Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Principales medidas en epidemiología

No description
by

jonatan grijalva

on 28 February 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Principales medidas en epidemiología

Escalas de razón

Esta escala tiene la cualidad de que el cero sí indica la ausencia del atributo y, por lo tanto, la razón entre dos números de la escala es igual a la relación real existente entre las características de los objetos medidos. En otras palabras, cuando decimos que un objeto pesa 8 kg estamos también diciendo que pesa el doble que otro cuyo peso es de 4 kg, y que un avión que viaja a 600 km por hora tardará en llegar a su destino la mitad del tiempo que tardaría si viajara a 300 km por hora.
Muchas características biofísicas y químicas que pueden ser medidas en las unidades convencionalmente aceptadas (metros, gramos, micras, mol/kg, mg/dl, etc.) son ejemplos de mediciones que corresponden a este tipo de escala. En materia de investigación social y de salud, el ingreso económico y la concentración de plomo en sangre son buenos ejemplos de este tipo de escalas.

Principales medidas en epidemiología
Variable

Las variables pueden definirse como aquellos atributos o características de los eventos, de las personas o de los grupos de estudio que cambian de una situación a otra o de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar diversos valores.
Para su estudio es necesario: medir- las en el objeto investigado y es en el marco del problema y de las hipótesis planteadas donde adquieren el carácter de variables.
Las variables se clasifican en:
• Independientes
• Dependientes
El uso de variables permite a la epidemiología la elaboración de modelos descriptivos, explicativos y predictivos sobre la dinámica de la salud poblacional.

Medición
La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna propiedad específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas reglas. Lo que se hace es comparar el atributo medido en otros individuos (o en el mismo individuo en otro momento), con el fin de evaluar sus cambios en el tiempo o cuando se presenta en condiciones distintas de las originales.
Pasos que se siguen durante la medición:
a) se delimita la parte del evento que se medirá,
b) se selecciona la escala con la que se medirá,
c) se compara el atributo medido con la escala y,
d) finalmente, se emite un juicio de valor acerca de los resultados de la comparación.
Como se puede notar, la medición es un proceso instrumental sólo en apariencia, ya que la selección de la parte que se medirá, de la escala de medición y de los criterios de salud que se usarán como elementos de juicio deben ser resultado de un proceso de decisión teórica.

Principales escalas de medición
Las escalas se clasifican en:
• Cualitativas
• Cuantitativas
Un requisito indispensable en todas las escalas es que las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes.

Escala ordinal
En contraste con las escalas nominales, en este tipo de medición las observaciones se clasifican y ordenan por categorías según el grado en que los objetos o eventos poseen una determinada característica. Si se llega a utilizar números en este tipo de escalas su única significación consiste en indicar la posición de las distintas categorías de la serie y no la magnitud, de la diferencia entre las categorías.
Escala de intervalo

Esta es una escala de tipo cuantitativo en la que, además de ordenar las observaciones por categorías del atributo, se puede medir la magnitud de la distancia relativa entre las categorías. Esta escala, sin embargo, no proporciona información sobre la magnitud absoluta del atributo medido. En este caso, el valor cero es arbitrario y los valores asignados a la altura no expresan su magnitud absoluta. Esta es la característica distintiva de las escalas de intervalo en comparación con las de razón.
En ciencias de la salud, un buen ejemplo de este tipo de escalas es la utilizada para medir el coeficiente intelectual.
Concepto de medición, variables y escalas
En epidemiología, el proceso de investigación es similar al utilizado en el resto de las ciencias. Cuando se investiga la salud de la población también se proponen una o varias explicaciones hipotéticas que posteriormente son sometidas a contrastación empírica.
Un rasgo característico de la contrastación en los estudios
epidemiológicos es que las relaciones causales postuladas entre las variables se traducen en términos probabilísticos.
Para cumplir con este objetivo, la investigación epidemiológica se basa en la construcción de tres tipos de medidas:
a) de frecuencia;
b) de asociación o efecto, y
c) de impacto potencial.
La construcción de estas medidas se realiza por medio de operaciones aritméticas simples y de los instrumentos matemáticos conocidos como razones, proporciones y tasas. Antes de abordar las medidas utilizadas en los estudios epidemiológicos repasaremos brevemente estos tres conceptos.

