Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 Original Índice de privación en España por sección censal en 2011 Ignacio Duquea,∗ , María Felicitas Domínguez-Berjónb , Alba Cebrecosc,d , María Dolores Prieto-Salcedae , Santiago Esnaolaf , Montserrat Calvo Sánchezf y Marc Marí-Dell’Olmog,h,i , en nombre del Grupo de Determinantes Sociales de la Salud, iniciativa contexto de la Sociedad Española de Epidemiología1 a Subdirección General de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Instituto Nacional de Estadística, Madrid, España b Dirección General de Salud Pública, Consejería de Sanidad, Comunidad de Madrid, Madrid, España c Grupo de Investigación Social y Cardiovascular, Universidad de Alcalá de Henares, Alcalá de Henares (Madrid), España d Departamento de Geología, Geografía y Ciencias Ambientales, Alcalá de Henares (Madrid), España e Observatorio de Salud Pública de Cantabria, Fundación Marqués de Valdecilla, Consejería de Sanidad, Santander, España f Estudios e Investigación Sanitaria, Dirección de Planificación, Ordenación y Evaluación, Departamento de Salud, Gobierno Vasco, Vitoria (Álava), España g Agència de Salut Pública de Barcelona, Barcelona, España h CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), España i Institut d’Investigació Biomèdica Sant Pau, Barcelona, España información del artículo r e s u m e n Historia del artículo: Objetivo: Presentar la metodología seguida en el diseño y la implementación de un índice de privación Recibido el 9 de mayo de 2019 por sección censal, y describir la situación socioeconómica en España en 2011. Aceptado el 23 de octubre de 2019 Método: La unidad de análisis fue la sección censal (N = 35.960). Los datos proceden del Censo de Pobla- On-line el 1 de febrero de 2020 ción y Viviendas de 2011. Teniendo en cuenta el carácter muestral del censo y las limitaciones normativas de confidencialidad de datos, las variables se calcularon indirectamente usando los complementarios de Palabras clave: las variables disponibles. Se efectuaron comprobaciones para asegurar su fiabilidad. En la selección Área pequeña de indicadores se consideró la comparabilidad con el índice MEDEA y se exploró la incorporación de Censo España nueva información. Se elaboró un índice de privación mediante análisis de componentes principales. Se Factores socioeconómicos realizó un análisis de sensibilidad del índice en ámbitos urbanos y en el resto de los territorios. Índice de privación Resultados: Con la información censal se elaboraron 22 indicadores para 35.917 secciones censales. El Desigualdades en salud índice de privación se basó en seis indicadores: población trabajadora manual, población asalariada even- tual, desempleo, personas de 16 y más años y de 16 a 29 años con instrucción insuficiente, y viviendas principales sin acceso a Internet. El mapa de España muestra un eje decreciente de privación de suroeste a nordeste. Conclusiones: Se ha aprovechado sistemáticamente la información socioeconómica del censo de 2011 por sección censal. El índice elaborado, similar al MEDEA, facilitará el estudio actualizado de las desigualdades en salud para toda España después de la crisis económica iniciada en 2008. © 2020 SESPAS. Publicado por Elsevier España, S.L.U. Este es un artı́culo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Deprivation index by enumeration district in Spain, 2011 a b s t r a c t Keywords: Objective: To present the methodology used in the design and implementation of a deprivation index by Small area enumeration district, and to describe the socioeconomic situation of Spain in 2011. Census Method: The unit of analysis was the enumeration district (N = 35,960). Data came from the 2011 Popu- Spain lation and Housing Census of Spain. Given both the sampling nature of the Census and the regulatory Socioeconomic factors limitations of data confidentiality, variables were calculated indirectly by using the complement of the Deprivation index Health inequalities available variables. Checks were made to ensure reliability. The selection of the indicators took into account comparability with the MEDEA index. The inclusion of additional information was explored. A deprivation index was built using Principal Component Analysis. Sensitivity analysis of the index was performed for urban areas and the rest of the regions. Results: Using the census information, 22 indicators were calculated for 35,917 enumeration districts. The deprivation index was based on six indicators: manual and temporary workers, unemployment, insufficient education overall and in young people (aged 16 to 29 years), and dwellings without access to the internet. The map of Spain shows a gradient of decreasing deprivation from south-west to north-east. ∗ Autor para correspondencia. Correo electrónico: ignacio.duque.ra@gmail.com (I. Duque). 1 https://www.seepidemiologia.es/gruposdetrabajo.php?contenido = gruposdetrabajosub6 https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2019.10.008 0213-9111/© 2020 SESPAS. Publicado por Elsevier España, S.L.U. Este es un artı́culo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc- nd/4.0/). 114 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 Conclusions: The socioeconomic information of the 2011 census by enumeration district was used syste- matically. The drafted index, similar to the MEDEA, will facilitate the updated study of health inequalities for Spain overall following the economic recession that began in 2008. © 2020 SESPAS. Published by Elsevier España, S.L.U. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Introducción en toda España a partir del censo de 2011, mostrar unos primeros resultados y visualizar la consistencia de dicho índice para ámbitos Los índices para medir la privación son herramientas amplia- urbanos, intermedios y rurales. mente utilizadas en el análisis de las desigualdades en salud, tanto en el ámbito nacional como en el internacional, y están profunda- Método mente arraigados en la tradición británica, que se remonta al menos a Booth1 y Llewellyn-Smith2 . El cuadro conceptual actual fue des- Diseño, fuente de información y población de estudio arrollado desde los años 1970 por Townsend et al.3 y Carstairs4 , y fue ampliado por Sen5 . A diferencia del concepto clásico de pobreza, Se trata de un estudio ecológico transversal. La unidad de aná- la privación considera la dificultad de acceso (capabilities) a empleo, lisis fue la sección censal y la fuente de información fue el Censo educación, cultura y desarrollo social a niveles que se consideran de Población y Viviendas de 201125,26 elaborado por el INE, con aceptables en una sociedad dada, y no solo la falta de