Análisis de la evolución de las principales causas de ... - Euskadi.net

Osteba 05-05
5.1.2. Mortalidad por neoplasias y tumores en mayores de 65 años en el País
Vasco: 1986-2001
Como se puede apreciar en la gráfica de evolución de la estimación de riesgo en
función de la edad, el pico máximo de aceleración se registra a la edad de 97
años precedido y sucedido por dos mínimos a los 96 y 98 años respectivamente.
El resto de edades manifiestan unas estimaciones similares, no apreciándose
variaciones relevantes.
La gráfica de variación temporal de la estimación no exhibe resultados
relevantes que relacionen el periodo con la mortalidad por dicha causa.
Las primeras cohortes acaparan las mayores estimaciones de riesgo, siendo
poco relevantes por la propia demografía. El resto de la gráfica sigue un patrón
similar al ya expuesto para otras causas.
El análisis llevado acabo mediante modelos estadísticos evidencia que el modelo
que mejor explica la mortalidad por neoplasias y tumores es el que incluye
como variables explicativas: territorio, sexo, edad y cohorte. La variable
explicativa que mayor explicación aporta al modelo es el sexo, contrariamente a
lo expuesto para las demás causas de muerte en las que era la edad la que
ejercía este papel. En virtud del citado modelo se hallaron diferencias
estadísticamente significativas por territorio histórico siendo el riesgo en Álava
prácticamente igual al de Gipuzkoa y ambos inferiores a Bizkaia. El riesgo
también es inferior en mujeres respecto a hombres (p < 0,001).
TABLA 4 . RESUMEN DE MODELOS ESTADÍSTICOS UTILIZADOS PARA EL ANÁLISIS DE MORTALIDAD
POR PATOLOGÍA PERTENECIENTE A: NEOPLASIAS Y TUMORES.
Modelo: Variables explicativas del
modelo
N
Log verosimilitud
βo
Log verosimilitud
modelo
Grados
libertad
Criterio de
Akaike (AIC)
Territorio histórico 3456 -16989,950 -16985,990 3 33977,990
Sexo 3456 -16989,950 -12768,620 2 25541,230
Edad 3456 -16989,950 -13654,960 36 27381,920
Periodo 3456 -16989,950 -16976,150 16 33984,290
Cohorte 3456 -16989,950 -14423,070 51 28948,140
Territorio y sexo 3456 -16989,950 -12763,670 4 25535,340
Territorio, sexo y edad 3456 -16989,950 -8251,269 39 16580,540
Territorio, sexo, edad y periodo 3456 -16989,950 -8220,487 54 16548,970
Territorio, sexo, edad y cohorte 3456 -16989,950 -8177,220 89 16532,440
Territorio, sexo, edad, drift de periodo 3456 -16989,950 -8229,920 40 16539,840
Territorio, sexo, edad*, drift de periodo 3456 -16989,950 -8344,868 6 16701,740
Territorio, sexo, edad y drift de cohorte 3456 -16989,950 -8229,920 40 16539,840
Territorio, sexo y edad-periodo-cohorte 3456 -16989,950 -8169,060 103 16544,120
*Considerada la edad como variable continua, en el resto de modelos es considerada como variable discreta.
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