Atlas de Mortalidad de la Comunidad Valenciana 1991-2000

Atlas de Mortalidad
de la Comunidad Valenciana
1991-2000
2005
Responsable de la edición
Dirección General de Salud Pública. Área de Epidemiología
Servicio de Estudios Epidemiológicos y Estadísticas Sanitarias
http://www.sp.san.gva.es/epidemiologia
La correspondencia podrá dirigirse a:
Dirección General de Salud Pública
C/ Micer Mascó, 31-33. 46010 Valencia
Autores:
Miguel Ángel Martínez Beneito
Antonio López Quilez
Alberto Amador Iscla
Inmaculada Melchor Alós
Paloma Botella Rocamora
Carlos Abellán Andrés
Juan José Abellán Andrés
Francisco Verdejo Máñez
Oscar Zurriaga Lloréns
Hermelinda Vanaclocha Luna
Manuel Escolano Puig
Edita: Generalitat Valenciana. Conselleria de Sanitat
© de la presente edición: Generalitat Valenciana, 2005
© de los textos: los autores
I.S.B.N.: 84-482-4166-5
Depósito Legal: V-5093-2005
Imprime: Kolor Litógrafos, S.L. – Tel. 96 132 40 41
Presentación
En el campo de la salud pública la elaboración de mapas en los que se describen, analizan y distribuyen
geográficamente los patrones de mortalidad ha demostrado sobradamente su utilidad no sólo de cara a formular hipótesis sobre las causas que originan las enfermedades, sino también a la hora de programar estrategias
preventivas con las que hacerles frente.
Los resultados, que podemos obtener en este tipo de trabajo, facilitan además la realización de investigaciones específicas y de análisis similares en aquellas áreas geográficas donde estudios de esta naturaleza no
han sido aún abordados.
En las últimas décadas, la producción de este tipo de estadísticas ha avanzado mucho gracias al desarrollo de la tecnología informática y a la disponibilidad de sistemas de información geográficos o GIS.
Gracias a la aparición y desarrollo de estas nuevas herramientas hoy podemos alcanzar un máximo nivel
de desagregación espacial y por tanto una gran precisión en las conclusiones.
El Atlas de mortalidad de la Comunidad Valenciana 1991-2000, que la Generalitat Valenciana presenta en
estas páginas, nace de estos postulados y dentro de este nuevo entorno tecnológico. Sin embargo, aporta una
novedad respecto a estudios similares. Ese valor añadido que le distingue de otros trabajos es la metodología
que han empleado los profesionales que lo han diseñado y elaborado.
El Altas de mortalidad nos ha permitido identificar aquellas áreas que podemos considerar de alto riesgo.
Los resultados permiten además seguir la evolución de la mortalidad en el tiempo y por tanto desde lo que los
epidemiólogos conocen como cohortes de nacimiento, es decir desde una perspectiva generacional. Esto
obviamente puede ayudarnos a conocer lo que nos va a deparar el futuro en términos de morbilidad y mortalidad.
Gracias al nuevo conocimiento que hemos adquirido de la realidad sanitaria de nuestra Comunidad vamos
a poder replantear nuestros objetivos de salud a corto y medio plazo y al mismo tiempo, distribuir de manera
más equitativa y eficiente los recursos sociosanitarios de que disponemos.
La Conselleria de Sanidad tiene previsto dar continuidad a este tipo de análisis pues creemos que monitorizando las principales causas que provocan la enfermedad y la muerte entre los valencianos, podremos mejorar la eficiencia de todas aquellas estrategias que hemos puesto o pondremos en marcha en los próximos años.
Vicente Rambla Momplet
Conseller de Sanidad
3
Prólogo
El estudio de las desigualdades ante la muerte es de capital importancia en el ámbito de la salud pública.
Este estudio debe comprender no sólo su distribución por género y edad, elementos tradicionales, sino también el análisis espacial y temporal.
En la actualidad, afortunadamente, ya se dispone de herramientas metodológicas que nos permiten analizar la distribución espacial y temporal en áreas geográficas pequeñas sorteando las dificultades que en el
pasado impedían realizar este análisis con mayor precisión. Es por ello que, en estos últimos años, han ido
efectuándose, cada vez con más frecuencia, aunque todavía en número insuficiente, análisis de la distribución
espacial de la mortalidad en diferentes territorios.
El Atlas de Mortalidad de la Comunidad Valenciana que ahora se presenta tiene como características la de
abarcar un periodo temporal amplio, un decenio, la de utilizar como unidad de análisis el municipio, considerado como un área geográfica pequeña, y la de utilizar la metodología de suavización de indicadores de mortalidad. Estas tres características lo convierten en una obra pionera pues es la primera vez que, en la Comunidad
Valenciana, se presenta en medio impreso un análisis de este tipo.
Su utilidad deberá ser juzgada por los lectores, pero se puede adelantar que constituye un instrumento de
referencia para la planificación y evaluación de actuaciones, centrada en el territorio de una manera muy concreta. Esperamos que de su uso se desprenda una mejora en la situación de salud de todos los valencianos.
Manuel Escolano Puig
Director General de Salud Pública
5
Resumen:
La Epidemiología Espacial se centra en la descripción y comprensión de las variaciones espaciales en el
riesgo de enfermedad y las variables relacionadas. Los atlas de mortalidad en áreas pequeñas realizan la descripción de patrones de mortalidad en territorios concretos para la detección de riesgos y el análisis de las desigualdades.
Este atlas de mortalidad se circunscribe a los municipios de la Comunidad Valenciana en el periodo 19912000. Las causas de mortalidad estudiadas han sido recogidas en el Registro de Mortalidad de la Comunidad
Valenciana, seleccionadas de acuerdo a su relevancia y codificadas según la Clasificación Internacional de
Enfermedades (CIE) en su 9ª revisión, CIE-9, para 1991-1998 y la 10ª (CIE-10) para 1999-2000.
Para cada una de las causas de defunción y sexos se ha calculado la Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs), indicador que mide el exceso o defecto del riesgo de defunción. Para la estimación de la RMEs
se ha efectuado un tratamiento estadístico previo conocido como suavización y que produce una representación
geográfica más estable de los indicadores de mortalidad en áreas pequeñas, recurriendo al modelo propuesto por
Besag, York y Mollié. Para cada una de las causas de defunción se ha elaborado un mapa con las RMEs, coloreando cada municipio según una escala cromática de 5 colores que varía del amarillo al marrón. Los puntos de
corte que definen esta escala han sido los mismos valores para todas las causas, utilizándose los siguientes: {70,
90, 110, 140}. También se ha calculado la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, como medida de la
variabilidad presente en dicha estimación. Estas probabilidades se han representado geográficamente según la
siguiente partición: {0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.99}.
Para cada causa se ha representado además una estimación, mediante métodos de suavización Kernel, de
la función de densidad de probabilidad para las RMEs.
Para valorar la evolución temporal de la mortalidad se ha representado también, en cada año del periodo, la
tasa de mortalidad estandarizada por edad según el método directo.
Junto con los mapas se presenta una lectura en texto de los mismos, causa a causa y distinguiendo sexos.
Se ha preparado una guía del lector donde se incluye la nomenclatura utilizada, y el material complementario
(trasparencias, mapas con información demográfica, la herramienta informática de visualización cartográfica
incluida en el CD adjunto, y el texto y mapas completos en formato pdf).
En el anexo metodológico se discute acerca de la medición del riesgo y la utilización de la RME, el análisis
estadístico a efectuar para solventar los problemas del uso de la RME en áreas pequeñas, y la implementación
de éste análisis en el caso concreto de este atlas. La publicación se completa con la bibliografía relevante.
6
Abstract:
Spatial epidemiology is concerned with the description and understanding of the spatial variations on the disease risk and the related variables. The description of mortality patterns for the detection of risk and inequalities is best done by small areas mortality atlases.
This mortality atlas was done for the municipalities in the Comunitat Valenciana (an autonomous community in Spain) for the period 1991-2000. Mortality causes for this atlas have been collected and selected depending on their relevance and have been coded with the International Classification of Diseases (ICD) 9th review
(ICD-9) for the period between 1991-1998, and with the 10th (ICD-10) for the period between 1999-2000 by the
Comunitat Valenciana’s Mortality Registry.
For each of the death causes and for each sex, we have calculated the smoothed Standard Mortality Ratio
(sSMR), an indicator of death excess or defect. In order to estimate the sSMR a previous statistical treatment
had to be done. This statistical treatment, known as smoothing, produces a more stable geographical representation of the small area indicators. The model used for the estimation is that of Besag, York and Mollié. Using
the sSMR a map was elaborated for each death cause, showing each municipality in one of the 5 colours of the
chromatic scale (yellow to brown). We have used the same break points for the scale in every cause {70, 90,
110, 140}. As a variability measure of the estimation we have also calculated the probability of sSMR being higher than 100. We show these probabilities geographically with the next break points: {0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.99}.
For each cause we show an estimate of the density function probability for the sSMR, by Kernel’s smoothing techniques.
For assessment of the mortality trend evolution we have also included the age adjusted standard mortality
rate, by the direct method, for every year of the period.
We include a text reading of the maps, cause to cause by sex.
We have prepared a reader’s guide with the nomenclature used and the complementary material (slides,
demographic maps, a software tool for the cartographic visualization, included in the attached CD, together with
the text and maps in pdf format).
In the methodological annexe we discuss the risk measurement and the use of SMR, the statistical analysis
used to solve the problems of the SMR use in small areas, and the implementation of this analysis for the atlas.
We also include relevant references.
7
Indice
Introducción .....................................................................................................................................................011
Material y métodos ..........................................................................................................................................015
Guía del lector .................................................................................................................................................023
Nomenclatura .........................................................................................................................................025
Material complementario ........................................................................................................................026
Calidad de los datos utilizados. Posibles sesgos ..................................................................................027
Resultados.......................................................................................................................................................029
Descripción de los resultados ................................................................................................................031
Representación gráfica de los resultados ..............................................................................................047
Anexos.............................................................................................................................................................143
Anexo metodológico...............................................................................................................................145
Mapas de covariables ............................................................................................................................149
Bibliografía.......................................................................................................................................................155
9
Introducción
11
La geografía médica usa los conceptos y las técnicas de la geografía para investigar asuntos o materias
relacionados con la salud1. En la actualidad se utiliza con frecuencia el término Epidemiología Espacial para
referirse a los esfuerzos realizados para la descripción y comprensión de las variaciones espaciales en el riesgo de enfermedad y las variables relacionadas2, en especial cuando se refiere al estudio de la dispersión espacial de enfermedades, incluyendo la cartografía de enfermedades, la detección de agrupaciones de casos, el
análisis ecológico, etc.3.
Los antecedentes nos muestran que no se trata de una disciplina novedosa en su concepto pues entre sus
precedentes intelectuales puede citarse la importancia conferida por los clásicos hipocráticos a la interacción
cultural y medioambiental con la enfermedad.
Los primeros atlas geográficos son atribuidos a Claudio Ptolomeo, en el siglo II, que recogió y sistematizó
el conocimiento griego sobre geografía, aunque no será hasta el siglo XVIII cuando en Europa se produzcan
mapas descriptivos de la topografía de lugares y variaciones climáticas y su relación con las enfermedades.
Este momento se puede considerar el comienzo de la geografía médica moderna debido a la aparición de la
cartografía temática cuyo objetivo es representar la distribución de fenómenos únicos o múltiples interrelacionados4. La cartografía temática tiene su origen en los avances de las ciencias naturales que se producen a finales del siglo XVIII y comienzos del XIX, particularmente con la recogida de grandes cantidades de datos científicos y la búsqueda de técnicas innovadoras de representación gráfica de los mismos. Ejemplo de ello es el
Atlas Geográfico y Físico del Reino de la Nueva España de Alexander Von Humboldt5 de 1811. Posteriormente6
aparece el que se ha considerado el primer atlas físico mundial comprehensivo (Physikalischer Atlas) obra de
Heinrich Berghaus (en dos volúmenes, uno datado en 1845 y otro en 1848) y en el que una de sus secciones
estaba dedicada a mapas y gráficos médicos. Estos trabajos anteceden al de John Snow en 18547 considerado como el pionero en la utilización de la cartografía para determinar el foco principal de infección del brote de
cólera en Londres, aunque también se ha cuestionado la naturaleza pionera de este uso considerándolo como
un mito8.
En el ámbito español destacaron los diferentes mapas efectuados con motivo de la epidemia de cólera de
18859 en cuyo contexto se produjo la utilización de la primera vacuna moderna para una enfermedad humana,
lo que motivó una polémica internacional10.
Los estudios de epidemiología espacial y los atlas de causas de enfermedad, y más frecuentemente de mortalidad, han estado presentes durante todo el siglo XX y han tenido como foco principalmente causas como el
cáncer, las enfermedades cardiovasculares y las enfermedades mentales con un particular desarrollo en el
mundo anglosajón11 12 13, aunque también han destacado otros países asiáticos o latinos como Francia y particularmente Italia, que, en algún caso14, sirvió como modelo a algunos autores españoles. Hay que resaltar también la realización de atlas de mortalidad para todo el ámbito de la Unión Europea15.
En la historia española más reciente los antecedentes se remontan al Atlas de Mortalidad por Cáncer de
López-Abente, Errezola y Escolar editado en 198416 que sirvió a muchos de los actuales cultivadores de la
materia para introducirse en este fascinante mundo y que tuvo una actualización, en datos, causas de mortalidad y técnicas en 199617. En el ámbito valenciano el precedente a considerar es el Análisis Geográfico de la
Mortalidad en la Comunidad Valenciana 1981-1984 de 199218 de Nolasco y cols., que también ha realizado
otros trabajos sobre análisis de datos espaciales19, algunos centrados en el estudio de la distribución de las
principales causas de mortalidad en los distritos y barrios en el ámbito de las grandes ciudades de la
Comunidad Valenciana20, 21, 22, 23.
No cabe duda que el actual auge que parece estar viviendo la epidemiología espacial se sustenta en la introducción de nuevas técnicas estadísticas, basadas en metodología bayesiana, a finales de la década de los 80
del siglo XX24 y más decididamente a principios de la última década de ese siglo25. La utilización de estas técnicas ha permitido que se puedan abordar con éxito problemas como que las tasas más extremas tiendan a
presentarse en las áreas menos pobladas o que las causas de fallecimiento más infrecuentes parezcan presentar mayores variaciones que las más frecuentes26. Y si estas técnicas han podido utilizarse profusamente
ha sido también debido a la disponibilidad de herramientas informáticas capaces de implementar los algoritmos computacionales demandados por la metodología estadística27.
Gracias a ello ha podido desarrollarse el análisis de datos espaciales en tres grandes líneas:
1. Geoestadística: aplicación de las técnicas geoestadísticas al análisis geográfico, cuyo objetivo principal
es la predicción de cierta variable de estudio en un punto o en un conjunto de puntos de la región observada,
siendo una de las técnicas más empleadas la de Kriging28.
13
2. Datos en áreas pequeñas: el estudio en que las observaciones provienen del conteo de observaciones
en una división territorial de la región de estudio. En este caso se ha de corregir la mayor variabilidad de los
indicadores estadísticos en las regiones de menor población. Los modelos estadísticos para este tipo de datos
pueden expresar el hecho de que las observaciones próximas tienden a ser parecidas y, por tanto, incorporarán la relación existente entre las observaciones o los riesgos de localizaciones vecinas29.
3. Patrones puntuales: colección de ubicaciones de fenómenos que ocurren aleatoriamente en diferentes
puntos de una región. A diferencia del análisis en áreas pequeñas, en este caso conocemos la ubicación exacta de los eventos observados. Los procesos puntuales permiten establecer diferentes mecanismos teóricos que
modelizan la formación de estos fenómenos30.
