2. Medidas en Epidemiología Apuntes.doc

7/23/2019 2. Medidas en Epidemiologa Apuntes.doc

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MEDIDAS EN EPIDEMIOLOGA

Dr. Luis Martnez Oliva

Uno de los principios bsico de la epidemiologa es describir la frecuencia con queocurre la enfermedad en la poblacin y a partir de este proceso de cuantificacin detipo descriptivo pasar a una fase analtica para descubrir las causas o factores deriesgo que determinan su presentacin colectiva.

Las observaciones fundamentales de la epidemiologa consisten en mediciones de laocurrencia de la enfermedad y de otros estados o eventos relacionados con la salud,como por ejemplo, Los estudios epidemiolgicos incluyen tambin fenmenos talescomo los accidentes, suicidios, malformaciones congnitas y otros resultados deinters sanitario que se alejan de un sentido estrecho del concepto de enfermedad.

ara una mejor comprensin de las diversas formas de medir, convienedidcticamente distinguir tres niveles de inters para la investigacin epidemiolgica,ellos son!

a) Nivel descriptivo

"n este nivel se describe, en forma cuantitativa, la ocurrencia de la enfermedad u otroseventos relacionados con la salud en relacin a variables de descripcin bsicas,como son! las caractersticas de las personas, las del lugar donde se estudia elfenmeno sanitario de inters y la evolucin temporal del mismo en el tiempo. or lotanto podemos establecer mediciones de ocurrencia o frecuencia seg#n las personas,el lugar y el tiempo.

!) Nivel de conoci"iento etiol#$ico

$ travs de diversos dise%os de investigacin epidemiolgica analtica, laepidemiologa investiga la o las causas de una enfermedad, determinando con uncierto grado de probabilidad, la fuer&a de asociacin entre variables independienteshipotticamente causales y la variable dependiente o efecto, que frecuente pero nie'clusivamente se trata de una enfermedad.

c) Nivel de pro!le"as de intervenci#n

La epidemiologa tiene un propsito final prctico y que de alguna manera da sentido alos otros dos niveles previos de operacin, una ve& descrito un problema de salud y

conocidos los factores que lo provocan, puedan tomarse las medidas de control y(o deprevencin pertinentes para controlar el problema o bien evitarlo. or lo tanto, en estenivel interesa cuantificar el impacto que tienen las acciones emprendidas paramodificar los riesgos para la salud anivel poblacional.

)e esta manera la epidemiologa, establece formas de medicin objetiva de!

La %recuencia de la en%er"edad

De la asociaci#n entre las varia!les &

Del i"pacto colectivo de las "edidas preventivas o terap'uticas.

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(. Mediciones de %recuencia

La ocurrencia de una enfermedad en una poblacin se puede medir en!

a) N"eros a!solutos*

!) Proporciones o pro!a!ilidades &

c) +azones.

*aractersticas de cada una de ellas!

a) N"eros a!solutos*onsiste simplemente en contar el n#mero de sucesos deinters que ocurren en una poblacin especfica. or ejemplo! el n#mero de casosnuevos de meningitis en la poblacin menor de + a%os, el n#mero de defunciones porleucemias en adultos, el n#mero de accidentes laborales fatales, etc.

"ste tipo de medida es de fcil comprensin y habla de la magnitud absoluta de unhecho que nos interesa estudiar, sin embargo, salta a la vista que el n#mero absolutode un fenmeno est en estrecha relacin con la dimensin de la poblacin especficadonde se han generado esos sucesos.

or ejemplo! en *hile ocurrieron en el -/ un total de 0.+1/ defunciones, el mismoa%o en los "". UU. acaecieron -.+-.1-0 defunciones. "stos n#meros no puedenllevarnos a concluir que hay una mayor probabilidad de fallecer en "". UU. que en*hile, ya que, sabemos que el n#mero de habitantes en ambos pases en muy distinto.

!) Proporciones "l problema de interpretacin de los n#meros absolutos, sesoluciona relacionando el n#mero de decesos en cada pas con la poblacin

respectiva, al hacer esta sencilla operacin obtenemos una fraccin donde elnumerador de ella est contenido en el denominador.

or ejemplo! si llamamos 2a,al n#mero absoluto de defunciones por leucemias en una%o y 2N,al n#mero de habitantes del lugar para el mismo a%o, la relacin 2a-N,nosindica la pro!a!ilidadde fallecer por leucemia para los habitantes de dicho lugar.

