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. 2018 Mar 30;49(1):63–72. doi: 10.25100/cm.v49i1.3629

Health inequities and cancer survival in Manizales, Colombia: a population-based study

Inequidades en salud y supervivencia al cáncer en Manizales, Colombia: un estudio de base poblacional

Nelson Enrique Arias-Ortiz 1,✉, Esther de Vries 2
PMCID: PMC6018827  PMID: 29983465

Abstract

Objective:

To analyze differences in survival of breast, cervical, lung, prostate and stomach cancer by health insurance regime (HIR) and socioeconomic position (SEP) in an intermediate city in a middle-income country.

Methods:

All patients with breast, cervix uteri, lung, prostate and stomach cancer diagnosed between 2003 and 2007 and characterized by the Manizales population-based Cancer Registry (MCR) were included and followed up to a maximum of 5 years for identifying deaths. Survival probabilities estimated by HIR were defined according to the type of affiliation at the date of diagnosis, and by socioeconomic stratification of residence (SS) as indicator of SEP, stratifying for other prognostic factors using Kaplan-Meier methods. Cox proportional hazard models were fitted for multivariate analysis.

Results:

A total of 1,384 cases and 700 deaths were analyzed. Five-year observed survival was 71.0% (95% IC: 66.1-75.3) for breast, 51.4% (95% IC: 44.6-57.9) for cervix, 15.4% (95% IC: 10.7-20.8) for lung, 71.1% (95% IC: 65.3-76.1) for prostate and 23.8% (95% IC: 19.3-28.6) for stomach. Statistically significant differences in survival by HIR were observed for breast, lung, prostate, and stomach - with poorer survival for the subsidized and uninsured patients. Differences by SS were observed for lung and prostate. Differences in survival by HIR were independent of SS, and viceversa.

Conclusions:

Important inequities in cancer survival exist related to HIR and SEP. Possible explanations include underlying comorbidities, late stage at diagnosis, or barriers to timely and effective treatment.

Key words: malignant neoplasms; survival analysis; socioeconomic factors; insurance, health

Introduction

Socio-economic differences in cancer survival have been well documented in the last two decades 1 . Disparities in stage at diagnosis have been considered as the main underlying factor of those differences. However, there is evidence that differential access to timely and adequate treatment by socio-economic groups also determines cancer survival inequities 1 . Estimations of relative risk of dying comparing the most deprived groups with the best-off groups have been around 1.3 to 1.5-fold; factors underlying these differences include tumour and patient conditions, and access to and quality of care 1 . In countries with universal health care insurance like Canada, socioeconomic position (SEP) remained associated with cancer survival, the differences are not being due to stage at diagnosis 2 . Inequalities and inequities have been reported for all cancer sites combined 1 , but also for specific sites including breast 3 , cervix 4 , lung 5 , prostate 6 and stomach 7 , 8 cancers. For breast and cervical cancer, large differences were observed between developed and developing countries but also between developed countries and within countries 9 . For female cancers, place of residence, income, socioeconomic and educational level, ethnicity, and migration status have been associated with inequities in survival 9 .

In Colombia, health insurance financed through contributions of both workers and employers (contributory regime) is mandatory for dependent employees and partially voluntary for independent workers. A small proportion (<5%) of the population, working in certain public sectors, has exceptional or special health insurance plans (special or exceptional regime). The poor population is covered by a subsidized health system founded through taxes (subsidized regime) 10 . In 2005, contributory and subsidized regimes covered 36.3% and 43.3% of the population, respectively, while about 20% of population had no health insurance 11 . In theory, special and contributory regimes offer the best access to care, but in practice special/exceptional regimes have shown some problems that could make the conditions of its affiliates worse than those of the contributory regime 12 , 13 . Recent laws (years 2011 14 and 2015 15 ) have advocated for universal health care access without differences by SEP. However, those legislative changes have not been fully implemented, and patients diagnosed prior to 2010 may have experienced different survival rates depending on their health insurance status and their SEP. Large socioeconomic disparities in gastric cancer survival were recently documented in other cities in Colombia, despite improvements in health insurance coverage 8 and therefore it is not surprising that large inequities in population-based cancer mortality exist 17 , 18 . Hardly any population-based information by socioeconomic indicators is available for other cities and other cancers in Colombia.

Manizales is a middle-size Andean city in Colombia with a projected population in 2005 (mid-term year) of 379,794 inhabitants 18 . Since 2003, the city hosts a population-based cancer registry that meets international standards proposed by IARC 19 and has reported incidence rates that are slightly higher than national estimations, mainly for breast, lung and stomach cancers 20 , 21 - coinciding with a higher smoker rate and position in the Andes. With incidences known, there is a need to evaluate population-based survival for this population, and evaluate the effect of health insurance and SEP on its survival rates. The aim of this paper is to analyze differences in breast, cervical, lung, prostate and stomach cancer survival as a result of health insurance and socioeconomic status in this intermediate, Andean city in Colombia.

Materials and Methods

Type of study

Exploratory population-based cohort study.

Patients and follow up

All 1,482 patients resident in Manizales with breast, cervix uteri, lung, prostate or stomach cancer diagnosed between 2003 and 2007 and characterized at baseline by Manizales’ Cancer Registry - MCR (information regarding data quality of MCR was published previously 19 , 22 were included: 380 female-breast cancer cases (5 male cases were excluded), 226 cervix uteri, 230 lung, 296 prostate, and 347 stomach cancer patients. The percentages of microscopically verified cases were 95.8%, 96.9%, 78.6%, 92.5% and 89.4% for breast, cervix, lung, prostate, and stomach, respectively.

All cases were followed up until 60 months or until December 31th 2013 since diagnosis for identifying the event of study (deaths due to all causes) and time to event through matching personal identity numbers and names of incident cases with the local vital statistics provided by the local health authority; also, we performed manually searching in electoral rolls and health insurance databases. Active follow-up was performed by consultation of medical records where available. When only data for year was available, month and day were assigned to June 30th. Patients without event were censored at five years of follow-up. Subjects were considered alive if they were eligible to vote or if they were reported as “active” in health insurance databases on December 31th 2013. Survival time was calculated as the difference between incidence date and date of death, date of last contact with health system, date of loss to follow up, or date they were censored. For incidence data, MCR uses rules from European Network of Cancer Registries 23 .

Sixteen subjects with a clinical cancer diagnosis were lost to follow up at day of diagnosis and were therefore treated the same as DCO cases. There were 77 cases identified only by their death certificate (DCO), representing 5.2% of all cases (breast: n= 5 (1.3%); cervix uteri: n= 5 (2.2%); lung: n= 29 (12.6%); prostate: n= 19 (6.4%) and stomach: n= 19 (5.5%). According to international registry standards, a case is flagged as DCO when death certificate is the only source of data for the case, i.e, there is no other data from pathological reports, medical images, or hospitals. Since DCO cases by definition do not have information about time to event, they were excluded from survival analyses.

Clinical and demographic characteristics

Information on histological subtype coded according to the International Classification of Diseases for Oncolgy, 3rd revision -ICDO-3- was available for 95.2% of cases; clinical stage at diagnosis according to TNM system was available in usable proportions of patients only for breast (62%) and cervix (42%) cancer. For other sites, clinical stage was available in less than 30% of cases and could therefore not be used. There were no patients with missing data for age at diagnosis. More than 85% of patients had complete date of birth, and their ages in clinical records were consistent with calculated ages. For patients without date of birth, age in clinical records was assumed as correct.

Differences in diagnostic methods were observed only for prostate and stomach cancers, which “only clinical” and “clinical procedures” methods were observed only for patients in contributory and subsidized regimes and uninsured, while 100% of the cancers diagnosed in patients affiliated to the special regime were histologically confirmed.

Socioeconomic indicators

Variables for socioeconomic position and health insurance were defined following categories previously used for a Colombian population by de Vries et al 8 . Socioeconomic stratum (SS) of the place of residence at diagnosis was used as indicator of SEP. In Colombia, SS is defined according to external and internal physical characteristics of dwellings and wards, ranging from the purely functional and indispensable to the aesthetic, ornamental and sumptuous characteristics. SS is reported in categories from 1 to 6, where 1 and 2 corresponds to “low” social stratum, 3 and 4 to “middle”, and 5 and 6 to “high”.

Health Insurance Regime (HIR) at the date of diagnosis was used grouping the special and exceptional regimes into one unique category, contributory regime, subsidized regime, and a group of uninsured people.

Statistical analysis

Observed survival proportions at different times were obtained using Kaplan-Meier analyses, stratifying analyses by HIR and SS, age, sex, histological subtype and, for breast and cervical cancer only, clinical stage at diagnosis. Cox multivariate proportional hazard assumption was checked by visual evaluation of log-log plots; the assumption was not violated. Three Cox multivariate regression models for each cancer were fitted for both HIR and SS: i) a univariate (null) model; ii) a multivariate model A with age, sex (lung and stomach), histological subtype, and clinical stage (breast and cervix) as covariates ; and iii) a model B containing all variables of model A plus an additional term for SS in the HIR model and vice versa 8 . All calculations were performed using STATA™ SE 12.0.

Ethical considerations

This research was approved by the Research Ethics Committees of the Universidad del Valle, Universidad de Caldas, and the National Cancer Institute of Colombia.

Results

Patient and tumour characteristics for all 1,405 incident cases are shown in Supplementary Table 1S.

For the five cancer sites studied, 1,384 cases were finally analyzed. Lost of follow-up was 1.7% for five sites studied (0.8% for breast, 2.3% for cervix, 1.9% for lung, 1.8% for prostate, and 2.1% for stomach). In Manizales, HIR coverage among cancer patients was 88.8%, except for gastric cancer, in which 18.3% had no affiliation to HIR. Breast and prostate patients without HIR tended to be older at diagnosis than affiliated, but differences were not statistically significant.

At five-years follow-up, 700 deaths (all causes) were observed. Mean follow-up time for overall sites was 38.4 months (95% CI: 37.2; 39.7), varying from 18.5 months for lung to 50.8 months for breast cancer. Five-year observed survival (OS) was 49.1% (95% CI: 46.4-51.7) for the five sites combined. By cancer site, 5-year OS were 71.0% (95% IC: 66.1-75.3), 51.4% (95% CI: 44.6-57.9), 15.4% (95% CI: 10.7-20.8), 71.1% (95% CI: 65.3-76.1) and 23.8% (95% CI: 19.3-28.6) for breast, cervix uteri, lung, prostate, and stomach, respectively (Table 1).

Table 1. Survival estimations by cancer site and prognostic factors. Manizales, 2003-2013.