alimentación, una fracción de muestreo media del 12,3%. La población objeto vestido y características básicas de la vivienda. Esta perspectiva de estudio fueron los residentes habituales en viviendas familia- ampliada, más allá de aspectos monetarios, está en consonancia res o establecimientos colectivos, y la fecha de referencia fue el 1 con el modelo holístico de la salud. de noviembre de 2011. Se mantiene hoy el debate conceptual sobre la elección de los indicadores6,7 y las metodologías que deben utilizarse en Indicadores la construcción de índices8,9 que permitan medir un constructo tan complejo como es la privación. Recientemente se ha produ- En la petición inicial al INE se incluyeron datos para calcular cido una mayor implicación de las administraciones sanitarias10 , 22 indicadores teniendo en cuenta dos criterios: primero, incluir territoriales11 y estadísticas12 en la elaboración y la publicación de los indicadores que componen el índice de privación del proyecto índices de privación. MEDEA construido con datos del censo de 200127 centrado en En muchos países, los análisis ecológicos para áreas pequeñas dimensiones relativas al trabajo-mercado (I01 a I05) y la educa- mantienen un considerable ritmo de producción13–17 . En España, ción (I06 e I07); y segundo, estudiar la posibilidad de ampliar estas una revisión sobre los estudios que han usado indicadores socioeco- dimensiones, y para ello se incluyeron indicadores ya considerados nómicos de área de residencia en la investigación epidemiológica18 en la elaboración del índice MEDEA relativos a población mayor muestra que la fuente principal de datos socioeconómicos fue el de 65 años (I08), migración (I19-I20) y hogares monoparentales censo (57%), que se produjo un incremento de dichos trabajos en (madre con hijos, I22), así como nuevos indicadores relativos a el periodo 2005-2012 (en comparación con los 6 años anterio- tareas de no-mercado (sociales y reproductivas, I09 a I16), vivien- res) y que en dicho periodo casi el 39% de los estudios usaron el das con y sin acceso a Internet (I17-I18), y ascendientes migrantes seccionado censal como unidad de análisis, aunque nunca abar- (I21) (tabla 1). cando la totalidad de España. La publicación de índices de privación para diversos ámbitos y unidades ha continuado, especialmente en lo que se refiere al proyecto Mortalidad en áreas pequeñas Análisis preliminar y reconstrucción del universo Españolas y Desigualdades socio-Económicas y Ambientales de información necesaria (MEDEA)19–23 y con aproximaciones relevantes fuera del ámbito epidemiológico24 . En la difusión de datos, el INE aplica técnicas de confidencia- La crisis económica de 2008 y sus enormes secuelas han acen- lidad, como el redondeo a la cifra más próxima terminada en 0 o tuado la necesidad de contar con un índice de privación por sección 5, o la supresión de información por cero cuando el número de censal relativo a los años siguientes. El horizonte teórico de pri- observaciones muestrales es inferior a un determinado umbral. vación adoptado en este trabajo incluye las aportaciones de los El INE suministró información de 35.917 secciones (de las 35.960 autores previamente citados en una aproximación amplia de la pri- existentes), pero en 18 de ellas la información fue prácticamente vación y la evaluación de las capacidades sociales y relacionales inutilizable. Para evaluar la información suprimida se comparó la de las personas (incluyendo las dimensiones laborales, educativas, suma de los datos de todas las secciones de la petición al INE con culturales y de cuidados). los valores obtenidos por la herramienta de tablas a medida de la El censo de población de 2011 tiene como principal novedad, web del INE (que en el ámbito nacional no incluye supresiones por respecto a los previos, la recogida de la información con procedi- confidencialidad). Debido a la información suprimida por el INE y mientos muestrales. En los censos del siglo xviii (1768, 1787 y 1797) marcada como cero (que afecta al 21,7% de las celdas), las diferen- y del periodo oficial maduro (entre 1857 y 1960), la recogida y el cias eran muy notables: algunas variables quedaban muy afectadas tratamiento de la información fue siempre exhaustiva. En 1970 y y otras completamente descartadas (por ejemplo, en la población 1981, la recogida de información continuó siendo exhaustiva, pero asalariada eventual la diferencia con las tablas a medida fue del el tratamiento de los datos fue muestral. Posteriormente, los censos 57,6%). de 1991 y 2001 fueron de nuevo exhaustivos. El carácter muestral, La solución a la falta de información podía abordarse aplicando junto con las normativas relativas a la confidencialidad de los datos, métodos clásicos de estimación de información, como la interpo- inciden en la información que el Instituto Nacional de Estadística lación geoespacial, la estimación basada en las distribuciones del (INE) difunde y puede ser utilizada. censo exhaustivo de 2001 o una combinación de ambos métodos. Los objetivos del presente estudio fueron presentar la metodo- Sin embargo, estas estrategias presentaban limitaciones debido logía de construcción de un índice de privación por sección censal a la desigual distribución espacial de la información faltante, su I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 115 Tabla 1 Definiciones de los 22 indicadores del censo de 2011 incluidos en la petición inicial realizada al Instituto Nacional de Estadística Indicador Numerador Denominador En 2001 I01. Población trabajadora manual entre Población de 16 o más años ocupada o parada Población ocupada o parada que ha trabajado No población ocupada o parada que ha que ha trabajado antes con CNO-11a = 5 + 6 + antes, de 16 o más años trabajado antes, de 16 o más años 7 + 8 + 9 I02. Población trabajadora manual entre la Población de 16 o más años ocupada con Población ocupada, de 16 o más años Sí población ocupada, de 16 o más años CNO-11a = 5 + 6 + 7 + 8 + 9 I03. Población parada de 16 o más años entre la Población de 16 o más años en situación Población de 16 o más años en situación Sí población activa laboral = 2 (parada que ha trabajado antes) + laboral = 1 (ocupada) + 2 (parada que ha 3 (parada buscando su primer empleo) trabajado antes) + 3 (parada que busca empleo) (población activa) I04. Población asalariada eventual entre la Población de 16 o más años ocupada o parada Población ocupada o parada que ha trabajado No población ocupada o parada que han que han trabajado antes, que son trabajadores antes, de 16 o más años trabajado antes, de 16 o más años por cuenta ajena eventuales o temporales I05. Población asalariada eventual entre Población ocupada