Atlas de Mortalidad por Cáncer y Otras Causas.
España 1975-1986.
MATERIAL y MÉTODOS
La información sobre las defunciones proviene de los Boletines Estadísticos de Defunción (Instituto Nacional de Estadística).
De las variables recogidas en los Boletines se estudiarón los datos relativos a sexo, edad, fecha de defunción, provincia de
residencia y la causa básica de defunción de acuerdo con la 9ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades
(CIE-9). Aunque el trabajo es en esencia un Atlas de mortalidad por cáncer se han incluido otras causas de muerte.
Los datos de población por grupos de edad y sexo de las 52 provincias han sido obtenidos de los padrones muncipales de
habitantes de 1975 y 1986 y de los censos de 1981 y 1991. Se han estimado las poblaciones correspondientes a cada periodo
de estudio utilizando un modelo de regresión polinómica que pondera el censo de 1981 el doble que el resto de los pivotes
(7).
Las personas-año de exposición, en el cálculo de las tasas
específicas por edad y sexo para todo el periodo (1975-1986), se obtuvierón multiplicando la población estimada a 31 de
Diciembre de 1980 (mitad del periodo) por 12. Los años estudiados se han agrupado en 3 cuatrienios estimandose las
poblaciones provinciales a 31 de Diciembre de 1976, 1980 y 1984.
Un problema central de la cartografía es cómo representar gráficamente los datos en el espacio en la forma más precisa y correcta facilitando la percepción visual de patrones geográficos. Los problemas se plantean en tres frentes: las escalas, los indicadores y el propio gráfico (colores, dimensiones, etc.) (8). Se han propuesto diversas soluciones estadísticas para resolver el problema de los indicadores referidos a tamaños desiguales de población (9,10), así como poderosas técnicas multivariantes que permiten, además de evaluar diferencias geográficas, estudiar cambios temporales y detectar interacciones (11,12). Respecto a las escalas (absolutas o relativas) no existe preferencia por alguna de ellas. Sí existe un criterio aceptado en cuanto a no representar únicamente las medidas de significación estadística de los indicadores (13). El objetivo central de los mapas es la detección de patrones y la representación de la significación estadística podría ocultarlos. Las áreas a representar están impuestas por la división administrativa de España, siendo difícil el estudio de áreas menores a las provinciales ya que la composición de la población en niveles inferiores al provincial no siempre es accesible. Los resultados se presentan en forma de mapas temáticos, gráficos y tablas. Para cada causa y sexo se proporcionan 3 mapas y dos histogramas.
El primer mapa corresponde a las Tasas Ajustadas de Mortalidad para todo el periodo de las 52 provincias
españolas. Se trata de tasas ajustadas por el método directo utilizando la población estandar europea. En este mapa se ha
utilizado una escala relativa, con 7 clases, agrupando las provincias de acuerdo al siguiente criterio: despues de ordenar las
tasas de mayor a menor se tomaron se tomaron 3 provincias en los intervalos más extremos, 5 en los siguientes, 10 en los
siguientes y 16 (el resto) en un intervalo central.
Escala de color y categorias : 
El segundo mapa muestra la Tendencia Temporal Provincial (riesgo relativo de incremento anual). Se ha
calculado el cambio anual de la mortalidad en cada provincia tomando como referencia el primer periodo de estudio (1975-78).
Para ello se ha utilizado un modelo de regresión de Poisson incluyendo un término de intreacción entre provincia y periodo de
defunción. Se calculó la significación estadística del incremento anual del riesgo. Se ha tenido en cuenta la dispersión
extra-Poisson en esta evaluación estadística (14). Se han elegido 9 niveles con puntos de corte fijos, representando incrementos relativos del riesgo (y decrementos equivalentes
en la escala logaritmica) del 1%, 3%, 5% y 10% al año. Un 1.10 se interpreta como un incremento de 10% cada año.Escala de color y puntos de corte : 
Para cada una de las causas de muerte y sexo se presentan histogramas de las tasas ajustadas, ordenadas de mayor a menor. La escala es igual en ambos sexos para facilitar la comparación de la magnitud de las tasas. Es conviente prestar atención al rango de las tasas. Una gran variabilidad en las tasas es indicativa del mayor papel del ambiente en la etiología de esta enfermedad (Recomendaciones para la lectura de los mapas)
El modelo de regresión de Poisson es el más adecuado para estudios geográficos que utilizan tasas a partir de datos agrupados. En nuestro estudio la variable dependendiente son las defunciones y las variables independientes son la edad, el año defunción y la provincia de residencia. Las defunciones en cada estrato se consideran variables Poisson independientes, con media y varianza igual al número de defunciones en ese estrato (11). La variable EDAD se categorizó en 5 niveles excluyendo a los menores de 20 años (1 '20-44' 2 '45-54' 3 '55-64' 4 '65-74' 5 '75 y más') y la variable PERIODO en tres ( 0 '1975-78 1 '1979-82' 2 '1983-86'). Para la variable PROVINCIA se utilizarón 51 variables indicadoras. Los estimadores provinciales fuerón promediados de forma ponderada a la unidad, lo que es equivalente a tomar el promedio de España como nivel de referencia. Se ha ajustado un modelo para cada sexo.
Se ha utilizado un método estadístico simple que permite responder a la pregunta de sí una agrupación espacial ha podido ocurrir por azar (15,16). El método esta basado en la observación de pares de provincias contiguas midiendo sus diferencias en el 'ranking' de las tasas. Para ello se calcula un valor D que es la diferencia media en el 'ranking' de todos los K pares de provincias adyacentes. Esto nos da una idea de la agregación espacial, es decir, si la D es muy pequeña las provincias con niveles de riesgo parecido están próximas.
