MoMo

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Observadas

Estimadas base

Exceso por todas las causas

Atribuibles a temperatura

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Mortalidad notificada, observada, esperada y atribuible a temperatura

Figura de mortalidad notificada y observada por todas las causas, estimadas base con un intervalo de confianza del 1% al 99% y defunciones atribuibles al exceso o defecto de temperatura, para el ámbito territorial, sexo, grupo de edad y rango de fechas seleccionado. Tanto la figura como la tabla muestra los resultados según los filtros seleccionados; hacer zoom en la gráfica no modificará estos resultados.

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Defunciones observadas y estimadas, exceso de defunciones por todas las causas, defunciones atribuibles al exceso o defecto de temperatura y defunciones notificadas

Mortalidad notificada por todas las causas (aquella que se recibe realmente), mortalidad observada (aquella a la que se aplica una estimación por retraso para intentar aproximarnos a lo que se va a recibir) por todas las causas, estimadas base (por todas las causas), exceso por todas las causas (diferencia entre mortalidad observada y estimada base) y defunciones atribuibles al exceso o defecto temperatura, para el ámbito territorial, sexo, grupo de edad y rango de fechas seleccionado. Preste atención al rango de fechas y agrupación seleccionada, si su rango contiene una semana o mes incompleto, se mostrará también incompleto en la agregación.

Datos

Los datos están disponibles aquí en formato CSV, y se actualizan diariamente. Son las series temporales con los resultados de MoMo para ámbito nacional, de comunidades autónomas y de provincias, en diferentes grupos poblacionales, desde el año 2015. Consta de las siguientes columnas:

Todas las columnas de defunciones incluyen la extrapolación a toda la población. El sistema MoMo recibe datos de las defunciones ocurridas en municipios con sus registros civiles informatizados y corrige posteriormente estas cifras en base al porcentaje de notificación de cada provincia. Este es el motivo por el que salen decimales en las cifras de defunciones observadas.

Las series vienen agregadas por ámbito, código de ámbito, sexo, grupo de edad y fecha de defunción. Nótese que las series que son agregados del resto vienen en otra serie aparte. P.e., si se quiere elegir la serie de toda la población (nacional, todos los sexos, todas las edades), hay que filtrar por ambito="nacional", cod_sexo="all" y cod_gedad="all".

Para saber más, consulta la pestaña de “Documentación”.

Nota: los datos cambian de forma retroactiva, especialmente en los días más recientes. Lo que hoy puedes descargar (o consultar en este portal) mañana puede tener indicadores diferentes en fechas pasadas. El motivo es el retraso en la notificación, detallado en la sección de Documentación.

Notificación

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Notificados últimos 7 días

8.698

Retraso medio últimos 7 días

4

Municipios informatizados

4.128

Población informatizada

93 %

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Defunciones notificadas

Número de defunciones recibidas desde los registros civiles por fecha de notificación

Retraso en la notificación

Retraso en días (diferencia entre la fecha de notificación y la de defunción) de las defunciones notificadas desde los registros civiles

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Tasas de notificación

Porcentaje de población que se notifica a través del sistema informatizado de los registros civiles. Se calcula como el cociente del número de defunciones que se recibieron desde los registros civiles con respecto a la serie consolidada del INE, sobre el último año del que hay disponibles datos en esta última. Este cociente es el que se usa para extrapolar a toda la población las defunciones observadas y estimadas en MoMo. A nivel nacional la tasa de notificación es de 94,4%.

Retraso en la notificación por CCAA

Mediana y percentil 90 de días de retraso de las defunciones notificadas desde los registros civiles por CCAA en los últimos 7 días. Nota: es el retraso observado de lo ya recibido (a posteriori). El eje X (días de retraso) se ajusta automáticamente al valor máximo del percentil 90 en los últimos 7 días.

Documentación

Esta es una guía de usuario para la correcta interpretación de los datos y tablas que aparecen en este portal.

Qué es MoMo

El sistema de monitorización de la mortalidad diaria por todas las causas (MoMo) fue desarrollado en 2004, en el marco del «Plan de acciones preventivas contra los efectos de las temperaturas excesivas», coordinado por el Ministerio de Sanidad, para reducir el impacto sobre la salud de la población como consecuencia del exceso de temperatura. El objetivo de MoMo es identificar las desviaciones de mortalidad diaria observada con respecto a la esperada según las series históricas de mortalidad, y permite estimar de forma indirecta el impacto de cualquier evento de importancia en Salud Pública.

MoMo propociona estimaciones de excesos de mortalidad por todas las casusas y atribuibles a un exceso o defecto de la temperatura. Se calcula diariamente, por ámbito poblacional (nacional, de CCAA y provincial), sexo y grupo de edad (todas las edades, 0-14, 15-44, 45-64, 65-74, 75-84 y >85 años).

Fuentes de datos

MoMo utiliza tres fuentes de datos:

  • Las defunciones diarias por todas las casusas de los últimos diez años, sin incluir aquellas del año 2020 (por su comportamiento debido a la pandemia de Covid-19). Esta serie se obtiene de los datos consolidados del Instituto nacional de Estadística (INE), hasta la fecha en la que están disponibles, y a partir de entonces del Ministerio de Justicia que proporciona defunciones diarias por todas las causas procedentes de los registros civiles informatizados de municipios que corresponden a un 93% de la población española.
  • Las temperaturas según la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) a nivel provincial en el mismo periodo de tiempo, incluyendo el año en curso.
  • La población por grupo de edad, sexo y provincia, extraídos del INE.

