{"id":91504,"date":"2008-05-11T17:37:00","date_gmt":"2008-05-11T16:37:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/salud_publica\/archive\/2008\/05\/11\/91504.aspx"},"modified":"2010-11-21T15:53:18","modified_gmt":"2010-11-21T14:53:18","slug":"curso-de-desigualdades-sociales-en-salud-leccion-15%c2%aa-los-estudios-de-desigualdades-por-areas-geograficas-pequenas-estudios-ecologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/salud_publica\/2008\/05\/11\/91504","title":{"rendered":"Curso de Desigualdades Sociales en Salud (lecci\u00f3n 15\u00aa): Los estudios de desigualdades por \u00e1reas geogr\u00e1ficas peque\u00f1as (estudios ecol\u00f3gicos)"},"content":{"rendered":"

Dentro del curso de desigualdades sociales en salud<\/span><\/a> (DSS), hoy nos centraremos en los estudios por areas geograficas, que permiten identificar\u00a0desigualdades\u00a0en riesgos sociales y en indicadores de salud\u00a0 entre zonas geograficas y, por ello, definir zonas\u00a0susceptibles de intervenci\u00f3n especial para reducir estas desigualdades, ademas de aportar informaci\u00f3n sobre la g\u00e9nesis de las mismas.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

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Frecuentemente no tenemos datos sobre las caracter\u00edsticas sociales de las personas que enferman, pero si conocemos las caracter\u00edsticas sociales, econ\u00f3micas y demogr\u00e1ficas de las \u00e1reas donde residen las personas que enferman. Ello nos permite hacer estudios de \u00e1reas geogr\u00e1ficas o tambi\u00e9n llamados \u201cecol\u00f3gicos\u201d, mediante los que estudiamos la relaci\u00f3n estad\u00edstica entre el riesgo de enfermar o morir (tasa de incidencia o de mortalidad) en un \u00e1rea con el nivel de privaci\u00f3n social<\/a> de la misma (valor del indicador de privaci\u00f3n simple o compuesto<\/a>). <\/span><\/p>\n

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Los estudios de areas geograficas peque\u00f1as, apoyados en los modernos sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica (SIG) y en el desarrollo de m\u00e9todos estad\u00edsticos bayesianos, han permitido un desarrollo importante de los trabajos de epidemiologia social. Si se dice que una imagen vale m\u00e1s que mil palabras, tambien a veces un mapa impacta m\u00e1s que mil estad\u00edsticas<\/strong> y tiene m\u00e1s poder movilizador. \u00a1Especialmente si las zonas retratadas como peores para la salud coinciden con el barrio donde uno vive o trabaja!<\/span><\/p>\n

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Unidades geogr\u00e1ficas en vez de individuos. Estudios ecol\u00f3gicos.<\/span><\/strong><\/p>\n

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Normalmente trabajamos con bases de datos en que la unidad es el individuo. Es decir, en la base de datos tenemos filas que representan individuos (sanos o enfermos) y columnas con datos de variables que nos informan sobre el estado de salud (enfermo o no) y caracter\u00edsticas individuales (sexo, edad, domicilio, fecha de inicio de la enfermedad, datos cl\u00ednicos, etc.). C\u00f3mo ya hemos dicho, en el caso de ser bases de registros administrativos cl\u00ednicos (problemas atendidos en centros de salud, registros de altas hospitalarias) o certificados de defunci\u00f3n (registros de mortalidad), dif\u00edcilmente tendremos informaci\u00f3n sobre las caracter\u00edsticas sociales o econ\u00f3micas del individuo (profesi\u00f3n, ocupaci\u00f3n, nivel de estudios, ingresos, etc.).<\/span><\/p>\n

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Sin embrago, tambi\u00e9n podemos trabajar con bases de datos en que la unidad no sean individuos, sino \u00e1reas geogr\u00e1ficas. Cada fila representara un \u00e1rea geogr\u00e1fica y cada columna nos informara sobre las caracter\u00edsticas del \u00e1rea: nivel de salud (n\u00famero de enfermos o muertos por una enfermedad en un a\u00f1o) y caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas (% de personas mayores de 65 a\u00f1os), sociales (% de personas analfabetas, % de viviendas con hacinamiento), econ\u00f3micas (nivel medio de renta, % de trabajadores manuales, % de viviendas con mas de un coche, etc.). Los censos de poblaci\u00f3n proporcionan esta informaci\u00f3n socio-demogr\u00e1fica y las estad\u00edsticas epidemiol\u00f3gicas estiman la incidencia de una enfermedad o la mortalidad debida\u00a0 <\/span>a la misma a partir de la suma del numero de casos o muertos entre los residentes del \u00e1rea, divididos por la poblaci\u00f3n de riesgo (por ejemplo, la poblaci\u00f3n total censada en el \u00e1rea).<\/span><\/p>\n

