Estudio de variables asociadas al cáncer de piel en Chile mediante análisis de componentes principales
Study of variables associated with skin cancer in Chile using principal component analysis.
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En efecto, especialmente en los países desarrollados, los tumores malignos de piel, en conjunto, constituyen la localización más frecuente de cáncer <span class="elsevierStyleSup">3,4</span>.</p><p class="elsevierStylePara"> También se ha incrementado a nivel mundial la mortalidad por cáncer de piel. En Chile se ha observado un aumento de la tasa de mortalidad por cáncer de piel de 0,79 por 100.000 habitantes en 1980 a 1,99 en el año 2000 en los varones y del 0,63 al 1,56 en las mujeres entre los mismos años <span class="elsevierStyleSup"> 5</span>. A lo anterior se suma un aumento de la proporción de muertes por cáncer de piel dentro de las muertes por cáncer, desde el 0,86 % en 1987 al 1,32 % en 1998 <span class="elsevierStyleSup"> 6</span>. Así mismo, es notable el aumento de la mortalidad por cáncer de piel con la edad. Entre los mayores de 75 años se ha observado un aumento de la mortalidad por cáncer de piel no melanoma (No-MM) desde el 9,28 por 100.000 habitantes en 1987 a 15,58 en 1998. Por otra parte, la mortalidad por cáncer de piel tipo melanoma (MM) también ha experimentado un aumento significativo para los mayores de 75 años de edad, desde el 4,08 en 1987, al 7,66 por 100.000 habitantes en 1998. En los grupos de menor edad también se han observado incrementos, aunque, no tan significativos <span class="elsevierStyleSup"> 6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">La predisposición genética, fenotipo de la piel, inmunosupresión y exposición a radiación ultravioleta (UV-B y UV-A) son factores de riesgo importantes para desarrollar cáncer de piel <span class="elsevierStyleSup">7-10</span>. Es más, el daño producido por la radiación UV es acumulativo, por lo que la exposición crónica al sol, tanto continua como intermitente, es un factor de riesgo adicional. Diversas variables geográficas y ambientales como la latitud, la situación de la capa de ozono, el clima y la nubosidad inciden en la acción biológica de la radiación UV <span class="elsevierStyleSup">7,9,11</span>, demostrándose, además, los efectos carcinogénicos sobre la piel de contaminantes ambientales como el arsénico <span class="elsevierStyleSup"> 3,12</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Vemos, pues, que el cáncer de piel (No-MM y MM) tiene una incidencia creciente, produce alta morbimortalidad y un alto coste sanitario. En Chile los estudios que dan a conocer la situación asistencial y de gestión de patologías como las descritas son escasos. Por ello, hemos considerado de interés explorar la interrelación entre las variables que parecen estar implicadas con la génesis de la enfermedad; las características demográficas y epidemiológicas del problema; y aquellas otras relacionadas con la prestación de servicios en esta área.</p><p class="elsevierStylePara">Pretendemos, con este trabajo, facilitar la gestión de casos teniendo en cuenta una perspectiva multivariante <span class="elsevierStyleSup">13-15</span>, que pondere las variables implicadas en la epidemiología y en la atención del cáncer de piel en Chile.</p><p class="elsevierStylePara">El objetivo de este trabajo es, pues, proponer unos índices construidos mediante la técnica de análisis de componentes principales, que permitan analizar conjuntamente una serie de variables dispersas coligadas al problema, que ayuden a evaluar la situación del cáncer de piel en esa triple vertiente mencionada antes. Y que, finalmente, puedan orientar y ayudar a elaborar programas de salud actualizados.</p><p class="elsevierStylePara">MATERIAL Y MÉTODOS</p><p class="elsevierStylePara">Se analizaron los datos sobre la situación de los servicios de dermatología de los hospitales públicos chilenos, los factores de riesgo asociados al desarrollo de cáncer de piel y aspectos demográficos correspondientes al ejercicio 2001, última información completa y oficial disponible para la totalidad de los Servicios de Salud de Chile.</p><p class="elsevierStylePara">Se consideraron las variables generadas y/o monitorizadas por el Instituto Nacional de Estadística (INE), el Ministerio de Salud (MINSAL), Ministerio de Planificación y Cooperación (MIDEPLAN), el Fondo Nacional de Salud (FONASA) para la Región, Servicio de Salud y hospital al cual pertenece cada servicio de dermatología incluido en el estudio <span class="elsevierStyleSup">16-21</span>, los Anuarios Meteorológicos de la Dirección Meteorológica de Chile <span class="elsevierStyleSup">22</span>, las estadísticas del Laboratorio Solar del Departamento de Ingeniería de la Universidad Técnica Federico Santa María <span class="elsevierStyleSup">23</span> y los Archivos de la Dirección General de Aguas <span class="elsevierStyleSup">24</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Se midieron las siguientes variables para cada uno de los 29 hospitales con prestación de servicios dermatológicos: población total asignada, población masculina asignada, población femenina asignada, población mayor de 60 años, población rural regional, población urbana regional, índice de pobreza, índice de indigencia, promedio de días de estancia por cáncer de piel, tasa de letalidad, número de horas de consultas dermatológicas en hospitales, número de horas de consultas dermatológicas semanales por 10.000 habitantes, población beneficiaria de FONASA, radiación UV (mW/m <span class="elsevierStyleSup">3</span>), latitud sur, temperatura máxima anual, temperatura media, horas de sol al año, nubosidad media anual, velocidad media anual del viento, radiación global diaria (cal/cm <span class="elsevierStyleSup">2</span>), radiación global diaria (kWh/m <span class="elsevierStyleSup">2</span>), precipitación anual y arsénico fracción disuelta <span class="elsevierStyleSup">16-24</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Con la información obtenida se aplicó la técnica de análisis de componentes principales (ACP) que es un método multivariante cuyo objetivo es convertir un problema de información estadística muy compleja (muchas variables de tipo cuantitativo medidas en cada unidad de observación) en otro casi equivalente pero más manejable (pocas nuevas variables) sin pérdida significativa de información. La técnica obtiene combinaciones lineales de todas las variables originalmente medidas. De esta forma, se obtiene un conjunto de nuevas variables que son independientes entre sí, pero que están altamente correlacionadas con las variables originales, denominadas componentes principales las cuales, ordenadas en forma decreciente según su variancia, permiten explicar el porcentaje de variabilidad de los datos inicialmente medidos.</p><p class="elsevierStylePara"> Consecutivamente cada observación de la muestra obtiene una puntuación en cada una de las componentes principales seleccionadas, lo que permite ordenar las observaciones en base a información multivariante.</p><p class="elsevierStylePara">En este estudio se obtuvieron las componentes principales diagonalizando la matriz de correlaciones puesto que las distintas variables tienen diferentes unidades de medida.</p><p class="elsevierStylePara"> RESULTADOS</p><p class="elsevierStylePara">Se seleccionaron tres componentes principales, que en conjunto explican el 54,48 % de la variabilidad: 24,92 % la primera, 15,77 % la segunda y 13,79 % la tercera. La matriz de correlaciones variable-componente principal (tabla 1), nos muestra que la primera componente tiene dependencia con variables de orden climático y geográfico, las variables con mayor correlación son: la <span class="elsevierStyleItalic">temperatura media</span>, la <span class="elsevierStyleItalic"> medición de radiación UV</span> y las <span class="elsevierStyleItalic">horas de sol al año</span>. Se oponen, fundamentalmente, en esta componente la <span class="elsevierStyleItalic">nubosidad media anual</span>, la <span class="elsevierStyleItalic">latitud sur</span> o la <span class="elsevierStyleItalic"> precipitación anual</span>. En la segunda componente, la variable con mayor correlación es la <span class="elsevierStyleItalic">población beneficiaria</span> seguida del <span class="elsevierStyleItalic">índice de pobreza</span>. Es importante también en ella el peso de <span class="elsevierStyleItalic">número de horas de asistencia dermatológica hospitalaria.