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Desarrollo de un modelo que combina métodos probabilísticos, geográficos y demográficos para estimar y corregir el

subregistro de las defunciones en México

Dr. Juan Eugenio Hernández Ávila

Dra. Lina Sofía Palacio Mejía

Dr. Leonel González González

Mtra. Concepción García

Mtra. Diana Molina Vélez

Mtro. Amado David Quezada Sanchez

Mtra. Ana Lidia Salgado

Investigadores

Febrero, 2018

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La mortalidad, como parte fundamental de las estadísticas vitales, permite identificar la cantidad y ladistribución de las defunciones ocurridas en un país (1).

Estas estadísticas permiten conocer el nivel y las tendencias de la mortalidad, determinar lasprincipales causas e identificar desigualdades internas a nivel estatal, municipal y local (1, 2, 3).

La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que aproximadamente 38 millones, de las cerca de56 millones de defunciones que ocurren al año en el mundo, no son registradas (4).

La OMS considera que México posee uno de los mejores registros de defunciones (5), sin embargo,existen todavía problemas de subregistro principalmente en menores de cinco años y por causasmaternas, particularmente en las zonas más marginadas (6, 7).

En el 2009 se estimó un subregistro de 0.5%, el 2.1% de las causas de muertes se consideraron maldefinidas e ignoradas (8).

El Centro de Análisis de Políticas Públicas reportó que el 15% de las muertes estimadas por el ConsejoNacional de Población (CONAPO) entre 1998 y 2012, nunca fueron registradas; siendo Guerrero(40%) la entidad con el mayor subregistro (9).

El uso de metodologías mixtas permiten mayor robustez y reproducibilidad de las estimaciones de lamortalidad, adicionalmente identifican causas de la desigualdad en la subcobertura de lasdefunciones.

1. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Síntesis metodológica de las estadísticas vitales. México, D.F.: INEGI; 2003.2. Langer A, et al. Limitaciones de la mortalidad infantil como indicador de salud. Salud Pública de México. 1990; 32: p. 467-473.3. Tomé P, et al. Características asociadas al subregistro de muerte en niños del estado de Guerrero, México. Salud Pública de México. 1997; 39(6).4. Mathers C, Fat D, Inoue M, Rao C, Lopez A. Counting the dead and what they died from: an assessment of the global status of cause of death data. Bull World Health Organ. 2005 March; 83(3): p. 171-7.5. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica 2014. [Online].; 2016 [cited 2016 Nov 25. Available from: http://www.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/enadid/2014/.6. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). [Online].; 2014 [cited 2017 agosto 24. Available from: http://www.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/regulares/enoe/.7. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. 2nd ed. Canada: John Wiley & Sons, Inc.; 2000.8. Hernández-Ávila J, et al. Nation-Wide, Web-Based, Geographic Information System for the Integrated Surveillance and Control of Dengue Fever in Mexico. PLOS ONE. 2013 August; 8(8): p. e70231: 1-9.9. Count WJ. Fractional and Other Nonnegative Responses. In Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data..: MIT Press; 2010. p. 748-755.

http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/enadid/2014/

http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/regulares/enoe/

Paradoja del papel de los determinantes sociales en el Subregistro de las Defunciones

Objetivo general

Desarrollar e implementar un modelo mixto reproducible,robusto y re-calibrable, que combine métodos demográficos,geográficos y probabilísticos, para estimar y corregir lasubcobertura de defunciones a nivel municipal en México parael periodo 1980-2012. Así mismo, estimar el impacto de losdeterminantes sociales, especialmente la accesibilidadgeográfica, sobre el subregistro de la mortalidad.

Objetivos específicosEstimar la subcobertura del registro de defunciones por sexo, grupo de edad, y área urbana/rural para todos los municipios mexicanos en el periodo de 1980-2012, usando métodos demográficos, probabilísticos y geográficos.

Estimar la mortalidad esperada municipal (general, por sexo y grupo de edad) en función de la pobreza multidimensional, la marginación socioeconómica y la accesibilidad geográfica.

Estimar el potencial impacto de la baja accesibilidad y la marginación socioeconómica sobre el subregistro de las defunciones.

Proponer un modelo mixto reproducible, robusto y re-calibrable para la corrección continua y permanente del registro de la mortalidad en México.

Metodología

• Estudio observacional retrospectivo a partir de datos obtenidos de fuentes secundarias

Diseño de estudio

• Nacidos vivos registrados de INEGI 1990 a 2013.

