MEDICION EN EPIDEMIOLOGIA

MEDIDAS DE FRECUENCIA EN EPIDEMIIOLOGIA

En la medición de sucesos de interés sanitarios se utilizan un conjunto reducido de indicadores, los que a su vez se pueden fragmentar en múltiples subgrupos. Para representar adecuadamente un suceso puede ser necesario, y hasta recomendable, la utilización combinada de alguna de los siguientes indicadores:

Cifras absolutas: éstas dan una idea de la magnitud o volumen real de un suceso. Tienen utilidad para la asignación de recursos (por ejemplo, el numero mensual de partos en un establecimiento hospitalario da una idea del numero de camas, personal y recursos físicos necesarios para satisfacer esta demanda).
Al efectuar comparaciones, el uso de cifras absolutas tiene limitaciones, puesto que no aluden a la población de la cual se obtienen (así, 40 defunciones anuales en una población de 15.000 habitantes, puede ser proporcionalmente mayor que 50, ocurridas en una población de 20.000 habitantes). Sin embargo, la comparación de cifras absolutas referidas a la misma población en periodos cortos de tiempo puede ser un buen estimador de riesgo al mantenerse constante el denominador.

Tasas:

Están compuestas por un numerador que expresa la frecuencia con que ocurre un suceso (por ejemplo, 973 muertes por cáncer de mama en 2008 en República Dominicana) y un denominador, dado por la población que está expuesta a tal suceso (7.583.443 mujeres).
De ésta forma se obtiene un cociente que representa la probabilidad matemática de ocurrencia de un suceso en una población y tiempo definido. En el ejemplo, la tasa obtenida estima el riesgo de cada mujer mayor de 30 años en República Dominicana de fallecer de cáncer de mama en el curso de 2009. Cuando en el denominador se trata de población general, para fines del cálculo de la población expuesta, se usa como convención la existente al 30 de junio en ese lugar durante ese año (mitad de año).

Por razones prácticas, el cociente obtenido se amplifica por algunos múltiplos de 10 (ya sea 1.000, 10.000, 100.000). De ésta forma, la tasa de mortalidad por cáncer de mama en mujeres en 1999 fue de 12,8 muertes por 100 mujeres (12,8 muertes por cada 100.000 mujeres).
Razones: expresan la relación entre dos sucesos. A diferencia de las tasas el numerador no está incluido en el denominador y no hacen referencia a una población expuesta.
En éste caso, la interpretación del cociente no alude a una probabilidad o a un riesgo, como es el caso de la tasa. Un ejemplo es la razón de masculinidad, que es el cociente entre la población de sexo masculino y la población de sexo femenino en un lugar y periodo determinado (amplificado por 100. En República Dominicana, el año 2008 la razón de masculinidad fue de 98,1%, es decir, "por cada 100 mujeres había 98 hombres".

Proporciones:

Expresan simplemente el peso (frecuencia) relativo que tiene un suceso respecto a otro que lo incluye (el denominador incluye al numerador). Por ejemplo, ¿Qué proporción de las muertes ocurridas en República Dominicana en el año 2008 fue causada por enfermedades cardiovasculares? Esto se calcula construyendo el cociente entre el numero de muertes ocurridas por causa cardiovascular (22.730) y el numero total de muertes ocurridas ese año (81.984) amplificado por 100 (27.7% de las muertes de 2008 fueron causadas por enfermedades cardiovasculares). Las proporciones no se interpretan como una probabilidad ni tampoco otorgan un riesgo puesto que no se calculan con la población expuesta al riesgo.

Índices:

Surgen de la comparación de dos tasas o dos razones. Por ejemplo, el cociente entre la tasa de mortalidad general en varones respecto de las mujeres en 1999. Este indicador da una idea de la existencia de mayor o menor riesgo de una condición dependiendo si su valor es mayo o menor de 1 (o de 100%). En este caso, se tiene:

A continuación se describen en un cuadro resumen algunos indicadores y su forma de cálculo:
Tasa bruta de natalidad
N? de recién nacidos vivos / Población estimada a mitad de periodo
1.000 habitantes

Tasa de Fecundidad General
No. nacimientos/No. mujeres en edad fértil (15-49 años)
1.000 mujeres

Tasa de Fecundidad por edad
No. nacimientos por grupo de edad/No. mujeres por grupo de edad
1.000 mujeres

Tasa recién nacidos de bajo peso
Recién nacidos vivos <>

Indicadores de mortalidad Definición/Cálculo Amplificación.

