Probabilidad (prevalencia) ajustada: condiciones de salud y demográficas

Esta sección muestra la prevalencia ajustada de fallecimientos según distintas condiciones demográficas y de salud. A diferencia de la prevalencia cruda, se trata de probabilidades que permiten hacer conclusiones más robustas sobre los factores de riesgo de fallecimiento por COVID-19.

Todas las gráficas reconocen la incertidumbre de la estimación y se incluyen intervalos creíbles al 95% . Esto signfica que, con una probabilidad de 95%, el valor observado se ubica en el rango mostrado en la gráfica.

Se recomienda leer la Nota: Prevalencia ajustada.

Edad

Sexo

Indígena

Obesidad

Diabetes

Hipertensión

Cardiovascular

Enfermedad renal crónica

Tabaquismo

Interacción: Obesidad y Diabetes

Interacción: Diabetes e hipertensión

Interacción obesidad e hipertensión

Interacción diabetes e hipertensión

Interacción edad e diabetes

Interacción edad y obesidad

Nota: Probabilidad ajustada

Significado e interpretación

La probabilidad ajustada es la proporción de fallecimientos atribuibles a cierta característica (por ejemplo, hipertensión) después de controlar por ciertos factores en un modelo estadístico. En el caso más simple, el control se hace a los valores promedio de los otros factores. En los casos más complicados el ajuste se hace a valores específicos. Por ejemplo, la probabilidad de fallecimiento para gente con obesidad para la población hipertensa, con diabetes, etc.

Estos datos se interpretan de la siguiente manera. Considere a dos grupos de personas, uno con y otro sin diabetes, con probabilidades ajustadas de 25% y 15%, respectivamente. Esto significa que -en promedio- el efecto de diabetes sobre la probabilidad de fallecimiento es de 10%. En otras palabras, las personas con diabetes tienen 10% más riesgo de morir que las que no tienen diabetes.

Significado de riesgo medio y alto

Riesgo medio: Es la probabilidad de fallecimiento atribuible para la característica en cuestión -e.g. diabetes- considerando las otras características a sus valores promedio. Es decir, es la probabilidad de fallecimiento para diabéticos y no diabéticos con valores promedio de edad, padecimientos, lugar de residencia, hospital de atención, etc. Es decir, el riesgo medio trata de aproximar la probabilidad de morir para una persona adulta “normal o típica”.

Riesgo alto: Es la probabilidad de fallecimiento atribuible para la característica -e.g. diabetes- considerando que sus otras características -principalmente de salud- son de riesgo. Es decir, es la probabilidad de fallecimiento para diabéticos y no diabéticos que además tienen alto riesgo de enfermedad cardiovascular, renal crónica, obesidad, etc. No se trata, de la población típica en México.

Método para cálculo de probabilidades

Las probabilidades se obtienen en dos pasos:

  • Estimación de modelo bayesiano de regresión binaria. Para la estimación se usaron los siguientes programas:

Rstan:

Stan Development Team (2018). RStan: the R interface to Stan. R package version 2.18.2. http://mc-stan.org/

El paquete brms() de R:

Paul-Christian Bürkner (2017). brms: An R Package for Bayesian Multilevel Models Using Stan. Journal of Statistical Software, 80(1), 1-28. doi:10.18637/jss.v080.i01

  • Estimación de probabilidades a partir de los resultados del modelo.

Los paquetes ggpredict() de R. Con auxilio de ggplot2().

Lüdecke D (2018). “ggeffects: Tidy Data Frames of Marginal Effects from Regression Models.” Journal of Open Source Software, 3(26), 772. doi: 10.21105/joss.00772 (URL: http://doi.org/10.21105/joss.00772).

H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.

  • Datos

Los datos se actualizan diariamente con información oficial de: https://datos.gob.mx/busca/dataset/informacion-referente-a-casos-covid-19-en-mexico

Programa Universitario de Estudios del Desarrollo. PUED

UNAM. 2020.