Los indicadores ampliados seleccionados se basan en el modelo de determinantes de la salud y describen tanto las variables como las dimensiones asociadas a los resultados en salud y a los determinantes de salud.

Los resultados de salud se presentan en tres dimensiones principales: mortalidad, morbilidad e interrupciones voluntarias del embarazo.

Los determinantes de salud se basan en cuatro dimensiones principales: los estilos de vida, las condiciones demográficas y socioeconómicas, la calidad del sistema sanitario y la calidad ambiental.

Tasa bruta

Se calcula dividiendo el número de personas de una población que mueren en un período de tiempo por el total de personas que forman dicha población en ese período de tiempo. Se expresa multiplicada por cien mil y no sirve para comparar unas poblaciones con otras, ni la misma población en diferentes períodos de tiempo, si, como suele ocurrir, las poblaciones tienen estructuras demográficas diferentes. 

Indicador descrito para la mortalidad pero aplicable también a la hospitalización, letalidad, incidencia.

Tasa específica

Se calcula como una tasa bruta pero referida a un grupo de edad específico. Se expresa multiplicada por cien mil. Permite comparar la mortalidad observada en un grupo de edad en distintas poblaciones, o en la misma población en períodos diferentes.

Tasa ajustada

La tasa ajustada estima el número de muertes por cada 100.000 habitantes que habría en la población estudiada si tuviera la distribución por edad de la población estándar. Como población estándar se puede elegir entre el censo de Galicia del año 2001 y del año 2011, la población europea (2013) o la población mundial (1977). 

Las tasas ajustadas de distintas poblaciones se pueden comparar, pero sus valores, fuera de los propósitos de la comparación, carecen de significado. 

Indicador descrito para la mortalidad pero aplicable también a la hospitalización e incidencia. 

Razón de mortalidad estandarizada y tendencia temporal

Para analizar la mortalidad a nivel municipal se calculó la razón de mortalidad estandarizada (RME), que se obtiene dividiendo el número observado de personas que mueren en un período de tiempo entre el número esperado en ese período, en el supuesto de que la región a estudio tuviese las mismas tasas específicas que una población de referencia considerada (en este caso, la población de Galicia según sexo). Las RME no deben ser empleadas para comparar distintos ayuntamientos entre sí, sino para comparar cada uno de ellos con la población de referencia. 

La observación directa de las RME puede dar lugar la una mala interpretación del patrón geográfico de mortalidad, por el hecho de que los ayuntamientos con un tamaño moderado de la población dan lugar a las RME menos precisas y más extremas. Por este motivo, se suavizaron las RME por medio de un modelo jerárquico bayesiano, basado en la aproximación por integradores de Laplace anidados (INLA), que permite emplear la información de áreas vecinas para la estimación de cada ayuntamiento. Este modelo espacial fue propuesto por Clayton y Kaldor y, posteriormente, desarrollado por Besag, York y Mollie. Con una pequeña variante del mismo se obtuvo la tendencia temporal (TT) para cada ayuntamiento en el período a estudio (modelo espacio-temporal), considerando dos subperíodos de 5 años cada uno. 

Los rangos de valores, tanto para las RME cómo para las TT, se dividieron en 7 intervalos, de la siguiente manera: 

• RME: menos de 0,7 (incluido); de 0,7 a 0,85 (incluido); de 0,85 a 0,975 (incluido); de 0,975 a 1,025 (incluido); de 1,025 a 1,15 (incluido); de 1,15 a 1,3 (incluido) y mayor de 1,3. El color rojo identifica a los ayuntamientos con un exceso de riesgo, el color azul indica un menor riesgo y el color blanco indica un riesgo similar al de Galicia. La intensidad del color marca el grado de importancia tanto en el exceso como en el defecto de riesgo. 
• T: menos de 0,85 (incluido); de 0,85 a 0,95 (incluido); de 0,95 a 0,99 (incluido); de 0,99 a 1,01 (incluido); de 1,01 a 1,05 (incluido); de 1,05 a 1,15 (incluido) y mayor de 1,15. El color naranja representa una tendencia creciente y el color verde una tendencia decreciente. Al igual que para las RME, la intensidad del color marca el grado de importancia.

El modelo jerárquico espacial y el espacio-temporal fueron implementados por medio del paquete R-INLA de R. 

Probabilidad acumulada y condicional de morir por cáncer

Las probabilidades de morir se calcularon mediante una tabla de vida que comienza con una cohorte hipotética de 10 millones de nacidos vivos, a los que se les aplica la experiencia de mortalidad de la población en estudio en un determinado período, y que permite obtener: 

• la probabilidad de que un individuo muera por cáncer desde el nacimiento hasta una determinada edad (probabilidades acumuladas).
• la probabilidad de que un individuo muera por cáncer entre dos edades, condicionado a que estaba libre de la enfermedad al principio del rango de edad (probabilidades condicionales). 

El método empleado está implementado en el programa DevCan, desarrollado por el Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos (US Nacional Cancer Institute, NCI). 

Nota: Hay que tener presente, cuando se interpretan estos datos, que las probabilidades de morir se calculan sobre la experiencia de la población en su conjunto y, por eso, pueden sobreestimar o subestimar el riesgo individual debido a la susceptibilidad genética asociada al cáncer en estudio o la ciertas exposiciones que aumentan el riesgo de padecerlo. 

Años de esperanza de vida perdidos

El número de años de esperanza de vida perdidos (AEVP) por una población en un período determinado es un indicador, desarrollado por Arriaga, que representa la diferencia entre el máximo posible de años que se pueden vivir entre dos edades (en este caso 20 y 85 años) y los que realmente se viven. 

El total de AEVP atribuibles a la fuerza de la mortalidad en una población se puede descomponer por grupo de edad y causa de muerte. Para analizar el impacto de la mortalidad por cáncer en Galicia sobre la esperanza de vida, se calcularon los AEVP por esta causa en los siguientes grupos de edad: 20 a 44, 45 a 64 y 65 a 84. 

El método está implementado en el programa Epidat 4.2, desarrollado por la DGSP en colaboración con la Organización Panamericana de la Salud (OPS-OMS) y la Universidad CES de Colombia. 

Efecto de la mortalidad sobre el cambio en la esperanza de vida al nacimiento

El aumento observado en la esperanza de vida al nacimiento de una población entre dos períodos puede descomponerse en una suma de efectos deber al cambio en la mortalidad de cada grupo etáreo y por causas de muerte. Este método, desenvolvido por Arriaga, se aplicó en Galicia para explicar cambios en la mortalidad por cáncer entre dos trienios y en los siguientes grupos de edad: menores de 20, 20 a 44, 45 a 64 y 65 y más. 

El método está implementado en el programa Epidat 4.2, desenvolvido por la DXSP en colaboración con la Organización Panamericana de la Salud (OPS-OMS) y la Universidad CES de Colombia.