Your browser doesn't support javascript.
loading
Show: 20 | 50 | 100
Results 1 - 3 de 3
Filter
Add filters








Main subject
Language
Year range
1.
Rev. biol. trop ; 71(1)dic. 2023.
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1449523

ABSTRACT

Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objetivo: Explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en pequeñas divisiones geográficas o cantones de Costa Rica. Métodos: Usamos registros oficiales y aplicamos un modelo de regresión clásica de Poisson y un modelo de regresión ponderada geográficamente. Resultados: Obtuvimos un criterio de información de Akaike (AIC) más bajo con la regresión ponderada (927.1 en la regresión de Poison versus 358.4 en la regresión ponderada). Los cantones con un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 tuvo una población más densa; bienestar material más alto; menor proporción de cobertura de salud y están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica. Conclusiones: Una estrategia de intervención de COVID-19 específica debería concentrarse en áreas de la costa pacífica con poblaciones más densas, mayor bienestar material y menor población por unidad de salud.


Introduction: The coronavirus disease (COVID-19) has spread among the population of Costa Rica and has had a great global impact. However, there are important geographic differences in mortality from COVID-19 among world regions and within Costa Rica. Objective: To explore the effect of some sociodemographic factors on COVID-19 mortality in the small geographic divisions or cantons of Costa Rica. Methods: We used official records and applied a classical epidemiological Poisson regression model and a geographically weighted regression model. Results: We obtained a lower Akaike Information Criterion with the weighted regression (927.1 in Poisson regression versus 358.4 in weighted regression). The cantons with higher risk of mortality from COVID-19 had a denser population; higher material well-being; less population by health service units and are located near the Pacific coast. Conclusions: A specific COVID-19 intervention strategy should concentrate on Pacific coast areas with denser population, higher material well-being and less population by health service units.

2.
Rev. Univ. Ind. Santander, Salud ; 48(1): 9-15, Febrero 16, 2016. ilus, tab
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-779688

ABSTRACT

En este manuscrito se revisan algunos aspectos básicos de la utilización de regresiones en los estudios epidemiológicos, haciendo énfasis en aquellas aplicadas al estudio de eventos discretos. De esta manera se hace una introducción a los modelos lineales generalizados, cuya estructura es una extensión de una ecuación lineal para analizar desenlaces discretos. De este modo podemos estimar medidas de asociación como la razón de tasas usando la regresión de Poisson, o bien, el riesgo relativo (o la razón de prevalencias) usando la regresión log-binomial. En cada caso es esencial conocer la naturaleza de la variable dependiente, su distribución y reconocer las limitaciones de cada una de las herramientas de análisis.


Some basic aspects about using regressions in epidemiological studies are reviewed. Particularly, this manuscript focused on those applied to the study of discrete events. Generalized lineal models, such as Poisson and log-binomial, have a structure that is an extension of a lineal equation to analyze discrete outcomes. Thus, we can estimate association measures as the incidence rate ratio, using the Poisson regression, or the relative risk (or prevalence ratio), using log-binomial regression. In each case it is essential to know the nature of the dependent variable, as well as, its distribution and recognize the limitations of each analysis tool.


Subject(s)
Humans , Linear Models , Binomial Distribution , Poisson Distribution , Risk , Prevalence Ratio
3.
Bol. méd. Hosp. Infant. Méx ; 62(1): 9-18, ene.-feb. 2005. ilus, tab
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-700738

ABSTRACT

Introducción. Las leucemias son el cáncer más frecuente durante la infancia. El estudio pretende describir la mortalidad por leucemias en menores de 20 años en México. Material y métodos. A partir del Sistema Estadístico y Epidemiológico de las Defunciones se calcularon tasas específicas por edad, género y entidad federativa. Se estimó la tasa media de mortalidad anual (TMMA) por estado, y la tasa truncada estandarizada por edad de mortalidad. La estandarización fue por el método directo y el error estándar por la aproximación de Poisson, los intervalos de confianza (IC) fueron de 95%. En la elaboración de la razón estandarizada de mortalidad (REM) se utilizó la tasa nacional como referencia. Se calculó la proporción de cambio anual estatal y nacional con IC al 95%, además se estimaron las tendencias nacionales y estatales de 1998 a 2002 por medio de la regresión de Poisson. Resultados. La mortalidad por leucemias representó 51.1%. La razón hombre/mujer fue de 1.3. Los grupos de edad más afectados fueron los de 5-9 y 10-14 años, ambas con TMMA de 27.7 por 10(6) habitantes. La REM para Quintana Roo y Puebla fueron significativas. En cuanto a la tendencia Tlaxcala presentó un incremento y Baja California Sur un decremento, ambos fueron estadísticamente significativos. Conclusiones. La mortalidad por leucemias en menores de 20 años representa un problema de salud pública nacional, por lo que el diagnóstico temprano y tratamiento específico deben ser de alta prioridad.


Introduction. Leukemias are the most frequent form of cancer in childhood and adolescence. This study describes the mortality rate for individuals under 20 years of age with a primary diagnosis of leukemia in Mexico over a 15 year period, from 1988-2002. Material and methods. Specific mortality rates were calculated according to age, gender and state of origin based on data provided by a National Epidemiological Mortality Reporting System (SEED). The median annual mortality rate and age adjusted mortality rate were estimated for each state in Mexico. The direct method was used for standardization and standard error with 95% confidence intervals were also calculated. The national mortality rate was used as a reference to estimate the standardized mortality rate. State annual change and trends were calculated from 1988 to 2002 by Poisson regression. Results. The leukemia mortality rate during the study period was 51.1%; the male/female ratio was 1.3 and the predominant age group ranged from 10 to 14 years of age. The median annual mortality rate of 27.7 per 10(6) inhabitants. Conclusions. Leukemia mortality in children and adolescents under 20 years of age represents a major public health problem in Mexico, early diagnosis and specific treatment must be considered high priority.

SELECTION OF CITATIONS
SEARCH DETAIL