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Título : Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina
Autor : Coxson, Pamela 
Mejía, Raúl M 
Konfino, Jonatan 
Fernández, Alicia 
Salgado, M. Victoria 
Irazola, Vilma E 
Penko, Joanne 
Gutiérrez, Laura 
Palabras clave : Simulación por Computador;ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES;Argentina;SALUD PUBLICA;POLITICA DE SALUD
Fecha de publicación : Nov-2019
Citación : Coxson P, Mejía, RM, Konfino J, Fernández A, Salgado MV, Irazola VE, Penko J, Gutiérrez L. Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina. Medicina (B Aires). 2019;79:438-44.
Resumen : La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en Argentina. Los modelos de simulación por computadora permiten extrapolar evidencia a poblaciones más amplias que las originalmente estudiadas, a lo largo de períodos prolongados, y comparar diferentes subpoblaciones. El Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM, por sus siglas en inglés) es un modelo de simulación utilizado para representar y proyectar la mortalidad y morbilidad por ECV en la población de 35 o más años. El objetivo de este trabajo fue actualizar la versión argentina del CVDPM. Para esto, se utilizó información del Censo Nacional 2010, la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo 2013, el estudio CESCAS I, y el estudio PrEViSTA, para actualizar la dinámica del tamaño de la población, sus características demográficas, y la distribución de factores de riesgo cardiovasculares a lo largo del tiempo. Las proyecciones del modelo se calibraron comparándolas con información sobre eventos de ECV y mortalidad en el año 2010 (año de referencia) en Argentina. Las estadísticas argentinas informaron que en 2010 la población de 35 o más años sufrió un total de 41 219 infartos de miocardio (IM), 58 658 accidentes cerebrovasculares y 281 710 muertes totales. El CVDPM predijo 41 265 IM (diferencia: 0.11%), 58 584 accidentes cerebrovasculares (diferencia: 0.13%) y 280 707 muertes totales (diferencia: 0.36%). En todos los casos, la versión final del modelo predijo el número real de eventos cardiovasculares con una precisión superior al 99.5%, pudiendo ser utilizado para pronosticar cambios en la incidencia y mortalidad de ECV debidos de la implementación de políticas públicas.
Descripción : Fil: Coxson, Pamela. Center for Vulnerable Populations. University of California San Francisco; Estados Unidos.
Fil: Mejía, Raúl M. CEDES. Centro de Estudios de Estado y Sociedad. Área de Salud, Economía y Sociedad; Argentina.
Fil: Konfino, Jonatan. CEDES. Centro de Estudios de Estado y Sociedad. Área de Salud, Economía y Sociedad; Argentina.
Fil: Fernández, Alicia. Department of Medicine. University of California San Francisco; Estados Unidos.
Fil: Salgado, M. Victoria. CEDES. Centro de Estudios de Estado y Sociedad. Área de Salud, Economía y Sociedad; Argentina.
Fil: Irazola, Vilma E. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; Argentina.
Fil: Penko, Joanne. Center for Vulnerable Populations. University of California San Francisco; Estados Unidos.
Fil: Gutiérrez, Laura. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; Argentina.
Serie o Congreso: Medicina (B Aires). 2019;79:438-44.
URI : http://repositorio.cedes.org/handle/123456789/4529
ISSN : 1669-9106
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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