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Ajuste en el cálculo de la prevalencia de consumo de cigarrillos convencionales y electrónicos y su impacto en la salud pública en Colombia 2018-2021

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dc.contributor.advisorRodríguez Lesmes, Paul Andrés
dc.creatorCaraballo Franco, Abrahán José
dc.creatorCórdoba Álvarez, Diana Carolina
dc.creatorDel Río Bahamón, Allison
dc.creatorGarcía Ramos, Diego Alejandro
dc.creatorGómez Marín, Luisa Fernanda
dc.creator.degreeMagíster en Economía de las Políticas Públicas
dc.creator.degreeLevelMaestría
dc.date.accessioned2023-06-23T12:49:55Z
dc.date.available2023-06-23T12:49:55Z
dc.date.created2023-06-02
dc.descriptionColombia aún no ha cumplido con los estándares internacionales en materia de control del consumo de tabaco. A pesar, de haber implementado ciertas medidas para cumplir con las obligaciones señaladas en el Convenio Marco para el Control del Tabaco, estas no han sido suficientes. Por ejemplo, el Sistema Nacional de Estudios y Encuestas de Población para la Salud se ha visto obstaculizado por problemas como la escasez de recursos financieros y técnicos. Para el caso de la Encuesta de Calidad de Vida (ECV), se identificó un sesgo de deseabilidad social, cuya situación afecta la exactitud de la estimación de la prevalencia de fumadoras y fumadores. Por lo anterior, esta investigación aborda el problema de la ECV a través de dos métodos, el primero que da cuenta de una construcción de factores de corrección, y el segundo, de un modelo logístico para determinar por medio de probabilidades el número de fumadoras y fumadores más cercano a la situación actual en Colombia. Ambos métodos toman como referencia la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas (ENCSPA), que gracias a su construcción metodológica podría captar con mayor precisión este tipo de consumo de sustancias psicoactivas. Los resultados dieron cuenta que es posible evidenciar un mayor número de fumadores y fumadoras en comparación con las cifras originales. Estos mostraron que para el año 2021, el método 1 estimó una prevalencia general de consumo de tabaco del 7,3%, y para el método 2, del 6,9%, ambas superiores a la prevalencia original de 6,0%, lo que sugiere la existencia de más de 400.000 fumadoras y fumadores nuevos. El ajuste del sub-reporte fue mayor en el método 1, lo que indica una mejor aproximación de los fumadores no reportados, sin embargo, los resultados podrían variar al considerar otros ejercicios de probabilidad en el método 2.
dc.description.abstractColombia has not yet complied with international tobacco control standards. Despite having implemented certain measures to comply with the obligations outlined in the Framework Convention on Tobacco Control, these have not been sufficient. For example, the National System of Population Studies and Surveys for Health has been hampered by problems such as a shortage of financial and technical resources. In the case of the Quality of Life Survey (QLS) (Encuesta de Calidad de Vida - ECV in Spanish), a social desirability bias was identified, which affects the accuracy of the estimation of the prevalence of smokers. Therefore, this research addresses the problem of QLS through two methods, the first one that accounts for a construction of correction factors, and the second one, a logistic model to determine by means of probabilities the number of smokers closest to the current situation in Colombia. Both methods take as a reference the National Survey on Psychoactive Substance Consumption (Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas - ENCSPA, in Spanish) which, thanks to its methodological construction, could more accurately capture this type of psychoactive substance consumption. The results showed that a greater number of smokers could be observed in comparison with the original figures. These showed that for the year 2021, method 1 estimated an overall smoking prevalence of 7.3%, and for method 2, 6.9%, both higher than the original prevalence of 6.0%, suggesting the existence of more than 400,000 new smokers. The underreporting adjustment was higher in method 1, indicating a better approximation of unreported smokers; however, results may vary when considering other probability exercises in method 2.
dc.description.sponsorshipFundación Anáas
dc.description.sponsorshipCentro de Estudios en Protección Social y Economía de la Salud (PROESA)
dc.format.extent54 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_39878
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39878
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentFacultad de Economía
dc.publisher.programMaestría en Economía de las Políticas Públicasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.economicrightsFundación Anáas y Centro de Estudios en Protección Social y Economía de la Salud (PROESA).
