Medidas de frecuencia en Epidemiología

Medidas de frecuencia en Epidemiología
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BASICO
Medidas de frecuencia en Epidemiología
TEMA
INSTRUMENTALES
INTRODUCTORIOS
•Medir y clasificar
• Variables, escalas
•Error, sesgo
•Los sesgos más
frecuentes
•Variables clásicas en
EPI
•Indicadores en salud
•Clasificación de
indicadores
•Atributos de un buen
indicador
•Ajuste de tasas
•Ajuste directo
•Ajuste indirecto
•Medidas de
frecuencia en EPI
OTROS TEMAS
•Introductorios
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introductorios
•Paradigmas
epidemiológicos
•Indicadores de
riesgo EPI
•Investigación y EPI
•Epidemiología
descriptiva
•Epidemiología
analítica
•Estudios
experimentales
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:
1. 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 número mensual
de partos en un establecimiento hospitalario da una idea
del número 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.
2. Tasas: están compuestas por un numerador que expresa
la frecuencia con que ocurre un suceso (por ejemplo, 973
muertes por cáncer de mama en 1999 en Chile) y un
denominador, dado por la población que está expuesta a
tal suceso (7.583.443 mujeres). De ésta forma se obtiene
un cuociente 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 Chile de fallecer de
cáncer de mama en el curso de 1991.
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
cuociente obtenido se amplifica por algún múltiplo 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).
3. 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 cuociente 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 cuociente entre la población de sexo masculino y la
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población de sexo femenino en un lugar y periodo
determinado (amplificado por 100. En Chile, el año 2000
la razón de masculinidad fue de 98,1%, es decir, "por
cada 100 mujeres había 98 hombres".
4. 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
Chile el año 1999 fue causada por enfermedades
cardiovasculares? Esto se calcula construyendo el
cuociente entre el número de muertes ocurridas por causa
cardiovascular (22.730) y el número total de muertes
ocurridas ese año (81.984) amplificado por 100 (27.7%
de las muertes de 1999 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.
5. Indices: Surgen de la comparación de dos tasas o dos
razones. Por ejemplo, el cuociente 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:
Defunciones Población Tasa x 1000
Indice
Hombres
44.424
7.434.317
5.97
1.20 (120%)
Mujeres
37.560
7.583.443
4.95
A continuación se describen en un cuadro resumen algunos
indicadores y su forma de cálculo:
Indicadores de
natalidad
Tasa bruta de
natalidad
Tasa de
Fecundidad General
Tasa de
Fecundidad por
edad
Tasa recién nacidos
de bajo peso
Indicadores de
mortalidad
Definición/
Cálculo
Nº de recién nacidos
vivos / Población
estimada a mitad de
periodo
Nº nacimientos/
Nº mujeres en edad
fértil (15-49 años)
Nº nacimientos por
grupo de edad/
Nº mujeres por grupo
de edad
Recién nacidos vivos
< 2.500 grs/
Nº recién nacidos
vivos
Definición/
Cálculo
Amplificación
1.000 habitantes
1.000 mujeres
1.000 mujeres
1.000 nacidos vivos
Amplificación
Tasa de mortalidad Total de defunciones /
Población total a
1.000 habitantes
general
mitad de periodo
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Tasas de
mortalidad infantil
tardía
Total defunciones por
sexo/
Pobl.masculina o
femenina mitad de
periodo
Total defunciones por
grupo de edad /
Población del mismo
grupo de edad
Defunciones de
menores de un año/
Total de recién
nacidos vivos
Defunciones niños
menores de 28 días /
Total de recién
nacidos vivos
Defunciones niños >
28 días > 1 año/
Total de recién
nacidos vivos
Indicadores de
morbilidad
Definición/
Cálculo
Tasa mortalidad
según sexo
Tasa mortalidad
por grupo de edad
Tasa de mortalidad
Infantil
Tasa de mortalidad
neonatal
1.000 hombres o
mujeres
100.000 personas
1.000 recién nacidos
vivos
1.000 recién nacidos
vivos
1.000 recién nacidos
vivos
Amplificación
Nº enfermos por
Tasa de morbilidad causa /
Población total a
por causa
Tasa de morbilidad
específica por
edad, sexo
Tasa de incidencia
Tasa de prevalencia
Tasa ataque
primaria
Tasa de ataque
secundario
mitad de periodo
Nº enfermos según
edad o sexo/
Pobl. total a mitad de
periodo según edad o
sexo
Nº de casos nuevos
de enfermedad/
Población expuesta
Nº casos (nuevos y
antiguos)/
Población total
expuesta
Nº casos enfermedad
transmisible /
Población expuesta
Nº casos enfermedad
transmisible
aparecidos después
de casos 1arios/
Población expuesta
1.000 habitantes
100.000 habitantes
Variable
Variable
100 expuestos
100 contactos
Las poblaciones utilizadas en el cálculo de tasas globales y
específicas (subgupos 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
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magnitud o bien los denominadores son cuantiosos, se obtienen
valores reales de tasas que son difíciles de interpretar y
comparar.
Por ejemplo, si se desea calcular la tasa de mortalidad
específica por pericarditis aguda en 1991 en Chile y ver la
importancia relativa de ella con respecto al total de muertes
cardiovasculares, obtendríamos lo siguiente:
●
●
●
Muertes por todas las causas cardiovasculares: 14.628
defunciones
(códigos 140.0- 208.0 de la Clasificación Internacional
de Enfermedades, 9ª Revisión).
Muertes por pericarditis aguda : 5
(código 420.0 de la misma clasificación)
Población Chilena en 1991, ambos sexos: 13.385.817
habitantes.
Tasa de mortalidad específica por pericarditis =
5 casos / 13.385.817 personas = 0,000000373
Tasa de mortalidad específica por enf.cardiovascular =
14.628 defunciones / 13.385.817 personas =0,001093
Numéricamente es complejo evidenciar tan bajos órdenes de
magnitud, y más difícil aún, 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
a)Por convención, en la amplificación de tasas brutas, globales
o generales se suele utilizar 1.000 como múltiplo amplificador.
En estos casos, dado que se trata de tasas resúmenes, los
numeradores suelen ser importantes en número. Ejemplo, tasa
de mortalidad general (TMG) en Chile, 1991:
TMG = 74.682 def. x 10 = 5,58 defunciones por 10 hbts
13.385.817 personas
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Medidas de frecuencia en Epidemiología
La mortalidad infantil y aquellas vinculadas con ella (perinatal,
neonatal, infantil tardía) suelen amplificarse también por 1.000
recién nacidos vivos.
b)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.
Ejemplo: tasa de mortalidad por enfermedades del aparato
circulatorio en Chile, 1999 (TM Cv): .
TM Cv. 1999=
22.730 def x 100.000 = 151,3 muertes por 100.000 hbts
15.017.760 personas
c)Las tasas destinadas a medir hechos vinculados con el ámbito
obstétrico, (como mortalidad materna o mortalidad por aborto),
suelen amplificarse por 10.000.
d) 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%.
Web Gabriel Rada. Revisado 2007 Tomás Merino
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