Unidad 2 Medidas de frecuencia usadas en epidemiología

Unidad 2
Medidas de frecuencia usadas en epidemiología
Los epidemiólogos usan una variedad de métodos para resumir los datos. Un método fundamental es la
distribución de frecuencias, que muestra la ubicación de las personas en cada categoría de acuerdo con
variables tales como edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad. En próximas lecciones usted
aprenderá otros métodos para resumir datos. En la unidad 3, por ejemplo, usted aprenderá como calcular
medidas de tendencia central y dispersión, en la unidad 4, como elaborar tablas, gráficas y mapas.
Aunque esos métodos son ampliamente usados en epidemiología, no están limitados a esta, son
apropiados para manejar datos virtualmente en todos los campos.
En contraste, el registro de casos de enfermedad es dominio de la epidemiología y componente central de
la vigilancia de una enfermedad, paso crítico en la investigación de una epidemia. El conteo de casos debe
ubicarse en la perspectiva adecuada, usando tasas para caracterizar el riesgo de enfermedad en la
población. El cálculo de tasas según diferentes grupos de edad, sexo, historia de exposición y otras
características, puede permitir identificar grupos de alto riesgo y factores causales. Tal información es vital
para el desarrollo y enfoque de medidas efectivas de prevención y control.
Objetivos
Después de estudiar esta unidad y responder a las preguntas de los ejercicios, el participante será capaz
de:
•
•
•
Generar una distribución de frecuencias
Calcular (*) e interpretar las siguientes medidas estadísticas:
o Razones
o Proporciones
o Tasas de incidencia, incluyendo tasa de ataque
o Tasas de mortalidad
o Prevalencia
o Años de vida potencial perdidos
Seleccionar y aplicar las medidas estadísticas apropiadas
*Se recomienda usar una calculadora con raíz cuadrada y funciones logarítmicas
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Introducción a las distribuciones de frecuencias
Los datos epidemiológicos se presentan en distintas formas y tamaños. Una de las formas más comunes es
una base de datos rectangular con filas y columnas. Cada fila contiene información acerca de un individuo
y se llama "registro" u "observación". Cada columna contiene información acerca de una característica tal
como etnia o fecha de nacimiento y se llama "variable". La primera columna de una base de datos
epidemiológicos usualmente contiene el nombre del individuo, sus iniciales o número de identificación, lo
que nos permite distinguir quién es quién.
El tamaño de la base de datos depende del número de observaciones y de variables. Una base pequeña
puede manejarse en una simple hoja de papel; una grande, con miles de registros y cientos de variables es
mejor manejada con un computador. Cuando investigamos una epidemia, normalmente creamos una base
de datos llamada “listado de casos ” o “sábanas”. En un listado de casos, cada fila representa un caso de
la enfermedad que estamos investigando. Las columnas contienen información sobre detalles clínicos,
factores epidemiológicos y posibles factores etiológicos.
Observe los datos del cuadro 2.1. ¿Cuántos de los casos son hombres?. Cuando una base de datos
contiene unos pocos registros podemos fácilmente extraer la información que necesitamos directamente
de las filas. Si revisamos la segunda columna podemos observar que cinco de los casos son hombres.
ID
Sexo
CS
F
CT
M
WG
F
PA
F
SA
F
HP
F
SS
M
JB
F
BS
M
JG
M
NC
M
Fuente: 11
Cuadro 2.1
Listeriosis Neonatal, Hospital General A Costa Rica, 1989
Cultivo Inicio Nac. Parto Sitio
Egreso Síntomas al
Ingreso
6/2
6/2
6/2
Vag
SP
Vivo
Disnea
6/8
6/8
6/2
Ces
Q
Vivo
Fiebre
6/15
6/15
6/8
Vag
U
Muerto Disnea
6/15
6/12
6/8
Vag
SP
Viv
Fiebre
6/15
6/15
6/11
Ces
Q
Viv
Neumonía
6/22
6/20
6/14
Ces
Q
Vivo
Fiebre
6/22
6/21
6/14
Vag
SP
Vivo
Fiebre
6/22
6/18
6/15
Ces
Q
Vivo
Fiebre
6/22
6/20
6/15
Ces
Q
Vivo
Neumonía
6/23
6/19
6/16
For
SP
Vivo
Fiebre
7/21
7/21
7/21
Vag
SP
Muerto Disnea
Abreviaturas: Vag=Parto Vaginal, Ces=Cesárea, For=Fórceps SP=Sala de parto, Q=Quirófano, U=Urgencias FC=Fecha de Cultivo
Inicio=Fecha de inicio de Síntomas Nac=Fecha de nacimiento.
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Con bases de datos grandes es bastante difícil obtener la información que queremos con una ojeada.
Además, normalmente es conveniente resumir las variables en cuadros que llamamos de "distribuciones de
frecuencias".
Una distribución de frecuencias muestra los valores que una variable puede tomar y el número de
personas o registros con cada valor. Por ejemplo, suponga que nosotros estamos estudiando un grupo de
mujeres con cáncer de ovario y tenemos datos sobre paridad de cada mujer, esto es, el número de niños
que cada mujer ha tenido. Para elaborar una distribución de frecuencias mostrando esos datos, primero
listamos, desde el valor mas bajo observado hasta el más alto, todos los valores que la variable paridad
puede tomar. Para cada valor de paridad anotamos el número de mujeres que han dado a luz a tal número
de niños.
El cuadro 2.2 muestra la distribución de frecuencias resultante. Note que listamos todos los valores de
paridad entre el menor y el más alto observados, aunque no hubo casos en algunos de ellos. Note también
que cada columna está adecuadamente rotulada y que el total aparece en la última fila.
Tabla 2.2
Distribución de casos según su paridad, Estudio de Cáncer de Ovario, Centros de Control de
Enfermedades, Diciembre de 1980 - Septiembre de 1981.
Paridad
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
Fuente:4
Número de
casos
45
25
43
32
22
8
2
0
1
0
1
179
80
Ejercicio 2.1
A continuación enumeramos los datos sobre paridad recogidos de 19 mujeres que participaron en un
estudio sobre salud reproductiva. Organice tales datos en una distribución de frecuencias.
0,2,0,0,1,3,1,4,1,8,2,2,0,1,3,5,1,7,2
Respuestas en la página 136.
Resumiendo diferentes tipos de variables
Algunas veces los valores de una variable pueden ser puntos a lo largo de una escala numérica, como en
el cuadro 2.2; otras veces estos son categorías como en la tabla 2.3. Cuando se usan los puntos sobre
una escala numérica, la escala se llama Escala Ordinal, ya que los valores están clasificados en un orden
por niveles. Cuando se usan las categorías, la escala de medida es llamada Escala Nominal, ya que
nombra las clases o categorías de la variable que está siendo estudiada. En epidemiología, a menudo
encontramos variables nominales con únicamente 2 categorías: vivo o muerto, enfermo o sano, comió o no
comió ensalada de papas. La tabla 2.3 muestra una distribución de frecuencias para una variable con
únicamente dos valores posibles.
Cuadro 2.3
Estado de vacunación contra influenza en
residentes del ancianato A
Vacunado?
Número
Si
76
No
125
Total
201
Como puede observarse en los cuadros 2.2 y 2.3, los datos en escalas nominales u ordinales pueden
resumirse en distribuciones de frecuencia. A su vez, los datos dispuestos en escala nominal son
generalmente manejados como razones, proporciones y tasas, las cuales se describen más adelante en
esta unidad. Los datos dispuestos en escala ordinal se resumen también por lo general con medidas de
tendencia central y de dispersión, descritas en la unidad 3.
81
Introducción a las
Medidas de frecuencia
En epidemiología, muchas variables nominales tienen únicamente dos posibles categorías: vivo o muerto;
caso o control; expuesto o no expuesto, etc. Tales variables se denominan variables dicotómicas. Las
medidas de frecuencia que usamos con variables dicotómicas son razones, proporciones y tasas.
Antes de aprender estas medidas específicas, es importante entender las relaciones entre los 3 tipos de
medidas y cómo difieren unas de otras. Las 3 medidas se basan en la misma fórmula:
Razón, proporción y tasa =
x
× 10 n
y
En esta fórmula, X y Y son las 2 cantidades que se están comparando. La fórmula muestra que X se
divide sobre Y. 10n es una constante usada para transformar el resultado de la división en una cantidad
uniforme, se lee como "10 a la n potencia". El tamaño de 10n puede ser igual a 1, 10, 100, 1000 y tanto
como sea el valor de n. Por ejemplo:
100 = 1
101 = 10
102 = 10 x 10 = 100
103 = 10 x 10 x 10 = 1000
Usted aprenderá qué valor de 10n usar una vez que haya aprendido los detalles particulares de cada tipo
de razones, proporciones y tasas.
Razones, Proporciones y Tasas Comparadas
En una razón, los valores de X y Y pueden ser completamente independientes o X puede estar incluido
en Y. Por ejemplo, el sexo de los niños en una clínica de inmunización puede ser comparado en cualquiera
de las siguientes formas:
(1) mujeres/hombres (2) mujeres/todos
En la primera opción, X (mujeres) es completamente independiente de Y (hombres). En la segunda, X
(mujeres) está incluida en Y (hombres). Ambos ejemplos son razones.
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Una proporción, el segundo tipo de medida de frecuencia usado con variables dicotómicas, es una razón
en la cual X está incluida en Y. De las dos razones mostradas anteriormente, la primera no es una
proporción porque X no es parte de Y. La segunda es una proporción porque X es parte de Y.
El tercer tipo de medida de frecuencia usado con variables dicotómicas, la tasa, es como una proporción,
con una dimensión adicional: mide la ocurrencia de un evento en una población sobre el tiempo. La
fórmula básica para la tasa es la siguiente:
Tasa =
número de casos o eventos en un período de tiempo dado
× 10n
población a riesgo durante el mismo período de tiempo
Observe tres importantes aspectos de esta fórmula:
•
Las personas en el denominador deben reflejar la población de la cual se obtienen los casos
en el numerador.
•
Las cifras en el numerador y el denominador deben cubrir el mismo período de tiempo.
•
En teoría, las personas en el denominador deben estar "a riesgo" para el evento, esto es, debe
existir la posibilidad para ellas de experimentar el evento.
Ejemplo
Durante los 9 primeros meses de vigilancia nacional para el síndrome de eosinofilia- mialgia (SEM), el
CDC recibió notificaciones de 1.068 casos de los cuales 893 eran mujeres y 175 hombres. Mostraremos
cómo calcular la razón género (mujeres:hombres) para el SEM.
1. Definir X y Y: X = casos en mujeres; Y = casos en hombres
2. Identificar X y Y: X = 893 Y = 175
3. Obtener la razón X/Y: 893/175
4. Reducir la fracción para que X o Y sean iguales a 1: 893/175
= 5.1 a 1
Entonces, se han notificado aproximadamente 5 mujeres con SEM por cada hombre con SEM.
83
Ejemplo
Con base en los datos del ejemplo anterior, mostraremos cómo calcular la proporción de casos de SME
en hombres.
1.
Definir X y Y: X = casos en hombres
Y = total de casos
2.
Identificar X y Y: X = 175
Y = 1.068
3.
Obtener la razón X/Y: 175/1.068
4.
Reducir la fracción para que X o Y sean iguales a 1: 175/1.068 = 0.16/1 = 1/6.10
Entonces, cerca de 1 de cada 6 casos notificados de SEM fueron en hombres.
En el primer ejemplo, calculamos la razón mujer a hombre. En el segundo, calculamos la proporción de
casos que fueron hombres. Es la razón mujer a hombre una proporción?
La razón mujer a hombre no es una proporción, ya que el numerador (mujeres) no está incluido en el
denominador (hombres), esto es una razón no una proporción.
Como usted puede ver en la discusión anterior, razones, proporciones y tasas no son tres tipos muy
diferentes de medidas de frecuencia. Todas ellas son razones: las proporciones son un tipo particular de
razón y algunas tasas son un tipo particular de proporción. En epidemiología, sin embargo, asumimos
como completamente diferentes estas medidas.
Cuando le llamamos a una medida razón generalmente pensamos en una razón no proporcional, cuando
llamamos a una medida una proporción se piensa usualmente en una razón proporcional que no mide un
evento en el tiempo y cuando se usa el término tasa, frecuentemente nos referimos a una razón
proporcional que medie un evento en una población en el tiempo.
84
Uso de Razones, Proporciones y Tasas
En salud pública, usamos razones y proporciones para caracterizar poblaciones por edad, sexo, raza,
exposición y otras variables. En el ejemplo de los casos de SME se caracterizó la población por sexo. En
el ejercicio 2.2 usted caracterizará una serie de casos por variables seleccionadas.
También usamos razones, proporciones y sobre todo tasas, para describir tres aspectos de la condición
humana: morbilidad (enfermedad), mortalidad (muerte) y natalidad (nacimiento). La tabla 2.4 muestra
algunas razones, proporciones y tasas utilizadas para cada una de esas clases de eventos.
