Análisis de tendencias en mortalidad de series de tiempo interrumpidas: un ejemplo para evaluar la atención perinatal regionalizada.

Los diseños de series de tiempo interrumpidas se emplean frecuentemente para evaluar el impacto de programas. Las estrategias de análisis para determinar si han ocurrido cambios no son bien conocidas. Se considera el caso donde se puede asumir que las fluctuaciones estadísticamente (errores) son independientes, y se presenta una metodología de regresión segmentada. El método discutido se aplica a la evaluación de cambios en la mortalidad postneonatal perinatal local y estatal para identificar tendencias históricas y se utilizará para evaluar el impacto del Programa Regionalizado de Atención Perinatal de Carolina del Norte cuando se dispongan de siete años de datos de mortalidad posteriores al programa. La región del programa perinatal se contrasta con una región de control para proporcionar una base para la interpretación de las diferencias observadas. Modelos relevantes de regresión segmentada proporcionaron buenos ajustes a los datos y resaltaron las tendencias de mortalidad en los últimos 30 años. Se identificaron considerables diferencias raciales en estas tendencias, particularmente para la mortalidad postneonatal. Se considera que la regresión segmentada es relevante para el análisis de diseños de series de tiempo interrumpidas en otras aplicaciones cuando los errores pueden considerarse independientes. Así, la metodología puede considerarse una herramienta estadística general para fines de evaluación.