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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12008/35291 How to cite
Title: Sistematización y creación de Indicadores e Índices para la vigilancia epidemiológica en Salud Bucal: Uso de técnicas Estadísticas Multivariantes y de Análisis Espacio-Temporal
Authors: Álvarez-Vaz, Ramón
Obtained title: Doctor en Ciencias Médicas
University or service that grants the title: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Medicina. PROINBIO
Tutor: Barrios, Enrique
Camaño, Gabriel
Type: Tesis de doctorado
Descriptors: SALUD BUCAL, MONITOREO EPIDEMIOLÓGICO, INDICADORES (ESTADÍSTICA), ANÁLISIS ESPACIO-TEMPORAL., ANÁLISIS MULTIVARIANTE
Issue Date: 2020
Content: Aspectos Metodológicos 1 -- 1 Introducción 2 -- 1.1 Sistematización de la Información y Elaboración de Indicadores 3 -- 1.2 Objetivo General 5 -- 1.3 Objetivos Específicos 5 -- 1.4 Estructura de la tesis 6 -- 2 Antecedentes 8 -- 2.1 Diferentes patologías en Salud Bucal 8 -- 2.1.1 Caries 9 -- 2.1.2 Enfermedad Periodontal 10 -- 2.1.3 Erosión 11 -- 2.1.4 Maloclusión 13 -- 2.1.5 Trastornos temporomandibulares 17 -- 2.1.6 Lesiones de Mucosa 18 -- 2.2 Indicadores Epidemiológicos usados en Salud Bucal 19 -- 2.2.1 Índice CPO 19 -- 2.2.2 Índice ICDAS 21 -- 2.2.3 Índice Gingival (IG) 22 -- 2.2.4 Índice Periodontal Comunitario De Necesidad De Tratamiento (CPITN) 22 -- xxx 2.2.5 Índice Periodontal Comunitario (CPI) 24 -- 2.2.6 Índice de Erosión 24 -- 2.2.7 Índice de Estética Dental (DAI) 26 -- 2.2.8 Indicadores para Trastornos temporomandibulares (TTM) 27 -- 2.2.9 Indicadores para lesiones de mucosa 28 -- 3 Metodología estadística 29 -- 3.1 Fuentes de Datos 30 -- 3.1.1 Sistemas de Registros 30 -- 3.1.2 Encuestas de base poblacional 32 -- 3.2 Indicadores clásicos usados en salud bucal 35 -- 3.2.1 Modelos de Regresión en epidemiología 37 -- 3.2.2 Modelo de Regresión Logística 37 -- 3.2.3 Modelos de Conteo 39 -- 3.3 Indicadores combinados 40 -- 3.3.1 Análisis Factorial 41 -- 3.3.2 Métodos de clustering 41 -- 3.4 Indicadores alternativos 42 -- 3.4.1 Métodos CART 42 -- 3.4.2 Modelos Probabilísticos para Ajustar Tasas 43 -- 3.4.3 Índices basados en Teoría de la Información 44 -- 3.5 Indicadores espacio-temporales 44 -- 3.5.1 Agregaciones Espaciales 44 -- 3.5.2 Agregaciones Temporales 46 -- 3.5.3 Agregaciones espacio-temporales 51 -- 3.6 Aspectos a considerar al trabajar con muestras probabilísticas 54 -- 3.6.1 Diseño Muestreo Aleatorio Simple sin reposición de tamaño n (SI) 55 -- 3.6.2 Efecto Diseño (Deff) 56 -- 3.6.3 Diseños en varias etapas 57 -- 3.6.4 Cálculo de la Varianza por aproximación 58 -- 3.6.5 Cálculos de los tamaños de muestras 59 -- 3.6.6 Estudio en dominios 60 -- 3.7 Ajustes de los Indicadores mediante Información auxiliar 62 -- 3.7.1 Modelos Multinivel 62 -- 3.8 Software a Utilizar 65 -- xxxi II Aplicaciones 68 -- 4 Datos usados en las Aplicaciones 69 -- 4.1 Primer Relevamiento Nacional de Salud Bucal en Población Joven y Adulta PRNSB2011 70 -- 4.1.1 Calibración de la muestra para PRNSB2011 71 -- 4.2 Relevamiento y análisis de caries dental en adolescentes escolarizados de 12 años de la ciudad de Montevideo, Uruguay RACA2012 72 -- 4.2.1 Calibración de la muestra RACA2012 73 -- 4.3 Relevamiento en población que se asiste Facultad de odontología RPAFO2015 73 -- 4.4 Determinación del perfil biológico de pacientes asistidos en la clínica de ortodoncia del Instituto Universitario Centro de Es tudio y Diagnóstico de las Disgnacias del Uruguay IUCEDDU 74 -- 5 Comparación de los modelos de regresión binaria y los modelos de conteo básicos aplicados a la enfermedad Caries en una encuesta poblacional 75 -- 5.1 Introducción 75 -- 5.2 Medición del componente C del CPO 76 -- 5.3 Modelos de Regresión 76 -- 5.3.1 Método de Regresión Logística 76 -- 5.3.2 Modelos de Conteo Básicos 77 -- 5.4 Aplicación: Primer Relevamiento Nacional de Salud Bucal en población joven y adulta uruguaya (2011), PRNSB2011 78 -- 5.5 Estimación del componente C como variable binaria 81 -- 5.6 Estimación del componente C como variable de Conteo 84 -- 