Cuadro 2.4
Medidas de frecuencia por tipo de evento descrito
Condición
Razones
Proporciones
Tasas
Morbilidad
Razón de riesgo (riesgo
Proporción atribuible
Incidencia
(enfermedad) relativo)
Prevalencia de punto
Tasa de ataque
Razón de tasas
Tasa de ataque secundario
Razón de posibilidades
Tasa de tiempo-persona
(odds ratio)
Prevalencia de período
Mortalidad
Razón de casos a
Mortalidad
Tasa bruta de mortalidad
(Defunción)
defunciones
proporcional
Tasa de mortalidad
Tasa de mortalidad
Tasa de letalidad
específica
materna
Tasa específica de
Razón de mortalidad
mortalidad por edad
proporcional
Tasa específica de
Tasa de mortalidad
mortalidad por raza
postneonatal
Tasa ajustada de
mortalidad
Tasa de mortalidad
neonatal
Tasa de mortalidad infantil
Tasa de años de vida
potencial perdidos
Natalidad
Razón de bajo peso al Tasa bruta de mortalidad
(Nacimiento)
nacer
Tasa bruta de fertilidad
Tasa bruta de incremento
natural
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Ejercicio 2.2.
En el cuadro 2.1, se presenta alguna información recogida sobre nacimientos con listeriosis neonatal en el
hospital general A.
a. ¿Cuál es la razón de masculinidad (masculinos a femeninos)?
b. ¿Cuál es la proporción de infantes nacidos vivos?
c. ¿Cuál es la proporción de infantes nacidos en la sala de partos?
d. ¿Cuál es la razón de partos atendidos en el quirófano con respecto a los atendidos en la sala de
partos?
Respuestas en la página 136.
86
MEDIDAS DE FRECUENCIA PARA MORBILIDAD
Para describir la presencia de enfermedad en una población, o la probabilidad (riesgo) de su ocurrencia,
usamos una medida de frecuencia de la morbilidad. La tabla 2.4 muestra varias medidas de morbilidad.
Todas pueden ser convertidas en medidas específicas por edad, raza, sexo o alguna otra característica de
cualquier población que esté siendo descrita. Describiremos cómo calcular cada una de las medidas de
morbilidad y cuándo pueden ser usadas. El cuadro 2.5 muestra un resumen de las fórmulas para las
medidas de morbilidad frecuentemente utilizadas.
Medida
Tasa de incidencia
Tasa de ataque
Tasa de ataque
secundario
Prevalencia de punto
Prevalencia de
período
Cuadro 2.5
Medidas de morbilidad frecuentemente usadas
Numerador (x)
Denominador (y)
10n
# casos nuevos de una Población promedio
Varía en el que
enfermedad específica durante ese período
n=2,3,4,5,6
en un período de
de tiempo
tiempo
# casos nuevos de una Población al inicio del Varía en el que
enfermedad específica período epidémico
n=2,3,4,5,6
en un período
epidémico
# casos nuevos
Contactos expuestos y Varía en el que
secundarios de una
susceptibles dentro de n=2,3,4,5,6
enfermedad específica un período de
entre contactos de un incubación
caso conocido dentro
de un período de
incubación
# de casos actuales y Población estimada en Varía en el que
viejos de una
un momento dado
n=2,3,4,5,6
enfermedad específica
en un momento dado
# de casos actuales y Población estimada a Varía en el que
viejos de una
mitad del período
n=2,3,4,5,6
enfermedad en un
dado
período dado
87
Tasas de Incidencia
Las tasas de incidencia son la forma más común de medir y comparar la frecuencia de enfermedad en las
poblaciones. Las usamos en lugar de números en bruto para comparar la ocurrencia de enfermedad en
diversas poblaciones ya que las tasas se ajustan a los diferentes tamaños de población. La tasa de
incidencia expresa la probabilidad o riesgo de enfermar en una población durante un período de tiempo.
Como la incidencia es una medida de riesgo, cuando una población tiene una mayor incidencia de
enfermedad que otra, decimos que la primera tiene un mayor riesgo de desarrollarla enfermedad que la
segunda, siendo iguales otros factores. Podemos también expresar esto diciendo que la primera población
es un grupo de alto riesgo comparada con la segunda.
Una tasa de incidencia (referida algunas veces simplemente como incidencia) es una medida de la
frecuencia con que un evento, tal como un caso nuevo de enfermedad, ocurre en una población durante un
período de tiempo. La fórmula para calcularla es la siguiente:
Tasa de incidencia =
número de casos o eventos nuevos en un período de tiempo dado
× 10n
población a riesgo durante el mismo período de tiempo
Ejemplo
En 1989, se informaron 733.151 casos nuevos de gonorrea en población civil de los Estados Unidos. A
mitad de ese año la población civil se estima que era de 246,552,000. Con estos datos usaremos un valor
de n=5 para 10n. Calcularemos la tasa de incidencia de gonorrea.
1. Definir X y Y: X = Casos nuevos de gonorrea en 1989
Y = Población civil en 1989
2. Identificar X, Y y 10n: X = 733,151
Y = 246,522,000
10n = 105 = 100.000
3. Calcular (X/Y) x 10n:
733.151/ 246.552.000 X 105 = .002974 X 100.000 = 297.4/100.000
o aproximadamente 300 casos notificados por 100.000 habitantes durante 1989.
88
El numerador de una tasa de incidencia debe reflejar los casos nuevos de enfermedad que ocurrieron o
fueron diagnosticados durante el período específico. El numerador no debe incluir casos que ocurrieron o
fueron diagnosticados antes.
Note que el denominador es la población a riesgo. Es decir, las personas incluidas en el denominador
deben estar en condiciones de sufrir la enfermedad que está siendo descrita durante el período cubierto.
Desafortunadamente, a menos que nosotros realicemos un estudio especial, generalmente no podemos
identificar y eliminar personas no susceptibles a la enfermedad a partir de los datos poblacionales
disponibles. En la práctica, en EE.UU se usa el censo poblacional o estimados para la mitad del período
en consideración. Si la población en estudio es pequeña y muy específica -tal como la de un hogar de
ancianos podemos y debemos usar los datos precisos en el denominador.
El denominador debe representar la población de la cual provienen los casos en el numerador. Para
propósitos de la vigilancia, la población se define generalmente por áreas definidas geopolíticamente (por
ejemplo, Estados Unidos; estado de Georgia). La población, sin embargo puede ser definida por afiliación
o registros (por ejemplo, empleados de la compañía X), experiencia común (niños sometidos a irradiación
del tiroides), o cualquier otra característica que defina a una población apropiada para los casos en el
numerador. Note que en el ejemplo descrito, el numerador estaba limitado a los casos civiles y el
denominador necesariamente está restringido a la población civil.
Dependiendo de las circunstancias, el denominador más apropiado será uno de los siguientes:
•
El promedio de población durante el período
•
La población (total o a riesgo) a mitad de período
•
La población a comienzo del período
Para 10n, cualquier valor de n puede ser usado. Para la mayoría de enfermedades notificables, un valor de
100,000 o 105 es usado para 10n. En el ejemplo anterior, 105 es usado ya que se trata de gonorrea,
enfermedad notificable. De otro lado, usualmente seleccionamos un valor para 10nde tal modo que la tasa
más pequeña calculada en una serie sea un número entero pequeño (por ejemplo, 4,2/100, no 0.42/1000;
9,6/100.000 no 0.96/1,000,000).
Como cualquier valor de n es posible, el investigador debe indicar claramente qué valor está usando. En el
ejemplo anterior usamos el valor de 100,000; nuestra incidencia fue declarada notificada como "297.4 por
100,000". En un cuadro donde se ha usado un valor de 10n, el investigador debe especificar "tasa por
1,000" en el encabezamiento de la columna donde se presenta la tasa o "/1,000" al lado de cada tasa.
89
Las tasas implican cambio en el tiempo. Para las tasas de incidencia de enfermedad, el cambio va desde el
estado de salud al de enfermedad. El período de tiempo debe especificarse. Para los propósitos dela
vigilancia, el período de tiempo comúnmente usado es el año calendario, pero cualquier intervalo puede
ser usado.
Cuando el denominador es la población al inicio del período, la medida es algunas veces llamada
incidencia acumulada. Esta medida es una proporción ya que todas las personas del numerador están
también en el denominador. Es una medida de la probabilidad o riesgo de enfermar, esto es, qué
proporción de la población desarrollará enfermedad durante el período especificado de tiempo. A
diferencia, la tasa de incidencia es semejante a la velocidad e indica qué tan rápidamente enferma la
población en un año.
Ejemplo
La figura 2.1 representa 10 episodios de una enfermedad en una población de 20 individuos, durante un
período de 16 meses. Cada línea horizontal representa el tiempo que una persona duró enferma, comienza
en la fecha de inicio y termina en la fecha de muerte o de recuperación.
En este ejemplo calcularemos la tasa de incidencia desde octubre 1 de 1990 a septiembre 30 de 1991,
usando la población en el punto medio como denominador.
Note que la población de estudio son 20 individuos. Usaremos 10n = 100.
Para el denominador usamos la población total a mitad de período (población total menos aquellos que
han muerto antes del 1º abril de 1991).
90
Figura 2.1
Diez episodios de una enfermedad en 20 personas
Fecha de inicio de la enfermedad
Fecha de defunción
Fecha de recuperación
Octubre 1/90
Abril 1/91
Septiembre 30/91
X = Casos nuevos entre el 1ero. de octubre de 1990 y el 30 de septiembre de 1991 = 4 Y = Población
total en el punto medio = 20 - 2 = 18
X/Y x 10n = 4/18 x 100 = 22/100
Por tanto, hubo una incidencia anual de 22 casos por 100 habitantes.
Ejercicio 2.3
En 1990, se notificaron 41,595 nuevos casos de SIDA en los Estados Unidos. La población a
mediados de año se estimó en unas 248,710,000 personas. Calcule la tasa de incidencia de SIDA. (Nota:
Para facilitar los cálculos con su calculadora, el numerador y el denominador pueden dividirse primero por
1000.)
Respuesta en la página 137.
91
Prevalencia
La prevalencia, algunas veces referida como tasa de prevalencia, es la proporción de personas en una
población que tienen una enfermedad o atributo particular en un momento o durante un período de
tiempo. La fórmula para la prevalencia de una enfermedad es la siguiente:
Prevalencia =
número de casos nuevos y pre - existentes en un período de tiempo dado
× 10n
población a riesgo durante el mismo período de tiempo
La fórmula para la prevalencia de un atributo es la siguiente:
Prevalencia =
personas con el atributo particular en un período de tiempo dado
× 10n
población durante el mismo período de tiempo
El valor de 10n es generalmente 1 o 100 para atributos comunes. El valor de 10n puede ser 1,000,
100,000, o 1,000,000 para rasgos raros y muchas enfermedades.
Prevalencia de punto y prevalencia de período
Los aspectos cuantitativos de la enfermedad en las poblaciones están cambiando constantemente. Algunas
veces queremos conocer dichos aspectos en un único período de tiempo -con el fin de obtener una
imagen "del momento" o "instantánea" de la población con respecto a una enfermedad. Con tal propósito
se usa la prevalencia de punto. El numerador en este caso es el número de personas con una
enfermedad o atributo particular en una fecha específica. La prevalencia puntual no es una tasa de
incidencia, pues el numerador incluye casos preexistentes; es una proporción, ya que las personas del
numerador están incluidas en el denominador.
Otras veces deseamos conocer los aspectos cuantitativos de una enfermedad cualquiera en una población,
a lo largo de un período. Entonces usamos la prevalencia de período, donde el numerador es el número
de personas enfermas en un intervalo breve, que puede ser una semana, un mes, un año, una década o
cualquier otro período específico.
92
Ejemplo
En una investigación de enfermedades de transmisión sexual en San Francisco, 180 de los 300 pacientes
entrevistados manifestaron haber utilizado preservativo al menos una vez durante los dos meses anteriores
a la entrevista. La prevalencia de período para uso de condón en esta población durante los últimos dos
meses se calcula así:
1. Identificar X y Y: X = usuarios de condón = 180
Y = total entrevistado = 300
2. Calcular (X/Y) x 10n: 180/300 x 100 = 60%
La prevalencia del uso del preservativo en los 2 meses anteriores al estudio fue del 60% en esta población
de pacientes.
Diferencia entre prevalencia e incidencia
A menudo se tiende a confundir la prevalencia y la incidencia. Son similares pero difieren en el tipo de
casos incluidos en el numerador.
Numerador de la incidencia = casos nuevos en el período estudiado
Numerador de la prevalencia = todos los casos presentes en el período estudiado
Como puede ver, el numerador de la tasa de incidencia consiste únicamente en las personas que enferman
durante el intervalo específico. El numerador de la prevalencia incluye todas las personas enfermas en ese
intervalo independientemente de la fecha de comienzo de la enfermedad. Incluye no solamente casos
nuevos sino también casos viejos que permanecieron enfermos algún tiempo durante el período específico.
Al calcular la prevalencia, un caso cuenta hasta que se produce su recuperación o la muerte.
93
Ejemplo
Se realizaron dos encuestas en la misma comunidad con 12 meses de diferencia; se observó que 25 de
5,000 personas estudiadas la primera vez, tenían anticuerpos contra histoplasmosis. Doce meses después,
35 tenían anticuerpos, incluyendo los 25 originales. Calcularemos la prevalencia en la segunda
investigación y se comparará con la incidencia en 1 año.
1. Prevalencia en la segunda investigación:
X = personas con anticuerpos = 35
Y = población = 5,000
X/Y x 10n = 35/5,000 x 103 = 7 por 1,000
2. Incidencia en el período de 12 meses:
X = nuevos casos positivos = 35 - 25 = 10
Y = Población a riesgo = 5,000 - 25 = 4,975
X/Y x 10n = 10/4.975 x 10n = 2 por 1,000
La prevalencia está basada en la incidencia (riesgo) y en la duración de la enfermedad. Una alta
prevalencia de una enfermedad en una población puede reflejarun alto riesgo o supervivencia prolongada
sin curación, por el contrario, baja prevalencia puede indicar una baja incidencia, un proceso rápidamente
fatal o una rápida recuperación.