Tasa de mortalidad general

Total de defunciones /Población total a mitad de periodo 1.000 habitantes.

Tasa mortalidad según sexo.

Total defunciones por sexo/Pobl. masculina o femenina mitad de periodo 1.000 hombres o mujeres.

Tasa mortalidad por grupo de edad

Total defunciones por grupo de edad /Población del mismo grupo de edad 100.000 personas

Tasa de mortalidad Infantil

Defunciones de menores de un año/Total de recién nacidos vivos 1.000 recién nacidos vivos

Tasa de mortalidad neonatal

defunciones niños menores de 28 días /Total de recién nacidos vivos 1.000 recién nacidos vivos

Tasas de mortalidad infantil tardía

Defunciones niños > 28 días > 1 año/Total de recién nacidos vivos
1.000 recién nacidos vivos

Indicadores de morbilidad

Tasa de morbilidad por causa
No. enfermos por causa /Población total a mitad de periodo 1.000 habitantes

Tasa de morbilidad específica por edad, sexo
No. enfermos según edad o sexo/Pobl. total a mitad de periodo según edad o sexo
100.000 habitantes

Tasa de incidencia
N? de casos nuevos de enfermedad/Población expuesta

Tasa de prevalencia
No. casos (nuevos y antiguos)/Población total expuesta

Tasa ataque primaria
N? casos enfermedad transmisible /Población expuesta
100 expuestos


Tasa de ataque secundario
no. casos enfermedad transmisible aparecidos después de casos 1arios/Población expuesta
100 contactos.

Las poblaciones utilizadas en el cálculo de tasas globales y específicas (subgrupos poblacionales) suelen referirse a aquellas estimadas a mitad del período de observación (por ejemplo, a mitad de año calendario). Este acuerdo se establece para poder neutralizar la posible inestabilidad de los denominadores en cuanto a sucesos demográficos tales como migraciones, mortalidad y crecimiento poblacional.

La amplificación de las tasas utilizando múltiplos de 10 constituye sólo un artificio matemático para facilitar su comprensión y comparación. Las tasas, que matemáticamente corresponden a probabilidades, pueden tener valores que oscilan entre el valor cero (nula probabilidad de ocurrencia) y uno (certeza absoluta de ocurrencia). En ocasiones, sea porque los numeradores son de pequeña magnitud o bien los denominadores son cuantiosos, se obtienen valores reales de tasas que son difíciles de interpretar y comparar.
Numéricamente es complejo evidenciar tan bajos órdenes de magnitud, y más difícil al intentar establecer la importancia relativa de la pericarditis aguda como causa de muerte en relación al total de muertes cardiovasculares.
En este caso, la amplificación por un múltiplo de 10, podría superar esta dificultad en la interpretación. El orden de magnitud de dicho múltiplo de 10 dependerá de cuan pequeña es la cifra obtenida. En este caso, por la baja frecuencia de sujetos considerados en el numerador, conviene amplificar por un múltiplo de 10 del orden de 100.000, con lo cual las tasas obtenidas se transforman en:
Tasa de mortalidad específica por pericarditis = 0,037 muertes por 100.000 habitantes.
Tasa de mortalidad específica por enf.cardiov = 109,3 muertes por 100.000 habitantes

En aquellos casos en los cuales se trate de construir tasas específicas por algún atributo, sea sexo, edad, lugar de residencia, tipo de enfermedad u otro, se suele amplificar por 100.000 la tasa pues los numeradores habitualmente son ser de menor magnitud que el caso anterior.c)Las tasas destinadas a medir hechos vinculados con el ámbito obstétrico, (como mortalidad materna o mortalidad por aborto), suelen amplificarse por 10.000.
Las tasas de letalidad se amplifican por convención por 100 (10 ) puesto que el máximo daño que una enfermedad puede producir en términos de muerte es en el peor de los casos de 100%.