de 16 o más años que son Población ocupada de 16 o más años Sí población ocupada de 16 o más años trabajadores por cuenta ajena eventuales o temporales I06. Población de 16 o más años con Población de 16 o más años con CNEDb = 1 + 2 Población de 16 o más años Sí instrucción insuficiente + 3 I07. Población de 16 a 29 años con instrucción Población de 16 a 29 años con CNEDb = 1 + 2 Población de 16 a 29 años Sí insuficiente + 3 I08. Población de 65 o más años Población de 65 o más años Población total Sí I09/I10. Hombres y mujeres de 16 o más años Hombres y mujeres de 16 o más años que se Hombres y mujeres de 16 o más años. No que se encargan de la mayor parte de las encargan de la mayor parte de las tareas tareas domésticas de su hogar domésticas de su hogar I11/I12. Hombres y mujeres de 16 o más años Hombres y mujeres de 16 o más años que se Hombres y mujeres de 16 o más años No que se encargan de cuidar a un/una menor encargan de cuidar a un/una menor de 15 años de 15 años I13/I14. Hombres y mujeres de 16 o más años Hombres y mujeres de 16 o más años que se Hombres y mujeres de 16 o más años No que se encargan de cuidar a una persona con encargan de cuidar a una persona con problemas importantes de salud problemas importantes de salud I15/I16. Hombres y mujeres de 16 o más años Hombres y mujeres de 16 o más años que Hombres y mujeres de 16 o más años No que realizan tareas benéficas o de realizan tareas benéficas o de voluntariado voluntariado social social I17/I18. Viviendas con/sin acceso a Internet Viviendas que sí/no tienen contratado servicio Viviendas principales No de acceso a Internet I19. Personas nacidas en países de renta baja Personas nacidas en países diferentes de los Población total Sí considerados de renta altac I20. Personas nacidas en países de renta baja Personas nacidas en países diferentes de los Población total No llegadas a España después de 2006 considerados de renta altac llegados a España después de 2006 I21. Personas nacidas en países de renta baja o Personas nacidas en países diferentes de los Población total No nacidas en España cuyo padre o madre ha considerados de renta alta o nacidos en España nacido en países de renta baja cuyo padre o madre ha nacido en países diferentes de los considerados de renta altac d I22. Población en hogares monoparentales con Población en hogares con madre que convive Población total una mujer al cargo con algún hijo menor de 25 años a Categorías de la Clasificación Nacional de Ocupaciones de 2011 (CNO-11) = 5 (trabajadores/as de los servicios de restauración, personales, protección y vendedores/as) + 6 (trabajadores/as cualificados/as en el sector agrícola, ganadero, forestal y pesquero) + 7 (artesanos/as y trabajadores/as cualificados/as de las industrias manufactureras y la construcción, excepto operadores/as de instalaciones y maquinaria) + 8 (operadores/as de instalaciones y maquinaria, y montadores/as) + 9 (ocupaciones elementales). b Categorías de nivel de estudios: 1 (no sabe leer o escribir) + 2 (sabe leer y escribir, pero fue menos de 5 años a la escuela) + 3 (fue a la escuela 5 o más años, pero no llegó al último curso de ESO, EGB o Bachillerato Elemental). c Se han considerado países de renta baja los diferentes de España, Austria, Bélgica, Chipre, Dinamarca, Finlandia, Francia, Grecia, Irlanda, Islandia, Italia, Liechtenstein, Luxemburgo, Malta, Mónaco, Noruega, Países Bajos, Portugal, Andorra, el Reino Unido, Alemania, San Marino, Vaticano, Suecia, Suiza, Canadá, los Estados Unidos de América, Japón, Australia y Nueva Zelanda (Glòria Pérez et al. Protocolo del estudio sobre el efecto de la crisis económica en la mortalidad, la salud reproductiva y las desigualdades en salud en España. Gac Sanit. 2016;30:472-6). d En 2001 se utilizó el indicador hogares monoparentales (sin restringirlo a aquellos con una mujer al cargo). concentración en determinados indicadores y los cambios en el a medida de la web del INE, como se realizó en el análisis preli- repertorio y en los límites territoriales del seccionado entre ambos minar (tabla 2). Además, en aquellas variables no afectadas por la censos (no documentado de manera explícita por el INE, pero pro- supresión de información se comprobó que los indicadores recons- bablemente cercano a un sexto del total de las secciones a lo largo truidos de forma indirecta a nivel de sección coincidían (teniendo de la década). en cuenta el redondeo a múltiplos de 5) con los suministrados en Finalmente se utilizó una estrategia basada en la reconstrucción la primera petición realizada al INE. indirecta de las variables deseadas a partir de sus complementarias, y para ello se realizó una segunda petición a medida al INE. Por Construcción del índice de privación ejemplo, la población parada se obtuvo mediante la diferencia entre la población activa y la ocupada. Esta estrategia, que parece similar a Previamente a la construcción del índice se procedió a imputar la utilizada por otros autores28 , mejoró radicalmente la información valores a la información no disponible (un 0,089% de los datos), disponible. asignando la media de los valores de las secciones censales vecinas Para comprobar la calidad de los datos reconstruidos, una vez (con alguna parte de su perímetro en común). calculados de forma indirecta los numeradores y los denominado- En una primera etapa se descartaron ocho variables de tareas res se volvieron a comprobar sus totales agregados con las tablas sociales y reproductivas (de I09 a I16). Se verificó su escasa 116 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 Tabla 2 Diferencia entre la suma de los datos reconstruidos para numeradores y denominadores de los indicadores en todas las secciones censalesa , y los totales para España obtenidos de la herramienta Tablas a medida de la web del Instituto Nacional de Estadística Suma de valores Diferencia entre la suma anterior y los datos obtenidos reconstruidos para para España con Tablas a medida del INE todas las secciones censales I Dif. {Dif. / (I + Dif.)