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ISSN 1527-3172 (Electronic)
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2013, Number 3

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MEDICC Review 2013; 15 (3)

Spatiotemporal analysis of lung cancer incidence and case fatality in Villa Clara province, Cuba

Batista NE, Antón OA
Full text How to cite this article

Language: Spanish
References: 47
Page: 16-21
PDF size: 263.23 Kb.


Key words:

pulmonary neoplasms, epidemiological methods, spatiotemporal analysis, cluster analysis, space-time clustering, incidence, case fatality, Cuba.

ABSTRACT

Introduction: Cancer has historically been a main cause of death in Cuba, with lung cancer the number one cause of cancer death in both sexes. Cancer morbidity and mortality rates are the basic measures of cancer impact in the community. Cancer mortality has been one of the major applications of geographic analysis and has made important progress in recent decades thanks to access to mortality statistics and to development and availability of geographic information systems. Cuba does not have a strong tradition of etiologic research using spatial analysis. High levels of lung cancer morbidity and mortality in Villa Clara and growing interest in spatial analysis as an epidemiologic tool motivated this study.
Objetive: To identify spatial and/or spatiotemporal clusters of lung cancer morbidity and case fatality in the province of Villa Clara, and to demonstrate the value of cluster analysis as an epidemiologic tool.
Methods: Descriptive observational study based on administrative data, using the technique of space-time scan statistics. The study focused on new cases diagnosed in 2004 and case-fatality for those cases through 2009. Variables used were: cases diagnosed, deaths, date of diagnosis, date of death, municipality and Cartesian geocoding for each municipality.
Results: The study identified significant spatial and spatiotemporal clusters of greater than expected lung cancer incidence (municipalities of Encrucijada, Camajuaní, Cifuentes, Sagua la Grande, Caibarién and Santa Clara) and case fatality (Encrucijada, Camajuaní, Cifuentes, Sagua la Grande, Caibarién, Santa Clara, Placetas and Manicaragua).
Conclusions: Although the results are not explanatory, the spatial and spatiotemporal patterns of excess lung cancer risk and case-fatality can support hypothesis generation for research and eventual interventions for targeted prevention and management.


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