Cases (n) Deaths (n) Proportion surviving after (%) WBG test*
12 m 36 m 60 m
Breast All cases 375 108 93.8 81.0 71.0
Age at diagnosis
0 a 49 116 29 96.5 85.2 74.8 X2=1.63
50+ 258 79 92.6 79.1 69.3 p=0.20
Histology
Ductal Ca. 307 82 95.1 83.1 73.3 X 2 =6.19
Other and NOS 67 26 87.9 71.2 60.4 p=0.013
Clinical stage
Stage I 25 0 100.0 100.0 100.0 X 2 =80.76
Stage II 97 5 100.0 96.9 94.9 p=0.000
Stage III 82 19 100.0 89.0 76.8
Stage IV 29 11 93.1 69.0 55.2
Unknown 141 71 85.0 64.3 49.2  
Cervix All cases 220 105 80.7 62.1 51.4
Age at diagnosis
0 a 49 101 42 83.0 68.0 58.0 X2=2.40
50+ 119 63 78.7 57.1 45.8 p=0.121
Histology
Squamos cell Ca. 167 80 80.1 60.7 51.6 X2= 1.99
AdenoCa. 38 16 83.9 70.3 56.8 p=0.369
Other and NOS 15 9 79.4 57.8 36.1
Clinical stage
Stage I 16 2 100.0 93.8 87.5 X 2 = 13.75
Stage II 36 16 91.7 69.4 55.6 p=0.008
Stage III 30 19 80.0 53.3 36.7
Stage IV 13 10 69.2 38.5 23.1
Unknown 125 58 76.3 60.5 52.2  
Lung All cases 198 165 43.6 21.0 15.4
Sex
Women 81 67 50.6 28.4 17.3 X2= 3.25
Men 117 98 38.7 15.8 14.1 p=0.071
Age at diagnosis
0 a 59 59 46 40.7 27.1 22.0 X2=0.94
60+ 139 119 44.9 18.4 12.5 p=0.331
Histology
Squamous cell Ca. 71 54 49.3 22.5 16.9 X2=5.96
AdenoCa. 53 44 37.3 17.7 13.8 p=0.113
Small cell Ca. 16 13 56.3 31.2 18.7
Other and NOS 58 49 38.6 19.3 14.0  
Prostate All cases 270 78 92.2 78.9 71.1
Age at diagnosis
0 a 59 43 8 95.4 83.7 81.4 X2=2.05
60+ 227 70 91.6 77.8 69.2 p=0.152
Histology
Adeno Ca. 257 70 92.3 79.4 72.2 X2=2.30
Other and NOS 18 8 83.3 72.2 55.6 p=0.129
Stomach All cases 322 244 49.4 33.1 23.8
Sex
Women 114 83 57.6 39.0 26.6 X2=1.31
Men 208 161 44.9 30.0 22.2 p=0.252
Age at diagnosis
0 a 59 112 86 48.2 32.1 23.2 X2=0.03
60+ 210 158 50.0 33.7 24.1 p=0.857
Histology
Adeno Ca, intestinal 146 111 54.5 33.8 23.5 X2=2.01
Difuse Ca. 73 59 41.7 26.4 18.1 p=0.569
Adeno Ca., others 48 35 47.9 37.5 27.1
Other and NOS 55 39 47.3 36.4 29.1  
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NOS: Non other specification *WBG: Wilcoxon -Breslow-Gehan test.

Statistically significant differences in survival by HIR were observed for breast, lung, prostate, and stomach - with poorer survival for the subsidized and uninsured patients. Differences by SS were observed for lung and prostate. (Figs. 1 and 2). One and five-years OS proportions were significantly lower in uninsured or subsidized patients versus patients with special or contributory HIR, with exception of cervix uteri cancer. Regarding SS, differences statistically significant were only observed in lung and prostate cancers, with poorer survival proportions in patients for low/middle versus high SS and low versus middle/high SS, respectively. However, survival proportions for cervix uteri and lung cancer of patients affiliated to the special/ exceptional HIR were lower than in the other categories, even lower than in uninsured population.

Figure 1. Observed survival by health insurance regime and cancer site. Manizales, 2003-2013. WBG: Wilcoxon-Breslow-Gehan test.

Figure 1

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Figure 2. Observed survival by social strata and by cancer site. Manizales, 2003-2013. WBG: Wilcoxon-Breslow-Gehan test.

Figure 2

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As expected, overall survival was higher in younger patients for all sites studied, but those differences were not statistically significant. According to literature, clinical stage at diagnosis showed a strong association with survival (Table 1 and Fig. 3). Survival was better for women diagnosed with ductal breast carcinoma vs. other histological subtypes. Non-significant differences in survival were observed by histological subtypes of cervix, lung, prostate and stomach cancers. For lung and stomach cancers no survival differences by sex were observed.

Figure 3. Survival proportion by clinical stage at diagnosis for breast cancer (based on 233 cases with known clinical stage) and cervix uteri cancer (based on 95 cases). Manizales, 2003-2013.

Figure 3

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Table 2 shows results from Cox models by HIR and SS and by cancer site. For prostate cancer, HIR hazard ratios (HR) remained significant after adjusting for age and histological subtype, with lower hazard of dying for special HIR group in comparison with the subsidized regime (HR: 0.17 (95% IC: 0.04-0.80)). These results remained significant in multivariate analyses. For stomach cancer, patients in contributory regime had better survival in all, univariate and multivariate, models, with about 30% lower hazard of dying in comparison with patients in subsidized HIR. With respect to socioeconomic position, prostate cancer patients from middle SS showed about 47% lower hazard of dying than patients from low SS (HR 0.53, 95% CI: 0.31-0.88), independently of health insurance regime. Other sites did not reach statistical significance, possibly due to the low number of cases in each group.

Table 2. Proportional risks (Cox) survival models by cancer site.

Univariate analysis Multivariate analysis
HR 95% CI Model A Model B
  HR 95% CI HR 95% CI
Breast cancer Health insurance *  
Contributory 0.77 0.47-12.7 0.71 0.43-1.17 0.77 0.44-1.36
Special 0.89 0.38-2.09 0.47 0.20-1.13 0.52 0.20-1.34
Not insured 1.66 0.84-2.26 1.27 0.64-2.55 1.41 0.65-3.07
Cases (events) 370 (108) 370 (108) 345 (99)
Social Strata a
Middle 0.88 0.57-1.35 0.75 0.48-1.17 0.93 0.56-1.55
High 0.61 0.33-1.14 0.65 0.35-1.21 0.84 0.42-1.65
Cases (events) 347 (99)   347 (99)   345 (99)  
Cervical cancer Health insurance *
Contributory 0.78 0.51-1.22 1.76 0.85-3.64 2.12 0.99-4.55
Special 2.20 0.85-5.68 5.02 1.69-14.9 7.60 1.94-29.7
Not insured 0.92 0.46-1.81 0.94 0.25-3.58 0.90 0.23-3.51
Cases (events) 217 (104) 92 (46) 87 (43)
Social Strata a
Middle 0.78 0.50-1.22 0.91 0.47-1.76 0.67 0.32-1.41
High 1.20 0.55-2.62 0.84 0.19-3-65 0.38 0.08-1.87
Cases (events) 197 (95)   88 (44)   87 (43)  
Lung cancer Health insurance *
Contributory 0.69 0.47-1.02 0.75 0.51-1.12 0.89 0.58-1.36
Special 1.15 0.61-2.19 1.22 0.64-2.32 1.28 0.66-2.49
Not insured 1.04 0.54-2.01 1.32 0.66-2.62 1.77 0.83-3.77
Cases (events) 197 (165) 197 (165) 186 (157)
Social Strata a
Middle 1.00 0.72-1.39 0.99 0.71-1.38 1.03 0.74-1.46
High 0.58 0.32-1.05 0.60 0.33-1.09 0.67 0.36-1.24
Cases (events) 186 (157)   186 (157)   186 (157)  
Prostate cancer Health insurance *
Contributory 0.58 0.28-1.21 0.56 0.27-1.18 0.56 0.26-1.21
Special 0.17 0.04-0.80 0.20 0.04-0.95 0.12 0.02-0.99
Not insured 0.89 0.33-2.37 0.74 0.27-2.02 0.81 0.27-2.41
Cases (events) 266 (77) 266 (77) 233 (70)
Social Strata a
Middle 0.52 0.31-0.87 0.53 0.31-0.88 0.54 0.32-0-92
High 0.63 0.32-1.26 0.71 0.36-1.44 0.78 0.38-1.60
Cases (events) 237 (71) 237 (71)   233 (70)  
Stomach cancer Health insurance *  
Contributory 0.72 0.52-0.98 0.71 0.52-0.98 0.70 0.51-0.98
Special 0.70 0.36-1.38 0.72 0.36-1.41 0.75 0.38-1.50
Not insured 0.93 0.62-1.39 0.93 0.62-1.39 1.01 0.65-1.56
Cases (events) 320 (243) 320 (243) 289 (221)
Social Strata a
Middle 0.80 0.61-1.06 0.80 0.60-1.05 0.82 0.62-1.09
High 0.75 0.46-1.20 0.76 0.47-1.23 0.89 0.55-1.45
Cases (events) 291 (222)   291 (222)   289 (221)  
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* Subsidized regime as reference a Low strata as reference. Models were adjusted by age, sex (lung and stomach), histological subtype, and stage at diagnosis (breast and cervix).

Unsurprisingly, advanced clinical stages for breast and cervix had increased HRs. In line with the Kaplan-Meier results, cervical cancer patients affiliated to the special regime had a higher hazard than women affiliated to the subsidized regime after adjusting by age, histological subtype and clinical stage.

Model B showed that inclusion of both terms HIR and SS in the same model modified HR estimates in all cancers combined and by cancer site, indicating independent effects of HIR and SS on survival.

Discussion

This population-based study on population-based survival for five cancer sites in Manizales, Colombia, demonstrated significant differences in observed survival. Differences by HIR varied from 8 percent-points in stomach to 32 percent-points in prostate cancer. Hazard Ratios estimated for HIR were in line with risks reported in other studies 1 . Absolute differences by SS were less noticeable, with differences between low versus high categories of about 16 percent-points for prostate, 10 for breast, 14 for cervix, 5 for lung, and 11 percent-points for stomach cancers. The magnitude of these disparities is similar with those found in U.S for the last quarter of the past century 24 .