• Subsistema de Información sobre Nacimientos (SINAC): 2010-2015

• Estadísticas Vitales de INEGI

• Proyecciones de población a mitad de año (CONAPO)

• Indicadores de la dinámica demográfica (CONAPO)

• Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica (ENADID): 1992, 1997, 2006, 2009 y 2014

• Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) 2005-2015

Fuentes

Fuentes: INEGI. Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica, 2014 (ENADID 2014). Disponible en: http://www.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/enadid/2014/. INEGI, 2015SSa, DGIS. Subsistema Epidemiológico y Estadístico de Defunciones (SEED). Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/cubos_seed15.html . SSa, DGIS; 2017INEGI. Nacimientos. Nacidos Vivos Registrados 1990 - 2013 INEGI. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/bdc_nacimientos_gobmx.html. INEGI, 2017.SSa, DGIS. Bases de datos nacidos vivos ocurridos - certificado de nacimiento. SINAC. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/std_nacimientos_gobmx.html . SSa, DGIS; 2017


http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/cubos_seed15.html

http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/bdc_nacimientos_gobmx.html

http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/std_nacimientos_gobmx.html

Componentes del modelo mixto

Métodos demográficos

• Se llevó a cabo una revisión de censos y encuestas intercensales de 1990 a 2015, con el objetivo de identificar variables para realizar el cálculo de tasas de mortalidad general o infantiles.

Métodos Geográficos

• Se utilizó un modelo geomático para calcular el tiempo de viaje desde cada localidad hasta la cabecera municipal y/o estado respectivo

• Se calculó el tiempo de viaje ponderado por población a nivel municipal

Metodología estadística

• Se calculó un índice equivalente al de marginación (usando las mismas variables cada año) para identificar la intensidad de la privación y la exclusión social por municipio con base en los eventos censales y se interpoló en los años intercensales

Modelo de regresión fraccional

• Se estimó un modelo fraccional con especificación logit para la tasa de mortalidad expresada como fracción respecto a la población total de los municipios en la serie de 1990 a 2015.

Modelo de regresión Negativa Binomial

• Se estimó un modelo de regresión negativa binomial para ajustar la tasa de mortalidad en función del tiempo de viaje y la marginación

Ambos modelos estadísticos fueron evaluados asignando a todos los municipios un tiempo de viaje ponderado por población menor o igual a 15 minutos (contrafactual) para estimar el subregistro asociado con la lejanía a las cabeceras municipales

Corrección del subregistro

Se obtuvieron los valores ajustados

del modelo fraccional y se guardaron los

residuales

Se calculó el predictor en la escala de tasa de

mortalidad como fracción (defunciones/población)

sustituyendo a 1 la fracción de población en la primera

categoría de tiempo de viaje (0 a 15 minutos)

Al predictor del punto dos, se le

sumaron los residuales

obtenidos en el primer punto para

obtener la tasa corregida en forma

de fracción

Se calculó el número de defunciones corregidas por subregistro multiplicando la tasa corregida en forma de

fracción por el tamaño de la población municipal y

multiplicando por 1000, se redondeó al entero más

cercano

Se obtuvieron las tasas corregidas y no corregidas por

entidad y se calculó el

porcentaje de subregistro mediante

RESULTADOS

COMPARACIÓN DE TASAS DE MORTALIDAD GENERALINEGI VS CONAPO VS ENADID

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Tasas de mortalidad estadísticas vitales de INEGI por año de registro, de ocurrencia y estimaciones de CONAPO. México,

1990-2015

Tasas obs EEVV-AR Tasas Conapo

INEGI

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Año

Subregistro existente entre estadísticas vitales de INEGI por año de registro y de ocurrencia vs estimaciones de CONAPO.

México 1990-2015

% Sub Conapo vs EEVV-AR

Fuentes:Dirección General de Información en Salud (DGIS). Base de datos de defunciones generales 1979-2015. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: julio, 2017].Base de datos de Proyecciones de la Población de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: julio, 2017].Base de datos de Proyecciones de las Defunciones de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: julio, 2017].

