Análisis del número de pacientes fallecidos con cáncer de mama y próstata en la población colombiana por departamento en el periodo (2006 -2015) mediante un modelo poisson espacio-temporal bayesiano
El cáncer en Colombia, como en el mundo es una problemática latente en toda la población por su gran aumento en los útimos diez años, el término cáncer engloba a un grupo numeroso de enfermedades que se caracteriza por el número de células anormales que se dividen y se crecen sin control en cualquie...
- Autores:
-
Hernández Villaizan, María Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/17577
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/17577
- Palabra clave:
- Bayesian statistics
Breast cancer
Prostate cancer
Spatiotemporal mode
Generalized linear model
Cáncer
Estadística
Teoría Bayesiana de decisiones estadísticas
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El cáncer en Colombia, como en el mundo es una problemática latente en toda la población por su gran aumento en los útimos diez años, el término cáncer engloba a un grupo numeroso de enfermedades que se caracteriza por el número de células anormales que se dividen y se crecen sin control en cualquier parte del cuerpo. Comienza, cuando las células crecen descontroladamente sobrepasando a las células normales, lo que difículta que el cuerpo funcione de la manera adecuada. Según el (INC, 2013) adscrito al Ministerio de Salud, hay más de 100 tipos de cáncer, la mayor a de ellos toman el nombre del órgano, de los tejidos o las células en donde se reproduce. Para el caso puntual de esta investigación, se estudian datos obtenidos del Sistema Nacional de Información del Cáncer en Colombia, donde se tiene el número de pacientes que fallecen por cáncer de mama o de próstata para los años (2006 al 2015) por departamento. Se realizará la estimación de modelos lineales generalizados Poisson bayesianos con enfoque espacio temporal. La estimación de los modelos proporciona resultados importantes en la identificación de las muertes a causa del cáncer de mama y próstata en cada uno de los lugares de estudio, para realizar aportes signifícativos en las estrategias para la prevención y tratamiento de esta enfermedad y en la implementación de las políticas públicas y de salud del país. |
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Agost, L. (2016). Análisis de conglomerados espacio-temporales de incidencia del cáncer pedíatrico en la provincia de Córdoba, Argentina (2004-2013). Archivos argentinos de pediatría, 114(6), 534- 542. Assuncao, R. and Krainski, E. (2009). Neighborhood dependence in Bayesian spatial models. Biometrical Journal, 5(51), 851869. Banerjee, S., Carlin, B. P. y Gelfand, A. E. (eds.) (2004). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Chapman and Hall, Boca Raton Banerjee, S., Carlin, B., and Gelfand, A. (2003). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Monographs on Statistics and Applied Probability. Chapman & Hall, New York. Blangiardo, M., & Cameletti, M. (2015). Spatial and spatio-temporal Bayesian models with RINLA. John Wiley & Sons. Batista Hernández, Norma, Antón Fleites, Oscar, & Alegret Rodríguez, Milagros. (2012). Análisis espacio- temporal de eventos asociados al cáncer: una herramienta para apoyar estudios epidemiológicos. MediSur, 10(2), 171-181. 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Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/17577reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl cáncer en Colombia, como en el mundo es una problemática latente en toda la población por su gran aumento en los útimos diez años, el término cáncer engloba a un grupo numeroso de enfermedades que se caracteriza por el número de células anormales que se dividen y se crecen sin control en cualquier parte del cuerpo. Comienza, cuando las células crecen descontroladamente sobrepasando a las células normales, lo que difículta que el cuerpo funcione de la manera adecuada. Según el (INC, 2013) adscrito al Ministerio de Salud, hay más de 100 tipos de cáncer, la mayor a de ellos toman el nombre del órgano, de los tejidos o las células en donde se reproduce. Para el caso puntual de esta investigación, se estudian datos obtenidos del Sistema Nacional de Información del Cáncer en Colombia, donde se tiene el número de pacientes que fallecen por cáncer de mama o de próstata para los años (2006 al 2015) por departamento. Se realizará la estimación de modelos lineales generalizados Poisson bayesianos con enfoque espacio temporal. La estimación de los modelos proporciona resultados importantes en la identificación de las muertes a causa del cáncer de mama y próstata en cada uno de los lugares de estudio, para realizar aportes signifícativos en las estrategias para la prevención y tratamiento de esta enfermedad y en la implementación de las políticas públicas y de salud del país.Cancer in Colombia, as in the world is a problem latent throughout the population due to its great increase in the last ten years, the term cancer encompasses a large group of diseases characterized by the number of abnormal cells that divide and They grow without control in any part of the body. It begins when cells grow uncontrollably surpassing normal cells, making it di cult for the body to function properly. According to the (INC, 2013) there are more than 100 types of cancer, most of them take the name of the organ, tissues or cells where it reproduces. For the speci c case of this research, data obtained from the National Cancer Information System in Colombia are studied, where the number of patients dying from breast or prostate cancer for the years (2006-2016) by department is available. We will use Bayesian Poisson generalized linear models with temporal space focus. The estimation of the models provides important results in the identi cation of deaths due to breast and prostate cancer in each of the study sites, to make signi cant contributions in the strategies for the prevention and treatment of this disease and in the implementation of the country's public and health policies.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis del número de pacientes fallecidos con cáncer de mama y próstata en la población colombiana por departamento en el periodo (2006 -2015) mediante un modelo poisson espacio-temporal bayesianoBayesian statisticsBreast cancerProstate cancerSpatiotemporal modeGeneralized linear modelCáncerEstadísticaTeoría Bayesiana de decisiones estadísticasCáncer de mamaCáncer de próstataEstadística bayesianaModelo lineal generalizadoModelo espacio temporalTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAgost, L. (2016). Análisis de conglomerados espacio-temporales de incidencia del cáncer pedíatrico en la provincia de Córdoba, Argentina (2004-2013). Archivos argentinos de pediatría, 114(6), 534- 542.Assuncao, R. and Krainski, E. (2009). Neighborhood dependence in Bayesian spatial models. Biometrical Journal, 5(51), 851869.Banerjee, S., Carlin, B. P. y Gelfand, A. E. (eds.) (2004). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Chapman and Hall, Boca RatonBanerjee, S., Carlin, B., and Gelfand, A. (2003). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Monographs on Statistics and Applied Probability. Chapman & Hall, New York.Blangiardo, M., & Cameletti, M. (2015). Spatial and spatio-temporal Bayesian models with RINLA. John Wiley & Sons.Batista Hernández, Norma, Antón Fleites, Oscar, & Alegret Rodríguez, Milagros. (2012). Análisis espacio- temporal de eventos asociados al cáncer: una herramienta para apoyar estudios epidemiológicos. MediSur, 10(2), 171-181. Recuperado en 28 de febrero de 2019,de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci arttext&pid=S1727-897X201200020006& lng=es&tlng=es.Bernardinelli, L., Clayton, D., Pascutto, C., Montomoli, C., Ghislandi, M. y Songini, M. 1995. Bayesian analysis of space-time variation in disease risk. Statistics in Medicine 14: 2433- 2443Besag, Julian, and Charles Kooperberg. On conditional and intrinsic autoregression. Biometrika (1995): 733-746.Besag, J., York, J. C. y Mollie, A. (1991). Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics (with discussion). Annals of the Institute of Statistical Mathematics 43:1-59.Besag, Julian. Spatial interaction and the statistical analysis of lattice systems. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) (1974): 192-236.Best, N., Richardson, S., and Thomson, A. (2005). A comparison of Bayesian spatialmodels for disease mapping. Statistical Methods in Medical Research, 1(14), 3559.Cressie, N. (1993). 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