La fecundidad en la ciudad de Rosario, Argentina: proyecciones y retroproyecciones de la tasa global de fecundidad y las tasas específicas de fecundidad / Fertility in Rosario City, Argentina: Projections and retro-projections of the global fertility rate and specific fertility rates

Resumen El estudio que da lugar al presente artículo surge a partir de los resultados obtenidos en el marco de un convenio de colaboración firmado por la Dirección General de Estadística de la Municipalidad de Rosario y la Escuela de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario. Entre sus objetivos, se plantea el de obtener pronósticos probabilísticos de la fecundidad para la Ciudad de Rosario. Para ello, con base en estadísticas vitales, estimaciones y proyecciones de población se construyen escenarios probables, pasados y futuros, tanto para la tasa global de fecundidad como para las tasas específicas de fecundidad. Los resultados de este estudio, basados en la aplicación de modelos probabilísticos de pronóstico, permiten conocer estructuras y tendencias, pasadas y futuras de la fecundidad, de modo que puedan generarse diagnósticos que sean de utilidad para la evaluación y gestión del sistema de salud o bien para el desarrollo de nuevas políticas públicas. Los resultados indican que Rosario tuvo, tiene y seguirá teniendo un cambio en los patrones de fecundidad más rápido y marcado que el promedio nacional. Si bien este hecho es esperable, en un contexto signado por los avances en la salud pública, que permiten acceder a más y mejor atención en salud reproductiva, la metodología aquí empleada se basa únicamente en la extrapolación de las tendencias, por ello la retroproyección debe ser analizada cuidadosamente. Con posterioridad, en la sección metodológica, se presentan los modelos probabilísticos de pronóstico que se emplean para la obtención de resultados.

Abstract The study that gives rise to this article arises from the results obtained in the framework of a collaboration agreement signed by the Statistical Office of Rosario City and the School of Statistics of the Faculty of Economic Sciences and Statistics (National University of Rosario). Among its objectives is to obtain probabilistic fertility forecasts for Rosario City. For this, based on vital statistics, estimates and population projections, probable scenarios, past and future, are constructed, both for the global fertility rate and the specific fertility rates. The results of this study, based on the application of probabilistic prognostic models, allow to know structures and trends, past and future, of fertility, so that diagnoses can be generated that are useful for the evaluation and management of the health system or good for the development of new public policies. The results indicate that Rosario had, has and will continue to have a change in fertility patterns faster and more marked than the national average. Although this fact is to be expected in a context marked by advances in public health (which allow access to more and better reproductive health care), the methodology used here is based solely on the extrapolation of trends, therefore, the backprojection must be carefully analyzed.

Aplicación de modelos paramétricos alternativos para el análisis de supervivencia de pacientes con cáncer / Application of alternative parametric models for the survival analysis of cancer patients

RESUMEN En el presente artículo se describe una metodología que permite tener un acercamiento a modelos probabilísticos alternativos para el análisis de supervivencia, con censura por la derecha, distintos a los que usualmente se estudian (distribución: exponencial, gamma, Weibull y log-normal), ya que es posible que los datos no se ajusten siempre con suficiente precisión por las distribuciones existentes. La metodología utilizada permite mayor flexibilidad de modelar observaciones extremas, ubicadas generalmente en la cola derecha de la distribución de los datos, lo cual admite que algunos eventos aún tengan la probabilidad de ocurrir, lo que no sucede con los modelos tradicionales y el estimador de Kaplan-Meier, el cual estima para los tiempos más prolongados, probabilidades de supervivencia aproximadamente iguales a cero. Para mostrar la utilidad de la propuesta metodológica, se consideró una aplicación con datos reales que relaciona tiempos de supervivencia de pacientes con cáncer de colon.

ABSTRACT This article describes a methodology that allows an approach to alternative right-censored probabilistic models for the analysis of survival, different to those usually studied (exponential, gamma, Weibull, and log-normal distribution) since it is possible that the data do not always fit with sufficient precision due to existing distributions. The methodology used allows for greater flexibility when modeling extreme observations, generally located in the right tail of data distribution, which admits that some events still have the probability of occurring, which is not the case with traditional models and the Kaplan-Meier estimator, which estimates for the longest times, survival probabilities approximately equal to zero. To show the usefulness of the methodological proposal, we considered an application with real data that relates survival times of patients with colon cancer (CC).

Infant mortality in a very low birth weight cohort from a public hospital in Rio de Janeiro, RJ, Brazil / Mortalidade infantil em coorte de muito baixo peso ao nascer de um hospital público no Rio de Janeiro, RJ, Brasil

To evaluate infant mortality in very low birth weight newborns from a public hospital in Rio de Janeiro, Brazil (2002-2006). METHODS: a retrospective cohort study was performed using the probabilistic linkage method to identify infant mortality. Mortality proportions were calculated according to birth weight intervals and period of death. The Kaplan-Meier method was used to estimate overall cumulative survival probability. The association between maternal schooling and survival of very low birth weight infants was evaluated by means of Cox proportional hazard models adjusted for: prenatal care, birth weight, and gestational age. RESULTS: the study included 782 very low birth weight newborns. Of these, (28.6 percent) died before one year of age. Neonatal mortality was 19.5 percent, and earlyneonatal mortality was 14.9 percent. Mortality was highest in the lowest weight group (71.6 percent). Newborns whose mothers had less than four years of schooling had 2.5 times higher risk of death than those whose mothers had eight years of schooling or more, even after adjusting for intermediate factors. CONCLUSIONS: the results showed higher mortality among very low birth weight infants. Low schooling was an independent predictor of infant death in this low-income population sample...

Avaliar a mortalidade infantil em recém-nascidos de muito baixo peso ao nascer em um hospital público no município do Rio de Janeiro, Brasil (2002-2006). MÉTODOS: foi realizado um estudo de coorte retrospectivo utilizando o método probabilístico de linkage para identificar a mortalidade infantil. As proporções de mortalidade infantil foram calculadas de acordo com os intervalos de peso ao nascer e período de óbito. Kaplan-Meier foi utilizado para estimar a sobrevida. A associação entre escolaridade materna e sobrevida dos recém-nascidos de muito baixo peso foi avaliada por modelos de Cox ajustados para: cuidado pré-natal, peso ao nascer e idade gestacional. RESULTADOS: no estudo havia 782 recém-nascidos de muito baixo peso. Destes, 28,6 por cento morreram antes de completar um ano. A mortalidade neonatal foi de 19,5 por cento e a mortalidade neonatal precoce 14,9 por cento. A mortalidade foi maior no grupo de menor peso (71,6 por cento). Recém-nascidos de mães com menos de quatro anos de estudo tiveram risco 2,5 maior de morte em comparação com aqueles com mães com mais de oito anos de estudo, mesmo após ajuste parafatores mediadores. CONCLUSÕES: os resultados encontrados mostraram maior mortalidade entre crianças de muito baixo peso ao nascer. Baixa escolaridade foi um fator preditor independente de mortalidade infantil nesta população de baixa renda...