Colombian health system was radically reformed at the end of the last century, resulting in a substantial increase in coverage of health insurance which reached almost 100% around 2010. On paper, this meant a substantial improvement in access to health services. However, timely access to health care in cancer diagnosis and treatment is still problematic, particularly because of the high out-of-pocket cost and long waiting times to obtain permission to use these services. In Colombia, access to health care is differential according to the health insurance regime, and inequities persist between types of affiliation. Local researchers have pointed out that universality in National Health System has not been achieved and there has been a stagnation in matters regarding access to services and equality 25 . Additionally, enormous regional disparities have been described in Colombia, and the country has one of the worst distributions of per capita income in the world 26 .

In general, 5-year OS by site was below that observed for most countries in the CONCORD 27 and EUROCARE 28 studies. Disparities by HIR and SS for breast, prostate and stomach cancers were similar to reported by literature 29 - 33 .

The survival proportion for women with a cancer of the cervix uteri was 3-fold lower among women affiliated to the special regime compared to the other HIR groups. This surprising results - special regimes have, in theory, the most generous health care plan - are in line with the observation of the worst stage at diagnosis in this group, which suggest that screening and early detection programs are not properly working in special regime entities. Regarding socioeconomic stratification, survival rates or cervical cancer were 7 and 14 percent-points higher in low and middle social strata, respectively, in comparison with the richest group. Incidence rates were lower in the richest group, and the relative low frequency of disease among the wealthiest part of the population may result in a lower awareness or lower participation rates in screening and early treatment programs for cervical cancer. However, differences in clinical stage at diagnosis did not reach statistical significance - perhaps because number of cases in the high strata was very low (see supplementary table). In this regard, Brookfield et al. 34 , found that, in women living in the state of Florida (USA), the independent predictors of poorer outcomes were insurance status, tumor stage, tumor grade, and treatment. Neither race, nor ethnicity, nor SES was an independent predictor of poorer outcome. Similarly, Niu et al. 35 , found no significant differences in cervical cancer survival by insurance status in New Jersey.

For lung cancer, 2.3 and 2-fold better survival rates were observed in patients from contributory, subsidized and non-insured categories in comparison with special regimes. These results are contradictory with those reported in US 36 where uninsured and Medicaid patients had poorer survival than patients with private insurance. This pattern may be reflecting barriers to early diagnosis and treatment in this subgroup, which in Manizales is mostly composed by teachers, and army and police members. However, this should be confirmed by studies with a larger number of patients. Survival proportions were around five percent-points lower in the lowest socioeconomic stratum in comparison with the most affluent group, which is consistent with figures reported by Ou et al 37 .

Disparities in cancer survival related to the health system can be attributed to barriers and delays in obtaining diagnostic care, associated with more advanced stages at diagnosis. In Colombia, practically all medical procedures require authorization from the insurer, which in many cases lead to substantial diagnostic and treatment delays and - consequently - to more advanced stages in diagnosis and poorer outcomes 38 , 39 . Therefore, many people turn to the out-of-pocket payment of some services to avoid delays, but people with low financial resources have no other avenues for access to timely diagnosis and treatment and are subject to the administrative procedures of their insurers.

Strengths and weaknesses

The population-based nature of this work minimizes selection biases in the estimates and serves as a tool for policy-makers to evaluate access and quality of care. Although numbers of patients are relatively small due to the small population size of Manizales, estimates are sufficiently robust to discern general patterns. A major limitation of this study is the lack of relative or net survival estimations by HIR and SS due to lack of available data on population numbers and life-tables by those variables. The registry had no access to the cause of death, making it impossible to calculate cause-specific survival. For cancers with a very poor prognosis, this is not so problematic as most patients will die due to their cancer. However, for cancers with a relatively good prognosis (e.g. breast and prostate), a substantial proportion of deaths may have been due to other causes of death. Considerable proportions of cases had unknown data about SS, specially for cervix, prostate and stomach cancers (12.2%, 13.1% and 11.0%, respectively). In addition, the percentage of cases with missing data for clinical staging at diagnosis was high for all cancers, except breast and cervical cancer: more than 70% of lung, prostate and stomach cancer cases had no stage information, impeding including this variable in the multivariate analyses. The number of cases was very low in some cancer sites and affected multivariate analysis. Around 5% of patients were excluded from analyses because they had no follow-up time (DCO cases and lost-to-follow-up at date of diagnosis), which theoretically could influence findings, as more DCO cases are expected among the lower socioeconomic groups. However, a recent paper showed that, even though DCO diagnosis is associated with low SS, exclusion or inclusion of DCO cases had no significant impact of hazard ratios for survival by socioeconomic variables 40 .

Conclusions

Important inequities in cancer survival exist in Manizales related to health insurance and socioeconomic position. Differences may be attributed to inequities in comorbidities, stage at diagnosis, or barriers to timely access to effective treatment suggested by differences observed between health insurance regimes.

Acknowledgements:

We would like to thank the Local Health Authority in Manizales for providing death data, and to the National Cancer Institute for the technical and financial support to this research. To Manizales’ Cancer Registry staff for the cooperation to complete data, and all the sources of MCR for allowing data query. To medical institutions in Manizales for their cooperation in data collection.

Supplementary.

Table S1. Sociodemographic and clinical characterization of cancer cases, by site.

