A MORTALIDADE POR CANCRO DE PRÓSTATA EN GALICIA, DE 1980 A 2001
Metodoloxía empregada no artigo publicado no Boletín Epidemiolóxico de Galicia (Vol.XVIII, nº3 impreso en novembro de 2005) e no DADA
1.- Fonte de datos
Os datos de mortalidade por tumor maligno da próstata en Galicia obtivéronse do Instituto Nacional de Estatística (INE) para o período 1980-86 e do Rexistro de Mortalidade de Galicia para o 1987-2001. Ata o ano 1998 as defuncións corresponden ó código 185 da 9ª Clasificación Internacional de Enfermidades (CIE-9); a partir de 1999 corresponden ó código C61.
As poboacións de Galicia no período 1980-1997, por grupo de idade en homes, son estimacións intercensuais a 1 de Xaneiro, calculadas polo método de Aitkin [1], cos datos dos Censos de 1981 e 1991, e os Padróns de 1986 e 1996. Para o período 1998-2001 tomáronse os datos da Renovación Anual do Padrón.
2.- Análise
As taxas específicas de mortalidade por cancro de próstata, calculáronse nos grupos de idade quinquenais 20 a 24, 25 a 29 ata 85 e mais, en tres períodos: 1980-86, 1987-93 e 1994-2000.
As taxas anuais e provinciais, en homes maiores de 20 anos, axustáronse por idade co método directo tomando como poboación estándar a europea [2]. A tendencia das taxas anuais analizouse aplicando a técnica de regresión joinpoint [3,4] que permite caracterizar unha tendencia mediante segmentos lineais en escala logarítmica. Este método identifica de xeito automático os puntos de cambio, e proporciona unha estimación da porcentaxe de cambio anual para cada segmento. A interpretación da porcentaxe de cambio anual (PCA) é a seguinte:
| Valores de PCA |
Interpretación |
| -0,5 < PCA < 0,5 |
ESTABLE |
| 0,5 ≤ PCA < 1,5 |
LEVEMENTE CRECENTE |
| -1,5 < PCA ≤ -0,5 |
LEVEMENTE DECRECENTE |
| PCA ≥ 1,5 |
CRECENTE |
| PCA ≤ -1,5 |
DECRECENTE |
Para analizar a mortalidade a nivel municipal calculáronse as razóns de mortalidade estandarizadas (RME) mediante un modelo xerárquico bayesiano [5] e, cunha pequena variante, obtívose a tendencia temporal (TT) para cada concello, no período 1980-2000 a fin de poder considerar tres subperíodos co mesmo número de anos: 1980-86, 1987-93, 1994-2000. Fíxose a análise utilizando o modelo baseado na proposta de Besag, York e Mollie [6] (1991).
Para analizar o impacto da mortalidade por cancro de próstata en Galicia no período 1980-2001 aplicáronse dous métodos, desenvolvidos por Arriaga [8,9], que permiten analizar o impacto da mortalidade por cancro de próstata en termos de esperanza de vida.
En primeiro lugar, o número de anos de esperanza de vida perdidos (AEVP) [8] representa a diferencia entre o máximo posible de anos que se poden vivir entre dúas idades (neste caso 20 e 85 anos) e os que realmente se viven. O total de AEVP atribuíbles á forza da mortalidade nunha poboación pódese descompoñer por grupo de idade e causa de morte. Os AEVP debido á mortalidade por cancro de próstata en Galicia calculáronse en tres trienios: 1980-82, 1990-92 e 1999-2001 e nos seguintes grupos de idade: 20
a 64, 65 a 74, 75 a 84 e 85 e máis.
En segundo lugar, o aumento observado na esperanza de vida ó nacemento dunha poboación entre dous períodos pode descompoñerse nunha suma de efectos debidos ó cambio na mortalidade de cada grupo etáreo e por causas de morte [9]. Este método aplicouse á mortalidade por cancro de próstata para comparar os trienios anteriores e nos mesmos grupos de idade.
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, Fai 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://srab.cancer.gov/joinpoint/index.html.
[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.