Mediciones en Epidemiología. El concepto de variable en Epidemiología Un primer elemento básico en el análisis epidemiológico es el adecuado registro,

Mediciones en Epidemiología

El concepto de variable en Epidemiología

Un primer elemento básico en el análisis epidemiológico es el adecuado registro, medición y sistematización de la información recolectada a partir de la observación.

La comparación mediante el usos de indicadores que expresen la magnitud y aspectos cualitativos de los problemas de salud, es una práctica rutinaria en esta línea de pensamiento. En ocasiones se requiere homogeneizar dicha información a fin de poder establecer comparaciones que sean válidas.

Sólo cuando se ha cumplido rigurosamente con las etapas anteriores, es posible que el análisis epidemiológico se exprese con todas sus potencialidades.

Introducción

Definición:

Por variable se entiende alguna característica condición o atributo susceptible de ser medido, usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. Para nuestros efectos, es también de interés medir estas características.

La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema o instrumento de registro y medición, capaz de identificar el valor real que adopta.

Nota:Para la epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan las hipótesis que explicación los sucesos (asociación principalmente).

Introducción

La epidemiología es considerada la ciencia básica de la salud pública, por las siguientes razones:

a) Es una ciencia cuantitativa básica fundamentada en el conocimiento práctico de la probabilidad, estadísticas y métodos adecuados de investigación,

b) Aplica un método de razonamiento causal basado en el desarrolloy comprobación de hipótesis relativas a la ocurrencia y prevención de la morbilidad y mortalidad, y

c) Es un instrumento de acción para promover y proteger la salud pública basada en la ciencia, razonamiento causal, y una dosis de sentido común práctico (2).

Como disciplina de la salud pública, la epidemiología se inculca con el espíritu de que la información epidemiológica debe ser usada para promover y proteger la salud pública. Por lo tanto, la epidemiología implica tanto a la ciencia como la práctica de la salud pública.

Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

Introducción

La palabra epidemiología se compone con las raíces griegas:

- “epi” = "en o sobre”; - “demos” = “población”; y - “logos” = “el estudio de".

Pero la siguiente definición recoge los principios subyacentes y el espíritu de la epidemiología en la salud pública :

“Es el estudio de la distribución y los determinantes del estado de salud o eventos relacionados en poblaciones específicas, y su aplicación para el control de los problemas de salud.“ 1

Esta definición incluye varios términos que reflejan algunos de los principios importantes de la disciplina:

Introducción


Estudio: La epidemiología es una disciplina científica, a veces

llamada "la ciencia básica de la salud pública“; y tiene, en su

fundamento, métodos adecuados de la investigación científica.

Distribución: La epidemiología se refiere a la frecuencia y el patrón

de eventos de salud en una población.

Frecuencia: Incluye no sólo el número de eventos en una población,

sino también la tasa o riesgo de la enfermedad en la población. La

tasa (número de eventos dividido por el tamaño de la población) es

crítico para los epidemiólogos, ya que permite comparaciones válidas

entre poblaciones diferentes.

Introducción


Patrón: Se refiere a la ocurrencia de eventos relacionados con 3 principales características de la salud: tiempo, lugar y persona:

•Las características de tiempo, son su manifestación de aparición anual, estacional, o diaria; o incluso horaria durante una epidemia.

•Las características de lugar incluyen la variación geográfica, las diferencias urbano-rurales, y la ubicación de los lugares de trabajo o escuela.

•Las características personales son los factores demográficos como edad, raza, sexo, estado civil y situación socioeconómica, así como los comportamientos personales y las exposiciones ambientales.

Esta caracterización de la distribución de la salud relacionados con los estados o eventos es uno de los aspectos generales de la llamada Epidemiología Descriptiva, que proporciona respuestas acerca del qué, quién, cuándo y dónde de los eventos relacionados con la salud.

Introducción


Factores determinantes: La epidemiología también se utiliza para buscar

las causas y otros factores que influyen en la ocurrencia de eventos

relacionados con la salud. La Epidemiología Analítica trata de

proporcionar el porqué y el cómo de estos acontecimientos mediante la

comparación de grupos con diferentes tasas de aparición de la

enfermedad o el evento de salud, y con diferencias en las características

demográficas, genética o inmunológica, los comportamientos, las

exposiciones ambientales, y otros de los llamados factores de riesgo

potenciales. Bajo circunstancias ideales, los hallazgos epidemiológicos

ofrecen las pruebas suficientes para dirigir la rápida y eficaz aplicación de

las medidas de prevención y control en salud pública.

Introducción


Estado de salud o eventos relacionados: Originalmente, la

epidemiología se ocupaba de las epidemias debidas a enfermedades

transmisibles. Después, amplió su aplicación a las enfermedades

endémicas transmisibles y no transmisibles, así como otras enfermedades

infecciosas.

Más recientemente, los métodos epidemiológicos se aplicaron a las

enfermedades crónicas, lesiones, defectos al nacimiento, la salud

materno-infantil, la salud ambiental y ocupacional. Ahora, incluso las

conductas relacionadas con la salud y el bienestar (la cantidad de

ejercicio, uso del cinturón en los vehículos, etc) son reconocidos como

variables válidas para la aplicación de métodos epidemiológicos.

Introducción


Poblaciones específicas: Aunque los epidemiólogos y los médicos en

la práctica clínica están preocupados con la enfermedad y su control,

difieren mucho en cómo ven al paciente. "Los médicos se preocupan por

la salud de un individuo, los epidemiólogos por la salud colectiva en una

comunidad o en otra área. Cuando se enfrentan a un caso de

enfermedad diarreica, por ejemplo, el clínico y el epidemiólogo tienen

responsabilidades diferentes. Aunque a ambos les interesa establecer el

diagnóstico correcto, el médico generalmente se centra en el tratamiento

y el cuidado del individuo; mientras que el epidemiólogo se centra en la

exposición (la fuente o la vía que originó la enfermedad), el número de

otros individuos que pudieron haberse expuesto de forma similar, el

potencial de propagación en la comunidad, y las intervenciones para

prevenir nuevos casos o recaídas.

