDEA se incluyen, como variables explicativas, varios indicadores socioeconómicos, así como variables medioambientales. En este sentido, Domínguez-Berjón et al46 describen la metodología seguida en la construcción de un índice de privación por sección censal, que permite identificar las secciones con situaciones más desfavorables, y analizan la relación de este índice con la mortalidad general.

Métodos de análisis en el proyecto MEDEA

Con el fin de cumplir los objetivos del proyecto MEDEA, el análisis se ha realizado estratificando por sexo y por ciudad, según 17 grandes grupos de causas de defunción y 28 causas específicas (3 de ellas opcionales) consensuadas por los miembros del proyecto (tabla 1).

Tabla 1a.

Grandes grupos de causas de defunción

Grupos de causas  Código de la lista detallada CIE-10  Código de la lista detallada CIE-9 
1. Enfermedades infecciosas y parasitarias  A00-B99, R75  001-139,279.5.6, 795.8 
2. Tumores  C00-D48  140-239, 273.1.3, 289.8 
3. Enfermedades de la sangre y de los órganos hematopoyéticos, y ciertos trastornos que afectan al mecanismo de la inmunidad  D50-D89  273.0.2, 279-289 (excepto 279.5.6, 289.8) 
4. Enfermedades endocrinas, nutricionales y metabólicas  E00-E90  240-278, 330.0.1 (excepto 273.0.1.2.3, 274) 
5. Trastornos mentales y del comportamiento  F00-F99  290-319 
6. Enfermedades del sistema nervioso y de los órganos de los sentidos  G00-H95  320-389, 435 (excepto 330.0.1) 
7. Enfermedades del sistema circulatorio  I00-I99  390-459 (excepto 427.5, 435, 446, 459.0) 
8. Enfermedades del sistema respiratorio  J00-J99  460-519, 786.0 
9. Enfermedades del sistema digestivo  K00-K93  520-579 
10. Enfermedades de la piel y del tejido subcutáneo  L00-L99  680-709 
11. Enfermedades del sistema osteomuscular y del tejido conjuntivo  M00-M99  274, 446, 710-739 
12. Enfermedades del sistema genitourinario  N00-N99  580-629 
13. Embarazo, parto y puerperio  O00-O99  630-676 
14. Afecciones originadas en el período perinatal  POO-P96  760-779 
15. Malformaciones congénitas, deformidades y anomalías cromosómicas  Q00-Q99  740-759 
16. Síntomas, signos y hallazgos anormales clínicos y de laboratorio, no clasificados en otra parte  R00-R74, R76-R99  427.5, 459.0, 780-799 (excepto 786.0, 795.8) 
17. Causas externas de mortalidad  V01-Y89  E999 

Las fuentes de información utilizadas fueron el INE y los Registros de Mortalidad de las ciudades correspondientes. Como población de estudio se consideraron todas las personas residentes en estas ciudades. El período de estudio considerado fue 1996-2003.

Tras un estudio descriptivo previo, las RME se han suavizado mediante el modelo BYM43,44, dentro de una perspectiva bayesiana completa. Para el cálculo de los casos esperados se tomaron como referencia las tasas de España correspondientes al año 2001, con el fin de poder comparar unas ciudades con otras.

En el caso del proyecto MEDEA, el modelo BYM se especifica como un modelo lineal generalizado mixto (GLMM) con variable respuesta de Poisson y considerando como offset los casos esperados33:

donde Oi denota los casos observados en la sección censal i, Ei son los casos esperados en esa sección censal, μi es el riesgo relativo en la sección i, vi es el efecto aleatorio no espacial y Si el efecto aleatorio espacial.

El efecto aleatorio no espacial, también denominado heterogeneidad, se supone distribuido normalmente con media cero y varianza constante. Para el efecto aleatorio, que recoge la variabilidad espacial, se utiliza un modelo condicional autorregresivo CAR47,48. Esta aproximación, la más habitual y la computacionalmen- te más sencilla, aproxima la dependencia espacial como un promedio del efecto espacial de sus áreas vecinas33.

En el proyecto MEDEA, las áreas consideradas son las secciones censales de cada una de las ciudades, y por vecindad se entiende contigüidad.