Es en la segunda aplicación citada del análisis de datos espaciales en la que se han desarrollado recientemente atlas como los realizados en la Comunidad Valenciana sobre enfermedades cardiovasculares31 y cáncer32, el Atlas de mortalidad en áreas pequeñas en España 1987-199533, el Atlas de mortalidad en áreas pequeñas de Catalunya 1984-199834 y otros dentro de España o en otros países35. Todos ellos han sido realizados
sobre datos de mortalidad y, en nuestro país, es principalmente debido a la disponibilidad de uso, accesibilidad
y calidad de estos datos. Esta última ha podido ser contrastada36 y es fruto del trabajo de las unidades dedicadas a la elaboración de las estadísticas de mortalidad en las comunidades autónomas en conjunción con el
Instituto Nacional de Estadística. Pero, pese a la utilización mayoritaria, o exclusiva, de los datos de mortalidad en aplicaciones de epidemiología espacial, están empezando a aparecer estudios sobre datos de registros de enfermedades que es previsible que, en breve, den lugar también a completos atlas de morbilidad de
esas enfermedades37, 38.
El uso de los atlas de mortalidad en áreas pequeñas debe orientarse hacia la descripción de patrones de
mortalidad en territorios concretos que dirijan la subsiguiente acción tanto hacia la detección de posibles riesgos que pudieran estar implicados como hacia el análisis de las desigualdades. Es en este sentido que quisiéramos dirigir a los lectores de este atlas, teniendo presente en todo momento que la vigilancia en salud pública se define como un proceso que proporciona información para la acción.
14
Material y métodos
15
El ámbito geográfico a estudio se circunscribe a los 540 municipios de la Comunidad Valenciana documentados en el Padrón Municipal de Habitantes del año 1996. Se han estudiado las defunciones de residentes en
la Comunidad Valenciana, con independencia de donde haya ocurrido la defunción, en el periodo decenal
1991-2000. Las distintas causas de mortalidad estudiadas se han definido según la causa básica de defunción,
recogidas en el Registro de Mortalidad de la Comunidad Valenciana. Dichas causas se han seleccionado y
codificado siguiendo los criterios y reglas establecidas en la Clasificación Internacional de Enfermedades 9ª
revisión (CIE-9) para el periodo 1991-1998 y las de la Clasificación Internacional de Enfermedades 10ª
Revisión (CIE-10) para el 1999-2000.
Las poblaciones utilizadas en el periodo a estudio provienen de los Censos de Población y Vivienda de 1991
y de 2001, proporcionadas por el Instituto Valenciano de Estadística. La estimación de las poblaciones para los
años intercensales se ha realizado mediante interpolación de los datos de los dos censos utilizados. Durante
el periodo a estudio ha habido una serie de municipios en la Comunidad Valenciana donde se han dado circunstancias especiales, entre ellos el municipio de San Isidro que se escinde de Albatera a fecha 30 de marzo
de 1993 y San Antonio de Benagéber se escinde de Paterna a fecha 28 de abril de 1997. Para estos municipios se ha calculado su población a riesgo a partir de la fecha de su escisión, que es la fecha en la que comienzan a notificarse defunciones en ellos.
En la tabla 1 se muestran las causas de defunción estudiadas, así como los sexos para los que se han realizado dichos estudios. Además, también se muestra el conjunto de códigos CIE-9 y CIE-10 correspondientes
a cada causa estudiada. Estos grupos se han elegido de acuerdo con la relevancia que presentan respecto al
global de la mortalidad de la Comunidad. En la tabla 2 se muestra dicha relevancia para cada una de las causas estudiadas. En concreto, se muestra la frecuencia absoluta, la mortalidad proporcional y la tasa ajustada
por edad por el método directo (utilizando la población europea propuesta por Segi en 1960 como estándar39),
para cada sexo y grupo estudiado.
Para cada una de las causas de defunción y sexos contemplados se han calculado los siguientes indicadores:
Representación geográfica de la Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs):
La Razón de Mortalidad Estandarizada (RME) es un indicador que mide el exceso o defecto del riesgo de
defunción asociado a cierta causa de mortalidad. Este indicador es un cociente entre las defunciones observadas y las esperadas en cada municipio, si la mortalidad en cada uno de éstos fuera igual a la del total de la
Comunidad Valenciana. El cálculo de los valores esperados en cada municipio se ha realizado estandarizando según edad, independientemente para cada sexo, y empleando la mortalidad total de la Comunidad
Valenciana en el periodo a estudio. La representación de este indicador se muestra en una escala de tantos
por 100. Por tanto, para cada municipio, un valor de la RME superior a 100 indica un exceso de riesgo de
defunción, mientras que valores inferiores evidencian un riesgo inferior al total de la Comunidad Valenciana.
Para la estimación de la RME vamos a hacer uso de un tratamiento estadístico previo que se conoce como
suavización y que produce una representación geográfica más estable de los indicadores de mortalidad en
áreas pequeñas. Sin este tratamiento estadístico los valores calculados resultarían más inestables en las
zonas con menor población. Por tanto resultarían especialmente llamativos los resultados en estos municipios,
independientemente de que presenten un riesgo de defunción elevado o no. En el Anexo Metodológico se describe con más detalle en qué consiste este proceso de suavización y su aplicación al presente trabajo.
Llamaremos RMEs a la estimación suavizada de la Razón de Mortalidad Estandarizada.
Como resultado del cálculo de la RMEs en cada municipio y causa estudiada, se realiza una representación
de dichas estimaciones sobre un mapa de la Comunidad Valenciana. Para cada una de las causas de defunción se ha coloreado cada término municipal según una escala cromática de 5 colores que varía del amarillo
al marrón. Los colores más claros corresponden a los municipios con estimaciones inferiores de la RMEs, es
decir con un riesgo de defunción inferior al conjunto de la Comunidad. Por el contrario los tonos marrones, más
oscuros, corresponden a los municipios con valores superiores de la RMEs, por tanto a las zonas de mayor
riesgo de defunción.
17
Tabla 1. Grupos de causas de muerte. Códigos en CIE-9 y CIE-10. Sexos a estudio.
Grupos de causas
Códigos CIE-9
Códigos CIE-10
Sexos estudiados
Todos los tumores malignos
140-208
C00-C97
Ambos
Tumor maligno de cavidad bucal y faringe
140-149
C00-C14
Hombres
151
C16
Ambos
153-154
C18-C21
Ambos
Tumor maligno de colon
153
C18
Ambos
Tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano
154
C19-C21
Ambos
C22
Ambos
156
C23-C24
Mujeres
Tumor maligno de páncreas
157
C25
Ambos
Tumor maligno de laringe
161
C32
Hombres
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón
162
C33-C34
Ambos
Tumor maligno de mama femenina
174
C50
Mujeres
179,181,182
C54, C55, C58
Mujeres
Tumor maligno de ovario
183
C56
Mujeres
Tumor maligno de próstata
185
C61
Hombres
Tumor maligno de vejiga urinaria
188
C67
Hombres
200-203
C81-C85, C88,
Ambos
Tumor maligno de estómago
Tumor maligno de colon, recto,
unión rectosigmoidea y ano
Tumor maligno de hígado y las vías biliares intrahepáticas 155
Tumor maligno de vesícula biliar y
conductos biliares extrahepáticos
Otros tumores malignos de útero
Otros tumores malignos del tejido linfático y de
los órganos hematopoyéticos
C90, C96
Leucemia
204-208
C91-C95
Ambos
250
E10-E14
Ambos
290.1, 331.0
G30
Mujeres
Enfermedades hipertensivas
401-405
I10-I15
Ambos
Enfermedades isquémicas del corazón
410-414
I20-I25
Ambos
Enfermedades cerebrovasculares
430-438
I60-I69
Ambos
440
I70
Ambos
Diabetes mellitus
Enfermedad de Alzheimer
Aterosclerosis
Otras enfermedades cardiovasculares
390-400, 406-409, I00-I09, I16-I19,
415-429, 439,
Ambos
I26-I59, I71-I99
441-459
Infecciones respiratorias agudas, pneumonía
460-466, 480-487 J00-J06, J10-J18,
e influenza
Ambos
J20-J22
Bronquitis, enfisema y otras enfermedades
490-492, 494, 496
J40-J44, J47
Ambos
K70, K72.1, K73,
Ambos
pulmonares obstructivas crónicas
Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado
571
K74, K76.0.1.9
18
Tabla 2. Frecuencia absoluta, mortalidad proporcional y tasa ajustada por edad método directo para cada sexo.
Grupos de causas
Hombres Nº (MP*) Mujeres Nº (MP*) Hombres TAEx105 Mujeres TAEx105
Todos los tumores malignos
52695 (28.2%)
31582 (19.1%)
253.3
115.9
1637 (0.9%)
-
8.5
-
Tumor maligno de estómago
3642 (1.9%)
2227 (1.3%)
17.5
7.7
Tumor maligno de colon, recto,
5378 (2.9%)
4783 (2.9%)
25.4
16.4
3902 (2.1%)
3680 (2.2%)
18.4
12.5
1476 (0.8%)
1103 (0.7%)
7.0
3.9
2640 (1.4%)
1615 (1.0%)
12.4
5.4
-
958 (0.6%)
-
3.2
Tumor maligno de páncreas
1763 (0.9%)
1493 (0.9%)
8.5
5.1
Tumor maligno de laringe
1659 (0.9%)
-
8.2
-
14989 (8.0%)
1569 (0.9%)
72.0
5.8
Tumor maligno de mama femenina
-
5774 (3.5%)
-
23.8
Otros tumores malignos de útero
-
1381 (0.8%)
-
5.0
Tumor maligno de ovario
-
1488 (0.9%)
-
6.1
Tumor maligno de próstata
5146 (2.8%)
-
24.3
-
Tumor maligno de vejiga urinaria
3203 (1.7%)
-
15.1
-
1754 (0.9%)
1554 (0.9%)
8.3
5.6
Leucemia
1451 (0.8%)
1074 (0.6%)
7.0
4.0
Diabetes mellitus
3746 (2.0%)
6614 (4.0%)
17.8
19.9
-
2371 (1.4%)
-
6.6
1479 (0.8%)
2865 (1.7%)
7.2
8.3
24526 (13.1%)
17323 (10.5%)
118.2
52.7
Enfermedades cerebrovasculares 19724 (10.5%)
27349 (16.5%)
98.1
81.1
Tumor maligno de cavidad
bucal y faringe
unión rectosigmoidea y ano
Tumor maligno de colon
Tumor maligno de recto,
unión rectosigmoidea y ano
Tumor maligno de hígado y
las vías biliares intrahepáticas
Tumor maligno de vesícula biliar y
conductos biliares extrahepáticos
Tumor maligno de tráquea,
bronquios y pulmón
Otros tumores malignos del tejido
linfático y de los órganos
hematopoyéticos
Enfermedad de Alzheimer
Enfermedades hipertensivas
Enfermedades isquémicas
del corazón
Aterosclerosis
2414 (1.3%)
4670 (2.8%)
13.3
13.8
Otras enfermedades cardiovasculares
17265 (9.3%)
24470 (14.8%)
87.0
73.4
4063 (2.2%)
3900 (2.4%)
20.3
11.5
12146 (6.5%)
3931 (2.4%)
57.1
11.6
5340 (2.9%)
2904 (1.8%)
26.5
10.7
Infecciones respiratorias agudas,
pneumonía e influenza
Bronquitis, enfisema y otras
enfermedades pulmonares
obstructivas crónicas
Cirrosis y otras enfermedades
crónicas del hígado
MP= mortalidad proporcional,
TAE= tasa ajustada por edad método directo
*respecto al total de cada sexo separadamente.
19
Respecto a los puntos de corte elegidos para definir la escala cromática en la representación de las RMEs,
hemos de señalar que se han utilizado los mismos valores para todas las causas de defunción estudiadas. La
motivación de esta elección se debe a que de esta forma se podrá apreciar, con mayor facilidad, cuales son
las enfermedades con mayor variación geográfica y cuales no presentan apenas diferencias. Por otra parte, la
elección de los puntos de corte utilizados en el presente trabajo {70, 90, 110, 140} tiene una justificación concreta. Para entender esta elección señalamos que un valor de la RMEs de 200 evidencia un riesgo de defunción doble al del total de la Comunidad, mientras que un valor de 50 señala que el riesgo de defunción en este
caso se reduce a la mitad. Así pues, se puede apreciar que la escala de la RMEs no es simétrica respecto de
su valor neutro, el 100. Los valores que han sido utilizados representan un exceso de riesgo de defunción del
40% respecto a la Comunidad, un exceso de riesgo del 10%, un riesgo aproximadamente un 10% inferior a la
Comunidad y un riesgo un 40% inferior respectivamente. Los dos últimos cortes deberían haberse fijado exactamente en 90.9 y 71.4 para responder a un riesgo de defunción un 10% y un 40% inferior al conjunto de la
Comunidad. Sin embargo dichos valores han sido redondeados a 90 y 70 respectivamente.
Representación geográfica de que la probabilidad de la RMEs sea superior a 100:
De la misma forma que la representación geográfica de la RMEs proporciona una estimación de la distribución del riesgo de defunción por cada causa de mortalidad, resulta conveniente representar alguna medida de
la variabilidad presente en dicha estimación.
Mediante el proceso de estimación de la RMEs resulta posible calcular otras muchas funciones de ésta, por
ejemplo su desviación típica, su intervalo de credibilidad o la probabilidad de que dicha razón sea superior a
100, entre otras. Entre todas las funciones que proporcionan información sobre la variabilidad de los resultados obtenidos, la probabilidad de que la razón de mortalidad sea superior a 100 (que denotaremos como
P(RMEs>100)) resulta, a nuestro juicio, particularmente interesante. En concreto, dicho indicador nos proporciona una valoración de la variabilidad de la estimación de la RME, pero además tiene una interpretación muy
útil ya que cuantifica la significatividad del exceso de riesgo de defunción que encontramos en cada municipio.
Así, los valores altos de esta probabilidad indican una gran evidencia de exceso de riesgo de defunción respecto al total de la Comunidad.
Para la valoración de la significatividad de los resultados también se ha utilizado una representación sobre
un mapa de la Comunidad a escala municipal. En este caso las probabilidades de exceso de riesgo de defunción se han representado geográficamente según la siguiente partición: {0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.99} donde nuevamente la escala de colores varía del amarillo al marrón. El color amarillo corresponderá a los municipios en
los que la evidencia de exceso de riesgo de defunción es menor, mientras que los municipios de color marrón
tendrán mayor probabilidad de presentar exceso de riesgo de defunción. La escala elegida atiende a los distintos niveles de significatividad que se han considerado de interés.
Función de densidad de las razones de mortalidad municipales:
Para cada causa de defunción se ha representado una estimación, mediante métodos de suavización
Kernel, de la función de densidad de probabilidad para las RMEs de todos los municipios de la Comunidad.
En cada una de dichas representaciones, aparece la estimación de la función de densidad coloreada según
el rango de valores utilizado en la representación geográfica. De esta forma se podrá observar con detalle la
forma de dicha distribución, y en su caso quedará patente su asimetría o multimodalidad si es que existieran.
A la vista de las funciones de densidad también se puede observar el rango de valores estimado, lo que no
resulta posible a la vista de la representación geográfica de las RMEs, donde todos los valores superiores a
140 o inferiores a 70 se han representado en un único grupo.