5.7 Discusión 90 -- 5.8 Conclusiones 93 -- 6 Modelos de Conteo alternativos para los componentes C,P y O del CPO en estudio RPAFO2015 94 -- 6.1 Introducción 94 -- 6.2 Diferentes Distribuciones de Probabilidad para Modelos de Conteo 95 -- 6.2.1 Modelos Hurdle(MH) 99 -- 6.2.2 Modelos con Exceso de Ceros (MEC) 100 -- xxxii 6.3 Aplicación de Modelos de Conteo Alternativos en la RPA FO2015 para los Componentes C, P, y O 101 -- 6.4 Discusión sobre la Distribución y el Modelado de los componentes de CPO 113 -- 6.5 Conclusiones para los MC para el estudio RPAFO2015 116 -- 7 Uso de la Regresión Beta para la Creación de Indicadores Alternativos para la Vigilancia en salud bucal 117 -- 7.1 Introducción 117 7.1.1 Antecedentes 117 -- 7.1.2 Modelos probabilísticos para ajustar tasas 118 -- 7.1.3 Formulación del modelo de probabilidad BETA . 120 -- 7.2 Aplicación de modelos de Regresión Beta (Regresión Beta) al estudio RPAFO2015 122 -- 7.3 Discusión sobre los Modelos de Regresión Beta estimados 133 -- 7.4 Conclusiones y futuros pasos 136 -- 8 Elaboración de Perfiles Epidemiológicos en Estudios Sanitarios mediante Técnicas de Clustering Binario y Análisis de Redes137 -- 8.1 Introducción 137 -- 8.2 Metodología A: Clustering a través de Algoritmo k-modes 139 -- 8.3 Metodología B: Análisis de Redes 140 -- 8.3.1 Grados de los vértices 141 -- 8.3.2 Centralidad de los vértices 142 -- 8.3.3 Descripción de los enlaces 143 -- 8.3.4 Cohesión de la red 143 -- 8.3.5 Conectividad 144 -- 8.3.6 Clustering de la red 144 -- 8.3.7 Enlace selectivo (Asortatividad) 145 --8.4 Descripción del problema en estudio 146 -- 8.5 Resultados 148 -- 8.5.1 Análisis con k-modes . 148 -- 8.5.2 Análisis con Análisis de Redes Sociales (Social Network Analysis) (SNA)153 -- 8.6 Discusión 158 -- 8.7 Conclusiones 160 -- xxxiii 9 Evaluación de la salud bucal a través de la Teoría de la respuesta al Ítem en un estudio poblacional en Uruguay 161 -- 9.1 Introducción 161 -- 9.1.1 Método de Regresión Logística 162 -- 9.1.2 Teoría de Respuesta al ítem162 -- 9.2 Aplicación al estudio RPAFO2015 164 -- 9.3 Conclusión 168 -- 10 Visualización de la Estructura Multivariante de los Componentes del CPO a través del Análisis de Datos Composicionales. 169 -- 10.1 Introducción 169 -- 10.2 Metodología de análisis de datos composicionales 170 -- 10.3 Visualización a través de Gráficos Triangulares (GT) 171 -- 10.4 Aplicación de Análisis de Datos Composicionales (ADC) en estudio RPAFO2015 para los componentes C, P, y O 175 -- 10.5 Discusión sobre el CPO-grama (CPO-grama) 181 -- 10.6 Conclusiones y futuros pasos 182 -- 11 Medición y Caracterización de las Desigualdades en salud bucal para escolares de 12 años de Montevideo, Uruguay 184 -- 11.1 Introducción 184 -- 11.2 Medidas de Desigualdad e Índices basados en Teoría de la Información 186 -- 11.2.1 Índices basados en rangos 187 -- 11.2.2 Índices basados en medidas de concentración 189 -- 11.2.3 Índices basados en el concepto de disparidad 191 -- 11.2.4 Índices basados en Distribuciones de Probabilidad y medidas de entropía 192 -- 11.3 Aplicación de Medidas de Desigualdad en el estudio RACA2012 196 -- 11.4 Discusión de las diferentes medidas de Desigualdad 204 -- 11.5 Conclusiones y futuros pasos 207 -- 12 Índice Canino Maxilar: Identificación del Sexo en odontología forense mediante Técnicas de Clasificación supervisada 209 12.1 Introducción 209 -- 12.2 Técnicas de Clasificación propuestas 211 -- xxxiv 12.2.1 Modelo de discriminación de Rao 212 -- 12.2.2 Método de Regresión Logística 213 -- 12.2.3 Método de Análisis Discriminante 213 -- 12.2.4 Métodos CART (Classification and Regression Trees (Classification and Regression Trees)) 214 -- 12.3 Aplicación al estudio Determinación del perfil biológico de pacientes asistidos en la clínica de ortodoncia del Instituto Universitario Centro de Estudio y Diagnóstico de las Disgnacias del Uruguay IUCEDDU (DPBIO2009) 215 -- 12.3.1 Medidas y cálculos efectuados 215 -- 12.3.2 Performance de la Regresión Logística 218 -- 12.3.3 Performance del AD 221 -- 12.3.4 Performance del CART 224 -- 12.4 Discusión 228 -- 12.5 Conclusiones 229 -- III Discusión y Conclusiones Generales 231 -- 13 Conclusiones 232 13.1 Consideraciones sobre la parte 1 de la Tesis 232 -- 13.2 Consideraciones sobre la parte 2 de la Tesis 235 -- 13.3 Consideraciones generales y planes a futuro .242 -- Referencias bibliográficas 246 -- Apéndices 268 Apéndice A Aspectos metodológicos estadísticos 269 -- A.1 Análisis factorial 269 -- A.2 Análisis Factorial Múltiple (AFM) 271 -- A.2.1 Influencia de la ponderación de los grupos 272 -- A.2.2 Implementación 273 -- A.3 Aspectos de la teoría de los GLMC para modelos de Conteo 273 -- A.4 Análisis Discriminante 274 -- A.4.1 Distancia entre individuos 275 -- A.4.2 Distancia entre poblaciones o grupos 275 -- A.4.3 Distancia entre individuo i y centroide de grupo 275 -- xxxv A.4.4 Principio de máxima verosimilitud 276 A-- .4.5 Principio de probabilidad a posteriori 276 -- A.4.6 Reglas de Clasificación, aplicadas a 2 grupos 277 -- A.4.7 Errores de clasificación en AD 278 -- A.4.8 Función discriminante para Análisis Discriminante Lineal 279 A.5 Arboles de clasificación (CART) 280 -- A.6 Diseños en fases 281 -- A.7 Evaluación de la necesidad del an´alisis Multinivel 282 -- Apéndice B Resultados estadísticos complementarios de las aplicaciones 284 -- B.1 Aplicación 2 285 -- B.2 Aplicación 3 286 -- Apéndice C Anteproyecto de Tesis 287 -- C.1 Antecedentes 289 -- C.2 Objetivos 292 -- C.3 Metodología 293 -- C.3.1 Estrategia de búsqueda bibliográfica 293 -- C.3.2 Encuestas de base poblacional 294 -- C.3.3 Sistemas de registros 294 -- C.3.4 Indicadores combinados 296 -- C.3.5 Indicadores alternativos 297 -- C.3.6 Indicadores temporo-espaciales 298 -- C.4 Plan de Trabajo 299 -- C.5 Resultados esperados 300
Abstract: En el ámbito de la salud pública, existe la necesidad de conocer en profundidad las características de las poblaciones y los problemas de salud y de ese modo poder intervenir para mejorarlos. Esto significa que es necesario por lo menos tener una idea de la situación de partida y para eso se recurre a las fuentes de datos existentes. Entre ellas se destacan las estadísticas vitales; los registros de problemas específicos de salud (los registros de cáncer por ejemplo que son registros de base poblacional), que permiten entre otras cosas establecer la incidencia de la enfermedad; registros de enfermedades de etiología infecciosa, con notificación obligatoria en los que se basan los sistemas de vigilancia epidemiológica. Cuando la información que el investigador en biomedicina necesita no está disponible, se debe recurrir a diferentes mecanismos de generación a través del método científico de los diferentes diseños de estudios sanitarios, que incluyen los mecanismos de muestreo y las encuestas. Sin embargo pueden existir limitaciones en los indicadores generalmente utilizados en la epidemiologia y salud pública, ya que muchas veces no toman en cuenta la estructurada multivariada de la información o si la toman, lo hacen a través de algoritmos de cálculo que generan indicadores univariados para ganar en simplicidad, y no miden por lo tanto correctamente los fenómenos bajo estudio. Teniendo en cuenta los antecedentes antes planteados con respecto a las fuentes de información en salud y en salud bucal en particular, se propone presentar un conjunto de indicadores alternativos y complementarios a los que ya existen. Se reformulará la forma de considerar la información que ya se viene recogiendo y para los cuales existen ya varias índices recomendados de la Organización Mundial de la Salud (CPO, CPI, ICDAS, IHOS) y otros índices epidemiológicos sobre estado de la salud bucal, usando para estos diferentes técnicas estadísticas, algunas de uso frecuente y que sirven para resolver el problema de preservar la estructura multivariada de la información y a su vez técnicas más muevas que provienen de otras disciplinas. Para eso la propuesta a desarrollar consiste en tratar de elaborar y sistematizar este conjunto de indicadores epidemiológicos a través de técnicas estadísticas multivariantes de aprendizaje supervisado y no