Copia _40_ de PLANTILLA - Junta de Comunidades de Castilla

BOLETÍN EPIDEMIOLÓGICO DE CASTILLA-LA MANCHA
OCTUBRE 2002
Vol.14
N1 40
OTRAS MEDIDAS DE FRECUENCIA DE ENFERMEDAD (I)*
CONTENIDO DEL CAPITULO
7.0
Introducción
7.1
Medidas de Prevalencia
7.1.1 Prevalencia Puntual y de Periodo
7.1.2 Estimación de Prevalencia
7.1.3 Prevalencia e Incidencia
7.2
Medidas de Mortalidad
7.2.1 Mortalidad, Letalidad y Muerte
7.2.2 Estimación de Mortalidad
7.2.3 Mortalidad e Incidencia
7.3
Efectos de Edad, Período y Cohorte
7.4
Conclusiones / Comentarios
Anotaciones
Ejercicios Prácticos
Referencias
7.0
INTRODUCCIÓN
En este capítulo, presentamos otros dos tipos importantes de medidas de
frecuencia, Prevalencia y Mortalidad, ambos dependen de la incidencia de
enfermedad, que se describió en el Capítulo 6. Además, se discutirá el enfoque
general para analizar cambios en la frecuencia de enfermedad en períodos largos,
una metodología llamada Análisis de Cohorte.
7.1
MEDIDAS DE PREVALENCIA
La observación de los casos de enfermedad existentes (es decir, prevalentes)
en una población es la característica esencial en el diseño de estudios
transversales. Puesto que los casos prevalentes representan los supervivientes de
una enfermedad, ellos no son tan adecuados para identificar los factores de riesgo
como lo son los casos incidentes identificados de una población de referencia bien
definida. A pesar de todo a veces es más factible y/o menos costoso usar un conjunto
de casos prevalentes mejor que un conjunto de casos de incidencia para probar una
hipótesis etiológica. Por supuesto, la inferencia causal no es la meta única de la
investigación epidemiológica. El conocimiento de la prevalencia de enfermedad es muy
importante en la planificación de servicios de salud y en la administración
sanitaria, dado que el número de casos prevalentes en un momento del tiempo es un
determinante de la demanda de los servicios de salud. Además, veremos que esas
medidas de Prevalencia son útiles para describir la frecuencia de enfermedades
remitentes (condiciones que se repiten en los individuos y que se caracterizan por
alternar períodos de remisión y de síntomas clínicos).
-1-
7.1.1 PREVALENCIA PUNTUAL Y DE PERIODO
Usamos dos tipos básicos de medidas para cuantificar la prevalencia de
enfermedad en una población: Prevalencia Puntual y Prevalencia de Periodo (MacMahon
y Pugh, 1970; Mausner y Bahn, 1974, Zeighami et al., 1979). La más común de estas
medidas es la Prevalencia Puntual (comúnmente llamada Prevalencia), que es la
probabilidad de que un individuo en una población sea un caso en el momento At@. Una
función de la Prevalencia Puntual es el Odds de Prevalencia, que es la probabilidad
inicial de ser un caso dividido por la probabilidad de no ser un caso en el momento
At@. Otra variación de la Prevalencia Puntual es la Prevalencia Vital, que es la
probabilidad que un individuo en el momento At@ haya sido un caso. La ultima medida
podría ser empleada para describir la ocurrencia global de una enfermedad remitente
(p. ej., la artritis) en una población.
Quizás una medida más útil para estudiar enfermedades remitentes sea la
Prevalencia Episódica, otra variación de la Prevalencia Puntual, que también se ha
llamado "protep" (es decir, la proporción de tiempo en episodio) (Cobb, 1962) y
"proporción enfermo-día" (Von Korff y Parker, 1980). La Prevalencia Episódica trata
la condición de enfermedad de los individuos como una fuente de variación; puede
definirse como la probabilidad que un individuo particular este clínicamente
enfermo en el momento At@. Muy a menudo, esta medida se restringe a las personas que
se sabe que han padecido la enfermedad.
Una segunda medida de Prevalencia usada con menor frecuencia es la
Prevalencia de Periodo, que es la probabilidad que un individuo en una población
sea un caso en cualquier momento de un período de tiempo determinado ( t0, t ) de
duración ? t. La Prevalencia de Periodo se usa con mayor frecuencia como un
sustituto del riesgo cuando el tiempo exacto del inicio de los casos individuales
no es conocido, una situación que es probable que ocurra en ciertas enfermedades
psiquiátricas. En esta situación, el investigador normalmente no sería capaz de
distinguir un caso incidente de un caso prevalente.
