OBJECTIVE: to explore the relationship between socioeconomic status and subjective social status and explain how subjective social status predicts health in immigrant women. METHODS: cross-sectional study based on data from 371 Latin American women (16-65 years old) from a total of 7,056 registered immigrants accesse through community parthers between 2009-2010. Socioeconomic status was measured through education, income and occupation; subjective social status was measured using the MacArthur Scale, and perceived health, using a Likert scale. RESULTS: a weak correlation between socioeconomic and subjective social status was found. In the bivariate analysis, a significantly higher prevalence of negative perceived health in women with no education, low income, undocumented employment was observed. In the multivariate analysis, higher odds of prevalence of negative perceptions of health in the lower levels of the MacArthur scale were observed. No significant differences with the rest of the variables were found. CONCLUSIONS: the study suggests that subjective social status was a better predictor of health status than the socioeconomic status measurements. Therefore, the use of this measurement may be relevant to the study of health inequalities, particularly in socially disadvantaged groups such as immigrants.

OBJETIVO: explorar la relación entre el estatus socioeconómico y el estatus social subjetivo y explicar en qué medida el estatus social subjetivo predice la salud en mujeres inmigrantes. MÉTODOS: estudio transversal. Observaciones basadas en 371 latinoamericanas (16-65 años) de un total de 7.056 empadronadas, captadas a través de asociaciones entre 2009-2010. El estatus socioeconómico se midió a través de educación, ingresos y ocupación; el estatus social subjetivo usando la Escala MacArthur; y la salud percibida mediante una escala de likert. RESULTADOS: se encontró una correlación débil entre el estatus socioeconómico y el social subjetivo. En el análisis bivariante se observó significativamente una prevalencia mayor de salud percibida negativa en las mujeres sin estudios, con ingresos bajos, desempleadas e indocumentadas. En el análisis multivariante, se observaron Odds de prevalencia de salud percibida negativa más elevadas en los niveles de la escala MacArthur más bajos. No se observaron diferencias significativas con el resto de las variables. CONCLUSIONES: el estudio sugiere que el estatus social subjetivo es un predictor mejor del estado de salud que las medidas del estatus socioeconómico. Por tanto, el uso de esta medida puede ser relevante para el estudio de las desigualdades en salud, particularmente en los grupos en desventaja social como los inmigrantes.

OBJETIVO: explorar a relação entre nível socieconômico e status social subjetivo e explicar como o status social subjetivo prediz a saúde em mulheres imigrantes. MÉTODOS: estudo transversal com observações baseadas em 371 mulheres latino-americanas (16-65 anos) de um total de 7.056 registradas, recrutadas por meio de parcerias entre os anos 2009 e 2010. O nível socioeconômico foi mensurado por meio de escolaridade, renda e profissão; o status social subjetivo foi mensurado utilizando-se a Escala MacArthur, e a saúde percebida, usando-se uma escala tipo Likert. RESULTADOS: encontrou-se fraca correlação entre o nível socioeconômico e o status social subjetivo. Na análise bivariada, observou-se prevalência significativamente mais alta de saúde percebida negativamente em mulheres sem escolaridade, baixa renda, desempregadas e com emprego informal. Na análise multivariada, observaram-se maiores chances de prevalência de saúde percebida negativamente, nos níveis mais baixos da escala MacArthur. Não foram encontradas diferenças significativas nas demais variáveis. CONCLUSÕES: o estudo sugere que o status social subjetivo foi um melhor preditor de status de saúde do que as mensurações de status econômico. Portanto, o uso dessa medida pode ser relevante para o estudo das desigualdades em saúde, particularmente nos grupos em desvantagem social, como os imigrantes.