Diferencia del 5.3% en las tasas de mortalidad general para el 2015 entre INEGI y CONAPO

Conapo

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Año

Comparación de tasa bruta de mortalidad a partir de datos de la ENOE, ENADID 1997, INEGI y CONAPO, México 1990-2015

CONAPO ENOE INEGI_AO ENADID 97

Conapo

Fuentes:Dirección General de Información en Salud (DGIS). Base de datos de defunciones generales 1979-2015. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Base de datos de Proyecciones de la Población de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Base de datos de Proyecciones de las Defunciones de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Instituto Nacional de Estadística y Geografía Indicadores estratégicos de ocupación y empleo. (2011). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), Tabulados e indicadores de ocupación y empleo, Nacional, IV trimestre, México. Disponible en:http://www.inegi.org.mxInstituto Nacional de Estadística y Geografía. Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica ENADID 1997, México. Disponible en: http://www.inegi.org.mx

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Año

Comparación de tasa bruta de mortalidad por sexo a partir de datos de la ENADID 1997, INEGI y CONAPO, México 1990-2015

Masculino CONAPO Masculino INEGI_AO Masculino ENADID 97

Femenino CONAPO Femenino INEGI_AR Femenino ENADID 97

Fuentes:Dirección General de Información en Salud (DGIS). Base de datos de defunciones generales 1979-2015. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Base de datos de Proyecciones de la Población de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Base de datos de Proyecciones de las Defunciones de México 1990 - 2030, CONAPO. [en línea]: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS). [México]: Secretaría de Salud <http://www.dgis.salud.gob.mx> [Consulta: 01 julio 2017].Instituto Nacional de Estadística y Geografía Indicadores estratégicos de ocupación y empleo. (2011). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), Tabulados e indicadores de ocupación y empleo, Nacional, IV trimestre, México. Disponible en: http://www.inegi.org.mxInstituto Nacional de Estadística y Geografía. Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica ENADID 1997, México. Disponible en: http://www.inegi.org.mx

Diferencia del 4.6% en las tasas de mortalidad masculinas y 6.0% en mujeres para el 2015 entre INEGI y CONAPO

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5.00

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Año

Comparación de tasa bruta de mortalidad por ámbito a partir de datos de la ENADID 1997, INEGI y CONAPO, México 1990-2015

Rural INEGI_AR Rural ENADID 97 Urbano INEGI_AR Urbano ENADID 97


Comparación de tasa bruta de mortalidad por grupos quinquenales a partir de datos de la ENADID 1997, INEGI y CONAPO, México 1990-2015


COMPARACIÓN DE TASAS DE MORTALIDAD INFANTIL

INEGI VS CONAPO VS ENADID

Notas: Las TMI de ENADID presentadas corresponden a las estimadas a partir de los modelos de regresión logística y efectos marginales (ENADIDm).

En el caso de las TMI calculadas por año de ocurrencia (INEGI), se usaron datos provenientes de SINAC de 2010-2015.

Las TMI por año de registro se calcularon hasta 2013, ya que los datos de nacimiento sólo están disponibles hasta ese año.

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Año

Comparación de tasas de mortalidad infantil a partir de datos de ENADID, INEGI y CONAPO en México, 1990-2015

INEGI Año de registro CONAPO ENADIDm 1992 ENADIDm 1997 ENADIDm 2006 ENADIDm 2009 ENADIDm 2014

INEGI

ENADID

CONAPO

Fuentes: Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica, 1992-2014 (ENADID 1992-2014). México: INEGI, 2017 [Consulta: abril, 2017]. Disponible en: http://www.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/enadid/2014/. Secretaría de Salud (Ssa), Dirección General de Información en Salud (DGIS). Subsistema Epidemiológico y Estadístico de Defunciones (SEED). México: DGIS, 2017 [Consulta: junio, 2017]. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/cubos_seed15.htmlInstituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Nacimientos. Nacidos Vivos Registrados 1990 - 2013 INEGI. México: INEGI, 2017 [Consulta: junio, 2017]. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/bdc_nacimientos_gobmx.html. Secretaría de Salud (Ssa), Dirección General de Información en Salud (DGIS). Bases de datos nacidos vivos ocurridos - certificado de nacimiento. SINAC. México: INEGI, 2017 [Consulta: junio, 2017]. Disponible en: : http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/std_nacimientos_gobmx.html .





