Datos publicados con relación a la población del interior y que deben aparecer en la muestra de Montevideo-Canelones para poder hacer un estudio comparativo
######################################################################## #agrupamiento de lesiones
#lesiones inflamatorias (infecciosa-inmunitaria): absceso, fístulas, herpes, aftas, lengua geográfica. #lesiones proliferativas y tumorales benignas: hiperplasia paraprotética, hemangiomas, hiperplasia gingival localizadas, hiperplasia fibrosa, papiloma, nevus #lesiones traumáticas: úlcera por decúbito, úlceras traumáticas, queratosis friccional, mordisqueo de mejilla, úlcera por piercing #candidiasis y sus formas clínicas: queilitis comisural y estomatitis subplaca #lesiones cancerizables: leucoplasia, liquen plano, queilitis actínica ########################################
A cada grupo estudiar: género grupo etario nivel socio económico hábito de consumo de tabaco hábito de consumo de alcohol hábito de ingestión de mate uso de prótesis removible superior e inferior higiene oral condición dentaria: presencia o ausencia de caries
library(survey)
## Attaching package: 'survey'
##
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##
## dotchart
table(disenio.post$variables$Grupos.lesiones)
## Error: object 'disenio.post' not found
library(car)
## Loading required package: MASS Loading required package: nnet
load("~/Dropbox/odontologia/relevamiento/casnati/muestra_global/muestra_global.RData")
Distribución por sexo y por edad
tabla1 <- svyby(~tramo_eta, ~sexo * muestra, disenio.post, svytotal, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla1[, 3:5] * 1, 1)
## tramo_etaE1 tramo_etaE2 tramo_etaE3
## F.Int 84472 62166 52713
## M.Int 94166 75394 35322
## F.Mon 108247 76216 42465
## M.Mon 104206 81276 60599
tabla1a <- svyby(~tramo_eta, ~sexo, diseniopost.I, svytotal, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla1a[, 3:5] * 1, 1)
## tramo_etaE2 tramo_etaE3 se.tramo_etaE1
## F 62166 52713 0
## M 75394 35322 0
tabla1b <- svyby(~tramo_eta, ~sexo, diseniopost.M, svytotal, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla1b[, 3:5] * 1, 1)
## tramo_etaE2 tramo_etaE3 se.tramo_etaE1
## F 76216 42465 0
## M 81276 60599 0
Prevalencia de lesión según grupo etario
tabla2 <- svyby(~Prev.lesio, ~tramo_eta * muestra, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla2[, 3:5] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi se.Prev.lesiono
## E1.Int 96.6 3.4 1.2
## E2.Int 84.3 15.7 3.9
## E3.Int 77.8 22.2 2.9
## E1.Mon 94.2 5.8 1.6
## E2.Mon 90.9 9.1 3.0
## E3.Mon 89.4 10.6 2.6
round(confint(tabla2) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## E1.Int:Prev.lesiono 94.2 99.0
## E2.Int:Prev.lesiono 76.6 91.9
## E3.Int:Prev.lesiono 72.1 83.5
## E1.Mon:Prev.lesiono 91.0 97.3
## E2.Mon:Prev.lesiono 85.1 96.7
## E3.Mon:Prev.lesiono 84.4 94.4
## E1.Int:Prev.lesiosi 1.0 5.8
## E2.Int:Prev.lesiosi 8.1 23.4
## E3.Int:Prev.lesiosi 16.5 27.9
## E1.Mon:Prev.lesiosi 2.7 9.0
## E2.Mon:Prev.lesiosi 3.3 14.9
## E3.Mon:Prev.lesiosi 5.6 15.6
tabla2a <- svyby(~Prev.lesio, ~tramo_eta, diseniopost.I, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla2a[, 3:5] * 100, 1)
## Prev.lesiosi se.Prev.lesiono se.Prev.lesiosi
## E1 3.4 1.2 1.2
## E2 15.7 3.9 3.9
## E3 22.2 2.9 2.9
round(confint(tabla2a) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## E1:Prev.lesiono 94.2 99.0
## E2:Prev.lesiono 76.6 91.9
## E3:Prev.lesiono 72.1 83.5
## E1:Prev.lesiosi 1.0 5.8
## E2:Prev.lesiosi 8.1 23.4
## E3:Prev.lesiosi 16.5 27.9
tabla2b <- svyby(~Prev.lesio, ~tramo_eta, diseniopost.M, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla2b[, 3:5] * 100, 1)
## Prev.lesiosi se.Prev.lesiono se.Prev.lesiosi
## E1 5.8 1.6 1.6
## E2 9.1 3.0 3.0
## E3 10.6 2.6 2.6
round(confint(tabla2b) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## E1:Prev.lesiono 91.0 97.3
