One of the problems regarding the academic performance of students at the Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosari(Argentina) o , is the delay in the expected time limits stipulated by the curricula for choosing the course of study, which is possible only after passing four subjects of an Introductory Cycle Common for thethree courses of study of this college. So as to study which family and personal factors affect this delay, the cohort of new students of 2008 is analyzed for a period of five years. Since the time until they meet this condition is measured annually and it assumes a few different values, the survival analysis could be accomplished by generalized lineal models using suitably restructured dataset. The application of this methodology was successful and the results show that the students which present more delay in accomplishing this goal are male students, those who attended public schools, those who do not work and those who did not begin their university studies immediately after finishing high school.

Uno de los problemas que enfrenta la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario (Argentina) en relación al rendimiento académico de los alumnos es la demora en los tiempos previstos por los planes de estudio para poder elegir carrera. Esta primera meta académica es posible previa aprobación de cuatro asignaturas de un Ciclo Introductorio Común de las tres carreras de Ciencias Económicas. Con el objeto de estudiar qué factores de índole personal y familiar influyen en esta demora se analiza la cohorte de ingresantes del año 2008 a lo largo de cinco años. Dado que el tiempo hasta cumplir la mencionada condición se encuentra medido en años, con pocos valores diferentes, el análisis de datos de duración se puede realizar mediante modelos lineales generalizados previa reestructuración de los datos. La aplicación de esta metodología alternativa fue satisfactoria y entre los resultados hallados se puede mencionar que los estudiantes que presentan mayor demora en el cumplimiento de esta meta son los varones, los egresados de escuela pública, los estudiantes que no trabajan y los que no comenzaron sus estudios universitarios inmediatamente después de finalizada la escolaridad secundaria.

OBJECTIVE: Apply and assess a Bayesian approach to projecting cancer mortality rates by fitting age-period-cohort (APC) models. METHODS: The Bayesian estimation method was applied to bladder cancer mortality data in Argentina. A second-order autoregressive model was adopted for a priori specification of APC model coefficients. The estimates obtained were compared with all available information and excluding age groups with low mortality, to assess behavior of the approach in light of scattered data. Mortality was projected for two successive periods following the ones observed. RESULTS: Robustness of the method was verified, which avoids excluding age groups with null or low mortality. Observed rates all fall within the credibility bands and confirm the model's goodness of fit. An overall downward trend in bladder cancer mortality was observed. Estimates and projections of these rates are more precise in age groups that have greater incidence of mortality. CONCLUSIONS: The Bayesian formulation used herein makes it possible to reduce random variation between adjacent estimates by specifying that the effects of each scale depend on the immediately preceding ones. It was demonstrated that the approach has the capacity to handle low frequencies and obtain reliable mortality estimates, as well as precise projections, without the need for making additional assumptions, as happens in classical APC model fitting.

OBJETIVO: Aplicar y valorar el enfoque bayesiano para realizar proyecciones de tasas de mortalidad por cáncer a través del ajuste de modelos edad-período-cohorte (EPC). MÉTODOS: El método de estimación bayesiano se aplica a datos de mortalidad por cáncer de vejiga en Argentina. Se adopta un esquema autorregresivo de segundo orden para la especificación a priori de los coeficientes del modelo EPC. Se comparan las estimaciones obtenidas con toda la información disponible y excluyendo los grupos de edad con tasas de mortalidad bajas, a fin de valorar el comportamiento del enfoque ante datos esparcidos. Se proyectan las tasas de mortalidad a dos períodos sucesivos a los observados. RESULTADOS: Se comprueba la robustez del método, lo cual evita excluir los grupos de edad con tasas de mortalidad nulas o bajas. Las tasas observadas caen todas dentro de las bandas de credibilidad y confirman la bondad del ajuste del modelo. Se observa una tendencia general decreciente de las tasas de mortalidad por cáncer de vejiga. Las estimaciones y proyecciones de estas tasas resultan más precisas en los grupos etarios que presentan mayor incidencia de mortalidad. CONCLUSIONES: La formulación bayesiana utilizada permite reducir la variación aleatoria entre estimaciones adyacentes al especificar que los efectos de cada escala dependan de los inmediatos anteriores. Se demuestra la capacidad del enfoque para manejar frecuencias bajas y obtener estimaciones confiables de las tasas de mortalidad, como así también proyecciones precisas sin necesidad de realizar supuestos adicionales como sucede en el ajuste clásico de un modelo EPC.

The maps showing the geographical distribution of occurrence of diseases, such as cancer, in a region or a particular country do generally make use of the standardized mortality ratio (SMR). The SMR are obtained comparing the observed number of cases in the studied population to its expected value and are expressed as a percentage. In this work the expected value of cases for a particular disease is calculated by adjusting a marginal Poisson regression model that takes into account the effects of the different age groups in each region. The resultant SMR for each area is later strengthened through the setting of a mixed model in order to obtain more stable estimates. We employ this procedure to study the mortality caused by breast cancer in the province of Santa Fe, Argentina, between 2000 and 2008. The proposed statistical methodology allows to estimate the SMR at the departmental level, controlling not only the impact that can arise from the differences in the structures by age in the population of each Department but also making a global use of the information emerging from all of them.