OBJETIVO: explorar a relação entre nível socieconômico e status social subjetivo e explicar como o status social subjetivo prediz a saúde em mulheres imigrantes. MÉTODOS: estudo transversal com observações baseadas em 371 mulheres latino-americanas (16-65 anos) de um total de 7.056 registradas, recrutadas por meio de parcerias entre os anos 2009 e 2010. O nível socioeconômico foi mensurado por meio de escolaridade, renda e profissão; o status social subjetivo foi mensurado utilizando-se a Escala MacArthur, e a saúde percebida, usando-se uma escala tipo Likert. RESULTADOS: encontrou-se fraca correlação entre o nível socioeconômico e o status social subjetivo. Na análise bivariada, observou-se prevalência significativamente mais alta de saúde percebida negativamente em mulheres sem escolaridade, baixa renda, desempregadas e com emprego informal. Na análise multivariada, observaram-se maiores chances de prevalência de saúde percebida negativamente, nos níveis mais baixos da escala MacArthur. Não foram encontradas diferenças significativas nas demais variáveis. CONCLUSÕES: o estudo sugere que o status social subjetivo foi um melhor preditor de status de saúde do que as mensurações de status econômico. Portanto, o uso dessa medida pode ser relevante para o estudo das desigualdades em saúde, particularmente nos grupos em desvantagem social, como os imigrantes.

OBJECTIVE: to explore the relationship between socioeconomic status and subjective social status and explain how subjective social status predicts health in immigrant women. METHODS: cross-sectional study based on data from 371 Latin American women (16-65 years old) from a total of 7,056 registered immigrants accesse through community parthers between 2009-2010. Socioeconomic status was measured through education, income and occupation; subjective social status was measured using the MacArthur Scale, and perceived health, using a Likert scale. RESULTS: a weak correlation between socioeconomic and subjective social status was found. In the bivariate analysis, a significantly higher prevalence of negative perceived health in women with no education, low income, undocumented employment was observed. In the multivariate analysis, higher odds of prevalence of negative perceptions of health in the lower levels of the MacArthur scale were observed. No significant differences with the rest of the variables were found. CONCLUSIONS: the study suggests that subjective social status was a better predictor of health status than the socioeconomic status measurements. Therefore, the use of this measurement may be relevant to the study of health inequalities, particularly in socially disadvantaged groups such as immigrants.

OBJETIVO: explorar la relación entre el estatus socioeconómico y el estatus social subjetivo y explicar en qué medida el estatus social subjetivo predice la salud en mujeres inmigrantes. MÉTODOS: estudio transversal. Observaciones basadas en 371 latinoamericanas (16-65 años) de un total de 7.056 empadronadas, captadas a través de asociaciones entre 2009-2010. El estatus socioeconómico se midió a través de educación, ingresos y ocupación; el estatus social subjetivo usando la Escala MacArthur; y la salud percibida mediante una escala de likert. RESULTADOS: se encontró una correlación débil entre el estatus socioeconómico y el social subjetivo. En el análisis bivariante se observó significativamente una prevalencia mayor de salud percibida negativa en las mujeres sin estudios, con ingresos bajos, desempleadas e indocumentadas. En el análisis multivariante, se observaron Odds de prevalencia de salud percibida negativa más elevadas en los niveles de la escala MacArthur más bajos. No se observaron diferencias significativas con el resto de las variables. CONCLUSIONES: el estudio sugiere que el estatus social subjetivo es un predictor mejor del estado de salud que las medidas del estatus socioeconómico. Por tanto, el uso de esta medida puede ser relevante para el estudio de las desigualdades en salud, particularmente en los grupos en desventaja social como los inmigrantes.

Objectives: To determine whether weather conditions explain the North-South gradient in multiple sclerosis (MS) mortality described in Spain. Methods: The age-adjusted MS mortality rate by Spanish provinces from 1975 to 1998 was correlated with several climatic variables. Results: MS mortality was negatively correlated with minimum, average and maximum temperatures, the mean number of hours of sunshine, and the mean number of sunny days. A positive correlation was found with the average amount of rain. Most correlations disappeared after adjusting by latitude. However, MS mortality was associated with latitude after adjusting by climatic factors. Conclusions: The North-South gradient in MS mortality in Spain cannot be fully explained by weather differences. Therefore, other hypotheses are required to explain this association.

