Metodología

Metodología

LA MORTALIDAD POR CÁNCER DE PULMÓN EN GALICIA, DE 1980 A 2001

 

Metodología empleada en el artículo publicado en el Boletín Epidemiológico de Galicia (Vol.XVI, nº6 impreso en Abril de 2004) y en el DADA

 

1.- Fuente de datos

Los datos de mortalidad por tumor maligno de la tráquea, bronquios y pulmón en Galicia se obtuvieron del Instituto Nacional de Estadística (INE) para el período 1980-86 y del Registro de Mortalidad de Galicia para el 1987-2001. Hasta el año 1998 las defunciones corresponden al código 162 de la 9ª Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-9); a partir de 1999 corresponden a los códigos C33 y C34 de la CIE-10.

Las poblaciones de Galicia en el período 1980-1997, por grupo de edad y sexo, son estimaciones intercensuales a 1 de Enero, calculadas por el método de Aitkin [1], con los datos de los Censos de 1981 y 1991, y los Padrones de 1986 y 1996. Para el período 1998-2001 se tomaron los datos de la Renovación Anual del Padrón.

 

2.- Análisis

Las tasas específicas de mortalidad por cáncer de pulmón, se calcularon en los grupos de edad quinquenales 20 a 24, 25 a 29 hasta 85 y más, en tres períodos: 1980-86, 1987-93 y 1994-2000.

Las tasas anuales y provinciales para cada sexo se ajustaron por edad con el método directo tomando como población estándar la europea [2]. La tendencia de las tasas anuales se analizó aplicando la técnica de regresión joinpoint [3,4] que permite caracterizar una tendencia mediante segmentos lineales en escala logarítmica. Este método identifica de manera automática los puntos de cambio, y proporciona una estimación del porcentaje de cambio anual para cada segmento. La interpretación del porcentaje de cambio anual (PCA) es la siguiente:

 

Valores de PCA Interpretación
-0,5 < PCA < 0,5 ESTABLE
 0,5 ≤ PCA < 1,5 LEVEMENTE CRECIENTE
-1,5 < PCA ≤ -0,5 LEVEMENTE DECRECIENTE
PCA ≥ 1,5 CRECIENTE
PCA ≤ -1,5 DECRECIENTE
 

 

Para analizar la mortalidad a nivel municipal se calcularon las razones de mortalidad estandarizadas (RME) mediante un modelo jerárquico bayesiano [5] y, con una pequeña variante, se obtuvo la tendencia temporal (TT) para cada ayuntamiento, en el período 1980-2000 a fin de poder considerar tres subperíodos con el mismo número de años: 1980-86, 1987-93, 1994-2000. Se hizo el análisis utilizando dos modelos, el modelo basado en la propuesta de Besag, York y Mollie [6] (1991) sin covariables y con covariables, siendo las covariables el nivel socio-cultural y la densidad de población. El criterio para la comparación de los modelos es el Deviance Information Criterion (DIC) propuesto por Spiegelhalter et al [7], que evalúa simultáneamente el ajuste y la complejidad del modelo.

Para analizar el impacto de la mortalidad por cáncer de pulmón en Galicia en el período 1980-2001 se aplicaron dos métodos, desarrollados por Arriaga [8,9], que permiten analizar el impacto de la mortalidad por cáncer de pulmón en términos de esperanza de vida.

En primer lugar, el número de años de esperanza de vida perdidos (AEVP) [8] representa la diferencia entre el máximo posible de años que se pueden vivir entre dos edades (en este caso 20 y 85 años) y los que realmente se viven. El total de AEVP atribuibles a la fuerza de la mortalidad en una población se puede descomponer por grupo de edad y causa de muerte. Los AEVP debido a la mortalidad por cáncer de pulmón en Galicia se calcularon en tres trienios: 1980-82, 1990-92 y 1999-2001 y en los siguientes grupos de edad: 20 a 44, 45 a 54 y 55 y más.

En segundo lugar, el aumento observado en la esperanza de vida al nacimiento de una población entre dos períodos puede descomponerse en una suma de efectos debidos al cambio en la mortalidad de cada grupo etáreo y por causas de muerte [9]. Este método se aplicó a la mortalidad por cáncer de pulmón para comparar los trienios anteriores y en los mismos grupos de edad.


Referencias

[1] Aickin M, Dunn CN, Flood TJ. Estimation of Population Denominators for Public health Studies at the Tract, Gender, and Age-Specific Level. Am J Public Health 1991; 81: 918-20.

[2] Waterhouse et al. Editores. Cancer incidence in five continents. Vol. 3 (anexo III). Lyon: IARC; 1976. p.456.

[3] Kim HJ, Hace MP, Feuer EJ, Midthune DN. Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates. Stat Méd 2000; 19: 335-51.

[4] Nacional Cáncer Institute. Joinpoint Regression Program versión 2.5 [Software]. March 2000. Available at http://surveillance.cancer.gov/

[5] Clayton D, Kaldor J. Empirical Bayes Estimates of Age-standardized Relative Risks for Use in Disease Mapping. Biometrics 1987; 43: 671-81.

[6] Besag J, York J, Mollie A. Bayesian image restoriation, with applications in spatial statistics (with discussion) Ann Inst. Stat Math 1991; 43: 1-59.

[7] Spiegelhalter DJ, Best NG, Carlin BP. Bayesian deviance, The effective number of parameters, and the comparison of arbitrarily complex models. Unpublished, March 1998.

[8] Arriaga EE. Los años de vida perdidos: su utilización para medir el nivel y cambio de la mortalidad. Notas de Población CELADE 1996; 24( 63): 7-38.

[9] Arriaga EE. Measuring and explaining the change in life expectancies. Demography 1984; 21(1): 83-96.