The mortality count for low-prevalence diseases such as Diabetes Mellitus (DM), demands serious problems of underreporting due to lack of data, generally represented as zeros in vital statistics systems, which makes it difficult to identify patterns, especially with diseases such as hypertension and diabetes, which are the main silent killer diseases. This paper proposes a correction to the mortality rates for small populations with high inflation in zeros, such as the annual series of Diabetes Mellitus (DM) for Colombian cities from 20 to 80 years old, between 2005 and 2017. A variation to the hierarchical Bayesian model of Alexander et al. (2017) is performed, replacing the original Poisson with a Negative Binomial distribution, but using the DM mortality patterns of other countries in the region in recent years. Therefore, DM mortality rates were corrected for age, sex, and city. The results showed a satisfactory correction for ages that officially report zeros, maintaining the natural gender gap, and a better correction for smaller cities, compared to larger ones. Because of this methodology, it will be possible to help the epidemiological surveillance of low-prevalence diseases such as hypertension, coronary heart disease and the like, with important levels of underreporting; but that require precise measurements at the subnational level for public health decision-making. Wrong data only leads to wrong decisions, so generating these types of corrections is vitally important.
El recuento de la mortalidad por enfermedades de baja prevalencia como la Diabetes Mellitus (DM), sufre de problemas serios de subregistro debido a la ausencia de datos, representados en ceros en el sistema de estadísticas vitales, lo que dificulta la necesidad de identificación de los patrones sobre todo de enfermedades que son silenciosas.
Esta investigación propone una corrección a las tasas de mortalidad para poblaciones pequeñas con alta inflación en ceros, como es el caso de la serie anual de Diabetes Mellitus (DM) para ciudades colombianas en edades de 20 a 80 años, entre los años 2005 y 2017. Se propone una modificación al modelo bayesiano jerárquico propuesto por Alexander et al. (2017), reemplazando la distribución original por una Binomial Negativa y utilizando los patrones de defunciones por la misma causa de otros países en la región, en años recientes. Con éste, se corrigieron las tasas de mortalidad por esta causa, edad, sexo y ciudad. Los resultados mostraron una apropiada corrección para las edades que oficialmente reportan ceros, manteniendo la brecha natural entre sexos, y una corrección mayor para las ciudades más pequeñas, frente a las grandes ciudades, cuando se comparó con otros modelos.
Con esta metodología se permitirá ayudar a la vigilancia epidemiológica de las enfermedades de baja prevalencia como la hipertensión, enfermedades coronarias y similares, con altos niveles de subregistro; pero que requieren de mediciones precisas a nivel subnacional para la toma de decisiones de salud pública. Cifras equivocadas solo llevarían a toma de decisiones erróneas, por ello es de vital importancia generar este tipo de correcciones.
A contagem da mortalidade por doenças de baixa prevalência, como a Diabetes Mellitus (DM), demanda sérios problemas de subnotificação por falta de dados, geralmente apresentados como zeros nos sistemas de estatísticas vitais, o que dificulta a identificação dos padrões, principalmente nas doenças como a hipertensão e diabetes, que são as que matam silenciosamente. Este trabalho propõe uma correção nas taxas de mortalidade para pequenas áreas com alta inflação em zeros, como a série anual da Diabetes Mellitus (DM) para cidades colombianas de 20 a 80 anos, entre 2005 e 2017. Uma variação para o Modelo Bayesiano hierárquico de Alexander et al. (2017) é realizado, substituindo o Poisson original por uma distribuição Binomial Negativa, mas utilizando os padrões de mortalidade por DM de outros países da região nos últimos anos. Portanto, as taxas de mortalidade por DM foram corrigidas pela idade, sexo e cidade. Os resultados mostraram uma correção satisfatória para idades que reportam oficialmente zeros, mantendo a diferença natural no gênero, e uma correção melhor para cidades menores, em comparação com as maiores. Com a nossa metodologia, será possível auxiliar a vigilância epidemiológica de doenças de baixa prevalência, como hipertensão, doença coronariana e afins, com importantes níveis de subnotificação; mas que requerem medições precisas em nível subnacional para a tomada de decisões em saúde pública. Dados errados apenas levam a decisões erradas, portanto, gerar esses tipos de correções é de vital importância.