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Updated: Jan 7, 2026

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Published on: November 10, 2023
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Predicción de la mortalidad diaria por ahogamiento en bañera en Japón: un análisis comparativo de enfoques
Yoshiaki Tai1, Kenji Obayashi1, Yuki Yamagami1
1Department of Epidemiology, Nara Medical University School of Medicine, Nara, Japan.
Frontiers in public health
|December 26, 2025
Resumen
Japón se enfrenta a un alto número de muertes por ahogamiento en bañera en adultos mayores. Un nuevo modelo de pronóstico que utiliza datos de temperatura y población puede predecir los riesgos diarios, lo que permite emitir advertencias oportunas para prevenir muertes.
Área de la Ciencia:
- Salud Pública
- Epidemiología Ambiental
- Gerontología
Sus antecedentes:
- Japón tiene la tasa de mortalidad por ahogamiento más alta del mundo en adultos mayores.
- Los incidentes relacionados con la bañera son la principal causa, con tendencias crecientes a pesar de los esfuerzos de salud pública.
- Las intervenciones existentes carecen de un modelo de pronóstico a nivel nacional para la evaluación oportuna del riesgo.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y validar un modelo de pronóstico a nivel nacional para las muertes diarias por ahogamiento en bañera en Japón.
- Identificar los predictores clave del riesgo de ahogamiento en bañera en adultos mayores.
- Proporcionar un marco para emitir advertencias oportunas de salud pública.
Principales métodos:
- Se utilizaron registros de certificados de defunción (1995-2020) y se integraron datos meteorológicos, temporales y demográficos.
- Se emplearon modelos no lineales de retardo distribuido (DLNM), gradient boosting extremo (XGBoost) y redes de memoria a corto plazo (LSTM) para la predicción de la mortalidad diaria.
- Se validó la precisión del modelo utilizando el error cuadrático medio (RMSE) y el error absoluto medio (MAE), y se evaluó la importancia de las características mediante explicaciones aditivas de Shapley.
Principales resultados:
- Los modelos DLNM, XGBoost y LSTM demostraron un rendimiento predictivo comparable (RMSE ≈ 0.57-0.58, MAE ≈ 0.33-0.35).
- Las características predictivas clave incluyeron la temperatura media diaria, la población de la prefectura y los indicadores de la prefectura.
- La precisión de la predicción se mantuvo constante al utilizar solo variables meteorológicas disponibles de forma rutinaria (temperaturas máximas/mínimas).
Conclusiones:
- Un marco basado en DLNM pronostica eficazmente las muertes diarias por ahogamiento en bañera.
- La integración del modelo con transmisiones meteorológicas y plataformas móviles puede facilitar advertencias oportunas.
- Este enfoque ofrece una estrategia práctica para reducir la mortalidad prevenible relacionada con el baño en la población que envejece de Japón.
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