} × 100 Numeradores (n) I01 n. Población de 16 o más años ocupada o parada que ha trabajado antes 13.958.510 65 0,0005% en ocupaciones manuales I02 n. Población de 16 o más años ocupada que ha trabajado antes en 9.299.220 835 0,0090% ocupaciones manuales I03 n. Población de 16 o más años parada entre la población activa 7.376.955 − 380 − 0,0052% I04 n. Población de 16 o más años asalariada eventual entre la población 6.930.540 240 0,0035% ocupada o parada que ha trabajado antes I05 n. Población de 16 o más años asalariada eventual entre la población 3.389.440 450 0,0133% ocupada I06 n. Población de 16 o más años con instrucción insuficiente 10.088.050 105 0,0010% I07 n. Población de 16 a 29 años con instrucción insuficiente 964.420 390 0,0404% I08 n. Población de 65 o más años 7.934.770 995 0,0125% I19 n. Personas nacidas en países de renta baja 4.521.270 1.955 0,0433% I20 n. Personas nacidas en países de renta baja llegadas a España después de 1.156.980 815 0,0705% 2006 I21 n. Personas nacidas en países de renta baja o nacidas en España cuyo 6.333.120 No disponible padre o madre ha nacido en países de renta baja I22 n. Población en hogares monoparentales con mujer al cargo 1.781.050 255 0,0010% Denominadores (d) I01 d/I04 d. Población de 16 o más años ocupada o parada que ha trabajado 23.875.120 antes − 110 − 0,0005% I02 d/I05 d. Población de 16 o más años ocupada que ha trabajado antes 17.514.990 440 0,0025% I03 d. Población activa 24.891.945 55 0,0002% I06 d. Población de 16 o más años 39.085.290 1.550 0,0040% I07 d. Población de 16 a 29 años 7.372.610 985 0,0134% I08 d/I19 d-I22 d. Población total 46.575.200 475 0,0010% I09 d/I11 d/I13 d/I15 d. Hombres de 16 o más años 19.153.620 930 0,0049% I10 d/I12 d/I14 d/I16 d. Mujeres de 16 o más años 19.931.670 620 0,0031% a Número de secciones censales: 35.917. asociación (correlaciones de Spearman < 0,3) con las variables que cada uno de los indicadores seleccionados y la primera componente constituyen el núcleo de las dimensiones de mercado de trabajo, obtenida en el ACP. Los indicadores con correlaciones < 0,4 fueron ocupación y educación (de I01 a I07). Además, no se pudo recopilar excluidos para la siguiente fase del análisis (tabla 4, columna 4). Este evidencia concluyente de que el crecimiento de tales tareas repro- proceso de selección limita la proyectada ampliación del índice en ductivas se asocie a la privación en todos los grupos sociales. En la la dimensión de tareas reproductivas, pero los indicadores disponi- figura 1 se presentan los resultados de un análisis descriptivo de bles no se asocian claramente a privación y no se dispone en el censo los 14 indicadores restantes. de otras alternativas. En una segunda fase se realizó un nuevo ACP En la segunda etapa, después de estandarizar los indicadores de con los seis indicadores finalmente considerados (I01, I03, I04, I06, modo que todos tuvieran como media 0 y una varianza de 1, se I07 e I18). Como índice de privación se consideró la primera com- realizó un análisis bivariado calculando las correlaciones de Spear- ponente del ACP de la segunda fase estandarizada, de modo que man entre los 14 indicadores seleccionados (tabla 3). Cuando un tuviera como media 0 y una desviación estándar de 1. En la tabla 4 par de indicadores presentaba una correlación > 0,8 se descartaba pueden consultarse, para cada fase del ACP secuencial, los pesos de uno de ellos por consenso entre los investigadores (se descartaron la primera componente y su varianza explicada, la correlación de los indicadores I02, I04, I17 e I19). En total, con este procedimiento la primera componente con los indicadores, y los resultados de las se seleccionaron 10 indicadores, que son los que figuran en la tabla condiciones de aplicabilidad. En ambas fases, el contraste de esfe- 4. ricidad de Bartlett fue estadísticamente significativo y los valores En la tercera etapa, el índice se elaboró utilizando un análisis del KMO fueron aceptables para la realización de los ACP. de componentes principales (ACP) secuencial para maximizar la La ampliación del índice de privación a todas las secciones varianza de la primera componente. El ACP puede describirse como censales de España aconsejó realizar un análisis de sensibilidad una técnica de reducción de la dimensión, pues permite pasar de que observase (de manera independiente) tanto el ámbito urbano una gran cantidad de variables interrelacionadas a unas pocas com- como el intermedio y el rural (tabla 4). Se calculó, siguiendo el ponentes principales. El método consiste en buscar combinaciones mismo procedimiento que para el índice general (toda España), lineales de las variables originales que representen lo mejor posi- un índice de cada ámbito (urbano, intermedio y rural) utilizando ble la variabilidad presente en los datos. Las condiciones para poder como unidad de análisis las secciones censales. La clasificación aplicar el ACP se evaluaron con dos criterios: el contraste de esferi- de las secciones según categorías de urbanización es un asunto cidad de Bartlett (considerando un nivel de significación del 5%) y ampliamente debatido, pero Eurostat ha establecido unas cate- la adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin para toda la base de gorías de ámbitos urbanos, intermedios y rurales (DEGURBA)29 datos e individualmente para cada variable. En una primera fase del que son las que se han aplicado aquí. Para cada uno de los análisis se realizó un ACP con los 10 indicadores seleccionados, y ámbitos se realizó un ACP con los 10 indicadores seleccionados posteriormente se estimaron las correlaciones de Spearman entre y se obtuvo el porcentaje de varianza explicada por la primera Tabla 3 Correlaciones de Spearman entre los 14 indicadores seleccionados. Secciones censales de España, censo de 2011 I01. I02. I03. I04. I05. I06. I07. I08. I17. I18. I19. I20. I21. I22. Población Población Población Población Población Población Población Población Viviendas Viviendas Personas Personas Personas Población trabajadora trabajadora parada de asalariada asalariada de 16 o más de 16 a 29 de 65 o con acceso sin acceso a nacidas en nacidas en nacidas en en hogares manual manual 16 o más eventual eventual años con años con más años a Internet Internet países de países de países de monopa- entre entre la años entre entre la entre instrucción instrucción renta baja renta baja renta baja o rentales población población la población población insuficiente insuficiente llegados a nacidos en con una ocupada o ocupada, población ocupada o ocupada de España España mujer al parada que de 16 o activa parada que 16 o más después de cuyo padre cargo ha más años ha años 2006 o madre ha trabajado trabajado nacido en antes, de 16 antes, de 16 países de o más años o más años renta baja I01. Población trabajadora 1 0,95 0,45 0,47 0,33 0,70 0,30 0,17 0,61 manual entre población − 0,62 − 0,06 − 0,05 − 0,06 − 0,19 ocupada o parada que ha trabajado antes, de 16 o más años I02. Población trabajadora 1 0,36 0,40 0,30 0,67 0,28 0,18 0,59 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 manual entre la población − 0,60 − 0,06 − 0,04 − 0,06 − 0,20 ocupada, de 16 o más años I03. Población parada de 16 o 1 0,63 0,35 0,42 0,32 0,27 0,04 0,05 0,04 más años entre la población − 0,06 − 0,28 − 0,01 activa I04. Población asalariada 1 0,80 0,39 0,28 0,29 0,01 