Mortalidad por cáncer de mama en Colombia y Bogotá 1995 y 2009. Análisis edad – periodo – cohorte

El cáncer de mama es la neoplasia más frecuente en mujeres en el mundo y en Colombia. Este artículo describe las tendencias de mortalidad por cáncer de mama en Bogotá y Colombia entre 1995 y 2009. Metodología: Estudio descriptivo de análisis de tendencias de las tasas de mortalidad a través del modelo estadístico de Edad – Periodo – Cohorte. Los casos se tomaron de los certificados de defunción por cáncer de mama registrados en el Departamento Nacional de Estadística entre 1995 y 2009. Se evaluaron diferentes modelos: periodo, periodo-drift (cambio lineal en el tiempo), periodo-edad, periodo-cohorte, periodo-edad-cohorte por el método funciones estimables. Resultados: La tasa de mortalidad por cáncer de mama en Colombia fue 6.78 por 100.000 con comportamiento constante en los tres periodos. Mientras en Bogotá fue de 7.78 por 100.000 con tendencia a la disminución entre 40 y 69 años, en el último periodo estudiado. En este estudio el efecto periodo + cohorte es el que mejor describe el comportamiento de las tasas de mortalidad por cáncer de mama en ambos escenarios (Bogotá AIC: 13.8 p=0,314; Colombia: AIC=27.4 p=0,238). Conclusiones: Existe una tendencia a la disminución en la mortalidad por cáncer de mama en ciertos grupos etáreos en Bogotá en el periodo 2005-2009, diversas hipótesis explicarían dicho fenómeno, entre estas el acceso a métodos de tamizaje, aunque no hay estudios al respecto. Se recomienda reforzar los métodos de tamizaje y diagnóstico temprano en el resto del país.

Prevalencia de obesidad y factores de riesgo cardiovascular en estudiantes de ciencias de la salud - universidad del Quindío - 2013

ANTECEDENTES: En Colombia, reportes del año 2010 de la Encuesta Nacional de la Situación en Nutrición ENSIN 2010(2), muestran uno de cada dos colombianos, presentan un índice de masa corporal mayor al esperado (3) METODO: El presente estudio de corte transversal, determino la prevalencia de obesidad y otros factores de riesgo cardiovascular en una población de estudiantes de Ciencias de la Salud de una Universidad regional en el primer periodo académico del año 2013. El tamaño de muestra fue n=113 sujetos que corresponden 60,5% a la carrera de medicina y 39,95% a enfermería. Con el fin de conocer su comportamiento con respecto a hábitos y estilos de vida específicos como el consumo de alcohol, el consumo de tabaco y el sedentarismo, así como su asociación a eventos inflamatorios relacionados con la fisiopatología de los procesos de salud asociados al peso, por medio de instrumentos de medición clínica, antropométrica y sérica, determino un modelo estadístico propicio para entender el comportamiento de la obesidad y la enfermedad Cardiovascular RESULTADOS: La prevalencia estimada de sobrepeso y obesidad por Índice de Masa Corporal (IMC), fue del 27,7% (IC 95%: 19.9%,37.2%); por el perímetro abdominal (OBPABD) se encontró una prevalencia estimada del 27,4% (IC 95%: 19,9% – 36,4%), y la prevalencia con el Índice Cintura Cadera (OBICC) fue de 3,5% (IC 95%:1,3% – 9,3%). CONCLUSIONES: La presencia de hábitos no saludables y la presencia de sobrepeso y obesidad se considera que es necesario en primera instancia una valoración general de estado nutricional de los universitarios de las diferentes facultados y plantear estrategias preventivas ya que la literatura documenta los efectos de los hábitos no saludables sino además documenta los efectos de la prevención de la misma ya que en si se ha encontrado asociación para enfermedades cardiovasculares. Se propone que para obtener mayor información del comportamiento de los factores de riesgo cardiovasculares se deberían realizar estudios retrospectivos en el que intervengan las demás carreras de la universidad y poder evaluar la totalidad de población universitaria

Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk

Asset correlations are of critical importance in quantifying portfolio credit risk and economic capitalin financial institutions. Estimation of asset correlation with rating transition data has focusedon the point estimation of the correlation without giving any consideration to the uncertaintyaround these point estimates. In this article we use Bayesian methods to estimate a dynamicfactor model for default risk using rating data (McNeil et al., 2005; McNeil and Wendin, 2007).Bayesian methods allow us to formally incorporate human judgement in the estimation of assetcorrelation, through the prior distribution and fully characterize a confidence set for the correlations.Results indicate: i) a two factor model rather than the one factor model, as proposed bythe Basel II framework, better represents the historical default data. ii) importance of unobservedfactors in this type of models is reinforced and point out that the levels of the implied asset correlationscritically depend on the latent state variable used to capture the dynamics of default,as well as other assumptions on the statistical model. iii) the posterior distributions of the assetcorrelations show that the Basel recommended bounds, for this parameter, undermine the levelof systemic risk.