La probabilidad que se obtiene mediante la relacin se%alada, se conoce tambincomo +ies$o 3en ingls 2ris456. "s una e'presin frecuente en el lenguaje mdico, aveces entendida en sentido coloquial como 2peligro5, sin embargo, tcnicamente debeser considerada como sinnimo de probabilidad.

7ecordemos que la probabilidad de ocurrencia de un fenmeno determinado, seencontrar entre los valores + y , el primero indica la ocurrencia fatal del fenmeno y su definitiva no ocurrencia. $ nivel individual, tiene poco sentido el hablar deprobabilidad, debido al hecho de que si enfrentamos un paciente determinado, stetiene o no tiene la enfermedad, pero, a nivel colectivo si podemos establecer queproporcin de sujetos presentan la enfermedad durante un determinado lapso detiempo.

8i a, representa el n#mero de personas que presenta una enfermedad y N, eln#mero de personas libre de la enfermedad de esa poblacin, donde ocurren los a,casos, la proporcin 2a-N,nos indica el riego promedio de presentar la enfermedadpara un componente de dicha poblacin.

"sta medicin requiere que todos los sujetos que componen el denominador 9 sean

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observados durante todo el perodo para el cual se mide el riesgo. "sta medicin esdenominada tambin Incidencia acu"ulada/IA).

a

IA 0 11111111111111111

N

$l e'presar la ocurrencia de una enfermedad mediante la :ncidencia $cumulada, sedebe siempre hacer referencia al perodo de tiempo para el cual se e'presa el riesgode que ocurra dicha enfermedad, de no hacerlo queda totalmente indeterminada laprobabilidad a la que alude dicha medicin.

or ejemplo, en un artculo de prensa se dice que el riesgo de fallecer por un infarto alcora&n para un hombre de ; a%os es de + =8ignifica que un hombre de esta edad tiene un +< de fallecer dentro de laspr'imas ;/ horas>

=? que falle&ca dentro del pr'imo mes> or cierto hay escasas posibilidades que unsujeto de esa edad falle&ca con tan alta probabilidad en ese lapso. or lo tanto si no sese%ala el tiempo al cual se refiere el +


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registra este hecho.

N2 de casos presentes en el "o"ento t

PP 0 111 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111Po!laci#n total en ese "o"ento t

Prevalencia L3psica o de Perodo /PL) 8e utili&a menos frecuencia y consiste en larelacin entre el n#mero de casos de una enfermedad presentes en una poblacindurante un perodo de tiempo determinado, por ejemplo un mes o un a%o.

N2 de casos presentes en perodo t45 t( PL 0 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

Po!laci#n total en la "itad intervalo t45 t(

los tiempos t y t+son los lmites al inicio y al final del intervalo t @t+y el n#mero decasos e'istentes en dicho perodo es la suma de casos presentes al inicio t y loscasos nuevos que ocurren entre ty t+.

or ejemplo, en la "ncuesta 9acional de *onsumo de )rogas en *hile, se determinala revalencia lpsica de consumo de alguna droga en el mes anterior a la ejecucinde la dicha encuesta.

)ebido a que habitualmente observamos poblaciones cuyo tama%o no es constante enel tiempo 3salen y entran sujetos en ella por muerte, cambio de residencia o bien seagregan inmigrantes6, es preferible utili&ar el tama%o estimado de la poblacin a lamitad del perodo t@t+.

Prevalencia de vida /P6) "sta tercera proporcin de prevalencia es la prevalencia deun fenmeno de inters a lo largo de la vida de los sujetos estudiados. or ejemplo, enla "ncuesta 9acional de *onsumo de )rogas en *hile, se determina la revalencia devida de consumo de alguna droga, mediante la pregunta a cada individuo, si algunave& consumieron alguna droga previamente a la ejecucin de la encuesta. 8i enalguna ocasin consumieron, no importando cuando, se considera un caso prevalente.

or ejemplo, en la "ncuesta 9acional de *onsumo de )rogas en *hile, se determinala revalencia de vida de consumo de alguna droga, mediante la pregunta a cadaindividuo, si alguna ve& consumieron alguna droga previamente a la ejecucin de laencuesta. 8i en alguna ocasin consumieron, no importando cuando, se considera uncaso prevalente.

