Objective: To estimate the incidence and 28-day and 5-year survival rates after a first acute myocardial infarction (AMI) in relation to socioeconomic status in the Basque Country (Spain) between 1999 and 2000. Methods: Data from a population-based registry of AMI were used. The study included 3,619 patients to calculate age-standardized incidence by the direct method and 2,003 patients (out-of-hospital deaths were excluded) to calculate observed and relative survival using the Kaplan-Meier and Hakulinen methods, respectively. Socioeconomic status was quantified using a deprivation index ecologically assigned to each patient according to the census tract of residence at diagnosis of AMI and was categorized into quintiles. Results: Among men, the risk of AMI was higher in the lowest socioeconomic group than in the highest socioeconomic group (RR=1.17; 95%CI: 1.02-1.34). In men, a higher risk of death was observed in the middle (Q3; HR=1.60; 95%CI: 1.02-2.51) and low (Q5; HR=1.65; 95%CI: 1.02-2.69) quintiles compared with the least deprived group for age-adjusted survival during the acute phase. In the fully adjusted model, this effect was attenuated and no significant differences were observed in long-term survival. Among women, no significant differences were observed either in incidence or in short- and long-term survival. Conclusions: Socioeconomic inequalities were only observed in men in incidence and in survival during the acute phase after an AMI.

Objetivo: Estimar la incidencia y la supervivencia a 28 días y 5 años tras un primer infarto agudo de miocardio (IAM) según la posición socioeconómica en el País Vasco entre 1999 y 2000. Métodos: Utilizando datos de un registro poblacional de IAM se incluyeron 3.619 pacientes para estimar la incidencia ajustada por edad por el método directo, y 2003 (excluidas las muertes extrahopitalarias) para la supervivencia observada y relativa con el método de Kaplan-Meier y el de Hakulinen, respectivamente. El nivel socioeconómico se definió por un índice de privación ecológicamente asignado a cada paciente según la sección censal de residencia al diagnóstico del IAM, y se categorizó en quintiles. Resultados: Los hombres del nivel socioeconómico más bajo tuvieron un mayor riesgo de IAM que los del más alto (RR=1,17; IC95%: 1,02-1,34). En la supervivencia en la fase aguda ajustada por edad, los hombres de los quintiles medio (Q3; HR=1,60; IC95%: 1,02-2,51) y bajo (Q5; HR=1,65; IC95%: 1,02-2,69) presentaron un mayor riesgo de muerte en comparación con el grupo más favorecido. Este efecto se vio atenuado en los modelos completamente ajustados, y no hubo diferencias significativas en la supervivencia a largo plazo. En la mujeres no se hallaron diferencias significativas en la incidencia ni en la supervivencia a corto y largo plazo. Conclusiones: Sólo se han observado desigualdades socioeconómicas en los hombres en la incidencia y la supervivencia durante la fase aguda.

Objective: To estimate the incidence and 28-day and 5-year survival rates after a first acute myocardial infarction (AMI) in relation to socioeconomic status in the Basque Country (Spain) between 1999 and 2000. Methods: Data from a population-based registry of AMI were used. The study included 3,619 patients to calculate age-standardized incidence by the direct method and 2,003 patients (out-of-hospital deaths were excluded) to calculate observed and relative survival using the Kaplan-Meier and Hakulinen methods, respectively. Socioeconomic status was quantified using a deprivation index ecologically assigned to each patient according to the census tract of residence at diagnosis of AMI and was categorized into quintiles. Results: Among men, the risk of AMI was higher in the lowest socioeconomic group than in the highest socioeconomic group (RR=1.17; 95%CI: 1.02-1.34). In men, a higher risk of death was observed in the middle (Q3; HR=1.60; 95%CI: 1.02-2.51) and low (Q5; HR=1.65; 95%CI: 1.02-2.69) quintiles compared with the least deprived group for age-adjusted survival during the acute phase. In the fully adjusted model, this effect was attenuated and no significant differences were observed in long-term survival. Among women, no significant differences were observed either in incidence or in short- and long-term survival. Conclusions: Socioeconomic inequalities were only observed in men in incidence and in survival during the acute phase after an AMI.