Objetivo: Comprobar si las variables meteorológicas justifican el gradiente norte-sur en la mortalidad por esclerosis múltiple (EM) en España. Métodos: La tasa de mortalidad por EM ajustada por edad en cada provincia de 1975 a 1998 se correlacionó con la media anual de diferentes variables meteorológicas. Resultados: Las temperaturas mínima, media y máxima, el número medio de horas de sol y el número de días soleados se correlacionaron negativamente con la mortalidad por EM, mientras que la cantidad de lluvia se correlacionó positivamente con la EM. La mayor parte de las correlaciones desaparecen al ajustar por latitud. En cambio, la mortalidad por EM está asociada con la latitud incluso después de ajustar por los factores meteorológicos. Conclusión: El gradiente norte-sur en la mortalidad por EM en España no puede explicarse completamente por factores meteorológicos. Son necesarias otras hipótesis para justicar esta asociación.

Objectives: To determine whether weather conditions explain the North-South gradient in multiple sclerosis (MS) mortality described in Spain. Methods: The age-adjusted MS mortality rate by Spanish provinces from 1975 to 1998 was correlated with several climatic variables. Results: MS mortality was negatively correlated with minimum, average and maximum temperatures, the mean number of hours of sunshine, and the mean number of sunny days. A positive correlation was found with the average amount of rain. Most correlations disappeared after adjusting by latitude. However, MS mortality was associated with latitude after adjusting by climatic factors. Conclusions: The North-South gradient in MS mortality in Spain cannot be fully explained by weather differences. Therefore, other hypotheses are required to explain this association.

Objetivo: Comprobar si las variables meteorológicas justifican el gradiente norte-sur en la mortalidad por esclerosis múltiple (EM) en España. Métodos: La tasa de mortalidad por EM ajustada por edad en cada provincia de 1975 a 1998 se correlacionó con la media anual de diferentes variables meteorológicas. Resultados: Las temperaturas mínima, media y máxima, el número medio de horas de sol y el número de días soleados se correlacionaron negativamente con la mortalidad por EM, mientras que la cantidad de lluvia se correlacionó positivamente con la EM. La mayor parte de las correlaciones desaparecen al ajustar por latitud. En cambio, la mortalidad por EM está asociada con la latitud incluso después de ajustar por los factores meteorológicos. Conclusión: El gradiente norte-sur en la mortalidad por EM en España no puede explicarse completamente por factores meteorológicos. Son necesarias otras hipótesis para justicar esta asociación.

Objective: To study the impact of competing risks on Hardy-Weinberg equilibrium and their consequences in case-control studies of gene-late onset disease association. Methods: Based on a population born in Hardy-Weinberg equilibrium for a particular gene, the genetic composition when the gene is associated with a lethal early-onset disease and its consequences on a late-onset disease can be deduced. Odds ratios estimates are unbiased in case-control studies when controls are sampled by density, even if the controls are in Hardy-Weinberg disequilibrium. Results: An example in which a mutant gene is associated with early mortality is presented, producing a departure from Hardy-Weinberg equilibrium; as a result, controls in later ages are in disequilibrium, producing an odds ratio equal to 1.61. Conclusion: Although the main causes of Hardy-Weinberg disequilibrium in controls are selection bias or genotyping error, a competing risk of death associated with the mutant gene would also result in Hardy-Weinberg disequilibrium among controls.

