Caída de la esperanza de vida en distritos de Madrid en 2020

Relación con determinantes sociales

Bibliographic Data

ID21483026
AuthorsJosé Manuel Díaz Olalla (0000-0001-5740-0636, Ayuntamiento de Madrid, corresponding author), José Manuel Díaz-Olalla, Irene Valero-Oteo (Ayuntamiento de Madrid), Silvia Moreno-Vázquez (0009-0007-0672-5474), Gema Blasco-Novalbos (Ayuntamiento de Madrid), Juan Antonio del Moral-Luque (Ayuntamiento de Madrid), Agustín Haro-León, Agustín Haro León (0000-0003-0704-8245, Ayuntamiento de Madrid)
Year2022
Volume36
Issue4
Pages309-316
Publication date2022-07-01
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueGaceta Sanitaria (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0213-9111 • E-ISSN: 1578-1283
PublisherElsevier BV (PUBLISHER)
DOI10.1016/j.gaceta.2021.07.004
PMID34535343
OpenAlexW3199801065
LanguageES
Citations received7
References cited5

Estimar el descenso de la esperanza de vida (EV) de la población de Madrid y sus distritos, y su relación con variables socioeconómicas, en el primer año de pandemia de COVID-19. Las defunciones proceden del Padrón de Habitantes (Servicio de Estadística Municipal). Por el método Chiang II se calcularon las esperanzas de vida al nacer y a los 65 años (EVN y EV65) con sus intervalos de confianza del 95% para hombres y mujeres, y sus caídas brutas, netas y mínimas en cada distrito en 2020 respecto a 2019, así como su correlación (r) con la distribución de algunas variables socioeconómicas y la existencia de modelos de regresión lineal explicativos. En 2020, las defunciones en Madrid crecieron un 46,1% respecto al año previo, y la EVN fue de 79,31 años para los hombres y de 85,25 años para las mujeres, lo que supone un decremento de 3,67 y 2,56 años, respectivamente (4,42% y 2,91%). Todos los distritos registraron caídas de la EV, siendo la mayor la de los hombres de Tetuán (4,72 años) y la de las mujeres de Chamartín (3,91 años). Los más afectados fueron los distritos del sur, especialmente para los hombres. Las tasas de inmigrantes y de mayores de 80 años explicaron un 24% de la caída de la EV de los hombres según el modelo de regresión lineal múltiple. La caída de la EV registrada en Madrid y sus distritos en 2020 es mayor que la de España (1,6 años) y retrotrae a cifras de 2002 (EV65) y de 2008 (EVN); es más acusada en el sur y se distribuye de forma desigual territorialmente y según variables socioeconómicas, asociándose a algunas de ellas. Estimating the decrease in life expectancy (LE) of the population of Madrid and its districts and its relationship with socioeconomic variables in the first year of the COVID-19 pandemic. Death records were obtained from the Municipal Register of inhabitants (Municipal Statistics Service). Based on Chiang II method, life expectancy at birth and at 65 years of age (LEB and LE65) were calculated, as well as their 95% confidence intervals both for men and women and their gross, net and minimum falls for each district in 2020 over 2019, their correlation with some socioeconomic variables distribution and the existence of multiple linear regression explicative models. In 2020, deaths in Madrid increased by 46.1% compared with the previous year, the LEB was 79.31 years in men and 85.25 years in women, meaning a decrease of 3.67 and 2.56 years respectively (4.42% and 2.91%). All districts registered decreases in LE, with the largest decrease in men in Tetuan (4.72 years) and in women in Chamartín (3.91 years). The most affected were the southern districts, especially in men. Immigrant and people over 80 years old rates explained 24% of the drop in LE in men, using linear regression model. The decrease in LE recorded in Madrid and its districts in 2020 is bigger than in Spain (1.6 years), takes us back to values of 2002 (LE65) and 2008 (LEB), has a sharper fall in the south and is territorially unequally distributed, according to socioeconomic variables and being associated with some of them

Confidence interval · Geography · Life expectancy · Population · Socioeconomic status · Sociology · Aging, Health, and Disability · COVID-19 and healthcare impacts · Demography · Insurance, Mortality, Demography, Risk Management · Medicine

Tools

Open DOIOpen Access