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Año

Comparación de tasas de mortalidad infantil por sexo partir de datos de ENADID, INEGI y CONAPO en México, 1990-2015

Año de registro Masculino CONAPO Masculino ENADIDm Masculino 1992 ENADIDm Masculino 1997 ENADIDm Masculino 2006

ENADIDm Masculino 2009 ENADIDm Masculino 2014 Año de registro Femenino ENADIDm Femenino 1992 ENADIDm Femenino 1997

ENADIDm Femenino 2006 ENADIDm Femenino 2009 ENADIDm Femenino 2014









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Año

Comparación de tasas de mortalidad infantil por ámbito a partir de datos de ENADID e INEGI en México, 1990-2015

Año de registro Urbano Año de registro Rural ENADIDm Urbano 1992 ENADIDm Urbano 1997 ENADIDm Urbano 2006 ENADIDm Urbano 2009

ENADIDm Urbano 2014 ENADIDm Rural 1992 ENADIDm Rural 1997 ENADIDm Rural 2006 ENADIDm Rural 2009 ENADIDm Rural 2014









SUBREGISTRO

DE LAS TASAS DE MORTALIDAD INFANTILINEGI VS ENADID

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Año

Subregistro de la tasa de mortalidad infantil de INEGI respecto a ENADID en México, 1990-2013

Notas: No hay datos de nacimientos por año de registro para 2014 y 2015Se usaron datos de Nacimientos Ocurridos-SINAC de 2010-2015 para año de ocurrenciaLa información de CONAPO fue obtenida de la base de datos de indicadores demográficos básicos.

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Año de ocurrencia

Comparación de tasas de mortalidad infantil modeladas vs observadas por año de ocurrencia en México, 1990-2013

Tasas Modeladas ENADID Tasas Observadas INEGI*

Fuentes: Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica, 2014 (ENADID 2014). México: INEGI, 2015 [Consulta: julio, 2017]. Disponible en: http://www.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/enadid/2014/. Secretaría de Salud (Ssa), Dirección General de Información en Salud (DGIS). Subsistema Epidemiológico y Estadístico de Defunciones (SEED). México: DGIS, 2017 [Consulta: julio, 2017]. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/cubos_seed15.htmlInstituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Nacimientos. Nacidos Vivos Registrados 1990 - 2013 INEGI. México: INEGI, 2017 [Consulta: julio, 2017]. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/bdc_nacimientos_gobmx.html. Secretaría de Salud (Ssa), Dirección General de Información en Salud (DGIS). Bases de datos nacidos vivos ocurridos - certificado de nacimiento. SINAC. México: INEGI, 2017 [Consulta: julio, 2017]. Disponible en: : http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/std_nacimientos_gobmx.html .

Diferencia del 5.1% en las tasas de mortalidad general para el 2013 entre INEGI y ENADID

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Año de ocurrencia

Comparación de tasas de mortalidad infantil modeladas vs observadas por año de ocurrencia y sexo en México, 1990-

2013

Tasa Pob. Masculina Modeladas ENADID Tasa Pob. Masculina Observadas INEGI*

Tasa Pob. Femenina Modeladas ENADID Tasa Pob. Femenina Observadas INEGI*

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Año

Subregistro de la tasa de mortalidad infantil por sexo de INEGI respecto a ENADID en México, 1990-2013

% subregistro en TMI INEGI Pob. Masculina % subregistro en TMI INEGI Pob. Femenina



8.3%

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Año de ocurrencia

Comparación de tasas de mortalidad infantil modeladas vs observadas por año de ocurrencia y ámbito en México, 1990-

2013

Tasa Pob. Urbana Modeladas ENADID Tasa Pob. Urbana Observadas INEGI*

Tasa Pob. Rural Modeladas ENADID Tasa Pob. Rural Observadas INEGI*

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Subregistro de la tasa de mortalidad infantil por ámbito de INEGI respecto a ENADID en México, 1990-2013

% subregistro en TMI INEGI Pob. Urbana % subregistro en TMI INEGI Pob. Rural



27.4%

-10.5%





Análisis Geo-referenciado y probabilístico

Distribución temporal de datos faltantes en la serie de mortalidad

Mecanismos de corrección de datos faltantes

Se utilizó la fecha de registro para imputar el dato de fecha de ocurrencia de la defunción

Para imputar los registros con datos faltantes en edad y sexo se realizó una asignación proporcional por año de la defunción, causa básica, edad y sexo

12,867,674 registros de defunción por año de registro en la serie 1990 – 2015

37,475 registros no tienen el dato de fecha de ocurrencia (0.3%)

La condición de derechohabiencia fue estimada utilizando los datos de los censos 2000 y 2010, el conteo de población 2005 y la encuesta intercensal 2015 (para el periodo 2000 – 2015)

