Objective: To assess the optimal cut-point for salivary cotinine concentration to identify smoking status in the adult population of Barcelona. Methods: We performed a cross-sectional study of a representative sample (n=1,117) of the adult population (>16 years) in Barcelona (2004-2005). This study gathered information on active and passive smoking by means of a questionnaire and a saliva sample for cotinine determination. We analyzed sensitivity and specificity according to sex, age, smoking status (daily and occasional), and exposure to second-hand smoke at home. ROC curves and the area under the curve were calculated. Results: The prevalence of smokers (daily and occasional) was 27.8% (95% CI: 25.2-30.4%). The optimal cut-point to discriminate smoking status was 9.2ng/ml (sensitivity=88.7% and specificity=89.0%). The area under the ROC curve was 0.952. The optimal cut-point was 12.2ng/ml in men and 7.6ng/ml in women. The optimal cut-point was higher at ages with a greater prevalence of smoking. Daily smokers had a higher cut-point than occasional smokers. Conclusions: The optimal cut-point to discriminate smoking status in the adult population is 9.2ng/ml, with sensitivities and specificities around 90%. The cut-point was higher in men and in younger people. The cut-point increases with higher prevalence of daily smokers.

Objetivo: Evaluar el punto de corte óptimo de la concentración de cotinina en saliva para discriminar el consumo de tabaco en la población adulta de Barcelona. Métodos: Estudio transversal de una muestra representativa (n=1117) de la población adulta (>16 años) de la ciudad de Barcelona (2004-2005). El estudio recogió información sobre tabaquismo (activo y pasivo) mediante cuestionario y una muestra de saliva para la determinación de cotinina. Se realizó un análisis de sensibilidad y especificidad estratificado por sexo, edad, tipo de consumo (diario y ocasional) y exposición al humo ambiental del tabaco en el hogar. Se calcularon las curvas ROC y el área bajo la curva. Resultados: La prevalencia de fumadores (diarios y ocasionales) fue del 27,8% (intervalo de confianza del 95%: 25,2-30,4%). El punto de corte óptimo que separa a los no fumadores de los fumadores es 9,2ng/ml (sensibilidad del 88,7% y especificidad del 89,0%). El área bajo la curva ROC fue 0,952. El punto de corte fue 12,2ng/ml para los hombres y 7,6 para las mujeres, y aumentaba en los grupos de edad con mayor prevalencia de tabaquismo. Los fumadores diarios tenían un punto de corte superior al de los fumadores ocasionales. Conclusiones: El punto de corte óptimo que discrimina fumadores de no fumadores en la población adulta es 9,2ng/ml, con sensibilidad y especificidad cercanas al 90%. El punto de corte es más alto en los hombres y en los grupos de menor edad, y aumenta cuanto mayor es la prevalencia de consumo diario.

Objective: To assess the optimal cut-point for salivary cotinine concentration to identify smoking status in the adult population of Barcelona. Methods: We performed a cross-sectional study of a representative sample (n=1,117) of the adult population (>16 years) in Barcelona (2004-2005). This study gathered information on active and passive smoking by means of a questionnaire and a saliva sample for cotinine determination. We analyzed sensitivity and specificity according to sex, age, smoking status (daily and occasional), and exposure to second-hand smoke at home. ROC curves and the area under the curve were calculated. Results: The prevalence of smokers (daily and occasional) was 27.8% (95% CI: 25.2-30.4%). The optimal cut-point to discriminate smoking status was 9.2ng/ml (sensitivity=88.7% and specificity=89.0%). The area under the ROC curve was 0.952. The optimal cut-point was 12.2ng/ml in men and 7.6ng/ml in women. The optimal cut-point was higher at ages with a greater prevalence of smoking. Daily smokers had a higher cut-point than occasional smokers. Conclusions: The optimal cut-point to discriminate smoking status in the adult population is 9.2ng/ml, with sensitivities and specificities around 90%. The cut-point was higher in men and in younger people. The cut-point increases with higher prevalence of daily smokers.