dc.rights.licenciaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationAccinelli RA, Lam J, Tafur K. El cigarrillo electrónico: un problema de salud pública emergente. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2020;37(1):122-28. Doi: https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.371.4780
dc.source.bibliographicCitationAnthony PhD, D., Chowdary BSc, Q., Dyson PhD, P., & Thankappan MD, K. (2013). Does ethnicity or religion affect and/or explain the relationship between knowledge, attitudes and beliefs, and smoking behaviour? Diversity & Equality in Health and Care, 10(1).
dc.source.bibliographicCitationArce Espinoza, L., & Monge-Nájera, J. (2013). Effect of marital status, gender and job position in smoking behavior and cessation intent of staff members in a Central American public university. UNED Research Journal / Cuadernos de Investigación UNED, 5(1), 157–161. https://doi.org/http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=515651979022
dc.source.bibliographicCitationArias, N., Mendoza, C., Escalante, H., Bustillo, J. T., & Mayen, A. L. (2020). Alta prevalencia en el consumo de tabaco y desigualdades en población Lenca, Intibucá, Honduras, 2015. Revista Médica Hondureña, 88(1), 27–32. https://doi.org/10.5377/rmh.v88i1.11595
dc.source.bibliographicCitationBorland, R et. al. (2006). Determinants and consequences of smoke-free homes: findings from the International Tobacco Control (ITC) Four Country Survey. Tobacco control, 15.
dc.source.bibliographicCitationCDC, C. p. (30 de 11 de 2021). https://www.cdc.gov/tobacco/global/gtss/index.htm.
dc.source.bibliographicCitationChinomona, A., Mwambi, H. Multiple imputation for non-response when estimating HIV prevalence using survey data. BMC Public Health 15, 1059 (2015). https://doi.org/10.1186/s12889-015-2390-1
dc.source.bibliographicCitationChung, J., Monroe, GS. (2003). Exploring Social Desirability Bias. Journal of Business Ethics 44, 291–302 (2003). https://doi.org/10.1023/A:1023648703356
dc.source.bibliographicCitationDane (2019) Ficha Metodológica Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV
dc.source.bibliographicCitationDane (2020) Ficha Metodológica Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas - ENCSPA
dc.source.bibliographicCitationDANE. (2016). Encuesta Longitudinal de Protección Social. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/fichas/metodologia_ELPS-01_V1.pdf
dc.source.bibliographicCitationDebbie A Lawlor and others, Triangulation in aetiological epidemiology, International Journal of Epidemiology, Volume 45, Issue 6, December 2016, Pages 1866–1886, https://doi.org/10.1093/ije/dyw314
dc.source.bibliographicCitationDNP. (2018). Guia para la construcción y analisis de indicadores. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Sinergia/Documentos/Guia_para_elaborar_Indicadores.pdf
dc.source.bibliographicCitationFahey, PP., Page, A., Astell-Burt, T., Stone, G. (2021) Imputing pre-diagnosis health behaviour in cancer registry data and investigating its relationship with oesophageal cancer survival time. PLoS ONE 16(12): e0261416. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261416
dc.source.bibliographicCitationFCTC. (2020). C438 - Progress made in implementing Article 20. Recuperado en: https://untobaccocontrol.org/impldb/indicator-report/?wpdtvar=3.4.3.8
dc.source.bibliographicCitationGaries S., Cummings, M., Quan, H., McBrien, K., Drummond, N., Manca, D. & Williamson, T. (2020). Methods to improve the quality of smoking records in a primary care EMR database: exploring multiple imputation and pattern-matching algorithms. BMC Med Inform Decis Mak 20, 56 (2020). https://doi-org.ez.urosario.edu.co/10.1186/s12911-020-1068-5
