Análisis espacial de factores socioeconómicos, de servicios de salud y de mortalidad por cáncer de mama, Argentina, 2009-2011

Introduccion: La mortalidad por cancer de mama es mayor en paises con mayores ingresos donde tambien hay mayor supervivencia debido al acceso para la deteccion temprana y tratamiento oportuno. Argentina presenta altas tasas de mortalidad por cancer de mama. Material y Metodos: estudio ecologico con analisis espacial de indicadores demograficos, socio-economicos, muertes mal definidas y servicios de salud por departamentos. Se describieron los flujos origen-destino de los egresos hospitalarios del sector publico. Se calculo la razon estandarizada de mortalidad y tasa bayesiana (ano 2009-2011). Utilizando modelos condicionales de autoregresion espacial se ajustaron 3 modelos donde la variable dependiente fue tasa bruta de mortalidad (modelo 1), razon estandarizada de mortalidad (modelo 2) y tasa bayesiana de mortalidad (modelo 3) Resultados: Las regiones del norte presentaron peores indicadores socioeconomicos, menor cobertura de mamografia y menor disponibilidad de servicios de salud. Los egresos hospitalarios presentaron poca migracion entre provincias. En el modelo 1 y 2 la mortalidad se relaciono directamente con mejores indicadores socioeconomicos, mayor cobertura de mamografia, e inversamente con muertes mal definidas. En el modelo 1 las regiones de Cuyo y Noreste tuvieron mayor mortalidad; en el modelo 2 la Patagonia presento menor mortalidad. En el modelo 3 hubo relacion directa de la mortalidad con mejores indicadores socioeconomicos y fue menor en las regiones Noreste, Noroeste y Patagonia. No se observo relacion con variables de disponibilidad de servicios en ningun modelo. Discusion: al igual que en otros paises se observo mayor mortalidad en regiones con mejor nivel socioeconomico. Sin embargo se evidencio asociacion inversa de la mortalidad con muertes mal definidas y menor edad de mortalidad en regiones con mayor pobreza y menor disponibilidad de servicios lo que sugiere la presencia de barreras para la accesibilidad y menor sobrevida en las regiones mas pobres. Conclusiones: Es necesario profundizar el uso de metodologias de analisis espacial complejo para estudiar mejor los determinantes socioeconomicos y el acceso a los servicios. Esto es imprescindible para evaluar la equidad del sistema de salud y el impacto que las politicas sanitarias tienen en los distintos escenarios y contextos de nuestro pais. Introduction: Breast cancer mortality is higher in higher income countries where there is also greater survival. Argentina has high rates of mortality from breast cancer. Material and methods: ecological study. Spatial analysis at department level of demographic and socio-economic indicators, ill-defined deaths and health services was performed. Origin-destination flows of hospital discharges in the public sector were described. Standardized mortality rate and bayesian mortality rate (year 2009-2011) was calculated. Using conditional spatial autoregression three models were adjusted. Dependent variables were raw mortality rate (model 1), standardized mortality rate (model 2) and bayesian mortality rate (model 3). Results: In the Northern regions worse socioeconomic indicators, lower mammography coverage and reduced health services availability were found. Hospital discharges showed little migration between provinces. In model 1 and 2 mortality was directly related to better socioeconomic indicators, greater coverage of mammography, and inversely with ill-defined deaths. In model 1 Cuyo and Northeastern regions had higher mortality. Model 2 showed a lower mortality in Patagonia region. Model 3 presented a direct relationship between mortality and better socioeconomic indicators and it was lower in the Northeast, Northwest and Patagonia regions. No relation to variables of availability of services in any pattern was observed. Discussion: As in other countries increased mortality was observed in regions with higher socioeconomic status. However it was observed inverse association of mortality with ill defined mortality causes in addition to mortality at younger ages in regions with greater poverty and fewer services, suggesting the presence of barriers to accessibility and lower survival in the poorest regions. Conclusions: It is necessary to deepen the use of complex spatial analysis methodologies to better study socioeconomic determinants and access to services. This is imperative to assess the equity of the health system and the impact that health policies have in different scenarios and contexts of our country.