Objetivo: Estudiar el impacto de los riesgos competitivos sobre el equilibrio de Hardy-Weinberg y sus consecuencias en los estudios de casos y controles sobre la relación gen-enfermedades de comienzo tardío. Métodos: A partir de una población que, respecto de un determinado gen, se encuentre en equilibrio de Hardy-Weinberg al nacer, se deduce la composición genética cuando el gen está asociado con una enfermedad letal de aparición precoz, y sus consecuencias sobre una enfermedad de comienzo tardío. Cuando se realiza un estudio de casos y controles con muestreo por densidad se obtiene una estimación no sesgada de la odds ratio, a pesar de que los controles no estén en equilibrio de Hardy-Weinberg. Resultados: Se presenta un ejemplo en el que el gen mutante se asocia con una mayor mortalidad precoz al romper el equilibrio de Hardy-Weinberg y da lugar a que en un estudio realizado en edades más avanzadas los controles se encuentren en desequilibrio, con una odds ratio de 1,61. Conclusión: Aunque las principales causas de desequilibrio de Hardy-Weinberg en los controles son un sesgo de selección o un error de genotipificación, un riesgo competitivo de muerte asociado con el gen mutante puede ocasionar que la muestra de controles esté en desequilibrio de Hardy-Weinberg.

Objective: To study the impact of competing risks on Hardy-Weinberg equilibrium and their consequences in case-control studies of gene-late onset disease association. Methods: Based on a population born in Hardy-Weinberg equilibrium for a particular gene, the genetic composition when the gene is associated with a lethal early-onset disease and its consequences on a late-onset disease can be deduced. Odds ratios estimates are unbiased in case-control studies when controls are sampled by density, even if the controls are in Hardy-Weinberg disequilibrium. Results: An example in which a mutant gene is associated with early mortality is presented, producing a departure from Hardy-Weinberg equilibrium; as a result, controls in later ages are in disequilibrium, producing an odds ratio equal to 1.61. Conclusion: Although the main causes of Hardy-Weinberg disequilibrium in controls are selection bias or genotyping error, a competing risk of death associated with the mutant gene would also result in Hardy-Weinberg disequilibrium among controls.

Objetivo: Estudiar el impacto de los riesgos competitivos sobre el equilibrio de Hardy-Weinberg y sus consecuencias en los estudios de casos y controles sobre la relación gen-enfermedades de comienzo tardío. Métodos: A partir de una población que, respecto de un determinado gen, se encuentre en equilibrio de Hardy-Weinberg al nacer, se deduce la composición genética cuando el gen está asociado con una enfermedad letal de aparición precoz, y sus consecuencias sobre una enfermedad de comienzo tardío. Cuando se realiza un estudio de casos y controles con muestreo por densidad se obtiene una estimación no sesgada de la odds ratio, a pesar de que los controles no estén en equilibrio de Hardy-Weinberg. Resultados: Se presenta un ejemplo en el que el gen mutante se asocia con una mayor mortalidad precoz al romper el equilibrio de Hardy-Weinberg y da lugar a que en un estudio realizado en edades más avanzadas los controles se encuentren en desequilibrio, con una odds ratio de 1,61. Conclusión: Aunque las principales causas de desequilibrio de Hardy-Weinberg en los controles son un sesgo de selección o un error de genotipificación, un riesgo competitivo de muerte asociado con el gen mutante puede ocasionar que la muestra de controles esté en desequilibrio de Hardy-Weinberg.

BACKGROUND: To analyse the effect the choice of reference population has on different indicators derived from mortality rates age-adjusteing. METHODS: The mortality rates for different causes of death in Spain from 1971 to 1992 were adjusted by using four reference populations: Spanish populations from 1971 and 1992, the Standard European population and the standard world population. The results obtained with the four populations were compared by applying three indicators: difference between the rates of 1992 and 1971, ratio between the rates of 1992 and 1971 and annual percentage change between 1971 and 1992. RESULTS: In the majority of the causes of death studied, including the total, ischemic heart disease and almost all of the tumours, the ratio between the rates and the percentage of annual change are similar regardless of the standard population used. However, the difference in rates is very noticeable in relation to the reference population. In the infectious diseases and testis cancer, the opposite occurs: the different in rates is steadfast while the ratio between the rates varies with the standard population. Finally, the mortality due to pneumonia, Parkinson’s disease and encephalic cancer show changes all three indicators used. CONCLUSIONS: An analysis of the specific rates by age must be made before proceeding with their adjustment. This analysis will enable us to ascertain whether the adjustment by age is correct and which indicator (difference, ratio or percentage change) will be appropriate for making comparisons.