7.1.2 ESTIMACIONES DE PREVALENCIA
La Prevalencia Puntual Simple (P t ) en el momento At@ se estima como la
proporción de personas en la población del estudio de tamaño N que en el momento At@
tienen la enfermedad:
Pˆ t = C t / N t
(7.1)
Donde C t = N t - N t ’ , es el número de casos prevalentes en el momento At@. Por
ejemplo, las estimaciones de las prevalencias especificas según edad y exposición
para los datos de la Tabla 6.3 se dan en la Tabla 7.1. La Prevalencia Cruda para
sujetos no expuestos (ignorando la edad) es: 27.410/800.000 = 0,0343. Este
procedimiento ilusoriamente simple para la estimación de la Prevalencia contradice
la verdadera complejidad de la medida, un hecho que debe ser considerado cuando se
interpretan tales resultados. Estos puntos adicionales se discutirán en la próxima
sección y en los capítulos siguientes.
La Prevalencia Vital en el momento At@ se estima de la Expresión 7.1, donde
,
incluye
las personas que tienen la enfermedad en el momento At@, las personas
Ct
que se curaron anteriormente de la enfermedad, y las personas que están en remisión
en el momento At@. Dado que la Prevalencia Vital es una medida retrospectiva, debe
ser estimada usando la memoria de los sujetos y/o registros médicos.
La Prevalencia episódica para un individuo se estima como la proporción de
tiempo que la persona está clínicamente enferma (es decir, en episodio). Para
enfermedades remitentes, una descripción completa de la prevalencia de enfermedad
en la población en el momento At@ es proporcionada por la distribución de
frecuencias
de
todas
las
personas,
según
esta
medida
(Cobb,
1962).
Desafortunadamente, la información requerida para especificar esta distribución
-2-
desde un simple examen o una encuesta puede no ser demasiado fiable. Pero dos
exámenes consecutivos de la misma población son adecuados para determinar la
distribución de frecuencias, si asumimos un modelo matemático general (Beall y
Cobb, 1961); con exámenes adicionales, el modelo puede derivarse de los datos.
La Prevalencia de Periodo (PP) para una población estable (dinámica) se
estima como la razón* entre el número (C ( t 0 , t ) ) de personas en quienes se observó
que tenían la enfermedad en cualquier momento del periodo de seguimiento
tamaño (N) de la población:
Pˆ P( t 0 , t) = C( t 0 , t) / N = ( C 0 + I) / N
( t 0 , t) y el
(7.2)
Donde C ( t 0 , t) incluye tanto los casos prevalentes (C0) en el momento t 0 como
los casos incidentes (I) detectados durante el período. Si la población del estudio
es una cohorte fija, el denominador de la Expresión 7.2 puede ser reemplazado por
el tamaño (N0) de la cohorte en el momento t 0. Sin embargo, si la población de
estudio no es estable (dinámica), cualquier elección de un denominador conducirá
probablemente una estimación de PP que tiene poco valor práctico. Por ejemplo, si
usamos como denominador el número total de sujetos observados durante el período,
la PP a los 5,5 años para los 12 sujetos en la Figura 6.1 es 5/12 = 0,417
(Observese que el numerador incluye únicamente casos incidentes). En este ejemplo,
es dudoso que tal estimación tenga alguna interpretación significativa, dado que Pt
cambia considerablemente a lo largo del periodo de seguimiento y ?ti varía entre
los sujetos. Es preferible, en tales situaciones, estimar la incidencia (acumulada)
y la prevalencia separadamente, si las dos pueden distinguirse.
