Evolución y diferencias regionales de la mortalidad por suicidios en el Perú, 2004-2013 / Evolution and regional differences in mortality due to suicide in Peru, 2004-2013

RESUMEN

El objetivo del estudio fue estimar y analizar la evolución de las tasas de mortalidad por suicidios en el Perú entre los años 2004 y 2013. Se analizaron los registros nacionales de defunciones del Ministerio de Salud del Perú, calculando las tasas regionales de mortalidad por suicidios estandarizadas por edad. Asimismo, se proyectaron geoespacialmente las tasas agrupadas por quinquenios. Se identificaron 3162 casos de suicidios (67,2% hombres), el grupo etario con mayor incidencia fue el de 20 a 29 años (28,7%) y el 49,2% ocurrieron por envenenamiento. La tasa de suicidios pasó de 0,46 (IC 95% 0,38-0,55) a 1,13 (IC 95% 1,01-1,25) por 100 000 habitantes en el 2004 y 2013, respectivamente. Las mayores tasas se identificaron en Pasco, Junín, Tacna, Moquegua y Huánuco. El problema de los suicidios en Perú requiere de un abordaje integral que implica no solo identificar zonas con mayor riesgo, sino también estudiar sus factores asociados que podrían explicar la variabilidad regional observada.

ABSTRACT

The aim of this study was to estimate and analyze the evolution of mortality rates due to suicide in Peru between 2004 and 2013. National death records from the Peruvian Ministry of Health were analyzed, calculating the regional mortality rates due to suicide standardized by age. Similarly, rates grouped in 5-year periods were geospatially projected. There were 3,162 cases of suicide (67.2% men); the age range with the highest incidence was 20 to 29 years (28.7%) and 49.2% were due to poisoning. Suicide rates increased from 0.46 (95% confidence interval [CI] = 0.38-0.55) to 1.13 (95% CI = 1.01-1.25) per 100,000 people from 2004 to 2013, respectively. The highest rates of suicide were identified in Pasco, Junín, Tacna, Moquegua, and Huánuco. The suicide issue in Peru requires a comprehensive approach that entails not just identifying the areas with the highest risk, but also studying its associated factors that may explain the regional variability observed.