Introducción


Aplicación: La epidemiología es más que "el estudio de…" Como una

disciplina dentro de la salud pública, la epidemiología aporta datos para

orientar acciones. Sin embrago, hay que reconocer que el uso de los

datos epidemiológicos es tanto un arte como una ciencia. Consideremos

de nuevo el modelo médico utilizado anteriormente: Para tratar a un

paciente, el médico debe recurrir a su experiencia, su creatividad, así

como al conocimiento científico. Del mismo modo, el epidemiólogo usa el

método científico de la epidemiología descriptiva y analítica para el

"diagnóstico" de la salud de una comunidad, pero además, recurre a su

experiencia y creatividad al momento de la planificación del, ¿cómo

controlar y prevenir las enfermedades en la comunidad?.

Introducción


La epidemiología y la información generada por los métodos epidemiológicos

tienen muchos usos. Estos usos se clasifican y se describen a continuación.

Evaluación de Salud de la población o la comunidad. Para establecer políticas,

planes o programas, los funcionarios de salud pública deben evaluar la salud de la

población a la que sirven, y deben determinar si los servicios de salud disponibles

son, accesibles, eficaces y eficientes. Para ello, deben encontrar respuestas a

preguntas como: ¿Cuáles son los problemas de salud reales y potenciales en la

comunidad? ¿Dónde están? ¿Quiénes están en riesgo? ¿Qué problemas están

disminuyendo con el tiempo? ¿Cuáles están aumentando o tienen el potencial de

aumento? ¿Cómo se relacionan estos patrones con el nivel y la distribución de los

servicios disponibles?. Los métodos de la epidemiología descriptiva y analítica

proporcionan maneras de responder a estas y otras preguntas. Con respuestas

derivadas de la aplicación de la epidemiología, los funcionarios pueden tomar

decisiones informadas

Usos


Decisiones individuales. La gente puede no darse cuenta que utiliza la información

epidemiológica en sus decisiones diarias. Cuando las personas deciden por ejemplo:

- dejar de fumar,

- usar las escaleras en vez del ascensor,

- comer una ensalada en lugar de una hamburguesa con papas a la

francesa, o

- elegir un método anticonceptivo en lugar de otro,

podrían haber estado influenciados, consciente o inconscientemente, por la

evaluación y comunicación de riesgos que realizaron previamente los

epidemiólogos.

Usos


Decisiones individuales. Desde la II Guerra Mundial, los epidemiólogos

proporcionan información relativa a todas esas decisiones.

• En los 50’s, documentaron el aumento de riesgo del cáncer de pulmón entre los

fumadores;

• En los 60’s y 70’s, observaron una variedad de beneficios y riesgos asociados

con los diferentes métodos de control de la natalidad;

• A mediados de los 80’s, identificaron el mayor riesgo del virus VIH, asociado a

determinados comportamientos sexuales y uso drogas IV; y

• Actualmente siguen documentando el papel del ejercicio y la dieta adecuada

para reducir el riesgo de enfermedad cardiaca.

Estos y cientos más de otros hallazgos epidemiológicos son directamente

relevantes para las decisiones que la gente toma todos los días, y que afectarán a

su salud durante toda la vida.

Usos


Completando el cuadro clínico. Cuando estudian un brote de la enfermedad, los

epidemiólogos dependen de los médicos clínicos y científicos de laboratorio para

el diagnóstico correcto de los casos individuales. Pero los epidemiólogos también

contribuyen a la comprensión acerca del cuadro clínico y la historia natural de la

enfermedad. Por ejemplo, a los epidemiólogos documentaron el curso de la

infección por VIH, desde la exposición inicial hasta el desarrollo de la amplia

variedad de síndromes clínicos que integran el que mas tarde fuera conocido

como el Síndrome de Inmunodeficiencia Adquirida (SIDA). También, los

epidemiólogos han documentado las numerosas condiciones que están asociadas

al consumo de cigarrillos, desde las enfermedades pulmonares y del corazón

hasta el cáncer de los pulmones y del cuello uterino.

Usos


Búsqueda de causas. Gran parte de la investigación epidemiológica se dedica a la

búsqueda de causas, los factores que influyen en el riesgo propio de la enfermedad. A veces

esto es un ejercicio académico, pero más a menudo el objetivo es identificar una causa para

que proceda la acción de salud pública.

Se ha dicho que la epidemiología nunca llega a comprobar una relación causal entre una

exposición y una enfermedad. No obstante, la epidemiología a menudo proporciona

suficiente información para apoyar acciones eficaces. Los ejemplos incluyen a John Snow y

la eliminación de la palanca de una bomba de agua; o la retirada de una determinada marca

de tampones que estaba vinculada al síndrome de shock tóxico. Con la misma frecuencia, la

epidemiología converge con la ciencia de laboratorio, a fin de proporcionar las pruebas

necesarias para establecer la causalidad. Por ejemplo, un equipo de epidemiólogos fueron

capaces de identificar una variedad de factores de riesgo durante un brote de neumonía

entre las personas que asistieron a la Convención de la Legión Americana en Filadelfia en

1976. Sin embargo, el brote no fue "resuelto" hasta que el bacilo de la “Legionellosis“ fue

identificado en el laboratorio casi 6 meses después.

Usos


Tipos de Medidas Epidemiológicas

Hay tres clases principales de medidas epidemiológicas según el

propósito u objetivo de la medición:

• Usamos Medidas de Frecuencia o Distribución para contestar

preguntas sobre “¿Cuánto?”, “¿Cuántos?” “¿Qué tan frecuentemente?”,

“¿Qué tan probable?”, o “¿Qué tan riesgoso?”;

• Usamos Medidas de Asociación para las preguntas que tienen que

ver con la fuerza de asociación entre distintos factores y;

• Usamos Medidas de Impacto para responder a preguntas como

“Qué tan importante?”.1

Tipos de medidas epidemiológicas

1www.epidemiolog.net, © Victor J. Schoenbach 5. Midiendo la enfermedad y la exposición – 89. rev. 1/28/2001, 8/6/2001, 2/16/2004.