Objetivo: Estimar la incidencia y la supervivencia a 28 días y 5 años tras un primer infarto agudo de miocardio (IAM) según la posición socioeconómica en el País Vasco entre 1999 y 2000. Métodos: Utilizando datos de un registro poblacional de IAM se incluyeron 3.619 pacientes para estimar la incidencia ajustada por edad por el método directo, y 2003 (excluidas las muertes extrahopitalarias) para la supervivencia observada y relativa con el método de Kaplan-Meier y el de Hakulinen, respectivamente. El nivel socioeconómico se definió por un índice de privación ecológicamente asignado a cada paciente según la sección censal de residencia al diagnóstico del IAM, y se categorizó en quintiles. Resultados: Los hombres del nivel socioeconómico más bajo tuvieron un mayor riesgo de IAM que los del más alto (RR=1,17; IC95%: 1,02-1,34). En la supervivencia en la fase aguda ajustada por edad, los hombres de los quintiles medio (Q3; HR=1,60; IC95%: 1,02-2,51) y bajo (Q5; HR=1,65; IC95%: 1,02-2,69) presentaron un mayor riesgo de muerte en comparación con el grupo más favorecido. Este efecto se vio atenuado en los modelos completamente ajustados, y no hubo diferencias significativas en la supervivencia a largo plazo. En la mujeres no se hallaron diferencias significativas en la incidencia ni en la supervivencia a corto y largo plazo. Conclusiones: Sólo se han observado desigualdades socioeconómicas en los hombres en la incidencia y la supervivencia durante la fase aguda.

Although there is some experience in the study of mortality inequalities in Spanish cities, there are large urban centers that have not yet been investigated using the census tract as the unit of territorial analysis. The coordinated project «Socioeconomic and environmental inequalities in mortality in Spanish cities. The MEDEA project» was designed to fill this gap, with the participation of 10 groups of researchers in Andalusia, Aragon, Catalonia, Galicia, Madrid, Valencia, and the Basque Country. The MEDEA project has four distinguishing features: a) the census tract is used as the basic geographical area; b) statistical methods that include the geographical structure of the region under study are employed for risk estimation; c) data are drawn from three complementary data sources (information on air pollution, information on industrial pollution, and the records of mortality registrars), and d) a coordinated, large-scale analysis, favored by the implantation of coordinated research networks, is carried out. The main objective of the present study was to explain the methods for smoothing mortality indicators in the context of the MEDEA project. This study focusses on the methodology and the results of the Besag, York and Mollié model (BYM) in disease mapping. In the MEDEA project, standardized mortality ratios (SMR), corresponding to 17 large groups of causes of death and 28 specific causes, were smoothed by means of the BYM model; however, in the present study this methodology was applied to mortality due to cancer of the trachea, bronchi and lung in men and women in the city of Barcelona from 1996 to 2003. As a result of smoothing, a different geographical pattern for SMR in both genders was observed. In men, a SMR higher than unity was found in highly deprived areas. In contrast, in women, this pattern was observed in more affluent areas.

Aunque la experiencia en el estudio de las desigualdades en la mortalidad en las ciudades españolas es amplia, quedan grandes núcleos urbanos que no han sido investigados utilizando la sección censal como unidad de análisis territorial. En este contexto se sitúa el proyecto coordinado «Desigualdades socioeconómicas y medioambientales en la mortalidad en ciudades de España. Proyecto MEDEA», en el cual participan 10 grupos de investigadores de Andalucía, Aragón, Cataluña, Galicia, Madrid, Comunitat Valenciana y País Vasco. Cabe señalar cuatro particularidades: a) se utiliza como área geográfica básica la sección censal; b) se emplean métodos estadísticos que tienen en cuenta la estructura geográfica de la región de estudio para la estimación de riesgos; c) se aprovechan las oportunidades que ofrecen 3 fuentes de datos complementarias (información sobre contaminación atmosférica, información sobre contaminación industrial y registros de mortalidad), y d) se emprende un análisis coordinado de gran alcance, favorecido por la implantación de la redes temáticas de investigación. El objetivo de este trabajo es explicar los métodos para la suavización de indicadores de mortalidad en el proyecto MEDEA. El artículo se centra en la metodología y los resultados del modelo de mapa de enfermedades de Besag, York y Mollié (BYM). Aunque en el proyecto se han suavizado, mediante el modelo BYM, las razones de mortalidad estandarizadas (RME) correspondientes a 17 grandes grupos de causas de defunción y 28 causas específicas, aquí se aplica esta metodología a la mortalidad por cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón en ambos sexos en la ciudad de Barcelona durante el período 1996-2003. Como resultado se aprecia un diferente patrón geográfico en las RME suavizadas en ambos sexos. En los hombres se observan unas RME mayores que la unidad en los barrios con mayor privación socioeconómica. En las mujeres este patrón se observa en las zonas con un mayor nivel socioeconómico.

