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Assessing excess mortality and heat-attributable risk during the summer of 2022 in Catalonia, Spain: A Bayesian spatiotemporal análisis

Barceló MA, Saez M

Journal of Geographical Systems 2025, https://doi.org/10.1007/s10109-025-00475-2 (Impact Factor: 2.900, GEOGRAPHY 30/173 Q1)

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Resumen

En 2022, la mortalidad en exceso en España fue la tercera más alta registrada, solo superada por los años 2020 y 2015. Sin embargo, únicamente el 23% de este exceso ha sido atribuido directamente al calor extremo. El principal problema de esta estimación es que se basa en modelos que pueden presentar sesgos y limitaciones metodológicas.

Con el objetivo de abordar esta cuestión, nos propusimos estimar la mortalidad en exceso atribuible a temperaturas extremas en Cataluña durante el verano de 2022. Asimismo, evaluamos cómo el riesgo de muerte asociado al calor extremo puede verse modificado por otros factores, prestando especial atención a las variables socioeconómicas.

Se utilizó un diseño ecológico longitudinal que abarca el período de 2015 a 2022, empleando datos agregados a nivel de área de salud. Se aplicaron modelos lineales generalizados mixtos tanto para la población total como específicamente para las personas de 65 años o más. Estos modelos corrigieron posibles sesgos mediante el uso de unidades geográficas de pequeña escala y la consideración explícita de la variabilidad espacial.

Los resultados muestran que durante los meses de verano de 2022, el 49,41% de la mortalidad en exceso fue atribuible al calor extremo. Tanto las olas de calor como los extremos de temperatura máxima incrementaron significativamente el riesgo de muerte.

Se identificaron varios modificadores del efecto que aumentan el riesgo de mortalidad en días de calor extremo, entre ellos: tener 65 años o más, una alta humedad relativa, temperaturas mínimas extremas y bajos niveles de ingresos.

A partir de estos resultados, se proponen las siguientes consideraciones metodológicas para estudios futuros: (i) minimizar la mala clasificación de la exposición mediante el uso de unidades geográficas más pequeñas que las utilizadas habitualmente en otros estudios; (ii) considerar explícitamente la variabilidad espacial mediante enfoques como los modelos bayesianos jerárquicos espaciotemporales; y (iii) controlar las dependencias espaciales y temporales.

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