Una de las tareas básicas de un departamento de salud es contar los casos a fin

de medir y describir la morbilidad. Cuando los médicos diagnostican un caso de

una enfermedad de notificación obligatoria, envían un informe del caso a su

departamento de salud local. Estos informes deben contener información sobre el

tiempo (cuando ocurrió el caso), lugar (domicilio el paciente), y la persona (la edad

y sexo del paciente). El departamento de salud combina los informes y un

resumen de la información de las variables de tiempo, lugar y persona. De estos

resúmenes, se determinan el alcance y los patrones de aparición de la

enfermedad en la zona, y se identifican acúmulos de casos o posibles brotes

epidémicos de una enfermedad.

Números y tasas

Sin embargo, un simple recuento de los casos no proporciona toda la información

que necesita un departamento de salud para comparar la ocurrencia de una

enfermedad en diferentes lugares o en momentos diferentes, pues será necesario

convertir el caso para los recuentos de tasas, que se refieren el número de casos

con relación al tamaño de la población donde ocurrieron.

Las tasas son útiles en muchas formas, pues con ellas es posible identificar los

grupos en la comunidad con un determinado riesgo de sufrir enfermedad. Estos

llamados grupos de riesgo pueden ser evaluados y ser blanco de intervenciones

especiales; pero también, pueden ser estudiados en forma especial, para

identificar factores de riesgo que están relacionados con la aparición de una

enfermedad.

Números y tasas

Razón: El numerador no se encuentra dentro del denominador

Número de camasPoblación total

Proporción: El numerador se encuentra dentro del denominador

Mujeres de 20-24 añosPoblación total

Tasa: En el denominador se encuentra el tiempo

Número de casosTiempo en riesgo

Medidas de frecuencia

Existen dos medidas principales de frecuencia de

enfermedad:

Prevalencia e Incidencia.

• Es el número total de casos existentes (anteriores y nuevos) de una

enfermedad, en una población, y en un momento determinado en el tiempo.

• Si la medición se realiza en un período corto de tiempo se le llama

PREVALENCIA PUNTUAL.

• Pero si se mide en un período mayor de tiempo se le llama

PREVALENCIA LÁPSICA.

Las medidas de aparición de enfermedad pueden calcularse, como

medidas crudas para toda la población, o bien como medidas específicas de

estrato, es decir de modo separado para ciertos subgrupos de población.

Prevalencia

Prevalencia Puntual:

Número de casos presentes en un momento del tiempo

Número de individuos en la población en ese momento

La Prevalencia se calcula:

Prevalencia Lápsica:

Número de casos presentes en un periodo determinado de tiempo

Número de individuos en la población en ese periodo de tiempo=

=

La incidencia de una enfermedad en una población es

una medida del riesgo absoluto.

Riesgo absoluto:

Indica la magnitud del riesgo en un grupo de personas con

determinada exposición.

Incidencia

Tiene implicaciones en el área clínica y políticas de salud

pública. p. Ej:

Para una mujer que contrae rubéola en el primer trimestre del embarazo y

pregunta al médico:

Cuál es el riesgo de que mi hijo nazca con malformaciones?

La respuesta del médico debe ofrecer una estimación determinada; y

sobre la base de esta información, en algunos países, esa mujer podrá

tomar la decisión de abortar ó continuar con su embarazo.

La Tasa de incidencia (Ti) se calcula de la forma siguiente:

Número de personas que contraen laenfermedad en un período determinado

Ti= (X 10”)Suma de los períodos durante los que cada

persona de la población está expuesta al riesgo de enfermedad

La Incidencia acumulada (IA) puede calcularsede la forma siguiente:

Número de personas que contraen la enfermedad durante un período determinado

IA= (x k)Número de personas libres de la enfermedaden la población expuesta al riesgo, al inicio

del período de estudio

La Incidencia

La película

La Prevalencia

La foto

La frecuencia con la que ocurre un evento nuevo en un periodo de tiempo determinado

La frecuencia de un evento en un momento del tiempo

{

{

Para medir o estimar la incidencia o prevalencia de cualquier evento es necesario tener una definición clara del evento o enfermedad, p. Ej:

Infección por VIH

1. Elisa +

2. Elisa + y confirmatoria +

Menopausia

1. Interrupción de periodos menstruales por más de 12 meses

Ejemplo de un estudio de incidencia

Incidencia de cáncer del cuello del útero

Al seleccionar la población a estudiar, se excluirá a aquellos individuos de la población que no están en riesgo de desarrollar el evento en estudio; en nuestro ejemplo:

• Mujeres con cáncer del cuello uterino• Mujeres con histerectomía• Hombres

Se siguen por X años y se registran los casos nuevos.

Participantes en riesgo de sufrir el evento

Casos nuevos=Incidencia

En general usaremos dos tipos de incidencia, la basada en personas en riesgo, la Incidencia acumulada (Ia)

y la basada en tiempo en riesgo, la Tasa de incidencia (Ti)

Casos nuevos

Casos nuevos

Participantes en riesgo al inicio del estudio

Participantes en riesgo al inicio x tiempo de seguimiento

IA =

TI =

Seguimiento de una cohorte hipotética de 35 participantes. El tiempo de seguimiento = 40 años.

x

xx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminaseguimiento

Tiempo en años

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

21

8.527

22

31

6.2

22

23

x

1

5

35

10

15

20

30

25

Los sujetos # 1,2,3,4,6,8,10,etc. fueron seguidos durante 40 años y no desarrollaron el evento en estudio.

Los sujetos # 5,7,9,18,22,23,28, y 29, fueron seguidos por 40 años y desarrollaron el evento en algún momento del seguimiento.

Al final del seguimiento, ocho individuos desarrollaron el evento

x

xx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminaseguimiento

Tiempo en años

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

21

8.527

22

31

6.2

22

23

x

1

5

35

10

15

20

30

25

Como calculamos la Incidencia acumulada?

%8.22228.035

8

estudio del inicio al riesgoen tesparticipan

nuevos casos

acumuladaIncidencia

Ia

La incidencia acumulada del evento en 40 años fue 0.228 ó 22.8%

La incidencia acumulada puede tomar valores desde 0 (valor mínimo) hasta 1 (valor máximo); o si se expresa en porcentaje, desde 0 hasta 100%.