Tasas anuales ajustadas por edad según el método directo:
Para valorar la evolución temporal de la mortalidad para cada una de las causas estudiadas, se ha representado también, en cada año del periodo 1991-2000, la tasa de mortalidad estandarizada por edad según el
método directo. Este indicador proyecta la mortalidad de la Comunidad Valenciana sobre la población escogida como estándar (36). De esta forma se obtiene el número de defunciones hipotético que se habría observa-
20
do, por cada 100.000 habitantes, en el caso que la población de la Comunidad tuviera la misma estructura de
edades que dicha población estándar.
Además de la tasa estandarizada para cada año y causa, se ha representado también su intervalo de confianza al 95%, para facilitar la comparación de las tasas representadas. Los intervalos de confianza permitirán
la valoración de la magnitud de los cambios temporales observados.
21
Guía del lector
23
NOMENCLATURA
El valor de la representación geográfica de la enfermedad radica en que puede sugerir patrones espaciales
que las tablas estadísticas no son capaces de detectar. Estos patrones espaciales pueden resultar útiles para
formular hipótesis etiológicas, identificar poblaciones o regiones con alto riesgo de defunción por cierta causa
y orientar la investigación epidemiológica. Hay que tener en cuenta, no obstante, que las diferencias geográficas en mortalidad no siempre son reflejo de riesgos ambientales, sino que pueden obedecer a otros factores,
como las desigualdades en la disponibilidad y accesibilidad de servicios sanitarios o las variaciones en las
prácticas de notificación de las causas de muerte, entre otros.
Para la lectura de los mapas consideramos dos factores:
-La intensidad de las diferencias de mortalidad entre unos municipios y otros, es decir, el contraste visual
por abundancia o ausencia de valores extremos por exceso o defecto de mortalidad.
-El grado de confluencia municipal, es decir, la existencia de agregaciones de municipios adyacentes con
similar mortalidad que dan lugar a zonas geográficas grandes o pequeñas (manchas) que resaltan tanto más
cuanto más extremo por exceso o por defecto es el nivel de mortalidad.
Estos dos factores, contraste y confluencia, permiten identificar el patrón espacial o geográfico del mapa,
según se aprecia a simple vista, como un resumen de la realidad compleja del mapa. El patrón geográfico es
un intento de describir la pauta predominante en un territorio en cuanto a la distribución espacial de la mortalidad.
Cuando la confluencia es escasa o nula y las diferencias de mortalidad entre unos municipios y otros son
grandes, el mapa ofrece un aspecto fragmentado y hablamos de patrón espacial disperso o heterogéneo.
Cuando las diferencias son pequeñas y la confluencia grande, hablamos de un patrón homogéneo, que en
el caso más extremo resultaría en un mapa monocolor de mortalidad intermedia.
Los mapas con patrones muy dispersos o muy homogéneos son los menos informativos, porque no sugieren una relación entre el nivel de mortalidad y los factores geográficos. Por esta razón, se habla a veces en
estos casos de ausencia de patrón geográfico. Esto no es lo habitual ya que, para la mayoría de las causas de
muerte, es posible apreciar componentes espaciales en la distribución de la mortalidad.
Cuando el patrón no es completamente disperso, las agregaciones municipales dan lugar a zonas geográficas de similar mortalidad que pueden adoptar cualquier forma (manchas, franjas). Estas agregaciones municipales pueden coincidir o no con límites comarcales o provinciales (patrón provincial).
En ocasiones, las diferencias en mortalidad se orientan espacialmente de forma que apreciamos la existencia de un patrón geográfico norte-sur o un patrón costa-interior (que en el caso de la Comunidad
Valenciana coincidiría con un patrón este-oeste).
A veces, no es fácil definir un patrón para el conjunto del mapa. Pueden darse patrones mixtos, con dispersión en una parte del territorio y confluencia en otra.
Aunque se produce rara vez, resulta especialmente interesante la existencia de un gradiente espacial o
escalonamiento, es decir, de una variación gradual de la magnitud de la mortalidad en función de la distancia.
Este gradiente puede presentar una dirección norte-sur o este-oeste, o bien consistir en un núcleo de mayor
mortalidad y capas sucesivas de mortalidad decreciente (patrón radial o concéntrico).
Los textos que en este Atlas acompañan a los mapas, además de señalar el patrón espacial que el mapa
sugiere, pretenden complementar la información visual con la mención de lugares geográficos que no podrían
representarse en el mapa sin sobrecargarlo, a costa de sacrificar su claridad. El texto complementa el mapa y
ofrece una versión posible, en parte subjetiva, de transposición de la información visual en palabras, pero ni
puede sustituir al mapa ni tiene apenas sentido sino se acompaña de él.
25
MATERIAL COMPLEMENTARIO
La presente publicación incluye también material complementario para facilitar la lectura e interpretación
de los resultados. A continuación detallamos la relación de material que acompaña la publicación.
Transparencias con información administrativa:
Para facilitar la interpretación de los mapas presentados como resultados y la comprensión del texto asociado a cada uno de ellos, se incluyen 4 transparencias con información administrativa de la Comunidad
Valenciana. En la primera de ellas se ha representado la división de la Comunidad Valenciana según sus
comarcas, mientras que en la segunda aparecen delimitados los municipios de la Comunidad con más de
10.000 habitantes según el padrón del año 1996. Las otras dos transparencias corresponden también a estas
mismas divisiones administrativas, pero a una escala algo menor, para poder interpretar los mapas de las probabilidades de la misma forma que el de las RME suavizadas. La superposición de las trasparencias con cada
uno de los mapas representados permitirá interpretar de forma más cómoda los comentarios de cada uno de
ellos.
Mapas con información demográfica:
Para ayudar a interpretar la distribución del riesgo de las distintas causas de muerte en la Comunidad, la
presente publicación también incluye algunos mapas con información demográfica. El primero de ellos incluye la población de cada municipio de la Comunidad Valenciana según el padrón de 1996. A partir de él se
pueden apreciar cuales son las zonas más pobladas de la Comunidad y las de menor número de habitantes. Por otro lado, la Comunidad Valenciana tiene un alto porcentaje de población inmigrante que puede
haber importado factores de riesgo muy diferentes a los presentes en cada municipio. Por ello, hemos incluido también un mapa municipal con el porcentaje de muertes correspondientes a población de origen extranjero durante el periodo 1991-2000. De esta forma se podrá valorar el posible impacto de los factores de riesgo importados sobre la mortalidad de cada municipio. Por último, se adjuntan también dos mapas municipales, uno para cada sexo, con la distribución geográfica de la esperanza de vida al nacer añadir en el periodo 1991-2000 según sus quintiles. Esta representación permite determinar las regiones en las que la gente
muere con mayor edad y aquellas en la que la población muere a edades más tempranas. Destacamos que
para esta última representación también se ha suavizado la estimación de la esperanza de vida en cada
municipio según la metodología descrita en http://www.sp.san.gva.es/epidemiologia/atlas.
No se ha incluido ninguna representación de covariables no demográficas, como por ejemplo información
sobre el nivel educativo, nivel social, factores medioambientales… para cada municipio. El motivo para ello es
que no queremos influir sobre futuras formulaciones de hipótesis referentes a la distribución del riesgo de muerte en la Comunidad y creemos que añadiendo un conjunto concreto de covariables podríamos hacerlo. Por
tanto nos hemos limitado a describir algunos factores puramente demográficos, que consideramos que podrían influir sobre la distribución de la mortalidad en la Comunidad Valenciana.
Información en formato electrónico:
Además de la información geográfica para cada causa de muerte publicada en la edición impresa, también
se incluye información en formato electrónico en el CD adjunto que acompaña a la publicación. Dicho CD contiene una base de datos ACCESS (versión 97) con información sobre la RME suavizada para las distintas causas estudiadas. En dicha base de datos (RMEs.mdb), aparece para cada municipio y causa la RME suavizada,
su intervalo de credibilidad al 95% y la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100. También se incluye otra
base de datos (EvolTasas.mdb) con la evolución anual de las tasas por 100.000 habitantes, ajustadas por el
método directo, para cada causa estudiada y su intervalo de confianza al 95%. De esta forma se facilita el acceso a la información del atlas en formato electrónico para la realización de futuros estudios, al tiempo que se preserva el secreto estadístico, ya que entre la información facilitada no se incluyen las defunciones observadas en
cada municipio, y del valor de las RMEs no es posible deducirlas.
Herramienta informática de visualización cartográfica:
En el CD adjunto se ha incluido también una aplicación que permite la visualización y exploración directa de
los resultados cartográficos de la edición impresa. Esta herramienta permite explorar con mayor lujo de deta-
26
lles los resultados mostrados en la versión impresa. En concreto, esta aplicación incluye herramientas de
exploración de las representaciones geográficas y permite la consulta directa de la información para cada municipio simplemente pinchando sobre él. Además, la aplicación también permite la edición de las leyendas y
exportación de los mapas, a formato jpg y gif, por lo que resulta de gran utilidad para la personalización de las
representaciones con vista a utilizarlas en otros trabajos.
Versión electrónica de la publicación en formato pdf:
Además, el CD adjunto también incluye una copia de la publicación en formato pdf. Dicha copia pone a disposición del lector la información de la publicación impresa en formato electrónico con todas las posibilidades de
visualización y exportación de la información que ello supone.
CALIDAD DE LOS DATOS UTILIZADOS. POSIBLES SESGOS
Los datos de mortalidad están siempre influenciados por varias circunstancias como son la exhaustividad
de la notificación y la calidad de cumplimentación de los certificados de defunción. Con respecto a la exhaustividad cabe decir que las estadísticas de mortalidad son la fuente de información más completa, y con más
tradición, sobre la salud de la población. La calidad, fiabilidad y utilidad de las estadísticas de mortalidad dependen de la exactitud de la certificación por parte del médico certificador de la enfermedad o enfermedades que
han producido el fallecimiento. En lo que respecta a los datos de mortalidad en la Comunidad Valenciana, los
indicadores de calidad utilizados en el Registro de Mortalidad en el año 200040, último año del período estudiado, ofrecían buenos resultados en todos los aspectos evaluados.
En los años que abarca el período de estudio de este atlas se produjo un cambio importante en la manera
de codificar las causas de mortalidad en todas las comunidades autónomas españolas ya que se introdujo la
utilización de la décima revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-10). Este hecho produce un efecto en determinadas causas de muerte, de manera que, en los datos de 1999 y 2000, pueden
observarse variaciones con respecto a lo sucedido en los años transcurridos entre 1991 y 1998 que son sólo
atribuibles al cambio de clasificación y no a modificaciones en el patrón epidemiológico de la causa de muerte en cuestión. Este efecto no es exclusivo de nuestro país ni de nuestra comunidad autónoma sino que ha
sido observado en otros países41.
Entre estas variaciones pueden citarse la que afecta a la imposibilidad de diferenciar en la CIE-10 entre
enfermedad de Alzheimer (G30.9) y la demencia de Alzheimer (G30.9) a diferencia de la CIE-9 que asignaba
la enfermedad de Alzheimer (330.9) a la causa “46. Enfermedad del sistema nervioso y de los órganos de los
sentidos” y la demencia de Alzheimer (290.0).
En el resto de causas incluidas en este atlas el efecto de este cambio de clasificación será menor.
27
Resultados
29
DESCRIPCIÓN DE LOS RESULTADOS
TODOS LOS TUMORES MALIGNOS
HOMBRES
En general, es mayor la mortalidad en la costa que en el interior.
La mortalidad elevada se limita a la costa de la provincia de Valencia, en una franja que va desde L’Horta
Nord hasta Oliva, incluyendo Valencia capital, Torrent y Gandia, y ya sin contacto con el mar, Alzira, Carcaixent
y Algemesí en la comarca de la Ribera Alta. Fuera de esta franja, se observa mortalidad alta aisladamente en
Burriana al norte y en Villajoyosa al sur.
En la provincia de Castellón, la mortalidad es intermedia en la costa y baja o muy baja en el interior, sobre
todo en la comarca del Alto Mijares.
En el interior de la provincia de Valencia, la mortalidad es baja, y muy baja al noroeste, incluyendo El Rincón
de Ademuz.
En la provincia de Alicante, la mortalidad tiende a ser baja en el interior e intermedia en la costa, incluyendo Alicante y Elche, pero es baja al sur en Orihuela y Torrevieja, y como excepción a lo largo de la costa, es
muy reducida en varios municipios de las Marinas: Xàbia, Teulada, la Nucia, Calpe, Benissa y l’Alfàs del Pi.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se aprecia que ésta es
grande en poblaciones costeras o próximas a la costa de la provincia de Valencia, así como en las capitales
alicantina y castellonense.
La mortalidad por todos los cánceres en varones apuntó una tendencia creciente desde 1991 hasta 1997,
pero descendió en 1998 para acabar al final de la década en niveles próximos a los del inicio de la misma.
MUJERES
La distribución de la mortalidad en las mujeres presenta un patrón completamente distinto al visto en los
hombres. Si en los hombres la mortalidad era mayor en la costa, aquí no se aprecia para nada ese patrón geográfico. Las diferencias entre municipios son pequeñas y la mortalidad es intermedia en la mayoría de la
Comunidad, lo que se refleja en el aspecto homogéneo del mapa.
Mortalidad elevada encontramos exclusivamente en muy pocos municipios de las provincias de Valencia y
Castellón, entre los que cabe destacar Segorbe, Silla y Benifaió.
La mortalidad es baja al norte de la provincia de Castellón, aunque no en las principales poblaciones, Vinaròs,
Benicarló y Morella, donde es intermedia como en la mayoría del territorio. También es baja en la comarca de
Los Serranos y en El Rincón de Ademuz. Al sur, la mortalidad es baja en un área que se extiende por las comarcas de las Marinas y El Comptat, alcanzando Oliva en la costa valenciana. Más al sur aún, la mortalidad también es reducida en Torrevieja y Santa Pola. La menor mortalidad de toda la Comunidad se da en l’Alfàs del Pi.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, destaca por su alta probabilidad la ciudad de Valencia.
No sólo la mortalidad por todos los cánceres es mucho menor en las mujeres que en los hombres, sino que
además, a diferencia de los hombres, presentó durante la década 1991-2000 una tendencia decreciente.
TUMOR MALIGNO DE CAVIDAD BUCAL Y FARINGE
HOMBRES
La mortalidad más elevada se observa principalmente en dos agregaciones municipales costeras al
sur de la Comunidad. Una de estas agregaciones ocupa la zona próxima a la costa desde Villajoyosa
hasta Alicante capital, con la mayor mortalidad en Mutxamel; la otra, con centro en Oliva, se encuentra
al sureste de la provincia de Valencia.
Salvo las zonas mencionadas, en el resto del territorio las diferencias en mortalidad son pequeñas.
Una amplia área de menor mortalidad relativa se extiende por casi toda la provincia de Castellón y se
prolonga por el interior de la de Valencia hasta Utiel y Requena. En el resto del territorio, predomina la
mortalidad intermedia.
31
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, la mayor significatividad se presenta en la capital alicantina y en el municipio de Oliva.
La mortalidad por cáncer de boca y faringe en hombres presentó entre 1991 y 2000 una tendencia
descendente.
TUMOR MALIGNO DE ESTÓMAGO
HOMBRES
Una mancha de mortalidad alta ocupa el tercio norte de la provincia de Castellón, con excepción de los principales núcleos, Vinaròs y Benicarló, donde la mortalidad es baja. En el resto de la Comunidad, se observa
mortalidad elevada en unas pocas agrupaciones municipales: al sur de la provincia de Castellón, en Villarreal
y Onda; en algunas poblaciones próximas a Valencia capital, como Xirivella, Burjassot y Catarroja, y en otras
al sur de la provincia, como Sueca, Alzira y Gandia; en Elda y Petrer y, finalmente, en Crevillente. En general,
las diferencias de mortalidad a lo largo del territorio no son grandes, salvo aisladamente en Santa Pola, que
presenta la mortalidad más alta.
