Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004
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" ATLAS DE MORTALIDAD POR TUMOR MALIGNO DE ESTOMAGO EN CHILE 1997-2004 ". Gloria Icaza, Loreto Núñez, Universidad de Talca Francisco Torres, P. Universidad Católica de Chile Nora Díaz, INTA, Universidad de Chile David Varela, Geógrafo.

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Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004

"ATLAS DE MORTALIDAD POR TUMOR MALIGNO DE ESTOMAGO EN CHILE 1997-2004"

Gloria Icaza, Loreto Núñez, Universidad de Talca

Francisco Torres, P. Universidad Católica de Chile

Nora Díaz, INTA, Universidad de Chile

David Varela, Geógrafo

Proyecto del Fondo Nacional de Investigación en Salud – FONIS 2006

Charla Universidad de Bío-bio, Concepción, 14 Marzo 2006


Pauta presentaci n

Pauta presentación

  • Objetivos de los atlas

  • Datos

  • Calidad de datos

  • Metodología

  • Atlas de mortalidad por tumor maligno de estómago en Chile

  • Conclusiones


Objetivos de los atlas

Objetivos de los Atlas

  • Descripción geográfica de enfermedades

  • Detección de áreas (comunas) en riesgo para focalizar recursos

  • Generación de hipótesis etiológicas


Atlas de mortalidad en el mundo

Atlas de mortalidad en el mundo

  • Atlas de Mortalidad de la Comunidad Valenciana 1991-2000 (Generalitat Valenciana y Universidad de Valencia)

  • Mortalidad por varias causas USA 1988-1992 (CDC/NCHS)

  • Mortalidad por Cáncer y otras causas en España 1978-1992 (Asociación Española contra el Cáncer)

  • Mortalidad por Cáncer USA 1950-1994 (NCI)

  • Otros: Europa, Canadá, Australia, Nueva Zelandia


Atlas de mortalidad en chile

Atlas de Mortalidad en Chile

  • Nuestro grupo ha desarrollado atlas de mortalidad:

    • Cardiovascular (I20-I25, I60-I69)

    • Tumores malignos (C00-C97)

    • Tumor maligno de estómago (C16) por sexo

    • Tumor maligno de tráquea (C33) y Tumor maligno de bronquios y pulmón (C34) por sexo


Datos

Datos


Datos para la construcci n de estos atlas de mortalidad

Datos para la construcción de estos Atlas de Mortalidad

  • Estadísticas de mortalidad del Ministerio de Salud de los últimos 8 años disponibles (1997-2004). Desde 1997 se usa la X revisión de la clasificación internacional de enfermedades.

  • Proyecciones anuales de población (1997-2004) , por quinquenios de edad, sexo y comunas.

  • Población de referencia: censo 2002, Instituto Nacional de Estadísticas


Calidad de datos

Calidad de datos


Calidad de datos1

Calidad de datos*

  • El porcentaje nacional de certificación médica (98,5%) y el porcentaje de causas mal definidas (3,8%) han mejorado en el tiempo, sin embargo difieren por área urbano-rural, por servicio de salud y por edad.

* Núñez, Icaza (2006) Calidad de las estadísticas de mortalidad en Chile, 1997-2003

Revista Médica de Chile, 134: 1191-1196.


Metodolog a

Metodología


Ajuste de tasas por edad

Ajuste de tasas por edad

  • Para cada sexo por separado, se obtienen tasas ajustadas por quinquenios de edad (método indirecto): Razón de Mortalidad Estandarizada (RME)

  • Población de referencia la población de Chile en el Censo 2002

  • 339 comunas del país en 2002, se excluyen las Islas de Pascua y Juan Fernández y Antártica


Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004

Razón de mortalidad por tumores de estómago,

Chile continental 1997-2004

Mujeres

Hombres


Modelo propuesto

Modelo propuesto

Se asume que,

donde,

: Número observado de muertes en la comuna i.

: Número esperado de muertes en la comuna i.

: Riesgo relativo en la comuna i.


Modelo propuesto1

Modelo propuesto

  • Se busca modelar a través de la siguiente función de enlace,

    (Convolution model, Best et al., 1999)

Offset Intercepto

log Riesgo

Efectos Aleatorios


Distribuciones a priori

Distribuciones a priori

Para la estructura jerárquica, se supondrá las siguientes distribuciones a priori,

Efectos Aleatorios

CAR intrínseco


Variabilidad no estructurada

Variabilidad no estructurada

No se tiene conocimiento acerca de la variabilidad de los efectos aleatorios, por lo que su incertidumbre se verá representada por una de dos distribuciones a priori.

Así, el porcentaje de variabilidad espacial se podría obtener a través de


An lisis de bondad de ajuste

Análisis de bondad de ajuste

Se escogerá el mejor modelo usando el Criterio de Información de Devianza, DIC (Spiegelhalter et al., 2002).

No. efectivo

de parámetros

Devianza

esperada


Resultados de modelos

Resultados de modelos

Valores de DIC para modelos ajustados:


Resultados de modelos1

Resultados de modelos

Como resultado importante es la influencia de la componente espacial en la variabilidad total no explicada por el modelo, se pueden apreciar los siguientes porcentajes estimados, explicados por la componente espacial,


Detalles t cnicos de winbugs

Detalles técnicos de WinBugs

  • Las estimaciones se hicieron en base a tres cadenas de 125.000 iteraciones, con una quema de 25.000 datos.

  • La muestra final se seleccionó con un muestreo sistemático de 1 cada 50 en cada cadena.

  • Total de la muestra 6000 observaciones.


Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004

RMEs


Rmes tumores de est mago hombres por regiones chile 1997 2004

RMEs tumores de estómago, hombres, por regionesChile 1997-2004


Categor as para rmes

Categorías para RMEs

  • Los mapas se construyen a partir de categorías de las RMEs y se asignan colores usando escala marrón:


Atlas de mortalidad por tumor maligno de est mago hombres chile 1997 2004

Atlas de mortalidad por tumor maligno de estómago – hombresChile 1997-2004


Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004

Atlas de mortalidad por tumores malignos de estómago,

hombres, Chile 1997-204

RMEs

Significancia


Atlas de mortalidad por tumor maligno de est mago mujeres chile 1997 2004

Atlas de mortalidad por tumor maligno de estómago – mujeresChile 1997-2004


Atlas de mortalidad por tumor maligno de estomago en chile 1997 2004

Atlas de mortalidad por tumores malignos de estómago,

hombres, Chile 1997-204

RMEs

Significancia


Conclusiones

Conclusiones

  • Es necesario tomar en cuenta la calidad de las estadísticas de mortalidad.

  • El análisis Bayesiano propone una alternativa jerárquica que permite obtener estimaciones satisfactorias.

  • Es posible modificar la presentación de los mapas (colores, categorías).

  • Análisis espacio-temporal, análisis bivariado de causas de muerte.


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