n (%) Health insurance regime (%) Socioeconomic level (%)
Special/ Exceptional Contributory Subsidized Not insurance Unknown p-value (chi2 ) Low Middle High Unknown p-value (chi2 )
All sites studied 1,405 79 (5.6) 895 (63.7) 259 (18.4) 158 (11.2) 14 (1) 523 (37.2) 577 (41.07) 167 (11.9) 137 (9.75)
Breast 380 23 (6.05) 253 (66.6) 67 (17.6) 33 (8.7) 4 (1.05) 118 (31.1) 166 (43.7) 67 (17.6) 29 (7.6)
Sex
Women 375 (98.7) 23 (6.1) 249 (66.4) 67 (17.9) 32 (8.5) 4 (1.06) 0.560 117 (31.2) 165 (44.0) 65 (17.3) 28 (7.5) 0.281
Men 5 (1.3) 0 4 (80.0) 0 1 (20) 0 1 (20.0) 1 (20.0) 2 (40.0) 1 (20.0)
Age, median (95% CI) 56.5 (55.0-58.0) 50.0 (46.8-57.7) 56.0 (54.0-57.0) 59.1 (53.3-61.9) 60.2 (56.4-67.3) 59.0 (51.2-84.0) 58.5 (54.0-62.1) 54.0 (51.0-57.0) 58.0 (56.0-65.0) 58.0 (51.0-61.6)
0 a 49 117 (30.8) 9 (7.7) 82 (70.1) 21 (17.9) 5 (4.3) 0 0.186 37 (31.6) 58 (49.69 14 (12.0) 8 (6.8) 0.111
50+ 263 (69.2) 14 (5.3) 171 (65.0) 46 (17.5) 28 (10.6) 4 (1.5) 81 (30.8) 108 (41.1) 53 (20.2) 21 (8.0)
Histology
Ductal carcinoma 313 (82.4) 21 (6.7) 207 (66.1) 56 (17.9) 26 (8.3) 3 (1.0) 0.641 95 (30.4) 139 (44.4) 55 (17.6) 24 (7.7) 0.780
Others and NOS 67 (17.6) 2 (3.0) 46 (68.7) 11 (16.4) 7 (10.4) 1 (1.5) 23 (34.3) 27 (40.3) 12 (17.9) 5 (7.5)
Diagnosis method
Only clinical 5 (1.3) 0 4 (80.0) 1 (20.0) 0 0 0.588 1 (20.0) 2 (40.0) 2 (40.0) 0 0.141
Clinical procedures 7 (1.8) 0 3 (42.9) 3 (42.9) 1 (14.2) 0 5 (71.4) 1 (14.3) 1 (14.3) 0
Cytological 12 (3.2) 0 7 (58.3) 4 (33.3) 1 (8.4) 0 6 (50.0) 6 (50.0) 0 0
Histological 356 (93.7) 23 (6.5) 239 (67.1) 59 (16.6) 31 (.7) 4 (1.1) 106 (29.8) 157 (44.1) 64 (18.0) 29 (8.1)
Clinical stage
Stage I 25 (6.6) 1 (4.0) 20 (80.0) 4 (16.0) 0 0 0.931 7 (28.0) 13 (52.0) 5 (20.0) 0 0.843
Stage II 98 (25.8) 4 (4.1) 69 (70.4) 18 (18.4) 6 (6.1) 1 (1.0) 30 (30.6) 43 (43.9) 18 (18.4) 7 (7.1)
Stage III 84 (22.1) 2 (2.4) 59 (70.2) 17 (20.2) 6 (7.1) 0 31 (36.9) 32 (38.1) 18 (21.4) 3 (3.6)
Stage IV 29 (7.6) 1 (3.4) 20 (69.0) 4 (13.8) 3 (10.3) 1 (3.4) 8 (27.6) 12 (41.4) 8 (27.6) 1 (3.4)
Unknown 144 (37.9) 15 (10.4) 85 (59.0) 24 (16.7) 18 (12.5) 2 (1.4) 42 (29.2) 66 (45.8) 18 (12.5) 18 (12.5)
Cervix uteri 221 6 (2.7) 122 (55.2) 63 (28.5) 27(12.2) 3 (1.4) 118 (53.4) 63 (28.5) 13 (5.9) 27 (12.2)
Age, median (95% CI) 52.0 (48.0-55.0) 59.5 (36.7-64.9) 53.0 (48.0-58.0) 51.0 (47.0-59.0) 46.0 (41.7-55.1) 58.0 (37.0-73.0) 50.0 (47.0-54.1) 58.0 (52.0-60.0) 47.0 (33.0-68.0) 47.0 (41.7-59.9)
0 a 50 101 (45.7) 2 (2.0) 54 (53.5) 28 (27.7) 16 (15.8) 1 (1.0) 0.474 58 (57.4) 22 (21.8) 7 (6.9) 14 (13.9) 0.090
50+ 120 (54.3) 4 (3.3) 68 (56.7) 35 (29.2) 11 (9.2) 2 (1.7) 60 (50.0) 44 (36.7) 6 (5.0) 10 (8.3)
Histology
Squamous cell Ca. 168 (76.0) 6 (3.6) 90 (53.6) 49 (29.2) 21 (12.5) 2 (1.2) 0.310 99 (58.9) 47 (28.0) 5 (3.0) 17 (10.1) 0.002
Adenocarcinoma 38 (17.2) 0 25 (65.8) 10 (26.3) 2 (5.3) 1 (2.6) 14 (36.8) 14 (36.8) 7 (18.4) 3 (7.9)
Others and NOS 15 (6.8) 0 7 (46.7) 4 (26.7) 4 (26.7) 0 5 (33.3) 5 (33.3) 1 (6.7) 4 (26.7)
Diagnosis method
Only clinical 0 0 0 0 0 0 0.588 0 0 0 0 0.753
Clinical procedures 2 (0.9) 0 0 1 (50.0) 1 (50.0) 0 1 (50.0) 1 (50.0) 0 0
Cytological 4 (1.8) 0 3 (75.0) 1 (25.0) 0 0 1 (25.0) 2 (50.0) 0 1 (25.0)
Histological 215 (97.3) 6 (2.8) 119 (55.3) 61 (28.4) 26 (12.1) 3 (1.4) 116 (54.0) 63 (29.3) 13 (6.0) 23 (10.7)
Clinical stage
Stage I 16 (7.2) 0 9 (56.2) 5 (31.3) 1 (6.25) 1 (6.25) 0.097 7 (43.8) 6 (37.5) 0 3 (18.8) 0.445
Stage II 36 (16.3) 4 (11.1) 25 (69.5) 7 (19.4) 0 0 16 (44.4) 16 (44.4) 2 (5.6) 2 (5.6)
Stage III 30 (13.9) 2 (6.7) 13 (43.3) 11 (36.7) 2 (6.7) 2 (6.7) 18 (60.0) 7 (23.3) 3 (10.0) 2 (6.7)
Stage IV 13 (5.9) 0 7 (53.8) 3 (23.1) 3 (23.1) 0 8 (61.5) 5 (38.5) 0 0
Unknown 126 (57.0) 0 68 (54.0) 37 (29.3) 21 (16.7) 0 69 (54.8) 32 (25.4) 8 (6.3) 17 (13.5)
Lung 201 15 (7.5) 127 (63.5) 42 (21.0) 18 (8) 1 (0.5) 90 (44.8) 82 (40.8) 17 (8.5) 12 (6.0)
Sex
Women 84 ( 41.8) 7 (8.3) 55 (65.5) 14 (16.7) 8 (9.5) 0 0.585 38 (45.2) 32 (38.1) 10 (11.9) 4 (4.8) 0.323
Men 117 (58.2) 8 (6.9) 72 (62.1) 28 (24.1) 8 (6.8) 1 (0.8) 52 (44.4) 50 (42.7) 7 (6.0) 8 (6.8)
Age, median (95% CI) 66.0 (63.0-67.0) 65.0 (61.2-73.1) 67.0 (63.0-68.0) 64.0 (59.1-68.8) 63.0 (58.1-69.0) 73 64.0 (62.0-67.0) 67.0 (64.0-70.0) 68.0 (63.0-74.0) 62.5 (41.5-68.0)
0 a 59 59 (29.4) 2 (3.4) 38 (64.4) 15 (25.4) 4 (6.8) 0 0.418 27 (45.8) 24 (40.7) 3 (5.1) 5 (8.5) 0.576
60+ 142 (70.6) 13 (9.2) 89 (62.7) 27 (19.0) 12 (8.5) 1 (0.7) 63 (44.4) 58 (40.8) 14 (9.9) 7 (4.9)
Histology
Squamous cell Ca. 72 (35.8) 2 (2.8) 52 (72.2) 10 (13.9) 8 (11.1) 0 0.210 32 (44.4) 32 (44.4) 4 (5.6) 4 (5.6) 0.712
Adenocarcinoma 54 (26.9) 4 (7.4) 31 (57.4) 15 (27.8) 3 (5.6) 1 (1.9) 21 (38.9) 21 (38.9) 7 (13.0) 5 (9.3)
Small cell Ca. 16 (8.0) 1 (6.3) 10 (62.5) 3 (18.8) 2 (12.5) 0 7 (43.8) 6 (37.5) 2 (12.5) 1 (6.3)
Other and NOS 59 (29.4) 8 (13.6) 34 (57.6) 14 (23.7) 3 (5.1) 0 30 (50.8) 23 (39.0) 4 (6.8) 2 (3.4)
Diagnostic basis
Only clinical 3 (1.5) 0 2 (66.6) 1 (33.3) 0 0 0.418 2 (66.7) 1 (33.3) 0 0 0.646
Clinical procedures 16 (8.0) 2 (12.5) 7 (43.75) 7 (43.75) 0 0 9 (56.3) 6 (37.5) 0 1 (6.3)
Cytological 29 (14.4) 2 (6.9) 16 (55.2) 7 (24.1) 3 (10.3) 1 (3.4) 12 (41.4) 13 (44.8) 1 (3.4) 3 (10.3)
Histological 153 (76.1) 11 (7.2) 102 (66.6) 27 (17.6) 13 (8.5) 0 67 (43.8) 62 (40.5) 16 (10.5) 8 (5.2)
Prostate 275 21 (7.6) 209 (76.0) 19 (6.9) 22 (8.0) 4 (1.4) 62 (22.5) 136 (49.5) 41 (14.9) 36 (13.1)
Age, median (95% CI) 71.0 (69.0-72.0) 67.0 (61.4-70.0) 71.0 (70.0.73.0) 73.0 (67.4-74.6) 70.5 (64.9-78.1) 73.5 (65.0-85.0) 71.5 (69.0-74.0) 72.5 (71.0-74.0) 67.0 (65.0-70.0) 68.0 (63.0-72.0)
0 a 59 43 (15.6) 5 (11.6) 34 (79.1) 3 (7.0) 1 (2.3) 0 7 (16.3) 16 (37.2) 10 (23.3) 10 (23.3) 0.090
60+ 232 (84.4) 16 (6.9) 175 (75.4) 16 (6.9) 21 (9.1) 4 (1.7) 55 (23.7) 120 (51.7) 31 (13.4) 26 (11.2)
Histology
Adenocarcinoma 257 (93.5) 21 (8.2) 194 (75.5) 18 (7.0) 20 (7.8) 4 (1.6) 0.602 60 (23.3) 128 (49.8) 35 (13.6) 34 (13.2) 0.065
Other and NOS 18 (6.5) 0 15 (83.3) 1 (5.6) 2 (11.1) 0 2 (11.1) 8 (44.4) 6 (33.3) 2 (11.1)
Diagnosis method
Only clinical 1 (0.4) 0 0 1 (100.0) 0 0 0.031 0 1 (100.0) 0 0 0.633
Clinical procedures 2 (0.7) 0 2 (100.0) 0 0 0 0 1 (50.0) 1 (50.0) 0
Cytological 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Histological 272 (98.9) 21 (7.7) 207 (76.1) 18 (6.6) 22 (8.1) 4 (1.5) 62 (22.8) 134 (49.3) 40 (14.7) 36 (13.2)
Stomach 328 14 (4.1) 184 (56.3) 68 (20.7) 60 (18.3) 2 (0.6) 135 (41.2) 128 (39.0) 29 (8.8) 36 (11.0)
Sex
Women 117 (35.7) 4 (3.4) 62 (53.0) 27 (23.1) 23 (19.7) 1 (0.8) 0.732 53 (45.3) 43 (36.8) 13 (11.1) 8 (6.8) 0.433
Men 211 (64.3) 10 (4.7) 122 (57.8) 41 (19.4) 37 (17.5) 1 (0.5) 82 (38.9) 85 (40.3) 16 (7.6) 28 (13.3)
Age, median (95% CI) 66.0 (63.0-68.0) 63.5 (57.5-76.0) 66.0 (63.0-68.0) 65.0 (58.4-68.0) 67.0 (61.8-72.0) 46.5 (43.0-50.0) 64.0 (61.0-67.0) 65.0 (62.0-69.0) 66.0 (56.0-70.3) 72.0 (67.0-75.4)
0 a 59 114 (43.8) 5 (4.4) 59 (51.8) 28 (24.6) 20 (17.5) 2 (1.8) 50 (43.9) 43 (37.7) 11 (9.6) 10 (8.8) 0.813
60+ 214 (65.2) 9 (4.2) 125 (58.4) 40 (18.7) 40 (18.7) 0 85 (39.7) 85 (39.7) 18 (8.4) 26 (12.1)
Histology
AdCa., intestinal 147 (44.8) 8 (5.4) 78 (53.1) 35 (23.8) 25 (17.0) 1 (0.7) 58 (39.5) 60 (40.8) 15 (10.2) 14 (9.5) 0.762
Diffuse Ca. 75 (22.9) 2 (2.79 45 (60.0) 11 (14.7) 16 (21.3) 1 (1.3) 35 (46.7) 24 (32.0) 7 (9.3) 9 (12.0)
AdCa, others 49 (14.9) 3 (6.1) 33 (67.3) 7 (14.3) 6 (1.2) 0 18 (36.7) 18 (36.7) 4 (8.2) 9 (18.4)
Other and NOS 57 (17.4) 1 (1.8) 28 (49.1) 15 (26.3) 13 (22.8) 0 24 (42.1) 26 (45.6) 3 (5.3) 4 (7.0)
(Stomach…)
Diagnosis method
Only clinical 2 (0.6) 0 0 2 (100.0) 0 0 0.042 2 (100.0) 0 0 0 0.400
Clinical procedures 14 (4.3) 0 5 (35.7) 6 (42.9) 3 (21.4) 0 7 (50.0) 5 (35.7) 0 2 (14.3)
Cytological 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Histological 312 (95.1) 14 (4.5) 179 (57.4) 60 (19.2) 57 (18.3) 2 (0.6)   126 (40.4) 123 (39.4) 29 (9.3) 34 (10.9)
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Footnotes

Funding: This study was funded by the National Cancer Institute of Colombia and University of Caldas through inter-administrative contract number 0365-2014.