La prevalencia es una medida de la carga de enfermedad 3casos nuevos y antiguos6en una poblacin especfica y est influida por los factores etiolgicos y por aquellosfactores que permiten el mantenimiento de los sujetos enfermos en el tiempo,especficamente, por los tratamientos que mejoran la sobrevida sin lograr la curacindefinitiva."s #til pensar en esta medida de prevalencia como una fotografa de lo que ocurre enun momento determinado con la enfermedad y la incidencia y como una visin

cinematogrfica.a. +az#n La tercera forma de medir es mediante una ra&n. Aatemticamente

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es un cuociente entre dos cantidades, dnde el numerador no est contenidoen el denominador, lo que la diferencia de una proporcin. Una ra&n e'presacuantas veces esta contenida en el denominador la cantidad indicada en elnumerador.

or ejemplo, el Bndice de masculinidad utili&ado en demografa, relaciona el n#mero dehombres en una poblacin determinada con el n#mero de mujeres en la mismapoblacin.

?tros ejemplos! 9C de camas de hospital por + habitantes, n#mero de enfermeraspor mdico etc.

Di%erencia entre proporci#n & tasa

"s importante distinguir las diferencias entre estos dos conceptos, utili&adosfrecuentemente en epidemiologa!

rimero, una tasa e'presa la magnitud del cambio de una cantidad por unidad de

cambio de otra. 8e refiere a la velocidadcon que cambia la primera en relacin con elcambio de la otra, y al e'presar velocidad, la construccin de una tasa debe incluirnecesariamente una cierta magnitud de tiempo. $s la tasa de incidencia indica lavelocidad a la cual se producen nuevos casos de una enfermedad en relacin a lapoblacin de donde surgen ms el tiempo durante el cual esa poblacin fueobservada. La tasa se construye colocando en el numerador, los casos nuevos y eldenominador una cantidad compuesta tie"po1personaobservacin.

or lo tanto, en una tasa el numerador no est contenido en el denominador y esmatemticamente una ra&n y no una proporcin. $l no ser una proporcin como la:ncidencia acumulada no mide probabilidad, le que establece es la velocidad deocurrencia de un fenmeno.

N2 de casos nuevos 7I 0 11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

Po!laci#n o!servada 8 tie"po acu"ulado de o!servaci#n

La incidencia acumulada e'presa la probabilidad de ocurrencia de un suceso 3casosnuevos de una enfermedad6 y el valor que puede asumir esta proporcin fluct#a entre y +. "n cambio el valor de una tasa puede fluctuar entre e infinito.

or ejemplo, si observamos + personas durante un a%o, el tiempo@personaacumulado es de mil a%os@persona observacin y ocurren + casos de infarto alcora&n, la tasa de incidencia de esta patologa es por lo tanto!

(4 casos

7I in%arto 0 1111111111111111111111111111111111111111 0 4*4(4 a9os 1(

(444 a9os1persona o!servaci#n

"n este ejemplo la velocidad de ocurrencia de infarto al cora&n es de ,+ a%os @+,obsrvese que no se trata de la probabilidad de ocurrencia del infarto, si no de su

velocidad y que a diferencia de la probabilidad tiene dimensin! el valor recproco detiempo 3por lo cual se eleva a @+6.

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8i procedemos a cambiar la unidad de medida y en lugar de a%os el tiempo@persona loe'presamos en das@persona observacin, tenemos D1. das persona observaciny la tasa de incidencia es!

(4 casos

7I 0 111111111111111111111111111111111111111111111111 0 4*4444:;< das 1(

.444 das1persona o!servaci#n

Los valores ,+ a%os@+ y ,-ED das @+son equivalentes, tan solo ha cambiadola unidad en que se ha medido la velocidad, en un caso ha sido a%o y la otra da.$hora =*mo interpretar estos valores> Fabitualmente se tiende a amplificarlos paraevitar la incomodidad de n#meros decimales, si multiplicamos ambos por +., losresultados + y ,-ED se deben e'presar como + casos de infarto por +. a%ospersona@observacin y ,-ED casos por +. das@persona observacin.

Una forma intuitiva de captar la idea de velocidad, es imaginar que si observamos+. individuos un a%o ocurriran + casos o alternativamente . sujetosobservados - a%os das dan origen igualmente a + casos. La tasa de incidencia por lotanto, trata cada unidad de tiempo como equivalente a otra independiente si cadaunidad proviene de una misma persona u otra y es matemticamente una ra&n entreel n#mero de casos nuevos y el tiempo en riesgo de convertirse en un caso nuevo.