Usamos más a menudo la prevalencia que la incidencia para medir la ocurrencia de enfermedades
crónicas, tales como la osteoartritis las cuales tienen larga duración y fechas de inicio difíciles de
establecer.
94
Ejercicio 2.4
En el ejemplo de la página 13, se calculó la tasa de incidencia para los datos mostrados en la figura 2.1.
Esta figura representa 10 episodios de enfermedad en una población de 20 personas durante 16 meses.
Cada línea horizontal representa la duración de la enfermedad en cada persona. La línea comienza en la
fecha de inicio y termina en la fecha de muerte o recuperación.
Figura 2.1
Diez episodios de una enfermedad en 20 personas revisitadas
Fecha de inicio de la enfermedad
Fecha de defunción
Fecha de recuperación
Octubre 1/90
Abril 1/91
Septiembre 30/91
Calcular las siguientes tasas:
a. Prevalencia puntual a 1 de octubre de 1990
b. Prevalencia de período entre el 1 de octubre de 1990 y el 30 de septiembre de 1991
Respuestas en la página 137.
95
Tasa de ataque
Es una variante de la tasa de incidencia, aplicada a una población estrechamente definida y observada por
un período limitado de tiempo, como durante una epidemia. Por regla general, se expresa como un
porcentaje, esto es 10n es igual a 100.
Tasa de ataque =
número de casos nuevos en un período de tiempo dado
× 10n
población a riesgo al inicio del período
Ejemplo
De 75 personas que asistieron a un asado de caridad, 46 desarrollaron posteriormente gastroenteritis.
para calcular la tasa de ataque de gastroenteritis primero definimos el numerador y el denominador:
X = Casos de gastroenteritis ocurridos ntre las personas que asistieron al asado dentro del período de
incubación de la enfermedad
= 46
Y = Número de personas que asistieron = 75
Entonces, la tasa de ataque para gastroenteritis es:
46/75 x 100 = 61%
Note que la tasa de ataque es una proporción (las personas incluidas en el numerador están también en el
denominador) Esta proporción es una medida de la probabilidad o riesgo de afectarse. En el ejemplo
anterior, podríamos decir que, entre las personas que asistieron al asado, la probabilidad o el riesgo de
sufrir gastroenteritis fue del 61%.
Tasa de ataque secundario
Una tasa de ataque secundario es una medida de la frecuencia de nuevos casos de enfermedad en
contactos de casos conocidos. Su fórmula es la siguiente:
Tasa de ataque secundario =
número de casos entre contactos de casos primarios durante el período
× 10n
Numero total de contactos
96
Para calcular el número total de contactos en viviendas, generalmente se se sustrae el número de casos
primarios del total de residentes susceptibles en la vivienda.
Ejemplo
Siete casos de hepatitis A que ocurrieron entre 70 niños de un centro de desarrollo infantil. Cada niño
infectado provenía de una familia diferente. El total de personas en las 7 familias afectadas fue de 32.
Un período de incubación más tarde, 5 familiares de los 7 niños desarrollaron hepatitis A. Calcularemos la
tasa de ataque en los niños del centro de desarrollo y la tasa de ataque secundario entre los contactos
familiares de los casos.
1. Tasa de ataque en el centro:
x = Casos de hepatitis A en el centro = 7
y = población en el centro = 70
Tasa de ataque = X/Y x 100 = 7/70 x 100 = 10%
97
Figura 2.2
Propagación secundaria de hepatitis A de un centro de
desarrollo infantil a hogares
2. Tasa de ataque secundario:
X = Casos de hepatitis A en contactos de niños con hepatitis A = 5
Y = población a riesgo en las familias (total de miembros familiares - niños ya infectados) = 32-7
= 25
Tasa de ataque secundario = X/Y x 100 = 5/25 x 100 = 20%
98
Ejercicio 2.5
En una comunidad, 115 personas de una población de 4,399 enfermaron por una patología de etiología
desconocida. Los 115 casos ocurrieron en 77 viviendas. El número total de personas que vivían en las 77
viviendas era de 424.
a. Calcular la tasa de ataque en la comunidad.
b. Calcular la tasa de ataque secundario en las viviendas afectadas, suponiendo que únicamente un caso
por vivienda sea un caso primario.
c. ¿Está la enfermedad distribuida de igual forma en la población?
Respuestas en la página 137.
99
Tasa tiempo-persona
Una tasa tiempo-persona es un tipo de tasa de incidencia que incorpora directamente el tiempo en el
denominador. Típicamente, cada persona es observada desde un punto de inicio hasta un punto
establecido de final (inicio de enfermedad, muerte, migración fuera del estudio). El numerador es el
número de casos nuevos, pero el denominador es algo diferente. Éste es la suma del tiempo que cada
persona es observada, totalizado para todas las personas.
Tasa tiempo - persona =
Numero de casos nuevos durante el periodo de tiempo observado
× 10n
Tiempo en que cada persona es seguida y sumado para todas las personas
Por ejemplo, una persona que participa en un estudio, que desarrolla la enfermedad de interés 5 años más
tarde, contribuye con 5 personas-año al denominador. Una persona libre de enfermedad y que es perdida
para el seguimiento al final del primer año, contribuye una persona-año al denominador. Las tasas tiempopersona son usadas en estudios de cohortes de enfermedades con largos períodos de incubación o
latencia, tales como algunas enfermedades ocupacionales, SIDA y enfermedades crónicas.
Ejemplo
Los investigadores incluyeron 2,100 hombres en un estudio y los siguieron durante 4 años para determinar
la tasa de enfermedad cardíaca. Los datos del seguimiento se muestran a continuación. Calcularemos la
tasa tiempo-persona para esa enfermedad. Suponemos que las personas a las que se les había
diagnosticado la enfermedad y aquellas perdidas en el seguimiento estaban libres de la enfermedad hacia
la mitad de un año, y, de este modo, contribuyen con medio año al denominador.
Incluidos inicialmente: 2,100 hombres sin enfermedad.
Después de un año: 2,000 no enfermos, 0 enfermos y 100 perdidos.
Después de 2 años: 1,900 no enfermos, 1 enfermo y otros 99 perdidos.
Después de 3 años: 1,100 no enfermos, 7 enfermos y otros 793 perdidos.
Después de 4 años: 700 no enfermos, 8 enfermos 392 perdidos.
1.
Identificar x: x = casos diagnosticados = 1+7+8 = 16
2.
Calcular y, las personas año de observación:
100
(2.000 + 1/2 x 100) + (1.900 + 1/2 x 1 + 1/2 x 99) + (1.100 + 1/2 x 7 + 1/2 x 793) + (700 +
1/2 x 8 + 1/2 x 392) = 6.400 personas-año de observación.
Una segunda vía para calcular las personas-año de observación, es tomar los datos próximos para reflejar
cuantos fueron seguidos por cuantos años, como sigue:
700 hombres x 4.0 años = 2,800 personas-año
8 + 392 = 400 hombres x 3.5 años = 1,400 "
7 + 793 = 800 hombres x 2.5 años = 2,000 "
1 + 99 = 100 hombres x 1.5 años = 150 "
0 + 100 = 100 hombres x 0.5 años = 50 "
_____
Total = 6.400 "
Esto es exactamente igual al promedio de población a riesgo (1600) por la duración del seguimiento (4
años)
16
3. Tasa tiempo-persona = ------- x 10n = .0025 x 10n
6,400
n
Si 10 es 1,000 hubo 2.5 caso por mil personas-año de observación, lo que también puede expresarse
como 2.5casos por 1,000 personas por año.
A diferencia, la tasa de ataque sería 16/2.100 = 7.6 casos por 1000 personas durante los cuatro años, un
promedio de 1.9 casos por 1.000 personas por año. La tasa de ataque es menos adecuada porque ésta
ignora a las personas perdidas en el seguimiento.
La tasa de ataque se usa más frecuentemente cuando estamos interesados en la proporción de una
población que enferma durante un breve período, particularmente en el curso de una epidemia. La tasa
tiempo-persona se utiliza más cuando estamos interesados en la rapidez con la que enferma una
población, suponiendo una tasa constante en el tiempo.
Razón de riesgo
Una razón de riesgo o riesgo relativo, compara el riesgo de algunos eventos relacionados con la salud
tales como enfermedad o muerte en dos grupos. Los dos grupos son típicamente diferentes por factores
demográficos tales como sexo (hombres vs. mujeres) o por exposición a un supuesto factor de riesgo
(consumo o no de ensalada de papas, por ejemplo). A menudo usted observará que el grupo de interés
primario se llama de "expuestos" y el de comparación el de "no expuestos". El grupo de interés primario se
ubica en el numerador y el de comparación en el denominador.
101
Razon de Riesgos =
Riesgo en el grupo de interes primario
×1
Riesgo en el grupo de comparacion
Los valores usados para el numerador y el denominador deben tener en cuenta el tamaño de la población
de donde se obtienen. Para medidas de frecuencia, pueden usarse las tasas de incidencia y de ataque en
cada grupo. Observe que se usa 1 como valor de 10n.
Una razón de riesgo de 1.0 indica idéntico riesgo en los dos grupos. Una razón de riesgo mayor que 1.0
indica un riesgo incrementado para el grupo del numerador mientras uno menor que 1.0 indica un riesgo
disminuido para ese grupo (quizá muestra un efecto protector del factor en el grupo "expuesto" del
numerador).
Ejemplo
Usando los datos de uno de los estudios clásicos de pelagra realizados por Goldberger, calcularemos la
relación de riesgo de pelagra para mujeres vs hombres. La pelagra es una enfermedad causada por déficit
dietético de niacina, y está caracterizada por dermatitis, diarrea y demencia. Los datos de un estudio
comparativo como éste, pueden resumirse en una tabla de 2x2 que se refiere a 2 variables (sexo y estado
de enfermedad), cada una con dos categorías. En la unidad 4 se discutirán con más detalle estos cuadros.
Los datos del estudio sobre la pelagra se muestran en el cuadro 2.6, donde también se muestran los
totales para hombres y mujeres.
Mujeres
Hombres
Fuente:6
Cuadro 2.6
Número de casos de pelagra por género, Carolina del Sur, 1920’s
Pelagra
Si
No
Total
a=46
b=1,483
1,484
c=18
d=1,401
1,419
Con el fin de calcular la razón de riesgo de pelagra para mujeres vs hombres, calculamos primero el
riesgo de enfermedad en mujeres y hombres.
a
46
Riesgo de enfermedad en mujeres = ----- = ----- = .031
a + b 1,484
c 18
Riesgo de enfermedad en hombres = ----- = ----- = .013
c + d 1,419
102
Por tanto, el riesgo de enfermedad en mujeres es de 0.031 (3.1%) y el riesgo de enfermedad en
hombres es del 0.013 (1.3%). Para calcular la relación de riesgos en mujeres y en hombres, las mujeres
serán el grupo de interés primario y los hombres el de comparación. La fórmula es:
Razón de riesgo = 3.1% / 1.3% = 2.4
El riesgo relativo de pelagra sería 2,4 veces mayor en mujeres que en hombres.
Ejemplo
En el mismo estudio, el riesgo de pelagra para los trabajadores del molino fue 0.9% y el de quienes no
trabajaban en el molino fue 4.4%. El riesgo relativo de pelagra para los trabajadores del molino vs no
trabajadores del molino se calcula así:
Riesgo relativo = razón de riesgo = 0.9% / 4.4% = 0.2
El riesgo de pelagra en trabajadores del molino parece ser únicamente 0.2 o un quinto del riesgo en no
trabajadores del molino. En otras palabras, trabajar en el molino parece proteger contra el desarrollo de
pelagra.
El riesgo relativo es llamado una medida de asociación por que cuantifica la relación (asociación) entre la
llamada exposición (sexo, empleo en el molino) y la enfermedad (la pelagra).
Razón de tasas
Una razón de tasas compara dos grupos en términos de tasas de incidencia, tiempo-persona o mortalidad.
A semejanza de la razón de riesgo, los dos grupos son típicamente diferentes por factores demográficos o
por exposición a un agente causal sospechoso. La tasa para el grupo de interés primario es dividida por la
tasa para el grupo de comparación.
Razon de Tasas =
Tasa en el grupo de interes primario
×1
Tasa en el grupo de comparacion
La interpretación del valor de la razón de tasas es similar a la de la razón de riesgo.
103
Ejemplo
La razón de tasas cuantifica la incidencia relativa de un evento particular de salud en dos poblaciones
específicas (una expuesta a un agente causal sospechoso, una no expuesta) durante un período específico.
Por ejemplo, los datos del cuadro 2.7a muestra tasas de muerte por cáncer de pulmón tomadas de un
estudio clásico por Doll y Hill sobre el cáncer de pulmón y el hábito de fumar cigarrillos.
Usando esos datos calcularemos la razón de tasas de fumadores de 1-14 cigarrillos por día con respecto
a las tasas de los no fumadores. El "grupo expuesto" es el de fumadores de 1-14 cigarrillos día y el de "no
expuestos" el de fumadores de 0 cigarrillos día.
