2024-03-28T08:48:21Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/77032017-09-23T21:30:56Zcom_10803_253col_10803_261
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
author
Lertxundi Manterola, Aitana
authoremail
aitaler@yahoo.es
authoremailshow
true
director
Sáez Zafra, Marc
2011-04-12T17:34:42Z
2007-03-13
2007-02-16
9788469060476
http://www.tdx.cat/TDX-0313107-114758http://hdl.handle.net/10803/7703
Gi. 404-2007
Los objetivos de la tesis son:<br/>1.- Estudiar la relación entre la incidencia y mortalidad por cáncer y los factores medioambientales, en particular la contaminación atmosférica, controlando por factores socioeconómicos.<br/>2.- Utilizar aquellos métodos de estadística espacial apropiados para cada tipo de diseño.<br/>3.- Distinguir en los modelos las diferentes fuentes de extra-variabilidad espacial.<br/>4.- Controlar el problema de exceso de ceros inherente a alguna de las neoplasias de interés medioambientales.<br/>Conclusiones:<br/>- Tanto la incidencia como la mortalidad de las neoplasias, presentaron dos fuentes de extravariación. La extravariaicón espacial, por la que unidades vecinas tienden a presentar razones de incidencia/mortalidad similares, y la heterogeneidad no espacial. En general la extravariabilidad espacial ha resultado ser mucho mayor que la no espacial.<br/>- Para suavizar las RIE/RME correspondientes a variables con un porcentaje de ceros superior al40-50% debe utilizarse un modelo que capture este comportamiento.<br/>- El mejor modelo en términos de ajuste para recoger el exceso de ceros en las variables de interés ha resultado ser el modelo mixto de riesgo relativo.<br/>- Las RIE/RME suavizadas presentan un patrón geográfico claro sólo en algunas neoplasias de interés medioambiental.<br/>- Parte de la variabilidad remanente en las RIE/RME suavizadas pudo ser explicada mediante la introducción de variables explicativas, en particular la contaminación atmosférica y variables socioeconómicas.<br/>-Como los contaminantes atmosféricos fueron observados en un diseño geoestadístico y las neoplasias de interés mediambiental lo fueron en un diseño en rejilla se modelizó la superficie de exposición.<br/>- El efecto del contaminante en cada municipio/sección censal se aproximó introduciendo en el modelo el valor promedio en cada área y la variabilidad intra-área.<br/>- El efecto del contaminante se consideró aleatorio, en el sentido de que podría ser diferente en cada una de las áreas.<br/>- Las condiciones socioeconómicas fueron otra de las variables que redujeron la variabilidad remanente en las RIE/RME suavizadas.<br/>-Las variables explicativas observadas con un diseño en rejilla, como el índice de privación, se introdujeron en el modelo como efectos fijos.<br/>- El efecto de la privación sobre la incidencia y/o mortalidad por cáncer de tráquea, bronquios y pulmón, controlando por contaminantes atmosféricos, fue mayor en las mujeres que en los hombres.<br/>-Altas concentraciones de contaminantes atmosféricos aumentan el riesgo de padecer neoplasias de interés medioambiental, controlando por condiciones socioeconómicas.
The objectives of the Thesis are:<br/>1.- To study the relationship between incidence and cancer mortality and environmental factors, particularly atmospheric pollutio, using socioeconomic factors as control.<br/>2.- To use those methods of spatial statistics suitable for each type of design.<br/>3.- To distinguish different sources of spatial extra-variability between the models.<br/>4.- To control the problem of excess zeros inherent in some of the environment-related neoplasias.<br/>5.- To correctly introduce explanatory variables (according to the design oberved in them) of the geographical variability of the environment-related neoplasias in order to avoid possible biases.<br/>The conclusions are:<br/>-Both the incidence and mortality of environment-related neoplasias showed two wources of extra-variation: spatil extra-variation, in which neighbouring units tend to show similar incidence/mortality ratios, and non-spatial heterogeneity.<br/>-To smooth the SIR/SMR corresponding to variables with a precentage of zeros higher than 40-50% a model that captures this behaviour must be used.<br/>-The best model, in terms of fit, which recognises excess zeros in the variables of interest was the mixture relative risk model.<br/>-Smoothed SIR/SMR only showed a clear geographical pattern in some of the environment-related neoplasias.<br/>-Part of the remaining variability in the smoothed SIR/SMR could be explained by introducing explanatory variables, in particular atmospheric pollution and socieconomic variables.<br/>-As the atmospheric pollutants were observed in a geostatistical design and the environment-related neoplasias were studied in a lattice design, the exposure surface was modelled.<br/>-The effect of the pollutant in each municipality/electoral district as approached in the model by introducing the average value in each area and the intra-area variability.<br/>-Socioeconomic conditions were another of the variables that reduced the remaining variability in the smoothed SIR/SMR.<br/>-Explanatory variables observed with a lattice design, such as the privation index, were introduced in the model as fixed effects.<br/>-Greater privation, using atmospheric pollutans as control, implied a greater risk of suffering/dying from some of the environment-realted neoplasias in the three areas and periods studies.<br/>-The effect of privation on the incidence and/or mortality form throat, bronchial and lung cancer, using atmospheric pollutans as control, was greater in women than in men.
spa
Mortalitat per càncer
Cáncer mortality
Contaminació atmosfèrica
Atmospheric pollution
Contaminación atmosférica
Spatial epidemiology
Epidemiologia espacial
Salut ambiental
Environmental health
Salud ambiental
Spatial statistics
Estadística espacial
Mortalidad por cáncer
Métodos de estadística espacial para evaluar la influencia de factores medioambientales sobre la incidencia y mortalidad por cáncer
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