Mortalidad en adolescentes y jóvenes en la región de américa. antonio sanhueza mm

Pan American Health Organization

Mortalidad en Adolescentes y Jóvenes en la Región de América

Antonio Sanhueza Asesor Regional, Información y Análisis de Salud

Guatemala, Noviembre 2012



Tópicos de la Presentación

•  Introducción •  Calidad de los datos de mortalidad •  Estimación de la mortalidad •  Análisis estadísticos:

–  Asociaciones –  Predicciones –  Estimaciones de Riesgos / Porcentaje de cambio

•  Aplicación: Mortalidad por Suicidio de Adolescentes y Jóvenes en Las Américas


I. Introducción

•  Las estadísticas de mortalidad son muy importantes para un análisis amplio de las condiciones de salud y de sus tendencias.

•  Los datos de mortalidad pueden ser utilizados para: –  Vigilancia epidemiológica: conjunto de actividades

encaminadas a permitir el seguimiento de un determinado problema de salud y factores de riesgo.

–  Evaluación en salud: cobertura, calidad y capacidad de resolución de los servicios, como de los programas.

–  Análisis de la situación de salud: conociendo cuando, donde, como y de que mueren los individuos, entonces es posible deducir en forma aproximada cuanto y como viven los mismos, y a partir de esto como es su situación de salud.


I. Introducción

•  La característica de mayor importancia para análisis de datos de mortalidad es la causa de muerte, es decir tener conocimiento de que se mueren los individuos.

•  Clasificación internacional de enfermedades (CIE-10).

•  Causa básica y causa asociada –  Tasas de mortalidad por causa básica.

•  Agrupación de causas de muerte. –  Tasas de mortalidad por grupos de causas de muerte.



II. Calidad de los Datos de Mortalidad

•  Tener buenos datos de mortalidad, con un muy buen nivel de cobertura del registro y certificación de las causas de muertes, es una preocupación constante de la OPS y de sus Estados Miembros.

•  Aún cuando la Región de Las Américas, en general posee una rica base de datos de mortalidad a partir de los sistemas nacionales de estadísticas vitales, se reconoce un problema de: –  subregistro de mortalidad –  calidad de la certificación de las causas de muerte

cuya magnitud y extensión es diferencial entre y dentro de los países.




•  En el intento por reducir razonablemente los sesgos de medición que se derivan de estas limitaciones y mejorar la comparabilidad de los datos de mortalidad, desde 1992 la OPS ha venido aplicando un método simple de redistribución del: –  Subregistro –  Muertes asignadas al capitulo de Síntomas, Signos y Hallazgos

Anormales Clínicos y de Laboratorio, No Clasificados en otra Parte (Mal Definidas).

•  A continuación se muestra el algoritmo de redistribución que ha estado empleando OPS.




•  El algoritmo de redistribución se utiliza en cada combinación de Sexo (hombre/mujer) y Edad (18 grupos).

•  Para cada combinación de Sexo y Edad, se calcula el número de muertes esperadas multiplicando el tamaño poblacional de dicho grupo por la tasa central de mortalidad de la correspondiente tabla de vida de CELADE.

ALGORITMO: •  (i) redistribución de Mal Definidas y Subregistro (sin incluir las

Causas Externas de este último) en forma proporcional a cada una de las Causas Especificas reportadas.

•  (ii) redistribución de Causas Externas en el Subregistro en forma proporcional a cada una de las Causas Externas reportadas.


III. Estimación de la Mortalidad

•  Los indicadores mas utilizados en mortalidad son: –  Tasa de mortalidad infantil. –  Razón de mortalidad materna. –  Tasa de mortalidad general. –  Tasa de mortalidad por causa especifica.

•  Las tasas pueden ser ajustadas para permitir la comparación entre áreas diferentes (países, regiones) : –  Método directo para el ajuste por edad. –  Método indirecto para el ajuste por edad.


III. Estimación de la Mortalidad

Áreas de análisis: –  Países con bajo subregistro. –  Países con alto subregistro. –  Calida de la certificación de la causa básica de

muerte.

–  Estimación de mortalidad para subregiones. –  Estimación de mortalidad para áreas pequeñas.


Alicia: Puede usted decirme cual es el camino que debo tomar? El Gato: Eso depende de donde usted quiera ir Alicia: No se donde quiero ir. El Gato: Entonces no importa, el camino que tome, da lo mismo.

Lewis Carroll 1865

La finalidad?


