Modelos para previsão das taxas de incidência e mortalidade do câncer do colo do útero
Models for predicting cervical cancer incidence and mortality rates
Modelos para predecir las tasas de incidencia y mortalidad del cáncer del cuello uterino

J. Health NPEPS; 7 (2), 2022
Publication year: 2022

Objetivo:

analisar e prever as taxasde incidência e mortalidade do câncer do colo do útero, utilizando modelos de séries temporais.

Método:

estudo ecológico de uma série histórica, realizado na Grande Cuiabá. Os dados de incidência foram referentes ao registro de câncer de base populacional(2000 a 2012) e os de mortalidade (1981 a 2018), obtidos no Sistema de Informação sobre Mortalidade. Os dados foram analisados pelos modelos Arima e Holt.

Resultados:

na série da taxa de incidência do carcinoma in situ, o modelo adequado foi AR (1), cujasprojeções estimadas (2013-2014) flutuaram entre 15,54 e 16,45 por 100 mil mulheres. Na série da taxa do colo do útero invasor (modelo Holt), as previsões (2013-2014) foram entre 11,28 a 8,9 por 100 mil mulheres. Na taxa de mortalidade, o modelo satisfatório foi ARMA (1,1), cujas previsões (2019-2020) flutuaram entre 9,46 e 9,62 por 100 mil mulheres.

Conclusão:

nos três casos, as taxas previstas apresentaram níveis próximos dos observados, indicando que os modelos permitiram estimar e prever, de maneira adequada. Também foi possível observar um discreto aumento no câncer in situe um declínio na incidência do câncer invasor. Na mortalidade evidenciou uma estabilidade nos resultados e nas previsões.

Objective:

to analyze and predict cervical cancer incidence and mortality rates, using time series models.

Method:

ecological study of a historical series, with a secondary base, carried out in Greater Cuiabá. The incidence data referred to the population based cancer registry (2000 to 2012), and mortality data (1981 to 2018), obtained from the Mortality Information System. Data were analyzed by Arima and Holt models.

Results:

in the series of incidence rateof carcinoma in situ, the appropriate model was AR (1), whose estimated projections (2013-2014) fluctuated between 15,54 and 16,45 per 100.000 women. In the invasive cervix rate series (Holt model) the forecasts (2013-2014), with values between 11,28 to 8,9 per 100.000 women. In the mortality rate, a satisfactory model was ARMA (1,1), whose forecasts (2019-2020) fluctuated between 9,46 and 9,62 per 100.000 women.

Conclusion:

in the three cases, the predicted rates showed levels close to those observed, indicating that the models allowed estimating and predicting adequately. It was also possible to observe a slight increase in in situ cancer and a decline in the incidence of invasive cancer, in mortality, showing stability in results and predictions.

Objetivo:

analizar y predecir tasas de incidencia y mortalidad por cáncer cervicouterino mediante modelos de series temporales.

Método:

estudio ecológico de una serie histórica, con base secundaria, realizado en la Grande Cuiabá. Los datos de incidencia se refierem a registro de cáncer de base poblacional (2000 a 2012), y los de mortalidad (1981 a 2018), obtenidos del Sistema de Información de Mortalidad. Los datos fueron analizados por los modelos de Arima y Holt.

Resultados:

en la tasa de incidencia de carcinoma in situ, el modelo adecuado fue AR(1), cuyas proyecciones estimadas (2013-2014) oscilarón entre 15,54 y 16,45 por 100.000 mujeres. En la serie de tasa del cuello uterino invasivo (modelo de Holt) las previsiones (2013-2014), con valores entre 11,28 y 8,9 por 100.000 mujeres. En la tasa de mortalidad, el modelo satisfactorio fue ARMA(1,1), cuyas previsiones (2019-2020) oscilaron entre 9,46 y 9,62 por 100.000 mujeres.

Conclusión:

en los tres casos, las tasas pronosticadas mostrarón niveles proximos a los observados, indicando que los modelos permitierón estimar y predecir adecuadamente. También fue posible observar un ligero aumento en el cáncer in situ y una disminución en la incidencia del cáncer invasor. En la mortalidade mostrando estabilidad en los resultados y predicciones.