Aplicación de un modelo de edad-periodo-cohorte (APC) para los casos de mortalidad por una enfermedad específica en la población colombiana
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Autores
Moreno Carmona, Gustavo Adolfo
Director
Ramírez Guevara, Isabel Cristina
Cardona Jimenez, Johnatan
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2024-10-18
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Resumen
Los modelos estadísticos que relacionan tasas de mortalidad con las variables edad, periodo y la cohorte de nacimiento (conocidos como modelos APC), son frecuentemente empleados en estudios epidemiológicos y sociales. Este estudio pretende valorar a partir de los datos de mortalidad por diabetes en Colombia, el efecto de estas tres variables predictoras sobre estas tasas de mortalidad. Se proponen los modelos de regresión Poisson y Binomial Negativa con los que se obtienen las tasas de mortalidad, posteriormente el ajuste se hará a cada modelo utilizando la distribución Gamma Inversa y SBeta2 como distribuciones a priori para los parámetros de varianza de los efectos temporales edad, periodo y cohorte. Se realizan comparaciones entre los modelos por medio del Deviance Information Criterion (DIC), finalmente se evalúan calculando la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) entre los valores reales y de predicción para el último periodo, que no se tendrá en cuenta en los ajustes del modelo. (Tomado de la fuente)
Abstract
Statistical models that relate mortality rates to the variables age, period and birth cohort (known as APC models) are frequently used in epidemiological and social studies. This study aims to assess, based on diabetes mortality data in Colombia, the effect of these three predictor variables on these mortality rates. The Poisson and Negative Binomial regression models are proposed with which the mortality rates are obtained, subsequently the adjustment will be made to each model using the Inverse Gamma distribution and SBeta2 as a priori distributions for the variance parameters of the temporal effects age, period and cohort. Comparisons are made between the models using the Deviance Information Criterion (DIC), finally they are evaluated by calculating the Root Mean Square Error (RMSE) between the actual and prediction values for the last period, which will not be taken into account in the adjustments. of the model.
Descripción Física/Lógica/Digital
Gráficas