Sólo es muy baja la mortalidad en algunas localidades costeras de las Marinas Alta y Baja (Calpe, Teulada,
Xàbia, l’Alfàs del Pi), y relativamente baja en el resto de estas comarcas. También se observa una amplia área
de menor mortalidad relativa que cubre el interior de la provincia de Valencia y suroeste de la de Castellón.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, destacan por su alta probabilidad los municipios de Santa Pola y Gandia.
La evolución de la mortalidad por cáncer de estómago en los hombres fue decreciente en la década 19912000, pero manteniéndose en valores claramente más elevados que en el sexo femenino.
MUJERES
Dentro de un patrón relativamente homogéneo, sin diferencias extremas, destacan por su mayor mortalidad
una serie de municipios aislados, distribuidos caprichosamente sobre todo por las dos provincias norteñas:
entre ellos, Morella, Castellón de la Plana, Villarreal, Sagunto, Catarroja, Burjassot, Utiel, Ontinyent y como
excepción en la provincia de Alicante, Crevillente y Dolores.
En general, la mortalidad es algo menor en la provincia de Alicante. Se distingue por su baja mortalidad una
mancha que cubre el cuerno oriental de la provincia, desbordando las comarcas de las Marinas. Otros municipios que presentan mortalidad baja son: Almazora, Burriana y la Vall d’Uixó, en la provincia de Castellón;
Manises, Carcaixent y Cullera, en la de Valencia; Jijona, Petrer, Torrevieja y Orihuela, en la de Alicante.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 nos muestra una elevada
significatividad en la ciudad de Castellón y, en menor medida, en Catarroja.
Al igual que en el sexo masculino, la mortalidad por cáncer de estómago en mujeres en el periodo 19912000 tendió a disminuir.
TUMOR MALIGNO DE COLON, RECTO, UNIÓN RECTOSIGMOIDEA Y ANO
HOMBRES
La mortalidad es mayor al norte del territorio, pero las diferencias en la magnitud de la mortalidad son poco
marcadas: en la mitad norte de la Comunidad predomina la mortalidad intermedia y en la mitad sur predomina
la mortalidad reducida. Destacan por su mayor mortalidad las tres capitales de provincia y algunas poblaciones próximas de su área de influencia, en particular al noreste del área metropolitana de Valencia (Burjassot,
Paterna, Xirivella y Quart de Poblet).
Sólo se observa mortalidad muy reducida en escasas poblaciones dispersas de la provincia de Alicante,
como l’Alfàs del Pi, Torrevieja, Rojales y Pilar de la Horadada.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que ésta es elevada
en las tres capitales de provincia y sólo en ellas.
La mortalidad por tumor maligno de colon, recto, unión rectosigmoidea y ano creció en los hombres desde
1991 hasta 1998, para después descender en los dos años siguientes.
32
MUJERES
La distribución de la mortalidad es homogénea, con predominio generalizado de la mortalidad intermedia.
Sólo se aprecia una mayor mortalidad en Castellón de la Plana, Orihuela, Ontinyent y en pocos municipios
más.
Numerosos municipios con mortalidad relativamente baja se distribuyen por las tres provincias, sobre todo
en la mitad sur de la Comunidad, pero sin llegar a confluir.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, ésta aparece elevada
en Castellón de la Plana y, sobre todo, en Valencia ciudad.
La mortalidad por tumor maligno de colon, recto, unión rectosigmoidea y ano en mujeres creció hasta 1994,
pero después fue disminuyendo hasta volver en el año 2000 a los niveles de 1991.
TUMOR MALIGNO DE COLON
HOMBRES
Dentro de un patrón bastante homogéneo, sin grandes diferencias, destacan por su mortalidad elevada casi
exclusivamente las tres capitales de provincia y algunos municipios próximos a ellas, como Burjassot, Xirivella
y Paterna en el caso de Valencia.
La mortalidad es en general intermedia en la mitad norte de la Comunidad y algo más baja en la mitad sur,
con la excepción ya mencionada de la capital alicantina.
Unos pocos municipios de la provincia de Alicante presentan mortalidad muy reducida: en su extremo meridional, Torrevieja, Rojales y Pilar de la Horadada y, más al norte, aisladamente en l’Alfàs del Pi.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se aprecia que dicha
probabilidad es alta en las tres capitales provinciales.
La mortalidad por cáncer de colon en el sexo masculino aumentó entre 1991 y 1998 para descender marcadamente en los dos años siguientes.
MUJERES
La mortalidad se caracteriza por una distribución muy homogénea, de forma que una gran mancha de mortalidad intermedia cubre de norte a sur prácticamente la totalidad del territorio.
No hay apenas diferencias provinciales ni comarcales. La monotonía del mapa sólo se ve alterada por escasos puntos aislados de mortalidad relativamente alta, entre ellos algunos municipios importantes: Valencia,
Castellón de la Plana y Ontinyent.
Algunos municipios de menor mortalidad, sin valores extremos ni confluencia entre ellos, salpican al azar el
territorio de la Comunidad.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que ésta es grande en la capital de la Comunidad y significativo también en Castellón de la Plana.
La mortalidad por cáncer de colon en mujeres creció ligeramente hasta mediados de los años noventa, pero
descendió a partir de 1994 para volver en el año 2000 a un nivel similar al de una década atrás
TUMOR MALIGNO DE RECTO, UNIÓN RECTOSIGMOIDEA Y ANO
HOMBRES
Sin que aparezcan grandes diferencias a lo largo del territorio, se perfila un patrón geográfico norte-sur, de
forma que la mortalidad es intermedia o alta en la mitad norte de la Comunidad y baja en general en la mitad
sur, con la excepción de la capital alicantina, donde la mortalidad es alta.
Pocos municipios sobresalen por su mayor mortalidad, pero entre ellos se encuentran las tres capitales de
provincia.
La mayor confluencia de municipios con baja mortalidad se da al sur de la provincia de Valencia y noreste
de la de Alicante, incluyendo toda la costa desde Cullera hasta Alicante, con el punto de menor mortalidad en
Calpe.
33
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra un valor elevado
en Castellón de la Plana y, en segundo lugar, en la ciudad de Valencia.
La mortalidad por tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano en hombres se mantuvo bastante
estable durante el periodo 1991-2000.
MUJERES
En un mapa donde predomina una gran extensión de mortalidad media, destacan dos agregaciones municipales de mortalidad alta y dos manchas más amplias de mortalidad baja.
Los dos focos de mayor mortalidad se organizan en torno a Sagunto al norte, y en las proximidades de
Alicante al sur, incluyendo también Elche y Orihuela.
Una de las dos áreas de baja mortalidad se extiende por la mitad norte de la provincia de Castellón; la otra
ocupa el extremo oriental de la provincia de Alicante y sureste de la de Valencia, desde Gandia al norte hasta
Benidorm al sur, con centro en Xàbia que destaca por su mortalidad muy reducida.
También es baja la mortalidad en Alzira y Carcaixent, y al sur en Torrevieja y municipios próximos, mientras
que es aisladamente alta en Oliva y en Elda.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que no existen
valores significativos en municipio alguno.
La evolución de la mortalidad por cáncer de recto, unión rectosigmoidea y ano en mujeres no presentó grandes variaciones en la década 1991-2000.
TUMOR MALIGNO DE HÍGADO Y LAS VÍAS BILIARES INTRAHEPÁTICAS
HOMBRES
La mortalidad es más elevada en la provincia de Valencia, sobre todo en la costa, aunque los municipios
que presentan la mortalidad más alta no son costeros: Alzira, Algemesí, Alginet y Xàtiva. Aisladamente en las
otras provincias, la mortalidad también es alta en Vinaròs, Alcoy y Vall de Laguart.
Muy baja mortalidad se observa en El Rincón de Ademuz y en la costa de las Marinas de Alicante, así como
en Elche y en varios municipios castellonenses, entre ellos Almazora.
La mortalidad es alta en la ciudad de Valencia, mientras que es intermedia en las ciudades de Castellón y
Alicante.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa que ésta es
elevada en Valencia ciudad, Alzira, Algemesí y Alcoy.
La evolución de la mortalidad por cáncer de hígado en hombres mostró pocas variaciones en el periodo
1991-1997. Desde 1998 hasta 2000 se observa una posible tendencia decreciente que habrá de confirmarse
en los años siguientes.
MUJERES
La distribución es más homogénea que en el sexo masculino, con una mortalidad media que se extiende
por la mayor parte del territorio. Aun sin grandes diferencias, en general la mortalidad es más alta en la provincia de Valencia y menor en la de Alicante. Valores extremos se aprecian como excepción en Sagunto, donde
la mortalidad es alta, y en Santa Pola, donde es muy baja.
Varias agregaciones municipales de mayor mortalidad se observan en las provincias de Valencia y
Castellón, en general próximas a la costa. En esta última provincia, la mortalidad es alta en Vinaròs y Benicarló
al norte, y al sur en La Plana Baixa (Villarreal, Burriana). En la provincia de Valencia, la mortalidad es alta en
la comarca del Camp del Turia (Llíria) y en varias poblaciones importantes al sur de la capital: Alzira, Sueca,
Gandia y Xàtiva. En la provincia de Alicante, la mortalidad es alta en Alcoy y Villajoyosa.
Un área de menor mortalidad ocupa el sur de la provincia de Alicante, incluyendo la capital, Elche y otros
municipios adyacentes. También es baja la mortalidad en Castellón de la Plana y en escasos municipios dispersos de la provincia de Valencia, entre los que destaca Ontinyent.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que ésta es alta
en Sagunto.
34
Entre 1991 y 2000, la mortalidad por cáncer de hígado en el sexo femenino presentó una tendencia claramente descendente.
TUMOR MALIGNO
EXTRAHEPÁTICOS
DE
VESÍCULA
BILIAR
Y
CONDUCTOS
BILIARES
MUJERES
La homogeneidad predomina en este mapa, de tal manera que una gran área de mortalidad intermedia se
extiende a lo largo del territorio, cubriendo en su totalidad la provincia de Castellón, casi toda la de Valencia y
buena parte de la de Alicante.
Los valores extremos están ausentes. Todos los puntos de mortalidad relativamente alta se concentran en
la provincia de Valencia, incluyendo la propia capital, Puçol, Llíria, Alcácer y Picassent, y en el interior, Utiel y
municipios adyacentes.
Baja mortalidad se aprecia sólo en la provincia de Alicante, por una parte al noreste en la costa de las
Marinas, y por otra parte al sur y al oeste de la provincia, incluyendo Alicante capital, Orihuela y Villena, aunque no Elche y Crevillente, donde la mortalidad es intermedia como en la mayoría del territorio.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, sólo aparece la ciudad
de Valencia con valores altos.
La tendencia de la mortalidad por cáncer de vesícula y conductos biliares extrahepáticos en mujeres fue
descendente en la década 1991-2000.
TUMOR MALIGNO DE PÁNCREAS
HOMBRES
Se aprecia mayor mortalidad en la mitad sur de la Comunidad, sin que existan grandes diferencias ni por
exceso ni por defecto.
Mortalidad elevada se observa en muy pocos municipios dispersos de las provincias de Castellón (Castellón
de la Plana) y Valencia (Carcaixent, Tavernes de la Valldigna) y, sobre todo, de la provincia de Alicante (Jijona,
Villajoyosa), donde destaca en primer lugar la propia capital alicantina.
Dentro de la relativa homogeneidad, se observa una extensa zona de menor mortalidad en la mitad norte
del territorio, abarcando todo el noroeste de la provincia de Valencia y la mayoría de la provincia de Castellón.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa un valor elevado en la ciudad de Alicante.
De 1991 al año 2000, la mortalidad por cáncer de páncreas en hombres presentó una tendencia creciente.
MUJERES
La distribución de la mortalidad es homogéneamente intermedia en la mayor parte del territorio, con dos salvedades: la primera es un foco de mayor mortalidad formado por los municipios de Valencia, Silla y Adaia; la
segunda son dos manchas de menor mortalidad en los extremos norte y sur de la Comunidad.
Al norte, la mortalidad es baja en el tercio superior de la provincia de Castellón; al sur, encontramos baja
mortalidad en Elche y en otras poblaciones del Baix Vinalopó y La Vega Baja, así como en Villajoyosa.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 destaca la ciudad de
Valencia.
Al igual que en los hombres, la mortalidad por cáncer de páncreas en mujeres presentó una tendencia
ascendente en la década 1991-2000.
35
TUMOR MALIGNO DE LARINGE
HOMBRES
Dentro de un mapa caracterizado por la confluencia municipal y la formación de manchas bien definidas de
mayor y menor mortalidad, se aprecia en general una mortalidad más elevada en la provincia de Valencia.
La mancha más importante de mortalidad alta se extiende al sur de la capital de la Comunidad, ocupando
buena parte de las comarcas de la Ribera Alta, la Ribera Baixa y la Safor. Destacan por su mortalidad los municipios de Cullera, Algemesí y Alginet. Una segunda mancha de mortalidad elevada cubre Castellón de la Plana
y gran parte de la comarca de la Plana Baixa. Al sur, se observa aisladamente mortalidad alta en Alcoy y
Benidorm.
Los municipios con mortalidad baja o relativamente baja también tienden a confluir. Es baja la mortalidad en
la mitad norte de la provincia de Castellón y en el interior de las provincias de Valencia y Alicante, así como en
las comarcas de las Marinas. Mortalidad muy reducida se aprecia sólo en El Rincón de Ademuz y en algunas
poblaciones de las Marinas (Benidorm, Xàbia).
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 se observan valores elevados, en primer lugar, en Cullera y Algemesí, y en segundo lugar, en Castellón de la Plana y Alginet.
La mortalidad por cáncer de laringe en hombres creció en 1993, pero en los dos años siguientes descendió
y en conjunto se mantuvo estable durante la década 1991-2000.
TUMOR MALIGNO DE TRÁQUEA, BRONQUIOS Y PULMÓN
HOMBRES
Se aprecia un patrón radial, con centro en la ciudad de Valencia y una capa interior representada por la costa
de su provincia, seguida de más capas de mortalidad decreciente que se expanden hacia el norte, el sur y el
interior. A este esquema escapa en parte la provincia de Alicante, sin que la mortalidad llegue a ser alta más
que en Villajoyosa.
El núcleo de mayor mortalidad lo constituye una franja vertical que arranca al norte en Sagunto, pasa por
Valencia y su área metropolitana, se hace interior para alcanzar Alzira y su comarca, y vuelve a la costa desde
Xeraco hasta Oliva. Fuera de la provincia de Valencia, Villajoyosa y Burriana son como extensiones aisladas
de esa franja.
La mortalidad es muy baja al norte de la provincia de Castellón y en las comarcas interiores de las provincias de Castellón y Valencia, así como en la costa de las Marinas, desde Xàbia a l’Alfàs del Pi.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se comprueba que ésta
es alta en numerosos municipios costeros o próximos a la costa de la provincia de Valencia, y fuera de esta
provincia, en Burriana y en Alicante capital.
La evolución de la mortalidad por tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón en el sexo masculino no
sufrió grandes variaciones en los años considerados (1991-2000).
MUJERES
El cáncer de pulmón afecta con mucha menor frecuencia a las mujeres que a los hombres. El patrón de la
mortalidad es más homogéneo que en los hombres, con menores diferencias entre unas y otras zonas, aunque con mayor mortalidad en la costa que en el interior.
La mortalidad intermedia predomina en las provincias de Castellón y Alicante y en toda la costa con pocas
excepciones.