Siempre debe llevar unidades de tiempo y cada participante solo puede contribuir con un evento

Un investigador interesado en estudiar la Incidencia de infartos del miocardio en

una población de fumadores realizo el siguiente estudio:

Mediante una encuesta en la población asegurada del IMSS en Morelos identificó a

5000 fumadores. Al entrevistarlos e invitarlos a participar en el estudio obtuvo lo

siguiente:

•15 de los posibles participantes en la cohorte ya habían padecido un infarto

•1200 no aceptaron participar en el estudio

Al cabo de 5 años de seguimiento se detectaron 32 casos de infarto del miocardio,

de los cuales 3 ocurrieron en un mismo sujeto.

No se obtuvo información en 32 sujetos y 53 murieron por otras causas

(principalmente diabetes,cirrosis y otras causas)

Cual fue la Incidencia acumulada en esta cohorte?

5000 fumadores fueron identificados; pero 1200 no aceptaron participar, y 15 ya habían tenido un infarto.

IA =

IA =

Participantes en riesgo al inicio del estudio

Participantes que desarrollaron el evento

30

3785= 0.0079 = 7.9 por 1,000 en 5 años

n=3785

=32

=30

A los 5 años de seguimiento se detectaron 32 casos de infarto del miocardio, pero 3 ocurrieron en un mismo sujeto.

No hubo información en 32 sujetos y 53 murieron por otras causas

Cuál fue la población al inicio del seguimiento?

Cuántos eventos nuevos hubo durante el periodo de estudio?

Cuántos sujetos con evento nuevo hubo?

Cuál fue la Incidencia acumulada?

Tasa de Incidencia:

Medidas de incidencia basadas en tiempo en riesgo.

En este caso el denominador representa unidades de tiempo, a

diferencia de la incidencia acumulada en la que el denominador son los

individuos en riesgo de desarrollar el evento al inicio del estudio.

El tiempo en riesgo se estima considerando el tiempo de seguimiento

de cada individuo en la cohorte.

Por ejemplo, una generación de estudiantes acumuló 59 faltas en 3360 horas “en riesgo”, lo que daría una tasa de ausentismo de 0.017 por hora estudiante o de 1.7 por cada 100 horas estudiante.

Cuántas estudiantes participaron en el estudio?

No se mencionan, por lo que las 3360 horas pudieron haberse originado por 336 alumnos seguidos durante solo 10 horas, o también, por 42 alumnos seguidos durante 80 horas.

Las tasas de incidencia NO son proporciones y siempre llevan unidades de tiempo.

Pueden tomar valores que van desde 0 a infinito. Las unidades se escogen de acuerdo con la frecuencia del evento. pEj.:

• Incidencia de cáncer del cérvix uterino = 5.2 por 10,000 años persona

• Incidencia de diarrea = 2.3 por año persona

• Incidencia de cáncer de endometrio = 1.2 por 100,000 años persona

Como calculamos la tasa de incidencia en la cohorte de 35 sujetos de nuestro ejemplo?

Sujetos que desarrollaron el evento:

5+5+5+10+20+22.5+5+22.5 = 95

Sujetos que no desarrollaron el evento:

27*40=1080

Total tiempo persona=

1080+95=1175 años

persona años 1000por eventos 6.81

persona añopor evento 00681.01175

8

persona tiempoeventos

Ia

Ti

x

xx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminaseguimiento

Tiempo en años

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

5

55

22.5

20

5

10

22.5

x

1

5

35

10

15

20

30

25

La tasa de incidencia expresa “la velocidad” a la que ocurren

los eventos en la cohorte estudiada en un punto en el tiempo.

Indica la tasa instantánea, la velocidad a la que los individuos

desarrollan el evento en estudio.

Este tipo de medida se puede estimar cuando contamos con

información precisa de las fechas en que se presentan los

eventos o salidas de la cohorte

Relación entre Prevalencia e incidencia

Cuando se trata de una enfermedad rara y la población se

encuentra en equilibrio, es decir la incidencia se mantiene

constante y la duración de la enfermedad (la sobrevida)

no ha cambiado, entonces se puede establecer una

relación entre prevalencia e incidencia

Relación entre incidencia y prevalencia

Prevalencia

E1 frasco representa la comunidad.

El líquido en el frasco representa la prevalencia de unEvento en la comunidad..

Relación entre incidencia y prevalencia.

Como aumenta la prevalencia?

Incremento dePrevalencia

(casos “viejos” + nuevos)

Línea basal deprevalencia

Incidencia(casos nuevos)


Como disminuye la prevalencia?

Disminución deprevalencia

Línea basal de

Prevalencia

Muertes, emigración y/o

curación


Una situación dinámica

Incidencia

Prevalencia

Muertes, emigración y/o

curación

TALLER Medidas de frecuencia

1. La siguiente tabla muestra la distribución de alteraciones citológicas en el cuello uterino.

Método Casos

Anticonceptivos orales 225

DIU 85

Método de Barrera 60

Salpingoclasia 25

Total 395

De los resultados observados, los investigadores concluyeron, que la prevalencia de alteraciones citológicas en cuello uterino era mucho más elevada en aquellas mujeres que utilizaban AO como prevención del embarazo.

Esta de acuerdo usted?

Porque?

TALLER Medidas de frecuencia

1. La siguiente tabla muestra la distribución de alteraciones citológicas en el cuello uterino.

Método Casos %

Anticonceptivos orales

225 57

DIU 85 21.5

Método de Barrera 60 15.2

Salpingoclasia 25 6..3

Total 395 100

2. En una localidad de 200,000 hab. Había 1500 casos de Diabetes en diciembre de

1990. Durante el año de 1991, aparecieron 450 casos más de la citada

enfermedad. Suponiendo que el tamaño de la población se haya mantenido

constante y que ninguno de los diabéticos haya muerto, calcule las medidas de

frecuencia que se le piden a continuación:

a) Prevalencia puntual al inicio del periodo (1990).

Numero de casos en un momento dado

Población total en ese momento dado

b) Tasa de incidencia en 1991.

Número de casos nuevos en un periodo de t

Tiempo persona en riesgo en un periodo de t

c) Incidencia acumulada para el mismo periodo.


