Resumen de Allocating socioeconomic census data to primary care areas: an improvement in small-area analyses

Francisco Estupiñán Romero, Santiago Royo Sierra, Javier González Galindo, Manuel Ridao López, Enrique Bernal Delgado

• español

  Objetivo Proporcionar un método para la reutilización de los datos socioeconómicos del Instituto Nacional de Estadística (INE), reconstruyendo las áreas de atención primaria (AAP) del Sistema Nacional de Salud a partir de las secciones censales.

  Método La reconstrucción de los límites de las AAP implicó la alineación, la asignación y la integración de las secciones censales dentro de los límites de las AAP utilizando mapas digitales del INE 2022 y Atlas VPM 2018.

  Resultados Se asignaron 36.282 secciones censales a 2.405 AAP. La alineación programática asignó un 99,7% de las secciones censales; solo diez requirieron ser asignadas manualmente. La distribución de la renta media neta per cápita del INE fue coherente a lo largo de las AAP reconstruidas.

  Conclusiones Proponemos una solución fiable para integrar los datos socioeconómicos de las estadísticas censales del INE en las AAP, mejorando las capacidades de los investigadores con interés en el análisis de los determinantes socioeconómicos y los sistemas sanitarios.

• English

  Objective Provide a method for reusing National Institute of Statistics (INE) socioeconomic data and reconstructing the Spanish National Health System primary care areas (PCA) from INE census tracts.

  Method The reconstruction of PCA boundaries entailed aligning, assigning, and integrating census tracts within the limits of the PCA using 2022 INE and 2018 Atlas VPM digital maps.

  Results 36,282 census tracts were assigned to 2,405 PCA. The alignment of digital maps showed a programmatic assignment of 99.7% of the census tracts within PCA; just ten census tracts must be manually assigned. The net average income per capita distribution from INE was consistent along the newly reconstructed PCA.

  Conclusions We have proposed a reliable solution to integrate socioeconomic data from INE census statistics into PCA, enhancing data researchers’ capacities in joint analyses of socioeconomic determinants and healthcare.