principales medidas en epidemiologia.pptx

8/18/2019 principales medidas en epidemiologia.pptx

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Principales medidas en

epidemiología


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El concepto de variable en Epidemiología

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

La comparación mediante el usos de indicadores que epresenla magnitud y aspectos cualitativos de los problemas de salud,es una práctica rutinaria en esta línea de pensamiento. Enocasiones se requiere !omogeneizar dic!a información a "n depoder establecer comparaciones que sean válidas.

#ólo cuando se !a cumplido rigurosamente con las etapasanteriores, es posible que el análisis epidemiológico se epresecon todas sus potencialidades.

Introducción


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Defnición:

Por variable se entiende alguna característica condición o atributosusceptible de ser medido, usando alguna escala de mediciónconocida y que puede adoptar diversos valores a los o$os delobservador. Para nuestros efectos, es tambi%n de inter%s medirestas características.

Introducción

Tipo de variable

Valoresde lasvariables

Escala demedición Ejemplos

Cualitativa Discreta Nominal Sexo,

rdinal indice de mar!inación

V"#I"$%ES

Discreta "bsoluta

Cuantitativa

Continua Intervalo Nivel de p&

#a'ón


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• Distribución: La epidemiología se re"ere a lafrecuencia y el patrón de eventos de salud en unapoblación.

• Frecuencia: &ncluye no sólo el n'mero de eventosen una población, sino tambi%n la tasa o riesgo de laenfermedad en la población. La tasa (n'mero de

eventos dividido por el tama)o de la población* escrítico para los epidemiólogos, ya que permitecomparaciones válidas entre poblaciones diferentes.


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Patrón: #e re"ere a la ocurrencia de eventosrelacionados con + principales características de la saludtiempo, lugar y persona

•Las características de tiempo, son su manifestación deaparición anual, estacional, o diaria- o incluso !orariadurante una epidemia.•Las características de lugar incluyen la variación

geográ"ca, las diferencias urbanorurales, y laubicación de los lugares de traba$o o escuela.•Las características personales son los factoresdemográ"cos como edad, raza, seo, estado civil ysituación socioeconómica, así como los

comportamientos personales y las eposicionesambientales.

Esta caracterización de la distribución de la saludrelacionados con los estados o eventos es uno de los

aspectos generales de la llamada EpidemiologíaDescriptiva, que proporciona respuestas acerca del qué,


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• Factores determinantes: La epidemiologíatambi%n se utiliza para buscar las causas y otrosfactores que in/uyen en la ocurrencia de eventosrelacionados con la salud. La Epidemiología

Analítica trata de proporcionar el porqué y elcómo de estos acontecimientos mediante lacomparación de grupos con diferentes tasas deaparición de la enfermedad o el evento de salud, y

con diferencias en las características demográ"cas,gen%tica o inmunológica, los comportamientos, laseposiciones ambientales, y otros de los llamadosfactores de riesgo potenciales.


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• Estado de salud o eventosrelacionados: 0riginalmente, laepidemiología se ocupaba de lasepidemias debidas a enfermedadestransmisibles. 1espu%s, amplió suaplicación a las enfermedades

end%micas transmisibles y notransmisibles, así como otrasenfermedades infecciosas.


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• Poblaciones específcas 2unque los epidemiólogos ylos m%dicos en la práctica clínica están preocupadoscon la enfermedad y su control, di"eren muc!o encómo ven al paciente. 3Los m%dicos se preocupan por

la salud de un individuo, los epidemiólogos por la saludcolectiva en una comunidad o en otra área el m%dicogeneralmente se centra en el tratamiento y el cuidadodel individuo- mientras que el epidemiólogo se centraen la eposición (la fuente o la vía que originó la

enfermedad*, el n'mero de otros individuos quepudieron !aberse epuesto de forma similar, elpotencial de propagación en la comunidad, y lasintervenciones para prevenir nuevos casos o recaídas.


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4ay tres clases principales de medidas

epidemiológicas seg'n el propósito u ob$etivo de

la medición

• Usamos Medidas de Frecuencia o

Distribución para contestar preguntas sobre

567uánto89, 567uántos89 56:u% tan

frecuentemente89, 56:u% tan probable89, o

56:u% tan riesgoso89-

• Usamos Medidas de Asociación para las

preguntas que tienen que ver con la fuerza deasociación entre distintos factores y-

• Usamos Medidas de mpacto para

responder a preguntas como 5:u% tan

importante89.;


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Una de las tareas básicas de un departamento de salud es contar los

casos a "n de medir y describir la morbilidad. 7uando los m%dicos

diagnostican un caso de una enfermedad de noti"cación obligatoria,

envían un informe del caso a su departamento de salud local. Estos

informes deben contener información sobre el tiempo (cuando ocurrió el

caso*, lugar (domicilio el paciente*, y la persona (la edad y seo del

paciente*. El departamento de salud combina los informes y un resumen

de la información de las variables de tiempo, lugar y persona. 1e estos

res'menes, se determinan el alcance y los patrones de aparición de la

enfermedad en la zona, y se identi"can ac'mulos de casos o posibles

brotes epid%micos de una enfermedad.

N(meros ) tasas


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#in embargo, un simple recuento de los casos no

proporciona toda la información que necesita un

departamento de salud para comparar la ocurrencia de

una enfermedad en diferentes lugares o en momentos

diferentes, pues será necesario convertir el caso para los

recuentos de tasas, que se re"eren el n'mero de casos

con relación al tama)o de la población donde ocurrieron.

%as tasas son (tiles en muc*as +ormas, pues con

ellas es posible identifcar los !rupos en la

comunidad con un determinado ries!o de su+rir

en+ermedad Estos llamados !rupos de ries!opueden ser evaluados ) ser blanco de

intervenciones especiales- pero tambi.n, pueden

ser estudiados en +orma especial, para identifcar

+actores de ries!o /ue est0n relacionados con la


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n El numerador no se encuentra dentro del denominador


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Eisten dos medidas principales de +recuencia de

enfermedad

1revalencia e Incidencia


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• Es el n'mero total de casos eistentes (anteriores y nuevos* de

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

• #i la medición se realiza en un período corto de tiempo se le

llama P!E$A%E&'A P((A%

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

P!E$A%E&'A %)P*'A

Las medidas de aparición de enfermedad pueden calcularse, como

medidas crudas para toda la población, o bien como medidas

especí"cas de estrato, es decir de modo separado para ciertos


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Prevalencia Puntual :

N(mero de casos presentes en un momento del tiempo

N(mero de individuos en la población en ese momento

La Prevalencia se calcula

Prevalencia %ápsica:

(mero de casos presentes en un periodo determinado de tiempo

(mero de individuos en la población en ese periodo de tiempo3

3


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%a incidencia de una en+ermedad en una

población es una medida del riesgo absoluto,

#ies!o absoluto:&ndica la magnitud del riesgo en un grupo de

personas con determinada eposición.


