Carlos Alberto Tello PompaGloria Alejandra Ishikane de Tello

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLOFACULTAD DE ENFERMERÍA

DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE SALUD FAMILIAR Y COMUNITARIA

Trujillo, Perú

2009

EPIDEMIOLOGÍA Y ENFERMERÍA

2Epidemiología y Enfermería

ACERCA DE LOS AUTORES

GLORIA ALEJANDRA ISHIKANE DE TELLOEs Licenciada en Enfermería, egresada de la Universidad Nacional de Cajamarca. Magíster en Salud Pública con Políticas Sociales y Estudios de Población por la Escuela de Postgrado, Sección de Postgrado en Enfermería de la Universidad Nacional de Trujillo. Es especialista en Salud Pública con Mención en Políticas Sociales y Estudios de Población. Entre sus antecedentes laborales figura el haber trabajado en el Instituto Peruano de Seguridad Social, filial Cajamarca, ha sido docente del Departamento de Enfermería de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Nacional de Cajamarca, así como de la Escuela de Enfermería,. Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Privada Los Ángeles de Chimbote. Actualmente es docente adscrita al Departamento Académico de Salud Familiar y Comunitaria, Facultad de Enfermería de la Universidad Nacional de Trujillo.

CARLOS ALBERTO TELLO POMPAEs Licenciado en Enfermería, egresado de la Universidad Nacional de Cajamarca. Magíster en Enfermería con Mención en Enfermería en Salud Comunitaria por la Escuela de Graduados, Programa de Magíster en Enfermería de la Universidad de Concepción, Chile. Es Doctor en Enfermería en la línea de investigación de cotidiano de vida y salud de la mujer, egresado de la Escuela de Enfermería Anna Nery de la Universidad Federal de Río de Janeiro, Brasil. Entre sus antecedentes laborales figura el haber trabajado en el Ministerio de Salud – Hospital General Base de Cajamarca, ha sido docente del Departamento de Enfermería de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Nacional de Cajamarca, así como de la Escuela de Enfermería, Facultad de Medicina de la Universidad de Concepción, Chile. Actualmente es profesor principal a dedicación exclusiva adscrito al Departamento Académico de Salud Familiar y Comunitaria de la Facultad de Enfermería, Universidad Nacional de Trujillo.

Portada: Imagen insertada en artículo periodístico: Las 12 plagas del cambio climático: el calentamiento global avivará riesgo de epidemias en todo el mundo. Fecha de publicación: 07-10-2008. En: Cambio 21 más que noticias. Santiago, Viernes 10 de Abril de 2009. Sección Tendencias. Encontrado el 10 de abril de 2009. Disponible en: http://www.cambio21.cl/admin/uploads/imagen_48ebd3fc6da69.jpg

Carlos Alberto Tello Pompa – Gloria Alejandra Ishikane de Tello

Carlos A. Tello P. y Gloria A. Ishikane de Tello. (Organizadores)

Epidemiología. / Carlos Alberto Tello Pompa, Gloria Alejandra Ishikane de Tello – Trujillo, Universidad Nacional de Trujillo, Facultad de Enfermería. Departamento Académico de Salud Familiar y Comunitaria, 2008.

110 págs. Il

Bibliografía

1. Epidemiología 2. Mediciones en Salud y Población. 3. Investigación. 4. Ciencias Naturales – Ciencias Sociales. – II Título

3Epidemiología y Enfermería

CONCEPTO DE EPIDEMIOLOGÍA

La epidemiología se ha convertido en un método de razonamiento lógico que puede ser aplicado tanto a la práctica diaria de los profesionales sanitarios como a la investigación en ciencias de la salud.

La epidemiología puede ser considerada como la ciencia básica de la Salud Colectiva. Más aún, se ha constituido en una importante disciplina científica esencial para todas las ciencias clínicas, base de la Medicina y de otras formaciones profesionales en salud.

La epidemiología ha sido definida como el abordaje de los fenómenos de la salud-enfermedad por medio de la cuantificación, usando en buena medida el cálculo matemático y las técnicas estadísticas de muestreo y análisis. Sin embargo, a pesar del uso e incluso abuso de la “numerología”, la epidemiología moderna no se restringe a la cuantificación. Cada vez más se emplea técnicas alternativas para el estudio de la salud colectiva. De hecho, todas las fuentes de datos y de información son válidas para el conocimiento sintético y totalizante de las situaciones de salud de las poblaciones humanas.

En la actualidad, existen múltiples definiciones de epidemiología; todas ellas intentan satisfacer la necesidad de abarcar y explicar conceptos y realidades dinámicas en materia de salud y enfermedad.

Desde el punto de vista etimológico, el término epidemiología significa tratado o estudio sobre el pueblo o la gente (epi = sobre; demos = pueblo; logos = tratado).

En su Diccionario epidemiológico, Last (1987) define la epidemiología como el estudio de la distribución y los determinantes de los estados o acontecimientos relacionados con la salud de determinadas poblaciones.

En sus orígenes la epidemiología era la ciencia o doctrina de las epidemias; más tarde su significado y contenido se amplió hasta convertirse en la ciencia de los fenómenos de masas.

Para Frost (1927) es: la ciencia de las enfermedades infecciosas, en tanto que son un fenómeno de masas o de grupo, consagrada al estudio de su historia natural y su propagación en el marco de una cierta filosofía Según este mismo autor, se trata de una ciencia inductiva, no sólo interesada en descubrir la distribución de la enfermedad, sino en conformaría dentro de una filosofía consecuente.

Mac Mahon y Pugh (1970) afirman que es: “el estudio de la distribución de la enfermedad en el hombre y de los factores que determinan su frecuencia

Según Lilienfeld (1983), “la epidemiología estudia los patrones de distribución de las enfermedades en las poblaciones humanas, así como los actores que influyen sobre dichos patrones".

Jenicek (1993) define la epidemiología como: un razonamiento y un método propios del trabajo objetivo en medicina y en otras ciencias de la salud aplicadas a la descripción de los fenómenos de salud, a la aplicación de su etiología y a la búsqueda de los métodos de intervención más eficaces.

Una de las definiciones más completas la ofrece Kleinbaum, quien considera que la epidemiología: ,describe el estado de salud de la población, identifica la magnitud del problema, la frecuencia de ocurrencia entre diferentes grupos y las tendencias de la enfermedad; explica la etiología de las enfermedades; determina los factores asociados y los modos de transmisión; predice la magnitud y distribución de la enfermedad en las poblaciones, y controla la enfermedad por medio de medidas preventivas y de erradicación”.

Algunos especialistas consideran la epidemiología como el estudio de la salud del hombre en relación con su medio y, en ese sentido, también consideran los aspectos ecológicos que condicionan los fenómenos de salud y enfermedad en los grupos humanos.

La epidemiología en su acepción más amplia trasciende su origen, las enfermedades infectocontagiosas, para desarrollar una metodología orientada a la investigación de todos los problemas de salud y enfermedad que afectan a las poblaciones humanas.

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Susser (1987), eminente epidemiólogo social radicado en Estados Unidos, concuerda en que la epidemiología es esencialmente una ciencia poblacional. Señala además que esta se basa “en las ciencias sociales para la comprensión de la estructura y de la dinámica social (…), en las matemáticas para las nociones estadísticas de probabilidad, inferencia y estimación (…) y en las ciencias biológicas para el conocimiento del sustrato orgánico humano, donde las manifestaciones observadas encontrarán expresión individual”.

Debido a la creciente complejidad y considerando la abarcador de su práctica actual, no es posible dar una definición única y precisa de la epidemiología como campo científico. De manera simplificada, proponemos conceptualizarla como:

Ciencia que estudia el proceso salud-enfermedad en la sociedad, analizando la distribución poblacional y los factores determinantes del riesgo de enfermedades lesiones y eventos asociados a la salud, proponiendo medidas específicas de prevención, control o erradicación de enfermedades, daños o problemas de salud y de protección, promoción o recuperación de la salud individual y colectiva, produciendo información y conocimiento para apoyar la toma de decisiones en la planificación, administración y evaluación de sistemas, programas, servicios y acciones de salud.(Almeida, Rouquayrol (2008: 16-17).

Tal definición puede ser desdoblada en los siguientes aspectos complementarios:

a) Salud-enfermedad es una expresión compuesta, que expresa tanto el concepto de la OMS de salud como el ”estado de completo bienestar, físico, mental y social”, como el concepto biomédico de enfermedad, pasando por la articulación de ambos en la noción de “calidad de vida”. Proceso de salud-enfermedad indica un concepto extremadamente rico y complejo, esencial para la comprensión del objeto y métodos de la epidemiología.

b) La epidemiología estudia estados particulares de ausencia de salud bajo la forma de enfermedades infecciosas (sarampión, difteria, malaria, etc), no infecciosas (diabetes, cardiopatías, bocio endémico, depresión, etc.).

c) El objeto de la epidemiología son las relaciones de ocurrencia de salud-enfermedad en masa, abarcando un número representativo de seres humanos, agregados en sociedades, colectividades, comunidades, grupos demográficos, clases sociales u otros colectivos humanos.

d) El problema metodológico de cómo se pueden identificar casos de enfermedad o daños a la salud desde el punto de vista de la epidemiología.

e) Se entiende por distribución a la variabilidad en la frecuencia de enfermedades que ocurren en masa, en función de variables ambientales y poblacionales vinculadas a referencias de tiempo y espacio.

f) El análisis de determinación involucra la aplicación del método epidemiológico al estudio de asociaciones entre uno o más factores supuestos como causantes de un determinado estado de salud-enfermedad.

g) Para cumplir su papel de fuente de datos, información y conocimiento para apoyar la planificación, gestión y evaluación de políticas, programas y acciones de protección, promoción o recuperación de la salud, la epidemiología necesita repensar sus vínculos con el modelo de prevención y su dependencia de los conceptos de causa y enfermedad.

Los principios, técnicas y métodos de la epidemiología contemporánea se orientan al estudio de la miseria y la abundancia, del estrés y la adaptación, y, en general, de todas las respuestas del hombre frente al medio, interacciones cuyo resultado final puede ser el éxito (salud) o el fracaso (enfermedad).

La epidemiología es un instrumento útil para la enfermera que desarrolla su labor tanto en el ámbito asistencial como en el de la gestión, ya que presenta las bases metodológicas para estudiar el proceso del diagnóstico, evaluar los cuidados y la toma de decisiones. Tal como afirma Sackett, la epidemiología clínica es: “la aplicación de los métodos epidemiológicos y biométricos a la atención cotidiana del paciente”.

EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS

Autores clásicos de la epidemiología (Mac Mahon, Pugh e Ipsen, 1960; Lilienfeld, 1970) afirman que la misma nació con Hipócrates. La estructura y el contenido de los textos hipocráticos sobre las epidemias y sobre los ambientes, por su clara adhesión a la tradición de Higía, sin duda anticipan el llamado pensamiento epidemiológico.

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No obstante, parece que los herederos de Hipócrates no cultivaron el espíritu de la supremacía de lo colectivo. Por el contrario, prefiriendo tal vez garantizar su hegemonía frente a las innumerables sectas que en la Antigüedad prometían salud para los hombres, revelaron un fuerte sentido comercial, adaptándose rápidamente a los tiempos pos-helénicos y transformando la cura individual en referencia para su práctica).

Los primeros médicos de Roma, en general esclavos griegos de gran valor monetario, tan caros como los gladiadores y los eunucos, según el renombrado historiador de la medicina Henry Sigerist (1941), trabajaban para la corte, el ejército o, con cierta exclusividad, para las familias nobles. Inspirados en la figura de Galeno (201-130 a. C.) estos médicos eran, ante todo, recetadores de muchos fármacos para pocos enfermos (Laín-Entralgo, 1978).

De interés para el estudio de los orígenes de la epidemiología, la era romana contribuyó con la realización de censos periódicos (uno de ellos llevó al carpintero José y a su esposa María a Belén, con las consecuencias que todos conocemos) y con la introducción, por el Emperador Marco Aurelio, de un registro compulsivo de nacimientos y defunciones. Tales medidas de tipo político-administrativas, censos y registros, anticipan lo que más tarde sería conocido como “estadísticas vitales”.

Al comienzo de la Edad Media, el dominio del catolicismo romano y las invasiones bárbaras determinaron el predominio de prácticas de salud de carácter mágico-religioso. Amuletos, oraciones y cultos a santos protectores de la salud materializaban la ideología religiosa, característicamente medieval, de salvación del alma, aun con la perdición del cuerpo individual (Starobinski, 1967). La práctica médica para los pobres era ejercida principalmente por religiosos, como caridad, o por legos, barberos, boticarios y cirujanos, como profesión (Sigerist, 1941). Cada familia de la aristocracia tenía su médico privado que, en muchos casos era además un cortesano especialista en el arte de matar por envenenamiento. En este contexto, no había lugar para acciones colectivas en el campo de la salud, excepto en momentos críticos (no infrecuentes) de plagas y epidemias.

El caso es que, ninguno de los historiadores de la epidemiología enfatiza suficientemente el avance tecnológico y el carácter colectivo de la medicina árabe, que alcanzó su apogeo en los califatos de Bagdad y de Córdoba, en el siglo X. preservando los textos hipocráticos originales, los médicos musulmanes adoptaron los principios de una práctica precursora de la higiene y de la salud pública con un alto grado de organización social, consolidando desde registros de informaciones demográficas y sanitarias hasta sistemas de vigilancia epidemiológica.

En esa medicina colectiva, se destacaban las figuras casi míticas de Avicena (980-1037) y Averroes (1126-1198). A pesar de haber vivido en épocas distintas y en puntos opuestos dentro del Imperio Musulmán, ambos compartían una filosofía precursora del pensamiento científico moderno, que evidentemente repercutía en sus obras sobre salud (Laín-Entralgo), 1978; Pérez-Tamayo, 1988). Incidentalmente, la conservación de los textos médicos clásicos en las bibliotecas árabes durante toda la era medieval permitió en el Renacimiento, que la tradición racionalista griega pusiese ser revalorizada, desempeñando un importante papel en el

surgimiento de la ciencia moderna (Rensoli, 1987).

ORÍGENES: CLÍNICA, ESTADÍSTICA, MEDICINA SOCIAL

Clínica médica

Para los anglosajones, el fundador de la clínica médica fue Thomas Sydenham (1624-1689), médico y líder político londinense. Sydenham fue también precursor de la ciencia epidemiológica, con su teoría de la constitución epidémica, de inspiración directamente hipocrática.

La base racional de la epidemiología moderna es uno de los resultados de la revolución científica del siglo XVII y, más concretamente, del desarrollo de las leyes de la lógica

inductiva.

Muchos científicos de ese siglo pensaron que, si habían descubierto relaciones matemáticas para describir, analizar y comprender el universo físico, también deberían existir, en el mundo biológico, relaciones análogas conocidas como “leyes de la mortalidad”. Estas leyes explicarían la relación entre la enfermedad y el hombre.

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A mediados del siglo XVII, John Graunt analizó las listas de fallecimientos de las parroquias de Londres y realizó varias observaciones de gran interés. Graunt advirtió que había un mayor número de nacimientos masculinos, una mortalidad infantil especialmente elevada y cierta relación entre las causas de defunción y las estaciones del año; además, distinguió unas causas de muerte atribuibles a enfermedades crónicas, y otras, a enfermedades agudas; también apreció diferencias entre la mortalidad urbana y la rural. Finalmente, elaboró la primera tabla de vida que se conoce y que resume las probabilidades de morir y vivir

durante el curso de la vida.

En 1747, James Lind (1716-1794) publicó el relato del que puede calificarse como uno de los primeros ensayos clínicos. En uno de sus viajes, como médico de la marina británica, tuvo la oportunidad de tratar a varios marineros afectados de escorbuto y a los que sometió a una dieta con diferentes complementos (elixir vitriólico, vinagre, agua de mar, naranjas y limones, nuez moscada, entre otros). Entre todos los enfermos, los únicos que mejoraron en menos de una semana fueron los que habían ingerido cítricos. Posteriormente, estos productos fueron incorporados al régimen alimentario de los marineros británicos

Sin embargo, de acuerdo con la escuela historiográfica francesa, los primeros pasos para una medicina de los tiempos modernos se relacionan a una cuestión veterinaria. Foucault (1979) señala que la Sociedad de Medicina de París, fundadora de la clínica moderna en el siglo XVIII, se organizó a partir de la Orden Real para que los médicos investigaran una epizootia que periódicamente venía diezmando el rebaño ovino, con grandes pérdidas para la naciente industria textil francesa. Por primera vez se contabilizaban enfermos, aun sin ser humanos, con el fin de erradicar enfermedades.

