null Mortalidad por EPOC y desigualdades socioeconómicas en varones del municipio de Oviedo: resultados del estudio coordinado MEDEA II
Reseñas de Investigación
17/01/2012

Valentín Rodríguez Suárez

Consejería de Sanidad del Principado de Asturias

PI08/0367
El proyecto MEDEA es un estudio coordinado de 14 grupos de investigación cuyo objetivo es identificar desigualdades en mortalidad en áreas pequeñas de España. Utilizando modelos bayesianos de suavización del riesgo se analizó la mortalidad por EPOC a nivel de sección censal de los varones del municipio de Oviedo entre 1996 y 2007, evidenciándose una fuerte asociación con privación socioeconómica. Son necesarias políticas educativas y sanitarias poblacionales y de prevención de riesgos laborales que tengan en cuenta esta realidad para evitar que continúen produciéndose defunciones por patologías prevenibles, que afectan especialmente a los grupos más desfavorecidos.
Introducción

La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es un trastorno relativamente frecuente del que aún se desconoce su verdadera magnitud y el papel que pueden tener en su origen o exacerbación otros factores diferentes del tabaco.

Los datos poblacionales sobre prevalencia de EPOC en España provienen de los estudios IBERPOC1,3 (1997) y EPI-SCAN (estudio epidemiológico de EPOC en España). Este último estudió entre 2006 y 2007 la prevalencia de EPOC en adultos de 40-80 años en 10 ciudades de España, siendo Oviedo una de ellas4. Las cifras de prevalencia encontradas en esta ocasión fueron de 10,2% (9,2%-11,1%), siendo mayores en varones (15,1%) que en mujeres (5,6%) e incrementándose con la edad, consumo de tabaco y bajo nivel de educación. Así mismo confirmó que la tasa de infradiagnóstico de EPOC continuaba siendo muy alta5. También se constataron importantes diferencias de prevalencia entre las zonas estudiadas, correspondiendo la más alta a Oviedo (16,9%) y la menor a Burgos (6,2%). La prevalencia de fumadores y exfumadores, así como la exposición acumulada medida en paquetes-año no explicó mucha de la variabilidad geográfica observada6.

La frecuencia y epidemiología de la EPOC también ha sido estudiada en otros países. La Sociedad Torácica Americana (ATS) revisó recientemente los factores de riesgo y la carga global que supone la EPOC7, encontrando que la fracción atribuible poblacional del tabaco es menor del 80% en la mayoría de los estudios, lo que evidencia que una proporción importante de casos de EPOC no puede ser explicada por el consumo de tabaco. Una reciente revisión europea8 encontró importantes diferencias de prevalencia según sexo, consumo de tabaco y condiciones socioeconómicas (mayor prevalencia en desempleados y trabajadores sin cualificación).

Las desigualdades sistemáticas entre clases sociales están en la base del exceso de mortalidad por algunas causas, entre las que se encuentra la EPOC, en los grupos más desfavorecidos9-13. El análisis de estas desigualdades de salud en áreas geográficas pequeñas se ha incrementado en los últimos años debido a que permite profundizar en los determinantes sociales y ambientales de la salud y al desarrollo de metodología basada en sistemas de información geográfica que posibilita analizar la distribución espacial de los datos de salud14-15. Además, las nuevas técnicas de estadística bayesiana han permitido mejorar estos análisis16-18.

El proyecto MEDEA (desigualdades en mortalidad en áreas pequeñas de ciudades de España)19-21 es un estudio coordinado de 14 grupos de España que nació con el objetivo de identificar desigualdades en mortalidad total y en causas específicas a nivel de sección censal, así como analizar las relaciones entre desigualdades geográficas y privación socioeconómica. El estudio que aquí se presenta sobre mortalidad por EPOC en varones de Oviedo se enmarca en este proyecto.

Objetivos

Describir y analizar la evolución de la mortalidad por enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) en relación con las desigualdades socioeconómicas en las secciones censales del municipio de Oviedo en dos periodos de tiempo (1996-2001 y 2002-2007)

Metodología

Estudio de tipo ecológico transversal a nivel de área pequeña -sección censal- en el que se ha tenido en cuenta la estructura espacial de los datos mediante el modelo jerárquico bayesiano (modelo de suavización de datos) propuesto por Besag, York y Mollie (modelo BYM) que incluye 2 efectos aleatorios: uno recoge la dependencia espacial y otro la sobredispersión desestructurada.

