Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorBarceló, M Antònia
dc.contributor.authorSáez, Marc
dc.contributor.authorCano-Serral, Gemma
dc.contributor.authorMartínez-Beneito, Miguel Angel
dc.contributor.authorMartínez, José Miguel
dc.contributor.authorBorrell, Carme
dc.contributor.authorOcaña-Riola, Ricardo
dc.contributor.authorMontoya, Imanol
dc.contributor.authorCalvo, Montse
dc.contributor.authorLopez-Abente, Gonzalo 
dc.contributor.authorRodríguez-Sanz, Maica
dc.contributor.authorToro, Silvia
dc.contributor.authorAlcalá, José Tomás
dc.contributor.authorSaurina, Carme
dc.contributor.authorSánchez-Villegas, Pablo
dc.contributor.authorFigueiras, Adolfo
dc.date.accessioned2020-10-28T13:33:30Z
dc.date.available2020-10-28T13:33:30Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.citationGac Sanit . Nov-Dec 2008;22(6):596-608es_ES
dc.identifier.issn0213-9111
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12105/11245
dc.description.abstractAunque 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. 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.es_ES
dc.description.sponsorshipEstudio 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).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherElsevier es_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectProyecto MEDEAes_ES
dc.subjectRMEes_ES
dc.subjectSección censales_ES
dc.subjectModelo BYMes_ES
dc.subject.meshCause of Death es_ES
dc.subject.meshFemale es_ES
dc.subject.meshHumans es_ES
dc.subject.meshMale es_ES
dc.subject.meshMortality es_ES
dc.subject.meshSpain es_ES
dc.subject.meshUrban Population es_ES
dc.titleMétodos para la suavización de indicadores de mortalidad: aplicación al análisis de desigualdades en mortalidad en ciudades del Estado español (Proyecto MEDEA)es_ES
dc.title.alternativeMethods to smooth mortality indicators: application to analysis of inequalities in mortality in Spanish cities (the MEDEA Project)es_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional*
dc.identifier.pubmedID19080940es_ES
dc.format.volume22es_ES
dc.format.number6es_ES
dc.format.page596-608es_ES
dc.identifier.doi10.1016/s0213-9111(08)75362-7es_ES
dc.contributor.funderUniversity of Girona (España) 
dc.contributor.funderBasque Government (España) 
dc.contributor.funderInstituto de Salud Carlos III 
dc.contributor.funderGeneralitat Valenciana (España) 
dc.contributor.funderCentro de Investigación Biomédica en Red - CIBERESP (Epidemiología y Salud Pública) 
dc.contributor.funderCentro de Investigación Biomedica en Red - CIBER
dc.description.peerreviewedes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.1016/S0213-9111(08)75362-7es_ES
dc.identifier.journalGaceta sanitariaes_ES
dc.repisalud.centroISCIII::Centro Nacional de Epidemiologíaes_ES
dc.repisalud.institucionISCIIIes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/PI04/0399es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/PI04/2013es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/PI04/0388es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/PI04/0041es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/PI04/0170es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/FISS C03/09es_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES


Ficheros en el ítem

Acceso Abierto
Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional
Este Item está sujeto a una licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional