Tasa de mortalidad en el año 2021
Anny Guerrero
Daniela Gutierrez
Isabella Gutiérrez
laura Tatiana Torres
2024-04-05
Introducción
En el presente informe se analizará los datos de tasa de mortalidad en el mundo en el año 2021, teniendo en cuenta una base de datos acerca de este tema, además se realizará un modelo de regresión lineal, el cual modelará la tasa de mortalidad mundial por cada 1000 personas en 7 categorías, expectativa de vida al nacer, la tasa de mortalidad en neonatos, la tasa de mortalidad infantil, tasa de mortalidad debajo de los 5 años para hombres y de la misma manera para mujeres, la tasa de mortalidad en adultos para mujeres y para hombres.
Destaca que el principal problema a abordar será la tasa de mortalidad, debido al estancamiento de los avances sanitarios en los últimos años, así como una evidente advertencia sobre el aumento de las enfermedades no transmisibles y los costos provocados por la pandemia a causa del Covid-19 y enfermedades por el cambio climático.Con datos hasta el año 2020, el informe subraya un estancamiento del progreso de la salud en los últimos años, en comparación con las tendencias de 2000-2015.
También advierte sobre la creciente amenaza de las enfermedades no transmisibles, el cambio climático y los costos de la pandemia de Covid-19.
La tasa de mortalidad de niños menores de cinco años a nivel global disminuyó a la mitad durante el período de 2000 a 2021, pasando de 76 fallecimientos por cada 1000 nacidos vivos a 38 fallecimientos por cada 1000 nacidos vivos.
Aterrizando los datos en un contexto nacional, en 2021, fallecieron en Colombia 394,864 individuos, un aumento de 62,107 con respecto al año anterior. Esto significa que diariamente pierden la vida en Colombia aproximadamente 1,082 personas.
Al examinar los datos por género, se observa que hubo más defunciones en hombres, con un total de 106,019, en comparación con las mujeres, que fueron 84,846. Es relevante contrastar estos números con la distribución por género en la población colombiana.
La tasa de mortalidad en 2021 en Colombia ha subido respecto a 2020, hasta situarse en el 7,74%, es decir, 7,74 muertes por cada mil habitantes.
Además, Colombia ha experimentado un deterioro en su posición en el ranking de tasas de mortalidad. Ha pasado del puesto 65 en 2020 al puesto 89 en dicho ranking, lo que indica que tiene una tasa de mortalidad promedio en comparación con otros países del ranking. En este sentido, resulta muy interesante contrastar la pirámide de población de Colombia con la de otros países para comprender las variaciones en las tasas de mortalidad entre distintas regiones.
Si analizamos la tendencia de la tasa de mortalidad en Colombia durante los últimos años, observamos un aumento en comparación con el 6,61% registrado en 2020, así como en comparación con el 4,3% de 2011.
Metodología
Matriz de correlación
## New names:
## • `` -> `...1`
La matriz de correlación nos permite observar la intensidad y dirección de la relación entre las variables independientes y la variable fija (esperanza de vida al nacer). En este caso, se observa una relación negativa fuerte entre las variables independientes y la variable fija.
al ser la Variable fija: Esperanza de vida al nacer y la Variable independiente: Tasa de mortalidad neonatal, si aumenta la tasa de mortalidad neonatal, disminuye la esperanza de vida al nacer. Esto es lógico, ya que una mayor cantidad de muertes neonatales reduce la esperanza de vida general de la población.
Como ejemplo Si la tasa de mortalidad neonatal aumenta en un 10%, la esperanza de vida al nacer podría disminuir en un 2%.
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
como se puede ver en el grafio de dispersion su pendiente es negativa lo que nos muestra la relacion anteriormente mencionada
Modelo
El modelo utilizado es una regresión lineal el cual modelará la tasa de mortalidad,nuestra ecuación tiene la forma: La fórmula para calcular el error cuadrático medio (MSE) es:
\[ life expentacy at birth = \beta_0 + \beta_1Neonatal mortality rate +\beta_2Infant mortality rate +\beta_3Under-five mortality rate male \]
\[ +\beta_4Under-five mortality rate Female + \beta_5Adult mortality rate male + \beta_6Adult mortality rate female \]
“Life expectancy at birth” es decir, la expectativa de vida de los recién nacidos el cual nos indicará cuánto se espera en promedio que un recién nacido viva.