Población en riesgo de enfermar

d) Prevalencia lápsica (1990-1991)



3. En una pob. de 257,654 habs. se realizó un seguimiento de 5 años con el fin de

conocer la incidencia de cáncer pulmonar (CP). Al iniciar el estudio el número

de afectados por dicho padecimiento ascendía a 84 y durante el seguimiento

aparecieron 15 casos más, cinco de ellos durante el 1er año, tres en el 2º, tres

casos en el 3º, dos casos más en el 4º año y por último dos en el 5º año. Con los

datos calcule:

a) Prevalencia de Cáncer Pulmonar al inicio y al final del estudio

Número de casos en un momento dado


b) Tasa de incidencia sobre el total del periodo.


Tiempo persona en riesgo en un periodo de t

c) Incidencia acumulada sobre el total del periodo.



4. En una localidad de 10,000 habs. A finales de 1990 había 20 casos

diagnosticados de tuberculosis pulmonar (TB). Durante 1991, aparecieron 3

casos más. Entre los afectados por TB ocurrieron 5 muertes en dicho periodo,

dos a causa de la enfermedad y tres por otras causas. Calcule:

a) Prevalencia de TB a finales de 1990.



b) Incidencia acumulada de TB durante 1991.



c) Prevalencia lápsica de TB durante 1990-1991.

d) Letalidad de la TB

Numero de muertes por la enfermedad

Numero de casos de la enfermedad

Fuentes y Calidad de los Datos

Objetivos:

• Identificar las principales fuentes de datos para estudios en epidemiología.• Identificar los principales tipos de variables y su uso.• Entender la importancia del control de calidad de los datos.• Evaluar la validez y confiabilidad de los datos.

Introducción

Como referencia se presentan a continuación diversos modelos para representar e interpretar eventos de salud y enfermedad, así como sus determinantes y los factores de protección o de riesgo. Como podrá verse, distintos modelos nos permiten incluir en un conjunto de relaciones basadas en el conocimiento imperante, factores de riesgo (variables independientes) para un evento de salud (variable dependiente)

Fuentes y calidad de datos

Creencias y Teorías sobre Causalidad

•Multicausalidad 1960’s Cada enfermedad puede tener varias

causas “Red de Causalidad”

• Era genómica– 1990’s– renovado énfasis en la susceptibilidad

individual

• Unicausalidad• un gérmen, una enfermedad• 1900’s

• Interacción Agente/ huésped/ ambiente• 1930’s-1940’s• el agente por sí solo tenía limitado poder

explicatorio

• Sobrenatural / Deidades

• Miasmas • Contagio

Modelos de Causalidad

Agente causalespecífico

Rese

rvor

ioPu

erta

de

salid

a del

agen

te

Modo de transmisión

del agente

Puer

ta de

entra

da en

el hu

éspe

d

Susceptibilidad

del huésped

Cadena Infecciosa

Huésped Ambiente

Agente

Ambiente

Triángulo y Triada Epidemiológica

Agente Huésped

Modelos de CausalidadMulticausal

Riesgo deECC

Obesidad

Presión Sanguínea

Tabaquismo

Colesterol

Dieta

Actividad

Escolaridad

Determinantes

Biología y

Genética

Estilos de Vida

Condiciones de Vida y Trabajo

Servicios

de Salud Am

bien

te

Físi

co

C

B D

A E

Causa Necesaria - Causa Suficiente

I III

Causas Componentes

IIF

B G

A H

F

C I

A J

II

Una asociación observada puede ser:

VERDADERACausa

ESPURIA (falsa, artificial)Debida al AzarDebida a Sesgo o Confusión

1. Relación temporal

2. Fuerza de la asociación

3. Consistencia

4. Especificidad

5. Dosis-respuesta

6. Plausibilidad biológica

7. Reversibilidad

8. Coherencia

Causalidad: Criterios de Bradford-Hill

Representan medidas-resumen que capturan información relevante sobre distintos atributos

y dimensiones del estado de salud y del desempeño del sistema de salud y que, vistos en

conjunto, intentan reflejar la situación sanitaria de una población y sirven para vigilarla.

La construcción de un indicador es un proceso de complejidad variable, desde el recuento

directo (v.g., casos nuevos de malaria en la semana) hasta el cálculo de proporciones,

razones, tasas o índices más sofisticados (v.g., esperanza de vida al nacer). La calidad de

un indicador depende fuertemente de la calidad de los componentes (frecuencia de casos,

tamaño de población en riesgo, etc.) utilizados en su construcción, así como de la calidad

de los sistemas de información, recolección y registro de tales datos. Específicamente, la

calidad y utilidad de un indicador está primordialmente definida por su validez (si

efectivamente mide lo que intenta medir) y confiabilidad (si su medición repetida en

condiciones similares reproduce los mismos resultados).

Indicadores de salud

Otros atributos de calidad de un indicador de salud son su especificidad (que mida

solamente el fenómeno que se quiere medir), sensibilidad (que pueda medir los cambios

en el fenómeno que se quiere medir), mensurabilidad (que sea basado en datos

disponibles o fáciles de conseguir), relevancia (que sea capaz de dar respuestas claras a

los asuntos más importantes de las políticas de salud) y costo-efectividad (que los

resultados justifiquen la inversión en tiempo y otros recursos). Los indicadores deben ser

fácilmente utilizados e interpretables por los analistas y comprensibles por los usuarios de la

información, como los gerentes y tomadores de decisión.

Atributos importantes de calidad del conjunto de indicadores son la integridad (que no

falten datos) y consistencia interna (que, vistos solos o en grupos, los valores de los

indicadores sean posibles y coherentes y no se contradigan). En este sentido, la aplicación

sistemática de definiciones operacionales y procedimientos de medición y cálculo

estandarizados es fundamental para garantizar la calidad y comparabilidad de los

indicadores de salud.

Indicadores de salud

Son la expresión numérica de la relación entre 2 ó más variables; p.Ej.:

• Índice de Masa Corporal (IMC), Es una medida de asociación entre el peso y la talla de un individuo. Ideado por el estadístico belga L. A. J. Quetelet, también se conoce como índice de Quetelet.

