Estimación de la Mortalidad Materna 2-3  Diciembre 2010 São Paulo, Brasil
Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>De la PMM a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><l...
Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes MORTALIDAD FEMENINA TODAS-CA...
Desafíos para modelar las causas de muerte <ul><li>Falta de datos para diferentes años </li></ul><ul><li>El error  fuera d...
¿Qué tenemos?
¿Qué queremos?
¿Cómo podemos llegar a eso? <ul><li>Los modelos estadísticos se pueden utilizar como apoyo en la  exploración de asociacio...
Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>De la PMM a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><l...
  Selección de la variable dependiente <ul><li>Opciones de variables dependientes: </li></ul><ul><ul><li>Tasa de mortalida...
Selección de la variable dependiente <ul><li>¿Por qué se modeló la TMM en lugar de la PMM? </li></ul><ul><li>La PMM es par...
¿Por qué se modelaron las tasas específicas por edad? <ul><li>La tasa de mortalidad materna varía según la edad. Al elegir...
Procesamiento de datos
¿Por qué utilizar la PMDF para llegar a las tasas? <ul><li>No se calcula la TMM o la tasa de mortalidad materna directa de...
De la PMM a TMM a nivel poblacional De la fuente de datos de origen
PMM a TMM a nivel de la población, por edad Fuente de datos de entrada Grupo de edad  # de muertes maternas # de muertes e...
Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>PMDF a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><li>La ...
Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes MORTALIDAD MATERNA ENTRADA D...
Modelo de regresión <ul><li>Las tasas pueden ser modeladas directamente, usando Mínimos Cuadrados (MCO) o regresiones line...
¿qué variables se relacionan con la mortalidad materna?  <ul><li>La fecundidad </li></ul><ul><li>PIB </li></ul><ul><li>Edu...
La transformación de las covariables <ul><li>Se examinó la relación entre cada una de estas covariables y el logaritmo de ...
TGF vs. ln(tasa de mortalidad materna)
Primera etapa del modelo de regresión    Robust Regression   Coefficient Std. Error Intercept 4.715 0.100 ln(TFR) 1.903 0....
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mortalidad materna brasi estimación mortalidad i _gakidou_120310_ihme

  1. 1. Estimación de la Mortalidad Materna 2-3 Diciembre 2010 São Paulo, Brasil
  2. 2. Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>De la PMM a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><li>La forma del modelo y las covariables </li></ul>
  3. 3. Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes MORTALIDAD FEMENINA TODAS-CAUSAS (15-49) MORTALIDAD MATERNA ENTRADA DE DATOS Fracción de defunciones en mujeres en edad reproductiva por causas maternas (PMDF) Número total de muertes por todas las causas en las mujeres en edad reproductiva (15-49 años) Número total de muertes maternas en mujeres en edad reproductiva Variable dependiente: tasas de mortalidad materna específicas por edad MUERTES MATERNAS Etapa 1: Modelo Lineal Etapa 2: modelo espacio-temporal RMM MODELO <ul><li>Integridad del ajuste </li></ul><ul><li>Sintesis GPR </li></ul><ul><li>Sistema de tabla de mortalidad </li></ul>Corrección de errores de clasificación, sesgo de supervivencia Cálculos de población Las covariables: tasa de fecundidad total, el PIB per cápita, la educación femenina, la mortalidad neonatal, la prevalencia del VIH
  4. 4. Desafíos para modelar las causas de muerte <ul><li>Falta de datos para diferentes años </li></ul><ul><li>El error fuera del muestreo puede ser amplio en algunos lugares </li></ul><ul><li>Existe una marcada variación en las tendencias temporales en algunos países </li></ul><ul><li>Las covariables disponibles explican sólo un componente moderado de la varianza </li></ul>
  5. 5. ¿Qué tenemos?
  6. 6. ¿Qué queremos?