Vale la pena subrayar que no siempre el hospital fue un lugar de cura para los enfermos (Foucault, 1979). Hospital (y su derivado hospitalidad) etimológicamente denotaba simplemente un lugar para brindar reguardo o amparo, como los hoteles, hospedajes o albergues. Los hospitales eran lugares protegidos bajo el mandato de órdenes religiosas (siendo la primera de éstas la de los Caballeros Hospitalarios, que se remontaba a las Cruzadas y que dio origen al término), destinados a recibir viajeros, necesitados, a aquellos que no tenían techo, y sólo eventualmente, enfermos sin familias. La conquista del espacio político de los hospitales, que se dio en distintos momentos históricos y de un modo diferente en los diversos países europeos, fue determinante para el desarrollo de un clínica de base naturalista (Trostle, 1986).

En la constitución de este saber clínico naturalizado, racionalista, moderno, pilar fundamental para la formación histórica de la epidemiología, podemos observar tres etapas distintas:

1. En una primera etapa, en los momentos iniciales de la lucha contra los físicos, legos y religiosos encargados del cuerpo-salud-enfermedad, buscando la legitimación del proyecto político-científico de una clínica integrada a las nuevas racionalidades, no se verificaba una distinción muy clara entre las dimensiones individual y colectiva de la salud.

2. En una segunda etapa, ya consolidada como corporación y en proceso de construcción de un saber técnico propio y de una red de instituciones de práctica profesional, el arte-ciencia de la Clínica reforzaba aún más el estudio de lo unitario, el caso, a partir de la investigación sistemática de los enfermos finalmente recibidos en los hospitales (Foucault, 1979).

3. Una tercera etapa se vincula al surgimiento de la Fisiología moderna, principalmente a partir de la obra de Claude Bernard (1813-1878), estructurada a partir de la definición de las patologías (y sus lesiones) en el nivel subindividual.

Con el advenimiento de la teoría microbiana de Louis Pasteur (1828-1895), la llamada “medicina científica” vendría a desempeñar un papel importante en la institucionalización de las prácticas médicas contemporáneas, por medio del famoso informe Flexner.

Estadística

Para muchos autores, el proyecto de cuantificación de las enfermedades representa un elemento metodológico distintivo de la nueva ciencia de la salud, que al mismo tiempo podría servir como garantía de su neutralidad científica. Dada esta expectativa, resulta irónico verificar que de los tres pilares de la ciencia epidemiológica aquí considerados, la estadística aparece como aquel en el cual su raíz política se pone más

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en evidencia (Hacking, 1991). Más aún, la politización se encuentra inscrita en el propio nombre de aquella disciplina.

En su esfera política, la coyuntura post-renacimiento presencia la aparición del Estado moderno, cuando se especifican los conceptos de gobierno, nación y pueblo. La idea de que la riqueza principal de una nación es su pueblo, sumado al hecho objetivo de que en aquel momento de transición el poder político era el poder de los ejércitos, generó la necesidad de contar al pueblo y al ejército, o sea, el Estado. El término Estadística, en su origen histórico y etimológico, significa precisamente la medida del Estado. El pueblo, como elemento

beligerante, necesitaba no solo de un contingente de personas, sino también de disciplina y salud. Este fue el concepto de la Aritmética Política de William Petty (1623-1697) y de los registros poblacionales de John Graunt (1620-1674), frecuentemente mencionados como precursores de la demografía, de la estadística y de la epidemiología (Last, 1983).

La valorización de la matemática en el naciente campo científico de la salud, se debe en gran parte a Daniel Bernouilli (1700-1782), físico, matemático y médico suizo, miembro de una de las familias más geniales de la historia de la ciencia. Uno de los creadores de la teoría de las probabilidades, aficionado a la naciente corriente del experimentalista de la ciencia, Bernouilli en forma precursora derivó fórmulas para estimar los años de vida ganados por la vacunación antivariólica y para realizar análisis de costo-beneficio de las intervenciones clínicas.

Para operacionalizar el concepto de que el Estado podría ser objeto de medición, el contar súbditos saludables parecía tener algo que ver con contar estrellas brillantes (Hacking, 1991), Sir Edmund Halley (1656-1742), astrónomo británico que descubrió el cometa Halley, en sus horas libres desarrollaba técnicas de análisis de datos que resultaron en las famosas tablas de vida, primer instrumento metodológico de estadística vital. Pierre-Simón Laplace (1749-1827), matemático y astrónomo francés, además de consolidar la teoría de probabilidades, perfeccionó métodos de análisis de grandes números, aplicándolos a cuestiones de mortalidad y otros fenómenos de salud. Lambert Adolph Quetelet (1796-1874), astrónomo y matemático belga, además de creador del popular índice de masa cirporal que lleva su nombre, fue el principal defensor del carácter aplicado de la estadística, demostrando su capacidad de descripción de fenómenos biológicos y

sociales, inclusive de datos de morbilidad y mortalidad.

En Francia, a comienzos del siglo XIX, Pierre U. A. Louis (1787-1872) aplicó criterios epidemiológicos para demostrar la ineficacia de las sangrías, entonces muy en bogo en el tratamiento de muchas enfermedades también subrayó la importancia de utilizar “métodos estadísticos. en medicina y biología. Su obra influyó en un número notable de científicos y sociedades anglosajonas, entre las que fomentó el interés por el análisis de las estadísticas

vitales.

Uno de sus discípulos más destacado fue William Farr (1807-1893) quien organizó el primer sistema moderno de estadística vital. Muchos conceptos epidemiológicos actuales (persona-año, taso estandarizada de mortalidad, efecto dosis-respuesta, inmunidad de grupo) fueron expresados en opiniones más o menos elaboradas por Farr. Lilienfeld, 1979; Last, 1983)

Con el “método numérico” de Louis y la estadística médica de Farr, se alcanzaba una razonable integración entre la clínica moderna y la estadística, sin embargo faltaba algo esencial para que de esa combinación resulte una nueva ciencia de la salud, de carácter esencialmente colectivo. Se trata del principio de que la salud es una cuestión social y política, asociado a una preocupación sociológica y a un compromiso con los procesos de transformación de la situación de la salud. La adhesión a este principio y las prácticas que de él surgieron, conformaron un movimiento que fue llamado medicina social (Rosen, 1975).

Medicina Social

A fines del siglo XVIII, el poder político de la burguesía emergente se consolidó con la restauración, en Inglaterra, o a través de la revolución, en Francia y Estados Unidos. En esta fase, se sucedieron diferentes tipos de intervenciones estatales sobre la cuestión de la salud de las poblaciones (Rosen, 1975).

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En Inglaterra, el movimiento de asistencialismo promovió una medicina de los pobres parcialmente sustentada por el Estado (Rosen, 1975). En Francia, con la Revolución de 1789, se implantó una medicina urbana, con la finalidad de sanear los espacios de las ciudades, ventilando calles y construcciones públicas y aislando áreas consideradas miasmáticas (Foucault, 1979). En Alemania, Johann Peter Frank (1745-1821) sistematizaba las propuestas de una política médica basada en medidas compulsivas de control y vigilancia de enfermedades, bajo la responsabilidad del Estado, junto con la imposición de reglas de higiene individual para el pueblo (Rosen, 1975).

La Revolución Industrial y su economía política hicieron surgir el fenómeno concreto del proletariado y el concepto de fuerza de trabajo. El desgaste de la clase trabajadora deteriorada profundamente sus condiciones de vida y de salud, según demostraban diversos informes de los discípulos de Louis, René Villermé (1782-1863) en Francia y Edwin Chadwick (1800-1890) en Inglaterra. En esa misma línea, posteriormente, Friedrich Engels escribió el célebre libro Las condiciones de la clase trabajadora en Inglaterra en 1844, reconocido por Breihl (1989) como “uno de los trabajos con aportes más decisivos para la formulación de la epidemiología científica”.

La formación de un proletariado urbano, sometido a intensos niveles de explotación, se expresaba como lucha política orientada por diferentes doctrinas sociales llamadas socialismos utópicos. Entre 1830 y 1850, uno de esos socialismos se destacó por interpretar la política como medicina de la sociedad y a la medicina como práctica política, iniciando un movimiento organizado para la politización de la medicina en Francia y Alemania, desde entonces, el término “medicina social”, propuesto por Guerín en 1838, ha servido para designar, de forma genérica, las diferentes formas de tomar colectivamente la cuestión de la salud.

En Alemania, un joven médico sanitarista llamado Rudolph Virchow (1821-1902), luego de investigar una epidemia de tifus en Silesia e identificar que sus causas eran fundamentalmente sociales y políticas, lideró el movimiento médico-social en aquél país. El movimiento de la medicina social fue reprimido violentamente en las comunas de París y Berlín. Virchow fue condenado a un exilio interno y posteriormente, entre otras cosas, se convirtió en el nombre más importante de la patología moderna, además de iniciar la antropología física e influenciar la geografía médica (Trostle, 1986).

Por otro lado, los sanitaristas británicos, que no tuvieron oportunidad de participar en las revueltas urbanas del periodo, buscaron integrar sus preocupaciones filantrópicas y sociales a los conocimientos científicos y prácticas técnicas, proponiendo transformaciones políticas por la vía legislativa. Intentaban, a su manera, inaugurar la epidemiología.

Así, en 1850, bajo la presidencia de Lord Ahsley-Cooper y siendo Chadwick vicepresidente, se organizó en Inglaterra la London Epidemiological Society, fundada por jóvenes simpatizantes de las ideas médico-sociales, conjuntamente con oficiales de la salud pública y miembros de la Real Sociedad Médica (White, 1991). Entre los miembros de aquella sociedad científica pionera se encontraba Florence Nightingale (1820-1910), quien más tarde sería celebrada como fundadora de la enfermería (Williamson, 1999). Los estudios pioneros de Ninghtingale sobre la mortalidad por infección post-quirúrgica en los hospitales militares en la

Guerra de Crimea confirmaron a mayor escala los estudios clínicos de Semelweiss.

Un estudio clásico en la epidemiología moderna fue el realizado por John Snow (1813-1858) en relación o la epidemia de cólera que afectó Londres entre 1848 y 1854. Snow observó que la mortalidad registrada en las viviendas cuya agua provenía de la compañía Soutbwark y Vauxhall era ocho o nueve veces mayor que la correspondiente a las abastecidas por la compañía Lambeth. Estos resultados le permitieron inferir que existía un “veneno colérico transmitido por el agua contaminada. El informe elaborado por Snow dio origen o

disposiciones que ordenaron, a partir de 1857, o todas las compañías de Londres a filtrar el agua de abastecimiento público. (Cameron & Jones, 1983; Vandenbroucke at al., 1991). Es interesante recordar que el vibrión colérico fue descubierto por R. Koch en 1883, casi 30 años más tarde de las recomendaciones de Snow. Cameron & Jones, 1983).

Se repite una situación similar, en cuanto o la distancia en el tiempo, entre las observaciones de William Budd (1811-1880) en relación con las posibles causas (eliminación fecal de materia contagiosa) de un brote de fiebre tifoidea (1839) y el descubrimiento del bacilo de la fiebre tifoidea (1880).

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La importancia de la investigación epidemiológica en relación o la etiología de las enfermedades se puso de manifiesto en el estudio de Ignaz P. Semmelweis (1818-1865) sobre la mortalidad por fiebre

puerperal en un hospital universitario de Viena. Este obstetra constató una mortalidad por fiebre puerperal del 9,9% en las solas de parto asistidas por estudiantes de medicina y médicos y del 3,9% en las salas atendidas por estudiantes de comadrona. También observó que los estudiantes de medicino y los médicos practicaban autopsias antes de acudir a las solas de la maternidad, mientras que las estudiantes de comadrona no lo hacían. A partir de la hipótesis que relacionaba la alta mortalidad materno con la transmisión de material infectado proveniente de la sala de

autopsias, Semmelweis instituyó la rutina del lavado de manos con solución hipoclorada al abandonar la sala de autopsias, medida que sirvió para igualar la mortalidad por fiebre puerperal en todas los salas del hospital vienés.

La epidemiología actualmente

La epidemiología en el siglo XX presento dos aspectos destacables: el cambio en los patrones de muchas enfermedades y lo ampliación de los recursos existentes gracias al desarrollo tecnológico.

En relación al primer aspecto, procede recordar que las epidemias de enfermedades infecciosas han experimentado un interés variable: fueron el azote de la Edad Media, su remisión y la esperanza de su desaparición llenaron de euforia varias décadas de nuestro siglo y, actualmente, su presencia, y en algunos casos su gravedad, son evidentes a las puertas del nuevo milenio.

Por otra parte, la eclosión de las epidemias modernas es uno de los retos del siglo XX. Se trata de las epidemias resultantes de la industrialización (contaminación ambiental) y de los nuevos estilos de vida que irrumpen en nuestra sociedad provocando las llamadas enfermedades de la civilización (adicciones, accidentes, trastornos psicosociales) y patologías derivadas de una mayor esperanza de vida (trastornos mentales, locomotores, sensoriales).

En relación al segundo aspecto, la epidemiología de nuestro siglo puede beneficiarse del desarrollo científico y tecnológico; una de cuyas máximas expresiones es la aplicación informática que se manifiesta a través del uso, cada vez más extendido, de programas de comunicación, paquetes de análisis estadístico y bases de datos propios de las ciencias de la salud. Sin embargo es necesario un recordaris de todo este proceso:

En los años 1960, hubo una verdadera revolución en la epidemiología con la introducción de la computación electrónica. En este período, la investigación epidemiológica experimentó la más profunda transformación de su corta historia, teniendo como resultado una fuerte matematización del área. La ampliación real de los bancos de datos fomentó un Grado de eficiencia, precisión y especificidad de técnicas analíticas inimaginables en la era del análisis mecánico de datos. Los análisis multivariados trajeron una perspectiva de solución al problema de las variables de confusión, propio de los diseños observacionales que prácticamente determinan la especificidad de la epidemiología en relación a las demás ciencias básicas del área médica.

El debate epistemológico sobre la cientificidad de la disciplina fue virtualmente reprimido durante la década siguiente. La idea de que se trata de una rama de la ecología humana (Leríche, 1972) o que la epidemiología constituye un "segmento de una ciencia más general" (Stallones, 1971), o más aún, que sería esencialmente una disciplina empírica sin mayores demandas teóricas (Feinstein, 1988), resultó en la creencia de que la epidemiología no sería una ciencia. De todos modos, la epidemiología de los años 1970, no abarcaba solamente el perfeccionamiento de la tecnología para el tratamiento y análisis de datos.

Por otro lado existía también un fuerte movimiento de sistematización del conocimiento epidemiológico producido, ejemplificado por la obra de John Cassel (1915-1978) en el sentido de la integración de los modelos biológicos y sociológicos en una teoría comprehensiva de la enfermedad unificada por el "toque" de la epidemiología (Cassel, 1975).

La tendencia a la matematización de la epidemiología recibió un considerable refuerzo en las décadas siguientes, con propuestas de modelos matemáticos de distribución de innumerables patologías (Frauenthal, 1980). El campo de la epidemiología encontraba así una identidad provisoria, justificando la consolidación

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de su autonomía en cuanto disciplina.

Ayres (1997) plantea que en la etapa de constitución de la epidemiología, antes de la Segunda Guerra Mundial, la matemática experimentó una función "estructurante", pasando luego a tener una función "validante" con la investigación de riesgos. En todo caso, la matemática le sirvió a la epidemiología ideológicamente, como el poderoso mito de la razón, indispensable para la confrontación con la experiencia clínica o con la demostración experimental, ambos presupuestos fundamentales de la investigación médica en aquella época.

