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.

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.

The parameter estimates in some domains or areas could have some problems when the simple size corresponding to those domains is reduced as the "direct estimates" could be unstable. The random effects models are a methodological alternative to improve these estimates. In this article the random effects models are used to estimate the rate of unemployment in small domains with the data provided by the Permanent Household Survey (EPH) corresponding to the Gran Rosario region. A simulation study is performed to extend the results to other scenarios of analysis. The results founded show the convenience of the use of the estimates based on models when the sample size of a group and their variability are small.

La estimación de parámetros en áreas o dominios particulares puede ser problemática cuando el tamaño muestral correspondiente a dichos dominios es reducido ya que las "estimaciones directas" suelen ser inestables. Los modelos de efectos aleatorios constituyen una alternativa metodológica apropiada para mejorar estas estimaciones. En este trabajo se utilizan estos modelos para estimar la tasa de desocupación en dominios pequeños con información proporcionada por la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) correspondiente al Aglomerado Gran Rosario. Se realiza, además, un estudio por simulación a fin de ampliar los resultados a diferentes escenarios de análisis. Los resultados hallados muestran la conveniencia del uso de la estimación basada en modelos toda vez que el tamaño de la muestra de los subgrupos sea reducido y la variabilidad entre ellos no sea demasiado importante.

This paper presents the theoretical-methodological discussion about the applicability of multiple level models in the study of the health/sickness process, its determinants and conditioning factors, as a function of the stratification of society and the living conditions of its inhabitants. It goes back to the concept of population according to the theory of hierarchical complex systems, which seeks not to reduce reality, but rather to build the problem trying to identify different levels of abstraction in its approach. These models are options to overcome prior experiences, with the application of conventional statistical techniques, given that they make it possible to simultaneously analyze different levels of aggregation, while keeping its hierarchical structure. They consider the influence of the variables taking into account their belonging to lager units and the potential association existing between the units of a same level, that is, the intraclass correlation among variables relative to individuals, families and groups, close amongst themselves, which share similar conditions. In this manner, it tries to avoid oversizing the effect of macro level variables. The multiple level models are particularly appropriate to evaluate inequalities in the health/sickness/care process of the population groups and to analyze how social contexts affect the results and health risks of people. It highlights the need to develop information production strategies and analyses that make it possible to recognize levels of explanation and intervention to provide inputs and trigger actions suited to local specificities, at the level of micro-areas, so as to have more equity in healthcare.

Se presenta una discusión teórico metodológica sobre la aplicabilidad de modelos de niveles múltiples para el estudio de los procesos de salud/enfermedad, sus determinantes y condicionantes, en función de la estratificación de la sociedad y de las condiciones de vida de sus habitantes. Se recupera una noción de población según la perspectiva de la teoría de los sistemas complejos jerárquicos que busca no reducir la realidad, sino una construcción del problema procurando identificar distintos niveles de abstracción para su abordaje. Estos modelos constituyen una opción que supera las experiencias previas, con la aplicación de técnicas estadísticas convencionales, dado que permiten analizar simultáneamente distintos niveles de agregación conservando su estructura jerárquica. Se consideran la influencia de las variables teniendo en cuenta su pertenencia a unidades mayores y la asociación potencialmente existente entre las unidades de un mismo nivel, es decir, la correlación intraclase entre variables relativas a individuos, familias, grupos, próximos entre sí, que comparten condiciones semejantes. Se evita de este modo sobredimensionar el efecto de las variables de macro nivel. Los modelos de niveles múltiples resultan particularmente adecuados para valorar desigualdades en el proceso salud/enfermedad/atención de los grupos poblacionales y analizar cómo los contextos sociales afectan los resultados y los riesgos de salud individuales. Se destaca la necesidad de desarrollar estrategias de producción de información y de análisis que posibiliten reconocer niveles de explicación y de intervención, para proveer insumos y desencadenar acciones adecuadas a las especificidades locales, a nivel de las micro-áreas, con miras a lograr una mayor equidad en salud.

This paper presents the theoretical-methodological discussion about the applicability of multiple level models in the study of the health/sickness process, its determinants and conditioning factors, as a function of the stratification of society and the living conditions of its inhabitants. It goes back to the concept of population according to the theory of hierarchical complex systems, which seeks not to reduce reality, but rather to build the problem trying to identify different levels of abstraction in its approach. These models are options to overcome prior experiences, with the application of conventional statistical techniques, given that they make it possible to simultaneously analyze different levels of aggregation, while keeping its hierarchical structure. They consider the influence of the variables taking into account their belonging to lager units and the potential association existing between the units of a same level, that is, the intraclass correlation among variables relative to individuals, families and groups, close amongst themselves, which share similar conditions. In this manner, it tries to avoid oversizing the effect of macro level variables. The multiple level models are particularly appropriate to evaluate inequalities in the health/sickness/care process of the population groups and to analyze how social contexts affect the results and health risks of people. It highlights the need to develop information production strategies and analyses that make it possible to recognize levels of explanation and intervention to provide inputs and trigger actions suited to local specificities, at the level of micro-areas, so as to have more equity in healthcare.