"n el siguiente cuadro se presenta una comparacin entre las propiedades de una:ncidencia $cumulada 3proporcin6 y una Gasa de :ncidencia 3ra&n6.

Propiedad Proporci#nde

incidencia

7asade

incidenciaMenor valor 4 4Ma&or valor ( in%inito

?nidades no tiene (-tie"poInterpretaci#n Pro!a!ilidad Inverso del

tie"po de aparici#n

La tasa de incidencia se denomina tambin como Densidad de incidencia /DI).

N2 de casos nuevos

DI 0 111111111111111111111111111111111111111111111111111

@antidad de tie"po1persona

o!servaci#n

"l denominador tiempo@persona puede obtenerse de dos maneras, dependiendo delas caractersticas del dise%o de investigacin!

a. 8i el dise%o permite conocer la duracin del tiempo de observacin de cadaindividuo que forma la poblacin, el denominador es la suma de los tiemposindividuales de observacin.

b. 8i se trabaj con una poblacin estable en el tiempo 3que no cambia en eln#mero de sujetos ni en la distribucin por edades6, entonces el tiempo@

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persona observacin est dado por el producto! 9C de personas al inicio delestudio por el periodo de seguimiento.

:. Mediciones de asociaci#n

Los estudios epidemiolgicos orientados a la b#squeda de factores etiolgicos, debenestablecer las medidas que e'presen el grado o la fuer&a de asociacin entre losfactores sospechosos y la enfermedad. Las medidas de frecuencia e'presan el riesgoabsoluto de enfermarH ahora, si relacionamos el riesgo de un grupo e'puesto a losfactores hipotticamente causales y el riesgo de un grupo no e'puesto, podemosllegar a establecer mediante una ra&n, o una diferencia entre ambas tasas oincidencias acumuladas, la fuer&a con la cual se asocia la e'posicin con laenfermedad investigada.

Fay dos tipos de medidas de asociacin bsicas! el ries$o relativo /++) & el ries$oatri!ui!le /+A).

a) El ries$o relativo /++)

"l 77 se obtiene mediante la ra&n entre la Gasa o )ensidad de :ncidencia en ungrupo e'puesto dividido entre la Gasa o )ensidad de :ncidencia de un grupo noe'puesto.

7asa o Incidencia acu"ulada en $rupo e8puesto

++ 0 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

7asa o Incidencia acu"ulada en $rupo no e8puesto

"l 77 es una medida fcilmente determinable en estudios prospectivos o de cohorte,en los cuales se conocen las poblaciones e'puesta y no e'puesta y, por lo tanto, seconocen las tasas de incidencia para cada grupo.

Una situacin especial se plantea en los estudios de casos y controles, "n este dise%ocon frecuencia se carece de las poblaciones sobre las cuales calcular las respectivastasas, por tal motivo no se puede calcular el 77. "n este caso se recurre a hacer unaestimacin denominada 7a&n de )isparidades 37)6 que e'presa tambin la fuer&ade asociacin entre los factores de riesgo estudiados y la enfermedad.

Los diversos dise%os analticos se discutirn en detalle en la unidad correspondiente,pero es necesario aqu describir brevemente la estructura que asumen los datos en unestudio de cohorte y en un estudio de casos y controles, para e'plicar el clculo de 77

y de la 7). ES7+?@7?+A DE LOS DA7OS EN ?N ES7?DIO DE @OO+7ES

En%er"os No en%er"os 7otalE8puestos a ! a B ! /"()No e8puestos c d c B d /":)7otal a Bc /n() ! Bd /n:) aB!BcBd /N)

"n un estudio de cohorte los grupos con los que se inicia el estudio son los totales3aIb6 o /"(), que corresponde al grupo e'puesto y 3cId6 o /":)que es el grupo noe'puesto. "n estos grupos surgirn los casos y por lo tanto se podr establecer la tasa

o la incidencia acumulada en cada uno de ellos y calcular as el 77.Las :$ de enfermedad e'puestos y en no e'puestos son! 3a(aIb6 y 3c(cId6

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respectivamente y el

7iesgo 7elativo de los e'puestos est dado por!++ 0 /a- aB!) - /c-cBd)

"n un estudio con el dise%o caso control la estructura de los datos es la siguiente!

ES7+?@7?+A DE LOS DA7OS EN ?N ES7?DIO DE @ASOS C @ON7+OLES

En%er"os @ontrolesE8puestos a !