  7. 7. ¿Cómo podemos llegar a eso? <ul><li>Los modelos estadísticos se pueden utilizar como apoyo en la exploración de asociaciones </li></ul><ul><ul><li>Identificar factores (obtenidos de la literatura) que probablemente estén relacionados con la mortalidad materna </li></ul></ul><ul><ul><li>Estimar la relación empírica entre los factores y los resultados de interés mediante un modelo de regresión </li></ul></ul><ul><ul><li>Utilizar esas relaciones empíricas para informar posteriormente a nuestras estimaciones de la mortalidad materna </li></ul></ul>
  8. 8. Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>De la PMM a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><li>La forma del modelo y las covariables </li></ul>
  9. 9.   Selección de la variable dependiente <ul><li>Opciones de variables dependientes: </li></ul><ul><ul><li>Tasa de mortalidad materna (TMM) </li></ul></ul><ul><ul><li>Proporción de todas las muertes por causas maternas (PMM) </li></ul></ul><ul><ul><li>Razón de mortalidad materna (RMM) </li></ul></ul><ul><li>La variable dependiente puede ser una medida de resumen o una medida específica por edad </li></ul><ul><li>Nosotros modelamos las tasas de mortalidad específicas por edad materna en forma de logaritmo </li></ul>
  10. 10. Selección de la variable dependiente <ul><li>¿Por qué se modeló la TMM en lugar de la PMM? </li></ul><ul><li>La PMM es particularmente sensible a otras causas de muerte </li></ul><ul><ul><li>Por ejemplo, en el caso de un terremoto, epidemia (como el VIH), o el aumento de accidentes de vehículo de motor, la PMM se ve influida </li></ul></ul><ul><ul><li>Esto no sólo requiere modelar la mortalidad materna de modelado, sino también modelar todo lo que explica la variación en la PMM </li></ul></ul><ul><li>En los valores extremos de la PMDF (cercano a cero o a uno), los modelos pueden comportarse de forma impredecible </li></ul>
  11. 11. ¿Por qué se modelaron las tasas específicas por edad? <ul><li>La tasa de mortalidad materna varía según la edad. Al elegir el modelo de tasas específicas por edad se posibilita modelar diferentes países con diferentes niveles y tendencias de la tasa de mortalidad materna. </li></ul><ul><li>Por ejemplo los cambios en la fecundidad. A edades más avanzadas en algunos países influye el patrón de la mortalidad materna. </li></ul><ul><li>Modelando todas las edades juntas se asume que todos los países tengan patrones idénticos por edad, lo cual no es deseable. </li></ul>
  12. 12. Procesamiento de datos
  13. 13. ¿Por qué utilizar la PMDF para llegar a las tasas? <ul><li>No se calcula la TMM o la tasa de mortalidad materna directa de los datos crudos, pero sí se calcula la proporción especifica por edad (por ej., 15-19, 20-24 ... 45-49) de muertes por causas maternas (PMM) entre todas las muertes femeninas </li></ul><ul><li>A continuación, se multiplican las PMM por las muertes de mujeres en edad reproductiva según la edad, para obtener el número de muertes maternas </li></ul><ul><li>Esto permite la corrección de subregistro en el nivel de mortalidad materna </li></ul><ul><ul><li>Recordemos que los cálculos de todas las muertes en mujeres en edad reproductiva (por cualquier causa) corrigen el subregistro en las fuentes de datos. </li></ul></ul><ul><li>También se debe reducir el efecto del sesgo de memoria generado en las encuestas </li></ul>
  14. 14. De la PMM a TMM a nivel poblacional De la fuente de datos de origen
  15. 15. PMM a TMM a nivel de la población, por edad Fuente de datos de entrada Grupo de edad # de muertes maternas # de muertes en mujeres por todas las causas PMM # de muertes en mujeres por todas las causas (corregidas) Muertes maternas, en la población 15-19 80 1,000 8.0% 1,355 108 20-24 132 1,100 12.0% 1,990 239 25-29 132 1,100 12.0% 3,775 453 30-34 143 1,300 11.0% 4,935 543 35-39 126 1,400 9.0% 5,700 513 40-44 90 1,500 6.0% 6,575 395 45-49 61 1,900 3.2% 7,725 247