“Neonatal mortality rate” el cual quiere decir la tasa de mortalidad de los neonatos,que nos indicará los nacidos vivos que fallecen durante los primeros 28 días de vida.
“Infant mortality rate”, lo cual significa,” tasa de mortalidad infantil” se define como el número de muertes de niños menores de un año, expresada por cada 1.000 nacidos vivos.
La tasa de mortalidad de menores de cinco años para el género masculino y el género femenino que tienen por variables “Under-five mortality rate male” y “Under-five mortality rate female” hace referencia a la probabilidad de que un recién nacido muera antes de cumplir exactamente 5 años, expresada por cada 1.000 nacidos vivos.
La tasa de mortalidad en adultos tanto en hombres como en mujeres la variable está como “Adult mortality rate female” y “Adult mortality rate male”; este nos indicará la muerte de los adultos por cada 1.000 nacidos.
Resultados Descriptivos
summary(datos[, c("Life expectancy at birth", "Neonatal mortality rate", "Infant mortality rate",
"Male Adult mortality rate", "Female Adult mortality rate")])## Life expectancy at birth Neonatal mortality rate Infant mortality rate
## Min. :53.00 Min. : 1.00 Min. : 2.00
## 1st Qu.:66.00 1st Qu.: 3.75 1st Qu.: 5.00
## Median :72.00 Median : 9.00 Median :13.00
## Mean :71.08 Mean :12.40 Mean :20.32
## 3rd Qu.:76.00 3rd Qu.:20.00 3rd Qu.:31.00
## Max. :84.00 Max. :40.00 Max. :78.00
## Male Adult mortality rate Female Adult mortality rate
## Min. : 49.0 Min. : 24.0
## 1st Qu.:122.5 1st Qu.: 62.0
## Median :194.5 Median :107.5
## Mean :200.7 Mean :128.1
## 3rd Qu.:270.0 3rd Qu.:176.0
## Max. :504.0 Max. :394.0Referente a las estadísticas descriptivas encontradas, se pudo observar que el mínimo de expectativa de vida al nacer al cual se puede aspirar es de 53 años, a diferencia del máximo, el cual sería 84 años, también, en promedio una persona puede llegar a tener una expectativa de vida de 71.08 años. En cuanto a las variables restantes se encontró que la mediana es de 72 años, lo cual indica que la mitad de la población tiene una expectativa de vida igual o menor a 72 años, y como últimas variables, tenemos el cuartil 1 y 3. Con respecto al cuartil 1, tiene un valor de 66, lo que significa que al menos el 25% de la población tiene una expectativa de vida igual o inferior a 66 años, mientras que en el cuartil 3, nos indica un valor de 75, esto quiere decir que al menos el 75% de la población tiene una expectativa de vida igual o inferior a 76 años.
En el rango de mortalidad neonatal, se observa que el valor mínimo es 1 y su máximo 40, esto quiere decir que entre el número de muertes neonatales oscila entre 1 y 40 muertes por cada mil neonatos, y en promedio 12.4 neonatos fallecen. También gracias a la mediana, se conoce que tiene un valor de 9, la mitad de las muestras de mortalidad neonatal se encuentran por debajo de 9 y la otra mitad por encima de este valor.
La variable del rango de mortalidad infantil indica que el número de muertes de niños (menores de un año) oscila entre 2 y 78 fallecidos por cada 1000 infantes en 2021, de manera análoga, con la misma muestra, y mismo año, se conoce que hay un promedio de 20.3 muertes. Respecto a la mediana, esta indica que la mitad de las muestras se encuentran por debajo de 13 y la otra mitad por arriba de 13.
Para finalizar, se encuentran las dos últimas variables, rango de mortalidad en adultos, tanto para mujeres como para hombres, en cuanto a los hombres se tiene que las muertes oscilan entre un rango de 49 y 504 muertes, con una media de 200.7 de fallecimientos, por cada 1000 adultos masculinos en 2021, a diferencia de las mujeres , donde el rango está entre 24 y 394 muertes, con un promedio de 128.1 fallecimientos por cada 1000 mujeres en el mismo año. Por último se tiene que la mediana de los hombres es de 194.5 y de las mujeres es de 107.5, esto significa que la mitad de los datos de cada uno de los sexos, estará por debajo de de este valor y el resto estará arriba del mismo valor mencionado.