FUNDAMENTO: Analizar el efecto que tiene la elección de una población de referencia sobre diferentes indicadores derivados de las tasas de mortalidad ajustadas por edad. MÉTODOS: Las tasas de mortalidad por diferentes causas de muerte en España de 1971 a 1992 son ajustadas empleando cuatro poblaciones de referencia: poblaciones españolas de 1971 y 1992, población estándar europea y población estándar mundial. Los resultados obtenidos con las cuatro poblaciones se comparan empleando tres indicadores: diferencia entre las tasas de 1992 y 1971, razón entre las tasas de 1992 y 1971y cambio anual porcentual entre 1971 y 1992. RESULTADOS: En la mayor parte de las causas de muerte estudiadas incluyendo el total de causas, la cardiopatía isquémica y casi todos los tumores, la razón de tasas y el porcentaje de cambio anual son similares con independencia de cuál sea la población estándar empleada. En cambio, la diferencia de tasas es muy diferente en función de la población de referencia. En las enfermedades infecciosas y el cáncer de testículo se produce la situación contraria: la diferencia de tasas es robusta mientras que la razón de tasas varía con la población estándar. Finalmente, la mortalidad por neumonía, enfermedad de Parkinson y cáncer de encéfalo muestra cambios en los tres indicadores utilizados. CONCLUSIONES: Es necesario realizar un análisis de las tasas específicas por edad antes de proceder a su ajuste. Este análisis permite averiguar si el ajuste por edades es correcto y qué indicador (diferencia, razón o cambio porcentual) será adecuado para realizar comparaciones.

BACKGROUND: To analyse the effect the choice of reference population has on different indicators derived from mortality rates age-adjusteing. METHODS: The mortality rates for different causes of death in Spain from 1971 to 1992 were adjusted by using four reference populations: Spanish populations from 1971 and 1992, the Standard European population and the standard world population. The results obtained with the four populations were compared by applying three indicators: difference between the rates of 1992 and 1971, ratio between the rates of 1992 and 1971 and annual percentage change between 1971 and 1992. RESULTS: In the majority of the causes of death studied, including the total, ischemic heart disease and almost all of the tumours, the ratio between the rates and the percentage of annual change are similar regardless of the standard population used. However, the difference in rates is very noticeable in relation to the reference population. In the infectious diseases and testis cancer, the opposite occurs: the different in rates is steadfast while the ratio between the rates varies with the standard population. Finally, the mortality due to pneumonia, Parkinson’s disease and encephalic cancer show changes all three indicators used. CONCLUSIONS: An analysis of the specific rates by age must be made before proceeding with their adjustment. This analysis will enable us to ascertain whether the adjustment by age is correct and which indicator (difference, ratio or percentage change) will be appropriate for making comparisons.