La epidemiología de la década de 1980 se caracteriza por dos tendencías. En primer lugar se consolidó la propuesta de una "epidemiología clínicas" (Feinstein, 1985) como un proyecto de uso pragmático de la metodología epidemiológica fuera de los contextos colectivos más amplios. La consecuencia principal de esta variante de la epidemiología parece ser un mayor énfasis metodológico en los procedimientos de identificación de casos y en la evaluación de la eficacia terapéutica, conformando lo que se ha llamado "medicina basada en la evidencia" (Sackett, 1998; Schrnidt & Duncan, 1999).

En segundo lugar, durante esa misma década surgen en Europa y en América Latina abordajes más críticos de la epidemiología, como reacción a la tendencia a la "biologización" de la salud pública, reafirmando la historicidad de los procesos de salud-enfermedad–atención y la raíz económica y política de sus determinantes (Goldemberg, 1982; Laurell & Noriega, 1989; Breilh & Granda, 1986; Breilh, 1989).

La epidemiología de los años 1990 busca abordajes de síntesis o integración, fomentando nuevas tendencias, desde una epidemiología molecular (Vanderbrouke, 1990; Hulka, Wilcosky & Griffith, 1990; Schulte & Perera, 1993; para una crítica, ver Loomis & Wing, 199 1; Castiel, 1996) hasta una etnoepidemiología (Almeida Filho, 1993; Massé, 1995).

En el plano metodológico, se observó un renovado interés por el diseño y perfeccionamiento de los estudios agregados (llamados "ecológicos") reevaluándose sus bases epistemológicas y metodológicas (Susser, 1994; Schwars, 1994) como etapa inicial de un proceso de exploración de nuevas técnicas analíticas (Morgenstern, 1998).

Además, continúa firme el proceso de ampliación de horizontes de la disciplina a través de la extensión de su objeto de estudio, con la apertura de nuevos territorios de investigación y de práctica, como, por ejemplo la farmacoepidemiología (Laporte, Tognoni & Rozenfeld, 1989), la epidemiología genética (Khoury, Beaty & Cohen, 1993; Khoury, 1998) y la epidemiología de servicios de salud (Castellanos, 1993; Barreto et al. 1998).

En la actualidad la dificultad en el desarrollo de una teoría general de salud- enfermedad se impone como la cuestión más fundamental de la ciencia epidemiológica. Se trata de un verdadero impasse que, de no ser resuelto dificultará el desarrollo de la epidemiología como disciplina científica autónoma. Las perspectivas epidemiológicas más modernas reconocen el agotamiento de los campos científicos convencionales, indicando el papel fundamental de los paradigmas y sus procesos históricos, macro y microsociales, en la construcción institucional de las ciencias a través de la práctica cotidiana de producción de conocimiento científico. La demarcación de un campo propio de aplicación de la epidemiología será entonces una consecuencia histórica (y no meramente lógica) de ese proceso de maduración de una disciplina que, desde sus raíces, ha reafirmado siempre la fuerza de los procesos sociales en la determinación de la Salud Colectiva. (Almeida y Rouquayrol, 2008).

ENFOQUE CLÍNICO Y ENFOQUE EPIDEMIOLOGICO EN LOS PROBLEMAS DE SALUD

Los conocimientos sobre la salud y la enfermedad son el resultado de las contribuciones de diferentes disciplinas que pueden agruparse en:

Ciencias básicas (bioquímica, fisiología, microbiología), ciencias clínicas (cardiología, neurología, neonatología) y ciencias sociosanitarias (sociología, economía, antropología).

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11Epidemiología y Enfermería

Las ciencias básicas analizan los mecanismos intrínsecos en la génesis de la enfermedad (anatomopatología); también se aplican en el diagnóstico (física nuclear) y tratamiento (quimioterapia, farmacología).

Las ciencias clínicas se concentran en la atención individualizada de personas supuestamente enfermas que acuden al sistema sanitario en busca de ayuda especializada.

Las ciencias sociosanitarias orientan su interés a la comunidad y su meta es identificar los problemas y necesidades sanitarios de una comunidad bien definida; así mismo, valoran los mecanismos capaces de satisfacer dichas necesidades. Cuando se aplica un enfoque comunitario o epidemiológico a los problemas de salud, el sistema sanitario se dirige a una población supuestamente sana con el objetivo de ofrecerle atención sanitaria: procedimientos diagnósticos, actividades preventivas y de promoción de la salud. Es evidente que los enfoques comunitario y clínico se complementan. No obstante, cada enfoque tiene sus particularidades que afectan el objeto o sujeto de interés, las fuentes que proporcionan los datos, el tipo de diagnóstico y, naturalmente, el tratamiento y la evolución de cualquier intervención sanitaria (tabla 1-1).

El diagnóstico correcto de un individuo se basa en el conocimiento de la distribución de las enfermedades según factores personales, geográficos y temporales. A la inversa, el diagnóstico de salud de una comunidad depende de la precisión y exactitud de les diagnósticos realizados en los individuos.

Tabla 1-1. Diferencias entre el enfoque clínico y epidemiológico

Aspectos Enfoque clínico Enfoque epidemiológicoObjeto de estudio Individuo Comunidad

DatosAnamnesis Exploración Pruebas complementarias

Estadísticas de rutinaSistemas de información sanitaria.Encuestas de salud

Diagnóstico de la salud comunitaria

Enfermedad concreta Diagnóstico de salud

Tratamiento Médico o quirúrgico Programa de salud

EvaluaciónControl de la evolución de la enfermedad

Análisis del impacto de la intervención y seguimiento

LA EPIDEMIOLOGÍA COMO FENÓMENO DE MASAS

Si entendemos lo enfermedad y la salud como un fenómeno individual, el sistema estudiado se limita al sujeto enfermo, su fisiología, clínica y respuesta a un determinado tratamiento. Pero, tal como se ha indicado, la epidemiología estudio la enfermedad como un fenómeno de masas; desde el punto de vista de la relación entre la enfermedad el tiempo y el espacio puede dar lugar a tres formas: epidemia, pandemia y endemia (tabla 1-2).

· Epidemia. Significa la aparición de una serie de casos con características comparables y en número claramente superior al esperado, en un tiempo y lugar determinados. Por lo tanto, es indispensable conocer las tasas “habituales” de incidencia para poder valorar el carácter anormal de la situación. En ese sentido, unos cuantos cases de cólera en una ciudad (Madrid) donde la enfermedad no es habitual puede calificarse de urgencia epidemiológica; sin embargo, no merece esa calificación en otra (Calcuta), donde la enfermedad es endémica

La epidemia es un fenómeno de masas (concentración de enfermos) limitado en el tiempo y en el espacio. También puede referirse a los animales: epizootia.

· Pandemia. Se trata de un fenómeno de masas limitado en el tiempo e ilimitado en el espacio. Se considera ilimitado en el espacio cuando la enfermedad se propaga por la población que ocupa un área geográfica amplía, incluso más de un continente. Por ejemplo, las pandemías de gripe que periódicamente afectan varios países.

Si el fenómeno se observa en los animales se denomina: panzootia.

· Endemia Se refiere al fenómeno de masas ilimitado en el tiempo y limitado en el espacio. La expresión tiempo ilimitado significa que la presencia de numerosos casos es constante a le largo de décadas e siglos,

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12Epidemiología y Enfermería

es decir, que afecta sucesivas generaciones de los habitantes de tina determinada zona. Por ejemplo, la desnutrición, el paludismo o el cólera silo algunas de las endemias más frecuentes en áreas subdesarrollados

En los animales el fenómeno se conoce como enzootia

Tabla 1-2. Clasificación de los fenómenos de masas

Fenómeno Tiempo EspacioEpidemia Limitado LimitadoPandemia Limitado IlimitadoEndemia Ilimitado Limitado

RELACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA CON OTRAS DISCIPLINAS

En sus orígenes la epidemiología se limitaba al estudio de las enfermedades infecciosas, pero su método es aplicable a otras patologías (enfermedades crónicas, degenerativas, mentales, etc.) o incluso a campos no estrictamente sanitarios (administración, evaluación de actividades sociosanitarias )

En la actualidad la epidemiología se presenta como una disciplina integradora y ecléctica que estudia la enfermedad en los grupos humanos, aprovechando conceptos y métodos de otras ciencias: matemáticas (bioestadística), biológicas (ecología), sociales (demografia, antropología) y económicas (gestión sanitaria), entre otras.

Precisamente por la amplia perspectiva que toma la epidemiología es por lo que con frecuencia se admite que se trata de una disciplina sociosanitaria.

¿QUÉ MÉTODO USA LA EPIDEMIOLOGÍA?

El método epidemiológico. Todo parte de constatar una realidad -llámese un problema o una meta deseada de salud-, se apunta a conseguir un cambio social, deliberado y sostenido.

La acción epidemiológica se caracteriza por un método exigente: es un procedimiento ordenado Consiste en la repetición sin-fin de un proceso en tiempo, lugar y persona. Se trata de: observar (medir), comparar (analizar) y proponer (intervenir).

La observación de los fenómenos en la realidad exige método, un procedimiento sistemático y ordenado.

El método epidemiológico básico consiste en observar, medir, comparar y proponer (describir, analizar, explicar e intervenir). La observación debe ser sistemática y protocolizada, es decir, basada en normas y estándares de procedimiento. La medición debe garantizar validez y confiabilidad de los datos.

La comparación debe considerar precisión y variabilidad de los datos. La explicación debe evaluar el azar, los sesgos y la confusión.

• Medir implica asignar números a los hechos observados en la realidad ... y obliga a reconocer que la información numérica está sujeta a variación aleatoria (por azar).

• Analizar implica comparar lo observado con lo esperado y lo casual con lo causal ... y obliga a buscar relaciones o asociaciones entre hechos.

• Intervenir implica realizar el intento de modificar la realidad... y obliga a asumir la responsabilidad.

Un principio básico en epidemiología es que la enfermedad en la población:

1. No ocurre por azar; 2. No se distribuye de manera homogénea; 3. Tiene determinantes causales y factores protectores susceptibles de ser identificados, cuantificados y

modificados; y, 4. Es un fenómeno dinámico.¿CUÁLES SON LOS PRINCIPALES USOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA?

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13Epidemiología y Enfermería

1. Medición del nivel de salud de las poblaciones: para establecer la frecuencia y distribución de los eventos relacionados con la salud y la enfermedad.

• Determinación del estado de salud, la magnitud de capacidad o de la discapacidad.• Identificación de grupos de riesgo en la población. • Detección de cambios en la incidencia o prevalencia y en los patrones de las enfermedades y sus consecuencias. • Priorización de los problemas de salud. • Planificación de la oferta de servicios y asignación de recursos.

2. Descripción de la enfermedad: para identificar las asociaciones con otras variables, que pueden ser de factores de riesgo o protectores.

• Historia natural. • Definición de rangos de normalidad y/o valores esperados. • Completar el cuadro clínico de una enfermedad e identificar condiciones predisponentes. • Identificar la duración de la etapa previa a la aparición de síntomas. • Ayudar en el pronóstico del curso clínico con y sin tratamiento.

3. Identificación de los determinantes de las enfermedades:

• Establecer relaciones entre factores y condiciones vinculadas con la aparición y distribución de las enfermedades.

• Distinguir entre: asociaciones de dependencia estadística - entre dos o más eventos, características o variables. Estas asociaciones pueden o no estar en relación causal y, determinantes, factores que pueden producir cambios en las condiciones de salud.

4. Control y prevención de la enfermedad:

• Remover o eliminar agentes primarios, dependiendo del reservorio natural, modo de diseminación y sitio de acción.

• Proteger a la población mejorando las condiciones del entorno. • Aumentar la resistencia del huésped (inmunización, incremento de la resistencia biológica). • Modificar el comportamiento humano para impedir riesgos o promover acciones saludables.

5. Selección de métodos de control y prevención:

• Identificar grupos de riesgo. • Identificar factores cuantitativamente importantes. • Establecer la efectividad de métodos para el control y prevención.

6. Planificación y evaluación de servicios de salud:

• Estimar necesidades y demandas de la población. • Identificar principales riesgos para la salud de la comunidad. • Establecer la eficacia de las intervenciones. • Evaluación de la efectividad de las intervenciones propuestas

7. Otros: • Lectura crítica de información científica. • Predicción de escenarios sanitarios. • Estudiar la distribución de los recursos según las necesidades de la población. • Aplicar resultados al escenario clínico.

¿Cuáles son los determinantes del estado de salud de una población?

El enfoque de los determinantes de la salud de la población se enfoca en 4 grandes áreas:

a) Factores biogenéticos. b) Factores ambientales. c) Servicios de salud. d) Estilos, condiciones y modo de vida, de las personas, los grupos y la sociedad.

¿CUÁL ES LA IMPORTANCIA DE LA EPIDEMIOLOGÍA PARA LA SALUD PÚBLICA?

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14Epidemiología y Enfermería

Como una disciplina de la Salud Pública, la epidemiología está fundamentada en la concepción de que la información epidemiológica debe ser utilizada para promover y proteger la salud de la población. De hecho la epidemiología involucra a ambos; la ciencia y la práctica de la salud pública.

El término epidemiología aplicada es también empleado para describir la aplicación o la práctica de la epidemiología enfocada a problemas concretos de salud pública.

Ejemplos de epidemiología aplicada incluyen:

• el monitoreo de la información de las enfermedades de notificación obligatoria en la comunidad. • el estudio de un componente de una dieta particular como factor de riesgo para desarrollar cáncer. • la evaluación de la efectividad y del impacto de un programa. • el análisis de los datos obtenidos y de las tendencias para proyectar necesidades y recursos.

LECTURAS RECOMENDADAS

López S. 2000. Salud pública y medicina curativa: objetos de estudio y fronteras disciplinarias. Editorial en: Salud Pública de México / vol. 42, no.2, marzo-abril de 2000.

Senado J.1999. Los factores de riesgo en el proceso salud-enfermedad. Rev Cubana Med Gen Integr 1999;15(4):453-60.

ACTIVIDAD 1ª.

1. Organícese por grupos de trabajo, de acuerdo a los grupos de práctica en la experiencia curricular de Enfermería Familiar y elaboren a través de la técnica de la línea en el tiempo, los aspectos históricos de la epidemiología.

2. Elaboren mapas conceptuales sobre los siguientes tópicos:a. Enfoque clínico y enfoque epidemiológico en los problemas de saludb. La epidemiología como fenómeno de masas.c. Relaciones de la epidemiología con otras disciplinasd. El método de la epidemiologíae. Usos de la epidemiologíaf. Importancia de la epidemiología para la salud pública y enfermería.

3. El informe será colocado en el sitio Google Grupos: Epidemiología y Enfermería 2009, para ello deberán obtener una cuenta en Gmail y enviarlo al e-mail del coordinador de la disciplina: carlostell@gmail.com quien les invitará a participar y aceptará su inscripción en dicho Grupo, en donde podrán compartir textos sobre el tema, power point, archivos de datos y otros archivos.

4. Toda comunicación será por este sitio web del Grupo y a través de su delegado(a).

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15Epidemiología y Enfermería

MEDIDAS DE FRECUENCIA EN EPIDEMIOLOGÍA

¿Qué son medidas de frecuencia?

En epidemiología se usa una variedad de métodos para manejar datos. Un método fundamental es la distribución de frecuencias, que ubica a las personas en categorías distintas de acuerdo a una variable. Puede ser: por sexo, edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad, etc.

En epidemiología interesa clasificar y contar cada unidad de observación que presenta una determinada característica o variable y obtener datos resumen.

Los datos individuales o resumen adquieren significado  cuando están referidos a un lugar y a un tiempo y a una población   o grupo de personas  específicos.   Los conceptos se conocen como: tiempo, lugar y persona  y son esenciales en epidemiología.

¿Qué tipos de variables usamos en epidemiología? ¿cómo se clasifican?

De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en independientes (o variables explicativas) y dependientes (o variables respuesta).

Cuando se supone que una variable produce un cambio en otra, se considera a la primera como independiente (o causa) y a la segunda como dependiente (efecto o resultado).

En los estudios epidemiológicos la enfermedad o evento es por lo general la variable dependiente y los factores que determinan su aparición, magnitud y distribución son las variables independientes, o exposición. 