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Mejor \u00e1reas geogr\u00e1ficas peque\u00f1as. <\/span><\/strong><\/p>\n

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A este tipo de dise\u00f1o lo llamamos estudios ecol\u00f3gicos o de \u00e1reas peque\u00f1as, pues cuantas m\u00e1s peque\u00f1as sean las \u00e1reas estudiadas, mas nos aseguramos de la homogeneidad de las caracter\u00edsticas socioecon\u00f3micas<\/strong><\/span>. Si tomamos \u00e1reas grandes (una ciudad o un gran distrito) es m\u00e1s f\u00e1cil que nos equivoquemos a la hora de asignar o imputar a\u00a0la mayor\u00eda de\u00a0las personas que viven en la zona (la ciudad o el distrito) las caracter\u00edsticas medias de la misma. Por ejemplo, podr\u00edamos decir que no hay problema de hacinamiento en una ciudad porque solo hay un 5% de viviendas con hacinamiento. Sin embargo, dentro de la ciudad puede haber barrios con m\u00e1s del 50% de las viviendas en situaci\u00f3n de hacinamiento y otros barrios sin hacinamiento. Al calcular el porcentaje en toda la ciudad, el problema del barrio hacinado se difumina.<\/span><\/p>\n

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Sin embargo, si tomamos \u00e1reas muy peque\u00f1as nos podemos encontrar con el problema de la \u201cinestabilidad de las tasas\u201d.<\/span><\/strong> Cuando la enfermedad que queremos estudiar no es frecuente, puede haber pocos casos en ese \u00e1rea peque\u00f1a (por ejemplo de 0 a 3 casos al a\u00f1o). Al calcular la tasa (dividiendo el numero de casos entre la poblaci\u00f3n del \u00e1rea, por ejemplo 2000 habitantes), nos sale un numero que puede variar mucho, con que solo aparezca un nuevo caso al a\u00f1o. En el ejemplo, si tenemos dos casos en una poblaci\u00f3n de 2000 personas, nos sale una tasa de 100 casos por 100.000 habitantes. Si hay otro caso mas (tres casos), la tasa aumenta a 150 casos por 100.000. Es decir, el riesgo aumenta un 50% solo con un caso m\u00e1s. El incremento de la tasa no tiene porque significar un aumento del riesgo real en el \u00e1rea, sino ser propio de las fluctuaciones anuales (pasar de 2 a 3 casos).<\/span><\/p>\n

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Los m\u00e9todos estad\u00edsticos bayesianos<\/em><\/span><\/strong> pueden solucionar en parte esta inestabilidad de las tasas y este efecto del azar, proporcionandonos estimaciones de riesgo \u00absuavizados\u00bb que adem\u00e1s permiten visualizar mas claramente los patrones espaciales. Ya tendremos ocasi\u00f3n de hablar sobre ellos. De momento, sepamos que en los estudios ecol\u00f3gicos los m\u00e9todos bayesianos son de gran ayuda. <\/span>Un ejemplo de atlas utilizando metodos bayesianos y SIG es el Atlas muncipal de mortalidad por c\u00e1ncer en Espa\u00f1a 1989-1998<\/a> (del Centro Nacional de Epidemiologia) que lo podeis encontara y consultar aqui<\/a>. Una\u00a0\u00a0muestra del Atlas es\u00a0este mapa:<\/span>\u00a0<\/span><\/strong><\/p>\n

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Riesgo relativo suavizado de morir por c\u00e1ncer de estomago en Espa\u00f1a (1989-1998)<\/strong> (Fuente: <\/strong>Atlas muncipal de mortalidad por c\u00e1ncer en Espa\u00f1a 1989-1998<\/a>. Centro Nacional de Epidemiologia). C\u00f3mo se puede apreciar hay un patr\u00f3n espacial de concentraci\u00f3n de riesgo en los municipios (unidad geografica del estudio) del noroeste de Espa\u00f1a, especialmente los de la Comunidad de Castilla-Le\u00f3n y del norte de Extremadura; algo que ya se hab\u00eda detectado en estudios similares anteriores, utilizando unidades geograficas mas grandes, como son las provincias. Esta imagen permite elaborar hipotesis causales, que deben ser posteriormente confirmadas por estudios que relacionen los hipot\u00e9ticos riesgos (por ejemplo, tipo de alimentaci\u00f3n) con la mortalidad diferencial observada. Dentro de poco, y como fruto del proyecto MEDEA, se editar\u00e1 un atlas de mortalidad en grandes ciudades de Espa\u00f1a con unidades m\u00e1s peque\u00f1as (secciones censales), que nos permitir\u00e1 complementar esta informaci\u00f3n. Algunas comunidades, como la de Madrid, la del Pais Vasco y Catalu\u00f1a, ya disponen de atlas (pendientes de edici\u00f3n) de todo el territorio (urbano y rural), en los que se representa\u00a0las diferencias geograficas (en areas peque\u00f1as: secci\u00f3n censal) de mortalidad por las principales causas. Ademas la mrotalidad de cada area puede correlacionarlas con\u00a0su indicador de privaci\u00f3n compuesto elaborado para el estudio.<\/span><\/p>\n