La población de estudio está constituida por los residentes varones en el municipio de Oviedo entre 1996 y 2007, de la cual se obtuvieron las defunciones por enfermedad pulmonar obstructiva crónica del registro de mortalidad de la Consejería de Sanidad de Asturias.

A partir de la dirección postal del domicilio se obtuvo la sección censal de cada defunción de acuerdo al Censo de Población y Viviendas de 2001 (173 secciones censales). Las causas de defunción por EPOC en las que no se averiguó la dirección del domicilio o los datos incompletos no permitieron ubicarlo en una sección censal concreta, fueron excluidas. También se excluyeron los casos de defunción cuyo domicilio correspondía a un centro sociosanitario, ya que su inclusión en el análisis sobreestimaría la mortalidad en la sección censal en la que se ubicara el centro.

Se obtuvieron del Instituto Nacional de Estadística (INE) y del mismo Censo de 2001, cinco indicadores socioeconómicos de cada sección censal con los cuales se calculó un índice compuesto de privación mediante el análisis de componentes principales usando la metodología propuesta por Domínguez-Berjon et al.22. Los indicadores que componen el índice son: % de trabajadores manuales, % de trabajadores desempleados, % de trabajadores eventuales, % de instrucción insuficiente (mayores de 15 años) y % de instrucción insuficiente en jóvenes (16-29 años)

Las variables de interés para el análisis son el número de defunciones de varones con EPOC en grupos de edad de cinco años en cada una de las secciones censales de Oviedo y el índice de privación de cada sección censal.

En primer lugar se realizó un análisis descriptivo de la mortalidad por EPOC en cada período de forma independiente y, en segundo lugar, se calculó la asociación entre la mortalidad y el índice de privación.

Para el análisis descriptivo se obtuvieron de cada periodo las razones de mortalidad estandarizadas suavizadas (RMEs)  de cada sección censal, utilizando como referencia las tasas específicas de la propia ciudad (estandarización indirecta interna). Se utilizaron tasas específicas de referencia diferentes para cada periodo. Además, para poder comparar la evolución de la mortalidad en los dos periodos, se calcularon las RMEs del segundo periodo (2002-2007) utilizando como referencia las tasas específicas de mortalidad del primer periodo (1996-2001)

El modelo utilizado para obtener las RMEs asume que el número de defunciones observadas sigue una distribución de Poisson de media λ: Yi ½ λi ~ Poisson(Ei), y que el logaritmo de la media de la mortalidad observada tiene la siguiente forma:

Modelo A:   log(µi)= log(Ei)+α+Si +Hi

Donde: E es el número de casos esperados de EPOC, α es la constante del modelo, S es el efecto espacial y H el efecto aleatorio heterogeneo (desestructurado o sin dependencia espacial).

Las estimaciones de riesgo suavizadas fueron calculadas con un nuevo método denominado Integrated Nested Laplace Approximations (INLA)23 que se puede ejecutar con un software en lenguaje C denominado "inla", fácilmente aplicable desde el entorno de software libre R con un paquete llamado INLA.

Tras el análisis descriptivo se realizó una regresión ecológica con dos tipos de modelos: uno introduciendo la privación como variable independiente continua, mientras que en el otro se introdujo la variable privación categorizada según quintiles. En ambos casos se obtuvo el riesgo de morir asociado a la privación para cada periodo de estudio (1996-2001 y 2002-2007) con los correspondientes intervalos de credibilidad al 95%. Además, en el modelo categorizado para cada quintil de privación se calculó el riesgo de morir en el segundo periodo respecto al primero para observar la evolución temporal del riesgo.

En los modelos de regresión ecológica se ha introducido un efecto heterogéneo y un efecto espacial para cada periodo, y mediante la interacción entre el periodo y el índice de privación se obtiene el riesgo de morir (RR) asociado a la privación para cada uno de los periodos. El modelo ecológico es una extensión del modelo A:

Modelo B:    log(µi)= log(Ei)+α+βiCi +Si +Hi

Donde eβ es el riesgo relativo asociado con el índice de privación.

Resultados

En los 12 años de estudio se obtuvieron 824 defunciones por EPOC en las que se pudo determinar la sección censal, 436 en el primer periodo y 388 en el segundo, lo que supone unas tasas de de 38,05 y 32,28 por cien mil varones.

En el gráfico 1 se muestra el mapa del municipio de Oviedo representando la privación categorizada en septiles, donde los colores verdes representan las áreas con menor privación y los tonos marrones las áreas con mayor privación.