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Aiene implicaciones en el área clínica y políticas de

salud p'blica. p. E$

Para una mu$er que contrae rubéola en el primer trimestre del

embarazo y pregunta al m%dico

'uál es el riesgo de que mi .i/o na"ca con

mal+ormaciones0

La respuesta del m%dico debe ofrecer una estimación

determinada- y sobre la base de esta información, en algunos

países, esa mu$er podrá tomar la decisión de abortar ó continuar

con su embarazo.


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%a Tasa de incidencia 1#i2 se calcula de la +orma si!uient

N(mero de personas /ue contraen la

en+ermedad en un per4ododeterminado#i3 56 789Suma de los per4odos durante los /uecada persona de la población est0expuesta al ries!o de en+ermedad


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%a Incidencia acumulada 1 A 2 puede calcularsede la +orma si!uiente:

N(mero de personas /ue contraen laen+ermedad durante un per4ododeterminado A3 5x ;N(mero de personas libres de la en+ermedaden la población expuesta al ries!o, al iniciodel per4odo de estudio


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La Incidencia

%a pel4cula

La 1revalencia

%a +oto

La frecuencia con la que ocurre un eventonuevo en un periodo de tiempo

determinado

La frecuencia de un evento en unmomento del tiempo

C

C


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E$emplo de un estudio de incidencia

ncidencia de cáncer del cuello del 4tero

2l seleccionar la población a estudiar, se ecluirá aaquellos individuos de la población que no están enriesgo de desarrollar el evento en estudio- ennuestro e$emplo

• =u$eres con cáncer del cuello uterino• =u$eres con !isterectomía• 4ombres

#e siguen por D a)os y se registran los casosnuevos.

Participantes en riesgo de sufrir el evento

7asos nuevosIncidencia


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En general usaremos dos tipos de incidencia, labasada en personas en riesgo, la ncidenciaacumulada 1a2

y la basada en tiempo en riesgo, la #asa deincidencia 1#i2

7asos nuevos

7asos nuevos

Participantes en riesgo al inicio del estudio

Participantes en riesgo al inicio tiempo de seguimiento

A 3

# 3


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Se!uimiento de una co*orte *ipot.tica de 8 a?os

x

xx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminase!uimiento

Tiempo en a?os

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

@7

A=

@B

@@

?

+?

>F


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Los su$etos G ;,>,+,@,H,I,;?,etc. fueron seguidos durante @? a)os y nodesarrollaron el evento en estudio.

Los su$etos G F,J,K,;I,>>,>+,>I, y >K, fueron seguidos por @? a)os ydesarrollaron el evento en alg'n momento del seguimiento.

2l "nal delseguimiento, oc!oindividuosdesarrollaron elevento

x

xx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminase!uimiento

Tiempo en a?os

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

@7

A=

@B

@@

?

+?

>F


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7omo calculamos la &ncidencia acumulada8

La incidencia acumulada del evento en @? a)os fue ?.>>I ó >>.I

La incidencia acumulada puede tomar valores desde ? (valormínimo* !asta ; (valor máimo*- o si se epresa en porcenta$e,desde ? !asta ;??.

Siempre debe llevar unidades de tiempo ) cadaparticipante solo puede contribuir con un evento

%8.22228.0358

estudiodelinicioalriesgoentes participan

nuevos casos

===

=

acumulada Incidencia

Ia


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Un investigador interesado en estudiar la ncidencia de in+artos del

miocardio en una población de +umadores realizo el siguiente

estudio

=ediante una encuesta en la población asegurada del &=## en =orelos

identi"có a F??? fumadores. 2l entrevistarlos e invitarlos a participar en

el estudio obtuvo lo siguiente

•;F de los posibles participantes en la co!orte ya !abían padecido un

infarto

•

;>?? no aceptaron participar en el estudio2l cabo de F a)os de seguimiento se detectaron +> casos de infarto del

miocardio, de los cuales + ocurrieron en un mismo su$eto.

su$etos y F+ murieron por otras causas

(principalmente diabetes,cirrosis y otras causas*


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F??? fumadores fueron identi"cados- pero ;>?? no aceptaronparticipar, y ;F ya !abían tenido un infarto.

A 3

A 3

Participantes en riesgo al inicio del estudio

Participantes que desarrollaron el evento

casos de infarto

del miocardio, pero + ocurrieron en un mismo su$eto. su$etos y F+ murieron por otrascausas

7uál fue la población al inicio del seguimiento8

7uántos eventos nuevos !ubo durante el periodo deestudio87uántos su$etos con evento nuevo!ubo8

7uál fue la &ncidencia acumulada8


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Aasa de &ncidencia

=edidas de incidencia basadas en tiempo en riesgo.En este caso el denominador representa unidades de tiempo, adiferencia de la incidencia acumulada en la que eldenominador son los individuos en riesgo de desarrollar el

evento al inicio del estudio.

El tiempo en riesgo se estima considerando el tiempo deseguimiento de cada individuo en la co!orte.

Por ejemplo, una generación de estudiantes acumuló 59 faltas en3360 horas en riesgo!, lo "ue dar#a una tasa de ausentismo de

0$0%& por hora estudiante o de %$& por cada %00 horas estudiante$

'u(ntas estudiantes participaron en el estudio)

*o se mencionan, por lo "ue las 3360 horas pudieron haberseoriginado por 336 alumnos seguidos durante solo %0 horas, otambién, por + alumnos seguidos durante -0 horas$


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Las tasas de incidencia


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7omo calculamos la tasa de incidencia en laco!orte de +F su$etos de nuestro e$emplo8

#u$etos que desarrollaron elevento

===78@8@@==@@=3 =

#u$etos que no desarrollaron elevento

@BF>8378A8

Aotal tiempo persona

78A8=377B= a?os

xxx

x

x

x

Inicio delEstudio

Terminase!uimiento

Tiempo en a?os

0 5 10 15 20 25 30 35 40

x

=

=

=

@@=

@8

=

78

@@=

x

;

F

+F

;?

;F

>?

+?

>F

personaaños1000 poreventos 6.81

personaaño porevento00681.01175

8

personatiempo

eventos

==

=

Ia

Ti


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La tasa de incidencia epresa 5la velocidad9 a la que

ocurren los eventos en la co!orte estudiada en un

punto en el tiempo.