La estimación bayesiana completa requiere que se proporcione la función de verosimilitud, es decir, que se especifique el modelo, BYM en el caso del proyecto MEDEA, y las distribuciones a priori de los parámetros de interés. En concreto, distribuciones a priori para los efectos aleatorios (normal intercambiable para la heterogeneidad y CAR para la dependencia espacial), para los parámetros del modelo, si los hubiera (p. ej., el asociado a alguna variable explicativa), así como para la desviación estándar (DE) de los efectos aleatorios.

En el caso de las DE de los efectos aleatorios, en el proyecto MEDEA se han escogido distribuciones a priori «vagamente» o «débilmente» informativas. El problema es que la elección de una distribución a priori no informativa y «propia» (en el sentido de que su integral sea la unidad) implica que la inferencia posterior dependa de los parámetros de la distribución a priori. Esta (excesiva) sensibilidad es particularmente problemática si no se tiene suficiente evidencia de la heterogeneidad entre unidades49. Por este motivo se ha optado por utilizar una a priori que no presente este problema, una distribución uniforme en un rango finito (05) de la DE tanto de los efectos aleatorios espaciales (dependencia espacial) como de los efectos aleatorios desestructurados (heterogeneidad no espacial)49.

Una vez especificado el modelo (la verosimilitud) y las distribuciones a priori, se obtiene la distribución a posteriori. Cuando se deben estimar varios nodos es- tocásticos, como en el caso del proyecto MEDEA (RME, DE de los efectos aleatorios, etc.), deben utilizarse integrales múltiples. Al no poderse obtener los resultados de una manera analítica, debe recurrirse a métodos de simulación. En particular, se utiliza el muestreo dependiente a partir de cadenas de Markov, MCMC50,51. Hay varios algoritmos para diseñar cadenas de Markov. El más conocido es el denominado Gibbs sampling52–54, que es uno de los que utiliza el programa WinBUGS55.

Como consecuencia de su forma iterativa, la convergencia de las simulaciones resulta crucial a la hora de validar los resultados obtenidos mediante estos métodos bayesianos completos. Por este motivo, en el proyecto MEDEA, para cada nodo estimado, se utilizan 3 cadenas y se ejecuta un gran número de simulaciones (50.000 como mínimo), de las que se «desprecian» el 10% de las iniciales (procedimiento denominado burn- in), y cada cierto número de iteraciones se guardan los nodos estimados, descartándose el resto de iteraciones con el fin de evitar la autocorrelación que se da en las cadenas (procedimiento denominado thinning).

Una vez obtenidos los resultados del modelo, la convergencia se comprueba en detalle mediante el estadístico de Brooks-Gelman-Rubin56 (denominado R-hat en la librería R2WinBUGS en el entorno de software libre R) y el tamaño muestral efectivo de las cadenas57,58 (n.eff en la librería R2WinBUGS en el entorno de software libre R). Como criterios de convergencia se acordó que el R-hat fuese menor que 1,1 y el n.eff mayor que 100 en las estimaciones de las DE de los efectos aleatorios espacial y heterogéneo, ya que son los parámetros más problemáticos en cuanto a la convergencia. Si no se cumplían dichos criterios se aumentaba el número de simulaciones hasta que se produjese la convergencia.

Una vez han convergido las simulaciones de las desviaciones de los efectos heterogéneo y espacial, se obtiene, como resultado, una muestra de la distribución posterior para las RME suavizadas, la PrP (probabilidad de que la RME suavizada sea mayor que la unidad), así como diversos histogramas, con el fin de comprobar la suavización y la distribución de frecuencias de las RME suavizadas.

Resultados

Aunque en el proyecto MEDEA se ha aplicado la metodología descrita a la totalidad de las causas contenidas en la tabla 1 y para todas las ciudades que forman parte del proyecto, en este artículo la metodología anteriormente expuesta se aplica, a modo de ejemplo, a la mortalidad por cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón (códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades, novena revisión [CIE-9] 162, y décima [CIE- 10] C33, C34) en ambos sexos en la ciudad de Barcelona durante el período 1996-2003.

Tabla 1b.