Encontramos una mortalidad relativamente alta en poblaciones costeras dispersas por las tres provincias,
como Castellón de la Plana, Gandia, Dénia y Torrevieja.
Una amplia mancha de menor mortalidad ocupa todo el interior de la provincia de Valencia, con extensiones hacia la Plana Baixa al norte, y al interior de la provincia de Alicante al sur, incluyendo Alcoy y Elda.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, no se advierte ningún
valor significativo en municipio alguno.
36
La mortalidad por tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón en mujeres presentó una clara tendencia creciente durante los años 1991-2000, pero manteniéndose en niveles muy inferiores a los vistos en los hombres.
TUMOR MALIGNO DE MAMA FEMENINA
MUJERES
Dos grandes áreas se distinguen nítidamente definiendo un patrón geográfico norte-sur, o más exactamente noroeste-sureste, aunque sin diferencias municipales extremas.
El área de baja mortalidad ocupa la mitad norte de la provincia de Castellón, se continúa por el interior del
sur de esta provincia y se prolonga por el interior de la provincia de Valencia hasta Requena.
El resto del territorio conforma una gran área de mortalidad media salpicada de norte a sur por municipios
con mortalidad elevada entre los que cabe señalar, dentro de la provincia de Valencia, Burjassot y Carcaixent.
En la provincia de Castellón, sólo es alta la mortalidad en Burriana y Segorbe, y en la de Alicante, en Jijona,
Novelda, Crevillente y Santa Pola.
Como excepción en la parte sur del territorio, la mortalidad es baja en la costa que va desde Xàbia hasta
Villajoyosa y, más al sur, en Torrevieja.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 se observa un valor elevado en la ciudad de Valencia.
La mortalidad por cáncer de mama disminuyó claramente en los años 1991-2000.
OTROS TUMORES MALIGNOS DE ÚTERO
MUJERES
Se observan en las tres provincias agregaciones de municipios con mayor mortalidad. Una de estas agregaciones ocupa la mitad norte de la provincia de Castellón; la otra es una franja horizontal discontinua al sur
de la provincia de Valencia que se extiende desde la costa hasta El Valle de Cofrentes-Ayora en el interior.
Dentro de esta franja se distingue Xàtiva por su mayor mortalidad. Finalmente, en la provincia de Alicante se
observa mortalidad alta en Orihuela y su comarca, y en Villena y Novelda, así como en numerosos municipios
del extremo noreste de la provincia, incluyendo Dénia, Ondara y Altea.
Dispersos por todo el territorio, se aprecian algunos municipios con menor mortalidad, escasos en número
pero incluyendo poblaciones importantes como Alicante, Elche, Torrevieja, Sagunto, Utiel y Villarreal.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, ésta es grande en Alzira
y Xàtiva.
La mortalidad por otros tumores malignos de útero bajó considerablemente en la primera mitad de la década de los noventa, mientras que desde 1995 a 2000 disminuyó de forma muy ligera.
TUMOR MALIGNO DE OVARIO
MUJERES
Se aprecia un patrón provincial, con mayor mortalidad en la provincia de Valencia, intermedia en la de
Castellón y un área de menor mortalidad que coincide aproximadamente con los límites de la provincia de
Alicante y se prolonga por las poblaciones costeras de la provincia de Valencia al sur de la capital.
Sobresale por su mayor mortalidad la propia ciudad de Valencia, así como algunos núcleos de su área
metropolitana (Massamagrell, Aldaia, Manises) y otros del interior de la provincia, tanto en su parte central
(Chiva, Cheste y otros) como en la comarca de La Plana de Utiel-Requena. Dentro la provincia de Castellón,
la mortalidad es alta en Castellón de la Plana y en unos pocos municipios al sur de esta provincia, incluyendo
Segorbe.
Destaca por su baja mortalidad la población de Calpe.
Como indica la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, el valor es alto
en la capital de la Comunidad.
37
La mortalidad por cáncer de ovario creció ligeramente entre 1991 y 1999, pero en el año 2000 volvió a los
mismos valores que al inicio de la década.
TUMOR MALIGNO DE PRÓSTATA
HOMBRES
En un mapa donde están ausentes grandes diferencias, salvo contados municipios menores aislados en los
que la mortalidad es alta, puede mencionarse la mayor mortalidad relativa de la provincia de Castellón, la única
donde confluyen los municipios de mortalidad alta, sobre todo en torno a Castellón de la Plana, formando una
mancha que se extiende por las Planas Alta y Baixa.
En las provincias de Alicante y Valencia, incluyendo las capitales, predomina la mortalidad media, pero con
numerosos municipios de mortalidad alta o baja que por su dispersión no permiten identificar patrón espacial
alguno. Entre los de mortalidad alta, destacan por su importancia Xàtiva, Gandia y Burjassot en la provincia de
Valencia, y Dénia, Elda y Orihuela en la de Alicante. Entre los de mortalidad reducida, cabe mencionar a
Sagunto, Requena, Ontinyent y Cullera, en la provincia de Valencia, y a Elche y Torrevieja en la de Alicante.
Mortalidad muy baja se ve sólo en Xàbia y l’Alfàs del Pi.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que los valores son
elevados en Castellón de la Plana y Xàtiva.
La evolución de la mortalidad por cáncer de próstata fue creciente desde 1991 hasta 1996 y fuertemente
descendente desde ese año hasta el 2000.
TUMOR MALIGNO DE VEJIGA URINARIA
HOMBRES
Dentro de una distribución relativamente homogénea, donde predomina la mortalidad intermedia, se aprecia una mayor mortalidad en la provincia de Valencia y mitad sur de la de Castellón. Todos los municipios con
mortalidad elevada pertenecen a estas dos provincias, unos en la costa o cerca de ella, como Benicasim,
Villarreal, l’Eliana, Aldaia y Carcaixent, otros en el interior, como Requena, Utiel y Ayora.
Destacan dos áreas de menor mortalidad: una que se extiende por el interior de la provincia de Alicante y
alcanza por el sur la costa en Orihuela y Torrevieja, con el punto de menor mortalidad en Santa Pola; y otra
que ocupa el tercio norte de la provincia de Castellón, pero sin incluir Vinaròs ni Benicarló, donde la mortalidad
es intermedia como en la mayoría del territorio.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se aprecian valores
altos, en primer lugar, en Aldaia, y en segundo lugar, en Villarreal, Meliana y l’Eliana.
Aparte de un llamativo pico en 1994, la mortalidad por cáncer de vejiga en hombres se mantuvo estable
durante el periodo 1991-2000.
OTROS TUMORES MALIGNOS DEL TEJIDO LINFÁTICO Y DE LOS ÓRGANOS
HEMATOPOYÉTICOS
HOMBRES
Se observa un patrón norte-sur, con una nítida línea horizontal que separa al norte del territorio un área de
mortalidad baja que ocupa la mayoría de la provincia de Castellón. En el resto de la Comunidad, incluyendo
las comarcas castellonenses de la Plana Baixa y El Alto Palancia, reina con pocas excepciones la mortalidad
media.
No hay municipio que presente mortalidad extrema, ni por exceso ni por defecto. Mortalidad moderadamente elevada se observa exclusivamente en las poblaciones de Alicante, Elche y Mutxamel.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se advierte que ésta es
grande en Valencia y Elche.
Con algunos altibajos, la mortalidad en el sexo masculino se mantuvo aproximadamente estable en los años
1991-2000.
38
MUJERES
La mortalidad se distribuye con un patrón norte-sur similar al visto en los hombres, con mortalidad baja en
los dos tercios superiores de la provincia de Castellón y homogéneamente intermedia en el resto del territorio.
En ninguna parte se observa mortalidad extrema, pero entre los escasos municipios con mortalidad relativamente alta son poblaciones importantes de la provincia de Alicante: la propia capital, Benidorm y Elda.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que no se aprecia
significatividad en municipio alguno.
La tendencia de la mortalidad en mujeres en la década 1991-2000 fue moderadamente creciente.
LEUCEMIA
HOMBRES
La mortalidad es homogéneamente intermedia por todo el territorio, con escasas excepciones.
Contados municipios con mortalidad relativamente alta, alejados entre sí, se distribuyen sólo en las dos provincias del norte: Catarroja y Canet d’Enberenguer en la provincia de Valencia, y Nules y Alcalà de Xivert en la
de Castellón.
La mortalidad es baja solamente en el extremo sur de la Comunidad, en la comarca de La Vega Baja
(Orihuela, Torrevieja), y también es baja en muy pocos municipios de la costa alicantina (Teulada, l’Alfàs del Pi,
Santa Pola).
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se verifica que ésta no
es significativa en lugar alguno.
La mortalidad por leucemia en hombres se mantuvo aproximadamente estable durante los años 1991-1999,
pero creció ligeramente en el año 2000.
MUJERES
Este es el mapa más homogéneo de cuantos componen el presente Atlas. La mortalidad intermedia reina
de norte a sur en todo el territorio.
Las excepciones son tan pocas que pueden mencionarse todas. Por su mortalidad relativamente alta, se
distinguen sólo Burriana en la provincia de Castellón y Algemesí en la de Valencia.
Los dos únicos municipios con mortalidad baja se encuentran en la costa de la provincia de Alicante:
Benidorm y Santa Pola.
Según indica la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, en ningún
municipio existe un valor significativo.
La evolución de la mortalidad por leucemia en mujeres no presentó apenas variaciones en los años 19912000.
DIABETES MELLITUS
HOMBRES
La mayoría de los municipios con mortalidad alta se hallan dispersos por la provincia de Valencia, que presenta en conjunto una mortalidad superior a las de Alicante y Castellón. Destacan por su mayor mortalidad
Xàtiva, Carlet y Moncada. La mortalidad es también relativamente alta en Valencia capital y en poblaciones
como Alzira, Burjassot, Torrent y otras menos importantes. Fuera de la provincia de Valencia, la mortalidad se
eleva en Castellón de la Plana y Burriana al norte, y en Jijona al sur.
La mortalidad es baja en casi toda la provincia de Castellón. Unos pocos municipios con mortalidad muy
baja se observan sólo en la provincia de Alicante, casi todos en su costa noreste (Xàbia, l’Alfàs del Pi, la Nucia
y Teulada).
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 destacan Valencia y
Xàtiva en primer lugar, seguidas de Carlet y Moncada.
39
La evolución de la mortalidad por diabetes en el sexo masculino fue aproximadamente estable hasta 1998
y bajó marcadamente en los años siguientes, definiendo en conjunto una tendencia descendente en la década de los noventa.
MUJERES
La mayor mortalidad se concentra en la provincia de Valencia, sobre todo en su mitad sur, formando una
mancha que se extiende por las comarcas de la Safor, la Costera y la Vall d’Albaida, y se prolonga a norte y
sur más allá de los límites de estas comarcas. La mortalidad es alta en Tavernes de la Valldigna, Xàtiva, Alzira
y Ontinyent. Más al norte, es también alta en Torrent, Aldaia y Paterna, es decir, al oeste de la capital valenciana, pero en la propia capital es más bien baja.
En la provincia de Castellón, la mortalidad es baja en el interior y algo más alta por toda la costa, sobre todo
en algunos municipios a la altura de las dos Planas. En el término de Castellón de la Plana, la mortalidad es
intermedia. Benicasim es el municipio con mayor mortalidad de la provincia de Castellón.
A lo largo de la provincia de Alicante, en general la mortalidad es media o baja. Sólo es alta en escasos
municipios dispersos, como Dénia, Pego, Jijona, Crevillente y otros de menor tamaño.
Mortalidades muy bajas encontramos solamente en los municipios alicantinos de Calpe, l’Alfàs del Pi y Pilar
de la Horadada y al norte, en la provincia de Valencia, en el municipio de Casinos y en El Rincón de Ademuz.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa que existen
valores elevados en un conjunto de municipios de la provincia de Valencia, entre ellos Torrent, Paterna, Alcira,
Xàtiva y Ontinyent.
Desde 1994 hasta 2000, la tendencia de la mortalidad por diabetes en las mujeres fue claramente descendente.
ENFERMEDAD DE ALZHEIMER
MUJERES
Sin que exista un patrón geográfico claro, puede si acaso apreciarse una mayor mortalidad en las provincias de Castellón y Valencia con respecto a la de Alicante. La mayoría de municipios con mortalidad alta se
hallan dispersos por las dos provincias norteñas; como excepción en la provincia de Alicante, la mortalidad se
eleva en su extremo sur (Orihuela, Crevillente).
Es muy reducida la mortalidad en El Rincón de Ademuz y en escasos municipios dispersos, incluyendo
varias poblaciones costeras de las Marinas alicantinas, como l’Alfàs del Pi.
Es intermedia la mortalidad en la ciudad de Valencia y en Castellón de la Plana, mientras que es baja en
Alicante y Elche.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que los valores altos
se distribuyen en numerosos municipios dispersos por las tres provincias.
La mortalidad por enfermedad de Alzheimer en el sexo femenino presentó una tendencia intensamente creciente entre 1991 y 2000.
ENFERMEDADES HIPERTENSIVAS
HOMBRES
Se observa un patrón geográfico a grandes manchas, con puntos aislados de mortalidad alta en Villavieja,
Carlet, Ontinyent y Cocentaina.
Una mancha de mortalidad alta cubre el tercio inferior de la provincia de Castellón, y otra mancha de mayor
tamaño se extiende por la mitad norte de la provincia de Alicante y suroeste de la de Valencia.
En la provincia de Castellón, la mortalidad crece de norte a sur: es baja en el norte, media en el centro y
alta en el tercio sur. En la de Valencia, es baja en las comarcas interiores del noroeste. Al sur de la de Alicante,
la mortalidad es también reducida en La Vega Baja y por todo el Vinalopó.
40
Mortalidad muy baja se aprecia solamente en Elche, Pilar de la Horadada y El Rincón de Ademuz.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, ésta es significativa en
Castellón de la Plana, Villavieja, Carlet y Ontinyent.
La evolución de la mortalidad por enfermedades hipertensivas en los hombres fue irregular en la década
1991-2000, con picos de aumento en 1995 y 1997 y tendencia suavemente descendente desde entonces.
MUJERES
La mayor concentración de mortalidad alta se observa en toda la costa de la Comunidad al norte de la ciudad de Valencia, sin incluir la capital, desde Puçol a Vinaròs. Fuera de esta franja, la mortalidad es también
alta en otros municipios de la provincia de Valencia como Torrent, Carlet y Oliva.
En el interior de las provincias de Castellón y Valencia, la mortalidad es más bien baja. La provincia de
Alicante presenta en general menor mortalidad: en esta provincia, la mortalidad es media o baja en la costa,
con las excepciones de Santa Pola y Guardamar del Segura, y algo más alta en algunos municipios del interior, como Onil, Villena y Petrer.
Se aprecia mortalidad muy reducida solamente en puntos aislados como Morella, El Rincón de Ademuz,
Cullera y Benidorm.
En cuanto a las capitales de provincia, la mortalidad es alta en Castellón de la Plana, media en Valencia y
baja en Alicante.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que dicha probabilidad es muy alta en Vinaròs, Almazora, Onda, Villavieja, Torrent, Carlet y l’Alcudia de Crespins, y también es
alta en Castellón de la Plana, Villarreal, Nules, Puçol, el Puig, Oliva y Muro de Alcoy.
Se observa una tendencia claramente creciente de la mortalidad por enfermedades hipertensivas en mujeres hasta 1998 y un brusco descenso en los dos años siguientes.
ENFERMEDADES ISQUÉMICAS DEL CORAZÓN
HOMBRES
La mayor mortalidad se concentra en la mitad sur de la Comunidad, sobre todo por la costa de la provincia
de Alicante, donde sobresalen Benidorm, Calpe y Altea, y más al sur, Torrevieja y San Fulgencio.