Although there is some experience in the study of mortality inequalities in Spanish cities, there are large urban centers that have not yet been investigated using the census tract as the unit of territorial analysis. The coordinated project «Socioeconomic and environmental inequalities in mortality in Spanish cities. The MEDEA project» was designed to fill this gap, with the participation of 10 groups of researchers in Andalusia, Aragon, Catalonia, Galicia, Madrid, Valencia, and the Basque Country. The MEDEA project has four distinguishing features: a) the census tract is used as the basic geographical area; b) statistical methods that include the geographical structure of the region under study are employed for risk estimation; c) data are drawn from three complementary data sources (information on air pollution, information on industrial pollution, and the records of mortality registrars), and d) a coordinated, large-scale analysis, favored by the implantation of coordinated research networks, is carried out. The main objective of the present study was to explain the methods for smoothing mortality indicators in the context of the MEDEA project. This study focusses on the methodology and the results of the Besag, York and Mollié model (BYM) in disease mapping. In the MEDEA project, standardized mortality ratios (SMR), corresponding to 17 large groups of causes of death and 28 specific causes, were smoothed by means of the BYM model; however, in the present study this methodology was applied to mortality due to cancer of the trachea, bronchi and lung in men and women in the city of Barcelona from 1996 to 2003. As a result of smoothing, a different geographical pattern for SMR in both genders was observed. In men, a SMR higher than unity was found in highly deprived areas. In contrast, in women, this pattern was observed in more affluent areas.

Aunque la experiencia en el estudio de las desigualdades en la mortalidad en las ciudades españolas es amplia, quedan grandes núcleos urbanos que no han sido investigados utilizando la sección censal como unidad de análisis territorial. En este contexto se sitúa el proyecto coordinado «Desigualdades socioeconómicas y medioambientales en la mortalidad en ciudades de España. Proyecto MEDEA», en el cual participan 10 grupos de investigadores de Andalucía, Aragón, Cataluña, Galicia, Madrid, Comunitat Valenciana y País Vasco. Cabe señalar cuatro particularidades: a) se utiliza como área geográfica básica la sección censal; b) se emplean métodos estadísticos que tienen en cuenta la estructura geográfica de la región de estudio para la estimación de riesgos; c) se aprovechan las oportunidades que ofrecen 3 fuentes de datos complementarias (información sobre contaminación atmosférica, información sobre contaminación industrial y registros de mortalidad), y d) se emprende un análisis coordinado de gran alcance, favorecido por la implantación de la redes temáticas de investigación. El objetivo de este trabajo es explicar los métodos para la suavización de indicadores de mortalidad en el proyecto MEDEA. El artículo se centra en la metodología y los resultados del modelo de mapa de enfermedades de Besag, York y Mollié (BYM). Aunque en el proyecto se han suavizado, mediante el modelo BYM, las razones de mortalidad estandarizadas (RME) correspondientes a 17 grandes grupos de causas de defunción y 28 causas específicas, aquí se aplica esta metodología a la mortalidad por cáncer de tráquea, de bronquios y de pulmón en ambos sexos en la ciudad de Barcelona durante el período 1996-2003. Como resultado se aprecia un diferente patrón geográfico en las RME suavizadas en ambos sexos. En los hombres se observan unas RME mayores que la unidad en los barrios con mayor privación socioeconómica. En las mujeres este patrón se observa en las zonas con un mayor nivel socioeconómico.

Objectives: To describe socioeconomic inequalities in mortality in the Basque Country, using mortality and socioeconomic data by census sections. Methods: Mortality and population data were obtained from the Basque Institute of Statistics. Socioeconomic characteristics of the census sections were assigned to each death and a deprivation index combining information from four socioeconomic indicators was computed. Age-adjusted mortality rates by sex, age group (0-64 ≥ 65) and cause of death were calculated for each quintile of the deprivation index. Poisson regression models were fitted to estimate age-adjusted rate ratios and excess mortality attributable to inequalities. Results: Mortality showed a gradient according to the deprivation index in men and women. Mortality was greater in the most deprived sections. Mortality inequalities were observed in men younger than 65 years. A total of 9.3% of deaths in men and 4.9% of those in women were attributable to socioeconomic inequalities. The relative importance of the cause of death differed according to the inequality measure used. Lifestyle-related causes of death were notable. Conclusion: This study illustrates the potential utility of census section socioeconomic indicators both to describe socioeconomic inequalities in mortality and to identify priorities for interventions.

