出版社：Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad
摘要：Fundamentos: los indicadores socioeconómicos que toman el barrio como unidad de referencia en nuestro contexto son escasos. Los objetivos de es- te artículo son describir el proceso de construcción y la validez de un índice de privación a nivel de barrio y analizar su asociación con la mortalidad.. Métodos: el esquema conceptual inicial del IP contuvo elementos que caracterizaban teóricamente la privación y para las que se realizó una recogida de variables de segundo nivel. El IP se adaptó a la disponibilidad de variables y a los resultados de sus análisis exploratorios. Finalmente, se realizó un análisis factorial para la validación del IP que se compuso de 5 dimensiones para Madrid (economía, población y territorio, vivienda, parque móvil y demografía) y 4 para Barcelona (las mismas salvo “demografía”). Los barrios fueron agrupados en cuartiles según la puntuación obtenida para el IP (Q4: mayor nivel de privación). Se calcularon tasas de mortalidad prematura estratificadas por sexo y ajustadas por edad y razones de mortalidad para cada cuartil. Resultados: El IP explicó el 55% de la variabilidad observada en los indicadores para Madrid y el 69% para Barcelona. La tasa de mortalidad prematura para el Q1 en Madrid fue 1,65por 10 3 en hombres y 0,92 por 10 3 y de 2,81 por 10 3 en hombres y 1,22 por 10 3 en mujeres residentes en Q4. En Barcelona la tasa de mortalidad fue de 2,33 por 10 3 en hombres y de 1,15 por 10 3 mujeres en el Q1 y de 3,49 por 10 3 en hombres y 1,52 por 10 3 en mujeres del Q4. Conclusión: Las tasas de mortalidad mostraron mayor mortalidad prematura en los barrios con un índice de privación mayor.
其他摘要：Background: There are few economic indicators that take the neigh- borhood as the unit of reference in our context. The aim of this article is to describe the process and results of secondary data collection and development of a deprivation index (DI) for the neighborhoods of the cities of Madrid and Barcelona, discussing their utility for research on health inequalities. Methods: initial DI conceptual framework contained different ele- ments that characterize deprivation and for which we collected second- level variables. ID was adapted to the availability of variables and to the results of an exploratory analysis. Finally, a factor analysis was performed to validate the IP. We built a DI based on five dimensions for Madrid (eco- nomy, population and territory, housing, cars and demographics) and 4 for Barcelona (all except "demographics"). Neighborhoods were grouped into quartiles according to their score for the DI (Q4: higher levels of deprivation). Premature mortality rates and premature mortality ratios adjusted by age were calculated for each quartile. Results: The IP explained 55% of the observed variability in the indi- cators for Madrid and 69% for Barcelona. Premature mortality rate in Madrid for Q1 was 1.65 per 10 3 in men and 0.92 per 10 3 women and 2.81 per 10 3 in men and 1.22 per 10 3 in women residing in Q4. In Barcelona,the mortality rate was 2.33 per 10 3 men and 1.15 per 10 3 women in Q1 and 3.49 per 10 3 in men and 1.52 per 10 3 in women living in Q4. Conclusion: Premature mortality ratess howe dhigher premature mortality in the most deprived districts.
关键词：Desigualdades en la salud; Análisis de área pequeña; Análisis factorial; Mortalidad;Health inequalities; Small-area analysis; Factor analysis; Statistical; Socioeconomic factors; Censuses