Objetivo: Evaluar el punto de corte óptimo de la concentración de cotinina en saliva para discriminar el consumo de tabaco en la población adulta de Barcelona. Métodos: Estudio transversal de una muestra representativa (n=1117) de la población adulta (>16 años) de la ciudad de Barcelona (2004-2005). El estudio recogió información sobre tabaquismo (activo y pasivo) mediante cuestionario y una muestra de saliva para la determinación de cotinina. Se realizó un análisis de sensibilidad y especificidad estratificado por sexo, edad, tipo de consumo (diario y ocasional) y exposición al humo ambiental del tabaco en el hogar. Se calcularon las curvas ROC y el área bajo la curva. Resultados: La prevalencia de fumadores (diarios y ocasionales) fue del 27,8% (intervalo de confianza del 95%: 25,2-30,4%). El punto de corte óptimo que separa a los no fumadores de los fumadores es 9,2ng/ml (sensibilidad del 88,7% y especificidad del 89,0%). El área bajo la curva ROC fue 0,952. El punto de corte fue 12,2ng/ml para los hombres y 7,6 para las mujeres, y aumentaba en los grupos de edad con mayor prevalencia de tabaquismo. Los fumadores diarios tenían un punto de corte superior al de los fumadores ocasionales. Conclusiones: El punto de corte óptimo que discrimina fumadores de no fumadores en la población adulta es 9,2ng/ml, con sensibilidad y especificidad cercanas al 90%. El punto de corte es más alto en los hombres y en los grupos de menor edad, y aumenta cuanto mayor es la prevalencia de consumo diario.

The objective of the present work was to establish the chromosomal number and the patterns of G and NOR of captive jaguar specimens from Misiones province. Cytogenetic analysis showed that diploid chromosome number of these specimens was 38, distributed in 6 autosomal groups (A, B, C, D, and, F) and the sex pair, showing a great similarity with the other species of this group previously analyzed in this family, when patterns of G bands as well as the location of the NOR where compared.

El objetivo del presente trabajo fue establecer el número cromosómico y los patrones de bandeos G y NOR de ejemplares de yaguareté de la Provincia de Misiones mantenidos en cautiverio. El análisis citogenético mostró que el cariotipo de estos ejemplares comprende 2n=38 cromosomas distribuidos en 6 grupos de autosomas (A, B, C, D, E, F) y el par sexual, mostrando una gran semejanza con las demás especies de esta familia previamente analizadas, tanto por el patrón de bandas G, como por la localización de regiones organizadoras del nucléolo (NOR).

Background: The most commonly used measures of association in cross-sectional studies are the odds ratio (OR) and the prevalence ratio (PR). Some cross-sectional epidemiologic studies describe their results as OR but use the definition of PR. The main aim of this study was to describe and compare different calculation methods for PR described in literature using two situations (prevalence < 20% and prevalence > 20%). Material and methods: A literature search was carried out to determine the most commonly used techniques for estimating the PR. The four most frequent methods were: 1) obtaining the OR using non-conditional logistic regression but using the correct definition; 2) using Breslow-Cox regression; 3) using a generalized linear model with logarithmic transformation and binomial family, and 4) using the conversion formula from OR into PR. The models found were replicated for both situations (prevalence less than 20% and greater than 20%) using real data from the 1994 Catalan Health Interview Survey. Results: When prevalence was low, no substantial differences were observed in either the estimators or standard errors obtained using the four procedures. When prevalence was high, differences were found between estimators and confidence intervals although all the measures maintained statistical significance. Conclusion: All the methods have advantages and disadvantages. Individual researchers should decide which technique is the most appropriate for their data and should be consistent when using an estimator and interpreting it.

Antecedentes: En los estudios transversales las medidas de asociación clásicamente descritas son la razón de odds (odds ratio, OR) y la razón de prevalencias (prevalence ratio, PR). Algunos estudios epidemiológicos con diseño transversal expresan sus resultados en forma de OR, pero utilizan la definición de PR. El objetivo principal de este trabajo es describir y comparar diferentes métodos de cálculo de la PR discutidos en la bibliografía reciente en dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%). Material y métodos: Se realizó una búsqueda bibliográfica para conocer las técnicas más utilizadas para la estimación de la PR. Los 4 procedimientos más empleados fueron: a) seguir obteniendo OR mediante regresión logística no condicional, pero utilizando su definición correcta de OR; b) utilizar una regresión de Breslow-Cox; c) utilizar un modelo lineal generalizado con la transformación logaritmo y familia binomial, y d) utilizar una fórmula de conversión de una OR, obtenida mediante regresión logística tradicional, a una PR. Se han replicado para cada uno de los dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%) los modelos hallados utilizando datos reales de la Encuesta de Salud de Catalunya de 1994. Resultados: No se observan grandes diferencias entre las estimaciones ni entre los errores estándar obtenidos al utilizar una u otra técnica cuando la prevalencia es baja. Cuando la prevalencia es alta existen diferencias entre los estimadores y entre los intervalos de confianza, aunque todas las medidas mantienen la significación estadística. Conclusión: Todos los métodos propuestos tienen sus pros y sus contras, y debe ser el propio investigador/a quien escoja la técnica que mejor se adapte a sus datos y ser coherente a la hora de utilizar un estimador y su interpretación.