Se calcula según la expresión matemática:

• Índice de desarrollo humano (IDH) es una medición por país, basada en un indicador social estadístico compuesto por tres parámetros: a) Vida larga y saludable (medida según la esperanza de vida al nacer); Educación (medida por la tasa de alfabetización de adultos y la tasa bruta combinada de matriculación en educación primaria, secundaria y superior, así como los años de duracíón de la educación obligatoria); y Nivel de vida digno (medido por el PIB per cápita PPA en dólares).

Índices en Salud Pública

http://es.wikipedia.org/wiki/Peso

http://es.wikipedia.org/wiki/Talla_(estatura)

http://es.wikipedia.org/wiki/B%C3%A9lgica

http://es.wikipedia.org/wiki/Lambert_Adolphe_Jacques_Qu%C3%A9telet

Introducción

Las variables son las características o atributos de los individuos o de los grupos en estudio,

y pueden asumir diferentes valores dependiendo de la escala de medición.

Cualitativas. Describen los atributos o propiedades de los individuos en estudio

Cuantitativas. Miden las características en forma numérica y estas a su vez se dividen en

continuas o discretas:

•Continuas. Pueden tomar tantos valores como permita la escala de medición. Ejemplo:

peso corporal (Kg., grs.,etc.), edad (años, meses, días, etc.).

•Discretas. Este tipo de variables asumen valores enteros (por ejemplo: número de hijos,

número de defunciones, número de nacimientos).

Variables

Algunos fenómenos no cuantificables se pueden medir clasificándolos en categorías, entre

ellos se encuentran las variables dicotómicas, nominales, y ordinales:

•Dicotómicas. Son variables que toman dos valores, ejemplo: sexo, si la persona es o no

fumadora, presencia o ausencia de un evento de salud, etc.

•Nominales. A las categorías que forman la variable se les asigna un nombre sin que esto

implique algún orden entre ellas (ejemplo: estado civil, sexo), y el cambio de orden no

tiene implicación en el análisis de los datos. Suelen tener un carácter cualitativo y

absoluto. Dependiendo de los valores que puede tener una variable cualitativa, estas

variables pueden ser: dicotómicas (ejemplo: sexo [hombre/mujer]), politómicas (soltera,

casada, divorciada, viuda), multinominales (grupo sanguíneo).

•Ordinales. Las categorías de las variables ordinales tienen un orden, las diferencias

entre las categorías pueden no ser iguales.

Variables

Variable dependiente

Es el evento de salud o enfermedad que resulta de la interacción de diversas

características (variables independientes) en la población de estudio.

Variables independientes

Cada una de las características o elementos que contribuyen a producir un

resultado determinado (variable dependiente) Por ejemplo, en el modelo de

determinantes de salud sería necesario contar con las siguientes variables:

- la variable dependiente (evento de salud o enfermedad), y

- las variables independientes (variables sociodemográficas, servicios de salud,

ambientales, biológicas, etc.).

Note que de acuerdo a la hipótesis de interés, algunas de las variables pueden

ser dependientes en un modelo pero independientes en otro, y viceversa.

Variables

En el modelo de la Triada Ecológica nos interesaría conocer el detalle de las variables acerca del huésped, el ambiente y el agente.

En un estudio epidemiológico descriptivo las variables de estudio para responder a las preguntas Quién?, Cuándo?, y Dónde?, podrían ser:

• Quién=Persona.- (Factores sociodemográficos como: edad, ocupación, género, estilo de vida, dieta, características patológicas, antecedentes de accidentes laborales, hereditarios, etc.)

• Cuándo=Tiempo (Momento de exposición, inicio y/o fin de enfermedad, estación del año)

• Dónde=Lugar (Domicilio, localidad, estado, jurisdicción de salud, hospital donde se presentan los casos o cualquier espacio de interés)

Variables

Fuentes de la información

Las fuentes de datos se pueden clasificar en fuentes primariaso secundarias.

Primarias. Son las bases de datos que se recaban a través de una serie de instrumentos diseñados específicamente para medir la variable dependiente e independiente. Los datos pueden ser colectados por cuestionarios autoaplicables, a través de entrevista, teléfono, correo electrónico, básculas, estadímetro, baumanómetro (presión arterial).

Secundarias. Los datos provienen de bases de datos existentes, que fueron colectados originalmente con otro propósito. Unas de las ventajas de los datos secundarios son la rapidez, su bajo costo, y su disponibilidad. Una de las desventajas que tiene su uso, es que la decisión sobre, qué datos colectar?, la calidad y la codificación de los mismos?, no estuvieron bajo el control de quien los analiza.

Datos

Los datos secundarios a su vez se pueden dividir en:

Datos individuales. En este tipo de datos se dispone de información para

cada uno de los individuos a estudiar. Ejemplo: historias clínicas, registros

personales, certificados de defunción, etc.

Datos agregados. La información no esta disponible a nivel individual,

sino sólo grupal, por lo tanto, sólo pueden medirse asociaciones entre

grupos. Los estudios que utilizan datos agregados son los estudios

ecológicos. Ejemplo: Determinaciones Medioambientales.- una medición

individual del nivel de plomo en sangre de cada persona y una medición

grupal del nivel de plomo en el aire del área donde vive el sujeto

(estaciones de monitoreo).

Datos

Nacionales.

Información recolectada a nivel nacional sobre diversos temas de salud, está publicada en

informes especiales o bases de datos para consulta general, por ejemplo: Sistema Nacional

de Información en Salud (SINAIS): http://sinais.salud.gob.mx/; Sistema Único de Información para

la Vigilancia Epidemiológica (SUIVE): http://www.sesa-dgo.gob.mx/suive.htm, Encuesta Nacional de

Salud (ENSA) http://www.insp.mx/encuestoteca/, Encuesta Nacional de Violencia contra las

Mujeres (ENVIM) http://www.mujerysalud.gob.mx/mys/doc_pdf/encuesta.pdf , o Sistemas rutinarios de

información y vigilancia, Por ejemplo: Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SINAVE)

http://www.dgepi.salud.gob.mx/sinave/; Información de Salud del Distrito Federal

http://www.salud.df.gob.mx/ssdf/index.php?option=com_content&task=view&id=85&Itemid=105; Red

Automática de Monitoreo Atmosférico del DF http://www.sma.df.gob.mx/simat/pnrama2.htm; y otras.

