Variaciones regionales en la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe. Georreferenciamiento en base a modelos estadísticos.

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dc.contributor.author Hachuel, Leticia Susana
dc.contributor.author Boggio, Gabriela Susana
dc.contributor.author Arnesi, Nora Elba
dc.creator Hachuel, Leticia Susana
dc.creator Boggio, Gabriela Susana
dc.date 2012-11-28
dc.date.accessioned 2013-03-19T15:46:53Z
dc.date.available 2013-03-19T15:46:53Z
dc.date.issued 2012-11-28
dc.identifier http://zeus.fcecon.unr.edu.ar/revista/index.php/revista/article/view/69
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2133/2318
dc.description.abstract Los mapas para mostrar la distribución geográfica de ocurrencia de enfermedades tales como el cáncer en una región o país particular generalmente utilizan las denominadas Razones de Mortalidad Estandarizadas (RME). Las RME se construyen comparando el número observado de casos en la población bajo estudio con su valor esperado y se expresan en porcentaje. En este trabajo el valor esperado se calcula mediante el ajuste de un modelo de regresión marginal Poisson que considera efectos de los diferentes grupos de edad en cada región. Las RME por edad así obtenidas para cada área posteriormente se fortalecen mediante el ajuste de un modelo mixto de manera de obtener estimaciones más estables. Este procedimiento se utiliza para el estudio de la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe para el período 2000-2008. La metodología estadística propuesta permite la estimación de este indicador de mortalidad a nivel departamental, controlando no sólo el impacto que pueden producir las diferencias en las estructuras por edad de las poblaciones de cada departamento sino también haciendo uso de la información conjunta de todos ellos.
dc.description.abstract The maps showing the geographical distribution of occurrence of diseases, such as cancer, in a region or a particular country do generally make use of the standardized mortality ratio (SMR). The SMR are obtained comparing the observed number of cases in the studied population to its expected value and are expressed as a percentage. In this work the expected value of cases for a particular disease is calculated by adjusting a marginal Poisson regression model that takes into account the effects of the different age groups in each region. The resultant SMR for each area is later strengthened through the setting of a mixed model in order to obtain more stable estimates. We employ this procedure to study the mortality caused by breast cancer in the province of Santa Fe, Argentina, between 2000 and 2008. The proposed statistical methodology allows to estimate the SMR at the departmental level, controlling not only the impact that can arise from the differences in the structures by age in the population of each Department but also making a global use of the information emerging from all of them.
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.language es
dc.publisher Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario
dc.rights openAccess
dc.rights Los autores otorgan autorización exclusiva y sin límite de tiempo para que los artículos enviados sean publicados en la revista SaberEs.
dc.source SaberEs; No 4 (2012)
dc.subject Estadística
dc.subject Razones de mortalidad estandarizadas
dc.subject Modelo Poisson
dc.subject Modelo mixto
dc.subject Standardized mortality ratio
dc.subject Poisson model
dc.subject Mixed model
dc.title Variaciones regionales en la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe. Georreferenciamiento en base a modelos estadísticos.
dc.type article
dc.type artículo
dc.type publishedVersion
dc.description.affiliation Fil: Hachuel, Leticia. Universidad Nacional de Rosario, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina.
dc.description.affiliation Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina.
dc.description.affiliation Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina.


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