En las provincias de Castellón y Valencia, la mortalidad es media o baja en general. Es algo más alta en
Morella y Burriana, y también en Xàtiva, Tavernes de la Valldigna y municipios próximos.
La mortalidad es baja en la mayor parte del interior de la Comunidad y es muy baja en contados municipios
menores del interior de las tres provincias, entre los que cabe mencionar a Ibi.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que los valores
son elevados en numerosas poblaciones costeras, sobre todo en la provincia de Alicante.
La mortalidad por enfermedades isquémicas del corazón en hombres se mantuvo estable con algunas variaciones hasta 1999, pero disminuyó acusadamente en el año 2000.
MUJERES
La distribución de la mortalidad se caracteriza por un patrón disperso, con escasos municipios de mortalidad muy elevada que aparecen salpicados al azar y que sólo confluyen en la costa de Alicante que va desde
Altea hasta el Campello, incluyendo Benidorm y Torrevieja.
En cuanto a las grandes ciudades, la mortalidad es alta en Alicante, Elche y Castellón de la Plana, pero es
intermedia en Valencia.
Los municipios con mortalidad muy baja, poco poblados en general, también se presentan dispersos por las
tres provincias, llegando a confluir sólo en la comarca castellonense de l’Alt Maestrat. Las localidades alicantinas de Petrer, l’Alfàs del Pi y Monóvar son las más populosas entre las de mortalidad muy reducida.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se advierte una significatividad en numerosos municipios salpicados por las tres provincias, destacando la costa alicantina, desde
Calpe hasta Torrevieja.
41
La mortalidad por enfermedades isquémicas del corazón en mujeres se mantuvo estable a grandes rasgos
durante el periodo 1991-2000.
ENFERMEDADES CEREBROVASCULARES
HOMBRES
Los municipios de mayor mortalidad se distribuyen por el territorio con escasa confluencia, excepto por una
mancha de mortalidad elevada que se distingue al sur de la provincia de Valencia y que se extiende por las
comarcas de la Safor, la Costera y la Canal de Navarrés. Algunos municipios dispersos por el territorio de las
tres provincias, la mayoría de pequeño tamaño, presentan también mortalidad elevada. Entre ellos, sobresalen por su población Orihuela y Tavernes de la Valldigna.
Una mortalidad muy baja se observa sólo en algunas poblaciones costeras del extremo oriental de la provincia de Alicante, así como en varias localidades pequeñas del Rincón de Ademuz.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, el valor es elevado en
muchos municipios de la mitad sur de la provincia de Valencia, y fuera de esta provincia, también en Burriana,
l’Alcora, Orihuela y otros.
La mortalidad por enfermedades cerebrovasculares presentó en el sexo masculino una fuerte tendencia
decreciente durante el periodo 1991-2000.
MUJERES
Sin que pueda hablarse de un claro patrón geográfico, la mortalidad es mayor en las provincias de Valencia
y Castellón, aunque es baja en la capital de la Comunidad, y menor en la provincia de Alicante, pero con excepciones. Poblaciones con alta mortalidad salpican el territorio de norte a sur. En la provincia de Castellón, destacan Cabanes, l’Alcora y Sant Mateu; en la de Valencia, Chelva, Tavernes de la Valldigna, Cheste y Picanya;
en la de Alicante, Crevillente y Orihuela.
La mortalidad es muy reducida en l’Alfàs del Pi y la Nucia, en todos los municipios del Rincón de Ademuz
y, aisladamente, en las localidades de Alfafar, Casinos y Canet d’En Berenguer.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 nos muestra elevada probabilidad en abundantes municipios de las tres provincias.
Como en los varones, la mortalidad por enfermedades cerebrovasculares en mujeres disminuyó mucho
entre 1991 y 2000.
ATEROSCLEROSIS
HOMBRES
La distribución de la mortalidad se caracteriza por un patrón muy disperso con grandes diferencias y abundancia de municipios con alta mortalidad salpicados por todo el territorio, sin confluencia entre ellos.
Prácticamente no hay comarca donde la mortalidad no se distribuya internamente de forma irregular. La
mortalidad es alta en Burriana y muy baja en Almazora; alta en Alzira y muy baja en Carcaixent; alta en Elda y
Villena y muy baja en Petrer y Sax. En cuanto a las grandes ciudades, es alta en Castellón, baja en Valencia
y muy baja en Alicante y Elche.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observan valores
altos en bastantes poblaciones dispersas por las tres provincias.
La mortalidad por aterosclerosis en hombres disminuyó mucho en la última década, de forma que se redujo a una tercera parte entre 1991 y 2000.
MUJERES
La mortalidad presenta una dispersión similar a la vista en los hombres, con municipios de mortalidad alta
salpicados por las tres provincias, pero aquí es quizá posible apreciar mayor mortalidad en la costa y menor
en el interior, salvo en la provincia de Alicante, donde la mortalidad es baja también en la mayor parte de la
costa.
42
Como sucede en los hombres, abundan los valores extremos. Los municipios de mortalidad más elevada
coinciden en general con los vistos en el sexo masculino. La mortalidad es muy baja en numerosos municipios
pequeños y medianos de las tres provincias que tienden a confluir sobre todo en las comarcas interiores. Entre
las poblaciones importantes, destacan por su baja mortalidad Benidorm, Alicante y Elche.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que dicha probabilidad es alta en numerosos municipios a lo largo del territorio.
Al igual que en el sexo masculino, la tendencia de la mortalidad por aterosclerosis en la década 1991-2000
en mujeres fue fuertemente decreciente.
OTRAS ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES
HOMBRES
Sin un claro patrón espacial, cabe señalar la mayor mortalidad de la provincia de Valencia, a la que pertenecen casi todos los municipios con alta mortalidad, como Sueca, Bétera y l’Alcudia. Como excepción fuera de
esta provincia, la mortalidad es alta en Moncófar y les Alqueries y, al sur, en Santa Pola.
Mortalidad relativamente alta se observa en algunos municipios dispersos por las tres provincias. Entre
ellos, destacan por su población Torrent, Requena, Alzira y Algemesí en la provincia de Valencia; Villarreal y
Burriana en la de Castellón; Dénia, Torrevieja y Villajoyosa en la de Alicante.
Es muy baja la mortalidad en muy pocos municipios, varios de ellos ubicados en las comarcas alicantinas
de las Marinas.
La mortalidad es de tipo medio en las tres capitales de provincia y baja en Elche.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa que ésta es
elevada en un conjunto de municipios de la provincia de Valencia (Bétera, Sueca, Algemesí y otros) y fuera de
ella, en Villarreal, Burriana, les Alqueries y Moncófar en la provincia de Castellón, y en Santa Pola y Torrevieja
en la de Alicante.
Durante la década 1991-2000, la mortalidad por otras enfermedades cardiovasculares presentó en los hombres una tendencia claramente decreciente.
MUJERES
El patrón espacial disperso que preside el mapa permite advertir, no obstante, una mortalidad menor en la
provincia de Alicante con respecto al resto de la Comunidad. En general, las diferencias son mayores que las
observadas en los hombres.
Abundan los municipios con mortalidad alta, salpicados por todo el territorio pero sobre todo por la provincia de Valencia, como Sueca, Benaguasil y Tavernes de la Valldigna. Los de mortalidad muy baja son escasos
y dispersos al azar, salvo en la Marina Alta, donde confluyen varios (Xàbia, Teulada, Gata de Gorgos).
Es baja la mortalidad en Alicante y en Elche, como en casi toda la costa alicantina; es intermedia en la capital de la Comunidad y alta en Castellón de la Plana.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 indica que el valor es alto
en numerosos municipios dispersos, sobre todo en la provincia de Valencia.
Como en el sexo masculino, la mortalidad por otras enfermedades cardiovasculares en mujeres se redujo
mucho en el periodo 1991-2000.
INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS, NEUMONÍA E INFLUENZA
HOMBRES
Aunque las diferencias no son muy marcadas, se observa un patrón geográfico provincial, donde la mayor
mortalidad se circunscribe a la provincia de Valencia, sobre todo en la capital y en algunos municipios de su
área metropolitana, como Paiporta, Mislata y Quart de Poblet. En el interior de la provincia, también es alta la
mortalidad en Llíria, Utiel y otras poblaciones menores, y más al sur, destaca en la costa Tavernes de la
Valldigna. Dentro de la provincia de Valencia, la mortalidad es muy baja en El Rincón de Ademuz.
43
En las provincias de Castellón y Alicante, la mortalidad es homogéneamente baja. Es muy baja en San
Vicente del Raspeig y en algunos municipios de las marinas alicantinas (l’Alfàs del Pi, la Nucia, Xàbia, Dénia,
Altea) y, como excepción, es alta en Santa Pola.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa significatividad en Valencia y en escasos municipios próximos a la capital.
La tendencia de la mortalidad por infecciones respiratorias agudas, neumonía e influenza en hombres fue
claramente creciente entre 1995 y 1999, pero en el año 2000 sufrió un brusco descenso que la devolvió a niveles próximos a los del inicio de la década.
MUJERES
La mayor mortalidad se concentra en la provincia de Valencia, sobre todo en una franja horizontal que
ocupa la mitad norte de la provincia, incluyendo la capital y su área metropolitana. Dentro de esta franja, la mayor mortalidad se observa en municipios como Quart de Poblet y Paiporta, y ya en el interior, en
Buñol y su comarca.
Dentro de la provincia de Castellón, sólo destacan por su mayor mortalidad Vinaròs, Castellón de la Plana
y l’Alcora.
Al sur de la Comunidad, la mortalidad es baja en la mayoría de la provincia de Alicante y muy baja en su
costa, desde Dénia hasta Guardamar del Segura, incluyendo Alicante capital. Como excepción dentro de esta
provincia, la mortalidad es alta en Crevillente.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra significatividad en
Valencia y otros municipios de su provincia, y fuera de ella, en la ciudad de Castellón.
La mortalidad por infecciones respiratorias agudas, neumonía e influenza en mujeres creció ligeramente
hasta 1998, presentó un llamativo pico en 1999 y en el año 2000 descendió bruscamente para volver a un nivel
próximo al que tenía al comienzo de la década.
BRONQUITIS, ENFISEMA Y OTRAS ENFERMEDADES PULMONARES OBSTRUCTIVAS CRÓNICAS
HOMBRES
En general, la mortalidad es mayor en la provincia de Valencia que en las otras dos provincias. La mayor
mortalidad se observa en municipios como Canet d’Enberenguer, Manises, Burjassot, Moncada, Bonrepòs i
Mirambell, Riba-roja de Túria, Quart de Poblet y Alginet. En general, la mortalidad es alta en el área metropolitana de Valencia, aunque no en la propia capital.
Se observan manchas de mortalidad alta por toda la provincia de Valencia (Sagunto, Xàtiva, Utiel), en las
planas Alta y Baixa de Castellón (Villarreal, la Vall d’Uixó, Torreblanca) y al norte de la de Alicante en la comarca de l’Alcoià, aunque no en el propio Alcoy.
Por su baja mortalidad, destacan dos áreas costeras: una al norte que incluye Benicarló y otras poblaciones
del Baix Maestrat y otra formada por un conjunto de municipios de las Marinas alicantinas (Xàbia, l’Alfàs del
Pi, Calpe, Teulada, Altea, Benissa). La mortalidad es también baja o muy baja en el extremo sur de la provincia de Alicante, incluyendo los grandes núcleos de Alicante capital, Elche y Orihuela.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se observa que los valores son elevados en un conjunto de municipios de la provincia de Valencia, sobre todo en torno a la capital, y
en Villarreal en la provincia de Castellón.
La mortalidad por bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares obstructivas crónicas en hombres
mostró un crecimiento considerable hasta 1999 y una disminución muy brusca en el año 2000.
MUJERES
La mortalidad en el sexo femenino presenta marcadas diferencias territoriales: es claramente superior en la
provincia de Castellón y menor en la de Alicante. En la provincia de Valencia predomina la mortalidad intermedia, de forma que el conjunto del territorio responde a un patrón norte-sur.
44
La mortalidad es alta en casi toda la provincia de Castellón, incluyendo la capital, pero es particularmente
elevada en los municipios de Chert, Villavieja, Torreblanca, Sant Mateu, Canet lo Roig, Oropesa del Mar,
Lucena del Cid, Villarreal, Vall d’Alba y l’Alcora, entre otros.
Dentro de la provincia de Valencia, la mortalidad es alta en algunos municipios del área metropolitana de la
capital, como Xirivella, Moncada y Quart de Poblet, así como en unos pocos municipios dispersos del interior,
incluyendo los del Rincón de Ademuz.
La menor mortalidad se observa al noreste de la provincia de Alicante, sobre todo en Dénia y su comarca.
También es muy baja la mortalidad en Benidorm.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, los municipios con mayores valores se concentran en la provincia de Castellón (Villarreal, Torreblanca, Chert).
La mortalidad por bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares obstructivas crónicas en el sexo
femenino decreció ligeramente hasta 1997, subió en los dos años siguientes y descendió mucho en el año
2000, para acabar definiendo una tendencia decreciente en el conjunto de la década.
CIRROSIS Y OTRAS ENFERMEDADES CRÓNICAS DEL HÍGADO
HOMBRES
La mortalidad media o baja predomina en la mayor parte del territorio. Los municipios con mortalidad elevada se concentran en una franja vertical próxima a la costa de la provincia de Valencia que se extiende desde
Sagunto hasta Xàtiva, incluyendo la capital y su área metropolitana. Esta franja de alta mortalidad incluye
poblaciones como Xàtiva, Alginet, Moncada, Catarroja y Burjassot; fuera de esta franja, la mortalidad sólo se
eleva en la ciudad de Alicante y en Torrevieja.
La mortalidad es baja o muy baja en casi toda la provincia de Castellón y en las comarcas interiores de la
de Valencia. En la provincia de Alicante, la mortalidad es media o baja con las excepciones arriba mencionadas, siendo muy baja en algunos municipios de las Marinas, como Xàbia y otros.
En la representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100, se aprecia un valor alto
en Valencia, Burjassot, Moncada y Xàtiva. En la provincia de Alicante, también se observa en la capital.
La tendencia de la mortalidad por cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado en los varones fue marcadamente descendente durante el periodo 1991-2000, sobre todo por la gran disminución observada a partir
de 1996.
MUJERES
Casi todos los municipios con mortalidad alta se encuentran en la provincia de Valencia. Al igual que en el
sexo masculino, la mortalidad elevada se concentra en una franja vertical próxima a la costa que arranca en
Sagunto al norte y se prolonga hasta Xàtiva, que es el municipio de la Comunidad que presenta mayor mortalidad. Las diferencias son grandes, mayores que las vistas en el sexo masculino.
En casi toda la provincia de Castellón incluyendo la capital, la mortalidad es muy baja. En la de Alicante, es
muy baja en el interior y baja en general en la costa, aunque en Alicante capital es intermedia.
La representación gráfica de la probabilidad de que la RMEs sea superior a 100 muestra que los valores
son elevados en Sagunto, Valencia, Moncada. Algemesí, Alginet y Xàtiva.
La mortalidad por cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado en mujeres se mantuvo aproximadamente estable hasta 1997 e inició después una tendencia decreciente.
