MODELOS MIXTOS POISSON PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LOS FACTORES SOCIO-ECONÓMICOS ASOCIADOS AL CÁNCER EN CÓRDOBA.

Montevideo

Congreso; 8º Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística; 2008

Los modelos lineales mixtos generalizados (MLGM) representan una clase de modelos extendidos, la cual comienza a ser utilizada en Epidemiología para la descripción de fenómenos correlacionados. Éstos pueden contener tanto variables latentes como estructuras de multiniveles. En este trabajo son construidos MLGM Poisson con efectos aleatorios para identificar factores socio-económicos de riesgo en cáncer en Córdoba, considerando la distribución espacial de su incidencia. El cáncer es una enfermedad multicausal, crónica y en Argentina es la segunda causa de muerte por enfermedad (IARC, 2004). Sin embargo, en nuestro país no existen estudios que describan espacialmente su incidencia a nivel provincial, ni que identifiquen, a esa escala, grupos de población vulnerables a padecerlo. El cáncer está correlacionado con exposiciones ambientales, biológicas y de estilos de vida; su patrón de incidencia es característico de cada región geográfica, de las pautas culturales, de las características poblacionales o del momento histórico (Stewart y Kleihues, 2003). Este presente trabajo continúa lo ya reportado por Díaz et al (2008), acerca de la presencia de agregación en las distribuciones espaciales de las incidencias de los cánceres más comunes de la provincia de Córdoba, para lo cual también fueron divulgados los respectivos mapas de enfermedad. Para ello, las tasas de incidencia (RPT, 2005) de los cinco principales cánceres, estandarizadas y ajustadas por edad, correspondientes a todas las localidades con más de 10000 habitantes, fueron calculadas y clasificadas en cada una de las seis zonas edafo-climáticas, en que geográficamente se divide el territorio provincial. Las covariables, expresadas en porcentaje de hogares (Censo 2001, INDEC) y categorizadas en terciles, representaron la falta de educación, de obra social, a la desocupación y algunos de los indicadores de las NBI. Los MLGM Poisson propusieron efectos aleatorios para el factor de clasificación (zona) y fijos para las variables predictoras, siendo estimados vía máxima pseudo-verosimilitud restringida (RSPL). Nuestros resultados indicaron que los niveles de hogares con NBI están asociados significativamente con las incidencias de los principales cánceres, y los correspondientes a estratos más altos de porcentajes de hogares sin obra social y sin ocupación laboral, con los cánceres de colon y mama, vejiga y pulmón, respectivamente. Por último, el análisis de las estimaciones de los efectos aleatorios permitió identificar las zonas más vulnerables para cada sexo.