0,00 0,02 0,03 eventual entre la población − 0,05 − 0,30 ocupada o parada que han trabajado antes, de 16 o más años I05. Población asalariada 1 0,27 0,22 −0,07 −0,20 0,19 0,05 0,04 0,05 0,04 eventual entre población ocupada de 16 o más años I06. Población de 16 o más años 1 0,36 0,44 −0,71 0,71 −0,16 −0,12 −0,16 −0,23 con instrucción insuficiente I07. Población de 16 a 29 años 1 −0,12 −0,16 0,15 0,10 0,08 0,10 0,05 con instrucción insuficiente I08. Población de 65 o más años 1 −0,54 0,54 −0,22 −0,14 −0,22 −0,29 I17. Viviendas con acceso a 1 −0,98 0,16 0,11 0,16 0,28 Internet I18. Viviendas sin acceso a 1 −0,17 −0,11 −0,17 −0,28 Internet I19. Personas nacidas en países 1 0,68 0,93 0,12 de renta baja I20. Personas nacidas en países 1 0,62 0,08 de renta baja llegadas después de 2006 I21. Personas nacidas en países 1 0,12 de renta baja o nacidas en España cuyo padre o madre ha nacido en países de renta baja I22. Población en hogares 1 monoparentales con una mujer al cargo 117 118 Tabla 4 Resultados y parámetros de la elaboración del índice de privación de 2011 por secciones censales para toda España Primera fase del análisis de componentes principalesa Segunda fase del análisis de componentes principalesb Correlación de Spearman con la primera componente principal Pesos de la Kaiser-Meyer- Correlación de Pesos de la Kaiser-Meyer- primera Olkin Spearman con primera Olkin componente la primera componente principal componente principal principal Urbano Intermedio Rural España España España España España España Referencias de fila/columna (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (1) I01. Población trabajadora manual entre 0,85 0,8 0,63 0,83 0,45 0,78 0,84 0,47 0,85 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 población ocupada o parada que ha trabajado antes, de 16 o más años (2) I03. Población parada de 16 o más años entre la 0,74 0,72 0,28 0,6 0,34 0,75 0,68 0,39 0,74 población activa (3) I04. Población asalariada eventual entre la 0,69 0,73 0,26 0,6 0,34 0,75 0,66 0,39 0,74 población ocupada o parada que ha trabajado antes, de 16 o más años (4) I06. Población de 16 o más años con 0,84 0,85 0,84 0,89 0,49 0,76 0,86 0,48 0,74 instrucción insuficiente (5) I07. Población de 16 a 29 años con instrucción 0,48 0,48 0,04 0,42 0,27 0,72 0,47 0,3 0,79 insuficiente (6) I08. Población de 65 o más años 0,15 0,32 0,72 0,39 0,23 0,6 0,26 - - (7) I18. Viviendas sin acceso a Internet 0,71 0,73 0,8 0,79 0,43 0,78 0,73 0,4 0,72 (8) I20. Personas nacidas en países de renta baja 0,16 −0,05 −0,38 −0,08 0,01 0,53 −0,06 - - llegadas después de 2006 (9) I21. Personas nacidas en países de renta baja o 0,25 −0,05 −0,47 −0,11 0 0,55 −0,07 - - nacidas en España cuyo padre o madre ha nacido en países de renta baja (10) I22. Población en hogares monoparentales con −0,04 −0,17 −0,37 −0,27 −0,12 0,87 −0,17 - - una mujer al cargo (11) Varianza explicada por la primera componente 35,32 34,66 26,56 32,69 52,27 principal (12) Correlación con el índice de privación 0,99 0,99 0,77 0,98 1,00 (13) Adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin 0,72 0,76 (14) Contraste de esfericidad de Bartlett p < 0,0001 p < 0,0001 a Resultados de la correlación entre los 10 indicadores seleccionados y la primera componente del ACP (primera fase con los 10 indicadores seleccionados) para toda España y para cada uno de los ámbitos (urbano, intermedio y rural) por separado. b Resultados de la correlación entre el índice de privación calculado con los seis indicadores finales (I01, I03, I04, I06, I07 e I18) y los 10 indicadores seleccionados en la primera fase. I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 119 Diagrama de cajas comparativo Valores perdidos 101. Población trabajadora manual entre población ocupada o parada que ha trabajado antes, de 16 o más 102. Población trabajadora manual entre la población ocupada de 16 o más 103. Población parada de 16 o más entre la población activa 104. Población asalariada eventual entre la población ocupada o parada que han trabajado antes de 16 o más 105. Población asalariada eventual entre la población ocupada de 16 o más 106. Población de 16 o más con instrucción insuficiente 107. Población de 16 a 29 con instrucción insuficiente 108. Población de 65 o más 117. Viviendas con acceso a internet 118. Viviendas sin acceso a internet 119. Personas nacidas en países de renta baja 120. Personas nacidas en países de renta baja llegados después de 2006 121. Personas nacidas en países de renta baja o nacidos en España cuyo padre o madre ha nacido en países de renta baja 122. Población en hogares monoparentales con una mujer al cargo 0 20 40 60 80 100 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 % % Figura 1. Diagrama de cajas de los indicadores y porcentaje de valores perdidos para las secciones censales de España, censo de 2011. componente (tabla 4, fila 11). Además, en cada ámbito se cal- (0,98). Los resultados del índice son bastante consistentes entre los culó la correlación de Spearman de la primera componente grados de urbanización. obtenida en el análisis de ACP y cada uno de los 10 indicadores La visualización del indicador de privación por sección censal (tabla 4, columnas 1, 2, y 3). Los tres índices obtenidos recogen de para la Península (las islas presentan patrones específicos) muestra forma independiente la varianza de los indicadores en cada uno un fortísimo eje de privación desde el suroeste (mayor priva- de los tres ámbitos. Se calculó para toda España la correlación de ción) hacia el nordeste (menor privación), como puede verse en Spearman entre el índice de privación (obtenido con los seis indica- la figura 2. Las principales excepciones son las grandes aglomera- dores finales) y cada uno de los 10 indicadores (tabla 4, columna 7). ciones metropolitanas, como por ejemplo la madrileña, que si bien Finalmente, se calculó la correlación de Spearman entre el índice en términos generales tienen una situación más favorable repro- de privación y cada uno de estos tres índices (tabla 4, fila 12). ducen en su interior patrones territoriales específicos de privación socioeconómica. Resultados Los datos del índice de privación y de los seis indicadores que lo componen están accesibles en la página web de la Sociedad A pesar de las limitaciones del censo muestral, gracias a la Española de Epidemiología30 . reconstrucción indirecta de variables complementarias se logró disponer de 22 indicadores para casi la totalidad de las secciones Discusión censales. La fiabilidad de la reconstrucción realizada se ha probado tanto en la comparación con las tablas a medida de la web del Se ha aprovechado la información del censo de 2011 por sec- INE (tabla 