</span> En ella se oponen variables climáticas que antes pesaban como las <span class="elsevierStyleItalic">horas de sol,</span> teniendo una baja correlación la <span class="elsevierStyleItalic"> temperatura media</span>. La variable que muestra una mayor oposición es la <span class="elsevierStyleItalic">tasa de letalidad.</span> La tercera componente principal se relaciona principalmente con características de la población a atender como <span class="elsevierStyleItalic"> población total asignada</span>, <span class="elsevierStyleItalic">población femenina</span> y <span class="elsevierStyleItalic">población urbana regional</span>. Tiene importancia también el <span class="elsevierStyleItalic">número de horas de dermatólogo en hospital.</span></p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v97n04-13089328tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Es lógico pensar, pues, que la primera componente está relacionada con aspectos climáticos. En ella puntuarán más los hospitales donde la gestión de casos esté más relacionada con las circunstancias climáticas y medioambientales. La segunda componente es asimilable a un índice multivariante donde la población beneficiada del Fondo Nacional de Salud y la pobreza adquieren un mayor protagonismo a la hora de gestionar los casos. La última componente es un índice de la presión demográfica sobre la asistencia. Posteriormente, se ordenaron los distintos hospitales según la puntuación obtenida en cada una de las componentes (tabla 2).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v97n04-13089328tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"> DISCUSION</p><p class="elsevierStylePara">Hasta el momento son pocos los trabajos que abordan la utilización de la técnica de ACP en problemas de clínica, epidemiología o gestión clínica <span class="elsevierStyleSup">25</span>, y sus campos de aplicación han sido tan dispares como la psicología, la educación, el control de calidad, la agricultura, la economía o la anatomía <span class="elsevierStyleSup"> 26,27</span>. De ahí la dificultad de discutir los resultados presentados con estudios similares.</p><p class="elsevierStylePara">Por ello, creemos importante profundizar en la interpretación de las componentes generadas, lo cual puede aportar algún dato sobre las posibles aplicaciones en la prevención y la gestión de los recursos sanitarios del cáncer cutáneo en Chile. Se ha observado en los resultados que existe una alta relación de la primera componente con las variables de tipo geográfico y climático. Es directamente proporcional a la radiación UV, las horas de sol al año y la temperatura media anual, e inversamente proporcional con la latitud sur, la nubosidad y la precipitación media anual. Tiene baja correlación con las variables que caracterizan la población a atender, con la demanda y con la oferta de atención dermatológica. Observamos que son los hospitales de las ciudades del norte y de la región metropolitana los que obtienen las mayores puntuaciones. Los hospitales Dr. Leonardo Guzmán, Dr. Ernesto Torres, Dr. Juan Noé y San José del Carmen obtienen el 1.º, 2.º, 5.º y 7.