Lista de causas específicas de defunción

Grupos de causas  Código de la lista detallada CIE-10  Código de la lista detallada CIE-9 
1 Sida  B20-B24  279.5.6 
2. Tumor maligno del estómago  C16  151 
3. Tumor maligno del colon  C18  153 
4. Tumor maligno del recto, de la porción rectosigmoide y del ano  C19-C21  154 
5. Tumor maligno de la laringe  C32  161 
6. Tumor maligno de la tráquea, de los bronquios y del pulmón  C33, C34  162 
7. Tumor maligno de peritoneo, mesotelioma de peritoneo  C45.1, C48   
8. Mesotelioma  C45.9  — 
9. Tumor maligno de pleura, mesotelioma de pleura  C38.4, C45.0  163 
10. Tumor maligno de la mama (mujer)  C50  174 
11. Tumor maligno de la próstata  C61  185 
12. Tumor maligno de la vejiga  C67  188 
13. Tumores hematológicos  C81-C96  200-208 
14. Diabetes mellitus  E10-E14  250 
15. Trastornos mentales orgánicos, senil y presenil  F00-F09  290 (excepto 290.1) 
16. Enfermedad de Alzheimer  G30  290.1, 331.0 
17. Enfermedad isquémica del corazón  I20-I25  410-414 
18. Enfermedades cerebrovasculares  I60-I69  430-434, 436-438 
19. Enfermedades crónicas de las vías respiratorias inferiores (excepto asma)  J40-J44, J47  490-492, 494, 496 
20. Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado  K70, K72.1, K73, K74, K76.1.9  571 
21. Caídas accidentales  W00-W19  E880-E888 (excepto E887) 
22. Envenenamiento accidental por psicofármacos y drogas de abuso  X41, X42, X44, X45  E850.0.9, E851-E855, E858.9, E860 
23. Suicidio y lesiones autoinfligidas  X60-X84  E950-E959 
24. Accidentes de tráfico de vehículos a motor  V02-V04 con .1.9  E810-E819 
  V09.2.3   
  V12-V14.3.4.5.9   
  V19.4.5.6.9   
  V20-V28.3.4.5.9   
  V29.4.5.6.9   
  V30-V38.4.5.6.7.9   
  V39.4.5.6.9   
  V40-V48.4.5.6.7.9   
  V50-V58.4.5.6.7.9   
  V59.4.5.6.9   
  V60-V68.4.5.6.7.9   
  V69.4.5.6.9   
  V70-V78.4.5.6.7.9   
  V79.4.5.6.9   
  V80.3.4.5   
  V81.1   
  V82.1   
  V83.0.1.2.3   
  V84.0.1.2.3   
  V85.0.1.2.3   
  V86.0.1.2.3   
  V87.0.1.2.3.4.5.6.7.8   
  V89.2.9   
25. Resto de defunciones     
26. Mesotelioma (opcional)  C45  – 
27. Tumor maligno del esófago (opcional)  C15  150 
28. Tumor maligno del riñón (opcional)  C64-C66, C68  189 

La diferencia entre el mesotelioma de la posición 8 y el de la posición 26 (opcional) es que el primero sólo incluye el mesotelioma de sitio no especificado y el segundo todo el grupo de mesotelioma.

Como se ha mencionado, la unidad de análisis utilizada es la sección censal. El proyecto MEDEA utiliza el seccionado censal correspondiente al año 2001. En ese año, Barcelona contaba con 1.491 secciones censales, con una población media de 1.009 habitantes por sección (mediana de 993 habitantes); la sección menos poblada contaba con 91 habitantes y la más poblada con 7.003.

El 3,76% de las secciones de Barcelona en el caso de los hombres y el 53,92% en el caso de las mujeres no presentaron ninguna defunción por cáncer de pulmón en el período considerado. El número medio de defunciones en las secciones que presentaron al menos un fallecido fue de 4,11 en el caso de los hombres y de 1,42 en las mujeres (mediana de 4 y 1, respectivamente), con una DE de 2,57 en el caso de los hombres y de 0,65 en las mujeres.

En la figura 1 se muestra la representación en un mapa de la ciudad de Barcelona por secciones censales de las RME para cada sexo. Aunque sería posible apreciar cierto patrón geográfico, la variabilidad, sobre todo en el caso de las mujeres, es considerable.

Figura 1.

Razón de mortalidad estandarizada (RME) para cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón en la ciudad de Barcelona, (1996-2003).

(0.23MB).
Nota: esta figura está disponible en color en www.elsevier.es/gs

Estratificando por sexo, las RME fueron suavizadas mediante el modelo BYM (especificado en la fórmula anterior), utilizando los métodos de análisis descritos anteriormente. Se utilizaron, además de los entornos de software libre R (versión 2.4.1)59 y Win- BUGS55, las librerías R2WinBUGS60 (que permite conectar ambos entornos), maptools61 (herramientas para lectura y manipulación de objetos espaciales) y RColorBrewer62 (paletas para facilitar la coloración de mapas). La sintaxis y los códigos utilizados pueden ser consultados en la página web del grupo GRECS63.

