Pronósticos de mortalidad por enfermedades no transmisibles seleccionadas / Prognoses of mortality from non-communicable selected diseases

RESUMEN

El perfeccionamiento de la vigilancia constituye una de las principales funciones del componente estratégico del modelo de vigilancia en salud cubano y la obtención de pronósticos para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones resulta crucial en un entorno variable donde es necesario percatarse tempranamente de los nuevos problemas. El uso de las técnicas de análisis de series temporales con fines de predicción se ha generalizado en el ámbito de la salud pública. Los alisamientos o suavizamientos exponenciales constituyen los métodos más utilizados para obtener pronósticos de series temporales debido a su simplicidad, eficiencia computacional y aceptable exactitud. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos con la aplicación de estos métodos comparados con el ajuste de algunos polinomios en la obtención de pronósticos para la mortalidad por algunas enfermedades no transmisibles seleccionadas en los años 2007-2009. Como resultado fundamental se exponen los modelos de predicción para todas las causas de muerte que se caracterizan por tener errores de predicción pequeños e intervalos de predicción estrechos. Se concluye que los alisamientos exponenciales permiten la elaboración de modelos de manera relativamente simple y resultan muy útiles para la vigilancia de eventos de salud pues facilitan la toma de decisiones oportunas.

ABSTRACT

The improvement of surveillance is one of the main functions of the strategic component of the surveillance model in Cuban health. The obtention of prognoses to reduce the uncertainty at the time of making decisions is crucial in a variable environment where the early detection of new problems is necessary. The use of techniques of analyses of temporary series with prediction ends is generalized in the public health sphere. The isolations or exponential smoothing are the most used methods to obtain prognoses of temporary series due to their simplicity, computational efficiency, and acceptable accuracy. In this paper we showed the results achieved with the application of these methods compared with the adjustments of some polynomials to attain prognoses for mortality from some non-communicable diseases selected between 2007 and 2009. The prediction models for all death causes characterized by little prediction errors and narrow prediction intervals are exposed as the main result. It was concluded that exponential isolations allow to design models in a relatively simple way and are very useful for the surveillance of health events, since they make easy the opportune decision making.