References

  • 1.Woods L, Rachet P, Coleman M. Origins of socio-economic inequalities in cancer survival a review. Ann Oncol. 2006;17(1):5–19. doi: 10.1093/annonc/mdj007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 2.Booth CM, Li G, Zhang-Salomons J, Mackillop WJ. The impact of socioeconomic status on stage of cancer at diagnosis and survival A population-based study in Ontario, Canada. Cancer. 2010;116(17):4160–4167. doi: 10.1002/cncr.25427. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 3.Eaker S, Halmin M, Bellocco R, Bergkvist L, Ahlgren J, Holmberg L. Social differences in breast cancer survival in relation to patient management within a National Health Care System (Sweden) Int J Cancer. 2009;124(1):180–187. doi: 10.1002/ijc.23875. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 4.Newmann SJ, Garner EO. Social inequities along the cervical cancer continuum A structured review. Cancer Causes Control. 2005;16(1):63–70. doi: 10.1007/s10552-004-1290-y. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 5.Berglund A, Holmberg L, Tishelman C, Wagenius G, Eaker S, Lambe M. Social inequalities in non-small cell lung cancer management and survival a population-based study in central Sweden. Thorax. 2010;65(4):327–333. doi: 10.1136/thx.2009.125914. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 6.Klein J. von dem Knesebeck O. Socioeconomic inequalities in prostate cancer survival A review of the evidence and explanatory factors. Soc Sci Med. 2015;142:9–18. doi: 10.1016/j.socscimed.2015.07.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 7.Siemerink EJM, Hospers GAP, Mulder NH, Siesling S, van der Aa MA. Disparities in survival of stomach cancer among different socioeconomic groups in North-East Netherlands. Cancer Epidemiol. 2011;35(5):413–416. doi: 10.1016/j.canep.2011.02.015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 8.de Vries E, Uribe C, Pardo C, Lemmens V, van de Poel E, Forman D. Gastric cancer survival and affiliation to health insurance in a middle-income setting. Cancer Epidemiol. 2015;39(1):91–96. doi: 10.1016/j.canep.2014.10.012. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 9.Ginsburg O, Bray F, Coleman MP, Vanderpuye V, Eniu A, Kotha SR. The global burden of women's cancers a grand challenge in global health. Lancet. 2017;389(10071):847–860. doi: 10.1016/S0140-6736(16)31392-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 10.Congreso de la República . Ley 100 de 1993, Por la cual se crea el sistema de seguridad social integral y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial No. 41.148; Bogotá, D. C.: 1993. [Google Scholar]
  • 11.Así vamos en Salud . Indicadores de aseguramiento. Así vamos en salud; Bogotá: 2017. [2017 Sep 15]. Available from: https://www.asivamosensalud.org/indicadores/aseguramiento/aseguramiento-georeferenciado. [Google Scholar]
  • 12.Valenzuela S. Buscan remedio a modelo de salud de los maestros. El Colombiano: Medellín; 2017. [Google Scholar]
  • 13.Redacción El Tiempo . Revolcón en el modelo de salud de las FFMM y de Policía. El Tiempo; Bogotá, D. C.: 2016. [Google Scholar]
  • 14.Congreso de la República de Colombia . Ley 1438 del 19 de enero de 2011. Por medio de la cual se reforma el Sistema General de Seguridad Social en Salud y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial 47957; 2011. http://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=41355 [Google Scholar]
  • 15.Congreso de la República de Colombia . Ley estatutaria No. 1751 Por medio de la cual se regula el derecho fundamental a la salud y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial No. 49427; 2015. https://www.minsalud.gov.co/Normatividad_Nuevo/Ley%201751%20de%202015.pdf [Google Scholar]
  • 16.Arroyave I, Cardona D, Burdorf A, Avendano M. The impact of increasing health insurance coverage on disparities in mortality Health care reform in Colombia, 1998-2007. Am J Public Health. 2013;103(3):e100–e106. doi: 10.2105/AJPH.2012.301143. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 17.de Vries E, Arroyave I, Pardo C, Wiesner C, Murillo R, Forman D. Trends in inequalities in premature cancer mortality by educational level in Colombia, 1998-2007. J Epidemiol Community Health. 2015;69(5):408–415. doi: 10.1136/jech-2014-204650. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 18.DANE Estimaciones y proyecciones de población, 1985-2020. Estimación y proyección de población nacional, departamentales y municipales por grupos quinquenales de edad y edades simples de 0 a 26 años, 1985-2020. 2007. [2017 Sep 26]. Available from: http://www.dane.gov.co/index.php?option=com_content&view=article&id=75&Itemid=72.
  • 19.Arias-Ortiz NE, López-Guarnizo G. Evaluación de calidad de los datos del Registro Poblacional de Cáncer de Manizales, Colombia. Rev Colomb Cancerol. 2013;17(4):132–141. [Google Scholar]
  • 20.López-Guarnizo G, Arias-Ortiz N, Arboleda-Ruiz W. Cancer incidence and mortality in Manizales 2003-2007. Colomb Méd (Cali) 2012;43(4):281–289. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 21.Pardo C, Cendales R. Incidencia, mortalidad y prevalencia de Cáncer en Colombia 2007-2011. Instituto Nacional De Cancerologia: Bogotá; 2015. [Google Scholar]
  • 22.Forman D, Bray F, Brewster DH, Gombe MC, Kohler B, Piñeros M. Cancer Incidence in Five Continents. Lyon: International Agency for Research on Cancer,WHO; 2014. (IARC Scientific Publication No164). vol X. [Google Scholar]
  • 23.Tyczynski J, Demaret E, Parkin D. Standards and Guidelines for Cancer Registration in Europe. WHO; France: 2003. (IARC IARC Technical Publication No. 40). [Google Scholar]
  • 24.Singh GK, Miller BA, Hankey BF, Edwards B. Area socioeconomic variations in U.S CAncer incidence, mortality, stage, treatment and survival, 1975-1999. NCI Cancer Surveillance Monogrph Series. Bethesda: MD; 2003. [Google Scholar]
  • 25.Calderón CAA, Botero JC, Bolaños JO, Martínez RR. Sistema de salud en Colombia 20 años de logros y problemas. Cien Saude Colet. 2011;16(6):2817–2828. doi: 10.1590/s1413-81232011000600020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 26.Bonilla L. Dimensión regional de las desigualdades en Colombia. 1a Ed. Bogotá: Banco de la República; 2011. [Google Scholar]
  • 27.Allemani C, Weir HK, Carreira H, Harewood R, Spika D, Wang XS, et al. Global surveillance of cancer survival 1995-2009: Analysis of individual data for 25 676 887 patients from 279 population-based registries in 67 countries (CONCORD-2) Lancet. 2015;385(9972):977–1010. doi: 10.1016/S0140-6736(14)62038-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 28.De Angelis R, Sant M, Coleman M, Francisci S, Baili P, Pierannunzio D, et al. Cancer survival in Europe 1999-2007: Results of EUROCARE-5-a population-based study. Lancet Oncol. 2014;15(1):23–34. doi: 10.1016/S1470-2045(13)70546-1. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 29.McDavid K, TC T, Sloggett A, MP C. Cancer survival in kentucky and health insurance coverage. Arch Intern Med. 2003;163(18):2135–2144. doi: 10.1001/archinte.163.18.2135. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 30.Restrepo JA, Bravo LE, García-Perdomo HA, García LS, Collazos P, Carbonell J. Incidencia, mortalidad y supervivencia al cáncer de próstata en Cali, Colombia, 1962-2011. Salud Publica Mex. 2014;56(5):440–447. [PubMed] [Google Scholar]
  • 31.Hall SE, Holman CDAJ, Wisniewski ZS, Semmens J. Prostate cancer Socio-economic, geographical and private-health insurance effects on care and survival. BJU Int. 2005;95(1):51–58. doi: 10.1111/j.1464-410X.2005.05248.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 32.Kuwahara A, Takachi R, Tsubono Y, Sasazuki S, Inoue M, Tsugane S. Socioeconomic status and gastric cancer survival in Japan. Gastric Cancer. 2010;13(4):222–230. doi: 10.1007/s10120-010-0561-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 33.Wu C-C, Hsu T-W, Chang C-M, Yu C-H, Wang Y-F, Lee C-C. The effect of individual and neighborhood socioeconomic status on gastric cancer survival. PLoS One. 2014;9(2):e89655. doi: 10.1371/journal.pone.0089655. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 34.Brookfield KF, Cheung MC, Lucci J, Fleming LE, Koniaris LG. Disparities in survival among women with invasive cervical cancer A problem of access to care. Cancer. 2009;115(1):166–178. doi: 10.1002/cncr.24007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 35.Niu X, Roche LM, Pawlish KS, Henry KA. Cancer survival disparities by health insurance status. Cancer Med. 2013;2(3):403–411. doi: 10.1002/cam4.84. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 36.Slatore CG, Au DH, Gould MK. An official American Thoracic Society systematic review Insurance status and disparities in lung cancer practices and outcomes. Am J Respir Crit Care Med. 2010;182(9):1195–1205. doi: 10.1164/rccm.2009-038ST. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 37.Ou S-HI, Zell JA, Ziogas A, Anton-Culver H. Low socioeconomic status is a poor prognostic factor for survival in stage I nonsmall cell lung cancer and is independent of surgical treatment, race, and marital status. Cancer. 2008;112(9):2011–2020. doi: 10.1002/cncr.23397. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 38.Martinez S, Segura A, Arias S, Mateus G. Caracterización de los tiempos de atención y de mujeres con cáncer de mama que asistieron a un hospital de tercer nivel, 2005-2009. Rev Fac Nac Salud Pública. 2012;30(2):183–191. [Google Scholar]
  • 39.Hernández JMR, Rubiano DPR, Barona JCC. Barreras de acceso administrativo a los servicios de salud en población Colombiana, 2013. Cien Saude Colet. 2015;20(6):1947–1958. doi: 10.1590/1413-81232015206.12122014. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 40.Tervonen HE, Roder D, Morrell S, You H, Currow DC. Does exclusion of cancers registered only from death-certificate information diminish socio-demographic disparities in recorded survival. Cancer Epidemiol. 2017;48:70–77. doi: 10.1016/j.canep.2017.04.002. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
Colomb Med (Cali). 2018 Mar 30;49(1):63–72. [Article in Spanish]

Inequidades en salud y supervivencia al cáncer en Manizales, Colombia: un estudio de base poblacional

Introducción

Las diferencias socioeconómicas en la supervivencia por cáncer han sido bien documentadas en las últimas dos décadas 1. Las disparidades en el estadío al momento del diagnóstico han sido consideradas como el factor que causa estas diferencias. Sin embargo, hay evidencia de que el acceso diferencial al tratamiento adecuado y oportuno también determina inequidades en la supervivencia por cáncer según grupos socioeconómicos1. Las estimaciones del riesgo relativo de muerte que comparan los grupos más deprimidos con los grupos de mayor bienestar han estado alrededor de 1.3 a 1.5 veces; los factores relacionados a estas diferencias incluyen condiciones del paciente y del tumor, y el acceso y la calidad de la atención1. En países con aseguramiento en salud universal como Canadá, la posición socioeconómica (PSE) permaneció asociada con la supervivencia por cáncer, y las diferencias no se debieron al estadío del diagnóstico 2. Las desigualdades y las inequidades han sido reportadas para combinaciones de diferentes localizaciones de cáncer 1, pero también para localizaciones específicas incluyendo los cánceres de mama 3, cuello uterino 4, pulmón 5, próstata 6 y estómago 7,8. Para los cánceres de mama y cuello uterino, se han observado grandes diferencias entre países desarrollados y en desarrollo, pero también entre países desarrollados y al interior de los países 9. Para los cánceres de la mujer, el lugar de residencia, el ingreso, el nivel educativo y socioeconómico, la etnia, y el estatus migratorio han estado asociados con inequidades en la supervivencia 9.

