Tutorial sobre la implementación de métodos estadísticos para la estimación de muertes en exceso con un estudio de...

Área de la Ciencia:

• Salud Pública; Bioestadística; Epidemiología

Sus antecedentes:

• La estimación de muertes en exceso cuantifica el impacto de las crisis de salud pública comparando la mortalidad observada con la esperada.
• Existen varios métodos estadísticos, cada uno con enfoques únicos para calcular esta diferencia.

Objetivo del estudio:

• Proporcionar a los investigadores orientación sobre la aplicación de cuatro métodos populares de estimación de muertes en exceso.
• Demostrar la codificación en R para cada método utilizando un estudio de caso post-pandemia en EE. UU.
• Analizar el rendimiento del método a través de estudios de simulación.

Principales métodos:

• El tutorial cubre el modelo bayesiano de la Organización Mundial de la Salud, el gradient boosting de The Economist, el modelo cuasi-Poisson de Acosta e Irizarry y el modelo de conjunto de IHME.
• Se proporciona código R para la aplicación práctica.
• Los estudios de simulación evalúan el rendimiento del método en diversas condiciones.

Principales resultados:

• Las estimaciones y la precisión varían significativamente según las covariables de entrada, los períodos de referencia y la extrapolación.
• Se requiere precaución al extrapolar utilizando períodos de referencia temporalmente distantes (>5 años).
• El rendimiento del método es sensible a las elecciones de parámetros y a las características de los datos.

Conclusiones:

• Aboga por el uso de múltiples métodos de estimación de muertes en exceso en paralelo para un análisis sólido.
• Recomienda análisis de sensibilidad exhaustivos y la comparación de resultados.
• Pide más estudios de simulación y conjuntos de datos de referencia para mejorar la comprensión de la precisión del método y el rendimiento comparativo.