&ndica la tasa instantánea, la velocidad a la que los

individuos desarrollan el evento en estudio.

Este tipo de medida se puede estimar cuando

contamos con información precisa de las fec!as en

que se presentan los eventos o salidas de la co!orte


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#elación entre 1revalencia e incidencia

7uando se trata de una enfermedad rara y la

población se encuentra en equilibrio, es decir la

incidencia se mantiene constante y la duración de

la enfermedad (la sobrevida* no !a cambiado,

entonces se puede establecer una relación entre

prevalencia e incidencia


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Relación entre incidencia y prevalencia

Prevalencia

E1 frasco representa la comunidad.

El líquido en el frasco representa la prevalencia de un

Evento en la comunidad..


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Relación entre incidencia y prevalencia.

Como aumenta la prevalencia?

Incremento dePrevalencia(casos “vieos! " nuevos#

Línea basal deprevalencia

$ncidencia(casos nuevos#


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#elación entre incidencia ) prevalencia

'omo disminu5e la prevalencia0

Disminución deprevalencia

%4neabasal de1revalenc

ia

Guertes,emi!ración )Ho

curación


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#elación entre incidencia )prevalencia

(na situación dinámicaIncidencia

1revalencia

Guertes,emi!ración )Hocuración


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T"%%E# Gedidas de +recuencia

si!uiente tabla muestra la distribución de alteraciones citoló!icas en el cuello

G.todo Casos

"nticonceptivosorales

@@=

DI A=

G.todo de $arrera 8

Salpin!oclasia @=

Total


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A2LLEM =edidas de frecuencia

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

G.todo Casos K

Anticonceptivosorales

225 =B

I! "5 @7=

#$todo de %arrera &' 7=@

(alpin)oclasia 25 &..*

+otal *,5 -''


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>. En una localidad de @88,888 *ab &ab4a 7=88 casos de Diabetes endiciembre de 78 Durante el a?o de 77, aparecieron >=8

casos m0s de la citada en+ermedad Suponiendo /ue el tama?o de

la población se *a)a mantenido constante ) /ue nin!uno de los

diab.ticos *a)a muerto, calcule las medidas de +recuencia /ue se

le piden a continuación:

a* Prevalencia puntual al inicio del periodo (;KK?*.


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+. En una pob de @=B,=> *abs se reali'ó un se!uimiento de = a?os

con el fn de conocer la incidencia de c0ncer pulmonar 5C1 "l

iniciar el estudio el n(mero de a+ectados por dic*o padecimiento

ascend4a a A> ) durante el se!uimiento aparecieron 7= casos m0s,cinco de ellos durante el 7er a?o, tres en el @L, tres casos en el L a?o ) por (ltimo dos en el =L a?o Con los

datos calcule:

a* Prevalencia de 7áncer Pulmonar al inicio y al "nal del estudio


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@. En una localidad de 78,888 *abs " fnales de 78 *ab4a @8 casos

dia!nosticados de tuberculosis pulmonar 5T$ Durante 77,

aparecieron < casos m0s Entre los a+ectados por T$ ocurrieron =

muertes en dic*o periodo, dos a causa de la en+ermedad ) tres

por otras causas Calcule:

a* Prevalencia de AN a "nales de ;KK?.


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Muentes ) Calidadde los Datos


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Creencias ) Teor4as sobre Causalida

•=ulticausalidad ;KH?Os 7ada enfermedad puede tener

varias causas 5Med de 7ausalidad9

• Era genómica – ;KK?Os – renovado %nfasis en la

susceptibilidad individual

• Unicausalidad• un g%rmen, una enfermedad• ;K??Os

• &nteracción 2gente !u%spedambiente• ;K+?Os;K@?Os• el agente por sí solo tenía limitado

poder eplicatorio

• #obrenatural 1eidades

• =iasmas • 7ontagio


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Godelos de Causalidad

2gente causalespecí"co

M e s e r v o r i o

P u e r t a d

e

s a l i d

a d e l a g e n t

e

=odo de transmisión

del agente

P u e r t

a d e

e n t r a d a

e n

e l ! u % s p

e d

# u s c e p t i b

i l i d a d

d e l !

u % s p

e d

Cadena In+ecciosa

&u.sped "mbiente

"!ente

"mbiente

Tri0n!ulo ) TriadaEpidemioló!ica

" ! e n t e & u . s p e d


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Godelos de CausalidadGulticausal

#ies!o deECC

besidad

1resiónSan!u4nea

Taba/uismo

Colesterol

Dieta

"ctividad

Escolaridad

Determinantes

$

i o l o

! 4 a )

N e n .

t i c a

E s t i l o s d e V i d a

C o n d i c i o

n e s

d e V i d a

) T r a b a j o

Servicios

de Salud

" m b i e

n t e M

4 s i c o

C

$ D

" E

Causa Necesaria O CausaSufcienteI III

Causas Componentes

IIM

$

" &

M

C I

" P

II


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na asociación observada

puede ser:

QEM121EM2Causa

E#PUM&2 (falsa, arti"cial*Debida al "'arDebida a Ses!o o Con+usión


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6, !elación temporal 7, Fuer"a de la asociación

8, 'onsistencia

9, Especifcidad

, Dosis;respuesta

, 'o.erencia

7ausalidad 7riterios de Nradford4ill

di d d l d


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Mepresentan medidasresumen que capturan información relevante sobre

distintos atributos y dimensiones del estado de salud y del desempe)o delsistema de salud y que, vistos en con$unto, intentan re/e$ar la situación sanitaria

de una población y sirven para vigilarla.

La construcción de un indicador es un proceso de comple$idad variable, desde el

recuento directo (v.g., casos nuevos de malaria en la semana* !asta el cálculo de

proporciones, razones, tasas o índices más so"sticados (v.g., esperanza de vida

al nacer*. La calidad de un indicador depende fuertemente de la calidad de los

componentes (frecuencia de casos, tama)o de población en riesgo, etc.*

utilizados en su construcción, así como de la calidad de los sistemas de

información, recolección y registro de tales datos. Especí"camente, la calidad 5

utilidad de un indicador está primordialmente de"nida por su valide" (si

efectivamente mide lo que intenta medir* y confabilidad (si su medición

repetida en condiciones similares reproduce los mismos resultados*.

Indicadores de salud

I di d d l d


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0tros atributos de calidad de un indicador de salud son su especifcidad (que

mida solamente el fenómeno que se quiere medir*, sensibilidad (que pueda

medir los cambios en el fenómeno que se quiere medir*, mensurabilidad (que

sea basado en datos disponibles o fáciles de conseguir*, relevancia (que sea

capaz de dar respuestas claras a los asuntos más importantes de las políticas de

salud* y costo;e+ectividad (que los resultados $usti"quen la inversión en tiempo

y otros recursos*. Los indicadores deben ser fácilmente utilizados e interpretablespor los analistas y comprensibles por los usuarios de la información, como los

gerentes y tomadores de decisión.

2tributos importantes de calidad del con/unto de indicadores son la

integridad (que no falten datos* y consistencia interna (que, vistos solos o en

grupos, los valores de los indicadores sean posibles y co!erentes y no se

contradigan*. En este sentido, la aplicación sistemática de defniciones

operacionales 5 procedimientos de medición 5 cálculo estandari"ados es

+undamental para garanti"ar la calidad 5 comparabilidad de los

Indicadores de salud

Q (


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#on la epresión num%rica de la relación entre > ó más variables- p.E$.

• Rndice de =asa 7orporal (&=7*, Es una medida de asociación entre elpeso y la talla de un individuo. &deado por el estadístico belga L. 2. S. :uetelet, tambi%n se conoce como índice de :uetelet

#e calcula seg'n la epresión matemática

• Rndice de desarrollo !umano (&14* es una medición por país, basadaen un indicador social estadístico compuesto por tres parámetros a*Qida larga y saludable (medida seg'n la esperanza de vida al nacer*-Educación (medida por la tasa de alfabetización de adultos y la tasabruta combinada de matriculación en educación primaria, secundariay superior, así como los a)os de duracíón de la educaciónobligatoria*- y


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&ntroducción

Las variables son las características o atributos de los individuos o de los gruposen estudio, y pueden asumir diferentes valores dependiendo de la escala demedición.

Cualitativas. 1escriben los atributos o propiedades de los individuos en estudio Cuantitativas. =iden las características en forma num%rica y estas a su vez sedividen en continuas o discretas

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

E$emplo peso corporal (Tg., grs.,etc.*, edad (a)os, meses, días, etc.*.•Discretas. Este tipo de variables asumen valores enteros (por e$emplon'mero de !i$os, n'mero de defunciones, n'mero de nacimientos*.

Variables

V i bl


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2lgunos fenómenos no cuanti"cables se pueden medir clasi"cándolos en

categorías, entre ellos se encuentran las variables dicotómicas, nominales, y

ordinales

•Dicotómicas. #on variables que toman dos valores, e$emplo seo, si la

persona es o no fumadora, presencia o ausencia de un evento de salud, etc.

•Nominales 2 las categorías que forman la variable se les asigna un nombresin que esto implique alg'n orden entre ellas (e$emplo estado civil, seo*, y el

cambio de orden no tiene implicación en el análisis de los datos. #uelen tener

un carácter cualitativo y absoluto. 1ependiendo de los valores que puede

tener una variable cualitativa, estas variables pueden ser dicotómicas

(e$emplo seo !ombremu$erV*, politómicas (soltera, casada, divorciada,

viuda*, multinominales (grupo sanguíneo*.

•rdinales Las categorías de las variables ordinales tienen un orden, las

diferencias entre las categorías pueden no ser iguales.

Variables

Variables


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Variable dependiente

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

diversas características (variables independientes* en la población de

estudio.

Variables independientes

7ada una de las características o elementos que contribuyen a

producir un resultado determinado (variable dependiente* Por

e$emplo, en el modelo de determinantes de salud sería necesario

contar con las siguientes variables

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

- las variables independientes (variables sociodemográ"cas, servicios

de salud, ambientales, biológicas, etc.*.


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En el modelo de la Ariada Ecológica nos interesaría conocer eldetalle de las variables acerca del !u%sped, el ambiente y elagente.

En un estudio epidemiológico descriptivo las variables de estudio

para responder a las preguntas :ui%n8, 7uándo8, y 1ónde8,podrían ser

• :ui%nPersona. (Wactores sociodemográ"cos como edad, ocupación,g%nero, estilo de vida, dieta, características patológicas, antecedentesde accidentes laborales, !ereditarios, etc.*

• 7uándoAiempo (=omento de eposición, inicio yo "n deenfermedad, estación del a)o*

• 1óndeLugar (1omicilio, localidad, estado, $urisdicción de salud,!ospital donde se presentan los casos o cualquier espacio de inter%s*

Variables

Datos


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Muentes de la in+ormación

Las fuentes de datos se pueden clasi"car en fuentes primariaso secundarias.

1rimarias #on las bases de datos que se recaban a través deuna serie de instrumentos dise?ados específcamente paramedir la variable dependiente e independiente. Los datospueden ser colectados por cuestionarios autoaplicables, a trav%sde entrevista, tel%fono, correo electrónico, básculas,estadímetro, baumanómetro (presión arterial*.

Secundarias Los datos provienen de bases de datos

eistentes, que +ueron colectados originalmente con otro propósito. Unas de las venta$as de los datos secundarios son larapidez, su ba$o costo, y su disponibilidad. Una de lasdesventa$as que tiene su uso, es que la decisión sobre, qu%datos colectar8, la calidad y la codi"cación de los mismos8, no

estuvieron ba$o el control de quien los analiza.

Datos

Datos


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Los datos secundarios a su vez se pueden dividir en

Datos individuales. En este tipo de datos se dispone deinformación para cada uno de los individuos a estudiar. E$emplo

!istorias clínicas, registros personales, certi"cados de defunción,

etc.

Datos a!re!ados. La información no esta disponible a nivel

individual, sino sólo grupal, por lo tanto, sólo pueden medirse

asociaciones entre grupos. Los estudios que utilizan datos

agregados son los estudios ecológicos. E$emplo 1eterminaciones=edioambientales. una medición individual del nivel de plomo

en sangre de cada persona y una medición grupal del nivel de

plomo en el aire del área donde vive el su$eto (estaciones de

monitoreo*.

Datos

"cceso a Muentes de Datos


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Nacionales

&nformación recolectada a nivel nacional sobre diversos temas de salud, está

publicada en informes especiales o bases de datos para consulta general, por

e$emplo #istema


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Internacionales.