Acceso a Fuentes de Datos

Internacionales.

Son fuentes que podemos consultar vía internet. Por ejemplo: NHANES-III

http://www.cdc.gov/nchs/products/elec_prods/subject/nhanes3.htm, Datos y Estadísticas Mundiales

(The WHO Global InfoBase). https://apps.who.int/infobase/ . Datos y Estadísticas de la Región de las

Américashttp://new.paho.org/hq/index.php?

option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=es Datos Básicos de Salud, Región de

las Américas http://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htm; Generador de

tablas con indicadores básicos de salud en las Américas

http://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htm; Indicadores (Definiciones y

Formatos) http://apps.who.int/gho/indicatorregistry/App_Main/browse_indicators.aspx

Acceso a Fuentes de Datos

Control de calidad

Introducción

El modelo teórico (de causalidad) elegido, deberá operacionalizarse a través del diseño de un estudio epidemiológico, que incluya la definición de la población, el tamaño muestral, así como las variables representadas en dicho modelo.

Una etapa crucial del estudio es el trabajo de campo para recolectar la información, y los errores u omisiones que ocurran en esta etapa serán difíciles de corregir cuando llegue el momento de su análisis.

En la investigación se presta poca atención al trabajo de campo, ya que se le encuentra tedioso y menos intelectual que la fase de diseño y análisis de los datos, pero en muchas ocasiones las conclusiones del estudio se arruinan por los errores durante la ejecución del mismo. Razón por la cual, es importante llevar a cabo un riguroso entrenamiento y supervisión del personal de campo. La solución consiste en desarrollar sistemas para incrementar al máximo la integridad y la calidad de los datos. Algunas estrategias para lograrlo pueden ser: que los cuestionarios deben estar adaptados a la forma en que serán aplicados, a la población estudiada (el participante debe ser capaz de entender el vocabulario utilizado en la pregunta), tener un formato que permita su aplicación y una fácil codificación para la captura de información.

Habitualmente, el equipo de trabajo en campo se integra por supervisores y encuestadores. Los supervisores revisan y coordinan la recolección de información, y los encuestadores colectan la información (aplicando cuestionarios, tomando muestras biológicas, etc.).

Se debe de hacer una prueba piloto de los instrumentos de recolección de información, la cual se lleva a cabo en una submuestra de la población bajo estudio, lo que permitirá corregir errores y problemas en el cuestionario y en el procedimiento de aplicación.Para disminuir errores en la captura de información es necesario emplear programas de captura validada, en los cuales se captura la información dos veces para identificar discrepancias. Dos tipos de verificación son comunes:

Verificación por rangos. No debe haber valores no plausibles o fuera de límite de los valores posibles de esa variable.

Contingencial o lógica. No debe haber valores incoherentes (por ejemplo: sexo masculino y número de abortos).

Tipos de control.

Estandarización. La utilización de instrumentos estandarizados, así como estandarizar a los encuestadores, en cuanto a la forma de hacer las preguntas y llenado del cuestionario o instrumento de recolección de la información, para evitar discrepancia entre los encuestadores.

No respuesta. Las preguntas sobre conducta sexual, toxicomanías y otras sobre la vida privada de las personas suelen producir respuestas incompletas o evasivas por parte de los sujetos de estudio, por lo que se deberán probar de antemano.

Datos perdidos. Es un problema que puede afectar los resultados, sobre todo si afecta a una gran proporción de los datos (mayor al 10%). Por lo general, los datos perdidos no es posible recuperarlos, aunque en algunas ocasiones se puede rastrear al participante en un esfuerzo intenso.

Caso. Es la población o participantes que padecen el evento o enfermedad en estudio, debe de cumplir con criterios precisos (solo deben incluirse a aquellos donde la enfermedad haya sido producida por la exposición estudio). La definición debe de establecerse de tal manera que no exista ambigüedad sobre los tipos o las fases de enfermedad.

Exposición. Es un factor o característica que puede estar asociada al aumento o disminución de un evento o enfermedad y que puede estar relacionado con el ambiente (contaminación del aire), estilo de vida (tabaquismo), características congénitas o hereditarias (grupo sanguíneo).

Exposición Caso

Tabaquismo Cáncer de pulmón

Contaminación atmosférica Asma

Validez y confiabilidad

La confiabilidad y validez de las distintas secciones de un cuestionario pueden ser evaluadas en un estudio específico (piloto) con una submuestra.

La validez es la capacidad de un instrumento para medir la variable que realmente desea medir. La cual solo puede determinarse si existe un procedimiento de referencia o “estándar de oro”.

La confiabilidad se refiere a la capacidad de un instrumento para dar resultados similares en distintos momentos en el tiempo.

Por ejemplo, si su peso es de 70 kgs., medido con una báscula calibrada, y siempre pesa 70 kgs., la medición de su peso con ese instrumento es válida (porque realmente está midiendo el peso correcto) y confiable (porque siempre pesará 70 kgs., asumiendo que su peso no cambie durante el tiempo en que se realizan las mediciones de peso). Una báscula que mida su peso siempre por debajo de 70 kgs., o siempre por arriba de 70 kgs. no será válida, aunque posiblemente sea confiable si tiende a repetir el mismo valor de peso.

Usted quiere estar seguro de que cuando se clasifique a alguna persona como enfermo realmente este enfermo, esto es, que no haya falsos positivos. Asimismo, cuando clasifica a un individuo como sano realmente lo este que no haya falsos negativos.

Esto sólo puede determinarse si existe un procedimiento patrón de referencia o “estándar de oro”. Esto es, deberá medir la variable con un estándar de oro y comparar los valores con aquellos obtenidos por un instrumento que no es el estándar de oro.