TABLA 7.1 ESTIMACIÓN DE LAS TASAS MEDIAS DE INCIDENCIA (ID), USANDO EL MÉTODO DE LA
DENSIDAD (EXPRESIONES 6.7 Y 6.8), Y PREVALENCIAS (P) CON LOS DATOS DE LA TABLA 6.3,
SEGÚN ESTADO DE EXPOSICIÓN Y EDAD
EXPUESTOS
Edad
NO EXPUESTOS
IˆD j
Pˆ j
IˆD j
Pˆ j
40-49
0.0010
0.0050
0.0005
0.0025
50-59
0.0050
0.0244
0.0025
0.0123
60-69
0.0200
0.0909
0.0100
0.0476
70-79
0.0500
0.2000
0.0250
0.1111
Total
0.0179
0.0893
0.0069
0.0343
7.1.3 PREVALENCIA E INCIDENCIA
Dado que es evidente que la Prevalencia (Puntual) de una enfermedad en una
población dinámica depende, en parte, de la tasa de incidencia de la enfermedad, la
relación funcional es algo compleja. Sin embargo, una relación matemática simple
puede derivarse si asumimos que la población se encuentra en un estado de
equilibrio (es decir que la población es estable y que tanto la tasa de Incidencia
como la de Prevalencia permanecen constantes (Miettinen, 1976; Morrison, 1979).
Bajo estas condiciones estables, el número de nuevas ocurrencias de casos (I)
dentro de un período ( t 0 , t) de duración ? t es igual al número de casos terminados
(TC) durante el mismo período. La ultima cantidad incluye los casos que mueren de
la enfermedad, los casos que mueren de otras causas, y los casos que se recuperan.
De las Ecuaciones 6.1 y 6.3, podemos expresar I como ID(N ')(? t).
-3-
Similarmente, TC es igual a TD(C)(? t), donde TD es la tasa de terminación (o
densidad) y C = N ′ - N = P (N) es el número de casos prevalentes (es decir, la
población a riesgo de terminar). Así, podemos expresar la relación de condición
estable como ID( N ′)( ∆ t ) = TD(C)( ∆t ) . Dividiendo ambos lados de esta ecuación por N
P=
ID
1
=
ID + TD
(TD / ID) + 1
(7.3)
'(? t) y resolviendo para P (que es igual a C/N), llegamos a:
Dado que las terminaciones de la enfermedad pueden ser representadas como un
proceso de Poisson, como se supone por la Ecuación 6.7, la tasa de terminación es
T ) desde la primea
ocurrencia hasta la terminación, bajo condiciones estables (es decir TD = 1 / T
igual a la recíproca de la duración media de la enfermedad (
(Lindgren, 1976). Sustituyendo esta expresión por TD en la Expresión 7.3 resulta la
relación siguiente:
P = ID ( T ) / [ ID( T ) + 1 ]
(7.4)
Así, P es directamente proporcional tanto a ID como a T , bajo condiciones
estables. Si la enfermedad es rara (especialmente, si es altamente mortal*) ID será
mucho más pequeña que TD (es decir, ID _ TD ); por lo tanto, P será aproximadamente
igual a
ID ( T ) .
La ecuación 7.4 nos permite estimar la prevalencia (o la incidencia) de una
enfermedad en una población, suponiendo condiciones de equilibrio, de las
estimaciones tanto de la tasa de incidencia (o prevalencia) como de la duración
media de la enfermedad. Desafortunadamente, un seguimiento completo a lo largo de
toda la vida de muchos casos incidentes es un método muy poco práctico para estimar
T en enfermedades crónicas con duraciones largas. Recientemente, sin embargo, un
grupo de investigadores (Visscher et al., 1980) encontró que T puede estimarse con
bastante precisión siguiendo una cohorte de casos prevalentes durante un período
corto (p. ej., uno o dos años). Desde la información de la fecha del primer inicio,
recordada por parientes o extraída de registros, T es estimada promediando las
duraciones individuales de todos los casos fallecidos durante el período de
observación.
Otro método para estimar T está basado en las relaciones estables entre las
duraciones medias de una serie de incidencia y una serie de prevalencia. En
general, una serie de prevalencia incluye una proporción más grande de casos
crónicos que una serie de incidencia. Freeman y Hutchison (1980) han mostrado que
T (para casos incidentes), así como también la distribución de duraciones, puede
estimarse desde las fechas de duración declaradas en una serie representativa de
casos prevalentes.
Alternativamente, si las estimaciones de P e ID están disponibles, podemos
estimar
T como una función de estos valores, reestructurando la Ecuación 7.4:
T = P / [ ID (1 - P) ]
(7.5)
Considere, por ejemplo, la frecuencia estimada para la población estable dada
en la Tabla 7.1. La estimación de la duración media (T 1 ) de todos los casos
expuestos, ignorando que edad, es 0,0893/0,0179(1 - 0,0893) = 5,5 años;
-4-
similarmente, la duración media (T 0 ) de todos los casos no expuestos es 5,2 años.