En el ajuste se utilizaron 3 cadenas, 200.000 simulaciones, con un burn-in de 20.000 y un thinning igual a 30. Los modelos cumplieron los criterios de convergencia (R-hat de las DE del efecto aleatorio espacial igual a 1,002282 en hombres y 1,000615 en mujeres, R-hat de las DE de la heterogeneidad igual a 1,094476 en hombres y 1,048364 en mujeres, y n.eff mayor que 100 en todos los casos).

En las figuras 2 y 3 se muestran los resultados de la suavización obtenida aplicando los métodos expuestos anteriormente, una vez comprobada la convergencia de las simulaciones. En la parte superior izquierda se muestra el mapa de la razón de mortalidad estandarizada suavizada; en la parte superior derecha, el mapa de la probabilidad a posteriori (probabilidad de que el riesgo relativo fuese mayor que 1). La gama de colores rojo muestra las secciones con un exceso de riesgo, y la de verdes las que presentan un defecto. Se consideró exceso de riesgo las secciones cuya PrP fuese mayor que 0,8 y defecto de riesgo aquellas cuya PrP fuese menor que 0,2. En la parte inferior, a la izquierda, se encuentra la función de densidad de probabilidad de la RME suavizada (con el mismo rango de colores que el mapa), y a la derecha la función de densidad de probabilidad de las RME crudas y de la razón estandarizada suavizada.

Figura 2.

Cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón en hombres en la ciudad de Barcelona (1996-2003). Razón de mortalidad estandarizada (RME) suavizada y probabilidad a posteriori (PrP).

(0.29MB).
Nota: esta figura está disponible en color en www.elsevier.es/gs
Figura 3.

Cáncer de tráquea, bronquios y pulmón en mujeres (1996-2003). Razón de mortalidad estandarizada (RME) suavizada y probabilidad a posteriori (PrP).

(0.28MB).
Nota: esta figura está disponible en color en www.elsevier.es/gs

El resultado de la suavización puede observarse en las funciones de densidad de probabilidad de las RME crudas y suavizadas. En este sentido, obsérvese el caso de las mujeres, en las cuales el modelo BYM suaviza unas RME excesivamente inestables (compárese la figura 1 con la figura 3). Nótese asimismo el diferente patrón geográfico presente en las RME suavizadas en ambos sexos, patrones que, como muestran las PrP, se corresponden a agrupaciones de áreas con exceso o defecto de riesgo. En el caso de los hombres se observan unas RME mayores que la unidad en los barrios con mayor privación socioeconómica. Contrariamente, en las mujeres este patrón se observa en las zonas con un mayor nivel socioeconómico.

De hecho, este fenómeno podría explicarse, en gran parte, por el consumo de tabaco. En las décadas de 1980 y 1990 empezaron a fumar más los hombres de clases sociales menos favorecidas y, posteriormente, fueron las mujeres de clases sociales más privilegiadas las que iniciaron el hábito con más frecuencia64–67.

Discusión

Cabría aquí señalar algunas limitaciones. En primer lugar, independientemente de la metodología empleada en los estudios ecológicos de desigualdades en salud, es importante destacar que las técnicas aplicadas son capaces de describir la distribución geográfica de la mortalidad, pero no permiten explicar por qué el riesgo es más elevado en algunas secciones censales. Para ello, será necesario realizar estudios con datos individuales en los que se analicen los factores de riesgo relacionados con causas específicas de mortalidad.

De hecho, en los estudios ecológicos no se puede obtener una relación entre la exposición y el factor de riesgo estudiado, puesto que no se conoce si los individuos más expuestos a un determinado factor en cada área geográfica son los que han muerto. Cuando se extrapolan al ámbito individual los resultados obtenidos en estudios poblacionales aparece la llamada «falacia ecológica»68. En este caso, los mapas obtenidos acerca de los factores socioeconómicos o ambientales nos ofrecerán una descripción de las secciones censales en las distintas zonas geográficas; observando dichos mapas se puede determinar cómo son las condiciones ambientales y sociales, así como la mortalidad, pero no se puede concluir que las personas que residen en una sección con una tasa de mortalidad alta y malas condiciones ambientales están más expuestas que las que viven en una sección con otras características. Ambas secciones son comparables a la población de referencia utilizada (España, 2001), pero no entre sí. Por otro lado, al realizar análisis con datos agregados, los riesgos para la salud estimados proporcionan una información realmente válida69,70.