supervisado, combinados con otras como los modelos de conteo, la teoría de respuesta al ítem, el análisis de redes sociales y la teoría de la información, técnicas que no son muy x usadas en el ámbito de la epidemiologia en Uruguay. Con ellas se espera poder construir tipologías o grupos de poblaciones con perfiles epidemiológicos bien diferenciados de acuerdo a las patologías y los factores de riesgos asociados. Por último incorporar la dimensión espacio-temporal, indispensable en la vigilancia epidemiológica actual e intentar sistematizar las fuentes de información disponibles para poder proponer los nuevos indicadores y evaluar finalmente la aplicabilidad de los mismos y la sustentabilidad de los sistemas de vigilancia integrados por estos indicadores, en el tiempo y distribución territorial del pais.

In the field of Public Health, there is a need to know in depth the charac teristics of populations and health problems. This means that it is necessary to at least have an idea of the starting situation and for that, the existing data sources are used. Among them, vital statistics stand out; records of specific health problems (cancer registries that are population-based registries), which allow, among other things, to set up the incidence of the disease; records of diseases of infectious etiology, with mandatory notification on which the epidemiological surveillance systems are based. When the information that the researcher in biomedicine needs is not available, different generation mechanisms must be resorted through scientific method with different designs of health studies, including the sampling mechanisms and the surveys. However, there may be limitations in the indicators generally used in epidemiology and public health, since many times they do not take into account the multivariate structured information or if they take it, they do it through simple calculation algorithms to generate univariate indicators and therefore do not correctly measure the phenomena under study. From this background previously raised regarding the sources of health information and oral health in particular, we propose to present a set of alternative and complementary indicators to those that already exist. The way of considering the information that has already been collected and for which there are already several recommended indexes of the World Health Organization (DMF, CPI, ICDAS, IHOS) and other epidemiological indexes on the state of oral health, will be reformulated, using different statistical techniques, some of them frequently used to solve the problem of preserving the multiva riate structure of the information and in turn apply techniques that come from other disciplines. For that, the proposal to be developed consists of trying to elaborate and systematize this set of epidemiological indicators through multivariate statisti cal techniques of supervised and unsupervised learning, combined with others such as Counting Models, the Item Response Theory, Social Networks Analysis and Theory of Information, techniques that are not widely used in the field of epidemiology in Uruguay. With these strategies it is expected to be able to build typologies or groups of people with well differentiated epidemiological profiles according to several pathologies and the risk factors. xii Finally, try to incorporate the space-time dimension, indispensable in the current epidemiological surveillance and systematize the available information sources to be able to propose the new indicators and after evaluate the appli cability of them and the sustainability of the surveillance systems integrated by these indicators, in time and space in the country.
Publisher: Udelar. FM
Citation: Álvarez-Vaz R. Sistematización y creación de Indicadores e Índices para la vigilancia epidemiológica en Salud Bucal: Uso de técnicas Estadísticas Multivariantes y de Análisis Espacio-Temporal [en línea]. Tesis de Doctorado. Montevideo: Udelar. FM, 2020. 340 p.
License: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
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