Background: The most commonly used measures of association in cross-sectional studies are the odds ratio (OR) and the prevalence ratio (PR). Some cross-sectional epidemiologic studies describe their results as OR but use the definition of PR. The main aim of this study was to describe and compare different calculation methods for PR described in literature using two situations (prevalence < 20% and prevalence > 20%). Material and methods: A literature search was carried out to determine the most commonly used techniques for estimating the PR. The four most frequent methods were: 1) obtaining the OR using non-conditional logistic regression but using the correct definition; 2) using Breslow-Cox regression; 3) using a generalized linear model with logarithmic transformation and binomial family, and 4) using the conversion formula from OR into PR. The models found were replicated for both situations (prevalence less than 20% and greater than 20%) using real data from the 1994 Catalan Health Interview Survey. Results: When prevalence was low, no substantial differences were observed in either the estimators or standard errors obtained using the four procedures. When prevalence was high, differences were found between estimators and confidence intervals although all the measures maintained statistical significance. Conclusion: All the methods have advantages and disadvantages. Individual researchers should decide which technique is the most appropriate for their data and should be consistent when using an estimator and interpreting it.

Antecedentes: En los estudios transversales las medidas de asociación clásicamente descritas son la razón de odds (odds ratio, OR) y la razón de prevalencias (prevalence ratio, PR). Algunos estudios epidemiológicos con diseño transversal expresan sus resultados en forma de OR, pero utilizan la definición de PR. El objetivo principal de este trabajo es describir y comparar diferentes métodos de cálculo de la PR discutidos en la bibliografía reciente en dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%). Material y métodos: Se realizó una búsqueda bibliográfica para conocer las técnicas más utilizadas para la estimación de la PR. Los 4 procedimientos más empleados fueron: a) seguir obteniendo OR mediante regresión logística no condicional, pero utilizando su definición correcta de OR; b) utilizar una regresión de Breslow-Cox; c) utilizar un modelo lineal generalizado con la transformación logaritmo y familia binomial, y d) utilizar una fórmula de conversión de una OR, obtenida mediante regresión logística tradicional, a una PR. Se han replicado para cada uno de los dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%) los modelos hallados utilizando datos reales de la Encuesta de Salud de Catalunya de 1994. Resultados: No se observan grandes diferencias entre las estimaciones ni entre los errores estándar obtenidos al utilizar una u otra técnica cuando la prevalencia es baja. Cuando la prevalencia es alta existen diferencias entre los estimadores y entre los intervalos de confianza, aunque todas las medidas mantienen la significación estadística. Conclusión: Todos los métodos propuestos tienen sus pros y sus contras, y debe ser el propio investigador/a quien escoja la técnica que mejor se adapte a sus datos y ser coherente a la hora de utilizar un estimador y su interpretación.

Objective: We estimated the effect that a smoking cessation intervention in the Spanish population of smokers would have on smoking-related morbidity, mortality and healthcare costs. Methods: We adopted the model Health and Economic Consequences of Smoking sponsored by the WHO Health Organization and developed by the The Lewin Group. The smoking cessation intervention proposed incluides pharmacological treatment to 35% of smokers who are trying to quit smoking and obtains a quit rate of 7.2%. The diseases studied are: lung cancer, heart disease, stroke, chronic obstructive pulmonary disease, asthma exacerbation, and low birth weight. The smoking-related cases of disease and of averted death and the reduction in healthcare expenditure due to the intervention were estimated. Results: Without intervention, at year 1 of the model, 2,136,094 smokers would be affected by some smoking-related disease; healthcare expenditure would be 4,286 million € and deaths attributable to smoking would total 26,537. The proposed intervention would prevent 2,613, 9,192, 17,415 and 23,837 cases of smoking-related disease at years 2, 5, 10 and 20 of the model, respectively. The saving in accumulated healthcare costs would amount to 3.5 million € at year 2 and 386 million € over 20 years. The accumulated prevented deaths are 284 at year 2 and 9,205 over 20 years. The intervention would save a total of 78,173 life-years by the end of the period considered. Conclusions: The availability of new effective smoking cessation interventions and the increase in accessibility to such interventions may contribute significantly to reducing morbidity, mortality and healthcare costs associated with smoking in Spain.