Cuadro 2.7a
Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón
según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill ,
1951-1961
Cigarrillos/día
Tasas de muerte
Razón de tasa por 1000/año
0 (no fumadores)
0.07
1-14
0.57
15-24
1.34
25 +
2.27
Fuente: 5
Razón de tasas = 0.57 / 0.07 = 8.1
La tasa de cáncer de pulmón en fumadores de 1-14 cigarrillos es 8.1 veces más alta que la tasa de cáncer
de pulmón en no fumadores.
Ejercicio 2.6
Utilizando los datos del cuadro 2.7ª, calcule las siguientes razones de tasa. Anote las razones en el
cuadro. Discuta que muestran las diferentes razones de tasas acerca del riesgo de cáncer pulmonar entre
los fumadores de cigarrillos.
a. Fumadores de 15 a 24 cigarrillos por día comparados con los no-fumadores
b. Fumadores de 25 y + cigarrillos por día comparados con los no-fumadores.
Respuestas en la página 137.
104
La razón de posibilidades (Odds Ratio*)
La razón de posibilidades u Odds ratio es otra medida de asociación que cuantifica la relación entre
una exposición y una consecuencia en salud a partir de un estudio comparativo. Se calcula así:
Razón de posibilidades = ad / bc
a = # personas enfermas y expuestas
b = # personas no enfermas y expuestas
c = # personas enfermas y no expuestas
d = # personas no enfermas y no expuestas
a + c = Total # personas con enfermedad ("casos")
b + d = Total # personas sin enfermedad ("controles")
Observe que se usan las mismas letras (a, b, c, d) que en la tabla de 2x2 de la página 90. La razón de
posibilidades algunas veces se es llamado razón de productos cruzados, ya que el numerador es el
producto de la celda a y la d, mientras el denominador es el producto de la celda b y la c. Una línea desde
la celda a a la d (para el numerador) otra desde la celda b a la c (para el denominador) crean una X o
cruce sobre la tabla de 2x2.
Ejemplo
Para cuantificar la relación entre la pelagra y el sexo, la razón de posibilidades se calcula así:
46 x 1,401
Razón de posibilidades = ---------- = 2.5
1,438 x 18
Note que el la razón de posibilidades es 2.5 es muy cercano a la razón de riesgo de 2.4. Este es uno de
los hallazgos atractivos de la razón de posibilidades, cuando el evento es poco común, la razón de
posibilidades provee una buena aproximación al riesgo relativo. Otro hallazgo atractivo es que podemos
calcular la razón de posibilidades si conocemos los valores de las 4 casillas de la tabla 2x2; no
necesitamos conocer el tamaño del grupo de expuestos y no expuestos. Este hallazgo es particularmente
relevante cuando analizamos datos de un estudio de casos y controles, el cual tiene un grupo de casos (en
las celdas a y c de la tabla 2x2) y un grupo de no casos o controles (celdas b y d). El tamaño del grupo
control es arbitrario y el verdadero tamaño de la población de la cual vienen los casos normalmente, no es
conocida, haciendo que usualmente no se pueda calcular tasas oel riesgo relativo. No obstante, podemos
calcular la razón de posibilidades e interpretarlo como una aproximación al riesgo relativo.
*Odds ratio ha sido traducido al español como razón de momios, de desventajas, de desigualdades y de
suertes, entre otras.
105
Proporción atribuible
La proporción atribuible, también conocida como porcentaje de riesgo atribuible, es otra medida de
impacto de un factor causal sobre la salud pública. Para calcularla asumimos que la ocurrencia de
enfermedad en un grupo no expuesto a un factor bajo estudio representa el riesgo esperado o basal para
esa enfermedad; nosotros atribuiremos a su exposición cualquier riesgo por encima de ese nivel en el
grupo expuesto. Representa la reducción esperada en la enfermedad si la exposición pudiera ser removida
(o nunca existió).
Para dos subpoblaciones específicas, identificadas como expuestas o no expuestas a un factor de riesgo
sospechado, con riesgo de un evento de salud registrado en un período concreto,
Proporcion Atribuible =
Riesgo en el grupo de expuesto - Riesgo en el grupo no expuesto
× 100%
Riesgo en e grupo expuesto
Para tasas, la proporción atribuible puede calcularse de la misma forma.
Ejemplo
Usando los datos de la tabla 2.7a, calcularemos la proporción atribuible de personas que fuman entre 1 y
14 cigarrillos diarios.
Cuadro 2.7b
Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón
según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill ,
1951-1961
Cigarrillos/día
Tasas de muerte
Proporción Atribuible
0 (no fumadores)
0.07
1-14
0.57
15-24
1.34
25 +
2.27
Fuente: 5
1.
Identificar la tasa en el grupo expuesto: tasa de muertes para fumadores de 1-14 cigarrillos por día
= 0.57 por 1.000/año.
2.
Identificar tasa en el grupo no expuesto: tasa de muertes por cáncer de pulmón para no fumadores
= 0.07 por 1.000/año.
3.
Calcular la proporción atribuible:
106
0.57 - 0.07
= ----------- x 100%
0.57
= 0.877 x 100%
= 87.7%
Por tanto, suponiendo que nuestros datos son válidos (por ejemplo, los grupos son comparables en edad
y otros factores de riesgo), cerca del 88% de los casos de cáncer de pulmón en los fumadores de 1 a 14
cigarrillos diarios, puede ser atribuido al hecho de fumar. Aproximadamente un 12% de los casos de
cáncer de pulmón en este grupo habría ocurrido por otras causas.
Ejercicio 2.7
Utilizando los datos de la tabla 2.7b, calcule la proporción atribuible para lo siguiente:
a. Fumadores de 15 a 24 cigarrillos por día
b. Fumadores de 25 y más cigarrillos por día
Cuadro 2.7b revisado
Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón
según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill ,
1951-1961
Cigarrillos/día
Tasas de muerte
Proporción Atribuible
0 (no fumadores)
0.07
1-14
0.57
15-24
1.34
25 +
2.27
Fuente: 5
Respuestas en la página 138.
107
Medidas de frecuencia en mortalidad
Tasas de mortalidad
Una tasa de mortalidad es una medida de la frecuencia con que tiene lugar la muerte en una población
definida durante un intervalo específico. Para una población definida, en un período de tiempo,
número de defunciones durante un período de tiempo dado
Tasa de mortalidad =
× 10n
población entre la cual ocurrieron las defunciones a mitad de período de tiempo
Cuando las tasas de mortalidad están basadas sobre estadísticas vitales (conteo de certificados médicos),
el denominador más comúnmente usado es el tamaño de la población a mitad de período. En EE.UU.,
valores de 1,000 y 100,000 son usados para 10n para la mayoría de tasas de mortalidad. La tabla 2.8
resume las fórmulas de las medidas de mortalidad frecuentemente usadas.
Cuadro 2.8
Medidas de mortalidad frecuentemente usadas
Medida
Tasa bruta de
mortalidad
Numerador (x)
# total de muertes registradas
durante un periodo de tiempo
Tasa de mortalidad
por causa específica
# total de muertes asignadas a una
causa específica registradas durante
un periodo de tiempo
# total de muertes asignadas a una
causa específica registradas durante
un periodo de tiempo
# total de muertes asignadas a una
causa específica registradas durante
un periodo de tiempo
Mortalidad
proporcional
Razón de defunción
por Caso
Tasa de mortalidad
neonatal
# de defunciones en menores de 28
días durante un período de tiempo
Tasa de mortalidad
post-neonatal
# de defunciones de los 28 días y 11
meses 29 días durante un período de
tiempo
# de defunciones en menores de un
año durante un período de tiempo
Tasa de mortalidad
infantil
Tasa de mortalidad
materna
# de defunciones asignadas a causas
relacionadas con el embarazo
durante un período de tiempo
108
Denominador (y)
Población estimada a
mitad de ese período de
tiempo
Población estimada a
mitad de ese período de
tiempo
# total de muertes
registradas durante un
periodo de tiempo
# total de casos nuevos
de esa enfermedad
específica durante el
mismo periodo de tiempo
# de nacidos vivos
durante el mismo período
de tiempo
# de nacidos vivos
durante el mismo período
de tiempo
# de nacidos vivos
durante el mismo período
de tiempo
# de nacidos vivos
durante el mismo período
de tiempo
10 n
1,000 o
100,000
1,000 o
100,000
100 o
1,000
100
1,000
1,000
1,000
1,000
Tasa bruta de mortalidad
La tasa cruda de mortalidad es la tasa de mortalidad por todas las causas de muerte en una población. El
valor de 10n es de 1.000 o 100.000.
Tasa de mortalidad específica por causa
Es la tasa de mortalidad por una causa específica para una población. El numerador es el número de
muertes atribuidas a la causa específica y el denominador es la población a mitad de período. Para 10n se
usa 100.000.
Tasa de mortalidad específica por edad
Es una tasa de mortalidad limitada a un grupo de edad particular. El numerador es el número de muertes
en ese grupo de edad y el denominador el número de personas en ese grupo de edad en la población.
Algunos tipos especiales de tasas de mortalidad específica por edad son la neonatal, post-neonatal y la de
mortalidad infantil.
Tasa de mortalidad infantil
Es una de las más comúnmente usadas para comparar los servicios de salud entre las naciones. El
numerador es el número de muertes en niños por debajo de 1 año de edad declaradas durante un
período, usualmente un año calendario. El denominador es el número de nacidos vivos notificados en el
mismo período. Se expresa usualmente por 1,000 nacidos vivos.
¿Es acaso la tasa de mortalidad infantil una proporción? Técnicamente es una razón y no una proporción.
En 1988, en los Estados Unidos, murieron 38,910 infantes murieron y habían nacido 3.9 millones, para
una tasa de mortalidad infantil de 9.95 por 1.000. Indudablemente, algunas de esas muertes ocurrieron en
niños nacidos en 1987, pero el denominador incluye únicamente los nacidos en 1988.
Tasa de mortalidad neonatal
El período neonatal se define como aquel comprendido entre el nacimiento y los 28 días (sin incluir el día
28). El numerador está dado por el número de muertes en niños menores de 28 días en un período de
tiempo. El denominador de la mortalidad neonatal, al igual que la anterior, es el número de nacidos vivos
durante el mismo período. La mortalidad neonatal usualmente se expresa por 1.000 nacidos vivos. En
1988, la tasa de mortalidad neonatal en los EE.UU. fue 6.3 por 1.000 nacidos vivos.
109
Tasa de mortalidad postneonatal
El período postneonatal se define como el comprendido entre los 28 días de edad y el año (sin incluirlo).
El numerador de la tasa de mortalidad postneonatal es el número de muertes en niños entre 28 días y un
año durante un período de tiempo. El denominador es el número de nacidos vivos declarados en el mismo
período de tiempo. Por regla general, se expresa por 1.000 nacidos vivos. En 1988, la tasa de mortalidad
postneonatal en EE.UU. fue 3.6 por 1.000.
Tasa de mortalidad materna
La tasa de mortalidad materna es realmente una razón usada para medir la mortalidad asociada con la
gestación. El numerador es el número de muertes atribuidas a causas relacionadas con la gestación
durante un determinado período y el denominador es el número de nacidos vivos durante el mismo
período. Debido a que la mortalidad materna es mucho menor que la mortalidad infantil, usualmente se
expresa por 100.000 nacidos vivos. En 1988, la tasa de mortalidad materna en EE.UU. fue 8.4 por
100.000 nacidos vivos.
Tasa de mortalidad específica por sexo
Una tasa de mortalidad específica por sexo es la que ocurre ya sea en hombres o en mujeres y tanto el
numerador como el denominador están limitados a un sexo.
Tasa de mortalidad específica por raza
Es aquella tasa de mortalidad en un grupo racial específico y tanto el numerador como el denominador se
limitan a individuos de esa raza.
Combinaciones de tasas de mortalidad específicas
Las tasas de mortalidad pueden ser, además, doblemente específicas o triplemente específicas, haciendo
combinaciones que son específicas por causa, edad, sexo y/o raza. Por ejemplo, la tasa de mortalidad
atribuida a VIH entre 25 y 44 años en los EE.UU. durante 1987 fue 9,820 muertes en 77.6 millones de
individuos en ese grupo de edad, o 12.7 por 100.000. Esta es una tasa de mortalidad específica por edad
y causa ya que está limitada a una causa (VIH) y un grupo de edad (25 - 44 años).
Tasas de mortalidad ajustadas por edad
A menudo, queremos comparar la experiencia de mortalidad entre diferentes poblaciones. Sin embargo,
como las tasas de mortalidad se incrementan con la edad, una más alta en una población puede
simplemente reflejar que ésta tiene individuos más viejos. Se utilizan técnicas estadísticas para ajustar o
estandarizar las tasas en las poblaciones a comparar, lo cual elimina el efecto de las diferentes
distribuciones por edad en ellas. Las tasas de mortalidad manejadas con estas técnicas se llaman tasas
ajustadas o estandarizadas por edad.
110
Ejemplo
En EE.UU. se notificaron 2,123,323 muertes durante 1987. La población media se estimó en
243,401,000. La mortalidad relacionada con VIH y los datos poblacionales por edad de todos los
residentes y los hombres negros se muestra en el cuadro 2.9. Usaremos estos datos para calcular las
siguientes tasas de mortalidad:
a. Tasa bruta de mortalidad
b. Mortalidad específica por VIH para toda la población
c. Mortalidad específica por VIH en el grupo de 35 a 44 años
d. Mortalidad especifica por VIH en hombres negros de 35 a 44 años.
a. Tasa bruta de mortalidad.