En Colombia, el aseguramiento en salud financiado a través de contribuciones de los trabajadores y de los empleadores (régimen contributivo) es obligatorio para los empleados dependientes y parcialmente voluntario para los trabajadores independientes. Una pequeña proporción (<5%) de la población que trabaja en ciertos sectores públicos tienen planes especiales o excepcionales de aseguramiento en salud (régimen especial o de excepción). La población pobre esta cubierta por un sistema de aseguramiento subsidiado y financiado a través de los impuestos (régimen subsidiado) 10. Para el año 2005, los regímenes contributivo y subsidiado cubrían el 36.3% y el 43.3% de la población, respectivamente, mientras que alrededor del 20% de la población no tenía aseguramiento en salud 11. En teoría, los regímenes especial/excepcional y contributivo ofrecen el mejor acceso al cuidado, pero en la práctica los regímenes especial y excepcional han mostrado algunos problemas que podrían hacer que las condiciones de sus afiliados fueran peores que las de aquéllos en el régimen contributivo 12,13. Legislaciones recientes (años 201114 y 2015 15) han abogado por el acceso universal a la atención en salud sin diferencias por la PSE. Sin embargo, estos cambios legislativos no han sido implementados completamente, y los pacientes diagnosticados antes del año 2010 pudieron experimentar tasas de supervivencia diferentes dependiendo de su régimen de aseguramiento en salud (RAS) y de su PSE. Recientemente fueron documentadas grandes disparidades en supervivencia de pacientes con cáncer gástrico en una ciudad en Colombia, a pesar de los avances en la cobertura de aseguramiento 8 y, por lo tanto, no sorprende que existan grandes inequidades en la mortalidad por cáncer de base poblacional 16,17. Muy poca información de supervivencia de base poblacional por indicadores socioeconómicos está disponible para otras ciudades y otros cánceres en Colombia.

Manizales es una ciudad andina intermedia en Colombia con una población proyectada en 2005 (año de mitad de período) de 379,794 habitantes 18. Desde 2003, la ciudad cuenta con un registro de cáncer de base poblacional que cumple con los estándares de calidad internacionales propuestos por la Agencia Internacional para la Investigación en Cáncer 19 (IARC, por su sigla en inglés) y ha reportado tasas de incidencia que son ligeramente superiores que las estimaciones nacionales, principalmente para cánceres de mama, pulmón y estómago 20,21 coincidiendo con una tasa de tabaquismo más alta que el promedio del país y con la ubicación geográfica sobre los Andes. Al conocer la incidencia, hay la necesidad de evaluar la supervivencia de base poblacional para esta población, y evaluar el efecto del RAS y de la PSE sobre las tasas de supervivencia. El objetivo de este artículo fue analizar las diferencias la supervivencia en pacientes con cánceres de mama, cuello uterino, pulmón, próstata y estómago como resultado del aseguramiento en salud y el nivel socioeconómico en una ciudad intermedia en Colombia.

Materiales and Métodos

Tipo of estudio

Estudio de cohorte exploratorio de base poblacional.

Pacientes y seguimiento

Se incluyeron un total de 1,482 pacientes residentes en Manizales con cánceres de mama, cuello uterino, pulmón, próstata y estómago diagnosticados entre 2003 y 2007 y caracterizados en su línea de base por el Registro Poblacional de Cáncer de Manizales -RPC-Manizales- (la información sobre calidad de los datos del RPC-Manizales fue publicada previamente 19,22, así: 380 casos de cáncer de mama en mujeres (se excluyeron 5 casos en hombres), 226 de cuello uterino, 230 de pulmón (ambos sexos), 296 de próstata, y 347 de estómago. Los porcentajes de casos con verificación microscópica fueron 95.8%, 96.9%, 78.6%, 92.5% y 89.4% para mama, cuello uterino, pulmón, próstata y estómago, respectivamente.

Todos los casos fueron seguidos hasta un máximo de 60 meses o hasta diciembre 31 de 2013 a partir de la fecha de diagnóstico para identificar el evento de estudio (muerte debida a todas las causas) y el tiempo al evento a través de apareamiento de números de identificación personal y nombres de los casos incidentes con los registros de estadísticas vitales provistos por la autoridad sanitaria local; además, realizamos una búsqueda manual en los listados del censo electoral y en las bases de datos de aseguramiento en salud. El seguimiento activo fue realizado mediante la consulta de los expedientes clínicos si estaban disponibles. Cuando solo los datos del año estuvieron disponibles, el mes y el día fueron asignados al 30 de junio. Los pacientes sin el evento (muerte) fueron censurados a los cinco años de seguimiento. Los sujetos fueron considerados vivos si se encontraban en los listados electorales o si fueron reportados como “activos” en las bases de datos de aseguramiento hasta diciembre 31 de 2013. El tiempo de supervivencia fue calculado como la diferencia entre la fecha de incidencia y la fecha de muerte, del último contacto con los servicios de salud, de pérdida del seguimiento, o la fecha en que los casos fueron censurados. Para la fecha de incidencia, el RPC-Manizales usa las reglas de la Red Europea de Registros de Cáncer 23.

Dieciséis sujetos con diagnóstico solamente clínico quedaron perdidos del seguimiento el día del diagnóstico y, por lo tanto, fueron tratados igual que los casos diagnosticados solo por certificado de defunción (DCO, por su sigla en inglés). Hubo 77 casos DCO, que representaron el 5.2% del total de casos (mama: n= 5 (1.3%); cuello uterino: n= 5 (2.2%); pulmón: n= 29 (12.6%); próstata: n=19 (6.4%) y estómago: n=19 (5.5%)). De acuerdo con los estándares internacionales de registro, un caso es marcado como DCO cuando el certificado de defunción es la única fuente de datos del caso, es decir, no es posible recuperar datos de otras fuentes como reportes de anatomía patológica, imágenes médicas, o registros clínicos. Como los casos DCO por definición no tienen información sobre el tiempo hasta el evento estos fueron excluidos del análisis de supervivencia.

Características clínicas y demográficas

La información sobre subtipo histológico, codificado de acuerdo con la Clasificación Internacional de Enfermedades para Oncología, 3ª revisión -CIEO-3-, estuvo disponible para el 95.2% de los casos; el estadío clínico al momento del diagnóstico según el sistema TNM estuvo disponible en proporciones útiles para el análisis solamente para los pacientes con cánceres de mama (62%) y cuello uterino (42%). Para las otras localizaciones, el estadío clínico estuvo disponible para menos del 30% de los casos y, por lo tanto, no pudo ser utilizado. No hubo casos con dato perdido para la edad al momento del diagnóstico. Más del 85% de los pacientes tuvieron datos completos para la fecha de nacimiento, y sus edades en los registros clínicos fueron consistente con las edades calculadas; para los pacientes sin fecha de nacimiento, la edad en los registros clínicos fue asumida como correcta.

Se observaron diferencias en el método de diagnóstico solamente para los cánceres de próstata y estómago, en los cuales los diagnósticos “sólo clínico” y “por otros procedimientos clínicos” se presentaron en los pacientes de los regímenes contributivo y subsidiado y en los no asegurados, mientras que el 100% de los pacientes afiliados al régimen especial/excepcional fueron confirmados histológicamente.

Indicadores socioeconómicos

Las variables para PSE y RAS fueron definidas siguiendo las categorías utilizadas previamente en otra población colombiana 8. El estrato socioeconómico (ES) del lugar de residencia al momento del diagnóstico fue usado como indicador de PSE. En Colombia, el ES es definido de acuerdo con las características internas y externas de la vivienda y del barrio, oscilando entre lo puramente funcional e indispensable hasta características estéticas, ornamentales o suntuosas. El ES reportado en categorías del 1 al 6, donde 1 y 2 corresponden al estrato social bajo, 3 y 4 al medio, y 5 y 6 al alto. El RAS a la fecha del diagnóstico fue usado agrupando los regímenes especial y de excepción un una categoría única, además del régimen contributivo, el régimen subsidiado, y un grupo para las personas no afiliadas.

Análisis estadístico

Se obtuvieron proporciones de supervivencia en diferentes tiempos usando el método de Kaplan-Meier, estratificando por RAS y ES, edad, sexo, subtipo histológico y por estadío clínico al diagnóstico, esta última variable solo para los cánceres de mama y cuello uterino. El supuesto de proporcionalidad para los modelos de Cox fue verificado mediante exploración visual de los gráficos log-log en STATA 12; los supuestos no fueron violados. Se ajustaron tres modelos de regresión multivariada de Cox para cada cáncer y para cada variable de interés, RAS y ES: i) un modelo univariado (nulo); ii) un modelo multivarado “A” con edad, sexo (pulmón y estómago), subtipo histológico, y estadío clínico (mama y cuello uterino) como covariables ; y iii) un modelo multivariado “B” conteniendo todas las variables del modelo A más un término adicional para ES en el modelo de RAS y viceversa 8. Todos los cálculos fueron realizados usando STATA®SE versión 12.0.

Consideraciones éticas

Esta investigación fue aprobada por los Comités de Ética de la Investigación de la Universidad del Valle, de la Universidad de Caldas y del Instituto Nacional de Cancerología de Colombia.

Resultados

Las características de los pacientes y de los tumores para los 1,405 casos incidentes se muestran en laTabla suplementaria 1S.

Para los cinco tumores estudiados, 1,384 casos fueron finalmente analizados. La pérdida de seguimiento fue de 1.7% para los cinco cánceres combinados (0.8% para mama, 2.3% para cuello uterino, 1.9% para pulmón, 1.8% para próstata, y 2.1% para estómago). En Manizales, la cobertura de aseguramiento en salud entre los pacientes con cáncer fue del 88.8%, con excepción de los pacientes con cáncer gástrico, en quienes el porcentaje de no afiliados alcanzó el 18.3%. Al momento del diagnóstico, los pacientes de cáncer de mama y próstata sin aseguramiento en salud tendieron a ser más viejos que los afiliados a algún régimen, pero las diferencias no fueron estadísticamente significativas.