IV.- Análisis Estadísticos: Asociaciones

•  Explorar asociaciones entre Tasas de Mortalidad por Causas Especificas de los Países de las Américas y determinantes de salud tales como: –  Saneamiento. –  Situación económica. –  Procedencia (Rural / Urbano). –  Pertenencia étnica/racial.

•  Utilizar Modelos Lineales Generalizados.


IV.- Análisis Estadísticos: Predicciones

•  Utilizar datos de series temporales para realizar predicciones de tendencias y tasas futuras de mortalidad. Esto permitirá evaluar la evolución de las tasas y por ende los compromisos asumidos en el Milenio al 2015.

•  Utilizar modelos estadísticos, tales como:

–  Modelo de regresión lineal, –  Modelo de regresión de Poisson –  Modelo de regresión Binomial Negativo –  Modelos de ajuste autorregresivos de medias móviles denominados

modelos ARIMA.



IV.- Análisis Estadísticos: Porcentaje de cambio

•  Para el análisis de la evolución temporal de la mortalidad se puede considerar el siguiente modelo lineal:

In(Tasat) = β0 + β1* t

•  Aquí, el Porcentaje de Cambio Medio Anual de la tasa de mortalidad se estima a través de:

PCA = [exp(β1)-1] x 100%



V. Aplicación: Mortalidad por Suicidios

de Adolescentes y Jóvenes

•  Los objetivos del estudio fueron:

–  Estimar las tasas de mortalidad por suicidio de los países en Las Américas

–  Describir las tendencias de las tasas de mortalidad por suicidio

–  Identificar principales métodos de suicidio



V. Aplicación: Mortalidad por Suicidios

de Adolescentes y Jóvenes

•  48 países y territorios fueron considerados inicialmente para el análisis

•  Solo 21 países fueron finalmente considerados, los cuales tenían datos completos y consistentes para el periodo 2001-2008: Argentina, Belize, Brasil, Canadá, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, El Salvador, Estados Unidos, Guyana, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Puerto Rico, Suriname, Trinidad & Tobago, y Venezuela


Tasa de Mortalidad por Suicidio en Periodo 2001-2008 por Sexo

Subregion Country Total Male Female Total Male Female Total Male FemaleNorth America Canada 7.8 11.6 3.9 5.4 7.3 3.3 11.1 16.8 5.2

USA 6.9 11.2 2.3 4.3 6.7 1.7 9.9 16.1 3.2

Mexico Mexico 4.5 6.9 2.2 3.3 4.6 2.1 6.1 9.6 2.7

Central America Costa Rica 5.4 7.9 2.7 3.5 4.4 2.5 7.7 11.5 3.6El Salvador 9.9 12.1 7.8 6.7 6.4 7.1 14.2 17.9 10.7Nicaragua 9.9 12.8 7.1 7.1 7.4 6.8 14 18.4 9.7Panama 5.6 8.7 2.4 3.7 5.1 2.2 7.8 12.2 3.3

Latin Caribbean Cuba 4 5.3 2.6 2.5 3.1 1.9 5.7 7.6 3.7Puerto Rico 3.6 6.3 0.9 1.8 3 0.7 5.2 9 1.3

Andean Area Colombia 7 9.3 4.8 5.4 6 4.7 9.6 13.1 6.2Ecuador 8.5 9.8 7.3 6.8 6.4 7.1 11.1 13 9.3Venezuela 4.3 6.3 2.2 3 3.7 2.2 5.8 8.8 2.7

Brazil Brazil 3.4 5 1.7 2.1 2.8 1.5 4.8 7.2 2.3

Southern Cone Argentina 8.3 12.8 3.8 6.2 8.7 3.5 11.7 18.2 5Chile 8.9 13.9 3.8 5.7 8 3.2 12.6 19.9 5.1Paraguay 5 5.7 4.3 4 3.8 4.2 6.6 7.8 5.4

Non-‐Latin Caribbean Belize 8.5 11.3 6.4 5.7 8 5.6 11.7 16 8.5Guyana 22.4 26.8 18.1 15.6 15.9 15.3 31.4 38.7 24.3Suriname 15.3 18.9 11.5 10.7 10 12.9 19.8 25.1 14.3Trinidad and Tobago7.1 10.2 4 4.8 5.5 4.1 10.2 14.8 5.5