Cálculo de proporciones, tasas y razones
Proporciones
Son medidas que expresan la frecuencia con la
que ocurre un evento en relación con la población total en la cual éste puede ocurrir. Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos ocurridos entre la población en la que ocurrieron.



Las tasas expresan la dinámica de un
suceso en una población a lo largo del tiempo. Se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.

Tasas
En las tasas, el numerador expresa el número de eventos acaecidos durante un periodo en un número determinado de sujetos observados. A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de sufrir el evento

Las Razones
Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación aritmética existente entre dos eventos en una misma población, o un solo evento en dos poblaciones

La medición de carácter nominal consiste simplemente en
clasificar las observaciones en categorías diferentes con base en la presencia o ausencia de cierta cualidad.
Las variables se clasifican en:
• Dicotómicas
• Politómicas
En las escalas nominales no es posible establecer un orden de grado como mejor o peor, superior o inferior, o más o menos

Escala nominal
Magnitud con la que se presenta la muerte en una población en un momento determinado

General
El volumen de muertes ocurridas por todas las causas de enfermedad, en todos los grupos de edad y para ambos sexos
Especifico
Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los distintos subgrupos de la población ésta se divide para su estudio. Cada una de las medidas obtenidas de esta manera adopta su nombre según la fracción poblacional que se reporte.

Medidas de mortalidad
Ajustada
Cruda

Medidas de Morbilidad
Prevalencia
Numero de individuos en relación con la población total, que padecen una enfermedad determinada en un momento especifico:
-No tiene dimensiones.
-Nunca pueden tomarse valores de menos 0 o mas de 1.
-Se expresa por casos de 1000 o 100 habitantes.
´-Solo se utiliza una aproximación de la población total del área estudiada.

-Aumenta por mayor duración de la enfermedad, prolongación de la -vida de los pacientes sin curarse.
-Aumento de casos nuevos
-Casos susceptibles


Prevalencia puntual
Probabilidad de un individuo de una población, de ser un caso en el momento (t) y se calcula de la siguiente manera:

P = Numero total de casos existentes

Prevalencia- Incidencia
-La prevalencia disminuye, cuando
es menor la duración de la enfermedad
-Depende de la incidencia y duración.


Los estudios de prevalencia
no dan pruebas claras,
Sin embargo son utiles para:
Asistencia sanitaria
Planificar servicios de Salud
Estimar necesidades asistenciales
(10n)
Población total en el momento (t)

Incidencia
Se inicia el estudio
en poblaciones susceptibles libres del evento los cuales se observa la presentación de casos nuevos a lo largo del seguimiento.

Frecuencia con la que ocurren nuevos casos.

Los resultados no solo se indican el volumen
de casos nuevos aparecidos durante el seguimiento, si no que permite establecer relaciones entre causa- efecto entre determinadas características de la población y enfermedades especificas.

Tasa de incidencia
Incidencia Acumulada
Incidencia de una enfermedad

Tasa de incidencia
Medidas de asociación o efecto
Son indicadores epidemiológicos que evalúan la fuerza
con la que una determinada enfermedad o evento de salud (efecto), se asocia con un determinado factor (causa).

Son comparaciones de incidencias

Se calculan por incidencia, ya que establece efecto posterior a la causa.

Fuerza con la asociación a la enfermedad

Hay dos tipos de asociación:
Las de diferencia (efecto absoluto)

Razón (efecto relativo)

Medidas de asociación o de efecto.
• Evalúan la fuerza con la que una determinada enfermedad
o evento de salud se asocia con un determinado factor.
• Epidemiológicamente son comparaciones de incidencias entre “expuestos” y “no expuestos”
• Estadísticamente miden es la magnitud de la diferencia observada.

- Las medidas de asociación establecen la fuerza con la que la exposición se asocia a la enfermedad permiten realizar inferencias causales (función estadística).

Medidas de asociación
para variables dicotómicas
o Existe una correcta relación temporal
entre la causa y el efecto (incidencia).

o Puede estimarse la asociación entre el evento y la exposición al comparar las prevalencias a partir de la razón de prevalencias (RP) o de productos cruzados (RPC).