#on fuentes que podemos consultar vía internet. Por e$emplo ??+[langes

1atos Násicos de #alud, Megión de las 2m%ricas

!ttpYYY.pa!o.org#panis!#42coredatatabulatorneYAabulator.!tm - ^enerador de tablas

con indicadores básicos de salud en las 2m%ricas

!ttpYYY.pa!o.org#panis!#42coredatatabulatorneYAabulator.!tm- &ndicadores(1e"niciones y Wormatos*

!ttpapps.Y!o.intg!oindicatorregistry2ppZ=ainbroYseZindicators.asp

"cceso a Muentes de Datos

http://www.cdc.gov/nchs/products/elec_prods/subject/nhanes3.htmhttps://apps.who.int/infobase/http://new.paho.org/hq/index.php?option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=eshttp://new.paho.org/hq/index.php?option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=eshttp://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htmhttp://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htmhttp://apps.who.int/gho/indicatorregistry/App_Main/browse_indicators.aspxhttp://apps.who.int/gho/indicatorregistry/App_Main/browse_indicators.aspxhttp://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htmhttp://www.paho.org/Spanish/SHA/coredata/tabulator/newTabulator.htmhttp://new.paho.org/hq/index.php?option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=eshttp://new.paho.org/hq/index.php?option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=eshttps://apps.who.int/infobase/http://www.cdc.gov/nchs/products/elec_prods/subject/nhanes3.htm


59/113

Control de

calidad


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Introducción

El modelo teórico (de causalidad* elegido, deberá operacionalizarse a trav%s del

dise)o de un estudio epidemiológico, que incluya la de"nición de la población, eltama)o muestral, así como las variables representadas en dic!o modelo.

Una etapa crucial del estudio es el traba$o de campo para recolectar lainformación, y los errores u omisiones que ocurran en esta etapa serán difícilesde corregir cuando llegue el momento de su análisis.

En la investigación se presta poca atención al traba$o de campo, ya que se leencuentra tedioso y menos intelectual que la fase de dise)o y análisis de losdatos, pero en muc!as ocasiones las conclusiones del estudio se arruinan por loserrores durante la e$ecución del mismo. Mazón por la cual, es importante llevar acabo un riguroso entrenamiento y supervisión del personal de campo. La soluciónconsiste en desarrollar sistemas para incrementar al máimo la integridad y lacalidad de los datos. 2lgunas estrategias para lograrlo pueden ser que loscuestionarios deben estar adaptados a la forma en que serán aplicados, a lapoblación estudiada (el participante debe ser capaz de entender el vocabularioutilizado en la pregunta*, tener un formato que permita su aplicación y una fácilcodi"cación para la captura de información.


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4abitualmente, el equipo de traba$o en campo se integra por supervisores y

encuestadores. Los supervisores revisan y coordinan la recolección deinformación, y los encuestadores colectan la información (aplicandocuestionarios, tomando muestras biológicas, etc.*.

#e debe de !acer una prueba piloto de los instrumentos de recolección deinformación, la cual se lleva a cabo en una submuestra de la población ba$oestudio, lo que permitirá corregir errores y problemas en el cuestionario y en elprocedimiento de aplicación.Para disminuir errores en la captura de información es necesario emplearprogramas de captura validada, en los cuales se captura la información dos vecespara identi"car discrepancias. 1os tipos de veri"cación son comunes

Verifcación por ran!os.


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Tipos de control

Estandari'ación La utilización de instrumentos estandarizados, así como estandarizar alos encuestadores, en cuanto a la forma de !acer las preguntas y llenado del cuestionario o

instrumento de recolección de la información, para evitar discrepancia entre losencuestadores.

No respuesta. Las preguntas sobre conducta seual, toicomanías y otras sobre la vidaprivada de las personas suelen producir respuestas incompletas o evasivas por parte de lossu$etos de estudio, por lo que se deberán probar de antemano.

Datos perdidos. Es un problema que puede afectar los resultados, sobre todo si afecta auna gran proporción de los datos (mayor al ;?*. Por lo general, los datos perdidos no esposible recuperarlos, aunque en algunas ocasiones se puede rastrear al participante en unesfuerzo intenso.

Caso Es la población o participantes que padecen el evento o enfermedad en estudio, debede cumplir con criterios precisos (solo deben incluirse a aquellos donde la enfermedad !ayasido producida por la eposición estudio*. La de"nición debe de establecerse de tal maneraque no eista ambig_edad sobre los tipos o las fases de enfermedad.

Exposición Es un factor o característica que puede estar asociada al aumento odisminución de un evento o enfermedad y que puede estar relacionado con el ambiente(contaminación del aire*, estilo de vida (tabaquismo*, características cong%nitas o!ereditarias (grupo sanguíneo*.

Exposición Caso

Aabaquismo 7áncer de pulmón


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Valide' ) confabilidad

La con"abilidad y validez de las distintas secciones de un cuestionario pueden ser evaluadasen un estudio especí"co (piloto* con una submuestra.

%a valide' es la capacidad de un instrumento para medir la variable que realmente deseamedir. La cual solo puede determinarse si eiste un procedimiento de referencia o 5estándarde oro9.

%a confabilidad se re"ere a la capacidad de un instrumento para dar resultados similaresen distintos momentos en el tiempo.

Por e$emplo, si su peso es de J? \gs., medido con una báscula calibrada, y siempre pesa J?\gs., la medición de su peso con ese instrumento es válida (porque realmente está midiendoel peso correcto* y con"able (porque siempre pesará J? \gs., asumiendo que su peso nocambie durante el tiempo en que se realizan las mediciones de peso*. Una báscula que midasu peso siempre por deba$o de J? \gs., o siempre por arriba de J? \gs. no será válida,aunque posiblemente sea con"able si tiende a repetir el mismo valor de peso.

Usted quiere estar seguro de que cuando se clasi"que a alguna persona como enfermo

realmente este enfermo, esto es, que no !aya falsos positivos. 2simismo, cuando clasi"ca aun individuo como sano realmente lo este que no !aya falsos negativos.

Esto sólo puede determinarse si eiste un procedimiento patrón de referencia o 5estándar deoro9. Esto es, deberá medir la variable con un estándar de oro y comparar los valores conaquellos obtenidos por un instrumento que no es el estándar de oro.


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Para evaluar la validez de una variable dicotómica (ya sea un evento desalud o una eposición* con una tabla de dos por dos se obtienen

cuatro valores

Positivo


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A%cnicas de validación

Correlación =ide la relación lineal entre dos variables y su sentido, tantopositivo como negativo. 7uando la relación es perfectamente lineal es ; o ;.

El coe"ciente de correlación de Pearson, es utilizado cuando las variables soncuantitativas con una distribución normal. El coe"ciente de correlación de#pearman seusa cuando alguna de las variables es ordinal, dicotómica o variablescuantitativas con

muestras peque)as.