45
Representación gráfica
de los resultados
47
Todos los tumores malignos – Hombres
Codigos CIE-9: 140 - 208
Codigos CIE-10: C00 - C97
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
48
Todos los tumores malignos – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
49
Todos los tumores malignos – Mujeres
Codigos CIE-9: 140 - 208
Codigos CIE-10: C00 - C97
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
50
Todos los tumores malignos – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
51
Tumor maligno de cavidad bucal y faringe – Hombres
Codigos CIE-9: 140 - 149
Codigos CIE-10: C00 – C14
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
52
Tumor maligno de cavidad bucal y faringe – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
53
Tumor maligno de estómago – Hombres
Codigos CIE-9: 151
Codigos CIE-10: C16
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
54
Tumor maligno de estómago – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
55
Tumor maligno de estómago – Mujeres
Codigos CIE-9: 151
Codigos CIE-10: C16
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
56
Tumor maligno de estómago – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
57
Tumor maligno de colon, recto, unión retosigmoidea y ano – Hombres
Codigos CIE-9: 153 - 154
Codigos CIE-10: C18 – C21
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
58
Tumor maligno de colon, recto, unión retosigmoidea y ano – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
59
Tumor maligno de colon, recto, unión retosigmoidea y ano – Mujeres
Codigos CIE-9: 153 - 154
Codigos CIE-10: C18 – C21
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
60
Tumor maligno de colon, recto, unión retosigmoidea y ano – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
61
Tumor maligno de colon – Hombres
Codigos CIE-9: 153
Codigos CIE-10: C18
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
62
Tumor maligno de colon – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
63
Tumor maligno de colon – Mujeres
Codigos CIE-9: 153
Codigos CIE-10: C18
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
64
Tumor maligno de colon – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
65
Tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano – Hombres
Codigos CIE-9: 154
Codigos CIE-10: C19 - C21
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
66
Tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
67
Tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano – Mujeres
Codigos CIE-9: 154
Codigos CIE-10: C19 - C21
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
68
Tumor maligno de recto, unión rectosigmoidea y ano – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
69
Tumor maligno de hígado y las vías biliares intrahepáticas – Hombres
Codigos CIE-9: 155
Codigos CIE-10: C22
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
70
Tumor maligno de hígado y las vías biliares intrahepáticas – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
71
Tumor maligno de hígado y las vías biliares intrahepáticas – Mujeres
Codigos CIE-9: 155
Codigos CIE-10: C22
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
72
Tumor maligno de hígado y las vías biliares intrahepáticas – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
73
Tumor maligno de vesícula biliar y conductos biliares extrahepáticos – Mujeres
Codigos CIE-9: 156
Codigos CIE-10: C23 – C24
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
74
Tumor maligno de vesícula biliar y conductos biliares extrahepáticos – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
75
Tumor maligno de páncreas– Hombres
Codigos CIE-9: 157
Codigos CIE-10: C25
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
76
Tumor maligno de páncreas– Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
77
Tumor maligno de páncreas– Mujeres
Codigos CIE-9: 157
Codigos CIE-10: C25
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
78
Tumor maligno de páncreas– Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
79
Tumor maligno de laringe – Hombres
Codigos CIE-9: 161
Codigos CIE-10: C32
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
80
Tumor maligno de laringe – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
81
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón– Hombres
Codigos CIE-9: 162
Codigos CIE-10: C33 – C34
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
82
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón– Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
83
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón – Mujeres
Codigos CIE-9: 162
Codigos CIE-10: C33 – C34
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
84
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
85
Tumor maligno de mama femenina – Mujeres
Codigos CIE-9: 174
Codigos CIE-10: C50
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
86
Tumor maligno de mama femenina – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
87
Otros tumores malignos de útero – Mujeres
Codigos CIE-9: 179, 181, 182
Codigos CIE-10: C54, C55, C58
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
88
Otros tumores malignos de útero – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
89
Tumor maligno de ovario – Mujeres
Codigos CIE-9: 183
Codigos CIE-10: C56
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
90
Tumor maligno de ovario – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
91
Tumor maligno de próstata – Hombres
Codigos CIE-9: 185
Codigos CIE-10: C61
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
92
Tumor maligno de próstata – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
93
Tumor maligno de vejiga urinaria – Hombres
Codigos CIE-9: 188
Codigos CIE-10: C67
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
94
Tumor maligno de vejiga urinaria – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
95
Otros tumores malignos del tejido linfático y de los órganos
hematopoyéticos – Hombres
Codigos CIE-9: 203 - 203
Codigos CIE-10: C81 – C85, C88, C90, C96
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
96
Otros tumores malignos del tejido linfático y de los órganos hematopoyéticos – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
97
Otros tumores malignos del tejido linfático y de los órganos
hematopoyéticos – Mujeres
Codigos CIE-9: 203 - 203
Codigos CIE-10: C81 – C85, C88, C90, C96
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
98
Otros tumores malignos del tejido linfático y de los órganos hematopoyéticos – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
99
Leucemia – Hombres
Codigos CIE-9: 204 - 208
Codigos CIE-10: C91 – C95
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
100
Leucemia – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
101
Leucemia – Mujeres
Codigos CIE-9: 204 - 208
Codigos CIE-10: C91 – C95
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
102
Leucemia – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
103
Diabetes mellitus – Hombres
Codigos CIE-9: 250
Codigos CIE-10: E10 – E14
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
104
Diabetes mellitus – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
105
Diabetes mellitus – Mujeres
Codigos CIE-9: 250
Codigos CIE-10: E10 – E14
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
106
Diabetes mellitus – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
107
Enfermedad de Alzheimer – Mujeres
Codigos CIE-9: 290.1, 331.0
Codigos CIE-10: G30
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
108
Enfermedad de Alzheimer – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
109
Enfermedades hipertensivas – Hombres
Codigos CIE-9: 401 - 405
Codigos CIE-10: I10 – I15
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
110
Enfermedades hipertensivas – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
111
Enfermedades hipertensivas – Mujeres
Codigos CIE-9: 401 - 405
Codigos CIE-10: I10 – I15
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
112
Enfermedades hipertensivas – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
113
Enfermedades isquémicas del corazón – Hombres
Codigos CIE-9: 410 - 414
Codigos CIE-10: I20 – I25
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
114
Enfermedades isquémicas del corazón – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
115
Enfermedades isquémicas del corazón – Mujeres
Codigos CIE-9: 410 - 414
Codigos CIE-10: I20 – I25
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
116
Enfermedades isquémicas del corazón – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
117
Enfermedades cerebrovasculares – Hombres
Codigos CIE-9: 430 - 438
Codigos CIE-10: I60 – I69
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
118
Enfermedades cerebrovasculares – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
119
Enfermedades cerebrovasculares – Mujeres
Codigos CIE-9: 430 - 438
Codigos CIE-10: I60 – I69
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
120
Enfermedades cerebrovasculares – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
121
Aterosclerosis – Hombres
Codigos CIE-9: 440
Codigos CIE-10: I70
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
122
Aterosclerosis – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
123
Aterosclerosis – Mujeres
Codigos CIE-9: 440
Codigos CIE-10: I70
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
124
Aterosclerosis – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
125
Otras enfermedades cardiovasculares – Hombres
Codigos CIE-9: 390–400, 406–409, 415–429, 439, 441-459
Codigos CIE-10: I00-I09, I16-I19, I26-I59, I71-I99
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
126
Otras enfermedades cardiovasculares – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
127
Otras enfermedades cardiovasculares – Mujeres
Codigos CIE-9: 390–400, 406–409, 415–429, 439, 441-459
Codigos CIE-10: I00-I09, I16-I19, I26-I59, I71-I99
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
128
Otras enfermedades cardiovasculares – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
129
Infecciones respiratorias agudas, pneumonia e influenza– Hombres
Codigos CIE-9: 460 – 466, 480 - 487
Codigos CIE-10: J00 – J06, J10 – J18, J20 – J22
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
130
Infecciones respiratorias agudas, pneumonia e influenza– Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
131
Infecciones respiratorias agudas, pneumonia e influenza– Mujeres
Codigos CIE-9: 460 – 466, 480 - 487
Codigos CIE-10: J00 – J06, J10 – J18, J20 – J22
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
132
Infecciones respiratorias agudas, pneumonia e influenza– Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
133
Bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares
obstructivas crónicas – Hombres
Codigos CIE-9: 490 – 492, 494, 496
Codigos CIE-10: J40 –J44, J47
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
134
Bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares obstructivas crónicas – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
135
Bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares
obstructivas crónicas – Mujeres
Codigos CIE-9: 490 – 492, 494, 496
Codigos CIE-10: J40 –J44, J47
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
136
Bronquitis, enfisema y otras enfermedades pulmonares obstructivas crónicas – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
137
Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado – Hombres
Codigos CIE-9: 571
Codigos CIE-10: K70, K72.1, K73, K74, K76.0, K76.1, K76.9
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
138
Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado – Hombres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
139
Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado – Mujeres
Codigos CIE-9: 571
Codigos CIE-10: K70, K72.1, K73, K74, K76.0, K76.1, K76.9
Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs)
140
Cirrosis y otras enfermedades crónicas del hígado – Mujeres
Probabilidad de que la RMEs sea superior a 100
Evolución anual de las tasas por 100.000
habitantes ajustadas por edad y sexo,
con intervalos de confianza al 95%.
Función de densidad de las Razones de
Mortalidad Estandarizadas Suavizadas.
141
Anexos
143
ANEXO METODOLÓGICO
MEDICIÓN DEL RIESGO
Existen distintos indicadores para la valoración del impacto de una causa específica de mortalidad sobre la
población. La elección del indicador a utilizar puede depender de si se quiere controlar o no el efecto de un factor de confusión, como por ejemplo la edad, en cuyo caso se ha de recurrir a indicadores estandarizados.
Dependiendo del efecto sobre la mortalidad que se desea valorar también se dispone de distintos indicadores,
como por ejemplo los años potenciales de vida perdidos o la mortalidad proporcional entre otros. Por último, la
elección del indicador puede depender también de las localizaciones geográficas que se quieran comparar. Así,
si se desea comparar entre sí ciertas ubicaciones de la región de estudio, la tasa de mortalidad ajustada por
el método directo puede ser un indicador apropiado. Sin embargo, si el objetivo es comparar la mortalidad en
cada una de las regiones respecto al total de la zona de estudio, la razón de mortalidad resulta un indicador
adecuado.
Para la realización del presente trabajo la herramienta principal utilizada para la medición del riesgo de
defunción en cada municipio es la Razón de Mortalidad Estandarizada (RME). La expresión de este indicador
para el municipio i es la siguiente:
donde Oi corresponderá al número de muertes observadas en el municipio i, n es el número total de áreas en
la región de estudio y Ei corresponde al número de defunciones esperadas en dicho municipio. Para el cálculo de Ei se ha asumido que el riesgo en cada grupo de edad y en cada región es el mismo que para el total de
la Comunidad Valenciana. De esta forma los valores de la RME superiores a 100 corresponderán a aquellos
municipios donde la mortalidad observada es superior a la que le correspondería si tuvieran un comportamiento igual al del resto de la Comunidad, mientras que los valores inferiores a 100 corresponderán a los municipios de mortalidad inferior a la esperada. El valor del número de casos esperado se ha calculado estandarizándolo según la distribución por edades de la población en cada región. Al resultado de esta expresión se le
conoce también como estimación cruda de la RME.
Respecto a la desviación estándar de las estimaciones anteriores, éstas toman el siguiente valor esperado
para cada municipio:
en consecuencia, la estimación cruda de la RME resulta menos fiable en los municipios con un número esperado de defunciones más bajo, aquellos de menor población. Este hecho se refleja, a la hora de realizar la
representación geográfica de los indicadores, en que las zonas menos pobladas presentan valores más extremos que el resto, independientemente de que exista o no un exceso de riesgo o un efecto protector en estas
localizaciones. Por tanto, la representación cruda de las RME producirá representaciones en las que resaltarán sistemáticamente las regiones menos pobladas. Por consiguiente, estas zonas atraerán la atención del lector, además de aquellas que presentan un riesgo más extremo debido a la presencia de algún factor que influya sobre la mortalidad. Por esto, resulta aconsejable un procesamiento estadístico previo a la representación
de la RME, de forma que la representación geográfica refleje exclusivamente las diferencias de mortalidad existentes y por el contrario sea independiente del tamaño de cada municipio.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
La estimación de indicadores estadísticos sobre áreas pequeñas es un problema de investigación abierto
en el que se ha realizado un número considerable de propuestas. El objetivo de este conjunto de técnicas es
la obtención de estimaciones fiables cuando el tamaño muestral sea pequeño para una gran proporción de las
regiones de estudio. Este hecho supone que los valores estimados presentan gran variabilidad en buena parte
de las zonas observadas, por lo que se hace necesaria la utilización de información adicional y un tratamiento
estadístico previo para disminuir dicha dispersión. Nuestro interés particular reside en obtener estimaciones
estables de las RME que resulten fiables para cada una de las unidades de estudio: los municipios de la
Comunidad Valenciana.
145
La gran variabilidad que se observa en los municipios de menor tamaño es consecuencia de que en éstos la
RME toma sistemáticamente valores extremos, tanto altos como bajos. Así, si el número de casos observado en
un municipio es 0 la RME resulta ser también igual a 0, el valor más bajo posible. Sin embargo, si el número de
casos observado es superior a 1, como el número de casos esperado en estas localizaciones es pequeño, la
RME resultante tomará un valor considerablemente elevado, generalmente bastante superior a 100. Por lo que
el valor estimado de la RME en los municipios más pequeños toma necesariamente un valor extremo.
Una alternativa a la utilización de la RME cruda tradicional consiste en considerar que el número de defunciones en cada municipio sigue una distribución de Poisson de la siguiente forma:
en ese caso, se propone estimar la RME en cada municipio mediante:
en lugar de la expresión de la RME cruda que se había propuesto anteriormente. Esta nueva expresión se
conoce como estimación suavizada de la RME. Este nuevo indicador no presenta el problema que ocurría anteriormente ya que el valor esperado de la distribución de Poisson en cada municipio λi no es necesariamente
un número entero, a diferencia del número de casos observados. Así la RME suavizada podrá tomar valores
neutros también en los municipios con menor población.
Para realizar la estimación del parámetro de la distribución de Poisson asociada a cada municipio habremos
de hacer uso de herramientas estadísticas. Resulta especialmente apropiada la utilización de modelos de
regresión de Poisson para llevar a cabo dicha estimación. Además, estos modelos permiten incorporar, de
forma sencilla, covariables que expliquen las diferencias entre las RME para el conjunto de municipios estudiados. Sin embargo, en el ámbito de la epidemiología espacial difícilmente se podrán encontrar problemas en los
que la variación geográfica se pueda explicar exclusivamente por un grupo de covariables. Por tanto el método de estimación de los li habrá de incorporar alguna fuente de variabilidad capaz de describir las diferencias
en los patrones de riesgo que no sean explicadas por las variables del estudio. Por esto, resulta conveniente
recurrir a modelos mixtos de Poisson (modelos que incluyen efectos aleatorios), en concreto se va a seguir la
propuesta de Besag, York y Mollié (1991)25 para describir la variación geográfica del riesgo a partir de las muertes observadas. Este modelo, siguiendo el enfoque de la estadística bayesiana, incluye 2 efectos aleatorios e
incorpora información sobre la estructura geográfica de la región de estudio. El primero de los efectos aleatorios tiene estructura espacial, en el sentido que el valor esperado de dicho efecto en cada región coincide con
la media de este efecto en los municipios contiguos. De esta forma se induce dependencia en las RME suavizadas de regiones vecinas como respuesta a hábitos, exposiciones o factores de riesgo compartidos. Así, este
término refleja los factores de riesgo de efecto supramunicipal que afectan a la mortalidad de 2 o más regiones vecinas. El segundo de estos efectos es independiente para cada una de las regiones en el estudio. Este
término, al que se le suele llamar de heterogeneidad, a diferencia del efecto espacial, permite que cada región
tenga un comportamiento independiente del de sus regiones vecinas. El efecto heterogéneo trata de dar cuenta de los factores de riesgo intramunicipales propios de cada región y que no afectan a las zonas vecinas. La
inclusión de este término en el modelo asegura la flexibilidad suficiente a la hora de describir el riesgo en cada
región, mientras que el término espacial es capaz de aprovechar la información en regiones vecinas para mejorar las estimaciones objetivo del estudio.