Objetivos: Describir las desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en la Comunidad Autónoma del País Vasco, utilizando datos de mortalidad y socioeconómicos por secciones censales. Métodos: Los datos sobre las defunciones y sobre la población fueron obtenidos del Instituto Vasco de Estadística. Se asignó a cada defunción las características socioeconómicas de su sección censal y se construyó un índice de privación que combinaba cuatro indicadores socioeconómicos. Se estimaron tasas de mortalidad ajustadas por edad para cada quintil del índice de privación por sexo, grupo de edad (0-64, ≥ 65 años) y causa de defunción. Mediante modelos de regresión de Poisson se estimaron las razones de tasas ajustadas por edad y el exceso de mortalidad atribuible a las desigualdades. Resultados: La mortalidad mostró un gradiente según el índice de privación en ambos sexos, siendo la mortalidad mayor en las secciones más desfavorecidas. Las mayores desigualdades se observaron en los varones menores de 65 años. Un 9,3 y un 4,9% de las defunciones en los varones y en las mujeres, respectivamente, fueron atribuibles a las desigualdades socioeconómicas. La importancia relativa de las causas de muerte fue distinta según la medida de desigualdad utilizada, y destacaron las causas relacionadas con los estilos de vida. Conclusiones: Este estudio ilustra la utilidad de los datos por sección censal para describir las desigualdades en la mortalidad y para identificar prioridades de intervención.

Objectives: To describe socioeconomic inequalities in mortality in the Basque Country, using mortality and socioeconomic data by census sections. Methods: Mortality and population data were obtained from the Basque Institute of Statistics. Socioeconomic characteristics of the census sections were assigned to each death and a deprivation index combining information from four socioeconomic indicators was computed. Age-adjusted mortality rates by sex, age group (0-64 ≥ 65) and cause of death were calculated for each quintile of the deprivation index. Poisson regression models were fitted to estimate age-adjusted rate ratios and excess mortality attributable to inequalities. Results: Mortality showed a gradient according to the deprivation index in men and women. Mortality was greater in the most deprived sections. Mortality inequalities were observed in men younger than 65 years. A total of 9.3% of deaths in men and 4.9% of those in women were attributable to socioeconomic inequalities. The relative importance of the cause of death differed according to the inequality measure used. Lifestyle-related causes of death were notable. Conclusion: This study illustrates the potential utility of census section socioeconomic indicators both to describe socioeconomic inequalities in mortality and to identify priorities for interventions.

Objetivos: Describir las desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en la Comunidad Autónoma del País Vasco, utilizando datos de mortalidad y socioeconómicos por secciones censales. Métodos: Los datos sobre las defunciones y sobre la población fueron obtenidos del Instituto Vasco de Estadística. Se asignó a cada defunción las características socioeconómicas de su sección censal y se construyó un índice de privación que combinaba cuatro indicadores socioeconómicos. Se estimaron tasas de mortalidad ajustadas por edad para cada quintil del índice de privación por sexo, grupo de edad (0-64, ≥ 65 años) y causa de defunción. Mediante modelos de regresión de Poisson se estimaron las razones de tasas ajustadas por edad y el exceso de mortalidad atribuible a las desigualdades. Resultados: La mortalidad mostró un gradiente según el índice de privación en ambos sexos, siendo la mortalidad mayor en las secciones más desfavorecidas. Las mayores desigualdades se observaron en los varones menores de 65 años. Un 9,3 y un 4,9% de las defunciones en los varones y en las mujeres, respectivamente, fueron atribuibles a las desigualdades socioeconómicas. La importancia relativa de las causas de muerte fue distinta según la medida de desigualdad utilizada, y destacaron las causas relacionadas con los estilos de vida. Conclusiones: Este estudio ilustra la utilidad de los datos por sección censal para describir las desigualdades en la mortalidad y para identificar prioridades de intervención.