Muertes en EE.UU.
= ----------------- x 100,000
Población total
2,123,323
= ----------- x 100.000 = 872.4 muertes por 100,000
243,401,000
Cuadro 2.9
Mortalidad por VIH y población estimada por edad
para todos las razas/etnias y los varones negros. EE.UU. 1987
Todas las razas/etnias
Grupo etario
(años)
0-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55 y +
Desconocida
Total
Fuente: 10
Muertes por VIH
191
47
492
5026
4794
1838
1077
3
13468
Población
(en miles)
18252
34146
38252
43315
34305
23276
51855
243401
111
Varones negros
Muertes por VIH
47
7
145
1326
1212
395
168
1
3301
Población
(en miles)
1393
2697
2740
2549
1663
1117
1945
14104
b.
Tasa de mortalidad específica por VIH (causa) para toda la población
Número de muertes por VIH
= ------------------------- x 10n
Población
13,468
= ----------- x 100,000 habitantes
243,401,000
= 5.5 muertes por VIH por 100,000 habitantes
c.
Tasa de mortalidad por VIH entre los 35 y 44 años de edad (tasa de mortalidad específica por
causa y edad)
Muertes por VIH entre los 35 y 44 años
= -------------------------------------- x 10n
Población entre 35 y 44 años
4,794
= ---------- x 100.000
34,305,000
= 14 muertes relacionadas con VIH por 100,000 individuos entre 35 y 44 años
d.
Tasa de mortalidad por VIH en hombres negros de 35 a 44 años de edad (tasa de mortalidad
específica por causa, edad, sexo y raza)
Muertes por VIH en hombres negros de 35-44 años
= ----------------------------------------------- x 10n
Población de hombres negros de 35-44 años
1,212
= --------- x 100.000
1,663,000
= 72.9 Muertes relacionadas con VIH por 100,000 hombres negros entre 35 y 44 años.
112
Ejercicio 2.8
En 1987 se registraron un total de 12,088 defunciones asociadas con el VIH entre masculinoss y 1,380
defunciones asociadas con VIH en femeninos (10). La población estimada a mitad de período para
masculinos y femeninos fue de 118,531,000 y 124,869,000, respectivamente.
a. Calcule la tasa de defunción por VIH entre masculinos y femeninos.
b. ¿Qué tipos de tasas de mortalidad calculó en el paso a?
c. Calcule la razón de masculinidad de las tasas.
Respuestas en la página 138.
113
Razón defunción por caso
La razón defunción por caso es el número de muertes atribuidas a una enfermedad particular durante un
período específico de tiempo dividido por el número de casos nuevos de esa enfermedad identificados
durante el mismo período:
Muertes por enfermedad particular durante el período
Razón defunción por caso = ---------------------------------------------------------- x 10n
Casos nuevos de la enfermedad en ese mismo período
Las cifras usadas para el numerador y el denominador deben aplicarse a la misma población. Las muertes
en el numerador no necesariamente están incluidas en el denominador ya que algunas de las muertes
pueden haber ocurrido en personas que desarrollaron la enfermedad antes del período específico.
Por ejemplo, 22,517 nuevos casos de tuberculosis se declararon en EE.UU. en 1987. Durante el mismo
año, ocurrieron 1,755 muertes atribuidas a tuberculosis. Presumiblemente, muchas de las muertes
ocurrieron en personas que habían contraído la enfermedad años antes. Entonces, muchos de los 1,755
casos del numerador no están entre los 22,517 del denominador. Además. la razón muerte a caso es una
razón y no una proporción. La razón defunción a caso de tuberculosis para 1987 fue:
1,755
-------- x 10n
22,517
Podemos calcular el número de muertes por 100 casos dividiendo el numerador por el denominador y
multiplicando por 100 (10n = 100 para este cálculo):
1,755 / 22,517 x 100 = 7.8 muertes por 100 casos nuevos
Alternativamente, podemos calcular el número de casos por muerte, dividiendo el denominador por el
numerador (10n = 1 en este caso):
22,517 / 1,755 = 12.8
Esto es, hubo 12.8 nuevos casos por cada muerte. Es correcto usar cualquiera de las dos expresiones de
la razón.
114
Ejercicio 2.9
El siguiente cuadro muestra el número de casos nuevos de difteria y el número de muertes relacionadas
con difteria en los EE.UU. por décadas. Calcule la razón defunción por caso por décadas. Describa la
presencia de difteria en la población interpretando el cuadro.
Cuadro 2.10
Número de casos y defunciones por difteria por decenios, Estados Unidos, 1940-1989
Decenio
Número de casos
nuevos notificados
1940-49
1950-59
1960-69
1970-79
1980-89
143,497
23,750
3,679
1,956
27
Número de
defunciones
registradas
11,228
1,710
390
90
3
Fuente: 2
Respuesta en la página 139.
115
Razón de Defunción por Caso
(por 100)
__________
__________
__________
__________
__________
Tasa de letalidad
Es la proporción de personas con una condición particular (causa) quienes mueren por esa condición. La
fórmula es:
Número de muertes por causa específica entre casos incidentes
Tasa de letalidad = ------------------------------------------------------------- x 10n
Número de casos nuevos
A diferencia de la razón caso-muerte, que es solamente la razón de muertes específicas por causa y casos
durante un período especificado, la tasa de letalidad es una proporción y requiere que las muertes en el
numerador estén limitadas a los casos en el denominador.
Considere los datos en el cuadro 2.1. En ella observamos que de los 11 neonatos que sufrieron listeriosis,
2 murieron. La tasa de letalidad es:
2 muertes
Tasa de letalidad = --------- x 100 = 18.2%
11 casos
Mortalidad proporcional
Describe la proporción de muertes en una población específica sobre un período de tiempo atribuible a
diferentes causas. Cada causa esta expresada como un porcentaje de todas las muertes y la sumatoria de
estas debe llegar a 100%. Estas proporciones no son tasas de mortalidad, ya que el denominador es el
total de muertes, no la población en la cual ocurrieron.
Para una población específica en un período específico,
muertes por una causa
la mortalidad proporcional = ---------------------------- x 100
muertes por todas las causas
el cuadro 2.11 muestra la distribución de primeras causas de muerte en los EE.UU. en 1987, Los datos
están agrupados en 2 rangos de edad. El primero incluye personas de todas las edades y el segundo
incluye únicamente a las de 25 a 44 años. Para el primer grupo, se muestra el número de muertes, la
mortalidad proporcional (como porcentaje) y el valor alcanzado por cada causa de muerte.
Mirando la tabla encontramos que la enfermedad cerebro-vascular fue la tercera causa de muerte en la
población total, con una mortalidad proporcional de 7.1%. Sin embargo, entre los 25 y 44 años de edad
la enfermedad cerebro-vascular ocasionó sólo el 2.6% de las defunciones. Algunas veces comparamos la
116
mortalidad proporcional en un grupo de edad u ocupacional con la población entera, ya sea por
muertes por todas las causas o por causa específica. La razón calculada así se llama una razón de
mortalidad proporcional o RMP.
Cuadro 2.11
Distribución de causas básicas de defunción para todas las edades y el grupo de 25 a44 años de
edad, Estados Unidos, 1987
Todas las edades
Edades de 25 a 44 años
Causa
Número
Porcentaje
Rango
Número
Porcentaje
Rango
Enfermedades cardiacas
760,353
35.8
1
15,874
______
______
Cáncer
476,927
22.5
2
20,305
______
______
Enf. Cerebrovascular??
149,835
7.1
3
3,377
2.6
8
Accidentes
Efectos Adversos
Enf. Pulmonar obst.crónica
95,020
4.5
4
27,484
______
______
78,380
3.7
5
897
0.7
<10
Neumonía e influenza
69,225
3.3
6
1,936
1.5
9
Diabetes mellitus
38,532
1.8
7
1,821
1.4
10
Suicidio
30,796
1.5
8
11,787
______
______
Enf. crónica del hígado
26,201
1.2
9
4,562
3.5
7
Aterosclerosis
22,474
1.1
10
53
<0.1
<10
Homicidios
21,103
1.0
<10
10,268
______
______
Infección por VIH
13,468
0.6
<10
9,820
______
______
Todas las demás
341,009
16.1
-
22,980
17.5
-
2,123,323
100.0
131,164
100.0
Total
Fuente: 10
117
Ejercicio 2.10
Usando los datos del cuadro 2.11, calcule las mortalidades proporcionales y los rangos para las personas
del grupo etario de 25 a 44 años. Introduzca los porcentajes y rangos en los lugares vacíos del cuadro.
Respuestas en la página 140.
118
Ejercicio 2.11
Usando los datos del cuadro 2.11, calcule razón de mortalidad proporcional por homicidios entre las
personas del grupo etario de 25 a 44 años con la mortalidad proporcional por homicidios en todos los
grupos de edad.
Respuestas en la página 141.
119
Años de vida potencial perdidos y tasa AVPP
Los años de vida potencial perdidos (AVPP) son una medida del impacto de la mortalidad prematura
sobre una población. Se calcula sumando las diferencias entre algunos puntos finales predeterminados y la
edad de muerte para aquellos que murieron antes de ese punto. Los dos puntos finales más comúnmente
usados son la edad de 65 años y la esperanza de vida. En razón de la forma en que se calcula los AVPP,
esta medida da más peso a la muerte ocurrida más temprano.
Cálculo de la medida desde un listado
1.
Eliminar los registros de todas las personas muertas en o después de una edad seleccionada como
límite (ej, 65 años).
2.
Para cada persona fallecida antes del punto final, identificar los AVPP individuales restando la
edad de muerte de la edad límite.
3.
Sumar los AVPP.
Cálculo de la medida desde una distribución de frecuencias.
1.
Asegúrese de que los grupos de edad se cortan en la una edad seleccionada como límite (ej, 65
años). Elimine todos los grupos de edad mayores a ese punto.
2.
Para cada grupo de edad menor que la edad límite, identifique el punto medio, así:
Edad menor + edad mayor + 1
Punto medio = ----------------------------------2
3.
Para cada grupo de edad menor que el punto final, identifique los AVPP para esa edad
substrayendo el punto medio del punto final.
4.
Calcule los AVPP específicos de edad multiplicando los AVPP por el número de personas en ese
grupo de edad.
5.
Sume los AVPP específicos por edad.
La tasa de años de vida potencial perdida representa este valor por 1.000 personas menores de 65
años (o por debajo de la esperanza de vida). Estas tasas pueden ser usadas para comparar mortalidad
120
prematura en diferentes poblaciones, ya que los AVPP no toman en cuenta diferencias en el tamaño de las
poblaciones.
La fórmula para una tasa de AVPP es la siguiente:
AVPP
Tasa de AVPP = -------------------------- x 10n
Población menor de 65 años
Ejemplo
Usando los datos sobre lesiones por vehículo de motor (LVM) del cuadro 2.12a, calcularemos lo
siguiente:
a.
Tasa de mortalidad relacionada con LVM para todas las edades.
b.
Tasa de mortalidad relacionada con LVM para personas menores de 65 años.
c.
Años de vida potencial perdida relacionada con LVM.
d.
Tasa AVPP relacionada con LVM.
Cuadro 2.12a
Muertes atribuidas a lesiones por vehículo de motor (LVM), neumonía e influenza
por grupo de edad, E.E.U.U. 1987
Grupo de Edad
Población
Defunciones por LVM
Defunciones por
(años)
(en miles)
neumonía e influenza
0-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65-74
75-84
85 +
Sin especificar
Total
18,252
34,146
38,252
43,315
34,305
23,,76
22,019
17,668
9,301
2,867
243,401
1,190
2,397
14,447
10,467
5,938
3,576
3,445
3,277
2,726
778
49
48,290
121
873
94
268
759
1,177
1,626
3,879
10,026
21,777
28,739
7
69,225
a.
Tasa de mortalidad relacionada con lesiones por vehículo de motor = (48,290/243,401,000) x
100,000 = 19.8 muertes por 100,000 habitantes.
b.
Tasa de mortalidad relacionada con LVM:
1,190 + 2,397 + 14,447 + 10,467 + 5,938 + 3,576 +3,445
= ------------------------------------------------------------------------------- x 100,000
(18,252 + 34,146 + 38,252 + 43,315 + 34,305 + 23,276 + 22,019) x 1,000
41,460
= ----------- x 100.000
213,565,000
= 19.4 muertes por LVM por 100,000 personas menores de 65 años.
c.
Años de vida potencial perdida por LVM:
1.
Calcular el punto medio de cada intervalo de edad usando la fórmula expuesta
anteriormente. El punto medio del grupo de 0 a 4 años es (0 + 4 + 1)/2 = 5/2 = 2.5 años.
Usando la misma fórmula, los puntos medios deben determinarse para cada grupo de
edad hasta el de 55 a 64 años.
2.
Restar el punto medio del punto final para determinar los años de vida potencial perdida
para un grupo de edad. Para el grupo de 0 a 4 años, cada muerte representa 65 menos
2.5 o 62.5 años de vida potencial perdida (ver columna 4 del cuadro 2.12b).
3.
Calcular los años de vida potencial perdidos específicos por edad multiplicando el número
de muertes en un grupo de edad dado por sus años de vida potencial perdida. Para el
grupo de 0 a 4 años, 1.190 muertes x 62.5 = 74.375 años de vida potencial perdida (ver
columna 5 del cuadro 2.12b).