2) como por coherencia completa entre la información ción censal y se ha elaborado un índice de privación que detecta reconstruida y la suministrada directamente por el INE en algu- áreas pequeñas de España con una situación socioeconómica des- nos de los datos. La figura 1 muestra el análisis descriptivo de los favorable. El índice de privación se basa fundamentalmente en las indicadores iniciales con un máximo de valores perdidos del 1,13%. mismas dimensiones y variables que el índice de privación MEDEA Tras el ACP secuencial, el índice final de privación por sección 2001. La inclusión del indicador relativo a viviendas sin acceso a censal se construyó con seis indicadores: población trabajadora Internet supone un aspecto novedoso respecto al índice anterior, manual, población asalariada eventual, desempleo, dos indicado- que añade una dimensión conceptualmente coherente y aprovecha res de instrucción insuficiente (en personas de 16 y más años, y en una información antes no disponible. población joven de 16 a 29 años) y viviendas principales sin acceso El análisis de la evolución en el tiempo de la privación a Internet. Este índice final (que corresponde a la primera compo- es un asunto complejo desde el punto de vista conceptual y nente del ACP de la segunda fase) explicó el 52,27% de la varianza metodológico31,32 , sobre el que existen interesantes investigacio- total de los datos (tabla 4). nes a nivel de área pequeña33–35 que en general reflejan una imagen En lo que respecta al análisis de sensibilidad (tabla 4), el índice de gran estabilidad territorial, incluso en el largo plazo36,37 . de privación (obtenido con seis indicadores) presentó una fuerte En cuanto a los resultados empíricos para las secciones censales correlación con cada uno de los índices calculados para los ámbi- de España en 2011 (fig. 2), es especialmente impactante la imagen tos urbano, intermedio y rural (0,99, 0,99 y 0,77, respectivamente), del patrón nordeste-suroeste de la privación. En la observación del y con el índice obtenido con los 10 indicadores para toda España mapa debe considerarse que el análisis por sección censal tiene el 120 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 Índice privación (quintiles) Inferior [−2,58/−0,86] Intermedio bajo [−0,87/−0,27] Intermedio [−0,28/−0,21] Intermedio alto [0,22/0,82] Superior [0,83/4,88] Figura 2. Mapa del índice de privación final elaborado con seis indicadores por secciones censales del censo de 2011. inconveniente de que el impacto visual de cada medida depende diferencias significativas de comportamiento. En tercer lugar, para de cómo la superficie no urbanizada se reparte entre las distintas la elaboración del índice se ha utilizado la misma metodología mul- secciones, y que los intervalos de clase están obtenidos por quinti- tivariante que se usó para los datos de 2001, lo que añade solidez a les, lo que iguala el tamaño de las clases, pero no se mantiene igual los análisis comparativos. la anchura de los intervalos de cada clase. En todo caso, este patrón Sin embargo, el estudio muestra ciertas limitaciones. En primer ya fue observado anteriormente para otras unidades territoriales38 . lugar, se mantiene el punto crítico de las limitaciones sobre las fuen- Es motivo de reflexión cómo las mejoras de las últimas décadas tes transversales, siendo prometedores los resultados con ficheros han alterado de manera muy limitada el patrón territorial español longitudinales41 . En segundo lugar, el carácter muestral del censo clásico, y al tiempo es una luz que puede alumbrar otros debates da una menor robustez a los resultados42 , lo cual debe ser tenido en sobre los flujos económicos de bienes, rentas y patrimonio, así como cuenta por los analistas y los usuarios, en especial en el caso de su sobre el desigual reparto de la formación y las ocupaciones entre uso para asignación de recursos. En tercer lugar, aunque el indica- territorios. dor de privación funciona bien en los tres ámbitos, la correlación del El índice de privación puede utilizarse para identificar áreas geo- primer componente del ACP con los distintos indicadores es decre- gráficas con mayores necesidades de intervención. Habida cuenta ciente desde el ámbito urbano al intermedio y al rural. La diferente de la fuerte continuidad en el tiempo de los patrones de privación, composición por grupos de edades de la población y la intensidad de es necesario debatir sobre cómo aplicar en la práctica los resultados los procesos migratorios seguramente influyen en que en el ámbito obtenidos y cuál debe ser la estrategia para mejorar la situación en rural la asociación entre los indicadores y la privación no sea tan España. Existen experiencias interesantes de uso de los indicadores estrecha43 . En cuarto lugar, la sección censal tiene la ventaja de una de privación en programas de intervención para mejora de la salud dimensión en tamaño poblacional similar, pero presenta el incon- y disminución de la mortalidad evitable32,39,40 . veniente de sus frecuentes cambios en el tiempo; el cálculo por El índice puede ser útil para explorar su asociación con indica- rejillas fijas de 1 km2 puede ofrecer en el futuro ventajas en este dores de salud y sus determinantes, o puede usarse como variable sentido. En quinto lugar, no se ha podido validar la consistencia confusora y de ajuste de la privación socioeconómica. del indicador elaborado con ningún indicador de salud, ya que no El índice de privación elaborado presenta varias fortalezas. En se dispone de ninguno con la misma precisión territorial y de una primer lugar, aprovecha sistemáticamente toda la información cen- fecha similar para toda España. sal de carácter socioeconómico disponible, tanto en el aspecto El censo sigue siendo una herramienta básica para el análisis temático como en el territorial. Es importante que la construcción por áreas pequeñas de los determinantes sociales de la salud, que de los indicadores y del índice de privación no se haya ceñido a son las claves para describir las desigualdades de mortalidad y de los ámbitos urbanos, lo que le da una mayor potencia comparativa acceso a los servicios de salud. El carácter muestral del censo de y una ampliación de los trabajos de investigación a los que puede 2011 supone una merma en la robustez de los indicadores sociales aplicarse. En segundo lugar, en 2011 los indicadores de trabajadores territorialmente detallados, pero es posible disponer de un reper- manuales y asalariados eventuales se han construido incluyendo torio de informaciones para comparaciones con el anterior censo y no solo los ocupados, sino también los parados que han trabajado con los próximos. El índice de