Gráfico 1. Índice de privación en el municipio de Oviedo según indicadores socioeconómicos del Censo de Población y Viviendas de 2001


El gráfico 2 representa la distribución de la mortalidad por EPOC en varones en el primer periodo, constatándose que es similar a la distribución de la privación socioeconómica. Las RMEs suavizadas se representan mediante mapas de septiles donde los colores verdes muestran las áreas con mayor defecto de mortalidad y las áreas con mayor exceso de mortalidad son representadas en tonos marrones.


Gráfico 2. Distribución del riesgo de morir por EPOC en varones del municipio de Oviedo. RMEs del periodo 1996-2001


En el gráfico 3 se muestra la dispersión entre las RMEs del primer periodo y las RMEs del segundo periodo estandarizadas con las tasas del primer periodo, para valorar la evolución de la mortalidad en el tiempo. Los cuadros grises representan los septiles para las RMEs del primer periodo y los ejes están en escala logarítmica. En él se puede ver con claridad como la mortalidad en el periodo 2002-2007, representada en el eje de ordenadas, es mucho menor que en el periodo 1996-2001.

 

Gráfico 3. Representación de las RMEs por EPOC en varones del municipio de Oviedo en los dos periodos de estudio

En el gráfico 4 se pueden observar las medias a posteriori de los RR de cada periodo y sus respectivos intervalos de credibilidad al 95%, comprobándose que existe una asociación positiva de la mortalidad por EPOC con el índice de privación como variable continua en ambos periodos: RR: 1,24 (1,13-1,36) en 1996-2001 y RR: 1,22 (1,11-1,35) en 2002-2007.


Gráfico 4. Riesgos relativos (RR) de morir por EPOC en varones de Oviedo asociados a privación socioeconómica en ambos periodos de estudio

Periodo

 


En la tabla 1 se presenta la asociación de la mortalidad por EPOC con el índice de privación como variable categorizada, tanto en los dos periodos independientes como en el segundo utilizando tasas de referencia del primer periodo.


Tabla1: Riesgos relativos (RR) de morir por EPOC en varones de Oviedo asociados a privación socioeconómica como variable categórica (2 periodos independientes y segundo periodo respecto al primero)

RR.p1:   Riesgo de morir en el primer periodo (1996-2001)
RR.p2:  Riesgo de morir en el segundo periodo (2002-2007)
RR.p2.p1: Riesgo de morir en el segundo periodo con respecto al primero


Discusión

En ambos periodos de estudio, 1996-2001 y 2002-2007, se ha constatado que la mortalidad por EPOC en varones del municipio de Oviedo está muy relacionada con el nivel socioeconómico del área geográfica de residencia. Aunque en los últimos años la mortalidad disminuyó con respecto al primer periodo, la asociación con la privación socioeconómica se mantiene inalterable y presenta un gradiente positivo, de forma que a mayores niveles de privación le corresponden riesgos relativos de mortalidad por EPOC más elevados.

La consistencia de la asociación entre mortalidad por EPOC y privación socioeconómica ha sido puesta de manifiesto en varios estudios de diferentes países.24-36. No sólo obedece a conductas individuales, sino también a factores contextuales del área de residencia que hacen que, por ejemplo, consumir tabaco sea más frecuente en los grupos sociales más desfavorecidos12.

Pero para comprender las relaciones entre el contexto social y la mortalidad es preciso contemplarlo como un proceso continuo a lo largo de la vida y no como una situación concreta en el momento de la defunción, de forma que la educación, la ocupación laboral y las condiciones de la vivienda en etapas tempranas de la vida se asocian con varias causas de defunción, incluida la EPOC33-34, presentando tasas de mortalidad más altas los grupos manuales sin cualificación.

Así mismo, para interpretar los resultados es preciso tener en cuenta la estrecha relación del nivel socioeconómico del área de residencia con algunas ocupaciones que se han demostrado de riesgo para la EPOC7 -mineros de carbón y de roca, trabajadores de túneles y trabajadores en la fabricación de hormigón, etc.-, que son en sí mismas factores de riesgo para la EPOC independientes del tabaco pero que también se asocian con bajos niveles socioeconómicos.

Por último, otros factores de riesgo están siendo estudiados como posible causa de la EPOC7 -intensidad de tráfico y calidad del aire en zonas urbanas, humo de tabaco inhalado pasivamente, humo de biomasa y factores dietéticos- sin que hasta el momento haya demasiada evidencia sobre su causalidad.