Sensibilidad Es la proporción de individuos clasi"cados como positivos por elestándar de oro que se clasi"can correctamente por la prueba de estudio. &ndicalo buenaque es una prueba para detectar a las personas enfermas.

Sensibilidad aH5ac

Especifcidad Es la proporción de individuos clasi"cados como negativos por elestándar de oro que se identi"can correctamente por la prueba en estudio. &ndica!astaque punto es buena la prueba para identi"car a los individuos sin la enfermedad.

Especifcidad dH5bd


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Valor predictivo positivo (QPP*. Es la probabilidad de que una persona con unresultado positivo tenga en realidad una enfermedad determinada por elestándar de oro.

V113 aH5ab

Valor predictivo ne!ativo (QP


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Una medida !a de ser reproducible, es decir, producir el mismo resultado, antesdecompararla con otro m%todo, de igual manera, un observador debe serconsistente

consigo mismo antes de evaluar la concordancia con otro observador.

#in embargo, considere usted que si dos observadores (incluso sin entrenamientopara clasi"car casos o no casos* clasi"caran a un grupo de individuos como casoso nocasos (por e$emplo de cáncer de próstata o de cáncer cervicouterino*, por simpleazar

tendrán cierta concordancia, con una mayor probabilidad de coincidencia oconcordanciapor azar en la celda 5d9 (de verdaderos negativos*, dado que en esa celda seagrupa lamayoría de su$etos debido a la ba$a prevalencia de ese tipo de cáncer (celda 5a9*.Para descontar la concordancia debida al azar, se utiliza el estadístico de Tappa.

Rappa. El índice Tappa resume la concordancia entre dos medidas de unavariablecuando está en escala cualitativa, eliminando la fracción de concordancia debidaal azar.Para el caso de una medida dicotómica

Tappa (Po `Pe* (; Pe*


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E$emplo

#e !a desarrollado una serie de m%todos de laboratorio para la detección de lainfección

por virus del papiloma !umano (QP4* en el cuello uterino. En un estudio realizado!aceunos a)os se evaluó la e"cacia de una nueva prueba de !ibridación (QiraPap*disponible en el mercado. #e compararon sus resultados, con los obtenidosmediante unestándar de oro, en una muestra de @F? mu$eres que asistieron a un clínicade enfermedades de transmisión seual en el estado de ]as!ington, durante los

a)os;KIJ II. La prueba de !ibridación por transferencia #out!ern, que es muy carayrequiere muc!o tiempo, se tomó como estándar de oro en este estudio. Losresultados semuestran a continuación

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

Po (a d*<

Po H> +FK @F? ?.K+ ó bien K+

62 22

7 359

Positivo


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Esta proporción observada no tiene en cuenta el papel del azar y se puedenobtenerconclusiones erróneas. El grado de concordancia esperada por azar, puede

determinarsea partir de los valores marginales de la tabla de contingencia. 2sí, para calcularen cuántasocasiones las pruebas concordarían por azar en los resultados, se multiplican eln'merode pruebas que cada m%todo !a clasi"cado como positivas y se divide por el

n'mero totalde observaciones

Pe (a b*(a c* (c d *(b d*< <

Pe (I@* (HK* (+HH* (+I;*

@F? @F?

#umando estos resultados y dividiendo entre el total, se obtiene la proporciónesperadade concordancia por azar

Pe ;>.II +?K.II ?.J> o bien J>


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7omo la proporción total observada (Po* es ?.K+, el índice de Tappa es

Tappa (Po ` Pe* (; Pe*

( ?.K+ ` ?.J> * (; ` ?.J> *(?.>;* (?.>I* 8B=

El valor máimo de Tappa es ;, que se produce cuando eiste un acuerdo totalentreambas pruebas.

1e acuerdo a la concordancia obtenida con Tappa, se considera de la siguientemanera

Muy débil Inferiores a 0.20

Débil Entre 0.21 y 0.0

Moderada Entre 0.1 y 0.60Buena Entre 0.61 y 0.80

Muy buena !i es su"erior a 0.#0

7oncordancia Qalores


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juste de Tasas

2$ t d A


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Una tasa permite epresar de manera cuantitativa y sint%tica larelación entre un evento y la población en que dic!o eventopuede ocurrir.

En este sentido, una tasa re/e$a la concurrencia de toda unaconstelación de factores que in/uyen para que el resultado de la

tasa sea mayor o menor.

2sí por e$emplo, al encontrar que la tasa de intoicación crónicapor plomo es mas alta en una población que en otra, deinmediato evoca una imagen en la que la población con la tasamás alta tiene condiciones que favorecen el contacto o laeposición con dic!o metal, tal vez más repetida ointensamente que la población con tasa ba$a.

2lgunas tasas suelen ser consideradas como indicadores quere/e$an condiciones ambientales y se emplean para comparar elriesgo que una población tiene con respecto a otra, de padecerproblemas colectivos derivados dem la contaminación.

2$uste de Aasas


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#in embargo, la comparación de tasas puede perder casitotalmente su validez si no se efect'an procedimientos que

corri$an el importante efecto que suele tener la diferenteestructura, ba$o diversos aspectos, de las poblaciones acomparar.

El siguiente e$emplo ilustra la notable in/uencia que e$erce lacomposición o estructura de los grupos o poblaciones enproceso de comparación.

#upóngase la eistencia de dos poblaciones, 2 y N, con ;;,?J@ yFK,HFH !abitantes respectivamente, intensa y continuamenteepuestas al asbesto. En ambas poblaciones se calculó la tasade individuos con calci"caciones pulmonares, detectadas pormedio de radiografías de tóra. La relación de casos con

calci"caciones pulmonares y las cifras de población permitieronel cálculo de las siguientes tasas Aasa de calci"cacionespulmonares la población 2

Aasa de calci"cacionespulmonares la población N

H;? casos;;,?J@ !ab.

>,?I+ casosFK,HFH !ab.

D ;,??? FF,;

D ;,??? +@,K


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Aanto la comparación por sustracción (FF,; ` +@,K >?,>*, comola comparación por cociente o Mazón de tasas (FF,; +@,K ;.H*, llevarían a concluir que la probabilidad de tenercalci"caciones pulmonares es muc!o mayor para los que vivenen 2 que para los que viven en N.

#in embargo, conviene ser cauteloso en una conclusión de talnaturaleza, pues si analizáramos la estructura de ambaspoblaciones, de acuerdo a las distancias desde sus casas !asta

la fábrica de asbesto en cada localidad (fuente de eposición*,medida en \ilómetros, se identi"can diferencias que de notomarse en consideración, invalidarían totalmente lacomparación.