º lugar, respectivamente. Los hospitales de la región metropolitana obtienen el resto de las puntuaciones más altas. Son regiones que tienen la mayor temperatura media, más horas de exposición al sol y mayor radiación UV; a su vez, son regiones que tienen menor latitud sur, menor nubosidad y precipitación anual, lo cual concuerda con el hecho de que la correlación de estas variables con la primera componente es inversamente proporcional. Así mismo, la menor puntuación en esta componente corresponde a los hospitales del sur y extremo sur, donde existen condiciones climáticas y geográficas totalmente distintas a las del norte del país. Esta información podría tenerse presente en el diseño de planes y programas de salud, en la asignación de recursos y muy especialmente en el diseño de campañas educativas a la población.</p><p class="elsevierStylePara">Al analizar la segunda componente, observamos que las variables de orden climático y meteorológico han perdido significación y que el protagonismo de esta componente pertenece a la población beneficiaria de FONASA y al índice de pobreza. Los hospitales con mayor población beneficiaria, en áreas con menores niveles de renta, que destinan más horas de dermatólogo en los hospitales ocuparían los primeros puestos en esta componente. La tercera componente se relaciona con características poblacionales, como la población total asignada, la población femenina y la población urbana. Podríamos entonces caracterizar a esta componente como la demanda o presión demográfica en los servicios de dermatología. Vemos que los primeros lugares son ocupados por grandes hospitales de la RM, Salvador, Dr. Sótero del Río, Barros Luco-Trudeau y Félix Bulnes. Los últimos lugares son ocupados por los hospitales de la zona norte del país, en los que, como ya vimos ejercen mayor impacto las características climáticas y geográficas.</p><p class="elsevierStylePara">Del análisis de las tres componentes mencionadas anteriormente, es posible realizar diversas reflexiones en torno a hechos destacables. Los hospitales del norte del país, Dr. Leonardo Guzmán de Antofagasta, Dr. Juan Noé de Arica y Dr. Ernesto Torres de Iquique ocupan los primeros lugares en la componente relacionada con las características climáticas, pero lo anterior no se relaciona con la tasa de letalidad por cáncer de piel ni con la oferta de atención dermatológica ni con las características de población a atender, ocupando estos mismos hospitales, los últimos lugares en las otras dos componentes, principalmente en la tercera componente.</p><p class="elsevierStylePara">Los hospitales Barros Luco-Trudeau, Salvador y Dr. Sótero del Río ocupan los tres primeros lugares en la segunda y tercera componente principal y están dentro de los seis primeros en la primera componente, compartiendo características similares en todas las variables estudiadas. Lo mismo ocurre con los hospitales de Maule y Rancagua que ocupan, respectivamente, las posiciones 12.º y 15.º en la primera componente, 5.º y 6.º en la segunda y 14.º y 13.º en la tercera componente. En relación al hospital Félix Bulnes, se observa que, mientras en la primera y tercera componentes se ubica dentro de los primeros lugares (8.º en la primera y 4.º en la tercera) en una posición cercana a otros hospitales de la RM, en la segunda componente presenta la puntuación más baja, ocupando el último lugar.</p><p class="elsevierStylePara">De los resultados obtenidos parece plausible entender el cáncer de piel, y su atención, como una constelación de hechos, que en buena medida forman parte de las tres componentes seleccionadas. Cada una de ella explicaría una parte proporcional de la incidencia del problema, y su forma de gestionarlo. El clima, la población beneficiada, o la demanda de servicios condicionan la manera de actuar de los servicios, de la cual nos podemos hacer una idea según el orden obtenido en las tres componentes por cada hospital. En definitiva, la mayor aportación a la epidemiología y a la gestión clínica de los casos de cáncer cutáneo con los datos presentados es la de desentrañar una dimensión subyacente e interpretable con las componentes generadas de fenómenos que, casi siempre, se han medido de forma aislada con indicadores univariantes, incapaces de incorporar toda la estructura del fenómeno y las interrelaciones entre variables, lo que creemos conseguir con las componentes generadas que, además, permiten ordenar por puntuaciones a los hospitales teniendo en cuenta al unísono muchos de los aspectos útiles en la gestión clínica y en la epidemiología del cáncer de piel.