En epidemiología, las medidas de frecuencia de enfermedad más comúnmente utilizadas se engloban en dos categorías
Prevalencia e Incidencia.
La prevalencia (P) cuantifica la proporción de individuos de una población que padecen una enfermedad en un momento o periodo de tiempo determinado. Su cálculo se estima mediante la expresión:
Para ilustrar su cálculo, consideremos el siguiente ejemplo: en una muestra de 270 habitantes aleatoriamente seleccionada de una población de 65 y más años se objetivó que 111 presentaban obesidad (IMC³30). En este caso, la prevalencia de obesidad en ese grupo de edad y en esa población sería de:
Como todas las proporciones, la prevalencia no tiene dimensión y nunca toma valores menores de 0 ó mayores de 1, siendo frecuente expresarla en términos de porcentaje, en tanto por ciento, tanto por mil,... en función de la “rareza” de la enfermedad estudiada.
La prevalencia de un problema de salud en una comunidad determinada suele estimarse a partir de estudios transversales para determinar su importancia en un momento concreto, y no con fines predictivos.
Además, es evidente que el cálculo de la prevalencia será especialmente apropiado para la medición de procesos de carácter prolongado, pero no tendrá mucho sentido para valorar la importancia de otros fenómenos de carácter más momentáneo (accidentes de tráfico, apendicitis, infarto de miocardio,...).

Otra medida de prevalencia utilizada en epidemiología, aunque no con tanta frecuencia, es la llamada prevalencia de periodo, calculada como la proporción de personas que han presentado la enfermedad en algún momento a lo largo de un periodo de tiempo determinado (por ejemplo, la prevalencia de cáncer en España en los últimos 5 años).

El principal problema que plantea el cálculo de este índice es que la población total a la que se refiere puede haber cambiado durante el periodo de estudio. Normalmente, la población que se toma como denominador corresponde al punto medio del periodo considerado.
Un caso especial de esta prevalencia de periodo, pero que presenta importantes dificultades para su cálculo, es la llamada prevalencia de vida, que trata de estimar la probabilidad de que un individuo desarrolle una enfermedad en algún momento a lo largo de su existencia.

La incidencia

Se define como el número de casos nuevos de una enfermedad que se desarrollan en una población durante un período de tiempo determinado. Hay dos tipos de medidas de incidencia: la incidencia acumulada y la tasa de incidencia, también denominada densidad de incidencia.

La incidencia acumulada ( IA) es la proporción de individuos sanos que desarrollan la enfermedad a lo largo de un período de tiempo concreto. Se calcula según:
La incidencia acumulada proporciona una estimación de la probabilidad o el riesgo de que un individuo libre de una determinada enfermedad la desarrolle durante un período especificado de tiempo. Como cualquier proporción, suele venir dada en términos de porcentaje. Además, al no ser una tasa, es imprescindible que se acompañe del periodo de observación para poder ser interpretada.
Por ejemplo: Durante un período de 6 años se siguió a 431 varones entre 40 y 59 años sanos, con colesterol sérico normal y tensión arterial normal, para detectar la presencia de cardiopatía isquémica, registrándose al final del período l0 casos de cardiopatía isquémica. La incidencia acumulada en este caso sería:
en seis años
La incidencia acumulada asume que la población entera a riesgo al principio del estudio ha sido seguida durante todo un período de tiempo determinado para observar si se desarrollaba la enfermedad objeto del estudio. Sin embargo, en la realidad lo que sucede es que:
Las personas objeto de la investigación entran en el estudio en diferentes momentos en el tiempo.
El seguimiento de dichos sujetos objeto de la investigación no es uniforme ya que de algunos no se obtiene toda la información.
Por otra parte, algunos pacientes abandonan el estudio y sólo proporcionan un seguimiento limitado a un período corto de tiempo.

Para poder tener en consideración estas variaciones de seguimiento existentes en el tiempo, una primera aproximación sería limitar el cálculo de la incidencia acumulada al período de tiempo durante el cual la población entera proporcionase información. Esto de todos modos haría que perdiésemos información adicional del seguimiento disponible en alguna de las personas incluidas.
La estimación más precisa es la que utiliza toda la información disponible es la denominada tasa de incidencia o densidad de incidencia (DI). Se calcula como el cociente entre el número de casos nuevos de una enfermedad ocurridos durante el periodo de seguimiento y la suma de todos los tiempos individuales de observación:
El total de personas-tiempo de observación (suma de los tiempos individuales de observación) es la suma de los períodos de tiempo en riesgo de contraer la enfermedad correspondiente a cada uno de los individuos de la población.