No e8puestos c d7otal aBc /n() !Bd /n:)

"n este dise%o los grupos con los que se inicia el estudio son 3aIc6 o /n() casos de laenfermedad y 3bId6 o /n:) controles, en este dise%o no e'isten grupos de e'puestos yno e'puestos como ocurre en el dise%o de cohortes, por lo cual se carece de losdenominadores para calcular las incidencias acumuladas y por ende no se puedeestablecer el 77. 3?bsrvese que en la tabla se ha omitido intencionalmente lacolumna total6

)e este modo, en un estudio de casos y controles se establece primero lasdisparidades de e'posicin en los casos y los controles, que son a(c y b(drespectivamente, luego procedemos a calcular la ra&n entre ambas disparidades, esdecir, la 7a&n de )isparidades, mediante la siguiente e'presin!

+D 0 a-c !-d

Gransformando queda!

+D 0 a 8 d - ! 8 c

"sta ra&n de productos puede ser observada como la ra&n entre hechoscongruentes y no congruentes! es congruente ser enfermo y haber estado e'puesto,representado por 2a, y no ser enfermo y no haber estado e'puesto, representado por2d,. )e igual modo, es incongruente no ser enfermo y haber estado e'puesto,representado por !,y ser enfermo y no haber estado e'puesto, representado por 2c,.

Interpretaci#n de los valores de ++ & +D

"l 77 y la 7) puede fluctuar entre un valor cero e infinito, si adquiere el valor +significa que no hay asociacin entre la e'posicin y la enfermedad, se le conocecomo 2valor de nulidad5, lo que es fcil de comprender ya que este valor se obtienecuando las rasa de e'puestos y no e'puestos son idnticas. ? en estudios casocontrol los productos cru&ados tienen igual valor.

8i el 77 o la 7) tienen un valor superior a uno, se interpreta como que el factor deriesgo se asocia con la enfermedad.

8i el valor es inferior a + significa que la e'posicin protege, ya que los no e'puestostienen una probabilidad mayor de tener la enfermedad.Li"ites de con%ianza del ++ & de la +D

Las estimaciones del 77 o de la 7) se reali&an generalmente a partir de muestras,por lo tanto, dichas estimaciones estn sujetas a un o error muestral, esto es, ladiferencia que frecuentemente e'iste entre la estimacin muestral y el parmetro realdel universo.

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Lo anterior hace recomendable que, al calcular el 77 o la 7) en un determinadoestudio, se calculen adems los lmites de confian&a. "stos lmites e'presan lavariabilidad que tiene la estimacin puntual y que, seg#n el porcentaje de confiabilidadelegido 30


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c) +educci#n A!soluta del ries$o /+A+)

"n el caso que la e'posicin a un factor proteja, por ejemplo vacunas, ejercicio,cinturn de seguridad etc. Los e'puestos presentan una tasa o :$ menor que los noe'puestos y por lo tanto hablamos de una reduccin del riesgo, que se calcula de lasiguiente forma!

+A+0 IA no e8p 1 IA e8p


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+A J 0 111111111111111111111111 8 (44 0 >*J

(==*4

:nterpretacin! un 0,/< del riesgo se debe e'clusivamente al hbito de fumar y se

puede afirmar que, si en dicho grupo se eliminara la e'posicin, se obtendra unareduccin muy importante del riesgo de tener un cncer del pulmn 3disminuira laincidencia en apro'imadamente un 01


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"l otro caso e'tremo se dar cuando la tasa de incidencia en los no e'puestos seaigual a la tasa de incidencia global, situacin en la cual es evidente que no puedeatribuirse a la e'posicin a una no'a determinada la causa de la enfermedad, ya que,los no e'puestos presentan un riesgo idntico de presentar la enfermedad.

)ado que el 7$< identifica el impacto en la comunidad que se lograra si eliminarael factor de riesgo, es importante se%alar que el depender de dos factoressimultneamente, por untado de la fuer&a de asociacin del factor de riesgo que sepretende eliminar con la enfermedad, en otras palabras, del valor del 77 y por otro dela prevalencia en la poblacin de dicho factor de riesgo. La siguiente Gabla se muestracmo act#an estas dos condiciones.