dc.source.bibliographicCitationGilman SE, Martin LT, Abrams DB, Kawachi I, Kubzansky L, Loucks EB, Rende R, Rudd R, Buka SL. Educational attainment and cigarette smoking: a causal association? Int J Epidemiol. 2008 Jun;37(3):615-24. doi: 10.1093/ije/dym250. Epub 2008 Jan 6. PMID: 18180240; PMCID: PMC4939617
dc.source.bibliographicCitationGlobal Youth Tobacco Survey Collaborative Group. (2014). Global Youth Tobacco Survey (GYTS): Indicator Definitions, Version 1.0. Atlanta, GA: Centers for Disease Control and Prevention. Recuperado en: https://www.paho.org/en/node/59535
dc.source.bibliographicCitationGorman, E., Leyland, A., McCartney, G., Katikireddi, S., Rutherford, L., Graham, L., Robinson, M. & Gray, L. (2017). Adjustment for survey non-representativeness using record-linkage: refined estimates of alcohol consumption by deprivation in Scotland. Addiction Volume112, Issue7. p.p 1270-1280. https://doi.org/10.1111/add.13797
dc.source.bibliographicCitationGray, L., Gorman, E., White, I., Katikireddi, V., McCartney, G., Rutherford, L. & Leyland, A. (2019). Correcting for non-participation bias in health surveys using record-linkage, synthetic observations, and pattern mixture modelling. Statistical Methods in Medical Research 2020, Vol. 29(4) 1212–1226. https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0962280219854482
dc.source.bibliographicCitationGray, L., McCartney, G., White, I., Katikireddi, S., Rutherford, L., Gorman, E. & Leyland, A. (2013). Use of record-linkage to handle non-response and improve alcohol consumption estimates in health survey data: a study protocol. BMJ Open 2013;3:e002647.doi:10.1136/bmjopen-2013-002647
dc.source.bibliographicCitationHjellvik, V., De Bruin, M. L., Samuelsen, S. O., Karlstad, Ø., Andersen, M., Haukka, J., ... & Furu, K. (2019). Adjusting for unmeasured confounding using validation data: Simplified two‐stage calibration for survival and dichotomous outcomes. Statistics in Medicine, 38(15), 2719-2734.
dc.source.bibliographicCitationJain, R. B. (2017). Analysis of self-reported versus biomarker based smoking prevalence: methodology to compute corrected smoking prevalence rates. Biomarkers, 22(5), 476-487. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1354750X.2016.1278264
dc.source.bibliographicCitationKarjalainen K, Gunnar T, Hakkarainen P, Kankaanpää A, Rönkä S. Analysis of illicit stimulant use triangulating wastewater, general population survey and web survey data. Nordic Studies on Alcohol and Drugs. 2023;40(2):160-175. doi:10.1177/14550725221122150
dc.source.bibliographicCitationKislaya, I. (2021). Measurement error in self-reported risk factors for cardiovascular disease: results from the first Portuguese National Health Examination Survey. Tesis doctoral. http://hdl.handle.net/10362/143528
dc.source.bibliographicCitationKislaya, I., Leite, A., Perelman, J. et al. Combining self-reported and objectively measured survey data to improve hypertension prevalence estimates: Portuguese experience. Arch Public Health 79, 45 (2021). https://doi.org/10.1186/s13690-021-00562-y
dc.source.bibliographicCitationLegleye, S., Beck, F., Spilka, S. (2021). A Simple Method to Handle Non-response Bias in School Surveys on Drug Use. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-322058/v1
dc.source.bibliographicCitationLevine, T., Serota, K., Carey F. & Messer, D. (2013) Teenagers Lie a Lot: A Further Investigation into the Prevalence of Lying, Communication Research Reports, 30:3, 211-220, DOI: 10.1080/08824096.2013.806254
dc.source.bibliographicCitationLevy, N. S., Palamar, J. J., Mooney, S. J., Cleland, C. M., & Keyes, K. M. (2022). What is the prevalence of drug use in the general population? Simulating underreported and unknown use for more accurate national estimates. Annals of epidemiology, 68, 45-53.