Resultados del Modelo
##
## Call:
## lm(formula = `Life expectancy at birth` ~ `Neonatal mortality rate` +
## `Infant mortality rate` + `Male Under-five mortality rate` +
## `Female Under-five mortality rate` + `Male Adult mortality rate` +
## `Female Adult mortality rate` + as.factor(Income_Group),
## data = datos)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.3851 -1.0434 -0.2061 1.1255 4.2577
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error
## (Intercept) 83.973120 0.413244
## `Neonatal mortality rate` -0.103803 0.051108
## `Infant mortality rate` -0.097677 0.065325
## `Male Under-five mortality rate` 0.072177 0.105364
## `Female Under-five mortality rate` -0.066828 0.099218
## `Male Adult mortality rate` -0.035732 0.003855
## `Female Adult mortality rate` -0.022508 0.006309
## as.factor(Income_Group)Ingreso alto -0.058923 0.369433
## as.factor(Income_Group)Ingreso mediano alto -0.209782 0.413008
## as.factor(Income_Group)Países de ingreso bajo 0.018793 0.497407
## as.factor(Income_Group)Países de ingreso mediano bajo 0.260774 0.412649
## t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 203.204 < 2e-16 ***
## `Neonatal mortality rate` -2.031 0.043651 *
## `Infant mortality rate` -1.495 0.136522
## `Male Under-five mortality rate` 0.685 0.494165
## `Female Under-five mortality rate` -0.674 0.501424
## `Male Adult mortality rate` -9.269 < 2e-16 ***
## `Female Adult mortality rate` -3.568 0.000457 ***
## as.factor(Income_Group)Ingreso alto -0.159 0.873450
## as.factor(Income_Group)Ingreso mediano alto -0.508 0.612091
## as.factor(Income_Group)Países de ingreso bajo 0.038 0.969901
## as.factor(Income_Group)Países de ingreso mediano bajo 0.632 0.528182
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.773 on 189 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9466, Adjusted R-squared: 0.9438
## F-statistic: 334.9 on 10 and 189 DF, p-value: < 2.2e-16El intercepto de la regresión lineal, en nuestro caso que estamos modelando la tasa de mortalidad nos indicará que el valor esperado de la expectativa de vida al nacer cuando la mortalidad neonatal es cero y de esta misma manera se analizará en cada variable que tenga una significancia, sin embargo, en la tasa de mortalidad infantil como se observa no tiene influencia sobre la variable dependiente, esto quiere decir que la tasa de mortalidad infantil no incidirá en la expectativa de vida al nacer, de igual manera será el mismo caso para los menores de cinco años tanto en hombres como mujeres, y los ingresos de cada país .
Se indica también que hay una relación proporcional entre la tasa de mortalidad neonatal y la expectativa de vida al nacer, y se sugiere que por cada mil neonatos fallecidos la expectativa de vida disminuiría 0.1038 años.
Del mismo modo, la tasa de mortalidad adulta en hombres repercute proporcionalmente a la expectativa de vida al nacer y se presume que por cada mil hombres adultos fallecidos la expectativa de vida disminuye a 0.03576 años.
Adicionalmente, la tasa de mortalidad adulta femenina también impacta de una manera similar a la expectativa de vida al nacer disminuyendo a 0.0225 años.
Por otro lado, observamos que con una significancia del 0.05 donde se considerara que los resultados son estadísticamente significativos si la probabilidad de obtener esos resultados al azar es menor al 5%, escogimos esta significancia debido a que no hubo una variable que estuviera oscilando entre 0.05 a 0.1 para cambiarla.
En el R^2 tenemos un 0.94 de variabilidad en la expectativa de vida al nacer, lo cual nos indica que las variables como la tasa de mortalidad neonatal, la tasa de mortalidad infantil, la tasa de mortalidad debajo de los 5 años y por último, la tasa de mortalidad de los adultos son altamente predictivas y están fuertemente relacionadas a la esperanza de vida al nacer.