## E2:Prev.lesiono 85.1 96.7
## E3:Prev.lesiono 84.4 94.4
## E1:Prev.lesiosi 2.7 9.0
## E2:Prev.lesiosi 3.3 14.9
## E3:Prev.lesiosi 5.6 15.6
Prevalencia del tipo de lesión
tabla3 <- svyby(~Prev.lesio, ~muestra, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla3[, 2:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi se.Prev.lesiono
## Int 88.3 11.7 1.6
## Mon 92.0 8.0 1.3
round(confint(tabla3) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## Int:Prev.lesiono 85.2 91.4
## Mon:Prev.lesiono 89.4 94.7
## Int:Prev.lesiosi 8.6 14.8
## Mon:Prev.lesiosi 5.3 10.6
tabla4 <- svyby(~Grupos.lesiones, ~muestra, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla4[, 2:7] * 100, 1)
## Grupos.lesionescancerizable Grupos.lesionescandidosis
## Int 0.8 5.1
## Mon 0.3 1.6
## Grupos.lesionesinfecciosa Grupos.lesionesinflamatoria
## Int 0.1 0.4
## Mon 0.0 0.9
## Grupos.lesionesproliferativa-T. benigno Grupos.lesionesSin lesiones
## Int 3.4 88.3
## Mon 1.3 92.0
round(confint(tabla4) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## Int:Grupos.lesionescancerizable 0.2 1.3
## Mon:Grupos.lesionescancerizable -0.2 0.9
## Int:Grupos.lesionescandidosis 3.0 7.1
## Mon:Grupos.lesionescandidosis 0.4 2.9
## Int:Grupos.lesionesinfecciosa -0.1 0.3
## Mon:Grupos.lesionesinfecciosa 0.0 0.0
## Int:Grupos.lesionesinflamatoria 0.1 0.8
## Mon:Grupos.lesionesinflamatoria -0.3 2.1
## Int:Grupos.lesionesproliferativa-T. benigno 1.2 5.6
## Mon:Grupos.lesionesproliferativa-T. benigno 0.3 2.2
## Int:Grupos.lesionesSin lesiones 85.2 91.4
## Mon:Grupos.lesionesSin lesiones 89.4 94.7
## Int:Grupos.lesionestraumatica 0.8 3.0
## Mon:Grupos.lesionestraumatica 2.0 5.7
tabla5 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * muestra, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla5[, 3:5] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi se.Prev.lesiono
## F.Int 85.8 14.2 2.2
## M.Int 90.7 9.3 2.3
## F.Mon 92.0 8.0 1.8
## M.Mon 92.0 8.0 2.0
round(confint(tabla5) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.Int:Prev.lesiono 81.6 90.1
## M.Int:Prev.lesiono 86.3 95.2
## F.Mon:Prev.lesiono 88.4 95.6
## M.Mon:Prev.lesiono 88.2 95.9
## F.Int:Prev.lesiosi 9.9 18.4
## M.Int:Prev.lesiosi 4.8 13.7
## F.Mon:Prev.lesiosi 4.4 11.6
## M.Mon:Prev.lesiosi 4.1 11.8
tabla5a <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo, diseniopost.I, svymean, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla5a[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiosi se.Prev.lesiono
## F 14.2 2.2
## M 9.3 2.3
round(confint(tabla5a) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F:Prev.lesiono 81.6 90.1
## M:Prev.lesiono 86.3 95.2
## F:Prev.lesiosi 9.9 18.4
## M:Prev.lesiosi 4.8 13.7
tabla5b <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo, diseniopost.M, svymean, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla5b[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiosi se.Prev.lesiono
## F 8 1.8
## M 8 2.0
round(confint(tabla5b) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F:Prev.lesiono 88.4 95.6
## M:Prev.lesiono 88.2 95.9
## F:Prev.lesiosi 4.4 11.6
## M:Prev.lesiosi 4.1 11.8
Prevalencia según la topografía
Prevalencia del consumo de tabaco según el género:
tabla6 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * tabaco, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla6[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi
## F.1 88.0 12.0
## M.1 91.4 8.6
## F.2 93.6 6.4
## M.2 100.0 0.0
## F.3 91.7 8.3
## M.3 86.9 13.1
## F.4 94.4 5.6
## M.4 91.9 8.1
round(confint(tabla6) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.1:Prev.lesiono 84.7 91.3