dc.source.bibliographicCitationLion Shahab, PhD and others, Unpacking the Gateway Hypothesis of E-Cigarette Use: The Need for Triangulation of Individual- and Population-Level Data, Nicotine & Tobacco Research, Volume 24, Issue 8, August 2022, Pages 1315–1318, https://doi.org/10.1093/ntr/ntac035
dc.source.bibliographicCitationLivingston, M. (2013). Assessment of adolescent alcohol use: Estimating and adjusting for measurement bias. Tesis doctoral.
dc.source.bibliographicCitationMarra, G., Radice, R., Bärnighausen, T., Wood, S. N., & McGovern, M. E. (2017). A simultaneous equation approach to estimating HIV prevalence with nonignorable missing responses. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 484-496. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.2016.1224713
dc.source.bibliographicCitationMcGovern, M., B¨arnighausen, T., Salomon, J., Canning, D. (2014). Using Interviewer Random Effects to Calculate Unbiased HIV Prevalence Estimates in the Presence of Non-Response: a Bayesian Approach. https://scholar.harvard.edu/files/mcgovern/files/mcgovern_interviewer_random_effects.pdf
dc.source.bibliographicCitationMcminn, M., Tolonen, H., Pitkänen, J., Leyland, A. & Gray, L. (2021). Adjustment for survey non-participation using record linkage and multiple imputation: A validity assessment exercise using the Health 2000 survey. Scandinavian Journal of Public HealthVolume 51, Issue 2, March 2023, Pages 215-224. https://journals.sagepub.com/doi/epub/10.1177/14034948211031383
dc.source.bibliographicCitationMíguez, M. & Pereira, B. (2018). Prevalencia y factores de riesgo del consumo de tabaco en el embarazo temprano. Revista Española de Salud Pública, 92, e201805029. Epub 30 de mayo de 2018. Recuperado en 19 de mayo de 2023.
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de Salud y la Protección Social. (2013). Sistema Nacional de Estudios y Encuestas Poblacionales para la Salud Conceptualización y guía metodológica. Recuperado de: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/guia-estudios-poblacionales.pdf
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de Salud y Protección Social. (2020). Colombia 2020 - Core questionnaire of the reporting instrument of WHO FCTC. Recuperado en: https://untobaccocontrol.org/impldb/wp-content/uploads/Colombia_2020_WHOFCTCreport.pdf
dc.source.bibliographicCitationMoreno, SP., Cruz, FE., Calvo, PA., Cubides, AM., Tenorio, MC., Jiménez, DP. Prevalence and potential factors associated with tobacco consumption in schooled adolescents. Aquichan. 2020;20(1):e2013. DOI: https://doi.org/10.5294/aqui.2020.20.1.3
dc.source.bibliographicCitationMPOWER, U. p. (2008). Organización Mundial de la Salud OMS. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/43891/9789243596631_spa.pdf?sequence=1&isAllowed=y
dc.source.bibliographicCitationNg, M., Fleming, T., et all. Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013, The Lancet, Volume 384, Issue 9945. (2014). Pages 766-781. ISSN 0140-6736. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)60460-8.
dc.source.bibliographicCitationOCDE, H. p. (Marzo de 2021). Hacia un sistema solido de monitoreo y evaluación en los gobiernos subnacionales de Colombia. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.oecd.org/gov/colombia-toolkit-final-(003).pdf
dc.source.bibliographicCitationOPS, O. P. (2021). Marco de Monitoreo para la Salud Universal en las Américas. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/53299/9789275322710_spa.pdf
dc.source.bibliographicCitationOrganización Mundial de la Salud. (2003). Convenio Marco de la OMS para el Control del Tabaco. ISBN 978 92 4 359101 8. Recuperado en: https://fctc.who.int/es/publications/i/item/9241591013
dc.source.bibliographicCitationOrganización Mundial de la Salud. (‎2008)‎. MPOWER : un plan de medidas para hacer retroceder la epidemia de tabaquismo. Organización Mundial de la Salud. https://apps.who.int/iris/handle/10665/43891
dc.source.bibliographicCitationOrganización Mundial de la Salud. (2021) Informe OMS sobre la epidemia mundial de tabaquismo., 2021. Recuperado de: https://untobaccocontrol.org/downloads/fctc/who-fctc-gpr/WHO-FCTC-Global-Progress-Report.pdf
dc.source.bibliographicCitationOrganización Panamericana de la Salud. (2023). Informe sobre el control del tabaco en la Región de las Américas 2022. Washington, D.C.: OPS. Disponible en: https://doi.org/10.37774/9789275325896.
