Comparación de diferentes metodologías para la estimación por intervalos para las tasas estandarizadas

Abstract

Standardized rates are used to compare an event in a study population with a standard population. They allow to control the confounding effects of other variables and to size the event according to the same standard. In this paper several methodologies are evaluated for the estimation, through confidence intervals, of the standardized rates. Some of them based on the normal distribution, Poisson and gamma. By using a simulation study, with three different values for the rates, the performance of the moments, gamma, bootstrap and Bayesian confidence intervals are evaluated. The performance of each interval is measure through a index that takes into account both the coverage level and the amplitude of the interval and it also permits to evaluate the quality of each of the considered intervals. The confidence intervals with better performance, according to the proposed index, are identified; among these are the gamma, moments and bootstrap methods.

Las tasas estandarizadas se utilizan para comparar un evento en una población de estudio con una población estándar . Permiten controlar los efectos confusores de otras variables y dimensionar el evento de acuerdo a un mismo estándar. En este trabajo se evalúan varias metodologías para la estimación de las tasas estandarizadas a través de intervalos de confianza, algunas basadas en la distribución normal, Poisson y gamma. Con un estudio de simulación se evalúan los desempeños de los intervalos de confianza de las metodologías boostrap, momentos, gamma y bayesiana, en tres escenarios de tamaños de tasas diferentes,comparándolas a través es de un índice que permite considerar tanto el nivel de cobertura como la amplitud del intervalo y evaluar la calidad de cada uno de los intervalos evaluados conjuntamente. Se identifican los métodos de intervalos de confianza con mejor desempeño de acuerdo al índice propuesto, entre estos se destacan los métodos gamma, de momentos y bootstrap.