La suma de los períodos de tiempo del denominador se mide preferentemente en años y se conoce como tiempo en riesgo. El tiempo en riesgo para cada individuo objeto de estudio es el tiempo durante el cual permanece en la población de estudio y se encuentra libre de la enfermedad, y por lo tanto en riesgo de contraerla.
La densidad de incidencia no es por lo tanto una proporción, sino una tasa, ya que el denominador incorpora la dimensión tiempo. Su valor no puede ser inferior a cero pero no tiene límite superior.
Esto es, la densidad de incidencia de enfermedad coronaria en esa población es de 3,6 nuevos casos por cada 100 personas-año de seguimiento.
La elección de una de las medidas de incidencia (incidencia acumulada o densidad de incidencia) dependerá, además del objetivo que se persiga, de las características de la enfermedad que se pretende estudiar.

Así, la incidencia acumulada se utilizará generalmente cuando la enfermedad tenga un periodo de latencia corto, recurriéndose a la densidad de incidencia en el caso de enfermedades crónicas y con un periodo de latencia mayor. En cualquier caso, debe tenerse en cuenta que la utilización de la densidad de incidencia como medida de frecuencia de una enfermedad está sujeta a las siguientes condiciones:
El riesgo de contraer la enfermedad es constante durante todo el periodo de seguimiento. Si esto no se cumple y, por ejemplo, se estudia una enfermedad con un periodo de incubación muy largo, el periodo de observación debe dividirse en varios subperiodos.
La tasa de incidencia entre los casos que completan o no el seguimiento es similar. En caso contrario se obtendría un resultado sesgado.

El denominador es adecuado a la historia de la enfermedad.
Además, en el cálculo de cualquier medida de incidencia han de tenerse en consideración otros aspectos. En primer lugar, no deben incluirse en el denominador casos prevalentes o sujetos que no estén en condiciones de padecer la enfermedad a estudio.

El denominador sólo debe incluir a aquellas personas en riesgo de contraer la enfermedad (por ejemplo, la incidencia de cáncer de próstata deberá calcularse en relación a la población masculina en una comunidad y no sobre la población total), aunque también es cierto que en problemas poco frecuentes la inclusión de casos prevalentes no cambiará mucho el resultado.
En segundo lugar, además, es importante aclarar, cuando la enfermedad pueda ser recurrente, si el numerador se refiere a casos nuevos o a episodios de una misma patología.
Prevalencia e incidencia son conceptos a su vez muy relacionados.

La prevalencia depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad.
Si la incidencia de una enfermedad es baja pero los afectados tienen la enfermedad durante un largo período de tiempo, la proporción de la población que tenga la enfermedad en un momento dado puede ser alta en relación con su incidencia.

Inversamente, si la incidencia es alta y la duración es corta, ya sea porque se recuperan pronto o fallecen, la prevalencia puede ser baja en relación a la incidencia de dicha patología.
Por lo tanto, los cambios de prevalencia de un momento a otro pueden ser resultado de cambios en la incidencia, cambios en la duración de la enfermedad o ambos.
Esta relación entre incidencia y prevalencia puede expresarse matemáticamente de un modo bastante sencillo. Si se asume que las circunstancias de la población son estables, entendiendo por estable que la incidencia de la enfermedad haya permanecido constante a lo largo del tiempo, así como su duración, entonces la prevalencia tampoco variará.
Así, si el número de casos prevalentes no cambia, el número de casos nuevos de la enfermedad ha de compensar a aquellos individuos que dejan de padecerla:
Nº de casos nuevos de la enfermedad = Nº de casos que se curan o fallecen (1)
Si se denota por N al total de la población y E al número de enfermos en la misma, N-E será el total de sujetos sanos en esa población.

De las consideraciones anteriores se deduce que la prevalencia carece de utilidad para confirmar hipótesis etiológicas, por lo que resulta más adecuado trabajar con casos incidentes.
Los estudios de prevalencia pueden obtener asociaciones que reflejen los determinantes de la supervivencia y no las causas de la misma, conduciendo a conclusiones erróneas.

No obstante, su relación con la incidencia permite que en ocasiones pueda utilizarse como una buena aproximación del riesgo para evaluar la asociación entre las causas y la enfermedad.
También es cierto que en otras aplicaciones distintas a la investigación etiológica, como en la planificación de recursos o las prestaciones sanitarias, la prevalencia puede ser una mejor medida que la incidencia ya que nos permite conocer la magnitud global del problema.