dc.source.bibliographicCitationPakzad, R., Nedjat, S., Yaseri, M., Salehiniya, H., Mansournia, N., Nazemipour, M. & Mansournia, M. (2020). Effect of Smoking on Breast Cancer by Adjusting for Smoking Misclassification Bias and Confounders Using a Probabilistic Bias Analysis Method, Clinical Epidemiology, 12:, 557-568, DOI: 10.2147/CLEP.S252025
dc.source.bibliographicCitationPan American Health Organizatio (2023) Informe sobre el control del tabaco en la Región de las Américas 2022. https://doi.org/10.37774/9789275325896
dc.source.bibliographicCitationRomero-Martinez, M., et al. Retrospective analysis of Mexican National Addictions Survey, 2008: Bias identification and correction. Salud pública Méx [online]. (2013). vol.55, n.3, pp.337-347. ISSN 0036-3634. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0036-36342013000400012&script=sci_abstract&tlng=en
dc.source.bibliographicCitationSalas-Eljatib, C., Fuentes-Ramirez, A., Gregoire, T., Altamirano, A., Yaitul, V. A study on the effects of unbalanced data when fitting logistic regression models in ecology. Ecological Indicators Vol 85, (2018), P.p 502-508, ISSN 1470-160X, https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.10.030
dc.source.bibliographicCitationSchoeler, T., Speed, D., Porcu, E. et al. Participation bias in the UK Biobank distorts genetic associations and downstream analyses. Nat Hum Behav (2023). https://doi.org/10.1038/s41562-023-01579-9
dc.source.bibliographicCitationSi, Y., West, B. T., Veliz, P., Patrick, M. E., Schulenberg, J. E., Kloska, D. D., ... & McCabe, S. E. (2022). An empirical evaluation of alternative approaches to adjusting for attrition when analyzing longitudinal survey data on young adults' substance use trajectories. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 31(3), e1916. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/mpr.1916
dc.source.bibliographicCitationTrevethan, R. (2017, November 3). Sensitivity, specificity, and predictive values: Foundations, pliabilities, and pitfalls in research and Practice. Frontiers. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2017.00307/full
dc.source.bibliographicCitationWest, B. T., & McCabe, S. E. (2017). Alternative approaches to assessing nonresponse bias in longitudinal survey estimates: an application to substance-use outcomes among young adults in the United States. American Journal of Epidemiology, 185(7), 591-600. https://academic.oup.com/aje/article-abstract/185/7/591/3058749
dc.source.bibliographicCitationWho Framework convention on tabaco control- secretariat. (2016, 25 octubre). Indicator Report. https://untobaccocontrol.org/impldb/indicator-report/?wpdtvar=3.4.3.8
dc.source.bibliographicCitationYuan, Y.C. (2000) Multiple Imputation for Missing Data: Concepts and New Development. SAS Institute Inc., Rockville.
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectSesgo de deseabilidad social
dc.subjectCigarrillo convencional
dc.subjectCigarrillo electrónico
dc.subjectRegresión logística
dc.subjectFumadores
dc.subjectTriangulación de datos
dc.subjectSalud pública
dc.subjectControl de tabaco
dc.subject.keywordSocial desirability bias
dc.subject.keywordConventional cigarette
dc.subject.keywordElectronic cigarette
dc.subject.keywordLogistic regression
dc.subject.keywordSmokers
dc.subject.keywordData triangulation
dc.subject.keywordPublic health
dc.subject.keywordTobacco control
dc.titleAjuste en el cálculo de la prevalencia de consumo de cigarrillos convencionales y electrónicos y su impacto en la salud pública en Colombia 2018-2021
dc.title.TranslatedTitleAdjustment in the calculation of the prevalence of conventional and electronic cigarette consumption and its impact on public health in Colombia 2018-2021
dc.typebachelorThesis
dc.type.documentCapstone Project
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
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