122
Cuadro 2.12b
Muertes y años de vida potencial perdidos atribuidos
a lesiones por vehículo de motor por edad, EE.UU. 1987
Columna 1
Columna 2
Columna 3
Columna 4
Columna 5
Grupo etario
(Años)
Defunciones por
LVM
1,190
2,397
14,447
10,467
5,938
3,576
3,445
3,277
2,726
778
49
48,290
Punto medio
Años que restan a
los 65
62,5
55
45
35
25
15
5
-----
AVPP
0-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65-74
75-84
85 y +
Desconocida
Total
4.
d.
2,5
10
20.
30
40
50
60
-----
74,375
131,835
650,115
366,345
148,450
53,640
17,225
0
0
0
0
144,1985
Total de años de vida potencial perdida por edad. El total de AVPP atribuidos a lesiones
por vehículo de motor en los EE.UU en 1987 fue 1,441,985 años (columna 5 de la tabla
2.12b).
Tasa de AVPP relacionada con LVM= AVPP dividido por la población hasta 65 años.
1,441,985
= ----------- x 1.000 = 6.8 AVPP por 1,000 personas menores de 65 años
213,565,000
Comúnmente se usan 2 puntos finales. El primero, los 65 años de edad, ya ilustrado. Este punto asume
que cada persona debe vivir al menos 65 años y cualquier muerte antes de esta edad es prematura. Ignora
las muertes después de los 65 años. Entonces, el punto final a los 65 años enfatiza las causas de muerte en
personas más jóvenes.
El segundo punto final usado comúnmente es el remanente de esperanza de vida al momento de morir.
Los AVPP se calculan restando la edad de muerte (o el punto medio para el grupo de edad) del
123
remanente de esperanza de vida a esa edad. El remanente de esperanza de vida está disponible en una
tabla de vida publicada anualmente por el Centro Nacional de Estadísticas de Salud de los EEUU. Por
ejemplo, en 1984, el remanente de esperanza de vida para un individuo de 60 años, fue 20.4 años y el
remanente de esperanza de vida para el grupo de 75 a 84 años fue 8.2 años.
En razón de que las muertes en edades mayores son más numerosas, el método de la esperanza de vida
para el cálculo de los años de vida potencial perdida hace menos énfasis en las muertes a edades
tempranas, y se asemeja con más exactitud a las tasas brutas de mortalidad.
Usamos las tasas de AVPP para comparar los AVPP de diferentes lugares. Como las diferentes
poblaciones pueden tener diferentes distribuciones de edad, se calculan las tasas ajustadas de AVPP para
eliminar el efecto de ellas en las poblaciones a comparar.
Ejercicio 2.12
Utilizando los datos sobre neumonía e influenza (N&I) del cuadro 2.12a calcule lo siguiente:
a. Tasas de mortalidad relacionadas con N&I en todas las edades.
b. Tasas de mortalidad relacionadas con N&I en personas menores de 65 años.
c. Años de vida potencial perdidos relacionados con N&I.
d. Tasa de AVPP relacionada con N&I.
Respuestas en la página 141.
124
Medidas de Frecuencia de Natalidad
En epidemiología, las medidas de natalidad se usan en salud materno-infantil y, menos, en otras áreas. El
cuadro 2.13 muestra un resumen de algunas medidas de natalidad utilizadas frecuentemente.
Cuadro 2.13
Medidas de natalidad frecuentemente usadas
Medida
Tasa bruta de
natalidad
Numerador (x)
# de nacidos vivos durante un
período de tiempo
Denominador (y)
Población estimada a
mitad de ese período de
tiempo
10 n
1,000
Tasa bruta de
fertilidad
# de nacidos vivos durante un
período de tiempo
# de nacidos vivos
durante un período de
tiempo
1,000
Tasa bruta de
incremento natural
# de nacidos vivos menos # de
defunciones durante un período de
tiempo
Población estimada a
mitad de ese período de
tiempo
1,000
Razón de Bajo Peso
al Nacer
# de nacidos vivos con peso inferior
# de nacidos vivos
a 2,500 gramos durante un período de durante el mismo período
tiempo
de tiempo
125
100
Resumen
En epidemiología es importante medir la cantidad de enfermedad y otros eventos de salud. Ellas son la
base para la vigilancia de enfermedades y la asignación de recursos.
Sin embargo, las cantidades solas son insuficientes para describir las características de una población y
para determinar riesgos. Con ese propósito se usan Razones, Proporciones y Tasas como también
medidas de tendencia central y dispersión que seran discutidas en la siguiente unidad. Las razones y
proporciones se utilizan para describir las características poblacionales. Las proporciones y las tasas se
usan para cuantificar la morbilidad y la mortalidad. A partir de esas proporciones podemos inferir
riesgo para diferentes grupos, detectar grupos de alto riesgo y desarrollar hipótesis acerca de causas, ej..
por qué esos grupos están en alto riesgo.
Las dos medidas primarias de morbilidad son la incidencia y la prevalencia. Las tasas de incidencia
reflejan la ocurrencia de casos nuevos de enfermedad en una población y la prevalencia refleja la
presencia de enfermedad en la población. Para cuantificar la asociación entre ocurrencia de enfermedad y
posibles factores de riesgo o causas, comúnmente usamos dos medidas: riesgo relativo y la razón de
posibilidades (odds ratio).
Las tasas de mortalidad han sido desde hace tiempo el estándar para medir la mortalidad en una
población. Recientemente, los años de vida potencial perdidos y las tasas de años de vida potencial
perdidos han ganado popularidad porque se centran en la valoración de la mortalidad precoz, más
frecuentemente prevenible.
Todas estas medidas son usadas en la tarea central de la epidemiología, conocida como epidemiología
descriptiva.
126
Ejercicios de repaso
Ejercicio 2.13
Responda las siguientes preguntas analizando los datos del cuadro 2.14 por tiempo, lugar y. persona:
a.
Agrupando las fechas de inicio en intervalos de 7 días, cree una distribución de frecuencias sobre
número de casos por semana.
b.
Use el listado de la tabla 2.14 y los datos de población en el área específica, del cuadro 2.15 para
calcular las tasas de ataque específicas por área. ¿Qué áreas de la ciudad tuvieron el mayor
número de casos? ¿Cuál tiene las tasas de ataque más altas?
c.
Calcule la razón de casos mujer a hombre.
127
d.
Calcule la proporción de mujeres entre los casos.
e.
Use el listado y los datos específicos por edad y sexo de cuadro 2.16 para calcular las tasas de
ataque específicas por edad y sexo. ¿Qué grupos de edad y sexo tuvieron mayor riesgo? ¿Qué
grupos de edad y sexo tuvieron el menor?
(Pista: el cuadro 2.16 está limitado a residentes de la ciudad, ¿quiénes deben incluirse en el
numerador de sus tasas de ataque?).
f.
Calcule el riesgo relativo para personas de 20 a 39
128
Cuadro 2.15
Listado de casos de la enfermedad X, ciudad M.
No. De
Caso
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
Edad
Sexo
38
41
7
17
10
28
42
57
16
15
56
40
40
36
54
53
15
34
41
42
33
51
39
46
34
67
46
48
32
73
51
53
35
52
59
25
62
15
50
39
55
76
15
36
41
71
54
17
75
27
M
M
F
F
M
M
M
M
M
M
M
M
F
F
F
M
M
F
M
F
M
M
M
F
M
F
F
F
M
M
F
M
F
M
F
F
F
F
F
F
F
F
M
M
F
F
M
M
F
M
Area de
Residencia
7
8
11
8
8
13
2
Municpio**
11
9
9
ãîðîä*
4
4
8
2
4
1
12
12
Municipio
Municipio
Municipio
2
2
12
FM**
FM
12
3
8
Municipio
Municipio
7
4
8
5
10
FM
12
7
FM
Municipio
FM
Municipio
6
1
8
8
11
Fecha de
Inicio
2/10
2/10
2/10
2/10
2/10
2/11
2/13
2/14
2/15
2/15
2/15
2/16
2/16
2/17
2/17
2/17
2/17
2/17
2/18
2/18
2/18
2/19
2/19
2/19
2/19
2/20
2/20
2/21
2/21
2/21
2/21
2/21
2/22
2/22
2/22
2/22
2/22
2/22
2/22
2/22
2/23
2/23
2/24
2/24
2/24
2/24
2/25
2/26
2/26
2/26
No. De
Caso
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
Edad
Sexo
14
57
50
58
69
51
67
40
57
72
26
31
41
54
54
29
44
73
49
60
63
8
66
65
17
16
40
76
46
44
55
37
35
67
18
20
86
38
40
86
44
67
30
60
49
16
57
42
29
F
F
F
F
M
F
F
M
M
F
M
M
F
F
F
F
F
F
F
M
M
M
F
M
F
F
F
F
M
F
F
F
F
F
M
M
M
M
F
F
F
F
F
F
F
F
M
M
F
*Ciudad=dentro de los límites de la ciudad, pero se desconoce la dirección exacta
**Municipio=fuera de la ciudad pero dentro del municipio
**FM= Fuera del municipio
129
Area de
Residencia
5
FM
1
1
Ciudad
Municipio
Municipio
9
Municipio
7
3
5
3
7
4
FM
FM
FM
9
FM
5
4
2
7
3
3
FM
7
Municipio
1
FM
FM
Municipio
12
5
6
Municipio
3
8
3
11
FM
7
3
6
11
5
9
2
Fecha de
Inicio
2/27
2/27
2/28
2/28
2/28
2/28
2/28
2/28
2/29
2/29
2/29
2/29
3/01
3/01
3/01
3/01
3/01
3/01
3/02
3/02
3/02
3/03
3/03
3/03
3/04
3/04
3/05
3/05
3/05
3/06
3/06
3/07
3/07
3/07
3/07
3/08
3/09
3/09
3/11
3/11
3/11
3/12
3/13
3/13
3/24
3/29
4/04
4/05
4/09
Cuadro 2.15
Distribución de la población por área de residencia, Ciudad M
Número del área de residencia
Población
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Total
4,006
2,441
3,070
1,893
3,003
2,258
2,289
1,692
3,643
1,265
1,302
3,408
441
30,711
*Población del condado fuera delos límites de la ciudad = 20,000
Cuadro 2.16
Distribución por edad y sexo de la población
ciudad M
Grupo etario
Masculinos
Femeninos
Total
0-9
10-19
20-39
40-59
60 y +
Total
3,523
2,313
3,476
3,078
2,270
14,660
3,379
2,483
3,929
3,462
2,798
16,051
6,902
4,796
7,405
6,540
5,068
30,711
130
Ejercicio 2.14
Utilizando los datos de los cuadros 2.17 a 2.21, responde las siguientes preguntas (a-j). Todas las
preguntas se refieren a los EE.UU. en 1989.
a. ¿Cuál es la tasa bruta de mortalidad?
b. ¿Cuál es la razón de masculinidad de las tasas de mortalidad infantil?
c. ¿Cuál es la razón entre la mortalidad neonatal y la post-neonatal?
d. ¿Qué proporción de la población de los EE.UU. está en edades iguales o superiores a 65 años? ¿Qué
proporción de las muertes en EE.UU. se producen entre personas de edades iguales o superiores a 65
años? ¿Cuál es la tasa de mortalidad en personas de 65 años o más? ¿Qué tipo de tasa es ésta?
e. ¿Cuál es la tasa de mortalidad atribuible a la infección por VIH?
131
f. ¿Cuál es la tasa de incidencia de SIDA?
g. ¿Cuál es la razón muertes-casos en el VIH? (Use los casos declarados de SIDA para el denominador).
h. ¿Cuál es la mortalidad proporcional por enfermedad cardiovascular?
i. Calcule los años de vida potencial perdida (hasta los 65 años) por lesiones por vehículo de motor.
j. Calcule la tasa de AVPP para las lesiones por vehículo de motor.
Las respuestas, en la página 143-146
132
Cuadro 2.17
Nacidos vivos por género, Estados Unidos, 1989
Género
Población
Masculinos
2,069,490
Femeninos
1,971,468
Total
4,040,958
Fuente: 9
Cuadro 2.18
Defunciones por edad y género, Estados Unidos, 1989
Grupo etario
Masculinos
Femeninos
Total
<28 días
28 días-11 meses
1-4 años
5-9 años
10-14 años
15-19 años
20-24 años
25-29 años
30-34 años
35-39 años
40-44 años
45-49 años
50-54 años
55-59 años
60-64 años
65-69 años
70-74 años
75-79 años
80-84 años
85 y + años
No especificada
Todas las edades
14,059
8,302
4,110
2,510
2,914
11,263
15,902
19,932
24,222
26,742
28,586
32,718
42,105
62,981
96,628
129,847
148,559
157,090
135,580
149,735
405
1,114,190
11,109
6,185
3,182
1,803
1,687
4,307
5,016
6,998
9,372
11,120
14,471
18,139
25,304
38,493
61,956
89,250
113,568
144,135
162,401
307,623
157
1,036,276
25,168
14,487
7,292
4,313
4,601
15,570
20,918
26,930
33,594
37,862
43,057
50,857
67,409
101,474
158,584
219,097
262,127
301,225
297,981
457,358
562
2,150,466
Fuente: 8
133
Cuadro 2.19
Defunciones poer edd por causas seleccionadas, Estados Unidos, 1989
Grupo etario
(Años)
<1
1-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65-74
75-84
85 y mas
Sin especificar
Todas las
edades
?Enf.