Objetivo: Se valoran los efectos que tendría una intervención destinada a reducir el uso de tabaco en la población española de fumadores sobre la morbilidad, la mortalidad y los costes asociados al consumo de tabaco. Método: Se ha adaptado el modelo Health and Economic Consequences of Smoking patrocinado por la OMS y desarrollado por The Lewin Group. La intervención propuesta incluye el acceso a asistencia farmacológica de un 35% de los fumadores que intentan dejar de fumar, y obtienen una tasa global de cesación al año del 7,2%. Las enfermedades estudiadas son: cáncer de pulmón, enfermedad coronaria, enfermedad cerebrovascular, EPOC, asma y bajo peso al nacer. Se estiman los casos de enfermedad y muerte atribuibles al consumo de tabaco evitados y la reducción en el coste sanitario debidos a la intervención, proyectados a 20 años. Resultados: Sin intervención, en el año 1 del modelo 2.136.094 fumadores padecen alguna de las condiciones clínicas atribuibles al consumo de tabaco, el coste asistencial es de 4.286 millones de euros y las muertes atribuibles son 26.537. La intervención propuesta evita 2.613, 9.192, 17.415 y 23.837 casos de enfermedad atribuible al consumo de tabaco en los años 2, 5, 10 y 20 del modelo, respectivamente. Los costes asistenciales acumulados evitados son 3,5 millones de euros en el año 2 y 386 millones de euros a los 20 años. Las muertes acumuladas evitadas son 284 en el año 2 y 9.205 a los 20 años de la intervención. La intervención añade un total de 78.173 años de vida al final del período considerado. Conclusiones: La disponibilidad de nuevas intervenciones eficaces en el tratamiento del tabaquismo y el incremento de la accesibilidad a las mismas pueden contribuir de forma relevante a la reducción de la morbilidad, la mortalidad y los costes sanitarios asociados al tabaquismo en España.

Objective: We estimated the effect that a smoking cessation intervention in the Spanish population of smokers would have on smoking-related morbidity, mortality and healthcare costs. Methods: We adopted the model Health and Economic Consequences of Smoking sponsored by the WHO Health Organization and developed by the The Lewin Group. The smoking cessation intervention proposed incluides pharmacological treatment to 35% of smokers who are trying to quit smoking and obtains a quit rate of 7.2%. The diseases studied are: lung cancer, heart disease, stroke, chronic obstructive pulmonary disease, asthma exacerbation, and low birth weight. The smoking-related cases of disease and of averted death and the reduction in healthcare expenditure due to the intervention were estimated. Results: Without intervention, at year 1 of the model, 2,136,094 smokers would be affected by some smoking-related disease; healthcare expenditure would be 4,286 million € and deaths attributable to smoking would total 26,537. The proposed intervention would prevent 2,613, 9,192, 17,415 and 23,837 cases of smoking-related disease at years 2, 5, 10 and 20 of the model, respectively. The saving in accumulated healthcare costs would amount to 3.5 million € at year 2 and 386 million € over 20 years. The accumulated prevented deaths are 284 at year 2 and 9,205 over 20 years. The intervention would save a total of 78,173 life-years by the end of the period considered. Conclusions: The availability of new effective smoking cessation interventions and the increase in accessibility to such interventions may contribute significantly to reducing morbidity, mortality and healthcare costs associated with smoking in Spain.

Objetivo: Se valoran los efectos que tendría una intervención destinada a reducir el uso de tabaco en la población española de fumadores sobre la morbilidad, la mortalidad y los costes asociados al consumo de tabaco. Método: Se ha adaptado el modelo Health and Economic Consequences of Smoking patrocinado por la OMS y desarrollado por The Lewin Group. La intervención propuesta incluye el acceso a asistencia farmacológica de un 35% de los fumadores que intentan dejar de fumar, y obtienen una tasa global de cesación al año del 7,2%. Las enfermedades estudiadas son: cáncer de pulmón, enfermedad coronaria, enfermedad cerebrovascular, EPOC, asma y bajo peso al nacer. Se estiman los casos de enfermedad y muerte atribuibles al consumo de tabaco evitados y la reducción en el coste sanitario debidos a la intervención, proyectados a 20 años. Resultados: Sin intervención, en el año 1 del modelo 2.136.094 fumadores padecen alguna de las condiciones clínicas atribuibles al consumo de tabaco, el coste asistencial es de 4.286 millones de euros y las muertes atribuibles son 26.537. La intervención propuesta evita 2.613, 9.192, 17.415 y 23.837 casos de enfermedad atribuible al consumo de tabaco en los años 2, 5, 10 y 20 del modelo, respectivamente. Los costes asistenciales acumulados evitados son 3,5 millones de euros en el año 2 y 386 millones de euros a los 20 años. Las muertes acumuladas evitadas son 284 en el año 2 y 9.205 a los 20 años de la intervención. La intervención añade un total de 78.173 años de vida al final del período considerado. Conclusiones: La disponibilidad de nuevas intervenciones eficaces en el tratamiento del tabaquismo y el incremento de la accesibilidad a las mismas pueden contribuir de forma relevante a la reducción de la morbilidad, la mortalidad y los costes sanitarios asociados al tabaquismo en España.