Casos con Calcifcaciones 1ulmonares en Dos 1oblaciones conM0brica de "sbestos, Se!(n Distancia de los Domicilios a la

#espectiva M0brica

1istancia (Tm*

Población 2 Población N

4abitantes

7asos

4abitantes7aso

s

;,? ̀ ;,K ;,K?@ ;J,> HK @,@IK J,F ;;J

>,? ̀ >,K >,FKK >+,F ;@;;?,+F

;;J,@ I?>

+,? ̀ +,K @,HJ> @>,> > +H,KK@

H>,? +J

@,? y


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7omo se puede observar, eisten notables diferencias en laestructura de ambas poblaciones por lo que respecta a lasdistancias de las respectivas fábricas, de los domicilios de lospobladores. En la población N el porcenta$e de !abitantes quevive a menos de tres Tm de la fábrica de asbestocorrespondiente, es menor que en la población 2 (+@ y F@,Frespectivamente*. 7omo puede apreciarse, el contraste directoentre las tasas calculadas inicialmente 2 FF,; y N +@,Kcarece de sentido si no se toma en cuenta esta diferencia

estructural observada.Casos con Calcifcaciones 1ulmonares en Dos 1oblaciones

con M0brica de "sbestos, Se!(n Distancia de los Domicilios ala #espectiva M0brica

1istancia (Tm*


4abitantes7asos

4abitantes7aso

s;,? ̀ ;,K ;,K?@ ;J,> HK @,@IK J,F ;;J

>,? ̀ >,K >,FKK >+,F ;@;;?,+F

;;J,@ I?>

+,? ̀ +,K @,HJ> @>,> > +H,KK@

H>,? +J

@,? ymás +HI +,+ ;;K >,+I@ @,? HHF

G.todo Directo de ajuste de tasa


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Para ilustrar convenientemente el G.todo Directo de a$uste de tasas ypermitir la identi"cación de sus indicaciones, se detallará el mismo

e$emplo del modo siguientea* #obre los mismo datos de las poblaciones 2 y N se calculan tantolas tasas especí"cas eistentes al interior de las estructuraspoblacionales, como las tasas generales de la población.

FTasas de Calcifcaciones 1ulmonares en Dos 1oblaciones,Se!(n Distancia de los Domicilios con la respectiva M0brica

de "sbestos

1istancia (Tm*


4abitantes Aasa

4abitantes Aasa

,> F,@+I @H> IF,?

;,? ̀ ;,K ;,K?@ HK +H,> @,@IK ;;J >H,;>,? ̀ >,K >,FKK ;@; F@,+ ;?,+F

;I?> JJ,F

+,? ̀ +,K @,HJ> > ?,@+H,KK

@ +J ;,?

@,? ymás

+HI ;;K +>+,@ >,+I@ HHF >JI,K

;;,?J FK,HF

FTasas por cada mil *abitantes



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b* 2signación de las condiciones de una población a otra esto consisteen la aplicación de las tasas especí"cas de cada grupo de unapoblación a los respectivos !omólogos de la otra, para obtener unasumatoria de los casos esperados y proceder al cálculo de una nueva

tasa global que permita efectuar una corrección en la comparación delas tasas globales.

1rimer paso 1e"nir cuál población será sometida a las condiciones de laotra.

Usualmente a la población num%ricamente menor se le aplican las tasasespecí"cas, grupo a grupo, de la población mayor, por ser estas 'ltimasmás 5estables9. En este caso, a la población 2 se le aplicaron grupo agrupo, las tasas especí"cas de la población N.

Se!undo paso. 1isponer de una tabla como la siguienteCasos Esperados en 1oblación ", $ajo Condiciones de1oblación $

1istancia (Tm*

7asos esperadosen 2, ba$o

condiciones en NEstructura

de 24abitantes

Aasas de N

? ` ?,K ;,F+; IF.? ;+?

;,? ` ;,K ;,K?@ >H.; F?

>,? ` >,K >,FKK JJ.F >?;

+,? ` +,K @,HJ> ;.? F

@,? y

más

+HI >JI.K ;?+


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Interpretación: #i la población 2 estuviera sometida a las condicionesde la población N, el n'mero de casos de 2 disminuiría y la diferenciaentre las tasas globales se reduciría. En otras palabras, si la población2 tuviera las condiciones de eposición de al asbesto iguales que lasque tiene N, el n'mero de casos sería menor que el que tiene ba$o sus

propias condiciones.

"plicación:

a* #e indica !acer a$uste cuando se desea anticipar lamodi"cación que sufriría la tasa global de una población, si

estuviera sometida a las condiciones de otra población dereferencia.

b* Este m%todo se recomienda cuando una población esnum%ricamente menor a otra en F? o más.

G.todo Indirecto de "juste de Tasa


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• 6:u% podemos !acer cuando $ el n'mero de muertes es muy peque)o

lo que lleva a cálculos inestables de las

tasas de mortalidad especí"ca por grupode edad- ó

$ se desconocen las tasas de mortalidadespecí"ca por grupo de edad8



81/113

• 7on el m%todo indirecto, las tasas dela mayor de las dos poblaciones seutiliza como estándar debido a que

sus tasas son mas estables



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• El a$uste indirecto de las tasas demortalidad se basa en las tasas demortalidad especi"ca por grupo de edadmas que en la composición por edad

• Equivale a preguntarnos cuál sería lamortalidad en la población mas peque)a si

las tasas de muerte especí"cas por edadfueran las mismas que las de la poblaciónestándar

2$ t d t


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2$uste de tasas

• Las tasas crudas se re"eren a toda unapoblación

• #on tasas que pueden ocultar el !ec!o deque uno o mas subgrupos de esapoblación presenten un riesgo

signi"cativamente diferente

2$ t d t


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2$uste de tasas

• Por e$emplo, la población total no esun denominador ideal para una tasade mortalidad ya que las personas en

diferentes grupos de edad di"erencon respecto a su riesgo de muerte

=isma tasa de


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mortalidadespecí"ca


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2$ t di t d l t


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2$uste directo de las tasas

• La diferencia en la composición dela edad de dos grupos puede sereliminada para permitir una

comparación $usta de las dospoblaciones. Los pasos a seguir sonlos siguientes

;. #eleccione una población estándar


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Combinamosla población "

con la población $

Gultiplicamos la columna @7 ) dividimos H 7,888

@ x ,=883 @B,888H7,8883 @B

@8 x @,8883 >8,888H7,8883 >8

Gultiplicamos la columna >7 ) dividimos H 7,888

@ x ,=883 @B,888H7,8883 @B

@8 x @,8883 >8,888H7,8883 >8


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• Esto responde a nuestra pregunta67uál seria el n'mero de muertesesperadas en la población estándar

si las persona estuvieran muriendocon las tasas observadas para cadagrupo especí"co de población (2 y N*