Se presenta una discusión teórico metodológica sobre la aplicabilidad de modelos de niveles múltiples para el estudio de los procesos de salud/enfermedad, sus determinantes y condicionantes, en función de la estratificación de la sociedad y de las condiciones de vida de sus habitantes. Se recupera una noción de población según la perspectiva de la teoría de los sistemas complejos jerárquicos que busca no reducir la realidad, sino una construcción del problema procurando identificar distintos niveles de abstracción para su abordaje. Estos modelos constituyen una opción que supera las experiencias previas, con la aplicación de técnicas estadísticas convencionales, dado que permiten analizar simultáneamente distintos niveles de agregación conservando su estructura jerárquica. Se consideran la influencia de las variables teniendo en cuenta su pertenencia a unidades mayores y la asociación potencialmente existente entre las unidades de un mismo nivel, es decir, la correlación intraclase entre variables relativas a individuos, familias, grupos, próximos entre sí, que comparten condiciones semejantes. Se evita de este modo sobredimensionar el efecto de las variables de macro nivel. Los modelos de niveles múltiples resultan particularmente adecuados para valorar desigualdades en el proceso salud/enfermedad/atención de los grupos poblacionales y analizar cómo los contextos sociales afectan los resultados y los riesgos de salud individuales. Se destaca la necesidad de desarrollar estrategias de producción de información y de análisis que posibiliten reconocer niveles de explicación y de intervención, para proveer insumos y desencadenar acciones adecuadas a las especificidades locales, a nivel de las micro-áreas, con miras a lograr una mayor equidad en salud.

The focus of this paper is the application of statistical models to the study of socioeconomic conditioning factors in perinatal Chagas' disease conducted in Rosario, Argentina. A case (154) and control (158) design was applied to investigate socioeconomic and cultural differences in pregnant women in Hospital Roque Sáenz Peña as to their infection status. Logistic regression models were used to evaluate the importance of antecedents linked to the infection and socioeconomic and cultural factors for infection status. For pregnant women, the importance of antecedents linked to the infection was confirmed and the women's level of schooling stood out as the predominant socioeconomic condition associated with infection. Log-linear models were used to explore the associations between certain explanatory variables. This approach pointed up the most relevant associations between such factors and Chagas' disease and provided a better understanding of the framework of relationships among them.

El propósito de esta presentación es mostrar la aplicación de modelos estadísticos en un estudio sobre las implicancias de los condicionantes socioeconómicos en el Chagas connatal realizado en Rosario. A fin de indagar diferencias socioeconómicas y culturales en embarazadas del Hospital Roque Sáenz Peña según la condición de infectada o no infectada, se adoptó un diseño de casos (154) y controles (158). Se utilizaron modelos de regresión logística con la intención de valorar la importancia de los atributos referidos a los antecedentes ligados a la infección y de los factores socioeconómicos y culturales en relación con la condición de infección. Esta modelización permitió corrobar, para esta población de mujeres, la importancia de los antecedentes ligados a la infección; se destacó el nivel de instrucción de la mujer como condicionante socioecónomico preponderante vinculado con la infección. Para ahondar en las asociaciones entre ciertas variables explicativas, se completó el análisis con modelizaciones loglineales. El recurso analítico empleado permitió no sólo hallar las asociaciones más relevantes entre los factores considerados y la enfermedad de Chagas, sino también lograr una mejor comprensión acerca de la trama de relaciones existentes entre ellos.

The focus of this paper is the application of statistical models to the study of socioeconomic conditioning factors in perinatal Chagas' disease conducted in Rosario, Argentina. A case (154) and control (158) design was applied to investigate socioeconomic and cultural differences in pregnant women in Hospital Roque Sáenz Peña as to their infection status. Logistic regression models were used to evaluate the importance of antecedents linked to the infection and socioeconomic and cultural factors for infection status. For pregnant women, the importance of antecedents linked to the infection was confirmed and the women's level of schooling stood out as the predominant socioeconomic condition associated with infection. Log-linear models were used to explore the associations between certain explanatory variables. This approach pointed up the most relevant associations between such factors and Chagas' disease and provided a better understanding of the framework of relationships among them.

El propósito de esta presentación es mostrar la aplicación de modelos estadísticos en un estudio sobre las implicancias de los condicionantes socioeconómicos en el Chagas connatal realizado en Rosario. A fin de indagar diferencias socioeconómicas y culturales en embarazadas del Hospital Roque Sáenz Peña según la condición de infectada o no infectada, se adoptó un diseño de casos (154) y controles (158). Se utilizaron modelos de regresión logística con la intención de valorar la importancia de los atributos referidos a los antecedentes ligados a la infección y de los factores socioeconómicos y culturales en relación con la condición de infección. Esta modelización permitió corrobar, para esta población de mujeres, la importancia de los antecedentes ligados a la infección; se destacó el nivel de instrucción de la mujer como condicionante socioecónomico preponderante vinculado con la infección. Para ahondar en las asociaciones entre ciertas variables explicativas, se completó el análisis con modelizaciones loglineales. El recurso analítico empleado permitió no sólo hallar las asociaciones más relevantes entre los factores considerados y la enfermedad de Chagas, sino también lograr una mejor comprensión acerca de la trama de relaciones existentes entre ellos.