Para evaluar la validez de una variable dicotómica (ya sea un evento de salud o una exposición) con una tabla de dos por dos se obtienen cuatro valores:

Positivo

Negativo

Estándar de oro

Positivo Negativo

Resultado de laMedición X

a b

c d

a= Verdaderos positivosb= Falsos positivosc= Falsos negativosd= Verdaderos negativos

Técnicas de validación

Correlación. Mide la relación lineal entre dos variables y su sentido, tanto positivo como negativo. Cuando la relación es perfectamente lineal es 1 o -1.

El coeficiente de correlación de Pearson, es utilizado cuando las variables son cuantitativas con una distribución normal. El coeficiente de correlación de Spearman seusa cuando alguna de las variables es ordinal, dicotómica o variables cuantitativas conmuestras pequeñas.

Sensibilidad. Es la proporción de individuos clasificados como positivos por elestándar de oro que se clasifican correctamente por la prueba de estudio. Indica lo buenaque es una prueba para detectar a las personas enfermas.

Sensibilidad = a/(a+c)

Especificidad. Es la proporción de individuos clasificados como negativos por elestándar de oro que se identifican correctamente por la prueba en estudio. Indica hastaque punto es buena la prueba para identificar a los individuos sin la enfermedad.

Especificidad = d/(b+d)

Valor predictivo positivo (VPP). Es la probabilidad de que una persona con unresultado positivo tenga en realidad una enfermedad determinada por el estándar de oro.

VPP= a/(a+b)

Valor predictivo negativo (VPN). Es la probabilidad de que una persona con unresultado negativo no tenga en realidad una enfermedad de acuerdo al estándar de oro.

VPN= d/(c+d)

El análisis de concordancia entre diferentes medidas de una variable permite evaluartanto la repetibilidad como la variabilidad intra e inter-observadores, así como comparardiferentes métodos de medición de una misma variable.

Concordancia. Se realiza con la finalidad de evaluar si un aparato de medida o uncuestionario son fiables, es decir, que concuerden en la medición de una variable. Lamedición de un fenómeno esta sujeta a diferentes fuentes de variación, a menudo difícilesde diferenciar en la práctica. Cuando se evalúa la fiabilidad de una medida, debentomarse en cuenta diversos aspectos:

• Repetibilidad de la medida. Requiere que se utilice el mismo instrumento de medición y a los mismos individuos en dos o más momentos del tiempo.

• Concordancia intra-observador. Un mismo observador debe de evaluar dos o más veces a los mismos individuos.• Concordancia inter-observador. Dos o más observadores valoran una misma prueba en una submuestra de

individuos.

Una medida ha de ser reproducible, es decir, producir el mismo resultado, antes decompararla con otro método, de igual manera, un observador debe ser consistenteconsigo mismo antes de evaluar la concordancia con otro observador.

Sin embargo, considere usted que si dos observadores (incluso sin entrenamientopara clasificar casos o no casos) clasificaran a un grupo de individuos como casos o nocasos (por ejemplo de cáncer de próstata o de cáncer cervicouterino), por simple azartendrán cierta concordancia, con una mayor probabilidad de coincidencia o concordanciapor azar en la celda “d” (de verdaderos negativos), dado que en esa celda se agrupa lamayoría de sujetos debido a la baja prevalencia de ese tipo de cáncer (celda “a”). Para descontar la concordancia debida al azar, se utiliza el estadístico de Kappa.

Kappa. El índice Kappa resume la concordancia entre dos medidas de una variablecuando está en escala cualitativa, eliminando la fracción de concordancia debida al azar.Para el caso de una medida dicotómica:

Kappa= (Po –Pe)/ (1 - Pe)Po= (a +d)/NPe = (a+ b) X (a+ c) + (c +d ) X (b + d)

N N N N

Donde:Po : Proporción total de concordancia observada.Pe : Proporción de concordancia esperada por azar.

Ejemplo:

Se ha desarrollado una serie de métodos de laboratorio para la detección de la infecciónpor virus del papiloma humano (VPH) en el cuello uterino. En un estudio realizado haceunos años se evaluó la eficacia de una nueva prueba de hibridación (ViraPap)disponible en el mercado. Se compararon sus resultados, con los obtenidos mediante unestándar de oro, en una muestra de 450 mujeres que asistieron a un clínicade enfermedades de transmisión sexual en el estado de Washington, durante los años1987- 88. La prueba de hibridación por transferencia Southern, que es muy cara yrequiere mucho tiempo, se tomó como estándar de oro en este estudio. Los resultados semuestran a continuación

La proporción total observada de concordancia entre ambas pruebas (Po) es:

Po = (a + d)/N

Po = 62 + 359 / 450 = 0.93 ó bien = 93%

62 22

7 359

Positivo Negativo Total

Positivo

Negativo

69 381 450

84

366

“Estándar de oro”

ViraPap

Esta proporción observada no tiene en cuenta el papel del azar y se pueden obtenerconclusiones erróneas. El grado de concordancia esperada por azar, puede determinarsea partir de los valores marginales de la tabla de contingencia. Así, para calcular en cuántasocasiones las pruebas concordarían por azar en los resultados, se multiplican el númerode pruebas que cada método ha clasificado como positivas y se divide por el número totalde observaciones:

Pe = (a+ b)(a+ c) + (c +d )(b + d)N N

Pe = (84) (69) + (366) (381)450 450

Sumando estos resultados y dividiendo entre el total, se obtiene la proporción esperadade concordancia por azar:

Pe = 12.88 + 309.88 = 0.72 o bien 72% 450

Como la proporción total observada (Po) es 0.93, el índice de Kappa es:

Kappa= (Po – Pe)/ (1 - Pe)( 0.93 – 0.72 ) / (1 – 0.72 )(0.21)/ (0.28)= 0.75

El valor máximo de Kappa es 1, que se produce cuando existe un acuerdo total entreambas pruebas.

De acuerdo a la concordancia obtenida con Kappa, se considera de la siguiente manera:

Muy débil Inferiores a 0.20

Débil Entre 0.21 y 0.40

Moderada Entre 0.41 y 0.60

Buena Entre 0.61 y 0.80

Muy buena Si es superior a 0.80

Concordancia Valores

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Mediciones en Epidemiología. El concepto de variable en Epidemiología Un primer elemento básico en el análisis epidemiológico es el adecuado registro,