Concretamente el modelo que se va a emplear en el estudio se puede formular como:
146
donde β-i corresponde al valor que toma el efecto aleatorio β en todas las regiones salvo la i-ésima, ni es el
número de vecinos del municipio i y es el valor promedio de los efectos aleatorios β en las regiones adyacentes al i-ésimo municipio. De esta forma se hace depender la estimación en cada municipio de la media local de
las estimaciones en las regiones colindantes. Se señala que en la formulación anterior las distribuciones normales han sido parametrizadas en función de su precisión (inversa de la varianza), por tanto el efecto espacial
β será más preciso en aquellas regiones con mayor número de vecinos, ya que su media está basada en más
municipios. Respecto a las distribuciones iniciales de las precisiones de los efectos aleatorios se han seguido
las recomendaciones propuestas en Mollié (1996)42. Estas recomendaciones se basan en la estimación previa
de la variabilidad del efecto espacial y el heterogéneo para la determinación de los hiperparámetros de estas
distribuciones.
La estimación de las componentes del modelo combinará la información contenida en los datos de mortalidad con la información aportada por el modelo estadístico. En concreto, la hipótesis de que regiones colindantes tienen comportamientos parecidos mejorará previsiblemente la estimación de la RME suavizada, ya que
dicha estimación será el resultado de la combinación de la información observada en cada municipio y la información del comportamiento de sus municipios vecinos. La estimación del número de casos esperado en cada
municipio según el modelo propuesto, λi, nos permitirá calcular el cociente que determina la estimación suavizada de la RME en cada municipio.
IMPLEMENTACIÓN
La implementación de la representación geográfica municipal ha requerido la elaboración de varios procesos y la utilización de distintas herramientas de software:
• El gestor de bases de datos ACCESS-XP se ha utilizado como repositorio para el almacenamiento de los
datos necesarios para la realización del presente trabajo. A su vez, este software se ha utilizado también
para realizar las consultas que ha necesitado el paquete R en sus distintos cálculos.
• El paquete estadístico R ha actuado como plataforma desde la que se han manejado el resto de programas que han intervenido en el estudio. R extrae la información de las bases de datos, calcula el número
de casos esperados, manda los datos a WinBUGS para la estimación de las RME suavizadas, recoge la
información devuelta por WinBUGS, valora su calidad y la exporta nuevamente a una base de datos para
que sea accesible por ArcGIS. Para la comunicación entre R y el resto de aplicaciones se ha hecho uso
de las librerías RODBC y R2WinBUGS.
• El paquete de inferencia bayesiana WinBUGS 1.4 ha permitido realizar las estimaciones de las RME suavizadas en cada municipio. WinBUGS basa sus estimaciones en simulación mediante métodos MCMC,
propios de la inferencia en estadística bayesiana.
• El sistema de información geográfica ArcGIS 8.1 ha permitido la representación gráfica y exploración de
las RME suavizadas para cada municipio y la probabilidad de que cada una de éstas tome un valor superior a 100.
En cuanto al proceso de simulación en el que se ha basado la inferencia, para cada sexo y causa de mortalidad estudiada se han simulado 3 cadenas de 100.000 iteraciones cada una. De éstas se han descartado
las 10.000 primeras iteraciones y de las restantes se ha guardado una de cada 90. Por tanto las muestras disponibles de la distribución posterior de cada parámetro constan de 3.000 valores. En cuanto a la valoración de
la convergencia de las cadenas simuladas, se ha empleado el estadístico de Brooks-Gelman-Rubin43 para
determinar si éstas habían convergido o no en el momento en que hemos empezado a recoger sus valores.
También se ha calculado el tamaño muestral efectivo de las cadenas44 para controlar la autocorrelación de las
simulaciones de cada parámetro. Ambos estadísticos han sido calculados para todas las RME suavizadas y
las precisiones de los 2 efectos aleatorios, ya que estas últimas suelen presentar unos parámetros de convergencia bastante más pobres que el resto de variables. En el caso de que todos los parámetros presenten un
estadístico de Brooks-Gelman-Rubin inferior a 1.1 y un número de parámetros efectivo superior a 100 consideramos la simulación realizada como satisfactoria y realizaremos la inferencia a partir de ella. En aquellos
casos en que una simulación no haya superado los criterios de convergencia exigidos, se ha repetido la simu147
lación con 3 cadenas de 250.000 iteraciones de las que se han excluido las 25.000 primeras como periodo de
calentamiento y se ha guardado 1 de cada 225 iteraciones. Así, nuevamente la muestra disponible de la distribución posterior consta de 3.000 valores. En 14 ocasiones ha sido necesario aumentar el tamaño de la simulación a 250.000 iteraciones. En dichas ocasiones las simulaciones obtenidas tras el aumento del número de
iteraciones cumplían los criterios de convergencia establecidos
148
Mapa de covariables
149
Número de habitantes por municipio. Padrón municipal 1996
151
Esperanza de vida al nacer - Hombres, periodo 1991-2000
152
Esperanza de vida al nacer - Mujeres, periodo 1991-2000
153
Porcentaje de defunciones de población extranjera. Periodo 1991-2000
154
Bibliografía
155
1. Meade M, Florin J, Gesler W. Medical geography. New York: The Guilford Press, 1988.
2. Elliot P, Wakefield JC, Best NG, Briggs DJ (eds) Geographical and environmental epidemiology: methods for
small-area studies. Oxford: Oxford University Press in behalf of The World Health Organization Regional Office
for Europe, 1992.
3. López-Quílez A. Una visión integral del espacio y el tiempo, en II Jornada Científica de las Sociedades
Españolas de Epidemiología y Biometría “In Memoriam Juan Ferrándiz”. Valencia: Fundació UniversitatEmpresa. Universitat de València, 2004.
4. Mangin J, Arret LL, Millar EF, Allen CS, Brooks L. Geography and maps. An illustrated guide.
[http://www.loc.gov/rr/geogmap/guide/] acceso el 07/01/05.
5. Humboldt A. von. Atlas géographique et physique du royaume de la Nouvelle-Espagne. Paris: F. Schoell,
1811.
6. Berghaus H. Dr. Heinrich Berghaus’ physikalischer Atlas. Gotha: Justus Perthes, 1845-1848.
7. Snow J. On the mode of communication of cholera, 2nd ed. London: John Churchill, 1855.
8. McLeod KS. Our sense of Snow: the myth of John Snow in medical geography. Soc Sci Med 2000;
50:923-35.
9. Hauser Ph. Atlas epidemiográfico del cólera de 1885 en España (1887). Valencia: Generalitat Valenciana,
Conselleria de Sanitat i Consum, 1987.
10. López Piñero JM. Breve Historia de la Medicina. Madrid: Alianza Editorial, SA., 2000.
11. Mason TJ, McKay FW, Hoover R, Blot WJ, Fraumeni JF Jr. Atlas of Cancer Mortality for US Counties: 19501969. Washington, DC. 1975. Department of Health, Education and Welfare, Epidemiology Branch, National
Cancer Institute
12. McGlashan ND, Chick NK, Assesing spatial variation in mortality: Ischaemic Herat disease in Tasmania.
Australian Geographical Studies, 12, 190-206. 1974
13. Howe GM. National Atlas of Disease Mortality in the United Kingdom (2nd ed.). London: Nelson, 1972.
14. Cislaghi C, Decarli A, La Vecchia C, Laverda N, Mezzanotte G, Smans M. Dati indicatori e mappe di mortalita’ tumorale. Data, statistics and maps on cancer mortality. Italia 1975-1977. Bologna: Pitagora Editrice,
1986.
15. Jouglà E, Salem G, Gancel S, Michel V. Atlas on Mortality in the European Union. Luxembourg: Office for
Official Publications of the European Communities, 2002.
16. López-Abente G, Escolar A, Errezola M (eds). Atlas del Cáncer en España. Vitoria-Gasteiz: Gráficas Santa
María, SA., 1984.
17. López-Abente G, Pollán M, Escolar A, Errezola M, Abraira V (eds). Atlas de mortalidad por Cáncer y otras
causas en España. Madrid: Fundación Científica de la Asociación Española contra el Cáncer, 1996.
18. Nolasco A, Orts R, Pérez-Hoyos S, García-Benavides F, Godoy C, Librero J. Análisis Geográfico de la
Mortalidad en la Comunidad Valenciana 1981-1984. Valencia: Generalitat Valenciana, Conselleria de Sanitat i
Consum. Monografies Sanitàries Sèrie A (Estudis) Núm. 21, 1992.
19. Nolasco A, Orts R. Introducción al Análisis Espacial. Aplicaciones en las Ciencias de la Salud. Valencia:
Generalitat Valenciana. Conselleria de Sanitat i Consum. IVESP, 1991
20. Nolasco A, Moncho J, Godoy C, Molina V, Vanaclocha H. Análisis de la mortalidad en la ciudad de Valencia
(1990-1992). Valencia: Generalitat Valenciana, Conselleria de Sanitat i Consum, Sèrie F (Estadística), Num. 13,
1995.
21. Nolasco A, Melchor I, Moncho J, García-Senchermés C, Caballero P, Valero S, Verdú J, Martínez-Andreu
S, Pereyra P, Pérez-Vicente S. Análisis de la mortalidad en la ciudad de Valencia (1996-98). Valencia:
Generalitat Valenciana, Conselleria de Sanitat, Sèrie F (Estadístiques), Num. 23, 2004.
22. Nolasco A, Melchor I, Moncho J, García-Senchermés C, Caballero P, Valero S, Verdú J, Martínez-Andreu
S, Pereyra P, Pérez-Vicente S. Análisis de la mortalidad en la ciudad de Alicante (1990-92/1996-98). Valencia:
Generalitat Valenciana, Conselleria de Sanitat, Sèrie F (Estadístiques), Num. 25, 2004.
23. Nolasco A, Melchor I, Moncho J, García-Senchermés C, Verdú J, Caballero P, Valero S, Martínez-Andreu
P, Pérez MJ. Análisis de la mortalidad en ciudades: resultados en Valencia y Alicante. Gac Sanit 2004; 18:7-15.
24. Clayton D, Kaldor J. Empirical Bayes estimates of age-standardized relative risks for use in disease mapping. Biometrics 1987; 43: 671-82.
156
25. Besag J, York JC, Mollié A. Bayesian image restoration with applications in spatial statistics (with discussion). Annals of the Institute of Statistical Mathematics 1991; 43:1-59.
26. Clayton D, Bernardinelli L. Bayesian methods for mapping disease risk en Elliot P, Cuzick J, English D, Stern
R (eds) Geographical and environmental epidemiology: methods for smal-area studies. Oxford: Oxford
University Press in behalf of The World Health Organization Regional Office for Europe, 1992.
27. Spiegelhalter, DJ, Thomas A, Best NG, Lunn D. WinBUGS Version 1.4 User Manual. Cambridge: Medical
Research Council Biostatistics Unit. [http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs]. (2003)
28. Abellán JJ, Zurriaga O, Martínez-Beneito MA, Peñalver J, Molins T. Aplicación de la metodología geoestadística a la vigilancia de la gripe en una red centinela. Gac Sanit 2002; 16:324-333.
29. Ferrándiz J, López A, Llopis A, Morales M, Tejerizo M. Spatial interaction between neighbouring counties:
cancer mortality data in Valencia (Spain). Biometrics 1995; 51:665-678.
30. Abellán JJ, Martínez-Beneito MA, Zurriaga O, Jorques G, Ferrándiz J, López-Quílez A. Procesos puntuales
como herramienta para el análisis de posibles fuentes de contaminación. Gac Sanit 2002; 16:445-449
31. Abellán JJ, Vanaclocha H, Zurriaga O, Melchor I, Calabuig J, Ferrándiz J, López-Quílez A, Sanmartín P.
Atlas de mortalidad por enfermedades del aparato circulatorio en la Comunidad Valenciana: 1987-1996.
http://www.sp.san.gva.es/epidemiologia, acceso el 07/01/05
32. Abellán JJ, Ferrándiz J, Guallar E, López-Quílez A, Martínez-Beneito MA, Melchor I, Torrella A, Vanaclocha
H. Atlas de mortalidad por cáncer en la Comunidad Valenciana: 1987-1996.
http://www.sp.san.gva.es/epidemiologia, acceso el 07/01/05
33. Benach J, Yasui Y, Borrell C, Rosa E, Pasarín MI, Benach N, Español E, Martínez JM, Daponte A. Atlas de
mortalidad en áreas pequeñas en España 1987-1995. Barcelona: Universitat Pompeu i Fabra/MSD, 2001.
34. Benach J, Martínez JM, Yasui Y, Borrell C, Pasarín MI, Español E, Benach N. Atles de mortalitat en àrees
petites a Catalunya 1984-1998. Barcelona: Universitat Pompeu i Fabra/Fundació Jaume Bofill/Editorial
Mediterrània, 2004.
35. Pickle LW, Mungiole M, Jones GK, White AA. Atlas of United States mortality. Hyatsville: National Center
for Health Statistics, 1996.
36. Librero J, García-Benavides F, Godoy C. Análisis de mortalidad en áreas pequeñas el problema de la residencia. Gac Sanit 1993; 7(37):169-75.
37. Abellán JJ, Armero C, Conesa D, Pérez-Panadés J, Martínez-Beneito MA, Zurriaga O, García-Blasco MJ,
Vanaclocha H. Estudio de la distribución geográfica de la probabilidad de trasplante renal en la Comunidad
Valenciana en II Jornada Científica de las Sociedades Españolas de Epidemiología y Biometría “In Memoriam
Juan Ferrándiz”. Valencia: Fundació Universitat-Empresa. Universitat de València, 2004.
38. Martínez-Beneito MA, Zurriaga O, Bosch S, López-Quílez A. Modelos geoestadísticos para el estudio de la
distribución de riesgo en entornos intramunicipales. XXII Reunión Científica de la Sociedad Española de
Epidemiología. Cáceres. Gac Sanit 2004; 18 (Supl 3): 34.
39. Segi, M. Cancer Mortality for selected sites in 24 countries (1950-57). Department of Public Health, Taboku
University. School of medicine. Saudai, Japan 1960.
40. Melchor I, Garcia C, Martínez P, Valero S, Moscardó F, Vanaclocha H, Escolano M. Análisis de mortalidad
por áreas de salud de la Comunidad Valenciana, 2000. Valencia: Generalitat Valenciana, Conselleria de
Sanitat; 2004.
41. Cirera Ll, Vázquez E. (ed) La implantación en España de la Clasificación Internacional de Enfermedades
10ª revisión (CIE-10). Santiago de Compostela: Sociedad Española de Epidemiologia; 1998.
42. Mollié A. Bayesian mapping of disease in Gilks WR, Richardson S, Spiegelhalter DJ (eds) Markov Chain
Monte Carlo in Practice. Boca Raton: Chapman & Hall / CRC, 1996.
43. Brooks SP, Gelman A. General methods for monitoring convergence of iterative simulations. Journal of
Computational and Graphical Statistics 1997; 7:434-455.
44. Kass RE, Carlin BP, Gelman A, Neal RM. Markov Chain Monte Carlo in Practice: A Roundtable
Discussion. The American Statistician 1998; 52 (3):93-100.
157