Una vez que se han identificado las variables el investigador debe definirlas de manera operativa, especificando el método y la escala con las cuales llevará a cabo su medición.

Las variables pueden ser medidas en diferentes escalas: ordinal, nominal, de intervalo, de proporción.

Razones, proporciones y tasas

Razón es el cociente de dos variables, los valores del numerador y del denominador son independientes, ninguno está contenido en el otro.

Ejemplos de razón:

Razón de masculinidad

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16Epidemiología y Enfermería

Razón de mortalidad materna

Ejemplo:

Indicadores: razón

Razón de dependencia: relaciona la población en edad productiva (15 a 60 años) con el resto de la población. Indica la proporción de personas de una nación en edad de enrolarse al sistema productivo.

Razón de Quintiles: Relaciona cuánto gana la quinta parte de la población con mayores ingresos con lo que gana la quinta parte de la población con menores ingresos. Es otro de los indicadores de inequidad.

Razón de niños a mujeres: es el número de niños menores de 5 años por 1.000 mujeres en edad reproductiva durante un año determinado. Esta medida puede calcularse de censos nacionales o de datos de encuestas, proporcionando así datos de fecundidad donde de otro modo no estén disponibles estadísticas de natalidad.

Razón de abortos: es el número de abortos por cada 1.000 nacidos vivos en un año determinado.

Proporción es el cociente de dos variables, el numerador está contenido en el denominador. Proporción de establecimientos que tienen insumos del total de establecimientos visitados

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Variables y escalas de medición

Las variables, se pueden clasificar en uno de las escalas siguientes:

Nominal: Sus valores sólo se pueden clasificar en clases (o categorías), no se pueden ordenar de pequeño a grande o de menos a más. Ejemplos: sexo, estado civil, profesión, ocupación.

Ordinal: Sus valores se pueden clasificar en categorías y se pueden ordenar en jerarquías con respecto a la característica que se evalúa. Ejemplos: nivel socioeconómico, Apgar, puntaje Apache de Gravedad cardíaca, clase social, lugar en la clase.

De intervalo: Sus valores tienen un orden natural, es posible cuantificar la diferencia entre dos valores de intervalo. Generalmente tienen unidad de medida. Una variable de intervalo es discreta cuando sólo puede tomar un valor entero (por ejemplo: número de hijos, veces que se consultó al establecimiento de salud); o bien es continua si puede tomar cualquier valor en un intervalo (por ejemplo.: peso, talla, índice de masa corporal, etc).

De proporción: El cero representa la ausencia de la característica que se evalúa. Ejemplos: costo por atención, adecuación peso (edad)

17Epidemiología y Enfermería

Indicadores: proporción

Porcentaje de natalidad entre mujeres solteras: es el número de hijos nacidos a mujeres que nunca se casaron, viudas o divorciadas por cada 100 nacidos vivos durante un año determinado. Esta medida relaciona los nacimientos a mujeres solteras con el número total de nacimientos.

Porcentaje de mujeres que amamantan es útil para calcular el número de mujeres que corren el riesgo de quedar embarazadas, debido a que amamantar exclusivamente a un bebé puede prolongar el período antes de reanudarse la menstruación.

Porcentaje de población urbana: La población que reside en zonas urbanas puede expresarse como un porcentaje de la población total del área y la misma es una medida de urbanización. Normalmente, el resto de la población se considera rural, a pesar de que algunos países también tienen una categoría intermedia denominada “semiurbana”.

Tasa de letalidad: es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional. Se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especificado. En sentido estricto, es una proporción ya que expresa el número de defunciones entre el número de casos del cual las defunciones forman parte. No obstante, generalmente se expresa como tasa de letalidad y se reporta como el porcentaje de muertes de una causa específica con respecto al total de enfermos de esa causa.

Tasa es un tipo de proporción que toma en cuenta la variable tiempo. Es la medida que expresa la dinámica de los eventos. Es la magnitud del cambio de la variable que mide un evento por unidad de cambio de otra (el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de presentar el evento.

Las tasas brutas son calculadas para toda la población. Las tasas específicas se calculan para un subgrupo específico que está en riesgo de presentar el evento. Pueden haber tasas por edad, sexo, raza, ocupación y así sucesivamente. En la práctica, es más preciso denominarla razón y no tasa.

Ejemplo: tasa general de fecundidad relaciona el número de nacimientos con el de mujeres de 15 a 44 años de edad (edad fértil), dando una visión de cuantos niños están naciendo por cada mil mujeres capaces de procrear

Indicadores: tasa

Tasa bruta de mortalidad: Es la razón entre el número de defunciones ocurridas en una entidad en un determinado año y su población estimada a mitad de ese mismo año. La tasa indica el número de defunciones por cada mil (1000) habitantes.

Tasa bruta de natalidad: Es la razón entre el número de nacidos vivos ocurridos en una entidad en un determinado año y su población total estimada a mitad del mismo año. La tasa expresa el número de nacimientos por cada mil (1000) habitantes.

Tasa de crecimiento demográfico: Es el número de personas en que aumenta o disminuye una población de una entidad, en un año dado, por cada cien (100) personas de la población de base.

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18Epidemiología y Enfermería

Tasa global de fecundidad: Representa el número de hijos que en promedio tendría una mujer a lo largo del período reproductivo (15 - 49 años), de acuerdo a las tasas de fecundidad por edad del período en estudio, no estando expuesta a riesgos de mortalidad desde el nacimiento hasta el término del período fértil. La tasa indica el número promedio de hijos por mujer en edad reproductiva.

Tasa de mortalidad infantil: Es la relación entre el número de defunciones de menores de un año ocurridas en una entidad, en un determinado año, y el total de nacidos vivos registrados en esa entidad, en ese mismo año. Es el riesgo de morir entre el momento del nacimiento y el momento en que se cumple exactamente un año de edad. Indica el número de defunciones infantiles por cada mil (1000) nacidos vivos.

Tasa de letalidad: es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional. Se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especificado. En sentido estricto, es una proporción ya que expresa el número de defunciones entre el número de casos del cual las defunciones forman parte. No obstante, generalmente se expresa como tasa de letalidad y se reporta como el porcentaje de muertes de una causa específica con respecto al total de enfermos de esa causa.

Fuente: Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (1999). Definición de indicadores empleados en el Balance del Índice de Desarrollo Humano. Consultado el 21/10/2003. Disponible en: http://www.pnud.org.ve/IDH99/defperfil.htm

Medidas de morbilidad

Prevalencia: expresa la frecuencia con la que ocurre un evento en el total de población en que puede ocurrir. Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos ocurridos entre la población en la que ocurrieron. La prevalencia de una enfermedad depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad.

Ejemplo: En un censo realizado en el año 2002, en la localidad A, con 5000 habitantes se encontraron 12 casos de tuberculosis. La prevalencia obtenida es dos por mil, se interpreta así: existen 2 casos de   tuberculosis  por cada mil habitantes de la localidad A en el año 2002.

Incidencia: expresa el volumen de casos nuevos que aparecen en un periodo determinado, así como la velocidad con la que lo hacen; es decir, expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto periodo. También se conoce como incidencia acumulada.

La población en riesgo sólo es aquella que puede presentar el evento (diabetes, diarrea, curación, etc.). La población en riesgo no incluye a quienes ya presentaban el evento, por lo que hay que sustraer del denominador a las personas que no eran susceptibles de presentar el evento porque ya lo presentaban. En la fórmula los denominamos casos previos.

La incidencia acumulada es una proporción y, por lo tanto, sus valores sólo pueden variar entre 0 y 1. Cuando la tasa de incidencia de la enfermedad es pequeña o el período de observación es corto, es decir, si el riesgo de la enfermedad es escaso, la incidencia acumulada es aproximadamente igual a la tasa de incidencia multiplicada por el período de observación.

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19Epidemiología y Enfermería

Ejemplo: En un censo realizado en el año 2002, en la localidad B, con 5000 habitantes se encontraron 100 casos de diabetes, de los cuales 50 eran nuevos y 50 ya tenían el diagnóstico. La incidencia obtenida es diez por mil, se interpreta así: existen 10 casos nuevos de diabetes por cada mil habitantes de la localidad B en el año 2002.

Otra forma de expresarlo es decir: la probabilidad de encontrar un diabético en la población B en el año 2002 es 0,010

Densidad de incidencia: expresa la ocurrencia de la enfermedad entre la población en relación con unidades de tiempo-persona, por lo que mide la velocidad de ocurrencia de la enfermedad.

Están expuestas al riesgo de enfermar las personas que inician el periodo de observación sin presentarla (o el evento en estudio). El denominador se determina sumando los tiempos libres de enfermedad de cada uno de los individuos que conforman el grupo y que permanecen en el estudio durante el periodo.

La condición de estar en riesgo o no depende de la duración del evento, del periodo de latencia y de la definición de caso, factores que deben tomarse en cuenta para establecer el tiempo libre de enfermedad.

Ejemplo: En el mes de abril de 2002, un grupo de 100 niños menores de tres años residentes en la localidad C fueron observados para identificar episodios de diarrea (tres o más deposiciones líquidas o semilíquidas en 24 horas).

En el archivo datos_eda.prn se presentan los datos observados en la vigilancia de diarrea realizada día por día y niño por niño. Los niños fueron observados todos los días y todos estuvieron libres de diarrea el primer y último día de observación.

Lecturas recomendadas

Escuela de Medicina de la Pontificia Universidad de Chile. Epicentro. Medidas de frecuencia en epidemiología. http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/insIntrod9b.htm 

Abraira, V. Medidas de frecuencia en Epidemiología. Hospital Ramón y Cajal. Madrid, España. http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_1.html 

Ortega C. Manual interactivo de epidemiología. Medición de la enfermedad en la población. http://infecepi.unizar.es/pages/ratio/formD/formD4.htm 

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20Epidemiología y Enfermería

ACTIVIDAD 2 .-

A continuación presentamos varios indicadores que usted puede calcular para el año 2000. Use los datos de una localidad (trabajar con el archivo ejercicio1.xls que se ha colocado en el Grupo Epidemiología y Enfermería 2009). Los datos provienen de un censo que se realizó a mediados del año 2000.

Recursos a utilizar: Calculadora u hoja de cálculo, datos del archivo colocado en el Grupo de Epidemiología y Enfermería 2009. 

Enviar por correo electrónico a Google Grupos: Epidemiología y Enfermería 2009, después que Ud., haya obtenido un cuenta de correo en Gmail, para recibir comentarios del tutor.

1. Tasa de mortalidad infantil 

2. Tasa de mortalidad general 

3. Tasa de mortalidad específica por edad (seleccione un grupo etario)

4. Tasa bruta de natalidad

5. Razón de masculinidad

6. Razón de dependencia

7. Prevalencia de enfermedad aguda

8. Prevalencia de enfermedad aguda por sexo

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21Epidemiología y Enfermería

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA

¿Qué son medidas de asociación?

En epidemiología, las medidas de asociación son indicadores que miden la fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como resultado)  está asociada o relacionada con un determinado factor (que se presume como su causa).

Riesgo relativo

Las medidas de asociación se basan en comparar incidencias: la incidencia de la enfermedad en las personas que se expusieron al factor estudiado, presunto factor de riesgo o factor protector (o incidencia entre los expuestos) con la incidencia de la enfermedad en las personas que no se expusieron al factor estudiado (o incidencia entre los no expuestos).

El esquema presenta el concepto de manera gráfica, si consideramos una población en un punto del tiempo, en un lugar dado, la exposición está presente en un grupo en forma natural y ausente en el otro.

Esquema básico para el riesgo relativo

Presente Futuro

En una población de 100 personas, hay 40 expuestas al factor y 60 no expuestas. Si la enfermedad se distribuyera al azar, luego de un tiempo de observación la mitad de los expuestos estarían enfermos y la otra mitad sanos. Lo mismo sucedería en el grupo no expuestos.

Como la enfermedad no se distribuye al azar, el número de personas enfermas es distinto del número de personas sanas luego de un tiempo de observación razonable para que aparezca la enfermedad, de acuerdo a su historia natural.

Un resumen de los datos suele presentarse en una tabla de  dos por dos.

Tabla de 2 por 2

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22Epidemiología y Enfermería

Cada celda se denomina con una letra. En las filas (horizontal) está el factor y en las columnas (vertical) la enfermedad o evento en estudio. La suma de las filas a + b, representa el total de enfermos entre los expuestos y c + d el total de enfermos entre los no expuestos.

La suma de a + c dividido entre a + b + c + d es la incidencia de la enfermedad, y b + d dividido entre a + b + c + d es la proporción de sanos en la población.

La incidencia o riesgo entre los expuestos es:

Estadísticamente, lo que estos indicadores miden es la diferencia observada.

Las medidas de asociación establecen la fuerza con que la exposición se asocia a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una función estadística.

Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto (el evento o enfermedad) aparece después de la exposición. En estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el efecto.

Valor =1 indica ausencia de asociaciónValores <1 indica asociación negativa, posible factor protector.Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.

La interpretación se basa en que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada no afecta la frecuencia de enfermedad.

Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos.

Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad. Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no

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23Epidemiología y Enfermería

expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor.

Riesgo relativo: ejemplos

Ejemplo 1.- Cálculo de la razón de riesgos usando los datos de uno de los estudios clásicos de pelagra por Goldberger, calcule la razón de riesgo de pelagra para mujeres vs. hombres. La pelagra es una enfermedad causada por déficit dietario de niacina y caracterizada por dermatitis, diarrea y demencia.

Casos de pelagra por sexo, Carolina del sur, 1920

RR = Riesgo entre los expuestos / riesgo entre los no expuestosRR = ( 46 / 1484) / (18 / 1419)RR = (0.03) / (0.012)RR = 2.5

Interpretación: las mujeres tienen más del doble de riesgo de presentar pelagra que los varones en el estudio de Goldberger

Ejemplo 2.- Bizzozero (Buck et al, 1980), efectúa un estudio de cohortes para determinar el efecto de las radiaciones causadas por las bombas atómicas caídas en dos ciudades de Japón durante la segunda guerra mundial. Para su estudio, divide a la población en dos grupos: los que al momento de la explosión se encontraban entre 0 y 1500 metros del epicentro y los que se encontraban entre 1501 y 10000 metros de dicho punto.

Realiza un seguimiento longitudinal de ambos grupos estableciendo el número de casos de leucemia aguda y crónica que se producen en el transcurso de 20 años. Los resultados hallados son los siguientes:

  Leucemia No leucemia TotalRadiación      Presente 61 234.615 234.676Ausente 27 1.350.000 1.350.027Total 88 1.584.615 1.584.703

Interpretación: el riesgo de sufrir leucemia es 13 veces mayor en los expuestos a la radiación que en los no expuestos.

Ejemplo 3.- Para caracterizar la malaria grave, Piñeros y colaboradores realizaron un estudio en un hospital de segundo nivel del Pacífico colombiano, mediante un estudio de cohorte retrospectiva. Se tomaron como fuente las historias clínicas de los pacientes atendidos por esta causa en el período comprendido entre enero y junio del 2001. Se hizo un muestreo por conveniencia del universo de 305 historias cuyo diagnóstico de

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24Epidemiología y Enfermería

egreso fue ‘malaria’; se analizaron 175 historias clínicas que cumplían dicho criterio y que se revisaron en 9 jornadas diarias de trabajo en la Oficina de Estadística del hospital.

Los resultados del análisis de factores de riesgo se presentan en la tabla:

  Malaria grave Malaria no grave TotalHombre 58 13 71Mujer 57 27 84Total 115 40 155

Interpretación: se observó una asociación positiva entre sexo masculino y malaria grave. La malaria grave fue 20% más frecuente en varones que en mujeres.

Razón de productos cruzados, razón de chances, razón de ventajas, razón de disparidad, odds ratio, razón de momios

La razón de productos cruzados (RPC u OR) se estima en los estudios de casos y controles, donde los sujetos han sido seleccionados según la presencia o ausencia de enfermedad, sin tomar en cuenta la frecuencia con que la enfermedad ocurre en la población de donde provienen, por ello, aquí no es correcto calcular la incidencia de la enfermedad.