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Secci\u00f3n censal o zona b\u00e1sica de salud<\/span><\/strong>.<\/span><\/p>\n

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Se utiliza mucho la secci\u00f3n censal como la unidad m\u00ednima de estudio. En Espa\u00f1a abarca una zona de unas 2000 personas de media, que a efectos censales es encuestada peri\u00f3dicamente y que suele ser bastante homog\u00e9nea desde el punto de vista socioecon\u00f3mico. Tambi\u00e9n es \u00fatil usar la zona b\u00e1sica de salud como unidad b\u00e1sica. Es algo mayor (25.000 personas aproximadamente) con lo que las tasas ser\u00e1n mas estables, pero adem\u00e1s al organizarse alrededor de un centro de salud de atenci\u00f3n primaria, cualquier informaci\u00f3n sobre la misma ser\u00e1 muy \u00fatil para la intervenci\u00f3n comunitaria desde ese centro de salud.<\/span><\/p>\n

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Estudios individuales con datos geogr\u00e1ficos contextuales<\/span><\/strong><\/p>\n

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En estudios individuales (ejemplo: encuestas de salud o registros de morbilidad o mortalidad), si tenemos el domicilio de la persona, tambi\u00e9n podemos asociar las caracter\u00edsticas del \u00e1rea de residencia a los indicadores de salud de las personas encuestadas o los casos registradas. Los estudios de niveles m\u00faltiples<\/span><\/strong> nos permitir\u00e1n hacer un an\u00e1lisis en que juguemos con los datos a nivel individual y los datos a nivel contextual (Ya hablaremos sobre ellos)<\/span><\/p>\n

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Georeferenciaic\u00f3n y Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1ficos (SIG)<\/span><\/strong><\/p>\n

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Tenemos bases de datos \u201cGeoreferenciadas\u201d cuando las variables de localizaci\u00f3n (el nombre y n\u00famero de la calle del domicilio de una persona o la localizaci\u00f3n de una fuente de contaminaci\u00f3n) est\u00e1n en forma de coordenadas espaciales XY.<\/span><\/p>\n

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Los sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1ficos (SIG) permitir\u00e1n asignar autom\u00e1ticamente el domicilio de esa persona (o fuente de contaminaci\u00f3n) a una unidad geogr\u00e1fica determinada (la vivienda de la calle A y el portal B, se asigna a la zona b\u00e1sica de salud C o a la secci\u00f3n censal D). Pero adem\u00e1s permitir\u00e1n relacionar esos puntos con otra informaci\u00f3n geogr\u00e1fica incluida en el sistema. A veces los propios SIG no solo realizan la representaci\u00f3n geogr\u00e1fica mediante mapas espec\u00edficos de la distribuci\u00f3n espacial de las variables sociales (indicadores de privaci\u00f3n social<\/a>) y\u00a0 <\/span>de salud (riesgo de enfermar o morir por una causa), sino que permiten las operaciones estad\u00edsticas que relacionan ambas. <\/span><\/p>\n

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Falacia ecol\u00f3gica y falacia atomista<\/span><\/strong><\/p>\n

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La falacia ecol\u00f3gica es el error que ocurre al pretender que las asociaciones que se observan a un nivel agregado (por ejemplo, a nivel de \u00e1rea geogr\u00e1fico) tambi\u00e9n ocurren necesariamente a nivel individual (a nivel de personas). La asociaci\u00f3n que encontramos a un nivel puede desaparecer a otro nivel. Se ha invocado muchas veces para desprestigiar los estudios geograficos o ecol\u00f3gicos. <\/span><\/p>\n

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Por el contrario, la falacia atomista es el error de considerar que las asociaciones encontardas en el nivel individual (por ejemplo, en un ensayo clinico) pueden extrapolarse a nivel colectivo o social. Cada vez se reconoce m\u00e1s el valor que tienen los estudios ecologicos al proporcionarnos informaci\u00f3n del contexto espacial y social de los individuos, es decir de las poblaciones (que es sobre lo que al fin y al cabo trata la epidemiologia: \u00abepi-demos\u00bb=sobre las poblaciones)<\/span><\/p>\n

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Javier Segura del Pozo<\/span><\/strong><\/p>\n

M\u00e9dico Salubrista<\/span><\/strong><\/p>\n

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Este art\u00edculo forma parte del <\/span>Curso de Desigualdades Sociales en Salud<\/span><\/a>, escrito por Javier Segura del Pozo, que hasta ahora ha editado las siguientes entregas o lecciones (si quer\u00e9is acceder a ellos, pinchar en cada titulo):<\/span><\/span><\/p>\n