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Aplicación del estimador intrínseco a tasas de mortalidad por cáncer de mama

dc.contributor.authorArnesi, Noraes_ES
dc.contributor.authorHachuel, Leticiaes_ES
dc.date.accessioned2015-08-25T14:55:41Z
dc.date.available2015-08-25T14:55:41Z
dc.date.issued2011es_ES
dc.identifier.citationArnesi, Nora,Hachuel, Leticia (2011) Aplicación del estimador intrínseco a tasas de mortalidad por cáncer de mama. Rev Panam Salud Publica;30(3) 225-230,sept. 2011. Retrieved from http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892011000900006es_ES
dc.identifier.urihttp://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892011000900006es_ES
dc.identifier.urihttps://iris.paho.org/handle/10665.2/9458
dc.format.extentiluses_ES
dc.format.extenttabes_ES
dc.relation.ispartofseriesRev Panam Salud Publica;30(3),sept. 2011es_ES
dc.subjectModelos estadísticoses_ES
dc.subjectEpidemiología y bioestadísticaes_ES
dc.subjectCáncer de mamaes_ES
dc.subjectSalud de la mujeres_ES
dc.subjectArgentinaes_ES
dc.subjectModels, statisticales_ES
dc.subjectEpidemiology and Biostatisticsen_US
dc.subjectBreast neoplasmses_ES
dc.subjectWomen's Healthes_ES
dc.subjectArgentinaes_ES
dc.subjectNeoplasias da Mamaes_ES
dc.subjectModelos Estatísticoses_ES
dc.subjectArgentinaes_ES
dc.titleAplicación del estimador intrínseco a tasas de mortalidad por cáncer de mamaes_ES
dc.typeJournal articlesen_US
dc.rights.holderPan American Health Organizationen_US
dc.description.notesOBJETIVO: Valorar la utilización de la técnica del estimador intrínseco (EI) en el campo de la epidemiología. MÉTODOS: Se aplicó el enfoque EI al análisis de datos sobre cáncer de mama en la Argentina a fin de observar las tendencias asociadas a "edad, período y cohorte" (EPC). Esta metodología recurre a la aplicación de una regresión por componentes principales para obtener un único conjunto de tendencias estimadas. Se compararon sus resultados con los obtenidos por el método convencional "modelos lineales generalizados restringidos" (MLGR) que incluye una restricción adicional a las tradicionales en el modelo estadístico. RESULTADOS: Ambos métodos proporcionaron resultados compatibles en las tendencias asociadas a EPC, aunque difirieron en los intervalos de confianza, con mayor eficiencia por parte del EI. La curva asociada a edad mostró el patrón de cambio esperado según el transcurso de la vida: a mayor edad, mayor riesgo. En relación a cohortes, se evidenció un decrecimiento de los efectos asociados a las cohortes más recientes, mientras que para período los efectos estimados presentaron muy poca variación. CONCLUSIONES: La comparación entre los resultados obtenidos por el método EI y el de MLGR reveló los alcances de la solución genérica provista por el EI al problema de estimación en un modelo EPC. El método EI se basa en una transformación de los datos observados utilizando una matriz de ponderaciones de sencilla aplicación y proporciona estimaciones con propiedades estadísticas deseables.(AU)es_ES
dc.description.notesOBJECTIVE: Assess use of the intrinsic estimator (IE) technique in epidemiology. METHODS: The IE approach was applied to the analysis of breast cancer data in Argentina in order to observe the trends associated with "age, period, and cohort" (APC). This method involves the use of a principal components regression to obtain a single set of estimated trends. The results were compared to the findings obtained with the conventional method, which consists of adjusting a generalized linear model that includes the traditional constraints of the statistical model as well as an additional constraint (CGLM). RESULTS: Both methods yielded compatible results in the trends associated with APC. However, they differed in the confidence intervals, with IE yielding greater efficiency. The curve associated with age showed the expected pattern of change across the life course: the greater the age, the greater the risk. With regard to cohorts, a decrease in the effects associated with the most recent cohorts was evident, whereas there was very little variation in the estimated effects for the period. CONCLUSIONS: A comparison of the results obtained with the IE method and the CGLM method revealed the reach of the generic solution provided by the IE to the problem of estimates in an APC model. The IE method is based on conversion of the data observed using a weighting matrix that is simple to apply and provides estimates with desirable statistical properties.(AU)en_US


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