</p><p class="elsevierStylePara">Somos conscientes de las posibles limitaciones de este estudio, derivadas de las propias de la epidemiología descriptiva, y de la no incorporación de otras variables de interés clínico y epidemiológico en la génesis del cáncer de piel al estudio, pero de las cuales no existen datos oficiales a nivel nacional en Chile. Las componentes propuestas deben ser validadas definitivamente mediante la utilización en otros escenarios, lo que permitirá continuar con este tipo de investigaciones.</p><hr></hr><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic"> Correspondencia:</span></p><p class="elsevierStylePara">José Almenara. Área de Medicina Preventiva y<br></br> Salud Pública (Bioestadística).<br></br> Escuela de Ciencias de la Salud de la Universidad<br></br> de Cádiz. Avda. Ana de Viya, 52. 11002 Cádiz. España.<br></br><a href="mailto:jose.almenara@uca.es" class="elsevierStyleCrossRefs">jose.almenara@uca.es</a></p><p class="elsevierStylePara">Recibido el 5 de diciembre de 2005.<br></br> Aceptado el 24 de marzo de 2006.</p>" "pdfFichero" => "103v97n04a13089328pdf001.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:1 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec552902" "palabras" => array:1 [ 0 => "cáncer de piel, epidemiología, gestión, métodos multivariante" ] ] ] ] "multimedia" => array:4 [ 0 => array:8 [ "identificador" => "tbl1" "etiqueta" => "TABLA 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "copyright" => "Elsevier España" "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:1 [ "tablaImagen" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagenFichero" => "103v97n04-13089328tab01.gif" "imagenAlto" => 1642 "imagenAncho" => 1989 "imagenTamanyo" => 121165 ] ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "CORRELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES ORIGINALMENTE MEDIDAS Y LAS COMPONENTES SELECCIONADAS" ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl2" "etiqueta" => "TABLA 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "copyright" => "Elsevier España" "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:1 [ "tablaImagen" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagenFichero" => "103v97n04-13089328tab02.gif" "imagenAlto" => 1860 "imagenAncho" => 1972 "imagenTamanyo" => 194641 ] ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "ORDEN OBTENIDO POR LOS HOSPITALES SEGÚN PUNTUACIÓN EN LAS TRES COMPONENTES PRINCIPALES" ] ] 2 => array:5 [ "identificador" => "tbl3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "copyright" => "Elsevier España" ] 3 => array:5 [ "identificador" => "tbl4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "copyright" => "Elsevier España" ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliograf¿a" "seccion" => array:1 [ 0 => array:1 [ "bibliografiaReferencia" => array:27 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib1" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "referenciaCompleta" => "La transición epidemiológica en Chile. 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| 2022 Julio | 82 | 44 | 126 |
| 2022 Junio | 80 | 25 | 105 |
| 2022 Mayo | 65 | 26 | 91 |
| 2022 Abril | 79 | 37 | 116 |
| 2022 Marzo | 83 | 53 | 136 |
| 2022 Febrero | 40 | 22 | 62 |
| 2022 Enero | 48 | 31 | 79 |
| 2021 Diciembre | 48 | 37 | 85 |
| 2021 Noviembre | 76 | 55 | 131 |
| 2021 Octubre | 93 | 57 | 150 |
| 2021 Septiembre | 80 | 43 | 123 |
| 2021 Agosto | 39 | 21 | 60 |
| 2021 Julio | 57 | 32 | 89 |
| 2021 Junio | 62 | 36 | 98 |
| 2021 Mayo | 66 | 44 | 110 |
| 2021 Abril | 205 | 53 | 258 |
| 2021 Marzo | 152 | 32 | 184 |
| 2021 Febrero | 68 | 14 | 82 |
| 2021 Enero | 66 | 16 | 82 |
| 2020 Diciembre | 43 | 15 | 58 |