Existen 8,122 registros con valores faltantes en las variables de sexo y 64,990 en edad

Resultados del proceso de imputación de la mortalidadLa imputación se llevó a cabo en tres niveles

Todas las operaciones fueron realizadas utilizando tipos numéricos de doble precisión

Los Algoritmos se desarrollaron en SQL-Server

Nacional◦ Error por redondeo

◦ Diferencia de 143 o 0.001%

Estatal ◦ Error por redondeo

◦ Diferencia de 406 o 0.003%

Municipal◦ Error por redondeo

◦ Diferencia de 1,744 o 0.014%

PoblaciónPara estimar la población inter-censal en el periodo 1990 – 2015 se utilizó la información por grupo de edad y sexo de los censos 1990 y 2000, los conteos de población 1995 y 2005 y la encuesta intercensal 2015

◦ Se descargó la información por municipio, grupo de edad y sexo de la serie de datos demográficos de INEGI

◦ Se descargó la base de datos de la encuesta inter-censal 2015 por municipio, grupo de edad y sexo

◦ Se realizó una interpolación lineal por grupo de edad y sexo

1995 2010

Total de localidades

Población total

Suma del valor de Pob. Tot. X Tiempo de viaje de todas las localidades del municipio

Valor mínimo del tiempo de viaje

Valor máximo del tiempo de viaje

Promedio del tiempo de viaje

Tiempo de viaje ponderado a la cabecera municipal

1180 57252 10686494.98210000000 113.02334595 780.3445456 277.7580 186.65714703600

Total de localidades

Población total

Suma del valor de Pob. Tot. X Tiempo de viaje de todas las localidades del municipio

Valor mínimo del tiempo de viaje

Valor máximo del tiempo de viaje

Promedio del tiempo de viaje

Tiempo de viaje ponderado a la cabecera municipal

1268 74457 6195592.29282000000 0.2641346500 518.35479736 134.7950 83.21034009990

Distribución de la población de acuerdo a las categorías de tiempo de viaje de las localidades a las cabeceras municipales

en 1995, por entidad federativa

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[0,15] (15,30] (30,60] (60 a 120] 120 o más

Distribución de la población de acuerdo a las categorías de tiempo de viaje de las localidades a las cabeceras municipales

en 2010, por entidad federativa

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[0,15] (15,30] (30,60] (60 a 120] 120 o más

Relación entre el índice de marginación, el tiempo ponderado de viaje y la tasa cruda de mortalidad por municipio para años seleccionados

𝑙𝑛ො𝜋𝑘𝑖𝑗

1 − ො𝜋𝑘𝑖𝑗

= መ𝛽0 +

𝑗=1

25

መ𝛽𝑗𝑎ñ𝑜𝑗 + መ𝛽26𝑚𝑎𝑟𝑔𝑘𝑖𝑗 + መ𝛽27𝑚𝑎𝑟𝑔𝑘𝑖𝑗2 +

𝑗=1

25

ො𝛾𝑗𝑎ñ𝑜𝑗 ×𝑚𝑎𝑟𝑔𝑘𝑖𝑗 +

𝑗=1

25

መ𝛿𝑗𝑎ñ𝑜𝑗 ×𝑚𝑎𝑟𝑔𝑘𝑖𝑗2 + መ𝛽28𝑓𝑟2𝑘𝑖𝑗

+ መ𝛽29𝑓𝑟3𝑘𝑖𝑗 + መ𝛽30𝑓𝑟4𝑘𝑖𝑗 + መ𝛽31𝑓𝑟5𝑘𝑖𝑗 +

𝑗=1

25

ො𝛼𝑗𝑓𝑟2

𝑎ñ𝑜𝑗 × 𝑓𝑟2𝑘𝑖𝑗 +

𝑗=1

25



𝑗=1

25


𝑎ñ𝑜𝑗 × 𝑓𝑟4𝑘𝑖𝑗

+

𝑗=1

25



𝑘=1

31

መ𝜃𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑘 +

𝑘=1

31

𝑗=1

25

Ƹ𝜏𝑖𝑗𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖 × 𝑎ñ𝑜𝑗

Modelo Fraccional

𝑎ñ𝑜𝑗 Variable indicadora de año

𝑚𝑎𝑟𝑔𝑘𝑖𝑗 Nivel de marginación en el municipio 𝑘𝑖 en el año 𝑗

𝑓𝑟2𝑘𝑖𝑗 Fracción de localidades con tiempos de viaje en el intervalo (15, 30] minutos