T de esta manera dentro de cada categoría de exposición
de edad aparece un resultado extraño: T se encuentra que es 5,0 años en cada
Sin embargo si se estima
categoría. La discrepancia ocurre porque las Ecuaciones 7.4 y 7.5 no son aplicables
dentro de categorías de edad estrechas, incluso bajo condiciones de equilibrio. Sin
embargo, si la enfermedad es irreversible y si no afecta la probabilidad de morir
(p. ej., glaucoma), podemos estimar el ∆ j - anual de riesgo ( R j ) a partir de la
estimación de prevalencia especifica según edad (Leske et al., 1981) como se indica
a continuación:
Rˆ j = ( Pˆ j + 1 - Pˆ j ) / (1 - Pˆ j )
Pˆ j + 1 es
: la Prevalencia estimada al comienzo del ( j + 1 ) th intervalo, y ∆ j = t j + 1 - t j .
Donde
Pˆ
(7.6)
j
es la Prevalencia estimada al comienzo del jth intervalo,
Podemos combinar entonces estas estimaciones de riesgo usando la Expresión 6.6.
Además, podemos estimar la tasa media (IDj) de los riesgos específicos por edad si
sabemos la probabilidad de morir dentro de cada intervalo de edad (Leske et al.,
1981).
Esta condición de relación estable entre incidencia y prevalencia también se
aplica a enfermedades remitentes. Von Korff y Parker (1980) han mostrado que la
Prevalencia Puntual es igual a la Prevalencia Episódica Vital, definida como el
número promedio de años vividos con la enfermedad para la población global dividido
por la expectativa de vida. El número promedio de años con la enfermedad depende
del número medio de episodios en una vida y la duración media del episodio, ninguno
de los cuales, generalmente, se puede estimar directamente de los datos
disponibles. Sin embargo, métodos para la aproximación de ambos parámetros, usando
técnicas de modelos matemáticos, han sido sugeridos por Von Korff y Parker.
La relación entre la Prevalencia de Periodo (PP) y la Incidencia en
poblaciones estables es aun más compleja que las funciones de condiciones estable
presentadas antes, porque los casos prevalentes y los casos de incidencia se
combinan. Sin embargo, la referencia a la Expresión 7.4 conduce al acercamiento
directo de PP si la Prevalencia Puntual (P) es pequeña y constante a lo largo del
periodo de seguimiento ( t 0 , t ):
PP = ( C 0 + I) / N ≈ P + ID ( ∆t)
(7.7)
Donde I D ≈ N ( ∆t) si P es pequeña. Así, en general, la Prevalencia de Periodo
depende de la Prevalencia Puntual y de la tasa (media) de incidencia de la
enfermedad.
NOTAS
La siguiente lista resume las anotaciones clave introducidas en este capítulo.
N
Tamaño total de la población (estable).
Ct
Número de personas con la enfermedad en el momento t
(casos prevalentes).
C
Número de personas con la enfermedad en una
población estable (es decir C permanece constante a través del
tiempo).
C( t0 , t) = C0 + I
Número observado de personas para han tenido la enfermedad en
algún momento del periodo de seguimiento
-5-
( t 0 , t) .
C0
Número de personas con la enfermedad al comienzo
(momento t0 ) del periodo de seguimiento
( t 0 , t) .
TC
Número de casos terminados durante el período ( t 0 , t)
(personas que mueren con la enfermedad X (enfermedad de interés)
y casos que se recuperan).
Dx
Número de muertes debidas a la enfermedad X durante
el período
Dx y
( t 0 , t) (X es la causa inmediata de muerte).
Número de muertes debidas a otras causas (Y) entre
( t 0 , t) [X es la causa
casos de enfermedad X durante el período
subyacente o contribuyente de muerte
inmediata)].
Dy
(pero
no
la
causa
Número de muertes debidas a otras causas (Y) entre
personas que no tienen la enfermedad X durante el período
D
Número
total
de
muertes
durante
el
( t 0 , t) .
período
( t0 , t) = Dx + D x y + D y .
Pˆ t = C t / N t
Prevalencia Puntual de la enfermedad en la población en el
momento t.
Pˆ P( t0 , t) = C ( t0 , t) / N
Prevalencia de Periodo de la enfermedad para el período . ( t 0
P̂ = C / N
Prevalencia de enfermedad, asumida constante a lo largo
del tiempo (bajo condiciones estables).
