El recuento de la mortalidad por enfermedades de baja prevalencia como la Diabetes Mellitus (DM), sufre de problemas serios de subregistro debido a la ausencia de datos, representados en ceros en el sistema de estadísticas vitales, lo que dificulta la necesidad de identificación de los patrones sobre todo de enfermedades que son silenciosas.
Esta investigación propone una corrección a las tasas de mortalidad para poblaciones pequeñas con alta inflación en ceros, como es el caso de la serie anual de Diabetes Mellitus (DM) para ciudades colombianas en edades de 20 a 80 años, entre los años 2005 y 2017. Se propone una modificación al modelo bayesiano jerárquico propuesto por Alexander et al. (2017), reemplazando la distribución original por una Binomial Negativa y utilizando los patrones de defunciones por la misma causa de otros países en la región, en años recientes. Con éste, se corrigieron las tasas de mortalidad por esta causa, edad, sexo y ciudad. Los resultados mostraron una apropiada corrección para las edades que oficialmente reportan ceros, manteniendo la brecha natural entre sexos, y una corrección mayor para las ciudades más pequeñas, frente a las grandes ciudades, cuando se comparó con otros modelos.
Con esta metodología se permitirá ayudar a la vigilancia epidemiológica de las enfermedades de baja prevalencia como la hipertensión, enfermedades coronarias y similares, con altos niveles de subregistro; pero que requieren de mediciones precisas a nivel subnacional para la toma de decisiones de salud pública. Cifras equivocadas solo llevarían a toma de decisiones erróneas, por ello es de vital importancia generar este tipo de correcciones.