6ALO+ES DEL +APJ DE A@?E+DO A LA P+E6ALEN@IA POLA@IONAL DEL FA@7O+DE +IESGO C DEL 6ALO+ DEL +7ESGO +ELA7I6O

PrevalenciaFactor +ies$o

+ies$o+elativo

: (4 (:4*(4 4*4 4*:< 4*; 4*>:4*4 4* 4* 4*; 4*4 4*:

8e observa que el impacto es ms pronunciado cuando mayor es la prevalencia delfactor de riesgo, lo que es absolutamente lgico, ya que si bien puede e'istir unafuerte asociacin entre un factor y una enfermedad, el impacto poblacional de medidas

tendientes a evitar la e'posicin a un factor poco prevalerte ser escaso, pues laproporcin de e'puestos en la poblacin general es muy reducida. $hora intervenirsobre un factor de riesgo altamente prevalerte pero poco asociado a la enfermedad estambin una accin ilgica desde el punto de vista poblacional.

c) Fracci#n de Prevenci#n en los E8puestos /FPE J)

"n el caso de e'posiciones que protegen, se pueden establecer dos medidas deimpacto potencial, ya sea que se e'prese el impacto para los que se e'ponen al factorprotector o para toda la poblacin si esta se e'pusiera a ese factor de proteccin.

La K" < es el porcentaje de reduccin del riesgo que presentan las personas que se

e'ponen al factor protector.

"l clculo de la K" < es!

7asa o IA no e8p 5 7asa o IA e8pFPE 111111111111111111111111111111111111111111111111111 8 (44

7asa o IA no e8p

d) Fracci#n de Prevenci#n Po!lacional /FPP J) "s el < de reduccin del riesgoque tendra toda la poblacin si todos se e'pusieran al factor protector.

"n este caso, podemos inferir que la e'posicin tiene un efecto de proteccin,

condicin que puede presentarse, por ejemplo, en la proteccin que parece dar elconsumo de ciertas vitaminas para el cncer de pulmn o de estmago.

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"sta medicin nos muestra la proporcin de nuevos casos potenciales que se hanprevenido por la e'posicin a un factor determinado, permitiendo, de este modo,valorar la importancia a nivel colectivo de aquellos factores asociados a un 77 menorque +.

"jemplos de e'posiciones protectoras en el campo de la salud hay muchos, para citaralgunos! acunas, ejercicio, aplicacin de bloqueador solar, alimentacin equilibrada,uso de condn, artculos para protecciones en la actividad laboral, consumo deaspirina en dosis bajas, etc.

La K< se obtiene de la siguiente forma!

7asa o IA $lo!al 5 7asa o IA e8p

FPP 111111111111111111111111111111111111111111111111111111 8 (44

7asa o IA $lo!al

e) Di%erencia a!soluta del ries$o en la po!laci#n /DA+P) "s la reduccin entrmino absolutos del riesgo de la poblacin si se e'pusiesen al factor protector.

DA+P IA $lo!al5 IA e8p

$ continuacin con un ejemplo hipottico para establecer el impacto protector potencialde la administracin de aspirina en dosis bajas para evitar un infarto al cora&n,

revisaremos el clculo de las medidas de asociacin y de impacto, cuando lae'posicin protege.

ES7?DIO DE @OO+7ES INFA+7O AL @O+AN C @ONS?MO DE AAS

In%artos No in%arto 7otal7o"an AAS < ; (444

No to"an AAS ( (4447otal (: ( :444

La IA en e8puestos es < - (444 0 4*44< o < por (444

La IA en no e8puestos es - (444 0 4*44 o por (444

La IA $lo!al o en toda la po!laci#n es (: - :444 0 4*44= o = por (444

El +ies$o +elativo es < - 0 4*


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/4*44 5 4*444J

La Dis"inuci#n A!soluta del +ies$o Po!lacional es

4*44= 5 4.44< 0 4*44< o < por (.444

La interpretacin de estos resultados es la siguiente!

Un 77 de ,DD significa que el consumo de $$8 tiene un efecto protector. Los queconsumen este medicamento tienen solo un 1E< del riesgo que presentan los que notoman $$8.

La 7$7 de ,1 significa que la indicacin de consumir aspirina diariamente en dosisbajas evita 1 infartos por cada + que siguen esta indicacin.

La K" de 11,1< indica que la tasa de infartos de los que consumen aspirina solo untercio de los que no la consumen.

La K de < si toda la poblacin consumiese aspirina se prevendra un < de losinfartos.

La )$7 de o,D o D por +. significa que si toda la poblacin en riesgo tomara$$8 se evitaran D casos por cada +. personas.

D+.LMO-l"o-4(-4-:4(4

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