Pj
Prevalencia de enfermedad (en el momento t) para
personas en el jth intervalo de edad (o al comienzo del jth
intervalo de edad)
TD
Densidad de terminación (o tasa media de terminación
)
entre
personas
con
enfermedad
(debidas
a
muerte
o
recuperación).
T
Duración media de la enfermedad desde la primera
ocurrencia (o detección) hasta la terminación.
MD x ( t0 , t)
Densidad de mortalidad (o tasa media de mortalidad) debida
a la enfermedad X durante el período
MD x y ( t0 , t)
( t 0 , t) .
Densidad de mortalidad debida a otras enfermedades (Y)
entre casos de enfermedad X durante el período
MD y ( t0 , t)
, t)
( t 0 , t) .
Densidad de mortalidad debida a otras enfermedades (Y)
entre personas que no tienen la enfermedad X.
MD( t0 , t)
Densidad de mortalidad con la enfermedad X durante el
período
MD j
( t0 , t) = MD x ( t0 , t) + MD x y ( t0 , t) .
Densidad
de
edad.
-6-
mortalidad
para
el
jth
intervalo
de
FDx
Densidad de letalidad de
letalidad) debida a la enfermedad X.
FD x y
Densidad de letalidad debida a otras enfermedades
(Y) entre casos de enfermedad X.
FD
X
Densidad
= FDx + FDx y .
de
letalidad
caso
(o
con
tasa
la
media
de
enfermedad
RD x
Densidad
de
recuperación
(o
recuperación) entre casos de enfermedad X.
LF x
Letalidad
enfermedad X.
DD
Densidad de muerte (o tasa media de muerte) debida a
todas las enfermedades = MDx + MDxy + MDy.
LR
Acumulada
Vital
de
tasa
Caso
media
debida
a
de
la
Riesgo Vital de desarrollar la enfermedad.
Traducido
Morgenstern.
*
de
Research
Epidemiology
Keinbaum
and
Kupper
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-7-
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COMENTARIOS EPIDEMIOLÓGICOS SEMANALES
(Semana 40, del 29 de septiembre al 5 de octubre de 2002)
BROTES EPIDÉMICOS: Durante la presente semana se ha declarado un brote de TIA en
Toledo.
ENFERMEDADES DE DECLARACIÓN INDIVIDUALIZADA Y URGENTE: Durante esta semana se ha
notificado un caso de enfermedad meningocócica en Cañada de Juncosa (Cuenca)
-8-
TABLA I.- CASOS NOTIFICADOS DE CIERTAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES.CASTILLA-LA MANCHA. AÑO=2002
SEMANA = 40
MEDIANA
CASOS SEMANALES
CASOS ACUMULADOS
SEMANAL
ACUMULADA
CIE-OMS
90-Rev.
2002
2001
2002
2001
1997-01
1997-01
F.TIFOIDEA Y PARATIFOIDEA
002
3
0
10
5
1
13
DISENTERÍA BACILAR
004
0
0
2
1
0
1
GRIPE
487
219
260
70504
20312
520
77764
011-012
1
3
107
101
4
126
SARAMPIÓN
055
0
0
3
4
0
17
RUBEOLA
056
0
0
4
9
0
41
VARICELA
052
28
24
8135
8040
24
9067
CARBUNCO
022
0
0
3
5
0
8
BRUCELOSIS
023
1
0
48
64
3
127
HIDATIDOSIS
122
0
0
12
19
1
32
082.1
0
0
14
21
0
26
091
1
0
14
7
0
7
098.0-098.1;
098.4-098.8
0
1
8
11
1
11
ENFERMEDAD MENINGOCÓCICA
036
1
0
41
16
0
28
PAROTIDITIS
072
1
0
150
105
1
151
TOSFERINA
033
0
0
0
15
0
9
HEPATITIS A
070.0-070.1
0
3
13
61
1
22
HEPATITIS B
070.2-070.3
0
1
34
24
1
34
HEPATITIS VIR. OTRAS
070.4-070.9
1
4
33
36
1
46
LEGIONELOSIS
482.8
1
0
11
14
0
7
MENINGITIS TUBERCULOSA
013.0
0
0
3
2
0
2
013.1-013.9;
014-018
0
1
20
22
0
19
ENFERMEDAD
TUBERCULOSIS RESPIRATORIA
F.EXANTEMÁTICA MEDITERRÁNEA
SÍFILIS
INFECCIÓN GONOCÓCICA
OTRAS TUBERCULOSIS
TABLA II.- CASOS NOTIFICADOS DE ENFERMEDADES DE BAJA INCIDENCIA.CASTILLA-LA MANCHA
CIE-OMS
90-Rev.
