OBJECTIVE: To explore the usefulness of incidence-prevalence-mortality (IPM) models in improving estimates of disease epidemiology. METHODS: Two artificial and four empirical data sets (for breast, prostate, colorectal, and stomach cancer) were employed in IPM models. FINDINGS: The internally consistent artificial data sets could be reproduced virtually identically by the models. Our estimates often differed considerably from the empirical data sets, especially for breast and prostate cancer and for older ages. Only for stomach cancer did the estimates approximate to the data, except at older ages. CONCLUSION: There is evidence that the discrepancies between model estimates and observations are caused both by data inaccuracies and past trends in incidence or mortality. Because IPM models cannot distinguish these effects, their use in improving disease estimates becomes complicated. Expert opinion is indispensable in assessing whether the use of these models improves data quality or, inappropriately, removes the effect of trends.
OBJETIVO: Determinar la utilidad de los modelos basados en la incidencia, la prevalencia y la mortalidad para mejorar las estimaciones epidemiológicas. MÉTODOS: Los modelos de incidencia, prevalencia y mortalidad (IPM) se aplicaron a dos conjuntos de datos artificiales y cuatro empíricos (para el cáncer de mama, próstata, colon y recto, y estómago). RESULTADOS: Los modelos consiguieron reproducir de forma casi idéntica los conjuntos de datos artificiales, internamente coherentes. En cambio, nuestras estimaciones difirieron a menudo considerablemente de los conjuntos de datos empíricos, sobre todo en el caso de los cánceres de mama y de próstata y en lo que respecta a las personas de más edad. Sólo en el caso del cáncer de estómago las estimaciones se aproximaron a los datos, exceptuando de nuevo las personas mayores. CONCLUSIÓN: Hay indicios de que las discrepancias entre las estimaciones arrojadas por los modelos y las observaciones se deben tanto a inexactitudes de los datos como a las tendencias seguidas por la incidencia y la mortalidad en el pasado. Dado que los modelos IPM no permiten distinguir esos efectos, resulta complicado usarlos para mejorar las estimaciones. La opinión de los expertos se revela por tanto como indispensable para evaluar si el uso de esos modelos mejora la calidad de los datos o elimina de manera indebida el efecto de las tendencias.
OBJECTIF: Etudier l'utilité des modèles d'incidence, de prévalence et de mortalité pour améliorer les estimations en matière d'épidémiologie. MÉTHODES: On a appliqué les modèles d'incidence, de prévalence et de mortalité à deux séries de données artificielles et quatre séries de données empiriques (pour les cancers du sein, de la prostate, de l'estomac et du cancer colo-rectal). RÉSULTATS: Les séries de données artificielles ayant une cohérence interne ont pu être reproduites virtuellement de manière identique par les modèles. Souvent, nos estimations différaient sensiblement des données empiriques, particulièrement pour les cancers du sein et de la prostate et pour les personnes les plus âgées. Pour le cancer de l'estomac seulement, les estimations se rapprochaient des données, sauf lorsqu'il s'agissait des personnes les plus âgées. CONCLUSION: Il semble que les écarts entre les estimations fournies par les modèles et les observations soient causés à la fois par l'inexactitude des données et par les tendances passées en matière d'incidence ou de mortalité. Les modèles d'incidence, de prévalence et de mortalité ne permettant pas de distinguer entre les effets tenant à l'inexactitude des données et ceux dus aux tendances passées, il devient difficile de les utiliser pour améliorer les estimations. L'avis de spécialistes est donc indispensable pour évaluer si l'utilisation de ces modèles améliore la qualité des données ou si, malencontreusement, elle fait disparaître l'influence des tendances.