privación por secciones censales para antes, lo que le da una mayor solidez conceptual sin introducir toda España permitirá el análisis de los determinantes sociales de I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 121 la salud y de las desigualdades sociales con un mayor detalle que privación. M. Calvo analizó la coherencia de las informaciones y sec- lo realizado hasta el momento, será un valioso instrumento para cionado del censo de 2011 con las correspondientes del EUSTAT en la planificación y la gestión sanitaria, y facilitará el estudio actua- el ámbito del País Vasco. M. Marí-Dell’Olmo elaboró el índice de lizado de las desigualdades en salud después del periodo de crisis privación y los textos asociados. Todas las personas firmantes han económica iniciado en 2008. elaborado propuestas, han revisado y aprobado la versión final del En conclusión, se ha construido un indicador de privación para trabajo y dan su visto bueno para su publicación. todas las secciones censales de España, con un aprovechamiento intensivo de las variables censales y que concuerda con el desarro- Agradecimientos llado en 2001 para ámbitos urbanos. Este tipo de indicadores han demostrado ser valiosas herramientas para el estudio de las desi- Agradecemos al personal de las Subdirecciones Generales de gualdades en salud y para la priorización de áreas que requieren Difusión y de Estadísticas Sociodemográficas del Instituto Nacional más recursos e intervenciones. El análisis en profundidad de su evo- de Estadística la ayuda prestada en la atención de las solicitudes lución temporal, de sus diferencias territoriales y de su asociación de información y en la aclaración de dudas e incidencias. Agra- con otras variables agregadas es la tarea que queda por delante y decemos a Elisa Suárez Antón su ayuda para el tratamiento de la que solo el trabajo aquí descrito posibilita. información del censo de 2011, ya que su experiencia y conocimien- tos fueron una iluminación clave para los tratamientos básicos de la información que aquí se presenta. ¿Qué se sabe sobre el tema? Financiación La elaboración de indicadores sintéticos de privación es La Sociedad Española de Epidemiología financió los costes de la una práctica muy extendida en el análisis de las desigualda- explotación de datos solicitada al Instituto Nacional de Estadística des sociales, y su influjo en la salud y su uso por secciones y de la publicación del artículo (identificador no disponible). censales se han constituido como un referente básico de los análisis de la mortalidad y la morbilidad de la población. En España, hasta el momento, estos análisis se han restringido a Conflictos de intereses ámbitos urbanos o regiones específicas. Ninguno. ¿Qué añade el estudio realizado a la literatura? Bibliografía El censo de 2011 planteaba la dificultad de su metodología muestral. El presente trabajo desarrolla una metodología para 1. Booth C. Life and labour of the people. London: Macmillan; 1st ed., 1889-1991, tratar el censo de 2011 y amplía el ámbito territorial de análisis 2 vol; 2nd ed., 1892-1896, 9 vol.; 3th ed., 1902-1903, 17 vol. a la totalidad de las secciones censales de España. Siguiendo la 2. Llewellyn-Smith H. New Survey of London Life and Labour. London: P.S. King línea metodológica del proyecto MEDEA, y la máxima compa- and Son Ltd.; 1932. rabilidad con los resultados de 2001, se ha elaborado un índice 3. Townsend P, Corrigan P, Kowarzik U. Poverty & labour in London. Interim Report of a Centenary Survey. Low Pay Unit; 1987. p. 134. de privación que aprovecha las posibilidades informativas del 4. Carstairs V. Deprivation indices: their interpretation and use in relation to último censo y abre la posibilidad de trabajar ahora, y en el health. J Epidemiol Community Health. 1995;49 (Suppl 2):S3–8. futuro también, con rejillas ortogonales de 1 km2 . 5. Sen A. Development as freedom. Oxford: Oxford University Press; 1999. p. 109. 6. Alkire S, Robles G. Multidimensional Poverty Index – Summer 2017: brief met- hodological note and results. MPI Methodological Notes 44. Oxford Poverty & Human Development Initiative (OPHI). (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: https://ophi.org.uk/multidimensional-poverty-index-summer-2017-brief- Editora responsable del artículo methodological-note-and-results/. 7. Ayala L, Jurado A, Pérez-Mayo J. Income poverty and multidimensio- nal deprivation: lessons from cross-regional analysis. Review of Income María Victoria Zunzunegui. and Wealth. 2011;57:40–60. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: https://doi.org/10.1111/j.1475-4991.2010.00393.x. 8. Annoni P, Fattore M, Brüggemann R. Analysing the structure of poverty by fuzzy Declaración de transparencia partial order. En: Owsinsky JW, Brüggemann R, editores. Multicriteria ordering and ranking: partial orders, ambiguities and applied issues. Varsovia: Polish El autor principal (garante responsable del manuscrito) afirma Academy of Sciences; 2008. p. 107–24. 9. Rodero Cosano ML. Reformulación del índice de privación. El caso de que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente la Comunidad Autónoma de Andalucía. [Tesis doctoral]. Córdoba: Uni- del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omi- versidad de Córdoba. 2013. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: tido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del http://hdl.handle.net/10396/10758. 10. Cookson R, Asaria M, Ali S, et al. Health equity indicators for the English NHS: a estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han longitudinal whole-population study at the small-area level. Health Serv Deliv explicado. Res. 2016;4:26. 11. Collection English indices of deprivation. Ministry of Housing, Commu- nities & Local Government. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: Contribuciones de autoría https://www.gov.uk/government/collections/english-indices-of-deprivation. 12. Fusco A, Guio AC, Marlier E. Building a material deprivation index in a multi- I. Duque diseñó y ejecutó el tratamiento de datos de los indi- national context: lessons from the EU experience. En: Bérenger V, Bresson F, editores. Poverty and social exclusion around the Mediterranean sea. Boston: cadores elementales, participó en la discusión del índice, redactó Springer; 2013. p. 43–71. una primera versión del texto y revisó parte de la bibliografía. 13. McIntyre D, Muirhead D, Gilson L, et al. Geographic patterns of deprivation in M.F. Domínguez-Berjón diseñó y coordinó el conjunto del proyecto, South Africa: informing health equity analyses and public resource allocation strategies. Health Policy and Planning. 