| 2020 Noviembre | 94 | 27 | 121 |
| 2020 Octubre | 73 | 12 | 85 |
| 2020 Septiembre | 52 | 14 | 66 |
| 2020 Agosto | 41 | 16 | 57 |
| 2020 Julio | 44 | 13 | 57 |
| 2020 Junio | 35 | 23 | 58 |
| 2020 Mayo | 55 | 29 | 84 |
| 2020 Abril | 47 | 21 | 68 |
| 2020 Marzo | 34 | 13 | 47 |
| 2020 Febrero | 1 | 1 | 2 |
| 2020 Enero | 0 | 7 | 7 |
| 2019 Noviembre | 0 | 1 | 1 |
| 2019 Septiembre | 1 | 1 | 2 |
| 2019 Julio | 2 | 7 | 9 |
| 2019 Junio | 1 | 8 | 9 |
| 2019 Mayo | 3 | 17 | 20 |
| 2019 Abril | 1 | 3 | 4 |
| 2019 Marzo | 0 | 4 | 4 |
| 2019 Febrero | 0 | 4 | 4 |
| 2018 Diciembre | 2 | 3 | 5 |
| 2018 Noviembre | 2 | 1 | 3 |
| 2018 Octubre | 9 | 2 | 11 |
| 2018 Septiembre | 1 | 0 | 1 |
| 2018 Mayo | 1 | 0 | 1 |
| 2018 Marzo | 3 | 1 | 4 |
| 2018 Febrero | 39 | 8 | 47 |
| 2018 Enero | 42 | 11 | 53 |
| 2017 Diciembre | 44 | 6 | 50 |
| 2017 Noviembre | 67 | 5 | 72 |
| 2017 Octubre | 52 | 10 | 62 |
| 2017 Septiembre | 40 | 9 | 49 |
| 2017 Agosto | 26 | 5 | 31 |
| 2017 Julio | 18 | 7 | 25 |
| 2017 Junio | 42 | 19 | 61 |
| 2017 Mayo | 33 | 13 | 46 |
| 2017 Abril | 23 | 11 | 34 |
| 2017 Marzo | 27 | 27 | 54 |
| 2017 Febrero | 117 | 4 | 121 |
| 2017 Enero | 69 | 5 | 74 |
| 2016 Diciembre | 48 | 14 | 62 |
| 2016 Noviembre | 100 | 9 | 109 |
| 2016 Octubre | 68 | 15 | 83 |
| 2016 Septiembre | 74 | 16 | 90 |
| 2016 Agosto | 49 | 10 | 59 |
| 2016 Julio | 57 | 17 | 74 |
| 2016 Junio | 9 | 13 | 22 |
| 2016 Mayo | 6 | 12 | 18 |
| 2016 Abril | 3 | 2 | 5 |
| 2016 Marzo | 10 | 3 | 13 |
| 2016 Febrero | 8 | 7 | 15 |
| 2016 Enero | 11 | 19 | 30 |
| 2015 Diciembre | 11 | 24 | 35 |
| 2015 Noviembre | 16 | 20 | 36 |
| 2015 Octubre | 16 | 17 | 33 |
| 2015 Septiembre | 8 | 24 | 32 |
| 2015 Agosto | 7 | 12 | 19 |
| 2015 Julio | 64 | 3 | 67 |
| 2015 Junio | 52 | 10 | 62 |
| 2015 Mayo | 75 | 17 | 92 |
| 2015 Abril | 63 | 11 | 74 |
| 2015 Marzo | 51 | 7 | 58 |
| 2015 Febrero | 39 | 9 | 48 |
| 2015 Enero | 48 | 8 | 56 |
| 2014 Diciembre | 60 | 6 | 66 |
| 2014 Noviembre | 91 | 10 | 101 |
| 2014 Octubre | 92 | 28 | 120 |
| 2014 Septiembre | 71 | 20 | 91 |
| 2014 Agosto | 82 | 18 | 100 |
| 2014 Julio | 89 | 22 | 111 |
| 2014 Junio | 98 | 22 | 120 |
| 2014 Mayo | 90 | 18 | 108 |
| 2014 Abril | 112 | 22 | 134 |
| 2014 Marzo | 61 | 26 | 87 |
| 2014 Febrero | 52 | 15 | 67 |
| 2014 Enero | 48 | 13 | 61 |
| 2013 Diciembre | 61 | 19 | 80 |
| 2013 Noviembre | 69 | 19 | 88 |
| 2013 Octubre | 56 | 31 | 87 |
| 2013 Septiembre | 69 | 32 | 101 |
| 2013 Agosto | 53 | 25 | 78 |
| 2013 Julio | 56 | 31 | 87 |
| 2013 Junio | 51 | 41 | 92 |
| 2013 Mayo | 48 | 25 | 73 |
| 2013 Abril | 50 | 22 | 72 |
| 2013 Marzo | 38 | 17 | 55 |
| 2013 Febrero | 61 | 11 | 72 |
| 2013 Enero | 47 | 6 | 53 |
| 2012 Diciembre | 36 | 8 | 44 |
| 2012 Noviembre | 41 | 11 | 52 |
| 2012 Octubre | 5 | 4 | 9 |
| 2012 Septiembre | 5 | 2 | 7 |
| 2012 Agosto | 1 | 0 | 1 |
| 2011 Mayo | 2 | 0 | 2 |
| 2011 Abril | 56 | 0 | 56 |
| 2011 Marzo | 26 | 0 | 26 |
| 2011 Febrero | 9 | 0 | 9 |
| 2011 Enero | 26 | 0 | 26 |
| 2010 Diciembre | 3 | 0 | 3 |
| 2010 Noviembre | 4 | 0 | 4 |
| 2010 Octubre | 10 | 0 | 10 |
| 2010 Septiembre | 9 | 0 | 9 |
| 2010 Agosto | 7 | 0 | 7 |
| 2010 Julio | 15 | 0 | 15 |
| 2010 Junio | 26 | 0 | 26 |
| 2010 Mayo | 24 | 0 | 24 |
| 2010 Abril | 47 | 0 | 47 |
| 2010 Marzo | 50 | 0 | 50 |
| 2010 Febrero | 54 | 0 | 54 |
| 2010 Enero | 47 | 0 | 47 |
| 2009 Diciembre | 7 | 0 | 7 |
| 2009 Noviembre | 7 | 0 | 7 |
| 2009 Octubre | 11 | 0 | 11 |
| 2009 Septiembre | 12 | 0 | 12 |
| 2009 Agosto | 7 | 0 | 7 |
| 2009 Julio | 9 | 0 | 9 |
| 2009 Junio | 12 | 0 | 12 |
| 2009 Mayo | 15 | 0 | 15 |
| 2009 Abril | 16 | 0 | 16 |
| 2009 Marzo | 6 | 0 | 6 |
| 2009 Febrero | 3 | 0 | 3 |
| 2009 Enero | 8 | 0 | 8 |
| 2008 Diciembre | 1 | 0 | 1 |
| 2008 Noviembre | 5 | 0 | 5 |
| 2008 Octubre | 5 | 0 | 5 |
| 2008 Septiembre | 7 | 0 | 7 |
| 2008 Agosto | 5 | 0 | 5 |
| 2008 Julio | 4 | 0 | 4 |
| 2008 Junio | 3 | 0 | 3 |
| 2008 Mayo | 8 | 0 | 8 |
| 2008 Abril | 2 | 0 | 2 |
| 2007 Abril | 1 | 0 | 1 |
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