Corazón
776
281
295
938
3,462
11,782
30,922
81,351
165,787
234,318
203,863
92
N&I
LVM
Diabetes
VIH
Las demás
Total
636
228
122
271
881
1,415
1,707
3,880
10,418
24,022
32,955
15
216
1,005
2,266
12941
10,269
6,302
3,879
3,408
3,465
2,909
877
38
6
15
32
136
687
1,432
2,784
6,942
13,168
14,160
7,470
1
120
112
64
613
7,759
8,563
3,285
1,144
327
70
12
13
37,901
5,651
6,135
21,589
37,466
51,425
75,689
163,333
288,059
323,727
212,181
403
39,655
7,292
8,914
36,488
60,524
80,919
118,266
260,058
481,224
599,206
457,358
562
733,867
76,550
47,575
46,833
22,082
1,223,559
2,150,466
Fuente: 8
Cuadro 2.20
Casos nuevos de enfermedades de notificación obligatoria seleccionadas, EEUU, 1989
Enfermedad
Número
Ántrax
Gonorrea
Hepatitis A
Hepatitis B
Legionelosis
Peste
Rabia Humana
Salmonelosis
Sarampión
Shigelosis
SIDA
Sífilis primaria
Sífilis congénita
Triquinosis
Tuberculosis
*Casos civilies solamente
Fuente:2
0
733,151
35,821
23,419
1,190
4
1
47,812
18,193
25,010
33,722
44,540
859
30
23,495
134
Cuadro 2.21
Población residente estimada (en miles) por edad y género, Estados Unidos, Julio 1, 1989
Grupo etario
Masculinos
Femeninos
Total
< 1 año
1-4 años
5-9 años
10-14 años
15-19 años
20-24 años
25-29 años
30-34 años
35-39 años
40-44 años
45-49 años
50-54 años
55-59 años
60-64 años
65-69 años
70-74 años
75-79 años
80-84 años
85 y + años
Todas las edades
2,020
7,578
9,321
8,689
9,091
9,368
10,865
11,078
9,731
8,294
6,601
5,509
5,121
5,079
4,631
3,464
2,385
1,306
850
120,981
1,925
7,229
8,891
8,260
8,721
9,334
10,834
11,058
9,890
8,588
6,920
5,866
5,605
5,788
5,538
4,549
3,648
2,422
2,192
127,258
Fuente: 13
135
3,945
14,807
18,212
16,949
17,812
18,702
21,699
22,136
19,621
16,882
13,521
11,375
10,726
10,867
10,169
8,013
6,033
3,728
3,042
248,239
RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS
Respuesta al ejercicio 2.1 página 81
Distribución de mujeres por paridad,
Estudio de Salud Reproductiva
Paridad
Número de
casos
0
4
1
5
2
4
3
2
4
1
5
1
6
0
7
1
8
1
Total
19
Respuesta al ejercicio 2.2 página 86
a.
5 varones, 6 hembras
varón:hembra = 5:6
La relación entre varones y hembras es de 5 a 6; 0.83 a 1.
b.
9 vivieron, 2 murieron
proporción que vivió = los que vivieron/todos los casos= 9/11 = 0,82
La proporción de niños que vivieron es del 82%, o 8,2 de 10.
c.
5 en partos en sala de partos, 5 en quirófanos, y 1 parto en el área de urgencias
proporción de partos en sala de partos= p. en sala de partos/todo los partos = 5/11 =0.45
La proporción de niños nacidos en sala de partos es del 45% o de 4.5 de 10.
d.
5 partos en sala de partos y 5 en quirófano
en sala de partos : en quirófano = 5:5 =1:1
La relación de partos en quirófano y partos en paritorio es de 1 a 1.
136
Respuesta al ejercicio 2.3 página 91
Tasa de incidencia del SIDA en 1990
= número de casos nuevos / población media en 1990 x 100000
= (41595/248710000) x 100000 = 16.7 por 100000 habitantes
Respuesta al ejercicio 2.4 página 95
a.
Prevalencia puntual el 1 de Octubre de 1990:
x = casos presentes el 1/10/90 = 6
y = población = 20
x/y •10n = 6/20 •100 = 30%
b.
Prevalencia en el período del 1 de Octubre de 1990 al 30 de Septiembre de 1991
x = casos presentes entre el 1/10/90 y el 30/9/91 = 10
y = población = 20
x/y • 10n = 10/20 •100 = 50%
Respuesta al ejercicio 2.5 página 99
a.
Tasa de ataque general bruta = 115/4399 = 26/1000 o 2.6%
b.
Tasa de ataque secundaria = (nº de personas del hogar que
estar expuestos al caso primario) / (nº de contactos del hogar) =
= (115-77) / (424-77) = 38/347 = 11.0%
desarrollan la enfermedad tras
c.
La tasa de ataque secundaria es considerablemente mayor que la tasa de ataque general bruta, lo
que indica que las personas que vivían en una casa en la que existía un caso tenían mayor riesgo de
enfermedad que la población general. Esta característica concuerda con cualquier etiología que ocasione
un agrupamiento de casos en hogares, como patologías infecciosas, ambientales, genéticas, nutricionales y
otras.
Respue sta al ejercicio 2.6 (página 104)
a. Relación de tasas en fumadores de 15-24 cigarrillos diarios, comparados con no fumadores =
1.39/0.07 = 19.9
137
b.
Relación de tasas en fumadores de >25 cigarrillos diarios,
2.27/0.07 = 32.4
comparados con no fumadores =
La tasa de muertes por cáncer de pulmón fue mucho mayor para los fumadores que para los no
fumadores, variando de ser 8 veces mayor en los fumadores de 1-14 cigarrillos diarios a 32 veces mayor
en el caso de los fumadores de >25 cigarrillos diarios. Estos resultados representan un efecto dosisrespuesta en el que el aumento en la exposición a los cigarrillos (aumento en la dosis) se asocia a tasas
crecientes de muerte por cáncer de pulmón (respuesta mayor).
Respue sta al ejercicio 2.7 (página 107)
a.
Riesgo atribuible porcentual en fumadores de 15-24 cigarrillos diarios = [(1.39-0.07)/1.39]•100
= 0.9496 •100
= 95%
b.
Riesgo atribuible porcentual en fumadores de >25 cigarrillos diarios = [(2.27-0.07)/2.27]•100=
0.9691 •100 = 97%
Respue sta al ejercicio 2.8 (página 113)
a.
Tasa de muertes relacionadas con HIV, en varones
= (12088/118531000) •100000 = 10.2 por 100000
Tasa de muertes relacionadas con HIV, en mujeres
= (1380/124869000) •100000 = 1.1 por 100000
b.
Estas tasas son tasas de mortalidad específicas en cuanto a la causa y el sexo.
c.
La relación de tasas de mortalidad por HIV de hombres y de mujeres = (10.2 por 100000)/(1.1
por 100000) = 9.3
La tasa de mortalidad asociada a HIV era 9.3 veces mayor en varones que en hembras.
138
Respuesta al ejercicio 2.9 (página 115)
Cuadro 2.10 completo
Número de casos y defunciones por difteria por decenios, Estados Unidos, 1940-1989
Decenio
Número de casos
nuevos notificados
1940-49
1950-59
1960-69
1970-79
1980-89
143,497
23,750
3,679
1,956
27
Número de
defunciones
registradas
11,228
1,710
390
90
3
Razón de Defunción a Caso
(por 100)
7.82
7.20
10.60
4.60
11.11
A pesar de que el número de casos de muertes ha descendido dramáticamente en los últimos 50
años, la razón defunciones-caso ha fluctuado paradójicamente. La disminución de las defunciones se debe
a la disminución de la ocurrencia de la enfermedad más que a cualquier otra mejora en la sobrevida de los
enfermos.
139
Respuesta al ejercicio 2.10 (página 118)
Cuadro 2.11 completo
Distribución de causas básicas de defunción para todas las edades y el grupo de 25 a44 años de
edad, Estados Unidos, 1987
Todas las edades
Edades de 25 a 44 años
Causa
Número
Porcentaje
Rango
Número
Porcentaje
Rango
Enfermedades cardiacas
760,353
35.8
1
15,874
12.1
3
Cáncer
476,927
22.5
2
20,305
15.5
2
Enf. Cerebro-vascular??
149,835
7.1
3
3,377
2.6
8
Accidentes
Efectos Adversos
Enf. Pulmonar obst.crónica
95,020
4.5
4
27,484
21.0
1
78,380
3.7
5
897
0.7
<10
Neumonía e influenza
69,225
3.3
6
1,936
1.5
9
Diabetes mellitus
38,532
1.8
7
1,821
1.4
10
Suicidio
30,796
1.5
8
11,787
9.0
4
Enf. crónica del hígado
26,201
1.2
9
4,562
3.5
7
Aterosclerosis
22,474
1.1
10
53
<0.1
<10
Homicidios
21,103
1.0
<10
10,268
7.8
5
Infección por VIH
13,468
0.6
<10
9,820
7.5
6
Todas las demás
341,009
16.1
-
22,980
17.5
-
2,123,323
100.0
131,164
100.0
Total
140
Respuesta al ejercicio 2.11 (página 119)
Mortalidad proporcional por homicidio entre personas de 25 a 44 años / mortalidad proporcional por
homicidio en todas las edades= (número de muertes por homicidio en 25-44 años / número de muertes
totales en 25-44 años) / (número de muertes por homicidio en todas las edades / número total de muertes
en todas las edades)
= (10268/131164) / (21103/2123323) = 0.078/0.010 = 7.8 a 1
Así pues, en 1987, el homicidio como causa de muerte era 7.8 veces más frecuente entre las edades de
25-44 años que en la globalidad de la población.
Respuesta al ejercicio 2.12 (página 124)
a.
Tasa de mortalidad asociada a N&I (neumonía e influenza), en todas las edades
= (69225/243401000) • 100000 = 28.4 muertes asociadas a N&I por 100,000 habitantes
b.
Tasa de mortalidad asociada a N&I en personas < 65 años
= [(873+94+268+759+1177+1626+3879)/(213565000)]•100000
= (8676/213565000)•100000
= 4.1 muertes asociadas a P&I por 100000 personas < 65 años
c.
Años de vida potencial perdidos, asociados a N&I
141
Grupo etario
(Años)
0-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65-74
75-84
> 85
Desconocida
Total
d.
Cuadro 2.12c
Añosde vida potencial perdidods atribuíbles a
neumonía e influenza por grupo etario, EEUU, 1987
Defunciones
Punto Medio
Años hasta los 65
N&I
873
2.5
62.5
94
10
55
268
20
45
759
30
35
1,177
40
25
1,626
50
15
3,879
60
5
10,026
21,777
28,739
7
69,225
AVPP
54,562.5
51,70.0
12,060.0
26,565.0
29,425.0
24,390.0
19,395.0
0,0
0,0
0,0
0,0
171,567.5
Tasa de años potenciales de vida perdidos asociados a P&I
= (171567.5 / 213565000) •100,000
= 0.8 años de vida potencia perdidos por 100,000 habitantes< 65 años
Respuesta al ejercicio 2.13 (página 127)
a.
Semana de comienzo
Semana
Ciudad
Fuera de la Ciudad
Total
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
12
20
16
12
6
0
2
2
1
71
1
9
10
6
2
0
0
0
0
28
13
29
26
18
8
0
2
2
1
99
142
b.
Tasas de ataque específicas por área
# Area
# de Casos
Población
Tasa por 1,000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Desconocida
Total Ciudad
Municipio
Fuera del Municipio
Total
5
6
8
6
6
3
8
9
5
1
5
6
1
2
71
14
14
99
4,006
2,441
3,070
1,893
3,003
2,258
2,289
1,692
3,643
1,265
1,302
3,408
441
1.248
2.458
2.606
3.170
1.998
1.329
3.495
5.319
1.372
0.791
3.840
1.761
2.268
30,711
20,000
2.312
0.700
El área 8 es la que más casos tiene, y la tasa de ataque más alta (5.3 por 1000).
c.
57 casos en mujeres, y 42 casos en varones, por tanto la razón de mujeres a hombres es 57/42, o
1.4 a 1.
d.
57 casos en mujeres / 99 casos totales = 0.576, o 57.6% de los casos son en mujeres.
e.
¡Cuidado! ¡El numerador debe concordar con el denominador! Como sólo tenemos datos acerca
de la población de la ciudad, tendremos que restringir nuestro numerador a los casos de la ciudad.
Casos de la ciudad
Grupo etario
0-9
10-19
20-39
40-59
> 60
Total
Masculinos
Femeninos
Total
1
7
8
11
4
31
1
6
6
17
10
40
2
13
14
28
14
71
143
Población de la ciudad
Grupo etario
0-9
10-19
20-39
40-59
> 60
?Total
Masculinos
Femeninos
Total
3,523
2,313
3,476
3,078
2,270
14,660
3,379
2,483
3,929
3,462
2,798
16,051
6,902
4,796
7,405
6,540
5,068
30,711
Tasas de ataque específicas por edad y sexo por 1,000 habitantes
Grupo etario
0-9
10-19
20-39
40-59
> 60
Total
Masculinos
Femeninos
Total
0.28
3.03
2.30
3.57
1.76
2.11
0.30
2.42
1.53
4.91
3.57
2.49
0.29
2.71
1.89
4.28
2.76
2.31
Las tasas de ataque más altas ocurrieron entre las mujeres entre 40 y 59 años y las de >/= 6o años (4.9 y
3.6 por 1000, respectivamente), y en varones entre 40 y 59 años (3.6 por 1000).