Medidas de frecuencia
Este tipo de medidas, denominadas medidas de frecuencia relativa, se obtiene, en general, relacionando el número de casos (numerador) con el total de individuos que componen la población (denominador). El cálculo correcto de estas medidas requiere que se especifique claramente qué constituyente el numerador y el denominador
Incidencia acumulada
(IA) Probabilidad de desarrollar un evento
(si todos los miembros fueran susceptibles)

Riesgo medio de los miembros de una población de contraer una enfermedad en un periodo especifico.

 Tipos de medidas a asociación:
1. Diferencia (o de efecto absoluto)

• Indican el riesgo de enfermar que podría evitarse si se eliminara la exposición.

Diferencia = Ei - Eo x 100

• Interpretación:
Valor =0 indica no-asociación (valor nulo).
Valores <0 indica asociación negativa y puede tomar valores negativos hasta infinito.
Valores >0 indica asociación positiva y puede tomar valores positivos hasta infinito




2. Razón (o de efecto relativo).

• Cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta característica.
Razón= Medida de frecuencia en un grupo expuesto (Ei)
Medida de frecuencia de un grupo no expuesto (Eo)

• La razón representa cuántas veces más (o menos) ocurrirá el evento en el grupo expuesto al factor, comparado con el grupo no expuesto.

• Interpretación.

Valor =1 indica ausencia de asociación, no-asociación o
valor nulo.
Valores <1 indica asociación negativa, factor protector.
Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.
Medidas de diferencia
• Expresan la diferencia existente en una misma medida de frecuencia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones.
• Indican el riesgo de enfermar que podría evitarse si se eliminara la exposición.

Diferencia = Ei - Eo x 100

Ei es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo expuesto,
Eo es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no expuesto.

La diferencia de prevalencia (DP), usada en estudios transversales, es un estimador aceptable de la diferencia de incidencia, sus resultados sólo indican asociación y no causalidad.

Medidas de razón
Cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta característica

Medida de frecuencia en un grupo expuesto (Ei)
Medida de frecuencia de un grupo no expuesto (Eo) : Razón

Valor =1 indica ausencia de asociación,
Valores <1 factor protector.
Valores >1 factor de riesgo.

La incidencia y la mortalidad son las medidas de frecuencia más empleadas en la construcción de las medidas de razón.


Razón de densidad de incidencia

Esta medida es útil para identificar la velocidad con la que se pasa del estado sano al de enfermo según se esté expuesto o no a determinado factor.


Compara el riesgo de enfermar del grupo de expuestos (IAi) con el riesgo de enfermar del grupo de no expuestos (IAo). Es útil si lo que se desea es conocer la probabilidad de padecer la enfermedad en función de la exposición, y es la medida que mejor refleja su sociación.



donde,
IAi es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre
los expuestos, y
IAo es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre
los no expuestos (para observar gráficamente la ubicación
de las celdas a, c, ni y no, véase la tabla de 2 X 2).
Razón de incidencia acumulada o riesgo relativo
Razón de prevalencias

La razón de prevalencias (RP) se utiliza en
los estudios transversales y se calcula de forma similar a la estimación del RR en los estudios de cohorte. Si la duración del evento que se estudia es igual para xpuestos y no expuestos, la RP puede ser buen estimador de la velocidad con la que se pasa del estado sano al de enfermo, pero, en general, esta medida subestima la RDI.
Razón de productos cruzados
se estima
en los estudios de casos y controles –donde los sujetos son elegidos según la presencia o ausencia de
enfermedad, desconociéndose el volumen de la población
de donde provienen– por lo que no es posible
calcular la incidencia de la enfermedad
La RM es un buen estimador de la RDI, sobre todo cuando los controles son representativos de la población de la que han sido seleccionados los casos. La RM también puede ser un buen estimador del RR. Esta medida se calcula obteniendo el cociente de los productos cruzados de una tabla etracórica:
Al igual que en las medidas anteriores, esta fórmula
expresa el caso más sencillo, cuando la exposición y la enfermedad se reportan implemente como presentes o ausentes. El resultado se interpreta de la misma forma que en el resto de las medidas de razón. Cuando la OR tiene