Se indaga por el antecedente o historia de la presencia de una o más exposiciones en el grupo que tiene la enfermedad (casos) y en el grupo que no tiene la enfermedad (controles).

La chance ú odds es simplemente un cociente en el que el numerador representa la probabilidad (p) que ocurra un suceso y el denominador es la probabilidad complementaria (1-p) que no ocurra. De acuerdo a lo anterior, se establece la chance en los casos y la chance en los controles.

La razón de chances es el cociente de la chance de los casos dividida entre la chance de los controles. La interpretación se basa en que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales. Los casos presentan el antecedente de exposición al factor con la misma  (si OR es igual a 1), con mayor (si OR es mayor de 1) o con menor (si OR es menor que 1) frecuencia. 

Cuando los riesgos (o los odds) en ambos grupos son pequeños (inferiores al 20 %) el odds ratio se aproxima  bastante al  riesgo relativo, se considera una buena aproximación de éste.

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25Epidemiología y Enfermería

Esquema básico para la razón de productos cruzados

En el ejemplo, se tiene un grupo de 50 personas diagnosticadas de cáncer pulmonar (casos) y 60 que no presentan cáncer pulmonar (controles). Se indaga por el antecedente de hábito de fumar (definido como 5 o más cigarrillos al día).

Puesto que el número de casos es similar al número de controles, el cociente a / a + b no refleja la incidencia de la enfermedad en la población.

Un resumen de los datos suele presentarse en una tabla de dos por dos.Tabla de 2 por 2

En el ejemplo, la chance de los casos, se calcula así:

En el ejemplo, la chance de los controles, se calcula así:

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26Epidemiología y Enfermería

La razón de chances, se calcula así:

En el ejemplo, la razón de chances es 12, como es superior a 1, quiere decir que el cáncer pulmonar es 12 veces más frecuente en fumadores que en no fumadores.

Razón de productos cruzados: ejemplos

Ejemplo 1.- Calcular la razón de chances a partir de casos y controles. Hábito de fumar como factor de riesgo de enfermedad coronaria en adultos varones.

  Casos de Enf. Coronaria ControlesFumadores 112 176No fumadores 88 224Total 200 400% fumadores 56 44

Se aplica la razón de productos cruzados, que se calcula:

Interpretación: el hábito de fumar está asociado con la ocurrencia de casos de enfermedad coronaria. La enfermedad coronaria es 1.6 veces más frecuente en fumadores que en no fumadores.

Ejemplo 2.- En un estudio piloto pequeño, se contactó a 12 mujeres con cáncer uterino y 12 mujeres aparentemente sanas, se les preguntó si alguna vez habían usado estrógenos. Los resultados se muestran a continuación:

  Mujer con cáncer uterino

Mujer sin cáncer uterino

1 Usó estrógenos No usó2 No usó No usó3 Usó Usó4 Usó Usó5 Usó No usó6 No usó No usó7 Usó No usó8 Usó No usó9 No usó Usó10 No usó Usó11 Usó No usó

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27Epidemiología y Enfermería

12 Usó No usó

En primer lugar, con estos datos hay que llenar la tabla de dos por dos.

Casos Controles Total

Factor presente 8 4 12

Factor ausente 4 8 12

Interpretación: el uso de estrógenos está asociado con la ocurrencia de casos de cáncer uterino. El cáncer uterino es 4 veces más frecuente en las mujeres con antecedente de uso de estrógenos que en las que no los usaron.

Ejemplo 3.- Peso al nacer 3632 ó más como factor de riesgo para tumor cerebral en niños menores de tres años.

Casos ControlesPeso 3632 o más 8 38Peso < 3632 gr. 7 18

Interpretación: existe una asociación negativa entre el peso al nacer 3632 o más y la ocurrencia de tumor cerebral. El tumor cerebral ocurre con la mitad de frecuencia en niños cuyo peso al nacer fue 3632 gramos o más que en los que nacieron con menos de 3632.

Fuerza de la asociación según valor del RR ú OR

1.0 - 1.2 Ninguna1.2 – 1.5 Débil1.5 - 3.0 Moderada3.0 – 10.0 Fuerte> 10 Se aproxima al infinito

Fuente: Handler A. Rosenberg D., Monahan C., Kennelly J. (1998) Analytic Methods in Maternal and Child Health p. 69

Lecturas recomendadas

Escuela de Medicina de la Pontificia Universidad de Chile. Epicentro. Medidas de asociación en epidemiología. http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/IndEpi1.htm

Abraira, V. Medidas de asociación o efecto. Hospital Ramón y Cajal. Madrid, España. http://www.hrc.es/investigacion/bioest/Medidas_frecuencia_6.html

Abraira, V. Medidas del efecto de un tratamiento (I): reducción absoluta del riesgo, reducción relativa del riesgo y riesgo relativo. Unidad de Bioestadística Clínica. Hospital Ramón y Cajal. Madrid.

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28Epidemiología y Enfermería

Abraira, V. Medidas del efecto de un tratamiento (II): odds ratio y número necesario para tratar. Unidad de Bioestadística Clínica. Hospital Ramón y Cajal. Madrid.

ACTIVIDAD 3ª.

1.- Explique la(s) diferencia(s) más importante(s) entre riesgo relativo y razón de productos cruzados

2.- Los resultados de un seguimiento de 10 años de observación estudiando el riesgo de enfermedad cardiovascular por hábito de fumar dieron los siguientes resultados:

Al inicio del estudio Resultado luego de 10 años  Presentaron enf.

CoronariaNo presentaron enf. Coronaria

2000 fumadores sanos 65 19354000 no fumadores sanos 20 3980

¿Cuál es el riesgo relativo de enfermedad coronaria por hábito de fumar?

3.- En el estudio Framingham se obtuvo los siguientes resultados en relación con enfermedad cardiovascular arteriosclerótica (ECVA). Calcule el riesgo relativo para cada grupo de edad, considere que el factor de riesgo es pertenecer al sexo masculino.

  Hombres MujeresEdad al inicio del estudio (años)

Tasa de ECVA en el examen inicial

Incidencia media anual

Tasa de ECVA en el examen inicial

Incidencia media anual

29-34 76.7 19.4 0.0 0.035-44 90.7 40.0 17.2 2.145-54 167.6 106.5 111.1 29.455-62 505.4 209.1 211.1 117.8

4.- Calcule la razón de chances a partir de casos y controles por hábito de fumar como factor de riesgo de enfermedad coronaria en adultos varones

  Casos de Enf. Coronaria

Controles

Fumadores 112 176No fumadores 88 224Total 200 400% fumadores 56 44

5. En un país asiático, con una población de 6 millones de habitantes, se produjeron 60,000 muertes en el año que finalizó el 31 de diciembre de 1995. En esta cifra se incluye 30,000 muertes por cólera en 100,000 personas que padecieron esta enfermedad.

a) ¿Cuál fue la tasa específica de mortalidad por cólera en 1995?

b) ¿Cuál fue la razón muerte-caso por cólera en 1995?

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29Epidemiología y Enfermería

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30Epidemiología y Enfermería

INTRODUCCIÓN A LA RELACIÓN CAUSA EFECTO

¿QUÉ ES CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGÍA?

En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la relación etiológica entre una exposición, por ejemplo la toma de un medicamento y la aparición de un efecto secundario.

Los efectos pueden ser:

• Enfermedad• Muerte • Complicación • Curación • Protección (vacunas) • Resultado (uso de métodos, cambio de prácticas, erradicación de una enfermedad, participación en un programa, etc.)

Las causas o factores que influyen en el proceso salud-enfermedad de la población requieren una investigación adecuada para prevenir la aparición de efectos no deseados y controlar su difusión.

A continuación mencionamos algunos factores causales de enfermedades:

• Factores biológicos (edad, sexo, raza, peso, talla, composición genética, estado nutricional, estado inmunológico).

• Factores psicológicos (autoestima, patrón de conducta, estilo de vida, respuesta al estrés).

• Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural (calentamiento global, contaminación, cambios demográficos, estilo de vida, actividad física durante el tiempo de ocio, pertenencia a una red social, acceso a servicios básicos, hacinamiento, drogadicción, alcoholismo).

• Factores económicos (nivel socioeconómico, categoría profesional, nivel educativo, pobreza, .

• Ámbito laboral (accidente de trabajo, empleo, pérdida del empleo, acceso a la seguridad social, tensión laboral, contaminación sonora, condiciones del ambiente de trabajo).

• Factores políticos (guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalización, invasión).

• Factores relacionados con el medio ambiente físico (geología, clima, causas físicas, causas químicas, presencia de vectores, deforestación.

• Servicios de salud (acceso a servicios de salud, programas de control y erradicación de enfermedades, vigilancia epidemiológica, vigilancia nutricional).

Las relaciones entre causa y efecto pueden esquematizarse de distintas maneras.

Modelo causal: ejemplos

Ejemplo 1.- Modelo causal de brucellosis humana. El esquema muestra las relaciones entre las causas asociadas (falta de saneamiento, educación sanitaria, contaminación ambiental, ausencia de medidas de protección) y el efecto (brucelosis en el humano)

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31Epidemiología y Enfermería

Ejemplo 2.- Modelo causal del proceso salud enfermedad. El esquema ilustra las relaciones entre causas diversas y el proceso que lleva a un individuo sano a adquirir una infección y posteriormente una enfermedad. El proceso inverso lleva al enfermo a la condición de individuo sano.

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32Epidemiología y Enfermería

¿POR QUÉ LA BÚSQUEDA DE LAS CAUSAS?

La búsqueda de la causa, tiene al menos dos justificaciones:

1. Si entendemos la causa podemos generar cambios. Podríamos definir  la relación causal entre la exposición y el efecto en términos del cambio que sufre el último cuando se modifica el primero.

Una intervención intencional que altere la exposición puede ser exitosa en modificar el efecto, sólo si la exposición es causa real del desenlace. La exposición puede ser un excelente marcador o predictor del efecto, sin ser necesariamente su verdadera causa. Esta es otra forma de decir que la asociación no siempre es prueba de causalidad.

2. Estudiar la causa es aprender sobre los mecanismos. El conocimiento de los mecanismos causales sirve como base para generar nuevas hipótesis y para planear intervenciones que modifiquen los efectos.

Existen modelos para representar la relación entre una presunta causa y un efecto.

• El modelo de Koch-Henle• El modelo de Bradford-Hill• Los postulados de Evans

EL MODELO DE KOCH-HENLE

El modelo de Koch-Henle (1887): propuesto para el estudio de enfermedades infecto-contagiosas. Se basa en la influencia de un microorganismo, que debe:

a) encontrarse siempre en los casos de enfermedad.

b) poder ser aislado en cultivo, demostrando ser una estructura viva y distinta de otras que pueden encontrarse en otras enfermedades.

c) distribuirse de acuerdo con las lesiones y ellas deben explicar las manifestaciones de la enfermedad.

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33Epidemiología y Enfermería

d) ser capaz de producir la enfermedad en el animal de experimentación al ser cultivado (algunas generaciones). 

Este modelo resultó útil para enfermedades infecciosas, no así para las enfermedades no infecciosas.

EL MODELO DE BRADFORD-HILL

El modelo de Bradford-Hill (1965), propone los siguientes criterios de causalidad, en la búsqueda de relaciones causales para enfermedades no infecciosas:

• Fuerza de Asociación. determinada por la estrecha relación entre la causa y el efecto adverso a la salud. La fuerza de asociación depende de la frecuencia relativa de otras causas. La asociación causal es intensa cuando el factor de riesgo está asociado a un alto riesgo relativo (RR). Los RR que pasan de un valor de 2 se considera que expresan una fuerte asociación.

• Consistencia. la asociación causa-efecto ha sido demostrada por diferentes estudios de investigación, en poblaciones diferentes y bajo circunstancias distintas. Sin embargo, la falta de consistencia no excluye la asociación causal, ya que distintos niveles de exposición y demás condiciones pueden disminuir el efecto del factor causal en determinados estudios.

 • Especificidad. una causa origina un efecto en particular. Este  criterio, no se puede utilizar para rechazar una hipótesis causal, porque muchos síntomas y signos obedecen a una causa, y una enfermedad a veces es el resultado de múltiples causas.

• Temporalidad. Obviamente una causa debe preceder a su efecto; no obstante, a veces es difícil definir con qué grado de certeza ocurre esto. En general, el comienzo de las enfermedades ocupacionales comprende un largo período de latencia entre la exposición y la ocurrencia del efecto a la salud. Asimismo, otro aspecto que influye en la temporalidad es la susceptibilidad de la persona expuesta, y la utilización y eficacia de las medidas de prevención y control de riesgos.

• Gradiente biológico (Relación dosis-respuesta). La frecuencia de la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposición. La demostración de la relación dosis-respuesta tiene implicaciones importantes:

a) Es una buena evidencia de una verdadera relación causal entre la exposición a agente particular y un efecto en la salud.

b) Puede permitir demostrar que un factor de riesgo en particular se relacione a un efecto adverso a la salud, y determinar que en niveles de exposición a ese agente causal por debajo del valor que lo produce, es más improbable o incluso imposible que ocurra el efecto en la salud.

c) La relación dosis efecto puede verse modificada o ausente por el efecto del umbral del compuesto o un efecto de saturación; o deberse completamente a una distorsión graduada o a un sesgo; lo cual puede dificultar la interpretación de este criterio.

• Plausibilidad biológica. El contexto biológico existente debe explicar lógicamente la etiología por la cual una causa produce un efecto a la salud. Sin embargo, la plausibilidad biológica no puede extraerse de una hipótesis, ya que el estado actual del conocimiento puede ser inadecuado para explicar nuestras observaciones o no existir.

• Coherencia. Implica el entendimiento entre los hallazgos de la asociación causal con los de la historia natural de la enfermedad y otros aspecto relacionados con la ocurrencia de la misma, como por ejemplo las tendencias seculares. Este criterio combina aspectos de consistencia y plausibilidad biológica.

• Evidencia Experimental. es un criterio deseable de alta validez, pero rara vez se encuentra disponible en poblaciones humanas.

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34Epidemiología y Enfermería

• Analogía. se fundamenta en relaciones de causa-efecto establecidas, con base a las cuales si un factor de riesgo produce un efecto a la salud, otro con características similares pudiera producir el mismo impacto a la salud.

• Otros criterios adicionales. Debe considerarse:

Similar tamaño y distribución de la población o muestra. Variación notoria del efecto en las poblaciones. Reversibilidad. Si se retira la causa, cabe esperar que desaparezca o al menos disminuya el efecto a

la salud. Juicio crítico sobre las evidencias, con base estricta en el conocimiento científico.

LOS POSTULADOS DE EVANS

En 1976, Evans propuso los siguientes postulados:

1. La proporción de individuos enfermos debería ser significativamente mayor entre aquellos expuestos a la supuesta causa, en comparación con aquellos que no lo están.

2. La exposición a la supuesta causa debería ser más frecuente entre aquellos individuos que padecen la enfermedad que en aquellos que no la padecen.

3. El número de casos nuevos de la enfermedad debería ser significativamente mayor en los individuos expuestos a la supuesta causa en comparación con los no expuestos, como se puede comprobar en los estudios prospectivos.

4. De forma transitoria, la enfermedad debería mostrar tras la exposición a la supuesta causa, una distribución de los períodos de incubación representada por una curva en forma de campana.

5. Tras la exposición a la supuesta causa debería aparecer un amplio abanico de respuestas por parte del hospedador, desde leves hasta graves, a lo largo de un gradiente biológico lógico.

6. Previniendo o modificando la respuesta del huésped, debe disminuir o eliminarse la presentación de la enfermedad (por ej.: vacunando o tratando con antibióticos a una población expuesta o enferma).

7. La reproducción experimental de la enfermedad debería tener lugar con mayor frecuencia en animales u hombres expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en comparación con aquellos no expuestos; esta exposición puede ser deliberada en voluntarios, inducida de forma experimental en el laboratorio o demostrada mediante la modificación controlada de la exposición natural.

8. La eliminación (por ejemplo la anulación de un agente infeccioso específico) o la modificación (por ejemplo la alteración de una dieta deficiente) de la supuesta causa debería producir la reducción de la frecuencia de presentación de la enfermedad.