FUNDAMENTO: Analizar el efecto que tiene la elección de una población de referencia sobre diferentes indicadores derivados de las tasas de mortalidad ajustadas por edad. MÉTODOS: Las tasas de mortalidad por diferentes causas de muerte en España de 1971 a 1992 son ajustadas empleando cuatro poblaciones de referencia: poblaciones españolas de 1971 y 1992, población estándar europea y población estándar mundial. Los resultados obtenidos con las cuatro poblaciones se comparan empleando tres indicadores: diferencia entre las tasas de 1992 y 1971, razón entre las tasas de 1992 y 1971y cambio anual porcentual entre 1971 y 1992. RESULTADOS: En la mayor parte de las causas de muerte estudiadas incluyendo el total de causas, la cardiopatía isquémica y casi todos los tumores, la razón de tasas y el porcentaje de cambio anual son similares con independencia de cuál sea la población estándar empleada. En cambio, la diferencia de tasas es muy diferente en función de la población de referencia. En las enfermedades infecciosas y el cáncer de testículo se produce la situación contraria: la diferencia de tasas es robusta mientras que la razón de tasas varía con la población estándar. Finalmente, la mortalidad por neumonía, enfermedad de Parkinson y cáncer de encéfalo muestra cambios en los tres indicadores utilizados. CONCLUSIONES: Es necesario realizar un análisis de las tasas específicas por edad antes de proceder a su ajuste. Este análisis permite averiguar si el ajuste por edades es correcto y qué indicador (diferencia, razón o cambio porcentual) será adecuado para realizar comparaciones.

The Gini index has been used to gauge the concentration of different variables, including income, the mortality distribution and the spread of physicians. The use of the Gini index for gauging the inequalities in the age of death based on actuarial mortality data. For this purpose, the 1990 age and gender-related mortality figures for each Autonomous Community were used. The inequalities in the number of years lived are greater among males than among females throughout all of the Autonomous Communities. The Communities showing the longest life expectancies are those which have also been revealed to involve the least degree of inequality in the number of years lived, which therefore makes in possible to pinpoint health-care priorities in some cases. The Gini index can be applied to age-related mortalitys for gauging the degree of inequality in the age of death and to pinpoint age groups on which to place priority with regard to health-care measures.

El índice de Gini se ha utilizado como medida de la concentración de diferentes variables, incluyendo los ingresos económicos, la distribución de la mortalidad y la distribución de médicos. Se describe el uso del índice de Gini para medir las desigualdades en la edad de muerte a partir de los datos de mortalidad actuariales. Para ello se emplean los datos de mortalidad por edad y sexo en cada Comunidad Autónoma española en 1990. Las desigualdades en años vividos son mayores en los varones que en las mujeres en todas las Comunidades Autónomas. Las Comunidades con mayor esperanza de vida tienen también menor desigualdad en los años vividos, lo que permite, en algunas ocasiones, identificar prioridades sanitarias. El índice de Gini puede ser aplicado a las tasas de mortalidad por edad para medir el grado de desigualdad en la edad de muerte y para identificar grupos etarios para la actuación sanitaria prioritaria.

The Gini index has been used to gauge the concentration of different variables, including income, the mortality distribution and the spread of physicians. The use of the Gini index for gauging the inequalities in the age of death based on actuarial mortality data. For this purpose, the 1990 age and gender-related mortality figures for each Autonomous Community were used. The inequalities in the number of years lived are greater among males than among females throughout all of the Autonomous Communities. The Communities showing the longest life expectancies are those which have also been revealed to involve the least degree of inequality in the number of years lived, which therefore makes in possible to pinpoint health-care priorities in some cases. The Gini index can be applied to age-related mortalitys for gauging the degree of inequality in the age of death and to pinpoint age groups on which to place priority with regard to health-care measures.

El índice de Gini se ha utilizado como medida de la concentración de diferentes variables, incluyendo los ingresos económicos, la distribución de la mortalidad y la distribución de médicos. Se describe el uso del índice de Gini para medir las desigualdades en la edad de muerte a partir de los datos de mortalidad actuariales. Para ello se emplean los datos de mortalidad por edad y sexo en cada Comunidad Autónoma española en 1990. Las desigualdades en años vividos son mayores en los varones que en las mujeres en todas las Comunidades Autónomas. Las Comunidades con mayor esperanza de vida tienen también menor desigualdad en los años vividos, lo que permite, en algunas ocasiones, identificar prioridades sanitarias. El índice de Gini puede ser aplicado a las tasas de mortalidad por edad para medir el grado de desigualdad en la edad de muerte y para identificar grupos etarios para la actuación sanitaria prioritaria.