  16. 16. Guión <ul><li>Variable dependiente </li></ul><ul><ul><li>PMDF a las tasas de mortalidad materna </li></ul></ul><ul><li>La forma del modelo y las covariables </li></ul>
  17. 17. Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes Estadísticas vitales Encuestas Censos Informes MORTALIDAD MATERNA ENTRADA DE DATOS Fracción de defunciones en mujeres en edad reproductiva por causas maternas (PMDF) Número total de muertes por todas las causas en las mujeres en edad reproductiva (15-49 años) Número total de muertes maternas en mujeres en edad reproductiva Variable dependiente: las tasas específicas por edad materna, la mortalidad MUERTES MATERNAS Etapa 1: Modelo Lineal Etapa 2: modelo espacio-temporal RMM MODELO <ul><li>Integridad del ajuste </li></ul><ul><li>Sintesis GPR </li></ul><ul><li>Sistema de tabla de mortalidad </li></ul>Corrección de errores de clasificación, sesgo de supervivencia MORTALIDAD FEMENINA TODAS-CAUSAS (15-49) Cálculos de población Las covariables: tasa de fecundidad total, el PIB per cápita, la educación femenina, la mortalidad neonatal, la prevalencia del VIH
  18. 18. Modelo de regresión <ul><li>Las tasas pueden ser modeladas directamente, usando Mínimos Cuadrados (MCO) o regresiones lineales robustas (como Huber-White, de Tukey, o la regresión de la mediana) </li></ul><ul><ul><li>Los modelos robustos son menos sensibles a la presencia de valores atípicos, los ceros, y otras observaciones extremas </li></ul></ul><ul><li>Las tasas también pueden ser modeladas empleando el modelo de Poisson o modelos binomiales negativos </li></ul><ul><ul><li>Los datos no se ajustan a la hipótesis de Poisson que asume que la media es igual a la varianza, es decir, los datos son más dispersos </li></ul></ul><ul><ul><li>El grado de sobre-dispersión relacionado con la edad, puede permitir modelo generalizado usando una binomial negativa </li></ul></ul>
  19. 19. ¿qué variables se relacionan con la mortalidad materna? <ul><li>La fecundidad </li></ul><ul><li>PIB </li></ul><ul><li>Educación (nivel de escolaridad) </li></ul><ul><li>La mortalidad neonatal </li></ul><ul><li>Prevalencia del VIH </li></ul><ul><li>La cobertura de atencion calificada del parto o el parto en instalaciones medicas </li></ul><ul><li>Los demás? </li></ul><ul><li>pero bajo la condición de que se tuviera una serie de tiempo completa para todos los países (29 años x 181 países) </li></ul>
  20. 20. La transformación de las covariables <ul><li>Se examinó la relación entre cada una de estas covariables y el logaritmo de la tasa de mortalidad materna (variable dependiente) </li></ul><ul><li>Transformaciones de las covariables para el modelo: </li></ul><ul><ul><li>Logaritmo de la tasa global de fecundidad </li></ul></ul><ul><ul><li>Logaritmo del PIB per cápita </li></ul></ul><ul><ul><li>Sero-prevalencia de VIH, y la cuadrática de la sero-prevalencia de VIH </li></ul></ul><ul><li>Se confirmó que la APPC es co-lineal con la mortalidad neonatal y el PIB per cápita, además sólo estaba disponible de 1986-2008, por lo que se decidió no incluirla en al modelo </li></ul>
  21. 21. TGF vs. ln(tasa de mortalidad materna)
  22. 22. Primera etapa del modelo de regresión   Robust Regression   Coefficient Std. Error Intercept 4.715 0.100 ln(TFR) 1.903 0.022 ln(GDP per capita) -0.511 0.010 Neonatal mortality 13.662 0.721 Education -0.086 0.003 HIV 0.108 0.005 HIV² -0.001 0.000 Age 15-19 -1.176 0.021 Age 20-24 -0.374 0.020 Age 25-29 -0.077 0.020 Age 35-39 -0.165 0.020 Age 40-44 -0.633 0.021 Age 45-49 -1.390 0.025

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