10 to 24 years 10 to 19 years 15 to 24 years


Tendencias de Tasa de Mortalidad por Suicidio en Población Jóven

05

1015

05

1015

2000 2002 2004 2006 2008

2000 2002 2004 2006 20082000 2002 2004 2006 2008

Canada Colombia Cuba

El Salvador Venezuela

Male TotalFemale

year


Tendencias de Tasa de Mortalidad por Suicidio en Población Jóven

010

2030

010

2030

2000 2002 2004 2006 2008

2000 2002 2004 2006 20082000 2002 2004 2006 2008

Argentina Chile Ecuador

Mexico Suriname

Male TotalFemale

year


Porcentaje de Cambio Medio Anual

10 to 24 years

95% CI Country AAPV (in %) Inferior Lim Superior Lim p-‐value

Argentina 1.7 -‐0.3 3.8 0.1510 Belize -‐18.9 -‐32.9 -‐2.0 0.0728 Brazil 0.7 0.0 1.4 0.0974 Canada -‐2.6 -‐4.4 -‐0.7 0.0352 Chile 3.5 0.7 6.4 0.0468 Colombia -‐4.7 -‐5.7 -‐3.8 <.0001 Costa Rica 1.5 -‐4.9 8.3 0.6661 Cuba -‐8.8 -‐12.0 -‐5.6 0.0021 Ecuador 6.5 3.0 10.1 0.0104 El Salvador -‐5.1 -‐6.9 -‐3.3 0.0015 Guyana -‐0.5 -‐5.3 4.5 0.8362 Mexico 1.1 0.1 2.0 0.0627 Nicaragua -‐1.6 -‐3.8 0.6 0.2072 Panama 0.9 -‐5.1 7.2 0.7920 Paraguay 1.0 -‐3.5 5.8 0.6838 Puerto Rico -‐1.4 -‐10.5 8.6 0.7821 Suriname 18.1 10.0 26.9 0.0038 Trinidad and Tobago 8.1 -‐4.8 22.7 0.2743 United States of America -‐0.4 -‐1.2 0.4 0.3950 Venezuela -‐8.5 -‐9.7 -‐7.2 <.0001

AMERICAS 0.04 -‐0.4 0.4 0.8537


Riesgo Relativo de Mortalidad por Suicidio en Población Jóven

Relative Risk (*) Inferior Lim Superior Lim p-‐value Guyana 6.1 5.3 7.1 <.0001 Suriname 4.5 3.7 5.4 <.0001 Nicaragua 2.8 2.5 3.1 <.0001 El Salvador 2.7 2.4 3.0 <.0001 Chile 2.5 2.3 2.8 <.0001 Ecuador 2.5 2.2 2.7 <.0001 Belize 2.4 1.9 3.2 <.0001 Argentina 2.4 2.2 2.7 <.0001 Canada 2.3 2.1 2.6 <.0001 Trinidad and Tobago 2.2 1.9 2.6 <.0001 United States of America 2.0 1.8 2.2 <.0001 Colombia 2.0 1.8 2.2 <.0001 Panama 1.6 1.4 1.8 <.0001 Costa Rica 1.6 1.4 1.8 <.0001 Paraguay 1.4 1.3 1.6 <.0001 Mexico 1.3 1.2 1.4 <.0001 Venezuela 1.2 1.1 1.4 0.0003 Cuba 1.1 1.0 1.3 0.0554 Puerto Rico 1.1 0.9 1.2 0.5426 Brazil Reference -‐ -‐ -‐

Hombre 3.2 3.0 3.4 <.0001 Mujer Reference -‐ -‐ -‐


NO IMPORTA EL RESULTADO. USTED SIEMPRE DIGNO



MUCHAS GRACIAS

MUITO OBRIGADO

THANK YOU VERY MUCH


Bibliografía

•  Organización Panamericana de la Salud. Situación de Salud en las Américas. Indicadores Básicos, 2008.

•  Organización Panamericana de la Salud. Salud en las Américas, 2007.

•  Organización Panamericana de la Salud. Clasificación Internacional de Enfermedades, 2003.

•  Organización Mundial de la Salud. Clasificacion Estadistica Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con Salud, 10a Revision, 1995.

•  Chatfield, C. The Analysis of Time Series: An Introduction. London: Chapman and Hall, 2003.

•  Walter, S. Spatial Epidemiology: Methods and Applications. Oxford University Press, 223-239, 2000.

•  Wolfinger, R., O’Connell, M. Generalized Linear Mixed Models: A Pseudo-Likelihhod Approach. Journal of Statistical Computation and Simulation, 4, 233-243, 1993.

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