## M.1:Prev.lesiono 87.9 94.9
## F.2:Prev.lesiono 84.3 102.9
## M.2:Prev.lesiono 100.0 100.0
## F.3:Prev.lesiono 84.2 99.3
## M.3:Prev.lesiono 73.6 100.2
## F.4:Prev.lesiono 87.9 101.0
## M.4:Prev.lesiono 85.8 98.0
## F.1:Prev.lesiosi 8.7 15.3
## M.1:Prev.lesiosi 5.1 12.1
## F.2:Prev.lesiosi -2.9 15.7
## M.2:Prev.lesiosi 0.0 0.0
## F.3:Prev.lesiosi 0.7 15.8
## M.3:Prev.lesiosi -0.2 26.4
## F.4:Prev.lesiosi -1.0 12.1
## M.4:Prev.lesiosi 2.0 14.2
Prevalencia de las lesiones según el consumo de alcohol:
tabla7 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * alcohol, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla7[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi
## F.1 86.1 13.9
## M.1 88.1 11.9
## F.2 92.3 7.7
## M.2 92.4 7.6
## F.3 83.2 16.8
## M.3 91.3 8.7
## F.4 95.5 4.5
## M.4 93.0 7.0
round(confint(tabla7) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.1:Prev.lesiono 80.9 91.3
## M.1:Prev.lesiono 80.7 95.5
## F.2:Prev.lesiono 89.6 94.9
## M.2:Prev.lesiono 88.3 96.5
## F.3:Prev.lesiono 70.0 96.5
## M.3:Prev.lesiono 84.8 97.8
## F.4:Prev.lesiono 88.8 102.3
## M.4:Prev.lesiono 86.6 99.4
## F.1:Prev.lesiosi 8.7 19.1
## M.1:Prev.lesiosi 4.5 19.3
## F.2:Prev.lesiosi 5.1 10.4
## M.2:Prev.lesiosi 3.5 11.7
## F.3:Prev.lesiosi 3.5 30.0
## M.3:Prev.lesiosi 2.2 15.2
## F.4:Prev.lesiosi -2.3 11.2
## M.4:Prev.lesiosi 0.6 13.4
Prevalencia de lesiones orales según hábito de consumo de mate
tabla8 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * n5consumem, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla8[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi
## F.1-Toma mate 88.0 12.0
## M.1-Toma mate 90.8 9.2
## F.2-No toma mate 92.7 7.3
## M.2-No toma mate 93.3 6.7
round(confint(tabla8) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.1-Toma mate:Prev.lesiono 84.6 91.3
## M.1-Toma mate:Prev.lesiono 87.2 94.4
## F.2-No toma mate:Prev.lesiono 88.3 97.1
## M.2-No toma mate:Prev.lesiono 88.9 97.7
## F.1-Toma mate:Prev.lesiosi 8.7 15.4
## M.1-Toma mate:Prev.lesiosi 5.6 12.8
## F.2-No toma mate:Prev.lesiosi 2.9 11.7
## M.2-No toma mate:Prev.lesiosi 2.3 11.1
Prevalencia de las lesiones orales según perfil de consumo de frutas y verduras
tabla9 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * frutas_verduras.rec1, disenio.post, svymean,
na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla9[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi
## F.>=5 88.6 11.4
## M.>=5 93.7 6.3
## F.<5 89.0 11.0
## M.<5 91.2 8.8
round(confint(tabla9) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.>=5:Prev.lesiono 77.7 99.6
## M.>=5:Prev.lesiono 86.8 100.5
## F.<5:Prev.lesiono 86.2 91.9
## M.<5:Prev.lesiono 88.1 94.3
## F.>=5:Prev.lesiosi 0.4 22.3
## M.>=5:Prev.lesiosi -0.5 13.2
## F.<5:Prev.lesiosi 8.1 13.8
## M.<5:Prev.lesiosi 5.7 11.9
Prevalencia de las lesiones orales según INSE
tabla10 <- svyby(~Prev.lesio, ~sexo * INSE1, disenio.post, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla10[, 3:4] * 100, 1)
## Prev.lesiono Prev.lesiosi
## F.1-BAJO 85.4 14.6
## M.1-BAJO 88.4 11.6
## F.2-MEDIO 91.2 8.8
## M.2-MEDIO 93.5 6.5
## F.3-ALTO 100.0 0.0
## M.3-ALTO 98.9 1.1
round(confint(tabla10) * 100, 1)
## 2.5 % 97.5 %
## F.1-BAJO:Prev.lesiono 80.7 90.0
## M.1-BAJO:Prev.lesiono 83.1 93.7
## F.2-MEDIO:Prev.lesiono 87.6 94.8
## M.2-MEDIO:Prev.lesiono 90.4 96.6
## F.3-ALTO:Prev.lesiono 100.0 100.0
## M.3-ALTO:Prev.lesiono 96.7 101.1
## F.1-BAJO:Prev.lesiosi 10.0 19.3
## M.1-BAJO:Prev.lesiosi 6.3 16.9
## F.2-MEDIO:Prev.lesiosi 5.2 12.4
## M.2-MEDIO:Prev.lesiosi 3.4 9.6
## F.3-ALTO:Prev.lesiosi 0.0 0.0
## M.3-ALTO:Prev.lesiosi -1.1 3.3
La leucoplasia se podría estudiar sola en relación a distribución por sexo, edad y condición socio económica correlación de leucoplasia con factor de riesgo tabaco correlación de leucoplasia con variable alcohol correlación de leucoplasia con consumo de mate