9. La prevención o la modificación de la respuesta del hospedador (por ejemplo, mediante inmunización) debería reducir o eliminar la enfermedad que normalmente se produce tras la exposición a la causa supuesta.

10. Todas las relaciones y asociaciones deberían de ser biológica y epidemiológicamente verosímiles.

Tipos de causas

Causa suficiente: Si el factor (causa) está presente, el efecto (enfermedad) siempre ocurre.Causa necesaria: Si el factor (causa) está ausente, el efecto (enfermedad no puede ocurrir.Factor de riesgo: Si el factor está presente y activo, aumenta la probabilidad que el efecto (enfermedad) ocurra.

La existencia de una asociación epidemiológica significativa (riesgo relativo superior a dos) es uno de los criterios para proponer una relación causa - efecto; hay que tener en cuenta, que no es el único.

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35Epidemiología y Enfermería

El flujograma sirve para dilucidar una relación causa – efecto:

Flujograma causalidad:

 

Tipos de relación o asociación causa - efecto

Las relaciones causa - efecto pueden ser:

Relación o asociación causal directa: El factor ejerce su efecto en ausencia de otros factores o variables intermediarias. En este caso se habla de una relación necesaria y suficiente.

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36Epidemiología y Enfermería

Ejemplo: muy rara en procesos biológicos o médicos

Relación o asociación causal indirecta: El factor ejerce su efecto vía factores o variables intermediarias.

Necesaria y no suficiente: Cada factor es necesario, pero no es suficiente para producir la enfermedad. Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis.

Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis.

No necesaria y suficiente: El factor puede producir la enfermedad, pero también otros factores que actúan solos. Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno.

Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno

No necesaria y no suficiente: Ningún factor por sí solo es necesario ni suficiente. Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus, hipertensión arterial.  

Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus, hipertensión arterial.  

Relación o asociación no causal: La relación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe relación causal, sea porque la relación temporal es incorrecta (la presunta causa aparece después y no antes del presunto efecto) o porque otro factor es responsable de la presunta causa y del presunto efecto (confusión).

El flujograma sirve para dilucidar una relación causa – efecto

Flujograma causalidad:

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37Epidemiología y Enfermería

Lecturas recomendadas

López-Moreno S; Garrido-Latorre F; Hernández-Avila M. Desarrollo histórico de la epidemiología: su formación como disciplina científica. Salud pública de México / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000 (.pdf 65 kb)

Vitale, E. (2003). Factores de riesgo y causalidad (.pdf 216 kb) http://arapey.unorte.edu.uy/epiweb/epiweb/fichas_teoricas/ficha_007/Ficha%2007%20-%20Factores%20de%20Riesgo%20y%20Causalidad.pdf  

Corzo, G. (s.f.) Epidemiología y Causalidad en Salud Ocupacional. http://www.medspain.com/colaboraciones/EpidemiologiaySaludOcup.htm

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38Epidemiología y Enfermería

ACTIVIDAD 4ª.

1. Seleccione un evento o resultado de salud relacionado con su actividad como profesional de la salud.2. Haga un listado de los factores que usted conceptualiza están relacionados con el evento propuesto

por usted. Si lo prefiere, organícelos de acuerdo al listado.

• Factores biológicos (edad, sexo, raza, peso, talla, composición genética, estado nutricional, estado inmunológico).

• Factores psicológicos (autoestima, patrón de conducta, estilo de vida, respuesta al estrés).

• Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural (calentamiento global, contaminación, cambios demográficos, estilo de vida, actividad física durante el tiempo de ocio, pertenencia a una red social, acceso a servicios básicos, hacinamiento, drogadicción, alcoholismo).

• Factores económicos (nivel socioeconómico, categoría profesional, nivel educativo, pobreza, .

• Ámbito laboral (accidente de trabajo, empleo, pérdida del empleo, acceso a la seguridad social, tensión laboral, contaminación sonora, condiciones del ambiente de trabajo).

• Factores políticos (guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalización, invasión).

• Factores relacionados con el medio ambiente físico (geología, clima, causas físicas, causas químicas, presencia de vectores, deforestación.

• Servicios de salud (acceso a servicios de salud, programas de control y erradicación de enfermedades, vigilancia epidemiológica, vigilancia nutricional).

3. Haga un esquema que ilustre las relaciones entre los factores y el resultado propuesto.

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39Epidemiología y Enfermería

DISEÑOS DE ESTUDIO EN EPIDEMIOLOGÍA

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS DE ESTUDIO EPIDEMIOLÓGICO

En epidemiología, los diseños de estudio pueden clasificarse según distintos criterios:

• Descriptivos o analíticos

Descriptivos: estudian la distribución de los problemas de salud.Analíticos: estudian los determinantes de los problemas de salud

• Generan o contrastan hipótesis

Generan hipótesis: descripciones de los factores relacionados con la enfermedad de un individuo o una población en busca de las posibles nuevas relaciones de posibles causas.

Contrastan hipótesis: exploran la asociación entre intervenciones y enfermedades. Pueden ser estudios experimentales ó ensayos clínicos.

• Observacionales o experimentales

Observacionales: examinan asociaciones entre factores de riesgo y resultados. Pueden ser descriptivos si tienen como objetivo determinar la frecuencia y el patrón de las enfermedades. Son analíticos si estudian los determinantes y riesgos de las enfermedades.

Experimentales: exploran la asociación entre intervenciones y enfermedades.

• Longitudinales o transversales

Longitudinales: se realizan al menos dos mediciones: la medición basal para determinar el estado inicial y una posterior para determinar la ocurrencia del evento.

Transversales: se realiza una sola determinación en los sujetos de estudio.

• Prospectivos o retrospectivos

Prospectivos: si los sujetos de estudio están libres del evento de interés al iniciar su participación en el estudio.

Retrospectivos: el evento investigado ya ocurrió, se reconstruye su ocurrencia en el pasado utilizando registros o entrevistando a los mismos sujetos en estudio.

Clasificación usada en este curso

Este curso utiliza una clasificación de diseños epidemiológicos según el esquema elaborado por Perea-Milla, 1996. Esta información se tomó de Joaquín Díaz Atienza: Unidad de trastornos alimentarios. Hospital Provincial Almería.

Esquema de la clasificación de los diseños de investigación epidemiológica

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40Epidemiología y Enfermería

El esquema muestra la clasificación que se usa en este curso. En ella se toma en cuenta la estrategia para abordar la investigación epidemiológica. Los criterios son: si el investigador controla o no la asignación de la población a los grupos en estudio y si el investigador decide o no qué grupos estarán expuestos al factor o intervención en estudio.

LECTURAS RECOMENDADAS

Hernández-Avila, Garrido-Latorre, F. y López-Moreno, S. Diseño de estudios epidemiológicos. Salud Pública de México / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000           (.pdf 68 kb)

Hospital Provincial Almería. Unidad de trastornos alimentarios. Epidemiología e instrumentos diagnósticos de la Bulimia Nerviosa. (.pdf 190 kb)

Diario Médico. Especial estadística. Cómo dotar de fiabilidad y validez a los estudios epidemiológicos.  http://www.diariomedico.com/infecciosas/n171199d.html

Fernandez, P. Tipos de estudios clínico epidemiológicos. En Fisterra.com.  http://www.fisterra.com/material/investiga/6tipos_estudios.htm

NOTA DEL EDITOR

La actividad 5ª, 6ª. y 7ª. consistirá en presentar investigaciones (artículos científicos) relacionadas con enfermería por cada uno de los estudios epidemiológicos.

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41Epidemiología y Enfermería

ESTUDIOS OBSERVACIONALES

ESTUDIOS ECOLÓGICOS (DE CONGLOMERADOS)

Definición.-

La unidad de observación no son individuos, sino agrupaciones de los mismos (poblaciones o subconjuntos poblacionales, por ejemplo, un país o una región).

Las medidas utilizadas en los estudios ecológicos suelen ser indirectas (mortalidad global en la zona, consumo de un determinado producto, etc.), provenientes de fuentes secundarias, y como promedios de la población, la asociación factor-enfermedad suele estar muy atenuada. Usualmente no es posible controlar factores de confusión (falacia ecológica) o modificadores deefecto.

Ventajas y desventajas.-

Ventajas Desventajas

Relativamente fáciles de hacer No se dispone de información individual

Puede usar datos de fuentes secundarias No se puede evaluar factores de confusión

Bajo costo No se puede controlar por factores de confusión

Se realizan relativamente rápido No se puede establecerincidencia.

Útiles para establecer prevalenciade exposición al factor

No se puede establecer relacióncausal

Usa medidas indirectas (mortalidad por asma y promedio de contaminación del aire)

Poco útiles para enfermedades raras

  Poco útiles para enfermedades de corta evolución

Ejemplo.-

Wang y colaboradores, realizaron un estudio multinacional de conglomerados para estudiar la asociación entre exposición al DDT y cáncer.

En este estudio los autores recuperaron muestras de cerumen de 3 800 sujetos entre 35 y 54 años de edad de diferentes poblaciones (35 países) y determinaron las concentraciones promedio de exposición a DDT en las muestras de cerumen.

La concentración promedio de DDT fue utilizada para caracterizar la exposición promedio de cada país al DDT (factor, exposición, o variable independiente) y posteriormente correlacionar esta exposición promedio de DDT con la tasa de mortalidad por cáncer de los mismos países (resultado ovariable dependiente).

Caso de estudio ecológico

Efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad: Resultados del  proyecto EMECAM en la ciudad de Pamplona, 1991-95.

Inés Aguinaga Ontoso, Francisco Guillén Grima, Pedro José Oviedo de Sola, Yugo Floristan Floristan, Sagrario Laborda Santesteban, Teresa Martínez Ramírez y Miguel Angel Martínez González.

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42Epidemiología y Enfermería

Rev Esp Salud Pública 1999; 73: 253-258 N.” 2 - Marzo-Abril 1999

Resumen:

Fundamento: evaluar el impacto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad diaria de la ciudad de Pamplona.

Método:  Estudio ecológico con una población de 212,000 habitantes. Se realiza análisis de datos de series temporales, mediante regresión lineal múltiple y regresión de Poisson, con la información de datos de mortalidad diaria, niveles de contaminación atmosférica para Partículas y SO 2,parámetros meteorológicos de temperatura y humedad diarios y número de casos semanales de gripe, en los años 1991 a 1995.

Resultados: La media de muertes diarias por causas no externas es de 4,15 muertos con un rango de cero a 13 muertes. La ciudad de Pamplona tiene una temperatura media anual de 12,7 ºC (-2,3 ºC a 31, 6ºC) y una humedad relativa del 68.5%. En el modelo, la temperatura (con retardo de un día y retardo de 6 días temperatura al cuadrado) y la humedad (con retardo de un día) está relacionada con la mortalidad por todas las causas. Pero la mortalidad por causas no externas sólo se relaciona en el modelo con la temperatura (retardo un día, p:0.035) y cinco días con temperatura al cuadrado (p:0.028).

Las estimaciones puntuales del riesgo relativo de partículas muestran que el máximo riesgo de morir se produce en las causas respiratorias con un riesgo relativo de 1.13. Sin embargo ninguna de estas asociaciones es estadísticamente significativa.

En el caso del dióxido de azufre, las estimaciones están muy próximas al valor nulo y ninguna de ellas es significativa.

Conclusiones: La Temperatura tiene efecto sobre la mortalidad por todas las causas tanto externas como no externas. No se ha podido demostrar una influencia de los niveles diarios de contaminación ambiental sobre la mortalidad diaria.

Palabras clave: mortalidad, contaminación atmosférica, series temporales, temperatura, humedad, SO2, humos, estudio ecológico.

Estudios transversales (de prevalencia, cross-sectional, encuesta)

Definición.-

Describe las características de la aparición de un evento o de la exposición a factores de riesgo en relación con personas, lugares y tiempo. Indaga la presencia de los factores y la ocurrencia del evento una vez conformada la población en estudio,  sólo se hace una medición en el tiempo en cada sujeto de estudio. Se utiliza para establecer asociaciones estadísticas entre los factores y el evento en estudio. Las medidas que se pueden obtener sonprevalencia del evento, proporción de población expuesta.

Ventajas y desventajas.-

Ventajas Desventajas

Eficientes, bajo costo Peligro de sesgo de selección

Requieren poco tiempo Difícil definir exposición

Se puede usar datos de fuentes secundarias Sobre representación de enfermos con larga sobrevida o mejor curso clínico

Fáciles de realizar No establece relación causa-efecto

Pocos problemas éticos  

Carlos Alberto Tello Pompa – Gloria Alejandra Ishikane de Tello

43Epidemiología y Enfermería

Describen la situación Simultáneamente se mide exposición y efecto

Se puede estudiar varias exposiciones simultáneamente

Relación temporal es difícil de establecer

Esquema.-

Ejemplo.-

Opinión de los médicos de atención primaria de Ourense sobre algunos aspectos de su prescripción farmacéutica

Gabriel J Díaz Grávalos, Gerardo Palmeiro Fernández, Eloína Núñez Masid e Inmaculada Casado Górriz

Rev Esp Salud Pública 2001; 75: 361-374 N.º 4 - Julio-Agosto 2001

RESUMEN

Fundamento: Conocer la opinión de los médicos de atención primaria de Ourense (España) con respecto a algunos aspectos de su prescripción como el conocimiento del precio de los fármacos, la prescripción inducida percibida, la relación con la industria farmacéutica y la opinión del médico sobre posibles medidas reductoras del gasto farmacéutico.

Métodos: En este estudio transversal descriptivo, se entrevistó mediante un cuestionario postal, previamente probado, a todos los médicos de atención primaria (MAP) de la provincia de Ourense (243). En él se recogían características demográficas de los facultativos, influencia del coste en la prescripción, estimación del precio de 15 fármacos de uso habitual y la opinión sobre diversos aspectos relacionados con la prescripción inducida, la industria farmacéutica y diversas estrategias para contener el gasto en farmacia. Para el análisis de los resultados se utilizaron pruebas de chi2 , t de Student y análisis de la varianza, así como el coeficiente de correlación de Spearman según cumpliera con un error alfa de 0,05.

Resultados. El nivel de participación de los encuestados fue del 42,8 % (104). La duración media diaria de la visita de los delegados farmacéuticos fue de 13,6 minutos, siendo las novedades el punto de mayor interés. Casi un 27% admitía participar en ensayos clínicos patrocinados por la industria. El 23% consideraba el precio una prioridad al prescribir. La prescripción inducida suponía el 39,7% del total. Los facultativos

Carlos Alberto Tello Pompa – Gloria Alejandra Ishikane de Tello

44Epidemiología y Enfermería

eligieron mayoritariamente el copago para reducir el gasto farmacéutico. En la estimación del precio el porcentaje de error global fue del 45,7%, subestimando los más caros y sobrestimando los más baratos.

Conclusiones. Existe un desconocimiento importante del precio de los fármacos entre los MAP. La mayor parte de los médicos no consideran que el precio del fármaco deba ser una prioridad al prescribir. Hay un porcentaje elevado de prescripción inducida percibida. Respecto al gasto farmacéutico, la mayor parte de los MAP considera las medidas económicas, en concreto el copago, como las más efectivas para su contención.

Caso de estudio transversal

Evaluación de la respuesta a la tuberculina en estudiantes del área de la salud

María Patricia Arbeláez M., María Clara Ocampo , Javier Montoya , Lina María Jaramillo , Paula María Giraldo, Andrés Maldonado , Erica Cano , Óscar Andrés Mejía  y Luis F. García

Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 8(4), 2000

Resumen.- Se realizó un estudio transversal con el fin de evaluar la respuesta a la tuberculina en estudiantes del área de la salud (medicina, odontología, enfermería y bacteriología) en comparación con estudiantes de otras áreas de la Universidad de Antioquia (Medellín, Colombia) en tres niveles, (inicial, intermedio y final) del programa académico. La muestra comprendió 490 estudiantes, 273 del área de la salud y 217 de las otras áreas; la selección se hizo de manera aleatoria con base en los listados del Departamento de Admisiones y Registros de la Universidad para el segundo semestre de 1998. Se determinó la presencia de cicatriz de vacunación BCG y factores de riesgo de tuberculosis. La tuberculina se evaluó 72 horas después de la aplicación intradérmica de 2 UT de PPD, RT-23. La respuesta a la tuberculina no mostró diferencias por nivel de estudios ni nivel socioeconómico; solo la presencia de cicatriz BCG estuvo significativamente asociada (P=0,007). Estos resultados indican que los estudiantes del área de la salud tienen un contacto reducido con pacientes con tuberculosis o sus muestras durante su formación, lo cual no descarta la tuberculosis como riesgo profesional para el personal de salud.