CASOS
ACUMULADOS
CIE-OMS
90-Rev.
CASOS
ACUMULADOS
DIFTERIA
032
0
FIEBRE AMARILLA
060
0
LEPRA
030
0
PESTE
020
0
PALUDISMO
084
5
TIFUS EXANTEMÁTICO
080
0
POLIOMIELITIS
045
0
BOTULISMO
005.1
0
RABIA
071
0
RUBEOLA CONGÉNITA
771.0
0
TÉTANOS
037
1
SÍFILIS CONGÉNITA
090
1
TRIQUINOSIS
124
0
TÉTANOS NEONATAL
771.3
0
CÓLERA
001
0
ENF.INVASIVA
HIb
038.4;041.5;320.0;
464.0;482.2
1
ENFERMEDAD
-9-
ENFERMEDAD
POR
TABLA III.- CASOS NOTIFICADOS DE CIERTAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES. DISTRIBUCIÓN PROVINCIAL. AÑO=2002
SEMANA = 40
ALBACETE
ENFERMEDAD
CIUDAD REAL
CUENCA
GUADALAJARA
TOLEDO
SEMAN
A
ACUM.
SEMAN
A
ACUM.
SEMAN
A
ACUM.
SEMAN
A
ACUM.
SEMAN
A
ACUM.
0
0
0
3
0
2
0
1
3
4
F.TIFOIDEA Y PARATIFOIDEA
DISENTERÍA BACILAR
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
43
14454
38
18874
4
7213
10
3683
124
26280
TUBERCULOSIS RESPIRATORIA
0
16
1
41
0
5
0
8
0
37
SARAMPIÓN
0
1
0
0
0
0
0
1
0
1
RUBEOLA
0
3
0
0
0
0
0
0
0
1
VARICELA
8
1520
4
1506
7
878
1
440
8
3791
CARBUNCO
0
0
0
1
0
1
0
0
0
1
BRUCELOSIS
0
12
0
21
0
2
0
4
1
9
HIDATIDOSIS
0
0
0
0
0
2
0
7
0
3
F.EXANTEMÁTICA
MEDITERRÁNEA
SÍFILIS
0
2
0
3
0
0
0
0
0
9
0
2
0
2
1
1
0
6
0
3
INFECCIÓN GONOCÓCICA
0
0
0
2
0
0
0
5
0
1
ENFERMEDAD MENINGOCÓCICA
0
7
0
5
1
17
0
2
0
10
PAROTIDITIS
0
34
0
20
0
4
0
78
1
14
TOSFERINA
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
HEPATITIS A
0
3
0
3
0
5
0
1
0
1
HEPATITIS B
0
10
0
10
0
3
0
1
0
10
HEPATITIS VIR. OTRAS
0
3
0
12
0
1
0
1
1
14
LEGIONELOSIS
0
0
0
1
1
1
0
1
0
4
MENINGITIS TUBERCULOSA
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
OTRAS TUBERCULOSIS
0
6
0
5
0
2
0
2
0
5
GRIPE
TABLA IV.- EVALUACIÓN DEL ABSENTISMO EN LA DECLARACIÓN.
PROVINCIA
AÑO=2002
SEMANA=40
MUNICIPIOS SIN DECLARACIÓN
HABITANTES SIN DECLARACIÓN
SEMANA
SEMANA
ACUMULADO
ACUMULADO
NÚMERO
(%)
NÚMERO
(%)
NÚMERO
(%)
NÚMERO
(%)
2
2,1
78
2,0
1836
0,5
60145
0,4
CIUDAD REAL
12
10,2
541
11,5
21706
4,5
952403
5,0
CUENCA
37
15,0
1449
14,7
19271
9,8
741890
9,4
GUADALAJARA
149
49,8
4755
39,8
80033
50,9
2509551
39,9
TOLEDO
32
15,2
671
8,0
48003
9,3
1188868
5,8
CASTILLA-LA MANCHA
232
23,9
7494
19,3
170849
10,0
5452857
8,0
ALBACETE
-10-