Using maps to represent relevant health data probably provides a more expressive image of their spatial distribution than the simple tables. Through the map it is possible to grasp geographic distribution patterns as well as to suggest possible explanations on identified distributions. For this reason the smoothed construction of disease maps has been the object of recent methodological developments. The traditional approach consists of plotting on a map the standardised mortality ratios. However, when the number of cases in small geographical areas is low, crude mortality rates are very labile, and their representation in maps shows a wide and scarcely informative variation of the existing patterns. Bayesian methods offer the possibility of “correcting” the maps, so that patterns that are not visible when traditional statistical procedures are used can emerge. In order to illustrate and to explain in more detail both methods, mortality data coming from accidents in Cuba for 1998 were used. For this analysis the population was divided in 7 age groups: 0 to 14, 15 to 24, 25 to 34, 35 to 44, 45 to 54, 55 to 64 and 65 and more; as geographic areas we considered the 169 Cuban municipalities. Two maps are shown: one made according to traditional methods, and another one according to the Bayesian ones. In the latter the effect of the smoothing can be clearly observed; the space pattern of mortality, previously diffuse, allows to appreciate that mortality from accidents is specially remarkable in the developed municipalities
El empleo de mapas para representar algunas realidades y acontecimientos relevantes en materia de salud, proporciona probablemente una imagen más expresiva de su distribución espacial que la simple observación de datos en tablas. Mediante los mapas se puede conocer el patrón de distribución geográfica de estos sucesos, y sugerir posibles explicaciones sobre las distribuciones identificadas. Consecuentemente, la construcción y suavizado de mapas han sido objeto de recientes desarrollos metodológicos. El enfoque tradicional ha consistido en representar en los mapas las razones estandarizadas de mortalidad (REM); sin embargo, cuando el número de casos en espacios geográficos reducidos es bajo, las tasas brutas de mortalidad son muy lábiles, y su representación a través de un mapa exhibe una variación amplia y poco informativa de los patrones existentes. Los métodos bayesianos ofrecen la posibilidad de “corregir” estos mapas, para que emerjan directamente patrones que no serían visibles cuando se emplean procedimientos estadísticos clásicos. Para ilustrar y explicar más detalladamente ambos métodos se utilizaron los datos de mortalidad por accidentes en Cuba, del año 1998. Para este análisis se dividió a la población en 7 grupos de edad: 0 a 14, 15 a 24, 25 a 34, 35 a 44, 45 a 54, 55 a 64, y 65 o más años; en calidad de áreas geográficas se consideraron los 169 municipios del país. Se muestran dos mapas: uno confeccionado según los métodos tradicionales, y otro según los métodos bayesianos. En este último se observa claramente el efecto de la suavización; el patrón espacial de la mortalidad, antes difuso, permite apreciar que la mortalidad por accidentes es especialmente acusada en los municipios más desarrollados