Estudios de casos y controles

Definición.-

Son diseños analíticos no experimentales. A dos grupos de sujetos, unos con la enfermedad -casos- y otros sin ella -controles-, se les indaga por el antecedente de exposición al factor en estudio.  La medida de asociación que se puede obtener es la razón de productos cruzados, también llamada razón de ventajas, razón de posibilidades, razón de momios u odds ratio.

Ventajas y desventajas.-

Ventajas Desventajas

   

Eficientes, bajo costo No se puede calcular incidencia

Requieren poco tiempo Peligro de sesgos

Puede usarse datos de registros existentes Inexactitud en los datos

Fáciles de realizar No establece relación causa-efecto

Pocos problemas éticos Sólo se puede analizar presencia o ausencia del evento

Se puede estudiar varias exposiciones Relación temporal difícil de establecer

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45Epidemiología y Enfermería

simultáneamente

Útil  para eventos poco frecuentes o con largo periodo de latencia

No son útiles para exposiciones poco frecuente

Generalmente requiere pocos sujetos Difícil o imposible validar los datos

Esquema.-

Ejemplo.-

Principales factores de riesgo del bajo peso al nacer. Análisis multivariante

T. Soriano Llora, M. Juarranz Sanz, J. Valero de Bernabé, D. Martínez Hernández, M. Calle Purón, V. Domínguez Rojas

Revista de la SEMG Nº 53, Abril 2003, pág 263-270

Resumen

Introducción: El bajo peso al nacer (BPN) es uno de los principales predictores de morbimortalidad infantil. Entre los factores de riesgo conocidos podríamos destacar: los socioeconómicos, los riesgos médicos antes o durante la gestación, y los estilos de vida. No obstante, el conocimiento de estos factores y la intervención sobre ellos, no ha sido suficiente para disminuir su incidencia.

Población y métodos: Se realizó un estudio de caso-control para intentar determinar qué factores influyen en el nacimiento del BPN en nuestra población. Este incluye un total de 500 recién nacidos, 250 casos y 250 controles, a cuyas madres se entrevistó personalmente durante su ingreso en los Hospitales Santa Cristina y Hospital General Gregorio Marañón. El periodo de estudio incluyó desde Junio de 1998 hasta Marzo de 1999. Se realizó análisis epidemiológico y estadístico mediante Regresión Logística Múltiple.

Resultados: Se comportaron como factores de riesgo: los partos previos con BPN (OR = 4,2, IC 2- 8,9), el estado civil "no casada" (OR = 1,7, IC 1,1-2,7), el hábito tabáquico (OR = 1,6, IC 1,1-2,4) y el peso materno pregestacional inferior a 50 Kg (OR= 1,7, IC 1,03-2,7).

Como factores de protección: no existencia de antecedentes BPN materno (OR = 0,2, IC 0,1-0,3), ganancia ponderal (OR= 0,9, IC 0,8- 0,9) y la paridad (OR= 0,8, IC 0,6- 0,97).

Conclusiones: Sugerimos las siguientes recomendaciones a nuestra población: Ganancia ponderal gestacional mayor o igual a 10 Kg, abandono del hábito tabáquico, extremando las medidas anteriores si existen antecedentes de BPN, tanto materno como en partos previos.

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46Epidemiología y Enfermería

Palabras clave: Bajo peso al nacer, complicaciones embarazo, tabaco, ganancia ponderal.

Caso de estudio casos y controles

Relación del tipo de lactancia materna con el riesgo de asma bronquial

Reina Virginia Gavidia de Pascuzzo, Carmine Pascuzzo Lima, Héctor José Parra Sánchez, Mary Am Carmona, Alirio Castellanos, Ajakaida Renaud y Rafael Agüero Peña

Resumen:

Objetivo: Reconocer la relación entre el tipo de lactancia materna y el riesgo de asma bronquial.

Métodos: Estudio de casos y controles. Los casos (asmáticos, n= 31) y controles (no asmáticos, n=79) se seleccionaron de una muestra no probabilística de tipo accidental. El análisis se realizó por regresión múltiple. Ambiente: Dos comunidades de los Estados Lara y Yaracuy, entre 1998 y 1999.

Resultados: La lactancia materna complementaria, así como la suplementaria se asociaron a mayor riesgo de presentar el diagnóstico de asma bronquial (razones de posibilidades iguales a 4,5 y 17,8, respectivamente).

Conclusiones: La lactancia materna exclusiva parece asociarse a protección contra el asma bronquial, por lo que debe ser promovida en las comunidades.

Palabras clave: Asma, lactancia materna.

Estudios de cohortes

Definición.-

Tienen por objetivo contrastar hipótesis en relación con las causas de la enfermedad. El grupo de personas que va a ser estudiado (cohorte) se define en términos de sus características manifiestas previas a la aparición de la enfermedad en estudio. Este grupo es observado durante un periodo de tiempo para determinar y comparar la frecuencia de la enfermedad en estudio. Las medidas que se pueden obtener son incidencia o riesgo,densidad de incidencia, razón de riesgos (también llamado riesgo relativo).

Ventajas y desventajas.-

Ventajas Desventajas

Permite medición directa de la incidencia de una enfermedad y los expuestos y no expuestos

Es poco útil en la evaluación de una enfermedad infrecuente, a menos que se use una muestra muy grande.

Puede demostrar relación temporal entre la exposición y la enfermedad

Si es prospectivo es costoso en tiempo y dinero.

Puede determinar varios efectos de una única exposición

Si es retrospectivo requiere la disponibilidad de los registros existentes

Apropiado para el estudio de exposición infrecuente

La validez de los resultados puede ser afectada por pérdida en el seguimiento

Si es prospectivo minimiza el sesgo en la calificación de exposición

Los cambios de la exposición en el tiempo y los criterios de diagnóstico pueden afectar a la clasificación de los individuos

Relativamente libre de sesgos Se puede introducir sesgos de información, si la

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47Epidemiología y Enfermería

identificación de la enfermedad puede estar influenciada por el conocimiento del estado de exposición del sujeto

El análisis estadístico es complejo cuando el seguimiento es largo

Durante mucho tiempo no se dispone de resultados

Esquema de un estudio de cohortes prospectivo.-

Presente                                                             Futuro

Ejemplo:

Importancia del tabaco light y los hábitos de inhalación sobre los riesgos de infarto de miocardio y todas las causas de mortalidad: Seguimiento de 22 años de 12.149 hombres y mujeres participantes en el estudio del corazón en la ciudad de Copenhague

Fuente: Prescott, E.; Scharling, H.; Osler, M; Schnohr, P. Journal of Epidemiology and Community Health, 56(9): 702-706, 2002.

Objetivo: Determinar el riesgo de infarto de miocardio y de todas las causas de mortalidad asociadas a los hábitos de inhalación y al tabaco light en mujeres y hombres.

Método: Se eligió una muestra de la población general de 6.505 mujeres y 5.644 hombres en 1976 para el Estudio del Corazón de la ciudad de Copenhague. Se siguió la muestra hasta 1998, mediante un estudio de cohortes prospectivo, para conocer la mortalidad debida al infarto y al resto de causas, a través del estudio de diversos registros.

Resultados: Durante los años de seguimiento, 476 mujeres y 872 hombres tuvieron un infarto de miocardio y murieron 2.305 mujeres y 2.883 hombres. Tanto para el infarto como para todas las causas de mortalidad, hubo una relación dosis-respuesta con el tabaco, inhalado o no y controlando los principales factores de riesgo cardiovasculares.

Entre los inhaladores de humo, hubo aumento significativo del riesgo para las mujeres, incluso con un consumo de 3 a 5 gramos por día, siendo un riesgo relativo de infarto de 2,14 y riesgo relativo para todas las causas de muerte de 1,86. Para los hombres, el aumento del riesgo se dio con un consumo de 6 a 9 gramos por día, siendo el riesgo relativo de infarto de 2,10 y el riesgo relativo para todas las causes de muerte de 1,76. Los riesgos también se incrementaron entre aquellos que no inhalaban el humo, pero sólo en los hombres el aumento fue significativo para todas las causas de muerte.

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48Epidemiología y Enfermería

Después de ajustar por cantidad de tabaco fumada e inhalación, los fumadores de cigarrillos tenían mayor riesgo para todas las causas de mortalidad, pero no para infarto de miocardio. El riesgo relativo asociado con el tabaco era significativamente mayor en mujeres que en hombres, tanto para infarto como para todas las causas de mortalidad.

Conclusiones: No inhalar el humo o fumar una pequeña cantidad de tabaco, como 3-5 gramos por día, tienen un aumento significativo del riesgo de desarrollar un infarto de miocardio y de cualquier otra causa de mortalidad, siendo el riesgo relativo mayor para las mujeres que para los hombres. Se destaca el hallazgo de que, incluso el consumo de una muy pequeña cantidad de tabaco, tiene efectos perniciosos para la salud.

Caso de estudio cohortes

Evaluación de la efectividad de una nueva vacuna contra la leptospirosis humana en grupos en riesgo

Raydel Martínez Sánchez, Alberto Pérez Sierra, Morelia Baró Suárez, Ángel Manuel Álvarez, Jorge Menéndez Hernández, Manuel Díaz González, Raúl Cruz de la Paz, Gisela de los Reyes, Betsy Montoya Batista, Gustavo Sierra González, Marlen Armesto del Río, Alfredo Saltarén Cobas y Osvaldo Sabournin Ramos

Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 8(6), 2000

Resumen

Se realizó un estudio de cohorte prospectivo cuasi experimental que incluyó a los grupos en riesgo de enfermar de leptospirosis en la provincia de Holguín para evaluar la efectividad de la vacuna contra la leptospirosis humana.

Se incluyeron 118 018 personas de 15 a 65 años que presentaban un riesgo permanente o temporal de contraer la enfermedad; de estas, 101 137 fueron inmunizadas con dos dosis de 0,5 mL por vía intramuscular profunda en el músculo deltoides del brazo no dominante, con un intervalo de 6 semanas, constituyendo la cohorte de vacunados, mientras que 16 881 personas no inmunizadas pasaron a integrar la cohorte de no vacunados. A los 21 días de aplicada la segunda dosis, el universo de estudio (previamente censado en un registro de modelo) fue seguido por el sistema local de vigilancia epidemiológica con el objetivo de detectar la enfermedad. El criterio de caso sospechoso y confirmado se conservó durante todo el período de estudio. En el presente trabajo se exponen los resultados al año de haber comenzado el período de vigilancia epidemiológica. La efectividad calculada fue de 97%. Se estima que se logró prevenir 8 de cada 10 casos que se hubieran presentado en esta provincia de no haberse realizado la vacunación. También se midió la reactogenicidad de la vacuna en una submuestra de 1 500 voluntarios de 15 a 65 años de edad. La sintomatología observada fue baja, siendo el dolor ligero en el sitio de la inyección el síntoma más referido (25%). Los resultados del estudio aportan elementos que prueban la utilidad de la nueva vacuna para la prevención de la leptospirosis en personas expuestas al riesgo, por lo que en este grupo se recomienda su aplicación.

Lecturas recomendadas

Borja-Aburto V. Estudios ecológicos. Salud Pública de México / vol.42, no.6, noviembre-diciembre de 2000. (.pdf 297 kb)

Hernández-Avila, M., Garrido-Latorre, F., López-Moreno, S. Diseño de estudios epidemiológicos. Salud Pública de México / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000. (.pdf 68 kb)

Escuela de Medicina de la Pontificia Universidad de Chile. Epicentro. Estudios de cohortes. http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/epiAnal3.htm

Carlos Alberto Tello Pompa – Gloria Alejandra Ishikane de Tello

49Epidemiología y Enfermería

ESTUDIOS EXPERIMENTALES

OBJETIVOS DE LOS ESTUDIOS EXPERIMENTALES

Definición.-

Sirven para determinar la eficacia de un tratamiento o de una medida de carácter preventivo mediante la comparación de los resultados obtenidos en por lo menos dos grupos. Se caracterizan porque el investigador determina quién está expuesto y quién no. La exposición puede ser un tratamiento, una combinación de tratamientos o una intervención y se asigna al azar. La unidad de análisis es el individuo.

De este modo se puede:

• Confirmar la eficacia de un tratamiento o intervención• Determinar su aplicabilidad en condiciones naturales• Determinar factores que en condiciones naturales afecten a la eficacia• Evaluar el coste/beneficio

Características.-

Población en estudio:

Debe definirse la población en estudio (edad, sexo, diagnóstico, etc.). A los sujetos que cumplen los criterios se les pide firmar un consentimiento escrito de participación. Los que aceptan participar son asignados por sorteo a uno u otro tratamiento.

Se recomienda que la asignación sea ciega, es decir que las personas a cargo del seguimiento no sepan cuál tratamiento recibe cada individuo. Del mismo modo, debe registrarse los efectos secundarios y/o complicaciones que se presenten, así como los abandonos o pérdidas en el seguimiento.

Definición del tratamiento:

La naturaleza, frecuencia, duración e intensidad del tratamiento se definen previamente. La definición de tratamiento se centrará en la pregunta más importante que los investigadores deseen contestar. El tratamiento control o de comparación puede ser el no-tratamiento (un placebo) o bien el tratamiento estándar usado hasta entonces.

Aleatorización:

A los sujetos en estudio se les distribuye al azar a los grupos de tratamiento. Al distribuir a los sujetos al azar se asegura las mismas probabilidades que los grupos sean comparables en todos los factores conocidos y desconocidos, medidos y no medidos.

El proceso debe ser ciego, ni el investigador ni el evaluador, ni los sujetos de estudio deben poder sospechar qué tratamiento reciben.

Análisis:

La primera parte del análisis explora si ambos grupos son comparables en variables demográficas y otras, como se espera luego de asignación al azar. De ser así, las diferencias en el resultado se deben al tratamiento.

Un método alternativo es un estudio cruzado en el que los sujetos reciben ambos tratamientos. El grupo A recibe primero el tratamiento A y luego el B; el grupo B lo hace a la inversa.

En el caso de poblaciones, el diseño ideal es un estudio experimental controlado antes-después.

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50Epidemiología y Enfermería

Resultados posibles:

a) el tratamiento A es mejor que el B;b) el tratamiento B es mejor que el A, yc) cuando es muy improbable que se detecte diferencia alguna.

Ventajas y desventajas.-

Ventajas Desventajas

Evaluación rigurosa del efectodel tratamiento en un grupo definido de sujetos.

Costoso y demanda mucho tiempo

Diseño prospectivo Muchos se realizan en pocos pacientes, o por periodos muy cortos.

Usa razonamiento hipotético deductivo (rechazar la hipótesis nula)

Muchos son financiados por universidades o compañías farmacéuticas que definen la agenda

Potencialmente libre de sesgos al comparar dos grupos idénticos

Requieren rigor para larandomización.

Permite el meta-análisis Requieren rigor para el manejo ciego

La aleatorización controla sesgo de selección Puede ocurrir que no sean representativos (caso de voluntarios para ensayo clínico)

Los métodos estadísticos asumen que los sujetos se distribuyen o seleccionan al azar.

 

Eficaz, estudia igual número de sujetos expuestos y no expuestos.

 

Esquema.-

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51Epidemiología y Enfermería

Tipos de estudios experimentales.-

Ensayo comunitario de intervenciónEnsayo clínico controlado

Ensayo comunitario de intervención (ensayo de campo)

Definición.-

La unidad experimental no son individuos, sino agrupaciones de los mismos (poblaciones o subconjuntos poblacionales, por ejemplo, un país o una región).

Tratan con sujetos que aún no han adquirido la enfermedad o está en riesgode adquirirla y se estudian factores preventivos (administración de vacunas o el seguimiento de dietas). Una o varias comunidades reciben la intervención, mientras que otras sirven como control o grupo de comparación.

