CARTOGRAFÍA DE ENFERMEDADES EN ÁREAS PEQUEÑAS: UNA APROXIMACIÓN METODOLÓGICA
H. Vanaclocha, O. Zurriaga, J J. Abellán, I. Melchor, J. Calabuig, J. Ferrándiz, A. López, P. Sanmartín
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Gral. de Salut Pública, Conselleria de Sanitat, Generalitat Valenciana; Departament d''Estadística, Universitat de València; Departament de Matemàtiques, Universitat Jaume I.</p><p class="elsevierStylePara">C/ Micer Mascó, 31. 46010 València. 963866061. juanjo.abellan@sanidad.m400.gva.es</p><p class="elsevierStylePara">Antecedentes y Objetivos: La cartografía de enfermedades tradicional (representación de la razón de mortalidad estandarizada ­RME- y su significación estadística) adolece de dos limitaciones: la primera es que las zonas con riesgos extremos se corresponden con las de menor población (cuyas tasas tienen mayor variabilidad); y la segunda es que la interpretación de los mapas de significación (p-valores) puede resultar engañosa, ya que pueden existir áreas con tasas significativamente elevadas sin que la magnitud de las mismas sea realmente importante. Esto se pone de manifiesto en mayor medida cuanto menor es el área geográfica de estudio (municipios o estudios de agregación inferiores). Por ello, y mediante el empleo de técnicas que permitan trabajar con nivel de desagregación municipal, hemos pretendido estudiar la distribución geográfica de la mortalidad por enfermedades del aparato circulatorio en la Comunidad Valenciana durante el período 1987-1996.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Métodos</span>: En cuanto al modelo, se ha asumido que los fallecidos observados en el municipio "i", O<span class="elsevierStyleInf">i</span>, siguen una distribución de Poisson, O<span class="elsevierStyleInf">i</span> ~ Po(*<span class="elsevierStyleInf">i</span>), se han estimado los <span class="elsevierStyleInf">i</span> y se ha calculado una razón de mortalidad "suavizada" como *<span class="elsevierStyleInf">i</span>/E<span class="elsevierStyleInf">i</span>, siendo E<span class="elsevierStyleInf">i</span> los fallecidos esperados en dicho municipio. Para la estimación de los *<span class="elsevierStyleInf">i</span>, hemos adoptado una perspectiva Bayesiana, asumiendo log(*<span class="elsevierStyleInf">i</span>) = log(E<span class="elsevierStyleInf">i</span>) + b<span class="elsevierStyleInf">i</span>, donde b<span class="elsevierStyleInf">i</span> es un factor aleatorio que recoge la variabilidad extra del municipio "i", y para del cual se ha supuesto b<span class="elsevierStyleInf">i</span> ~ N(B<span class="elsevierStyleInf">i</span>, *<span class="elsevierStyleInf">i</span>), siendo B<span class="elsevierStyleInf">i</span>=…<span class="elsevierStyleInf">j~i</span>b<span class="elsevierStyleInf">j</span> la media de los efectos de los vecinos, y la precisión *<span class="elsevierStyleInf">i</span>=n<span class="elsevierStyleInf">i</span>*, donde j~i representa la relación "el municipio j es vecino del municipio i" (utilizando dos definiciones de vecindad distintas) y n<span class="elsevierStyleInf">i</span> el número de vecinos del municipio i. Posteriormente, mediante métodos Monte Carlo de cadenas de Markov se obtiene una muestra de la distribución a posteriori de los *<span class="elsevierStyleInf">i</span> y se calcula la RME suavizada de cada municipio, cuyo valor se representa gráficamente en un mapa de la región bajo estudio. Este modelo se ha aplicado sobre datos de mortalidad por enfermedades del aparato circulatorio en la Comunidad Valenciana. Éstas se han divido en tres grandes grupos: cardiopatía isquémica, enfermedades cerebro-vasculares y otras. El análisis se ha repetido para cada uno de estos tres grupos, para hombres, mujeres y ambos sexos.</p><p class="elsevierStylePara">Resultados: Se han obtenido 18 mapas en los cuales se ha contrastado las dos definiciones de vecindad utilizadas (mediante el "Deviance Information Criterion"), proporcionando mejor ajuste la de contigüidad en el caso de las enfermedades cerebro-vasculares y la de proximidad en el de la cardiopatía isquémica. Asimismo, dichos mapas han permitido establecer el patrón de mortalidad por estas enfermedades en la Comunidad Valenciana.</p><p class="elsevierStylePara">Conclusiones: El modelo se muestra válido para trabajar con áreas pequeñas en la elaboración de mapas de enfermedades, apuntando una posible solución al problema de la inestabilidad de las tasas.</p>" "tienePdf" => false ] "idiomaDefecto" => "es" "url" => "/02139111/0000001300000SC1/v0_201302051654/13012100/v0_201302051654/es/main.assets" "Apartado" => array:4 [ "identificador" => "830" "tipo" => "SECCION" "es" => array:2 [ "titulo" => "Mesa de comunicaciones. Métodos de representación geográfica" "idiomaDefecto" => true ] "idiomaDefecto" => "es" ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/13012100?idApp=WGSE" ]
Información del artículo
ISSN: 02139111Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
| año/Mes | Html | Total | |
|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 4 | 0 | 4 |
| 2024 Octubre | 44 | 0 | 44 |
| 2024 Septiembre | 61 | 0 | 61 |
| 2024 Agosto | 64 | 0 | 64 |
| 2024 Julio | 35 | 0 | 35 |
| 2024 Junio | 33 | 0 | 33 |
| 2024 Mayo | 43 | 0 | 43 |
| 2024 Abril | 36 | 0 | 36 |
| 2024 Marzo | 37 | 3 | 40 |
| 2024 Febrero | 36 | 17 | 53 |
| 2024 Enero | 26 | 9 | 35 |
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| 2023 Octubre | 24 | 6 | 30 |
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| 2023 Julio | 40 | 8 | 48 |
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| 2023 Mayo | 26 | 3 | 29 |
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