En tercer lugar, los cambios de residencia de la población podrían constituir un sesgo de clasificación en la exposición de los sujetos; sin embargo, el uso de datos agregados en este tipo de estudios hace que no sea posible el control individual de las migraciones. También puede llevar a la aparición de este sesgo la ubicación de los centros residenciales para personas mayores, ya que contribuirá a un aumento de la mortalidad. Dicho sesgo se supone controlado al ajustar por edad, puesto que la población de los centros mencionados ha de encontrarse censada correctamente.

Cabe señalar también, como limitación del estudio, el denominado «efecto frontera». Este efecto se produce al ignorar la distribución del riesgo fuera del área de estudio, pero que puede influir en la distribución del riesgo dentro del área estudiada. Este efecto puede ser particularmente acusado en grandes ciudades en las que el cinturón metropolitano se entremezcla con otras ciudades circundantes.

Desde un punto de vista más metodológico, la sección censal no es más que una división meramente administrativa. Como ventajas de su utilización cabe mencionar que se trata de áreas de, más o menos, la misma población (lo que facilita la estandarización de las incertidumbres en la estimación de tasas); sobre todo, son áreas para las que se dispone de información procedente de los Censos de Población y Viviendas. Sin embargo, su uso no está libre de inconvenientes. El área de éstas es muy variable, por propia definición, lo que puede causar problemas en el análisis espacial y en la representación de mapas. Además, los límites de las secciones no permanecen constantes en el tiempo. Por último, suelen contener pocos casos (a veces muy pocos) de la enfermedad de in- terés71.

De hecho, un «exceso de ceros» en la distribución de los casos entre secciones censales, es decir, si hubiese muchas secciones sin ningún caso, podría implicar que la distribución de probabilidad no fuese, en realidad, una Poisson, sino una mixtura de distribuciones. Este problema podría limitar la aplicación de modelos como el BYM. Sin embargo, este aspecto presenta cierta controversia. Recientemente, Best et al23 comparaban la mayoría de los modelos que se han aportado para obtener los riesgos relativos en estudios de mapas de enfermedades, incluido el BYM. Los resultados sugieren que el modelo BYM proporciona los mejores resultados, al menos por lo que se refiere al análisis de una única enfermedad. Por tanto, estos autores aconsejan el uso de este modelo para el análisis espacial en áreas pequeñas.

A pesar de sus limitaciones, el estudio de las desigualdades territoriales en mortalidad constituye un elemento importante para ampliar los conocimientos sobre la salud de la población. Los métodos de suavi- zación resultan particularmente indicados en entornos urbanos, especialmente para secciones censales, ya que éstas son, salvo excepciones, pequeñas en extensión además de serlo en población. Por ello, los posibles factores de riesgo excederán habitualmente el ámbito geográfico de las secciones, por lo que resulta particularmente aconsejable la utilización de términos de efectos aleatorios con estructura espacial que basa las estimaciones del riesgo en las de las secciones vecinas.

Las conclusiones que puedan extraerse de estos estudios supondrán una aportación relevante para la planificación de recursos sanitarios, la implantación de programas de prevención y la disminución de las desigualdades en salud.

Respecto a las líneas de futuro del proyecto MEDEA, además de profundizar en diferentes aspectos medioambientales (comparación de desigualdades medioambientales en salud y su relación con factores socioeconómicos), se pretende realizar un atlas presentando las desigualdades en mortalidad en áreas pequeñas.

Agradecimientos

Estudio parcialmente financiado por el proyecto «Mortalidad en áreas pequeñas Españolas y Desigualdades socioEconómicas y Ambientales (MEDEA)»: PI04/0399 (GRECS, Universitat de Girona), PI04/2013 (ASPB, Barcelona), PI04/0388 (Departamento de Sanidad y Servicio Vasco de Salud, Gobierno Vasco), PI04/0041 (CNE, ISCIII), PI04/0170 (Conselleria de Sanitat, Valencia); por la Red de Centros de Epidemiología y Salud Pública (FISS C03/09); y por el CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP).

Agradecemos los comentarios de Patxi Cirarda (Dirección Territorial de Sanidad de Bizkaia) y Andreu Nolasco (Valencia) así como los de tres revisores anónimos a una versión anterior de este trabajo.

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