𝑓𝑟5𝑘𝑖𝑗 Fracción de localidades con tiempos de viaje de 120 minutos o más

𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑘 Variable indicadora de entidad

Tendencias en tasas de mortalidad registradas y corregidas con el modelo fraccional durante el periodo 1990 a 2015, por entidad federativa y nacional

Porcentaje de subregistro de la tasa de mortalidad (por cada 1000) durante el periodo 1990 a 2015, por entidad federativa y nacional

Comparación de resultados de dos modelos lineales generalizados basados en la distribución negativa binomial y las tasas de mortalidad observadas por estado en el periodo 1990 - 2015

Discusión•Uno de los problemas principales de las tasas de mortalidad infantil es la calidad de los datos: el subregistro y la oportunidad de los

datos

• La tendencia de las TMI en el período tuvo una disminución. México está cerca de cumplir la meta de la reducción de la mortalidad infantil, según las tasas para el 2013 estuvo entre observada: 12.6 y estimada: 14.5 defunciones por 1000 nacidos vivos

•Dentro de las razones para ésta diferencia se encuentran: una deficiencia o subregistro en las defunciones o en el registro de los nacimientos ocurridos, registro extemporáneo, acceso a servicios de salud y registro civil

• Pudo identificarse una disminución a partir de 2010, donde bajó 11.83% respecto a 2009, puede deberse a la implementación de estrategias en México como el Seguro Médico para una Nueva Generación a partir del 2006, Embarazo Saludable del Seguro Popular, Programa Nacional para la Reducción de la Mortalidad Infantil, además se implementó el Certificado de Nacimiento como formato único a nivel nacional.

Discusión

• El subregistro de mortalidad infantil fue mayor en los niños, esto puede deberse a que nacimientos masculinos

• El subregistro fue más alto en zonas rurales. Un estudio de China, encontró que la calidad del registro fue mejor en las zonas urbanas

• No contar con un buen registro de los nacimientos y las muertes en niños, dimensiona la falta de acceso e identidad legal como de salud

• Las grandes distancias al registro civil e índices de marginalidad pueden ser factores que obstaculicen el registro de los nacimientos o defunciones

ConclusiónLa ENADID es una buena fuente de información para la estimación de tasas de mortalidad infantil, sin embargo, están sujetas al sesgo de memoria

Realizar estimaciones de tasas de mortalidad infantil a través de la implementación de análisis estadístico puede ser una alternativa viable para comparar

Los datos presentados en este estudio brindan una oportunidad para corregir la tasa de mortalidad infantil en México

Faltaría reforzar las encuestas en los apartados o preguntas de mortalidad, para poder estimar la tasa bruta de mortalidad por año, sexo, ámbito y grupos quinquenales

Los modelos estadísticos son útiles en la estimación del subregistro pero, también evidencian las relaciones complejas en la paradoja de los determinantes sociales de la Salud

Los modelos de accesibilidad geográfica permitieron incorporar a la estimación del sub-registro de la mortalidad una nueva dimensión de análisis nunca antes explorada

Los modelos generalizados son eficientes para la estimación del sub-registro

Limitaciones•En la ENOE no se encuentran datos en las variables que permitan conocer la mortalidad sexo, ámbito o edad

• Los cambios en la estructura de la ENADID no permite tener la misma información como en la ENADID 1997 para obtener tasas brutas de mortalidad

• Las TMI por año de registro sólo se pudieron calcular hasta 2013, ya que no se cuenta con datos más actuales sobre nacimientos.

• Las TMI por año de registro sólo se pudieron calcular hasta el año 2013, ya que no se cuenta con datos más actuales

• Los modelos presentan limitaciones importantes debido a que no hemos llegado a fondo a la comprensión de los mecanismos que forman barreras para el registro de las defunciones

•Para apreciar la variabilidad en los determinantes sociales de la salud y el tiempo de viaje, es necesario trabajar a nivel de municipio, sin embargo, los datos no tienen suficiente poder para estimaciones por edad y sexo

• La estimación de la mortalidad general por municipio y su agregación a nivel estatal no permitió estimar la mortalidad ajustada por grupo de edad y sexo para las 25 principales causas de muerte

desarrollo de un modelo que combina métodos ... · la oms considera que méxico posee uno de los...

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