Estimación de la Tendencia en la Mortalidad Materna en México (2008-2020) por Entidad Federativa mediante técnica Bootstrap
Poyecto de Consultoria Estadistica
6/12/2021
Resumen
La mortalidad a causa del proceso gestacional-obstétrico en mujeres de entre 15-49 años es un problema de atención a la salud de interés mundial es tanta la importancia que la ONU estableció la reducción de la mortalidad como tercer objetivo en la agenda de desarrollo sostenible. En México se estima que los registros de mortalidad materna están subestimados entre 30% y 40% dependiendo de la entidad federativa por mala práctica del personal que registra las causas de defunción.
Objetivos: Estimar el incremento de la mortalidad materna por entidad federativa en México entre el periodo de los años 2008-2020.
Materiales y métodos: Se extrajeron de bases de datos oficiales de la secretaria de salud del portal de datos abiertos de México los registros de nacimientos en el periodo 2008-2020. A su vez se seleccionaron los casos de mortalidad materna por entidad federativa en el periodo 2008-2020. Después se obtuvieron los porcentajes de muertes maternas por entidad federativa para el periodo 2008-2020. Se utilizo una técnica Bootstrap para la estimación de los intervalos de confianza al 95% por el método de los percentiles para identificar la tendencia de las muertes maternas en México por entidad federativa utilizándose 10,000 re-muestreos.
Resultados: Los estados que presentaron un incremento sobresaliente en la mortalidad materna en el periodo 2008-2020 en México fueron las entidades de Aguascalientes (4.99-7.64; IC 95%), Campeche (3.97-6.62; IC 95%), Oaxaca (3.98-5.96; IC 95%), Nuevo León (3.63-5.55; IC 95%). Las entidades federativas que mantuvieron una tasa de mortalidad materna sin cambios en el periodo 2008-2020 fueron: Chihuahua ([-0.745]-1.197; IC 95%), Veracruz (0.775-0.932; IC 95%) y Nayarit ([-1.225]-1.378; IC 95%). Por otro lado los estados que presentaron una disminución en la mortalidad materna fueron Baja California ([-3.053]- [-1.24]; IC 95%), Tlaxcala ([-2.249]-[-0.425] ; IC 95%), Michoacán ([-2.2490]-[-0.425] ; IC 95%).
Conclusiones: Los intervalos de confianza para la estimación del incremento en el periodo 2008-2020 de la mortalidad materna por entidad federativa son útiles para solucionar el problema de subestimación de la mortalidad materna en México. Lo anterior es necesario ya que con las estimaciones obtenidas del incremento de la mortalidad materna por entidad federativa es posible implementar estrategias para reducir la mortalidad materna a nivel estatal. A si también establecer estrategias oportunas dirigidas a los estados con un alto incremento de la mortalidad materna en el país mexicano.
Palabras clave: Mortalidad materna, Bootstrap, estimación de la mortalidad materna, intervalos de confianza, entidades federativas en México, periodo 2008-2020.
Visita el proyecto completo en: https://consultoriaestadisticafei.blogspot.com/
Base de datos del repositorio oficial de datos abiertos de México: http://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/da_nacimientos_gobmx.html
#Cargamos las librerias y la base de datos
library(rsample)
library(ggplot2)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v tibble 3.1.6 v purrr 0.3.4
## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0
## v readr 2.0.1 v forcats 0.5.1## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()Mortalidad_Materna<-read.csv(header=TRUE,"C:\\Users\\elektra\\OneDrive - Universidad Veracruzana\\CONSULTORIA\\PROYECTO FINAL\\BOOPSTRAP_NACIMIENTOS_2008_2020.csv")
Mortalidad_Materna %>%
select(Anio, AGUASCALIENTES:ZACATECAS,BAJA_CALIFONIA:VERACRUZ) %>%
pivot_longer(AGUASCALIENTES:VERACRUZ) %>%
group_by(Anio, name) %>%
summarise(prop = mean(value)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(Anio, prop, color = name)) +
geom_line(size = 1.2, show.legend = FALSE) +
facet_wrap(vars(name),scales = "free") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
labs(x = NULL, y = "% de muertes maternas",title="Comportamiento de la Mortalidad Materna por Entidad Federativa")## `summarise()` has grouped output by 'Anio'. You can override using the `.groups` argument.