A los 5 años de seguimiento, se observaron 700 muertes (todas las causas). El tiempo medio de seguimiento fue de 38.4 meses (IC 95%: 37.2-39.7), oscilando desde 18.5 meses para pulmón hasta 50.8 meses para cáncer de mama. La supervivencia observada (SO) fue de 49.1% (IC 95%: 46.4-51.7) para los cinco tumores combinados. Por tipo de cáncer, las proporciones de SO a 5 años fueron 71.0% (IC 95%: 66.1-75.3), 51.4% (44.6-57.9), 15.4% (10.7-20.8), 71.1% (65.3-76.1) y 23.8% (19.3-28.6) para los cánceres de mama, cuello uterino, pulmón, próstata y estómago, respectivamente (Tabla 1).

Tabla 1. Estimaciones de supervivencia observada por sitio de cáncer y factores pronósticos. Manizales, 2003-2013.

    Casos (N) Muertes (n) Proporción de sobrevida (%)  
  12 m 36 m 60 m Prueba WBG*
Mama Todos los casos 375 108 93.8 81.0 71.0  
Edad al diagnóstico            
0 a 49 116 29 96.5 85.2 74.8 X2=1.63
50+ 258 79 92.6 79.1 69.3 p=0.20
Histología            
Cancer adeno 307 82 95.1 83.1 73.3 X 2 =6.19
Otros y NOS 67 26 87.9 71.2 60.4 p=0.013
Estadio clínico            
Estadio I 25 0 100.0 100.0 100.0 X 2 =80.76
Estadio II 97 5 100.0 96.9 94.9 p=0.000
Estadio III 82 19 100.0 89.0 76.8  
Estadio IV 29 11 93.1 69.0 55.2  
Desconocido 141 71 85.0 64.3 49.2  
Todos los casos 220 105 80.7 62.1 51.4  
Cuello uterino Edad al diagnóstico            
0 a 49 101 42 83.0 68.0 58.0 X2=2.40
50+ 119 63 78.7 57.1 45.8 p=0.121
Histología            
Ca. escamocel. 167 80 80.1 60.7 51.6 X2= 1.99
AdenoCa. 38 16 83.9 70.3 56.8 p=0.369
Otros y NOS 15 9 79.4 57.8 36.1  
Estadio clínico            
Estadio I 16 2 100.0 93.8 87.5 X 2 = 13.75
Estadio II 36 16 91.7 69.4 55.6 p=0.008
Estadio III 30 19 80.0 53.3 36.7  
Estadio IV 13 10 69.2 38.5 23.1  
Desconocido 125 58 76.3 60.5 52.2  
Pulmon Todos los casos 198 165 43.6 21.0 15.4  
Sexo            
Mujeres 81 67 50.6 28.4 17.3 X2= 3.25
Hombres 117 98 38.7 15.8 14.1 p=0.071
Edad al diagnóstico            
0 a 59 59 46 40.7 27.1 22.0 X2=0.94
60+ 139 119 44.9 18.4 12.5 p=0.331
Histología            
Ca. escamocel. 71 54 49.3 22.5 16.9 X2=5.96
AdenoCa. 53 44 37.3 17.7 13.8 p=0.113
Ca. cel. pequeñas 16 13 56.3 31.2 18.7  
Otros y NOS 58 49 38.6 19.3 14.0  
Prostata Todos los casos 270 78 92.2 78.9 71.1  
Edad al diagnóstico            
0 a 59 43 8 95.4 83.7 81.4 X2=2.05
60+ 227 70 91.6 77.8 69.2 p=0.152
Histología            
AdenoCa. 257 70 92.3 79.4 72.2 X2=2.30
Otros and NOS 18 8 83.3 72.2 55.6 p=0.129
Estómago Todos los casos 322 244 49.4 33.1 23.8  
Sexo            
Mujeres 114 83 57.6 39.0 26.6 X2=1.31
Hombres 208 161 44.9 30.0 22.2 p=0.252
Edad al diagnóstico            
0 a 59 112 86 48.2 32.1 23.2 X2=0.03
60+ 210 158 50.0 33.7 24.1 p=0.857
Histología            
Adeno carcinoma intestinal 146 111 54.5 33.8 23.5 X2=2.01
Carcinoma difuso 73 59 41.7 26.4 18.1 p=0.569
Adeno Carcinoma, otros 48 35 47.9 37.5 27.1  
Otros y NOS 55 39 47.3 36.4 29.1  
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NOS: Sin otra especificación *WBG: prueba de Wilcoxon-Breslow-Gehan.

Se observaron diferencias estadísticamente significativas en la supervivencia según RAS para los pacientes con cánceres de mama, pulmón, próstata y estómago, con una supervivencia más baja en los pacientes del régimen subsidiado y en los no asegurados. Con relación al estrato socioecocómico, se observaron diferencias significativas solamente para los pacientes con cáncer de pulmón y de próstata, con supervivencia más baja en los pacientes de estratos bajo y medio comparado con el estrato alto, y pacientes de estrato bajo versus pacientes de estratos medio y alto, respectivamente. (Figs. 1 y 2) 2. Las proporciones de SO a uno y cinco años fueron significativamente menores en los grupos de pacientes no asegurados o del régimen subsidiado en comparación con los grupos de los regímenes contributivo y especial, con excepción de las pacientes con cáncer de cuello uterino. No obstante, las proporciones de supervivencia para las mujeres con cáncer de cuello uterino y para los pacientes con cáncer de pulmón afiliados al régimen especial/excepcional fueron más bajas que en las demás categorías, incluso más bajas que en la población no afiliada.

Figura 1. Supervivencia observada según régimen de aseguramiento en salud y localizaciones de cáncer. Manizales, 2003-2013. WBG: prueba de Wilcoxon-Breslow-Gehan.

Figura 1

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Figura 2. Supervivencia observada según estrato socioeconómico y localizaciones de cáncer. Manizales, 2003-2013. WBG: prueba de Wilcoxon-Breslow-Gehan.

Figura 2

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Como se esperaba, la supervivencia global fue más alta en los pacientes más jóvenes para los cinco sitios estudiados, pero dicha diferencia no fue significativa. De acuerdo con la literatura, el estadío clínico al momento del diagnóstico para los tumores de mama y cuello uterino mostró una fuerte asociación con la supervivencia (Tabla 1 y Fig. 3). La supervivencia fue mejor en las mujeres diagnosticadas con carcinoma ductal de la mama en comparación con otros subtipos histológicos. No se observaron diferencias estadísticamente significativas por subtipo histológico para los demás cánceres. Tampoco se encontraron diferencias en la supervivencia por sexo para los cánceres de pulmón y estómago.

Figura 3. Proporción de supervivencia según estadio clínico al diagnóstico para cáncer de mama (basado en 233 casos con estadio clínico conocido) y para cáncer de cuello uterino (basado en 95 casos con estadio conocido). Manizales, 2003-2013.

Figura 3

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La Tabla 2 muestra los resultados de los modelos de Cox según RAS y SS por localizaciones de cáncer. Para el cáncer de próstata, las razones de riesgo (Hazard ratio -HR) según RAS permanecieron significativas después de ajustar por edad y subtipo histológico, con menor riesgo de morir para el grupo de régimen especial/excepcional en comparación con el grupo de pacientes del régimen subsidiado (HR: 0.17 (IC 95%: 0.04-0.80)). Estos resultados permanecieron como significativos en el análisis multivariado (modelos A y B). Para cáncer de estómago, los pacientes en el régimen contributivo tuvieron mejor supervivencia tanto en el modelo nulo (univariado) como en los modelos A y B (multivariado), con alrededor de 30% menos riego de morir en comparación con pacientes en el régimen subsidiado. Con relación el estrato socioeconómico, los pacientes con cáncer de próstata de estrato medio mostraron cerca de 47% menos riesgo de morir que los pacientes de estrato bajo (HR 0.53, IC 95%: 0.31-0.88), independientemente del RAS. Las diferencias en los otros tipos de cáncer no alcanzaron la significancia estadística, posiblemente debido al bajo número de casos en cada grupo.

Tabla 2. Modelos de riesgos proporcionales (Cox) de sobrevida por sitio del cáncer.

Análisis univariado Análisis multivariado
HR IC 95% Modelo A Modelo B
HR 95% CI HR 95% CI
Mama RAS *  
Contributivo 0.77 0.47-12.7 0.71 0.43-1.17 0.77 0.44-1.36
Especial 0.89 0.38-2.09 0.47 0.20-1.13 0.52 0.20-1.34
No asegurado 1.66 0.84-2.26 1.27 0.64-2.55 1.41 0.65-3.07
Casos (eventos) 370 (108) 370 (108) 345 (99)
Estrato social a
Medio 0.88 0.57-1.35 0.75 0.48-1.17 0.93 0.56-1.55
Alto 0.61 0.33-1.14 0.65 0.35-1.21 0.84 0.42-1.65
Casos (eventos) 347 (99)   347 (99)   345 (99)  
Cuello uterino RAS *
Contributivo 0.78 0.51-1.22 1.76 0.85-3.64 2.12 0.99-4.55
Especial 2.20 0.85-5.68 5.02 1.69-14.9 7.60 1.94-29.7
No asegurado 0.92 0.46-1.81 0.94 0.25-3.58 0.90 0.23-3.51
Casos (eventos) 217 (104) 92 (46) 87 (43)
Estrato social a
Medio 0.78 0.50-1.22 0.91 0.47-1.76 0.67 0.32-1.41
Alto 1.20 0.55-2.62 0.84 0.19-3-65 0.38 0.08-1.87
Casos (eventos) 197 (95)   88 (44)   87 (43)  
Pulmón RAS *
Contributivo 0.69 0.47-1.02 0.75 0.51-1.12 0.89 0.58-1.36
Especial 1.15 0.61-2.19 1.22 0.64-2.32 1.28 0.66-2.49
No asegurado 1.04 0.54-2.01 1.32 0.66-2.62 1.77 0.83-3.77
Casos (eventos) 197 (165) 197 (165) 186 (157)
Estrato social a
Medio 1.00 0.72-1.39 0.99 0.71-1.38 1.03 0.74-1.46
Alto 0.58 0.32-1.05 0.60 0.33-1.09 0.67 0.36-1.24
Casos (eventos) 186 (157)   186 (157)   186 (157)  
Próstata RAS *
Contributivo 0.58 0.28-1.21 0.56 0.27-1.18 0.56 0.26-1.21
Especial 0.17 0.04-0.80 0.20 0.04-0.95 0.12 0.02-0.99
No asegurado 0.89 0.33-2.37 0.74 0.27-2.02 0.81 0.27-2.41
Casos (eventos) 266 (77) 266 (77) 233 (70)
Estrato social a
Medio 0.52 0.31-0.87 0.53 0.31-0.88 0.54 0.32-0-92
Alto 0.63 0.32-1.26 0.71 0.36-1.44 0.78 0.38-1.60
Casos (eventos) 237 (71) 237 (71)   233 (70)  
Estómago RAS *  
Contributivo 0.72 0.52-0.98 0.71 0.52-0.98 0.70 0.51-0.98
Especial 0.70 0.36-1.38 0.72 0.36-1.41 0.75 0.38-1.50
No asegurado 0.93 0.62-1.39 0.93 0.62-1.39 1.01 0.65-1.56
Casos (eventos) 320 (243) 320 (243) 289 (221)
Estrato social a
Medio 0.80 0.61-1.06 0.80 0.60-1.05 0.82 0.62-1.09
Alto 0.75 0.46-1.20 0.76 0.47-1.23 0.89 0.55-1.45
Casos (eventos) 291 (222)   291 (222)   289 (221)  
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* RAS: Régimen de Aseguramiento en Salud; régimen subsidiado como referencia. a Estrato socioeconómico bajo como referencias. Los modelos fueron ajustados por edad, sexo (pulmón y estómago), subtipo histológico, y estadio clínico al diagnóstico (mama y cuello uterino).