• %" #ES1EST" $VI"GENTE ESMICTICI"


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• E n'mero de muertes esperadas (J@* es elmismo para ambos grupos 2 y N y lastasas a$ustadas por edad(J@;?,???J.@;,???* son tambi%niguales

• 6Porque ocurre esto8• La población 2 y N tienen la misma tasa de

mortalidad especí"ca por grupos de edad-una vez eliminada la diferencia en lacomposición de las poblaciones al utilizaruna población estándar, las tasas se

vuelven id%nticas

2!ora vamos a suponer que las tasas


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p qde mortalidad ya no son id%nticas

%a tasa para la poblacion "3 B>H78,888 ó B> por 7,888

%a tasa para la poblacion $3 @H78,888 ó @ por 7,888


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• La población estándar a utilizarpuede ser seleccionada en formaarbitraria, esto es en lugar de

combinar 2N, pueden utilizarse losdatos demográ"cos de alg'n censo

1oblación, muertes de residentes ) tasas de mortalidad por edad


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-.*

-.",

2'.55

1oblación, muertes de residentes ) tasas de mortalidad por edadpara las poblaciones " ) $, 78

1oblación " 1oblación $

1or/ueJ

>AK 7=K

2$uste indirecto de tasas


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• 6:ue podemos !acer cuando $ el n'mero de muertes es muy peque)o

lo que lleva a cálculos inestables de las

tasas de mortalidad especí"ca por grupode edad $ se desconocen las tasas de mortalidad

especí"ca por grupo de edad



95/113


• 7on el m%todo indirecto, las tasas dela mayor de las dos poblaciones seutiliza como estándar debido a que

sus tasas son mas estables



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• El a$uste indirecto de las tasas demortalidad se basa, en las tasas demortalidad especi"ca por grupo de edad,

más que en la composición de lapoblación por edad

• Equivale a preguntarnos cual sería la

mortalidad en la población mas peque)asi las tasas de muerte especí"cas poredad fueran las mismas que las de lapoblación estándar


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$ se tomaron M de tóra para detectar AN- y despues seevaluaron para identi"car sospec!as de Enfermedad

7ardioQascular (E7Q* $ población total >@,II@ (>@,JJ> normales ;;> con E7Q* $ la mortalidad en el grupo E7Q fue de ;J.K $ la mortalidad en el grupo sin E7Q es de ;.;F $ la mortalidad cruda (;J.K;.;F* es ;F.H veces mayor en el grupo

con E7Q


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$ la distribución por edad es muy diferente $ en el grupo de E7Q el FI de la población es

FF $ en el grupo sin E7Q solo el K.; es FF $ E#


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• el grupo con E7Q solo tuvo >? muertes vs. >IH delgrupo sin E7Q• sus tasas de mortalidad especí"ca por grupo de

edad son muy inestables

Por e$emplo


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Por e$emplo

Grupo ECV+ Muertes Tasa

15%3 23 1 .3

&ero s'( en lu)ar de 1*.. 23 2 #.69

35%5 2 5 20.#3

&ero s'( en lu)ar de 5*.. 2 16.66

2

ó

6 25.0

En cambio


101/113

En cambio

Grupo ECV- Muertes Tasa

35%5 #(#3# 102 1.15

En ca+bio( s' #(#3# 101 1.1

#(#3# 103 1.16


102/113

67omo se calculan las muertes esperadas8^po. ;F+@ >+ × ?.>F;?? ?.?FJ ?.?H (muertes observadas ;*

^po. +FF@ >@×;.;F;?? ?.>J ?.+ (muertes observadas F*

^po. FF y HF×H.H;;?? @.>K @.+ (muertes observadas ;@*


103/113

• 2un despu%s del a$uste la tasa demortalidad es mayor para el grupoE7Q que para el grupo E7Q (@.>F

vs.;*• Esto es, tuvieron mas muertes que

las esperadas si tuvieran las mismas

tasas de mortalidad especi"ca porgrupo de edad que la poblaciónestándar


104/113

• Una forma com'n de evaluar ela$uste por el m%todo indirecto es elrelacionar el total de muertes

esperadas y observadas

Tasa de mortalidadestandari'ada 3

Total de muertes observadas

Total de muertes esperadas



105/113

$ se tomaron M de tóra para detectar AN- y se evaluaron para

anomalías cardiovasculares (E7Q* $ población total >@,II@ (>@,JJ> normales ;;> con E7Q* $ la mortalidad en el grupo E7Q fue de ;J.K $ la mortalidad en el grupo sin E7Q fue de ;.;F $ la mortalidad cruda es ;F.H veces mayor en el grupo con E7Q



106/113

$ la distribución por edad es muy diferente $ en el grupo de E7Q el FI de la población es

FF $ en el grupo sin E7Q solo el K.; es FF $ E#


107/113

• el grupo con E7Q solo tuvo >? muertes vs. >IH del grupo sin E7Q

• sus tasas de mortalidad especí"ca por grupo de edad son muyinestables

Por e$emploG.todo Indirecto de "juste de Tasa


108/113

Por e$emplo

Grupo ECV+ Muertes Tasa

15%3 23 1 .3

!i en ca+bio 23 2 #.69

35%5 2 5 20.#3

!i en ca+bio 2 16.66

2 6 25.0



109/113

En cambio

Grupo ECV- Muertes Tasa

35%5 #(#3# 102 1.15

!i en ca+bio #(#3# 101 1.1

#(#3# 103 1.16



110/113

67omo se calculan las muertes esperadas8

;F+@ >+ × ?.>F;?? ?.?FJ ?.?; (muertesobservadas ;*

+FF@ >@×;.;F;?? ?.>J ?.+ (muertesobservadas F*

FF HF×H.H;;?? @.>K @.+ (muertes observadas;@



111/113

• 2'n despu%s del a$uste la tasa demortalidad es mayor para el grupo E7Qque para el grupo E7Q (@.>F vs.;*

• Esto es, tuvieron mas muertes que lasesperadas si tuvieran las mismas tasas demortalidad especi"ca por grupo de edad

que la población estándar



112/113

• Una forma com'n de evaluar ela$uste por el m%todo indirecto esrelacionar el total de muertes

esperadas y observadas

Tasa de GortalidadEstandari'ada 3

Total de muertes observadas

Total de muertes esperadas


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principales medidas en epidemiologia.pptx

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