Evaluación de cambios en el nivel de depresión de usuarios de un programa de bienestar / Evaluating changes in a welfare programme users' levels of depression

Objetivo La evaluación de impacto de un programa comunitario algunas veces se basa en técnicas estadísticas como modelos de regresión lineal, y tiene como objetivo cuantificar su efecto sobre aspectos sociales o el bienestar general de la comunidad. No es frecuente utilizar técnicas estadísticas con estructura de correlación entre los sujetos evaluados que permitan modelar variables de tipo social, o sicológica. Esta estrategia de análisis incorpora más información y por lo tanto debe producir resultados más precisos. Métodos En este trabajo se muestra una evaluación de impacto de los efectos producidos sobre el nivel de depresión de una población participante de un grupo de acciones del INDER Medellín en el año 2005, usando modelos lineales mixtos. Resultados Se identificaron variables importantes que reflejan resultados de impacto positivos, como el tiempo de intervención y la edad. Conclusiones Participar en las actividades de bienestar del INDER contribuye a disminuir los niveles de depresión.(AU)

Objective Statistical techniques such as linear regression models are sometimes used for evaluating a community programme's impact, especially when the goal is to quantify its effects on social aspects or a particular community's overall welfare. Statistical techniques taking intra-subject correlation into account, thereby allowing social or psychological variables to be modelled, are not normally used. Such modelling strategy takes more information into account and must thus yield more accurate results than those based solely on linear regression models. Methods This paper evaluates (by means of a linear mixed model) the impact of an Institute of Sport and Recreation (Instituto de Deportes y Recreación - INDER) programme run in 2005 in Medellín on a participating population's levels of depression. Results Important variables such us intervention time and age were identified as important predictors which led to reducing depression. Conclusions Participating in INDER´s welfare programme contributed towards reducing levels of depression.(AU)

Cartas de control estadístico de procesos en el monitoreo de la mortalidad perinatal / Statistical process control charts in perinatal mortality surveillance

Objetivo Aplicar la metodología de las cartas de control estadístico de procesos (SPC) en la vigilancia de la mortalidad perinatal, indicador de la salud materno-perinatal. Método Las cartas de control fueron elaboradas utilizando 286 muertes perinatales y los 51 840 nacimientos, ocurridos en la Empresa Promotora de Salud SUSALUD, entre enero de 2004 y diciembre de 2007. Se elaboraron dos cartas de control, la primera se hizo teniendo en cuenta como línea central la proporción de muertes perinatales en cada uno de los meses y como límites superior e inferior de control la proporción de muertes ±3 SD, la segunda se elaboró calculando los logits de las proporciones de las muertes perinatales. Resultados Se construyeron dos cartas control para la vigilancia de la mortalidad perinatal. La primera tuvo en cuenta las proporciones de muertes perinatales para cada uno de los meses dando un promedio para el proceso de cinco muertes perinatales por cada mil nacimientos (p=0,005), para la segunda carta control se calcularon los logits de las proporciones de muertes perinatales. Conclusiones Disponer de las cartas SPC para el monitoreo y posterior análisis de la mortalidad perinatal, permitirá detectar rápidamente los cambios en la calidad del servicio, evaluar aspectos de la calidad de la atención materno-infantil y programar intervenciones específicas.

Objective Applying statistical process control (SPC) charts in perinatal mortality surveillance (as an epidemiological indicator). Method The control charts were prepared using 51,840 births; 286 cases were produced from these births. All information came from SUSALUD between January 2004 and December 2007. Two control charts are presented; the first one's central line was considered to be the proportion of cases + 3 SD and the second one used the logits from the percentages of cases. Results Two control charts were prepared for monitoring perinatal mortality. The first considered the percentage of cases per month and an average of five cases per one thousand births was obtained (p=0.005). The logits were used for the second chart. Conclusions Having SPC charts available for monitoring and analysing perinatal mortality will allow changes in service quality to be quickly detected and let aspects regarding the quality of the service being provided for mothers and the newborn to be evaluated. Specific interventions can also be programmed.

Curvas de Peso al Nacer / Birth-weight curves

Objetivo Elaborar curvas que relacionen el peso al nacer y edad gestacional, y sirvan de estándar para la población de recién nacidos en Colombia. Métodos Las curvas fueron elaboradas utilizando los pesos de los recién nacidos producto de embarazos que finalizaron entre las semanas 22 y 44. Se elaboraron tres tablas con sus respectivas figuras, utilizando regresiones monótonas ajustadas sobre los percentiles muestrales calculados para los diferentes estratos definidos por las covariables sexo y número de semanas. Resultados Se construyeron las curvas porcentuales para el peso de los neonatos a los niveles 5 , 10 , 25 , 50 , 75 , 90 y 95 por ciento, además de las tablas con sus valores. Conclusiones Disponer de curvas de peso al nacer elaboradas con los datos de los recién nacidos pertenecientes a las poblaciones de las cuales provienen, permite una mejor clasificación de los recién nacidos.

Objective This work was aimed at constructing curves relating birth-weight to gestational age; these can be used as a standard for the newborn in Colombia. Method The curves were drawn up using birth-weights from pregnancies lasting 22-44 weeks. Three tables were drawn up; these are presented, along with their respective graphs. They were constructed using monotonic regression from the sample percentiles computed in strata defined by gender and the number of weeks. Results Percentile curves were built for 5, 10, 25, 50, 75, 90 and 95 percent percentiles for the newborn in the form of tables and graphs. Conclusions Constructing birth-weight curves from data pertaining to the target population led to better classification of the newborn.