2002;17 (Suppl 1):30–9. elaboró parte de los textos del artículo y participó en la discusión 14. Caranci N, Biggeri A, Grisotto L, et al. L’indice di deprivaziones italiano a livello del índice. A. Cebrecos desarrolló las comprobaciones de los resul- di sezione di censimento: definizione, descrizione e associacione con la morta- tados de los indicadores elementales y participó en la recopilación lità. Epidemiologia e Prevenzione. 2010;34:16776. (Consultado el 31/8/2019.) bibliográfica. M.D. Prieto-Salceda elaboró la recopilación bibliográ- Disponible en: http://www.epiprev.it/articolo scientifico/l%E2%80%99indice- di-deprivazione-italiano-livello-di-sezione-di-censimento-definizione-. fica, revisó parte de la bibliografía y redactó la versión final del 15. Brown D, Allik M, Dundas R, et al. Carstairs scores for Scottish postcode sectors, texto del artículo. S. Esnaola elaboró el Manual de uso del índice de datazones and output areas from the 2011 census. Technical report. MRC/CSO 122 I. Duque et al. / Gac Sanit. 2021;35(2):113–122 Social and Public Health Sciences Unit, University of Glasgow, Glasgow;. 2014. 30. Sociedad Española de Epidemiología. Grupo de Trabajo sobre Determinantes (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: http://eprints.gla.ac.uk/99555/. Sociales de la Salud. (Consultado el 21/9/2019.) Disponible en: https://www. 16. Yuan Y, Wu F. The development of the index of multiple deprivations from small- seepidemiologia.es/gruposdetrabajo.php?contenido = gruposdetrabajosub6. area population census in the city of Guangzhou. PRC. Habitat International. 31. Morrison PS, Nissen K. Moving in and out of areas of deprivation: evidence from 2014;41:142–9. the New Zealand census. New Zealand Population Review. 2010;36:55–80. 17. Guillaume E, Pornet C, Dejardin O, et al. Development of a cross-cultural depriva- 32. Norman P. Identifying change over time in small area socio-economic depriva- tion in five European Countries. J Epidemiol Community Health. 2016;70:493–9. tion. Applied Spatial Analysis and Policy. 2010;3:107–38. 18. Domínguez-Berjón MF, Rodríguez-Sanz M, Dell’Olmo MM, et al. Grupo de Deter- 33. Haase T, Pratschke J. Deprivation and its spatial articulation in the minantes Sociales de la Salud de la Sociedad Española de Epidemiología. Uso Republic of Ireland. New measures of deprivation based on the Cen- de indicadores socioeconómicos del área de residencia en la investigación epi- sus of Population. 1991, 1996 and 2002. National Development Plan, demiológica: experiencia en España y oportunidades de avance. Gac Sanit. Social & Economic Consultant; 2005 .(Consultado el 31/8/2019.) Disponible 2014;28:418–25. en: http://trutzhaase.eu/publications/deprivation-and-its-spatial-articulation- 19. Borrell C, Serral G, Martínez-Beneito MA, et al. Atlas de mortalidad en ciudades in-the-republic-of-ireland/. de España (1996-2003). Barcelona: Dit i Fet; 2009. 34. Montoya Arroniz I. Evolución de las desigualdades socioeconómicas en la 20. Gotsens M, Olmo MM, Martínez-Beneito MA. Socio-economic inequalities in mortalidad en áreas pequeñas de la Comunidad Autónoma del País Vasco. mortality due to injuries in small areas of ten cities in Spain (MEDEA Project). [Tesis doctoral]. Universidad del País Vasco, Facultad de Ciencias Econó- Accid Anal Prev. 2011;43:1802–10. micas y Empresariales; 2015. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: 21. Olmo MM, Gotsens M, Palencia L, et al. Socioeconomic inequalities in cause- http://hdl.handle.net/10810/17264. specific mortality in 15 European cities. J Epidemiol Community Health. 35. Nolasco A, Moncho J, Quesada JA, et al. Trends in socioeconomic inequalities in 2015;69:43241. preventable mortality in urban areas of 33 Spanish cities, 1996-2007 (MEDEA 22. Olmo MM, Gotsens M, Palencia L, et al. Trends in socioeconomic inequalities in project). Int J Equity Health. 2015;14:33. mortality in small areas of 33 Spanish cities. BMC Public Health. 2016;16:663. 36. Gregory IN. Comparisons between geographies of mortality and deprivation 23. Aguilar-Palacio I, Martínez-Beneito MA, Rabanaque MJ, et al. Diabetes melli- from 1900 and 2001: spatial analysis of census and mortality statistics. BMJ. tus mortality in Spanish cities: trends and geographical inequalities. Prim Care 2009;339:b3454. Diabetes. 2017;11:453–60. 37. Dorling D, Mitchell R, Shaw M, et al. The ghost of Christmas past: health effects 24. Alguacil Gómez J, Camacho Gutiérrez J, Hernández Aja A. La vulnerabilidad of poverty in London in 1896 and 1991. BMJ. 2000;7276:1547–51. urbana en España. Identificación y evolución de los barrios vulnerables. Empiria. 38. Benach J, Yasui Y. Geographical patterns of excess mortality in Spain explained 2014;27:73–94. by two index of deprivation. J Epidemiol Community Health. 1999;53:423–31. 25. Instituto Nacional de Estadística. Censos de Población y Viviendas. Meto- 39. Hurtado JL, Bacigalupe A, Calvo M, et al. Social inequalities in a population dología. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: http://www.ine.es/ based colorectal cancer screening programme in the Basque Country. BMC Public censos2011 datos/cen11 datos metodologia.htm. Health. 2015;15:1021. 26. Instituto Nacional de Estadística. Proyecto de los censos demográfi- 40. Pampalon R, Hamel D, Gamache P, et al. A deprivation index for health planning cos 2011. Madrid: Subdirección General de Estadísticas de la Pobla- in Canada. Chronic Dis Can. 2009;29:178–91. ción; 2011. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: http://www.ine.es/ 41. Voigt M, Ordanovich D, Viciana F, et al. Urban environment and mortality diffe- censos2011/censos2011 proyecto.pdf. rentials in Spain. Popul Space Place. 2019;25:e2239. 27. Domínguez-Berjón MF, Borrell C, Cano-Serral G, et al. Construcción de un índice 42. Compés Dea ML, Olivan Bellido E, Feja Solana C, et al. Construcción de un índice de privación a partir de datos censales en grandes ciudades españolas (Proyecto de privación por Zona Básica de Salud en Aragón a partir de Censo de 2011. Rev Medea). Gac Sanit. 2008;22:179–87. Esp Salud Publica. 2018:92, pii: e201812087. 28. Ministerio de Fomento. Atlas de la vulnerabilidad urbana. (Consultado el 43. Caro-Mendivelso J, Elorza-Ricart JM, Méndez Boo L, et al. Associations between 31/8/2019.) Disponible en: http://atlasvulnerabilidadurbana.fomento.es/. socioeconomic index and mortality in rural and urban small geographic areas 29. Eurostat. Degree of urbanisation (DEGURBA) – Local Administra- of Catalonia. Spain: ecological study. J Epidemiol Res. 2016;2:80–6. tive Units. (Consultado el 31/8/2019.) Disponible en: http://ec.europa. eu/eurostat/ramon/miscellaneous/index.cfm?TargetUrl = DSP DEGURBA.