Investigadores de la UPNA crean una aplicación para estimar por regiones el ries
Investigadores de la UPNA crean una aplicación para estimar por regiones el ries UPNA

Los investigadores integrantes del grupo son la catedrática Lola Ugarte y los profesores Tomás Goicoa y Aritz Adin, todos ellos, del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad.

Tal y como explican los investigadores, la representación cartográfica de enfermedades constituye una de las principales líneas de investigación del grupo, pero el objetivo no es únicamente desarrollar nueva metodología estadística, sino que pretende que sea accesible también a usuarios, tanto expertos como no expertos, del ámbito de la epidemiología y de la salud pública.

En este sentido, desde el 15 de enero de 2018 hasta el 16 de febrero de 2019, se han registrado para utilizar la aplicación un total de 205 usuarios de 41 países distintos correspondientes a 169 instituciones que abarcan universidades, centros de salud y empresas de los cinco continentes, ha indicado en una nota la UPNA.

La aplicación utiliza modelos de tipo autorregresivo que incorporan distintos tipos de interacciones espacio-temporales y permite obtener estimaciones precisas del patrón espacio-temporal del riesgo. Se ha creado utilizando el paquete shiny de R (software estadístico de uso libre). Todos los cálculos se realizan en un potente servidor remoto alojado en la UPNA. Accediendo a la aplicación se puede, además, descargar una versión de escritorio que permite ejecutar los modelos en local si fuese necesario.

La representación cartográfica de enfermedades (conocida en inglés como 'disease mapping') es una línea de investigación de gran interés en el ámbito de la epidemiología y la salud pública. El objetivo principal de este campo de investigación es proporcionar nuevas herramientas que permitan estimar patrones espacio-temporales de mortalidad e incidencia de cáncer y otras enfermedades crónicas, así como detectar regiones con exceso de riesgo, lo que permite "poner en evidencia posibles desigualdades en salud y alerta a las autoridades sanitarias para que tomen las medidas adecuadas para paliarlas".

"No en vano uno de los principios generales de salud pública establecidos por la Ley General de Salud Pública es el de la equidad, que establece que las políticas, planes y programas que tengan impacto en la salud deben promover la disminución de las desigualdades sociales en esta materia", se explica desde el grupo investigador.

El estudio pormenorizado de patrones espacio-temporales de mortalidad e incidencia de cáncer también permite generar nuevas hipótesis acerca de la etilogía (causas) de la enfermedad en estudio y facilita la búsqueda de nuevos factores de riesgo. "Hay que tener en cuenta que los factores individuales no son usualmente suficientes para entender completamente las causas de determinadas enfermedades crónicas como el cáncer. Se deben considerar, además, factores contextuales del área de residencia del individuo como los hábitos, la dieta o la contaminación". "Por otro lado, es importante destacar que en numerosos tipos de cáncer, los factores de riesgo conocidos explican un porcentaje de casos muy pequeño, de manera que el análisis de la evolución temporal del patrón geográfico del riesgo se torna crucial", aclaran los investigadores.

HISTORIA DEL ESTUDIO DE LA INCIDENCIA EN MAPAS

La representación de los casos de incidencia o mortalidad en forma de mapas se viene realizando al menos desde hace casi dos siglos. A mediados del siglo XIX, el doctor John Snow representó casos de cólera en Londres y fue capaz además de determinar la causa del aumento fulgurante del número de casos: una bomba de agua contaminada en Broad Street. Las autoridades sanitarias del Londres de la época fueron informadas, el suministro de la fuente de agua se cortó y los casos de cólera descendieron drásticamente.

En la actualidad, ya no se representan únicamente los casos en los mapas (puesto que la población en riesgo ha de tenerse en cuenta), sino que suelen representarse riesgos o tasas, calculados a partir de modelos estadísticos cada vez más sofisticados que superan a las medidas clásicas de estimación de riesgos como la razón de mortalidad estandarizada.

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