Análisis estadístico para datos de conteo: aplicaciones para el uso de los servicios de salud / Statistical analysis for count data: use of healthcare services applications

RESUMEN

OBJETIVO: Describir algunos de los modelos estadísticos para el estudio de variables expresadas como un conteo en el contexto del uso de los servicios de salud. MATERIAL Y MÉTODOS: Con base en la Encuesta de Evaluación del Seguro Popular (2005-2006) se calculó el efecto del Seguro Popular sobre el número de consultas externas mediante el uso de los modelos de regresión Poisson, binomial negativo, binomial negativo cero-inflado y Hurdle binomial negativo. Se utilizó el criterio de información de Akaike (AIC) para definir el mejor modelo. RESULTADOS: La mejor opción estadística para el análisis del uso de los servicios de salud resultó ser el modelo Hurdle, de acuerdo con sus presuposiciones y el valor del AIC. DISCUSIÓN: La modelación de variables de conteo requiere el empleo de modelos que incluyan una medición de la dispersión. Ante la presencia de exceso de ceros, el modelo Hurdle es una opción apropiada.

ABSTRACT

OBJECTIVE: To describe some of the statistical models for the study of count variables in the context of the use of health services. MATERIAL AND METHODS: We used the Seguro Popular Evaluation Survey to estimate the effect of Seguro Popular on the frequency of use of outpatient health services, using Poisson regression models and negative binomial, zero-inflated negative binomial and the hurdle negative binomial models. We used the Akaike Information Criterion (AIC) to define the best model. RESULTS: Results show that the best statistical approach to model the use of health services is the hurdle model, taking into account both the main theoretical assumptions and the statistical results of the AIC. DISCUSSION: The modelling of count data requires the application of statistical models to model data dispersion; in the presence of an excess of zeros, the hurdle model is an appropriate statistical option.