Como era de esperarse, los estadios clínicos avanzados para cáncer de mama y de cuello uterino tuvieron menor supervivencia (HR mayores a 1.0). En concordancia con los resultados del análisis por el método de Kaplan-Meier, las pacientes con cáncer de cuello uterino afiliadas al régimen especial tuvieron riesgos mayores que las mujeres afiliadas al régimen subsidiado, después de ajustar por edad, subtipo histológico y estadio clínico.

El modelo B mostró que la inclusión de ambos términos, RAS y ES, en el mismo modelo modificó las estimaciones de riesgo (HR) en los cinco cánceres combinados y por localizaciones específicas de cáncer, indicando que hay efectos independientes del RAS y del ES sobre la supervivencia.

Discusión

Este estudio de base poblacional en Manizales demostró diferencias significativas en la supervivencia observada. Las diferencias según régimen de aseguramiento en salud variaron desde 8 puntos porcentuales en los pacientes con cáncer de estómago hasta 32 puntos porcentuales en los pacientes con cáncer de próstata, con peores proporciones de supervivencia para los pacientes del régimen subsidiado y no asegurados. Los riesgos de morir (Hazard Ratios) estimados para RAS estuvieron en concordancia con los reportados por otros estudios 1. Las diferencias absolutas según estrato socioeconómico fueron menos notorias, con diferencias entre los estratos bajo y alto de cerca de 16 puntos porcentuales para cáncer de próstata, 10 para mama, 14 para cuello uterino, 5 para pulmón y 11 puntos porcentuales para los pacientes con cáncer de estómago. La magnitud de estas disparidades es similar a la encontrada en EE.UU durante el último cuarto del siglo pasado 24.

El sistema de salud colombiano fue radicalmente modificado a finales del siglo XX, resultando en un incremento sustancial de la cobertura del aseguramiento en salud; esta alcanzó casi el 100% de la población alrededor del año 2010. En el papel, esto significó un mejoramiento del acceso a los servicios de salud.

El acceso real y oportuno a la atención en salud para el diagnóstico y tratamiento del cáncer continúa siendo problemática. Esto se debe particularmente por el alto gasto de bolsillo y los largos períodos de espera para obtener las autorizaciones para el uso de los servicios oncológicos. En Colombia, el acceso a la atención en salud es diferencial y depende del régimen de aseguramiento en salud. Persisten inequidades entre los tipos de afiliación.

Investigadores locales han resaltado que la universalidad en nuestro sistema de salud no ha sido alcanzada y que hay un estancamiento en materia de acceso a los servicios y en la igualdad 25. Adicionalmente, se han descrito enormes disparidades regionales dentro del territorio colombiano, un país que tiene una de las peores distribuciones del ingreso per cápita en el mundo 26.

En general, la supervivencia observada a cinco años por sitio del cáncer estuvo por debajo de los observado en la mayoría de los países participantes de los estudios CONCORD 27 y EUROCARE 28. Las disparidades por RAS y ES para los pacientes con cáncer de mama, próstata y estómago fueron similares a las reportadas en la literatura 29-33.

La proporción de supervivencia en mujeres con cáncer de cuello uterino fue tres veces más baja en aquellas afiliadas al régimen especial/excepcional de salud en comparación con los otros regímenes. Estos resultados inesperados -los regímenes especial y de excepción tienen, en teoría, el plan de atención en salud más generoso- están en línea con la observación de un peor estadio clínico al diagnóstico en este grupo, lo cual sugiere que los programas de detección temprana y tamizaje no están funcionando adecuadamente en las entidades que administran estos regímenes. Con respecto al ES, las tasas de supervivencia de las pacientes con cáncer de cuello uterino fueron 7 y 14 puntos porcentuales más altas en los estratos bajo y medio, respectivamente, en comparación con el estrato alto. Las tasas de incidencia fueron menores en el grupo económicamente más favorecido (estrato alto), y la relativa baja frecuencia de este cáncer en la población más rica puede resultar en una menor percepción del riesgo y en menores tasas de participación en los programas de tamizaje y detección/tratamiento oportunos para el cáncer cervical. Sin embargo, las diferencias en el estadio clínico al diagnóstico no alcanzaron la significancia estadística, quizás debido a que el número de casos en el estrato alto fue muy bajo (Tabla 1S). Al respecto, Brookfield et al. 34, encontraron que, en mujeres residentes del estado de Florida (EE.UU), el estado de aseguramiento en salud, el estadio y el grado del tumor, y el tratamiento fueron los predictores independientes de desenlaces menos favorables; ni la etnia, ni la posición socioeconómica fueron predictores independientes de desenlaces adversos. Similarmente, Niu et al. 35, tampoco encontraron diferencias significativas en la supervivencia por cáncer cervical según aseguramiento en salud en mujeres de New Jersey.

Para cáncer de pulmón, se observaron tasas de supervivencia 2.3 y 2.0 veces mayores en los pacientes de los regímenes contributivo y subsidiado y en los no asegurados en comparación con los del régimen especial. Estos resultados son contradictorios con los reportados en EE.UU 36 donde los pacientes no asegurados o cobijados porMedicaidtuvieron peor supervivencia que aquéllos con aseguramiento privado. Este patrón podría estar reflejando barreras para el diagnóstico y tratamiento tempranos en este subgrupo, que en Manizales está compuesto mayoritariamente por profesores y miembros de la Policía y el Ejército. No obstante, esto debe ser confirmado mediante estudios con un mayor número de pacientes.

Las proporciones de supervivencia fueron alrededor de cinco puntos porcentuales más bajas en el grupo más pobre en comparación con el grupo más rico, lo cual es consistente con las cifras reportadas por Ou et al 37.

Las disparidades en la supervivencia por cáncer relacionadas con el sistema de salud pueden ser atribuidas a barreras y retrasos para obtener la atención para el diagnóstico, lo cual se asocia con estadios más avanzados al momento del diagnóstico. En Colombia, prácticamente todos los procedimientos médicos requieren autorización del asegurador, lo que en muchos casos lleva a retrasos considerables en la confirmación diagnóstica y en el tratamiento y, consecuentemente, a estadios diagnósticos más avanzados y peores resultados finales 38,39. Por esta razón, muchas personas recurren al pago de bolsillo de algunos servicios para evitar retrasos, pero las personas con bajos recursos financieros no tienen otras vías para acceder a diagnóstico y tratamiento oportunos y están sujetos a los procedimientos administrativos de sus aseguradoras.

Fortalezas y debilidades

La naturaleza poblacional de este trabajo minimiza el sesgo de selección en las estimaciones y sirve como una herramienta para que los encargados de la política evalúen el acceso y la calidad de los servicios de salud. Aunque los números de pacientes son relativamente bajos debido al tamaño poblacional de Manizales, las estimaciones presentadas son suficientemente robustas para discernir patrones generales.

Una limitación importante de este estudio es la falta de estimaciones de supervivencia relativa por RAS y ES debido a la falta de datos disponibles sobre la población y las tablas de vida desagregadas por estas variables. El RPC-Manizales no tuvo acceso a los datos individuales de causa de muerte, siendo imposible calcular la supervivencia por causa de muerte específica. Para los cánceres de un pronóstico pobre esto no es problemático en tanto la mayoría de los pacientes morirán por su cáncer. Sin embargo, para los cánceres de buen pronóstico (por ejemplo, mama y próstata), una proporción importante de las muertes pudieron deberse a otras causas. Proporciones considerables de los casos tuvieron dato perdido del ES, especialmente en los cánceres de cuello uterino, próstata y estómago (12.2%, 13.1% y 11.0%, respectivamente). Además, el porcentaje de casos con dato perdido para el estadio clínico al diagnóstico fue alto para todos los cánceres, con excepción del de mama y cuello uterino: más de 70% de los casos de cáncer de pulmón, próstata y estómago no tenían información sobre el estadio clínico, lo que impidió incluir esta variable en el análisis multivariado.

El número de casos fue muy bajo en algunas localizaciones de cáncer lo que afectó el análisis. Cerca de 5% de los pacientes fueron excluidos porque tenían tiempo de seguimiento nulo (casos DCO y pérdidas de seguimiento en la fecha del diagnóstico), lo cual teóricamente puede influenciar los resultados en tanto se espera que los casos DCO estén concentrados en los grupos socioeconómicos más pobres. Sin embargo, un artículo reciente mostró que aunque el diagnóstico solo por certificado de defunción esta asociado con un bajo nivel socioeconómico, la exclusión o inclusión de los casos DCO no tuvo impacto significativo sobre las estimaciones del riesgo instantáneo (HR) para la supervivencia por variables socioeconómicas 40.

Conclusiones

En Manizales existen importantes inequidaes en la supervivencia por cáncer relacionadas con el aseguramiento en salud y con la posición socioeconómica. Las diferencias pueden ser atribuidas a inequidades en el perfil de comorbilidades, en el estadio clínico al diagnóstico, o en barreras para el acceso oportuno al tratamiento efectivo como lo indican las diferencias observadas entre los regímenes de aseguramiento.

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    Data Citations

    1. DANE Estimaciones y proyecciones de población, 1985-2020. Estimación y proyección de población nacional, departamentales y municipales por grupos quinquenales de edad y edades simples de 0 a 26 años, 1985-2020. 2007. [2017 Sep 26]. Available from: http://www.dane.gov.co/index.php?option=com_content&view=article&id=75&Itemid=72.

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