El modelo

El modelo de predicción de excesos de mortalidad por todas las causas y atribuibles a temperatura es un modelo GAM (generalized additive model) de Poisson, cuya variable dependiente son las defunciones diarias.

Las variables independientes que se utilizan para ajustar el modelo son:

  • Tendencia modelada como un spline cúbico rígido (de orden 1), por provincia.
  • Un spline cíclico (de orden 6) para recoger la estacionalidad anual de la mortalidad, también por provincia.
  • El ATO variable que mide el efecto de la temperatura máxima, como efecto aleatorizado entre las provincias, haciendo uso de modelos mixtos (partial pooling entre un coeficiente único y uno por provincia).
  • El F_ATO variable que mide el efecto de la temperatura mínima, como efecto aleatorizado entre las provincias, haciendo uso de modelos mixtos (partial pooling entre un coeficiente único y uno por provincia).
  • Se ajusta la tasa de defunción, incluyendo la población de cada grupo de edad, sexo y provincia como offset.

Las observaciones que se encuentran por encima del cuantil 0,95 y las que están por debajo del cuartil 0,05 se eliminan y se vuelve a ejecutar el modelo para obtener defunciones esperadas sin outliers.

Las defunciones atribuibles al exceso o defecto de temperatura se calculan de la siguiente manera:

  • Se ajusta el modelo con las variables independientes de tiempo y temperatura, obteniendo así la estimación de defunciones esperadas con el efecto del tiempo y de la temperatura.
  • Se ajusta el modelo con las variables independientes de tiempo, pero sin las variables de temperatura, obteniendo así la estimación base de defunciones esperadas, sin el efecto de la temperatura.
  • La diferencia entre ambas estimaciones, da como resultado las defunciones atribuibles al exceso o defecto de la temperatura.

Los resultados a nivel de comunidad autónoma o nacional se calculan como las agregaciones de sus provincias.

La estimación de cada año se calcula en base a los años previos. Este es el motivo por el que puede observarse un salto en las estimaciones al inicio de año.

El impacto del exceso de temperatura: ATO, F_ATO

El ATO (accumulated thermal overcharge) es una variable sintética que mide el exceso o el defecto de temperatura. Su uso está basado (aunque con modificaciones) en el modelo portugués de Nogueira, Paixao N, 2007. Existen unos umbrales de disparo de la mortalidad por exceso de temperatura máxima (ver Díaz Jiménez J, Linares Gil C., Carmona Alférez R. 2015) que asignan a cada provincia una temperatura máxima crítica a partir de la cual se observa un crecimiento de la mortalidad.

El ATO se define originalmente, en el modelo portugués, como el número de grados que la temperatura máxima está por encima del umbral de disparo multiplicado por el número de días consecutivos previos que la temperatura máxima ha estado por encima de este umbral. Entre las características de nuestro modelo se señala:

  • Para un día d, utilizamos el ATO del día d−1. Es decir, ATO con lag de 1 día.
  • El efecto del ATO se prolonga y va decayendo durante los días siguientes, con un factor de 0,8 durante 7 días.
  • Para evitar que la variable crezca por encima de lo deseable, se utiliza la raíz.

Según la fórmula:

\[ATO'_{d} = \sqrt{ATO_{d-1} + ATO_{d-2} * 0.8 + ATO_{d-3} * 0.8^{2} + ATO_{d-4} * 0.8^{3} + ATO_{d-5} * 0.8^{4} + ATO_{d-5} * 0.8^{5} + ATO_{d-7} * 0.8^{6}}\]

El F_ATO (accumulated thermal overcharge for cold) es una variable sintética que mide el defecto del exceso de temperatura mínima. Se construye de forma análoga a ATO, pero utilizando temperaturas mínimas y los umbrales de disparo de la mortalidad por defecto de temperatura mínima (ver Carmona Alférez, R., Díaz Jiménez, J., León Gómez, I., Luna Rico,Y., Mirón Pérez, I.J., Ortiz Burgos, C., Linares Gil, C.. 2016).

Correcciones sobre los datos

Sobre los datos de defunciones notificadas de los últimos 28 días se realiza una corrección por retraso para corregir la cifra real de defunciones notificadas. Esta corrección da como resultado las defunciones observadas, que son las que se utilizarán en todos los análisis y cálculos. Esta corrección se ejecuta de forma independiente para toda la población, por comunidad autónoma y por grupos de sexo y edad. Por este motivo, puede observarse que la suma entre los subgrupos analizados (edad, sexo) puede no coincidir con la cifra exacta de los excesos de defunciones en toda la población. Otro hecho que también provoca este mismo efecto es que un pequeño porcentaje de defunciones notificadas que no tienen información sobre sexo.

Las cifras de mortalidad observada, estimada y sus excesos mostradas en el panel MoMo están extrapoladas a toda la población utilizando las tasas de notificación. Estas tasas de notificación se calculan como el cociente de defunciones que se recibieron desde los registros civiles con respecto a la serie consolidada del INE durante el último año en el que hay datos disponibles en esta última (a nivel nacional, corresponde a un 94,4%). La extrapolación consiste en dividir las defunciones observadas y estimadas resultantes del modelo entre la tasa de notificación de su ámbito geográfico correspondiente.

Las tasas de notificación se pueden consultar en el Panel MoMo en la pestaña “Notificación”.

Referencias