Mortalidad_Materna1<-dplyr::select(Mortalidad_Materna,-id,-X)
simple_mod <- lm(Anio ~ .,
data = Mortalidad_Materna1
)bootstraps(Mortalidad_Materna1, times = 1e3)## # Bootstrap sampling
## # A tibble: 1,000 x 2
## splits id
## <list> <chr>
## 1 <split [4966/1845]> Bootstrap0001
## 2 <split [4966/1843]> Bootstrap0002
## 3 <split [4966/1855]> Bootstrap0003
## 4 <split [4966/1885]> Bootstrap0004
## 5 <split [4966/1825]> Bootstrap0005
## 6 <split [4966/1811]> Bootstrap0006
## 7 <split [4966/1824]> Bootstrap0007
## 8 <split [4966/1795]> Bootstrap0008
## 9 <split [4966/1815]> Bootstrap0009
## 10 <split [4966/1866]> Bootstrap0010
## # ... with 990 more rowsset.seed(123)
intervalos <- reg_intervals(Anio ~ AGUASCALIENTES+
BAJA_CALIFONIA+
BAJA_CALIFORNIA_SUR+
CAMPECHE+
COAHUILA+
COLIMA+
CHIAPAS+
CHIHUAHUA+
DF+
DURANGO+
GUANAJUATO+
GUERRERO+
HIDALGO+
JALISCO+
MICHOACAN+
MORELOS+
NAYARIT+
NUEVO_LEON+
OAXACA+
PUEBLA+
QUERETARO+
QUINTANA_ROO+
SAN_LUIS_POTOSI+
SINALOA+
SONORA+
TABASCO+
TAMAULIPAS+
TLAXCALA+
VERACRUZ+
YUCATAN+
ZACATECAS, data = Mortalidad_Materna1,
type = "percentile",
keep_reps = TRUE
)
#obtenemos los intervalos
intervalos %>%
mutate(
term = str_remove(term, "TRUE"),
term = fct_reorder(term, .estimate)
) %>%
ggplot(aes(.estimate, term)) +
geom_vline(xintercept = 0, size = 1.5, lty = 2, color = "gray80") +
geom_errorbarh(aes(xmin = .lower, xmax = .upper),
size = 1.5, alpha = 0.5, color = "midnightblue"
) +
geom_point(size = 3, color = "midnightblue") +
labs(title="Intervalos de Confianza Bootstrap por Entidad Federativa",
x = "Incremento de las Muertes Maternas",
y = NULL
)
intervalos %>%
mutate(
term = str_remove(term, "TRUE"),
term = fct_reorder(term, .estimate)
) %>%
unnest(.replicates) %>%
ggplot(aes(estimate, fill = term)) +
geom_vline(xintercept = 0, size = 1.5, lty = 2, color = "gray50") +
geom_histogram(alpha = 0.8, show.legend = FALSE) +
facet_wrap(vars(term),scales = "free")+
labs(title="Distribución de Intervalos de Confianza Bootstrap al 95% por Entidad Federativa",
x="Estimaciones",y="")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
Intervalos de confianza por entidad federativa
intervalos## # A tibble: 31 x 7
## term .lower .estimate .upper .alpha .method .replicates
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <list<tibb>
## 1 AGUASCALIENTESTRUE 6.26 7.53 8.64 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 2 BAJA_CALIFONIATRUE -1.51 -0.973 -0.385 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 3 BAJA_CALIFORNIA_SURTRUE 3.31 5.18 6.84 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 4 CAMPECHETRUE 5.39 6.51 7.62 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 5 CHIAPASTRUE 4.31 4.82 5.33 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 6 CHIHUAHUATRUE 0.678 1.38 2.06 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 7 COAHUILATRUE 2.32 3.26 4.23 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 8 COLIMATRUE 0.784 2.48 4.27 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 9 DFTRUE 1.26 1.94 2.63 0.05 percentile [2,001 x 2]
## 10 DURANGOTRUE -0.179 0.946 2.05 0.05 percentile [2,001 x 2]
## # ... with 21 more rowsReferencias
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