En el diseño tradicional, se mide la variable de interés a nivel poblacional (p. ej., prevalencia de hipertensión arterial no controlada) en una comunidad (barrio, pueblo, ciudad, etc.), se realiza una intervención en toda la comunidad elegida (utilizando, por ejemplo, los medios de comunicación) y se mide, de nuevo a nivel poblacional, el efecto en la variable de interés. Paralelamente, existe una comunidad «control» en la que se realizan los mismos procedimientos salvo la intervención diseñada.

Ejemplo.-

Prevención de SIDA en estudiantes de secundaria post-obligatoria. Un ensayo aleatorio comunitario de intervención

Elia Diez David

Resumen:

Antecedentes: Se han desarrollado intervenciones educativas de prevención de SIDA en España dirigidas a jóvenes de secundaria obligatoria, necesarias aunque muchas no evaluadas. Los jóvenes empiezan a tener relaciones sexuales coitales en España entre los 17 y 19 años, edades en las que mayoritariamente se encuentran escolarizados, en estudios de secundaria post-obligatoria o en la universidad.

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52Epidemiología y Enfermería

Objetivos: 1 Desarrollar una intervención preventiva de la transmisión sexual del VIH, basada en la promoción de cambios del entorno, la educación por iguales y modelos teóricos psicosociales, dirigida a los jóvenes de 17 a 19 años escolarizados en centros de enseñanza secundaria post-obligatoria. 2 Evaluar los resultados de la aplicación de esta intervención mediante un ensayo aleatorio de intervención con evaluación del proceso y evaluación formativa.

Diseño: Ensayo comunitario de intervención. Asignación aleatoria de centros emparejados según características educativas y socioeconómicas. Medidas pre y post . Ámbito: Centros de enseñanza de módulos profesionales II, bachillerato y FPII de Barcelona. Sujetos del estudio: 1.600 estudiantes agrupados en 60 aulas. Variables: Conducta sexual (relaciones coitales, métodos anticonceptivos, frecuencias, severidad y riesgo, gravedad, norma social, autoeficacia, conocimientos.

Intervención: Dirigida a conseguir cambios a nivel individual (sexo más seguro y determinantes) y del entorno (acceso a preservativos y a centros de planificación familiar de jóvenes). Planificación mediante Intervención Mapping. Contenidos basados en modelos cognitivos y sociales. Algunos estudiantes previamente entrenados desarrollan la intervención (peer education). Usan materiales (vídeo y material europeo para la prevención de SIDA por iguales), nuevos materiales, actividades de comunicación. Promueven el acceso a preservativos y a centros de salud sexual dirigidos a jóvenes. La intervención comprenderá 6 sesiones de trabajo de los estudiantes con el resto de compañeros.

Recogida de datos: Cuestionario autoadministrado basal y 150 días después, basado en las encuestas ECERS 1998, FRESC 1996 y YRBS 1999.

Análisis de datos: diferencias entre las conductas según tratamientos mediante regresiones y análisis multilevel, que ajusta los efectos de las unidades muéstrales grupales (centros o aulas).

Caso de estudio ensayo comunitario de intervención

Programa de fluoración de la leche en Codegua, Chile: evaluación al tercer año

Rodrigo Mariño, Alberto Villa y Sonia Guerrero

Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 6(2), 1999

En 1994 se inició un estudio comunitario para determinar la efectividad del uso de productos lácteos fluorados, distribuidos mediante el Programa Nacional de Alimentación Complementaria, con el fin de lograr una disminución de la caries dental infantil en zonas rurales de Chile en las que esta tiene una alta prevalencia.

Se determinaron los índices de prevalencia de caries dental en dos comunidades rurales de la Sexta Región de Chile: una en la que los niños recibieron productos lácteos fluorados (comunidad de estudio: Codegua) y otra en la que recibieron productos lácteos no fluorados (comunidad testigo: La Punta).

Después de recibir productos lácteos fluorados durante 3 años, los índices de prevalencia de caries dental presentaron una significativa mejoría en la comunidad de estudio. Al comparar la prevalencia actual de la caries dental en los preescolares de Codegua con la que presentaban antes de la fluoración de los productos lácteos, se comprueba que disminuyó entre 40 y 60% en niños de 3 a 6 años. En los grupos de 3 y 4 años de edad, la proporción de niños sin antecedentes de caries dental aumentó en 74% (de 40,7 a 70,8%) y 71% (de 33,3 a 56,9%), respectivamente.

Estos resultados, similares a los obtenidos tras la introducción de programas de fluoración del agua potable, se consiguieron sin ningún otro tipo de intervención adicional en el funcionamiento normal del Programa Nacional de Alimentación Complementaria, como podrían ser campañas de motivación de las madres o de educación para el consumo de productos de este programa.

Ensayos clínicos controlados

Definición.-

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53Epidemiología y Enfermería

Un ensayo clínico es una evaluación experimental de un producto, sustancia, medicamento, técnica diagnóstica o terapéutica que a través de su aplicación a seres humanos pretende valorar su eficacia y seguridad.

Ejemplo.-

Efectos de una intervención educativa sobre los niveles plasmáticos de LDL-colesterol en diabéticos tipo 2

Carlos Enrique Cabrera-Pivaral, MC, M en Educ, DCS, Guillermo González-Pérez, Soc, M en Demogr, DCS, María Guadalupe Vega-López, TS, MSP, Dra en Soc, DCS, Mayarí Centeno-López, MC, M en Educ, DCS.

Resumen

Objetivo. Demostrar las ventajas de una intervención educativa en el control del colesterol de baja densidad (LDL colesterol) en el paciente diabético tipo 2.

Material y métodos. Se realizó un estudio cuasi experimental con asignación aleatoria de dos grupos de pacientes diabéticos: un grupo de experimento y un grupo control. El grupo de experimento se integró con 25 diabéticos tipo 2 y el control con 24. La intervención educativa-participativa se organizó mediante el proceso de reflexión-acción. Se efectuaron mediciones de los niveles séricos del LDL colesterol basales y mensuales durante los nueve meses de la intervención educativa. Los grupos fueron controlados tomando en cuenta edad y sexo. El análisis estadístico se efectuó con el estadígrafo de Wilcoxon para variables ordinales y grupos relacionados.

Resultados. El grupo que recibe la intervención educativa participativa logra un valor promedio de 148.4+/-21.3, en comparación con el grupo control (185+/-24.1) en la medición posterior del colesterol LDL (p£0.05).

Conclusiones. La intervención educativa participativa, mediante la promoción de un nuevo estilo de vida en el paciente diabético del tipo 2, contribuye a mejorar el nivel de control metabólico del LDL colesterol.

Caso de estudio ensayo clínico controlado

Eficacia terapéutica de diferentes regímenes antimaláricos en la región fronteriza de Costa Rica y Nicaragua

Gustavo Bergonzoli 1 y Juan Carlos Rivers Cuadra2

Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 7(6), 2000

Resumen

La búsqueda de tratamientos antimaláricos breves sigue siendo una necesidad en países con alta endemicidad de la malaria. La Organización Mundial de la Salud ha recomendado un régimen terapéutico de tres días para aquellas áreas donde no se haya registrado resistencia a la cloroquina.

La malaria tiene una distribución preferentemente rural, en zonas con población muy dispersa, lo que dificulta la aplicación de tratamientos de varios días de duración. Este ensayo clínico aleatorio con triple enmascaramiento compara la eficacia terapéutica de tres regímenes diferentes, de 1, 5 y 9 días de duración, frente al régimen estándar de 14 días. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre los cuatro regímenes (rango logarítmico = 5,33; grados de libertad = 3; P = 0,15), por lo que recomendamos utilizar el régimen de un día contra Plasmodium vivax en áreas rurales dispersas donde el acceso a los servicios de salud sea difícil.

Lecturas recomendadas

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54Epidemiología y Enfermería

Calva-Mercado J. Estudios clínicos experimentales. Salud Pública de México / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000. (.pdf 53 kb)

Escuela de Medicina de la Pontificia Universidad de Chile. Epicentro. Estudiosexperimentales. http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/estExper1.htm

Estudios experimentales. (.pdf 486 Kb)

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55Epidemiología y Enfermería

EL CRIBADO O SCREENING Y SUS APLICACIONES

Los cribados son instrumentos utilizados por la medicina preventiva para la prevención secundaria de las enfermedades crónicas.

El cribado se define como la aplicación de procedimientos de discriminación (entrevista, examen clínico o investigación) a personas asintomáticas para determinar, en la fase subclínica, la posible presencia de la enfermedad o de determinados factores de riesgo.

El cribado no establece un diagnóstico, sino que determina probabilidades de padecer la enfermedad, por lo que los individuos clasificados como positivos deben someterse a pruebas diagnósticas de verificación.

Las dos modalidades más frecuentes de cribado son la búsqueda de casos y los cribados de población.

Búsqueda de casos

En la búsqueda de casos, el paciente que consulta a su médico por un determinado trastorno es al mismo tiempo investigado por motivos no relacionados con su enfermedad para tratar de establecer la presencia de la enfermedad objeto de la detección o de un determinado factor de riesgo. La asistencia primaria es el marco ideal para la realización de búsqueda de casos, ya que permite el acceso a toda la población, consiguiendo que incluso las personas más reacias a adoptar medidas de prevención sean cribadas. Además, facilita el seguimiento de los pacientes y permite la integración de las actividades preventivas y curativas, ya que los problemas detectados se diagnostican y tratan en el mismo servicio.

Cribado de población

No todos las enfermedades son susceptibles de cribado, sino que necesitan reunir una serie de características que constituyen requisitos previos. En primer lugar, la enfermedad debe constituir un problema importante de salud pública en términos de frecuencia, gravedad o impacto económico. En segundo lugar, debe existir un tratamiento eficaz para la enfermedad y dicha eficacia debe ser superior en la fase preclínica que en la clínica. Por último, la enfermedad debe tener un periodo subclínico prolongado y estar bien definida en términos de criterios diagnósticos.

Así mismo, al igual que para la enfermedad, la prueba utilizada para el cribado necesita reunir una serie de requisitos que se articulan en torno a la validez y reproducibilidad de la prueba.

Requisitos de una prueba de cribado

El primer requisito es que la prueba sea válida. La validez es el grado en que una prueba mide lo que debe medir. La medición de la validez requiere un criterio diagnóstico de la enfermedad bien definido y de la existencia de una prueba diagnóstica estándar (conocida como estándar de oro) establecida como referencia para compararla con la muestra.

La validez de una prueba se mide mediante dos indicadores: la sensibilidad y la especificidad.

Sensibilidad y especificidad

Tanto la sensibilidad como la especificidad son probabilidades cuya estimación se realiza mediante el cálculo de proporciones. La sensibilidad mide la capacidad de la prueba para dar un resultado positivo cuando los individuos sometidos a examen tienen verdaderamente la enfermedad. La especificidad mide la capacidad de la prueba para dar un resultado negativo cuando los individuos sometidos a examen no tienen dicha enfermedad (Véase figura).

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56Epidemiología y Enfermería

Un segundo aspecto que se debe considerar es la reproducibilidad. La reproductibilidad mide la capacidad de la prueba para dar el mismo resultado cuando se aplica de forma repetida a las mismas personas bajo condiciones similares. La reproducibilidad de una prueba depende de la variabilidad biológica del fenómeno que se pretende estudiar, de la fiabilidad del instrumento de medida y de la variabilidad en la interpretación de los resultados por parte de los observadores.

Por último una prueba de cribado debe ser factible. Para ello, debe resultar segura y aceptable para la población, así como para el personal sanitario encargado de aplicarla. Esto implica que sea de aplicación rápida y sencilla y sin efectos perjudiciales y cuyo costo económico no debe resultar excesivo.

Evaluación de un programa de cribado

La evaluación de un programa de cribado debe realizarse en términos de eficacia, efectividad y eficiencia.

Eficacia

La eficacia es el rendimiento teórico o en condiciones ideales de un programa de cribado antes de ser aplicado en el contexto de una población determinada. La mejor manera de valorar la eficacia es mediante un ensayo aleatorizado y controlado, para evitar, entre otros problemas, la ocurrencia del sesgo del tiempo de adelanto diagnóstico (lead bias), que se produce por la anticipación del diagnóstico entre los participantes y no compensar ese tiempo de adelanto, atribuyéndolo de manera inadecuada a una mejora de la supervivencia. Por ejemplo, si sabemos que la mediana de supervivencia del cáncer de mama es de 6 años tras el diagnóstico clínico habitual y si al aplicar un programa poblacional basado en mamografías anticipamos el diagnóstico clínico en un año, sería erróneo inferir que se ha mejorado la supervivencia desde el diagnóstico hasta los 7 años, ya que lo que realmente ocurrió fue que éste se anticipó sin mejorar verdaderamente la supervivencia. Otro sesgo que se evitaría sería el de duración (length bias) que se puede producir por la sobrerrepresentación entre las personas sometidas a cribado de casos con una fase subclínica larga. Cuanto más larga sea la fase subclínica, mayor probabilidad de ser detectados por cribado en un momento determinado. Si a ello se añade que los casos con periodo subclínico largo suelen tener un mejor pronóstico, es lógico encontrar beneficio del cribado aun en el caso de que no lo hubiera.

Si se ha demostrado el beneficio teórico de un programa es hora de aplicarlo en condiciones reales, no experimentales.

Efectividad

En la práctica, el verdadero rendimiento de un programa de cribado aplicado a la población se mide por su efectividad, es decir, por su capacidad para detectar los casos existentes. Uno de los índices más utilizados de efectividad es el valor predictivo positivo (VPP) de la prueba. Dicho índice determina en qué medida los casos detectados como positivos por cribado, posteriormente se confirma que tienen realmente la enfermedad (Véase figura). Es importante considerar que el valor predictivo de una prueba está determinado no sólo por su validez, es decir, la sensibilidad y especificidad de la prueba, sino por otras características de la población en estudio, especialmente por la prevalencia de la enfermedad subclínica. La prevalencia de enfermedad junto a la especificidad son los dos valores que más afectan al VPP. Una misma prueba (igual sensibilidad y especificidad) presentará un mayor VPP a medida que aumente la prevalencia de la enfermedad (Véase tabla). Por otra parte, el valor predictivo negativo (VPN) se ve principalmente influido por la sensibilidad; a mayor sensibilidad, mayor VPN y con ello se verá minimizado el riesgo de falsos negativos, un hecho indeseable en los programas de cribado por sus repercusiones en la población.

Por último, la evaluación final de un programa de cribado vendrá dada por su capacidad para reducir el impacto de la enfermedad a nivel poblacional, en términos de reducción de morbilidad y mortalidad causada por la enfermedad objeto del programa mediante el tratamiento precoz más apropiado disponible.

Bibliografía

Hernández-Aguado I, Gul A, Delgado M, y Bolumar F. (2005). Manual de Epidemiología y Salud Pública para Licenciaturas y Diplomaturas en Ciencias de la Salud. Buenos Aires, Argentina: Editorial Médica Panamericana: 87-89.

Carlos Alberto Tello Pompa – Gloria Alejandra Ishikane de Tello

57Epidemiología y Enfermería

LECTURAS RECOMENDADAS

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58Epidemiología y Enfermería

SUMARIO

1. Efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad: Resultados del proyecto

EDECAM en la ciudad de Pamplona, 1991-95.

2. Evaluación de la respuesta a la tuberculina en estudiantes del área de la salud.

3. Relación del tipo de lactancia materna con el riesgo de asma bronquial

4. Evaluación de la efectividad de una nueva vacuna contra la leptospirosis humana en grupos de riesgo.

5. Programa de fluoración de la leche en Codegua, Chile: evaluación al tercer año.

6. Eficacia terapéutica de diferentes regímenes antimaláricos en la región fronteriza de Costa Rica y

Nicaragua.

7. Diseño de estudios epidemiológicos

8. Estudios ecológicos.

9. Estudios clínicos experimentales.

10. Los estudios de pesquisa activa en Cuba.

11. Cribado del carcinoma de cérvix en el sistema sanitario público de la Comunidad Valenciana. Límites

del test de Papanicolau.

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