El valor-p se va a rechazar debido a que fue menor al 0,05 de significancia o una confianza del 95%. Nuestro valor-p (2.2.e-16) al ser tan pequeño nos indica que la relevancia estadística es muy alta, lo que representa que el problema modelado presenta un buen ajuste a los datos y que una de las variables tienen una gran relación con la expectativa de vida al nacer. Teniendo en cuenta la hipótesis de que no hay relación entre las variables hay suficiente evidencia para afirmar que al menos una de las variables tiene significancia con la expectativa de vida al nacer, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula.
Supuestos
Linealidad
El supuesto de linealidad se cumple debido a que nuestro valor-p de (2.2e-16) es menor a la significancia escogida de 0.05 lo que asume que existe una relación entre la expectativa de vida al nacer y la tasa de mortalidad de los neonatos, la tasa de mortalidad en adultos de ambos géneros, lo que implica que un cambio en estas tasas de mortalidad se reflejarán en la expectativa de vida al nacer.
Normalidad
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: modelo2$residuals
## W = 0.98743, p-value = 0.07408Se verifica si los residuos del modelo de regresión, es decir, las diferencias que entre los valores observados y los valores predichos, siguen una distribución normal, para poder hacer esta verificación, se evaluó con prueba de shapiro normality test, en el cuál tenemos un valor-p de 0.07 siendo mayor a 0.05 nos indicará que tienen una distribución normal.
Varianza Constante
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: modelo2
## BP = 21.657, df = 10, p-value = 0.01695Se verificará si tiene una varianza constante para todos los niveles de las tasas de mortalidad, esto se evaluará con la prueba Breusch-Pagan tests, donde nuestro valor-p es de 0.016 siendo menor a 0.05 lo que nos indica que no hay varianza contable; Esto quiere decir que la dispersión de los errores no es constante en las tasas de mortalidad significativas mencionadas anteriormente.
Independencia
Se debe comprobar que hay una correlación alta entre la variable dependiente, la expectativa de vida al nacer y las variables independientes, las tasas de mortalidad. En nuestro caso, un valor de p tan bajo (2.2e-16) y un alto R cuadrado (0.94) indican que el modelo de regresión es altamente significativo y explican una gran parte de la variabilidad en la expectativa de vida al nacer respecto a las variables significativas, por lo tanto, no hay ausencia, hay una gran correlación entre variables independientes.
Conclusiones
En conclusión, existen 7 variables las cuales son Life expectancy at birth, Neonatal mortality rate, Infant mortality rate, Male Under-five mortality rate, Female Under-five mortality rate, Male adult mortality rate, Female adult mortality rate, de estas variables al menos 1 tiene relevancia con la variable dependiente porque el valor-p es menor que 0.05.
En promedio la expectativa de vida al nacer es de 71.08 años, también 12.4 neonatos y 20.3 infantes fallecen, además 207 hombres y 128.1 mujeres de cada 1000 adultos masculinos y femeninos respectivamente fallecen.
Asimismo, tasa de mortalidad infantil y la tasa de mortalidad de menores de cinco años para el género masculino y el género femenino no tiene influencia sobre la variable dependiente.
Se pudo observar que la tasa de mortalidad neonatal, la tasa de mortalidad adulta de hombres y de mujeres evoca que por cada mil neonatos fallecidos la expectativa de vida disminuiría 0.1038 años, 0.03576 años, 0.0225 años respectivamente.
De la misma forma, R2 del modelo es 0.94 de variabilidad en la expectativa de vida al nacer con respecto a las demás variables son altamente predictivas, y son cercanas a 1.
Finalmente, teniendo en cuenta la hipótesis el valor-p se rechaza debido a que es menor que un 0,05 de significancia o una confianza del 95%.
Bibliografía
Colombia - Mortalidad 2021. (n.d.). Datosmacro.com. https://datosmacro.expansion.com/demografia/mortalidad/colombia
World Health Organization: WHO. (2023, May 19). Se necesitan medidas urgentes para desencallar la falta de avances en los Objetivos de Desarrollo Sostenible relacionados con la salud.
Organización Mundial De La Salud. https://www.who.int/es/news/item/19-05-2023-urgent-action-needed-to-tackle-stalled-progress-on-health-related-sustainable-development-goals