Los niños entre 0 y 9 años tenían tasas bajas, independientemente de su sexo.
f.
El riesgo relativo para el grupo de 40-59 años y el de 20-39 años se calcula como 4.28/1.89,
o 2.3. Los ciudadanos entre 40 y 59 años de edad tenían más de dos veces más probabilidad de
desarrollar la enfermedad que los de 20-39 años.
Respuesta al ejercicio 2.14 (página 132)
a.
La tasa bruta de mortalidad en 1989:
=(2150466/248239000) •100000 = 866.3 por 100,000 habitantes
b.
Tasa de mortalidad infantil en varones:
= [(14,059+8,302)/2,069.490] •1,000
= (22,361/2,069,490) •1000 = 10.805 por 1000 nacidos vivos
Tasa de mortalidad infantil en hembras:
144
= [(11,109+6185)/1,971.468] •1000
= (17,294/1,971,468) •1000 = 8.772 por 1000 nacidos vivos
Razón de tasas de mortalidad infantil varones-hembras:
= 10,805/8,772, o de 1.23 a 1. Nacen más varones que hembras, pero la tasa de mortalidad en
neonatos-lactantes varones es superior a la de las hembras.
c.
Relación de la mortalidad neonatal y la postnatal:
= 25168/14487 = 1.7 a 1. La mortalidad es sensiblemente mayor en el primer mes que en los
siguientes 11 meses de vida.
d.
Proporción de población de 65 años y mayor:
= (10169+8013+6033+3728+3042) •1000 / 248239000
= 30985000/248239000
= 0.1248, o el 12.5% de la población de los EE.UU. está por encima de los 65 años.
Proporción de muertes entre personas de 65 años o más:
= (219097+262127+301225+297981+457358) / 2150466
= 1537788 / 2150466
= 0.7151, o el 71,5% de las muertes en EE. UU. ocurren entre personas de 65 años o más.
Tasa de mortalidad en personas de 65 años y más:
= (1,537,788/30,985,000) •100,000
= 4963.0 por 100,000 habitantes (casi el 5% anualmente)
Esta es una tasa de mortalidad específica de edad.
e.
Tasa de mortalidad específica por HIV:
= (22082/248239000) •100000 = 8.9 muertes por HIV por 100,000 habitantes
f.
Tasa de incidencia de SIDA:
= (33,722/248,239,000) •100,000
= 13.6 casos de SIDA declarados por 100,000 habitantes
g.
Relación de muertes por HIV y casos de SIDA:
= 22082/33722 = 0.65 a 1
h.
Mortalidad proporcional por enfermedad cardiovascular:
= 733867/2150466 = 0.341, o 34.1% de las muertes son atribuíbles
cardiovascular
145
a enfermedad
i.
Años de vida potencial perdidos por lesiones por vehículos de motor
Defunciones y años de vida potencial perdidos atribuidos a lesiones por vehículo de motor por grupos de
edad, Estados Unidos, 1989
Grupo etario
(años)
<1
1-4
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
Total
Defunciones por
LVM
216
1,005
2,266
12,941
10,269
6,302
3,879
3,408
Punto Medio
Años a 65
AVPP
0,5
3
10
20
30
40
50
60
64.5
62
55
45
35
25
15
5
13,932
62,310
124,630
582,345
359,415
157,550
58,185
17,040
1,375,407
j.
Tasa de años de vida potencial perdidos por lesiones por vehículos a motor = años de vida
potencial perdidos, dividido entre la población hasta 65 años (ver la respuesta d)
= [1,375,407/(248,239,000-30,985,000)]•1000
= (1,375,407/217,254,000)•1000 = 6.3 años de vida potencia perdidos por 1000 habitantes
menores de 65 años.
146
Examen de Auto-evaluación 2
Ahora que usted ha leído la unidad 2 y ha realizado sus ejercicios, debiera estar preparado para hacer la
prueba de auto-evaluación. Esta prueba ha sido diseñada para evaluar en qué medida ha asimilado el
contenido de la unidad. Usted podrá volver al texto cuando tenga cualquier duda acerca de una respuesta
pero recuerde que el examen final deberá realizarlo a libro cerrado. Rodee con un círculo TODAS las
respuestas correctas a cada pregunta.
1.
Un cuadro de dos columnas en la cual la izquierda muestra todos los posibles valores que una
variable puede tomar y la columna derecha muestra el número de registros en la base de datos
con cada valor se denomina una __________________.
2.
De las variables relacionadas a continuación, ¿cuáles pueden usarse en escala nominal?
Títulos de anticuerpos frente a la influenza A/H1N1
B. Sexo
C. Talla en centímetros
D. Paridad
E. "¿Estuvo usted hospitalizado esta semana?"
3.
Las distribuciones de frecuencia son apropiadas para:
A. variables en escala nominal solamente
B. variables en escala ordinal solamente
C. Ambos tipos de variables
D. Ninguna de las dos variables
4.
Fracción para la pregunta 1:
# de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU.
---------------------------------------------------------------------------------# de mujeres muertas por cáncer en 1991 en EE.UU.
La fracción mostrada arriba es: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)
A. Razón
B. Proporción
C. Tasa de ataque
D. Tasa de mortalidad
147
A.
5.
Fracción para la pregunta 2:
# de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU.
---------------------------------------------------------------------------------# de mujeres muertas en 1991 en EE.UU.
La fracción mostrada arriba es una: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)
A. Razón
B. Proporción
C. Tasa de ataque
D. tasa de mortalidad
6.
Fracción para la pregunta 3:
# de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU.
--------------------------------------------------------------------------------# de mujeres en 1991 en EE.UU.
La fracción mostrada arriba es una: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)
A. Razón
B. Proporción
C. Tasa de ataque
D. Tasa de mortalidad
7.
La incidencia y la prevalencia pueden representarse con la fórmula (x/y) x 10n para un período
específico de tiempo. La principal diferencia entre incidencia y prevalencia está en:
A. x
B. y
C. 10n
D. El período de tiempo de referencia
8.
La prevalencia puntual y la prevalencia de período pueden representarse con la fórmula (x/y) x
10n para un período específico de tiempo. La principal diferencia entre ellas es:
A. x
B. y
148
C. 10n
D. El período de tiempo de referencia
9.
En una encuesta reciente se encontró que la prevalencia de la enfermedad A era mayor que la de
la enfermedad B. La incidencia y el patrón estacional de ambas enfermedades era similar. Entre
las posibles explicaciones que concuerden con estas observaciones están: (Rodee con un círculo
TODO lo que proceda.)
A. Los pacientes se recuperan más rápidemente de la enfermedad A que de la B.
B. Los pacientes se recuperan más rápidamente de la enfermedad B que de la A.
C. Los pacientes mueren más rápidamente por la enfermedad A que por la B.
D. Los pacientes mueren más rápidamente por la enfermedad B que por la A.
10.
Un descarrilamiento de tren expuso a los residentes de una comunidad a un riesgo químico.
Muchos residentes enfermaron y algunos murieron. Para calcular la probabilidad o riesgo de
enfermar, qué denominador debería usarse?
A. La población en riesgo al comienzo del período
B. La población en riesgo a mitad del período
C. La población en riesgo al final del período
D. El promedio de población en riesgo durante el período.
11.
Durante la segunda semana de febrero, 87 personas en una pequeña comunidad (460 habitantes)
asistieron a un evento social que incluía una comida preparada por varios de los participantes. A
los 3 días, 39 de los asistentes enfermaron, siendo diagnosticados de salmonelosis. La tasa de
ataque entre los participantes fue:
A. 0.45/100
B. 8.5/100
C. 18.9/100
D. 44.8/100
E. No puede calcularse con la información suministrada
12.
En una comunidad de 800 viviendas (4.799 habitantes), las autoridades de salud encontraron 120
personas con una condición D en 80 viviendas. Un total de 480 personas vivían en 80 viviendas
afectadas. Asumiendo que cada vivienda tenía únicamente un caso primario, la tasa de ataque
secundario es del:
149
A. 8.5%
B. 10%
C. 16.7%
D. 25%
E. 30%
13.
Si 10 casos de enfermedad C ocurrieron durante un período de 2 años en una población estable
de 50.000 personas, la tasa persona tiempo de enfermedad C en la población es
aproximadamente:
A. 10 casos/5,000 personas año
B. 10 casos/25,000 personas año
C. 10 casos/49,990 personas año
D. 10 casos/50,000 personas año
E. 10 casos/100,000 personas año
14.
Un cuestionario fue aplicado a las personas que asistieron al evento social de una pregunta previa.
El cuadro de 2x2 que se muestra resume la relación entre el consumo de papa salada y la
enfermedad.
Expuestos
No expuestos
Total
Enfermos
a=36
c=3
39
Sanos
b=12
d=36
48
La mejor estimación del riesgo relativo es aproximadamente:
A. 1.7
B. 3.7
C. 9.7
D. 36.0
150
Total
48
39
87
15.
Para investigar la asociación entre el síndrome de Kawasaki (SK) y un champú de alfombras, se
llevó a cabo un estudio de casos y controles con 100 niños enfermos y 100 niños sanos. Entre los
niños con la enfermedad, 50 referían una reciente exposición al champú y entre los no enfermos,
25 también la referían. La razón de posibilidades en este estudio sería del:
A. 1.0
B. 1.5
C. 2.0
D. 3.0
E. No puede calcularse con la información suministrada.
16.
Numerador = Número de niños con síndrome de Down menores de 12 años en Georgia a julio 1
de 1991.
Denominador = Número total de niños menores de 12 años en Georgia a julio 1 de 1991.
La medida que usa los datos descritos es un ejemplo de una:
A. Tasa de incidencia
B. Tasa de ataque
C. Tasa tiempo-persona
D. Prevalencia puntual
E. Prevalencia de período
Respuestas para las preguntas 17 a 20
A. n = 0 (10n = 1)
B. n = 1 (10n = 10)
C. n = 2 (10n = 100)
D. n = 3 (10n = 1000)
E. n = 4 (10n = 10.000)
F. n = 5 (10n = 100.000)
G. n = 6 (10n = 1.000.000)
17.
n habitual para riesgo relativo _______
18.
n habitual para tasas de ataque _______
19.
n habitual para tasas de enfermedades notificables ____
151
20.
n habitual para tasas de mortalidad infantil ______
21.
De las siguientes tasas de mortalidad, dos usan el mismo denominador, ¿cuales? (Rodee con un
círculo DOS de ellas.)
A. Tasa cruda de mortalidad
B. Tasa de mortalidad específica por edad
C. Tasa de mortalidad específica por sexo
D. Tasa de mortalidad específica por raza/etnia
E. Tasa de mortalidad específica por causa
22.
De las siguientes tasas de mortalidad, ¿cuáles usan el mismo denominador? (Rodee con un círculo
TODO lo que proceda.)
A. Tasa de mortalidad infantil
B. Tasa de mortalidad neonatal
C. Tasa de mortalidad postneonatal
D. Tasa de mortalidad materna
23.
Usando tan solo los datos que se muestran abajo, sobre muertes debidas a diabetes y enfermedad
hepática crónica, ¿qué medida(s) puede(n) calcularse? (Rodee con un círculo TODO lo que
proceda.)
Número de defunciones por diabetes y enfermedades crónicas
del hígado, Estados Unidos, 1987
Grupo etario
(años)
<5
5-14
15-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65-74
75-84
> 85
Total
Diabetes
Enfermedad hepatica
10
31
119
618
1,203
2,258
5,914
10,789
11,470
6,118
38,530
20
10
71
1,140
3,422
4,618
7,078
6,202
3,034
598
26,193
152
A. Mortalidad proporcional
B. Tasa de mortalidad específica por causa
C. Tasa de mortalidad específica por edad
D. Razón de tasas de mortalidad
E. Años de vida potencial perdida
24.
Basándose en la información de la tabla, ¿cuál es la tasa de mortalidad neonatal?
Número de nacimientos y defunciones en una cohorte de niños, Municipio X
?Edad
# Defunciones
Nacimiento
Hasta 24 horas?
1-6 días
7-27 ?días
28 ?días-11 meses
1-4 años
# Sobreviven
No disponible
400
300
300
500
200
100,000
99,600
99,300
99,000
98,500
98,300
A. 1.0 / 1.000
B. 4.0 / 1.000
C. 10.0/ 1.000
D. 11.0/ 1.000
E. 15.0/ 1.000
25. La tasa de AVPP por todas las causas en el Estado A es sustancialmente mayor que en el Estado
B. Explicaciones que concuerden con este hallazgo podrían incluir:
A. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero la población del Estado A es
mayor que la del B
B. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero el Estado A tiene mucha más
gente mayor de 65 años.
C. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero el Estado A tiene mucha más
gente menor de 65 años.
D. Las tasas de mortalidad específica por edad son mayores en el Estado A que en el B, aunque
los estados tengan distribuciones por edad similares.
153
Las respuestas se encuentran en el Apéndice J
Si ha respondido al menos a 20 preguntas correctamente, habrá entendido la Unidad 2 lo suficientemente
bien como para pasar a la Unidad 3.
154
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Vital Statistics Report; 40 (8) supp. Hyattsville, MD: Public Health Service, 1992.
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