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COMPARAN LAS DISTINTAS MEDIDAS DE MORBILIDAD EN UNA MISMA POBLACION (especial para SIIC © Derechos reservados) |
| La información de morbilidad obtenida a partir de encuestas poblacionales de salud puede conseguir una mejor estimación del riesgo para elaborar programas preventivos. |
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Autor: Cristina Rius I Gibert Columnista Experto de SIIC Institución: Agencia de Salud Pública de Barcelona Artículos publicados por Cristina Rius I Gibert |
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Coautores Pérez Gloria* Schiaffino Anna*** Garcia Montse**** Tresserras Ricard** Fernández Esteve***** COHESCA Grupo****** MD, MPH, PhD, Agencia de Salud Pública de Barcelona, Barcelona, España* MD, PhD, Generalitat de Catalunya, Barcelona, España** MPH, Instituto Catalán de Oncología, Barcelona, España*** PhD, Instituto Catalán de Oncología, Barcelona, España**** MD, PhD, Instituto Catalán de Oncología., Barcelona, España***** Mara Bares, Departamento de Salud; Esteve Fernández, Unidad de Prevención y Control del Cáncer, Instituto Catalán de Oncología; Montse García, Unidad de Prevención y Control del Cáncer, Instituto Catalán de Oncología; Rosa Gispert, Departamento de Salud; José Miguel Martínez, Unidad de Investigación en Salud Ocupacional, Departamento de Ciencias Experimentales y Salud, Universitat Pompeu Fabra; Glòria Pérez, Agencia de Salud Pública de Barcelona; Cristina Rius, Agencia de Salud Pública de Barcelona; Anna Schiaffino, Unidad de Prevención y Control del Cáncer. Instituto Catalán de Oncología; Ricard Tresserras, Departamento de Salud., Barcelona, España****** |
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Recepción del artículo 17 de Junio, 2008 |
Aprobación 8 de Septiembre, 2008 |
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Primera edición 1 de Abril, 2009 |
Segunda edición, ampliada y corregida 6 de Mayo, 2009 |
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ResumenObjetivo: Estimar el riesgo de mortalidad utilizando dos de las medidas de morbilidad en una cohorte de la población de Cataluña (España). Métodos: Analizamos 6 641 individuos de 40 a 84 años de edad (3 536 mujeres y 3 105 hombres) seguidos durante 5 años. Ajustamos los modelos de regresión logística para calcular los riesgos relativos (RR) de mortalidad y sus intervalos de confianza del 95% (IC95%) según multimorbilidad y comorbilidad. Resultados: Según la multimorbilidad, no se detectó aumento alguno del riesgo de mortalidad según el número de trastornos crónicos ni en hombres ni en mujeres. Según la comorbilidad, se obtuvo un incremento del riesgo de morir en aquellos individuos con diagnóstico de embolia en hombres (RR: 2.8; IC95%: 1.5-5.2) y en mujeres (RR: 2.6; IC95%: 1.3-5.2). Por cada enfermedad adicional, el RR fue 1.1 en los hombres y 1.2 en las mujeres y por cada año fue 1.1 en ambos sexos. Conclusiones: La presencia de trastornos crónicos puede ser expresada de formas distintas de acuerdo con los objetivos y el diseño del estudio. La información de morbilidad debe obtenerse de las encuestas poblacionales de salud para conseguir una mejor estimación del riesgo.
Palabras claveestudio de cohorte, multimorbilidad, comorbilidad, mortalidad Clasificación en siicsalud Artículos originales > Expertos de Iberoamérica > página www.siicsalud.com/des/expertocompleto.php/ Especialidades 
Principal: Epidemiología
Relacionadas: Geriatría,
Atención Primaria,
Salud Pública,
Medicina Familiar,
Educación Médica
Enviar correspondencia a:Cristina, Rius i Gibert, Agencia de Salud Pública de Barcelona, Plaça Lesseps, 1, 08023, Barcelona, España, E-mail: 32284mrg@comb.es
Patrocinio y reconocimiento:Este estudio fue financiado parcialmente por el Fondo de Investigación Sanitaria (FIS 98/0053-01) del Ministerio de Salud de España. Este trabajo fue parte de la tesis doctoral de Cristina Rius (Programa de Salud Pública e Investigación Biomédica de la Universidad Autónoma de Barcelona).