un valor de 1 (o nulo), el comportamiento del factor es indiferente; si el valor es superior a 1, el factor puede considerarse como de riesgo, y si es inferior a 1 es valorado como factor protector.
Medidas de impacto potencial
Las principales medidas de impacto potencial son el riesgo atribuible (o fracción etiológica), que se estima cuando el factor de exposición produce un incremento en el riesgo (RR>1), y la fracción prevenible, relacionada con factores que producen una disminución en el riesgo (RR<1).
Riesgo atribuible
Riesgo Atribuible Proporcional en el
grupo Expuesto (RAPExp)
El RAPExp estima la proporción de eventos en el
grupo expuesto que se pueden atribuir a la presencia del factor de exposición. En otras palabras, refleja el efecto que se podría esperar en el grupo expuesto de la población en estudio si se eliminara el factor de riesgo en cuestión.
el Riesgo Atribuible Proporcional
en la Población blanco (RAPP).
El RAPP se puede considerar como una proyección del RAPExp hacia la población total. En este caso, los resultados obtenidos en el grupo de expuestos se extrapolan hacia la población blanco estimando el impacto de la exposición a nivel poblacional. Siguiendo el ejemplo anterior, la estimación del RAPP nos indicaría cuántos casos de cáncer de pulmón en la población total son atribuibles al tabaco o se podrían evitar suponiendo que se eliminara el abaquismo en la población general. EL RAPP se estima ponderando el RAPExp de acuerdo con la proporción de sujetos expuestos en la población blanco. El RAPP se puede estimar utilizando la siguiente formula:
Ambas medidas son proporciones, por lo que toman valores entre cero y uno e indican la importancia relativa de la exposición al factor en estudio con relación al total de eventos.
DIE= Densidad de incidencia en expuestos,
DINE= Densidad de incidencia en no expuestos, y
RDI= Razón de densidad de incidencia
Asociación entre cáncer de pulmón y tabaquismo.
RM=12
RAPexp= (12-1)/12= 0.9166...
Al igual que en el caso anterior, el RAPP se puede estimar para estudios de cohorte, donde se estima la incidencia acumulada, o en estudios de casos y controles, donde se estima la razón de momios. En este ultimo caso, se puede utilizar la prevalencia de exposición en los controles para estimar la prevalencia en la población blanco o población de referencia. En el
estudio antes mencionado sobre tabaquismo y cáncer pulmonar se observo una prevalencia del 28.5 de tabaquismo en el grupo control. Dado que la serie de controles se puede considerar como representativa de la población base, en este estudio se podría estimar directamente el RAPP, lo que daría una fracción de 0.76. Esta ultima cifra indicaría que, en la población blanco, el 76% de los casos de cáncer pulmonar pueden ser atribuidos al tabaquismo, asumiendo que el tabaquismo es su única causa.
Mediante el calculo del RAPExp y del RAPP
es posible identificar diversos escenarios:

a) Con un RR alto y una prevalencia de expuestos alta, la reducción del riesgo de enfermedad puede considerarse como de alto impacto.
b) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expuestos es alta, la supresión del factor de riesgo posee un impacto moderado, pero notable entre los expuestos.
c) Cuando el RR es alto pero la prevalencia de expuestos es baja, la eliminación del factor de riesgo tiene un impacto relativamente bajo tanto entre la población blanco como entre los expuestos, y d) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expuestos también es baja, la eliminación del factor de riesgo no es una prioridad en salud pública, ya que su impacto en la población blanco y en los expuestos sería irrelevante.
Fracción prevenible
Esta medida se aplica cuando a artir de las medidas se asociación se obtienen factores protectores o negativos (RR < 1).
fracción
prevenible poblacional
es la proporción de todos los casos nuevos que potencialmente podrían haber ocurrido entre la población general en un determinado periodo en ausencia de una exposición protectora específica; o bien, es la proporción de casos potenciales que serían realmente prevenibles o evitados si existiera la exposición entre la población.
fracción prevenible entre
expuestos
es la proporción de casos nuevos entre los expuestos que potencialmente podría haber ocurrido en un determinado periodo en ausencia de una exposición particular. Es decir, es la proporción de casos expuestos potenciales que realmente se evitarían si la población se expusiera al factor protector.











































































































Full transcript