METODOLOGÍA DEL ANÁLISIS GEOGRÁFICO EN ÁREAS PEQUEÑAS
ME. López Vizcaíno, E. Vázquez Fernández, X. Hervada Vidal
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López Vizcaíno*, E. Vázquez Fernández, X. Hervada Vidal.</p><p class="elsevierStylePara">Dirección Xeral de Saúde Pública, Consellería de Sanidade e Servicios Sociais, 16</p><p class="elsevierStylePara">Xunta de Galicia.</p><p class="elsevierStylePara">Esther López Vizcaíno, Dirección Xeral de Saúde Pública, Avenida do Camiño Francés 10 baixo, 15771 Santiago de Compostela, Tf: 981-542929. Correo-e: dxsp3@jet.es</p><p class="elsevierStylePara">Objetivo: Evaluar y comparar técnicas para el análisis geográfico de tasas en áreas pequeñas que permitan mejorar los métodos tradicionales de análisis de datos.</p><p class="elsevierStylePara">Material y métodos: Los métodos empleados son: ajuste de tasas por el método indirecto (Razón de Incidencia Estandarizada), Regresión de Poisson para el ajuste de tasas y metodología Bayesiana utilizando un modelo jerárquico en el que se asume que el número de casos sigue una distribución de Poisson pero condicionada por la información <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span>. La aplicación de las técnicas descritas se hizo con los datos de defunciones por cáncer de mama en mujeres en el período 76-92 para los municipios gallegos. Los datos de los denominadores municipales por grupos quinquenales de edad para el período 76-92 se obtuvieron a partir de los censos de 1981 y 1991</p><p class="elsevierStylePara">Resultados: Los mapas resultantes al aplicar las distintas técnicas a los datos de mortalidad por cáncer de mama muestran las carencias del método indirecto, observándose que con este método se dificulta la distinción del patrón de mortalidad, al estar dominado el mapa por los valores extremos. Con el modelo de Poisson, en el que se considera un modelo de probabilidad bajo la suposición de que los datos siguen una distribución de Poisson (considera las tasas observadas como una de las muchas posibles realizaciones del procedimiento aleatorio que subyace), se producen mejoras sustanciales; el patrón de mortalidad es más claro, se observa que la alta mortalidad por cáncer de mama se concentra en las zonas más pobladas. Para la aplicación de este método se tuvieron que agrupar los municipios debido a la escasez de casos, de ahí que en el mapa obtenido, aun observándose más claramente el patrón de mortalidad, se pierde mucha información relevante relativa a los municipios. Con la metodología bayesiana, en la cual para el ajuste de tasas en un área determinada se tiene en cuenta las tasas de las áreas vecinas, se obtienen mapas suavizados con un patrón de mortalidad claramente identificable: destacan las mismas áreas de alta mortalidad del método de Poisson, añadiendo nuevas zonas que aquel no detectaba, diferenciándose los municipios que contribuyen a esta alta mortalidad. En general las estimaciones obtenidas dependerán de la casuística de las áreas. En nuestro ejemplo se observa que si existe escasez de casos se toma información de las áreas vecinas y si no es así la información que aporta cada área es dominante. Habría que tener en cuenta que las estimaciones obtenidas dependen de la creencia o conocimiento que se tenga <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span> sobre qué áreas son más similares a aquellas en las que hay pocos datos.</p><p class="elsevierStylePara">Conclusiones: Debido a la estabilidad de los estimadores, en el análisis de patrones geográficos tiene claras ventajas el uso de la metodología bayesiana. Ya que este acercamiento permite la toma en consideración de los datos de las áreas vecinas se obtienen unos resultados más sensibles e intuitivos.</p>" "tienePdf" => false ] "idiomaDefecto" => "es" "url" => "/02139111/0000001300000SC1/v0_201302051654/13012091/v0_201302051655/es/main.assets" "Apartado" => array:4 [ "identificador" => "830" "tipo" => "SECCION" "es" => array:2 [ "titulo" => "Mesa de comunicaciones. 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Información del artículo
ISSN: 02139111Idioma original: Español
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| 2024 Noviembre | 4 | 0 | 4 |
| 2024 Octubre | 56 | 0 | 56 |
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| 2024 Agosto | 51 | 0 | 51 |
| 2024 Julio | 34 | 0 | 34 |
| 2024 Junio | 33 | 0 | 33 |
| 2024 Mayo | 40 | 0 | 40 |
| 2024 Abril | 39 | 0 | 39 |
| 2024 Marzo | 34 | 3 | 37 |
| 2024 Febrero | 42 | 13 | 55 |
| 2024 Enero | 40 | 6 | 46 |
| 2023 Diciembre | 24 | 3 | 27 |
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| 2023 Octubre | 29 | 6 | 35 |
| 2023 Septiembre | 27 | 7 | 34 |
| 2023 Agosto | 28 | 5 | 33 |
| 2023 Julio | 36 | 8 | 44 |
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