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Conference Proceedings

Abstract

Objetivo: Estimar la tasa bruta de mortalidad por 100.000 habitantes desarrollando y aplicando un modelo estadístico jerárquico. Este modelo tiene en cuenta las variaciones en el tipo de cáncer, el grupo de edad, el género y las tendencias temporales, con el objetivo de proporcionar estimaciones de mortalidad precisas que puedan informar las políticas de salud pública y las estrategias de asignación de recursos. Métodos: Se realizó un estudio transversal utilizando datos de incidencia de cáncer de la plataforma Infocancer para el período 2003-2019. Se llevó a cabo una caracterización sociodemográfica de la población con estadísticas descriptivas y se aplicaron modelos bayesianos de conteo para analizar las tasas de mortalidad. Con la base de datos obtenida en infocancer se aplicó un modelo estadístico que incluyo IIntercepto para cada tipo de cáncer, efecto de la edad, efecto del género, pendiente para en año, año y población en riesgo. Resultados: El modelo estadístico jerárquico estimó eficazmente las tasas brutas de mortalidad por cada 100.000 habitantes y mostró sólidas capacidades predictivas. Al tener en cuenta el tipo de cáncer, el grupo de edad, el género y las tendencias temporales, el modelo proyectó con precisión las tasas de mortalidad futuras. Esta capacidad de previsión permite una mejor planificación de las intervenciones de salud pública y la asignación de recursos, respaldando medidas proactivas contra los patrones de mortalidad previstos. Conclusiones: El modelo jerárquico desarrollado en este estudio tiene capacidades predictivas, Al permitir predicciones individuales de mortalidad futura para cada tipo de cáncer, el modelo permite realizar pronósticos más precisos. Este avance respalda intervenciones de salud pública específicas y una mejor asignación de recursos, lo que en última instancia ayuda a la planificación estratégica para abordar las tendencias de mortalidad previstas en la atención del cáncer.

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