La principal limitación de este estudio proviene de la naturaleza ecológica y transversal del mismo, es decir, del hecho de atribuir a cada persona el nivel socioeconómico de la sección censal en la que residía en el momento de la defunción, sin tener en cuenta las circunstancias personales y las variaciones de las mismas a lo largo del tiempo. No obstante, aunque este hecho impide establecer riesgos individuales de morir de EPOC asociados a causas concretas, la metodología bayesiana utilizada permite sin embargo suavizar los riesgos de las áreas y detectarlos a pesar del escaso número de defunciones y de las pequeñas poblaciones. Por otra parte, la metodología ya ha sido previamente ensayada con éxito (proyecto MEDEA I)20-21 y es común para catorce grupos de investigación, lo que permite comparar resultados de diferentes zonas de España.

Como conclusión, este estudio demuestra que en el municipio de Oviedo las mayores tasas de defunción por EPOC en varones se encuentran en las áreas de residencia con peores indicadores socioeconómicos, aumentando el riesgo conforme aumenta el nivel de privación. La EPOC es una enfermedad multifactorial pero prevenible en gran medida, que está especialmente ligada al consumo de tabaco y al contexto social y en menor medida a exposiciones laborales que en Asturias no son infrecuentes. Son necesarias políticas educativas y sanitarias a nivel poblacional y de prevención de riesgos laborales que tengan en cuenta esta realidad para evitar que continúen produciéndose defunciones por patologías prevenibles, que afectan especialmente a los grupos más desfavorecidos.

Palabras clave: epoc mortalidad desigualdades en salud epidemiología espacial modelos bayesianos