Assessment of Different Morbidity Measures
Bibliografía del artículo
1. Arroyo Pérez A. Tendencias demográficas durante el siglo XX en España. INE. Disponible en: www.ine.es/prodyser/pubweb/tend_demo_s20/tend_demos20.htm. 2. Cornoni-Huntley JC, Foley DJ, Guralnik JM. Co-morbidity analysis: a strategy for understanding mortality, disability and use of health care facilities of older people. Int J Epidemiol 20:S8-S17, 1991. 3. De Groot V, Beckerman H, Lankhorst GJ, Bouter LM. How to measure comorbidity: a critical review of available methods. J Clin Epidemiol 56:221-29, 2003. 4. Guralnik JM. Assesing the impact of comorbidity in older population. Ann Epidemiol 6:376-380, 1996. 5. Gijsen R, Hoeymans N, Schellevis FG, Ruwaard D, Satariano WA, Van den Boos, G. Causes and consequences of comorbidity: a review. J Clin Epidemiol 54:661-674, 2001. 6. Van den Akker M, Buntinx F, Roos S, Knottnerus JA. Problems in determining occurrence rates of multimorbidity. J Clin Epidemiol 54:675-679, 2001. 7. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, Mackenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chron Dis 40:373-383, 1987. 8. Rius C, Pérez G, Martínez JM, Barés M, Schiaffino A, Gispert R, Fernández E. The Charlson comorbidity index predicted subsequent mortality in a health survey. J Clin Epidemiol 57:403-408, 2004. 9. Perkins AJ, Kroenke K, Unützer J, Katon W, Williams JW, Hope C, Callahan AM. Common comorbidity scales were similar in their ability to predict health care costs and mortality. J Clin Epidemiol 57:1040-1048, 2004. 10. Alonso J, Ferrer M, Gandek B et al. Health-related quality of life associated with chronic conditions in eight countries: results from the International Quality of Life Assessment (IQOLA) Project. Qual Life Res 13(2):283-298, 2004. 11. Technical report. Catalonian Health Interview Survey (ESCA). Catalonian Health Service. Department of Health and Social Security. Generalitat de Catalunya 1996. 12. Fernandez E, Schiaffino A, Rajmil L, Badia X, Segura A. Gender inequalities in health care services use in Catalonia (Spain). J Epidemiol Community Health 53:218-222, 1999. 13. Brenner H, Schmidtmann I, Stegmaier C. Effects of record linkage errors on registry-based follow-up studies. Stat Med 16:2633-2643, 1997. 14. Domingo A, Marcos J. Propuesta de un indicador de clase social basado en la ocupación. Gac Sanit 10:320-326, 1989. 15. World Health Organization. Guidelines for controlling and monitoring the tobacco epidemic. Geneva: Tobacco or Health Programme, WHO, 1997. 16. Guillen M, Junca S, Rue M, Aragay JM. Efecto del diseño de las muestras en el análisis de encuestas complejas: aplicación a la encuesta de salud de Cataluña. Gac Sanit 14:399-402, 2000. 17. Mackenbach JP, Kunst AE, Lautenbach H, Oei YB, Bijlsma F. Gains in life espectancy after elimination of major causes of death: revisaed estimates taking into account the effect of competing causes. J Epidemiol Community Health 53:32-37, 1999. 18. Schneeweiss S, Maclure M. Use of comorbidity scores for control of confounding in studies using administrative databases. Int J Epidemiol 29:891-898, 2000. 19. D'Hoore W, Bouckaert A, Tilquin C. Practical considerations on the use of the Charlson comorbidity index with administrative data bases. J Clin Epidemiol 49(12):1429-1433, 1996. 20. Lantz PM, House JS, Lepkowski JM, Williams DR, Mero RP, Chen J. Socioeconomic factors, health behaviours and mortality. JAMA 279:1703-1708, 1998. 21. Mulder M, Ranchor AV, Sanderman R, Bouma J, Van den Heuvel WJ. The stability of lifestyle behaviour. Int J Epidemiol 27(2):199-207, 1998. |
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