Los mapas para mostrar la distribución geográfica de ocurrencia de enfermedades tales como el cáncer en una región o país particular generalmente utilizan las denominadas Razones de Mortalidad Estandarizadas (RME). Las RME se construyen comparando el número observado de casos en la población bajo estudio con su valor esperado y se expresan en porcentaje. En este trabajo el valor esperado se calcula mediante el ajuste de un modelo de regresión marginal Poisson que considera efectos de los diferentes grupos de edad en cada región. Las RME por edad así obtenidas para cada área posteriormente se fortalecen mediante el ajuste de un modelo mixto de manera de obtener estimaciones más estables. Este procedimiento se utiliza para el estudio de la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe para el período 2000-2008. La metodología estadística propuesta permite la estimación de este indicador de mortalidad a nivel departamental, controlando no sólo el impacto que pueden producir las diferencias en las estructuras por edad de las poblaciones de cada departamento sino también haciendo uso de la información conjunta de todos ellos.

OBJECTIVE: Assess use of the intrinsic estimator (IE) technique in epidemiology. METHODS: The IE approach was applied to the analysis of breast cancer data in Argentina in order to observe the trends associated with "age, period, and cohort" (APC). This method involves the use of a principal components regression to obtain a single set of estimated trends. The results were compared to the findings obtained with the conventional method, which consists of adjusting a generalized linear model that includes the traditional constraints of the statistical model as well as an additional constraint (CGLM). RESULTS: Both methods yielded compatible results in the trends associated with APC. However, they differed in the confidence intervals, with IE yielding greater efficiency. The curve associated with age showed the expected pattern of change across the life course: the greater the age, the greater the risk. With regard to cohorts, a decrease in the effects associated with the most recent cohorts was evident, whereas there was very little variation in the estimated effects for the period. CONCLUSIONS: A comparison of the results obtained with the IE method and the CGLM method revealed the reach of the generic solution provided by the IE to the problem of estimates in an APC model. The IE method is based on conversion of the data observed using a weighting matrix that is simple to apply and provides estimates with desirable statistical properties.

OBJETIVO: Valorar la utilización de la técnica del estimador intrínseco (EI) en el campo de la epidemiología. MÉTODOS: Se aplicó el enfoque EI al análisis de datos sobre cáncer de mama en la Argentina a fin de observar las tendencias asociadas a "edad, período y cohorte" (EPC). Esta metodología recurre a la aplicación de una regresión por componentes principales para obtener un único conjunto de tendencias estimadas. Se compararon sus resultados con los obtenidos por el método convencional "modelos lineales generalizados restringidos" (MLGR) que incluye una restricción adicional a las tradicionales en el modelo estadístico. RESULTADOS: Ambos métodos proporcionaron resultados compatibles en las tendencias asociadas a EPC, aunque difirieron en los intervalos de confianza, con mayor eficiencia por parte del EI. La curva asociada a edad mostró el patrón de cambio esperado según el transcurso de la vida: a mayor edad, mayor riesgo. En relación a cohortes, se evidenció un decrecimiento de los efectos asociados a las cohortes más recientes, mientras que para período los efectos estimados presentaron muy poca variación. CONCLUSIONES: La comparación entre los resultados obtenidos por el método EI y el de MLGR reveló los alcances de la solución genérica provista por el EI al problema de estimación en un modelo EPC. El método EI se basa en una transformación de los datos observados utilizando una matriz de ponderaciones de sencilla aplicación y proporciona estimaciones con propiedades estadísticas deseables.

Background: To assess the relationship between ciprofloxacin use and the prevalence of extended spectrum betalactamases (ESBL) Klebsiella pneumoniae. Patients and Methods: Semestral mean values regarding use of antibiotic and prevalence of ESBL Kp were compared during 9 semesters using linear regression and coefficient of correlation. Results: The only statistically significant correlation was ciprofloxacin use and ESBL(+) K. pneumoniae prevalence, with a coefficient of correlation of 0.86 and p = 0.0027 using linear regression. Conclusions: Ciprofloxacin use must be taking into account when considering infection control programs due to high prevalence rates of ESBL(+) K. pneumoniae in the hospital setting

Fundamento: Evaluar la correlación entre el consumo de cefalosporinas de tercera generación y ciprofloxacina con la prevalencia de cepas de Klebsiella pneumoniae productoras de ß-lactamasas de espectro extendido (BLEE). Pacientes y Métodos: Los valores promedios semestrales, correspondientes a consumo y prevalencia se compararon durante 9 semestres, usando coeficiente de correlación y regresión lineal. Resultados: La única asociación que resultó estadísticamente significativa, fue la correspondiente al consumo de ciprofloxacina y K. pneumoniae BLEE (+), con un coeficiente de correlación de 0,86 y una p de 0,0027, en el análisis de regresión lineal. Conclusiones: El consumo de ciprofloxacina debe ser tenido en cuenta al momento de establecer programas de control de infecciones frente a elevadas tasas de prevalencia de K. pneumoniae productoras de BLEE en un hospital