Bibliografía

  1. Miravitlles M, Sobradillo-Peña V, Villasante C, et al. Estudio epidemiológico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica en España (IBERPOC): reclutamiento y trabajo de campo. Arch Bronconeumol. 1999;35:152-8.
  2. Sobradillo-Peña V, Miravitlles M, Jiménez CA, et al. Estudio Epidemiológico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica en España (IBERPOC): prevalencia de síntomas respiratorios crónicos y limitación del flujo aéreo. Arch Bronconeumol. 1999;35:159-66.
  3. Sobradillo-Peña V, Miravitlles M, Gabriel R, et al. Geographic variations in prevalence and underdiagnosis of COPD: results of the IBERPOC multicentre epidemiological study. Chest. 2000;118:981-9.
  4. Ancochea J, Badiola C, Duran-Tauleria E, et al. Estudio EPI-SCAN: resumen del protocolo de un estudio para estimar la prevalencia de EPOC en personas de 40 a 80 años en España. Arch Bronconeumol. 2009;45:41-47.
  5. Miravitlles M, Soriano JB, García-Río F, et al. Prevalence of COPD in Spain: impact of undiagnosed COPD on quality of life and daily life activities. Thorax. 2009;64:863-8.
  6. Soriano JB, Miravitlles M, Borderías L, et al. Diferencias geográficas en la prevalencia de EPOC en España: relación con hábito tabáquico, tasas de mortalidad y otros determinantes. Arch Bronconeumol. 2010;46:522-30.
  7. Eisner MD, Anthonisen N, Coultas D, Kuenzli N, Perez-Padilla R, Postma D, Romieu I, Silverman EK, Balmes JR; Committee on Nonsmoking COPD, Environmental and Occupational Health Assembly. An official American Thoracic Society public policy statement: Novel risk factors and the global burden of chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 2010;182:693-718.
  8. Atsou K, Chouaid C, Hejblum G. Variability of the chronic obstructive pulmonary disease key epidemiological data in Europe: systematic review. BMC Med. 2011;9:7.
  9. Whitehead M, Dahlgren G., 2006. Concepts and principles for tackling social inequities in health. Levelling up (part 1). World Health Organization: studies on social and economic determinants of population health no. 2, Denmark.
  10. Mackenbach JP, Stirbu I, Roskam AJ, et al; European Union Working Group on Socioeconomic Inequalities in Health. Socioeconomic inequalities in health in 22 European countries. N Engl J Med. 2008;358:2468-81.
  11. Marmot M, Friel S, Bell R, et al; Commission on Social Determinants of Health. Closing the gap in a generation: health equity through action on the social determinants of health. Lancet. 2008;372:1661-9.
  12. Paul CL, Ross S, Bryant J, et al. The social context of smoking: A qualitative study comparing smokers of high versus low socioeconomic position. BMC Public Health. 2010;10:211.
  13. Stringhini S, Sabia S, Shipley M, et al. Association of socioeconomic position with health behaviors and mortality. JAMA. 2010;303:1159-66.
  14. Krieger N. Place, space, and health: GIS and epidemiology. Epidemiology. 2003;14:384-5.
  15. Rushton G. Public health, GIS, and spatial analytic tools. Annu Rev Public Health. 2003;24:43-56.
  16. Lawson AB, Biggeri AB, Boehning D, et al. Disease mapping models: an empirical evaluation. Disease Mapping Collaborative Group. Stat Med. 2000;19:2217-41.
  17. Clayton D, Bernardinelli L. Bayesian methods for mapping disease risk in geographical and environmental epidemiology: Methods for small area studies. 1992. In: Elliott P, Cuzick J, English D, Stern R, editores. Oxford: Oxford University Press; 1992. p. 205-220.
  18. Schrödle B, Held L. A primer on disease mapping and ecological regression using INLA. Comput Stat [edición electrónica]. 2010. DOI 10.1007/s00180-010-0208-2.
  19. http://www.proyectomedea.org/
  20. Barceló MA, Saez M, Cano-Serral G, et al. Métodos para la suavización de indicadores de mortalidad: aplicación al análisis de desigualdades en mortalidad en ciudades del Estado español (Proyecto MEDEA). Gac Sanit 2008;22:596-608.
  21. Borrell C, Marí-Dell"olmo M, Serral G, et al; MEDEA Members. Inequalities in mortality in small areas of eleven Spanish cities (the multicenter MEDEA project). Health Place. 2010;16:703-11.
  22. Domínguez-Berjón MF, Borrell C, Cano-Serral G, et al . Construcción de un índice de privación a partir de datos censales en grandes ciudades españolas: (Proyecto MEDEA). Gac Sanit 2008;22:179-187.
  23. http://www.r-inla.org/
  24. Menec VH, Shooshtari S, Nowicki S, et al. Does the relationship between neighborhood socioeconomic status and health outcomes persist into very old age? A population-based study. J Aging Health. 2010;22:27-47.
  25. Yin P, Zhang M, Li Y, et al. Prevalence of COPD and its association with socioeconomic status in China: findings from China Chronic Disease Risk Factor Surveillance 2007. BMC Public Health. 2011;11:586.
  26. Miravitlles M, Naberan K, Cantoni J, et al. Socioeconomic status and health-related quality of life of patients with chronic obstructive pulmonary disease. Respiration. 2011;82:402-8.
  27. Kanervisto M, Vasankari T, Laitinen T, et al. Low socioeconomic status is associated with chronic obstructive airway diseases. Respir Med. 2011;105:1140-6.
  28. Simpson CR, Hippisley-Cox J, Sheikh A. Trends in the epidemiology of chronic obstructive pulmonary disease in England: a national study of 51 804 patients. Br J Gen Pract. 2010;60:277-84.
  29. Eisner MD, Blanc PD, Omachi TA, et al. Socioeconomic status, race and COPD health outcomes. J Epidemiol Community Health. 2011;65:26-34.
  30. Piro FN, Næss O, Claussen B. Area deprivation and its association with health in a cross-sectional study: are the results biased by recent migration? Int J Equity Health. 2007;6:10.
  31. Gershon AS, Warner L, Cascagnette P, et al. Lifetime risk of developing chronic obstructive pulmonary disease: a longitudinal population study. Lancet. 2011;378:991-6.
  32. Dalmau-Bueno A, García-Altés A, Marí-Dell"Olmo M. Veintidós años de evolución de las desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en la ciudad de Barcelona. Gac Sanit. 2010;24:20-7.
  33. Naess O, Claussen B, Thelle DS, et al. Four indicators of socioeconomic position: relative ranking across causes of death. Scand J Public Health. 2005;33:215-21.
  34. Power C, Hyppönen E, Smith GD. Socioeconomic position in childhood and early adult life and risk of mortality: a prospective study of the mothers of the 1958 British birth cohort. Am J Public Health. 2005;95:1396-402.
  35. Cosío BG, Fiorentino F, Scrimini S. [EPOC y asma]. Arch Bronconeumol. 2010;46 Suppl8:2-7.
  36. Johannessen A, Eagan TM, Omenaas ER, et al. Socioeconomic risk factors for lung function decline in a general population. Eur Respir J. 2010;36:480-7.
Cita de la publicación original:

Valentín Rodríguez Suárez

Número: 15 de 2012