EPI-v1

cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias

Universidad Autónoma de Chiapas

EPIDEMIOLOGIA

Autor: M.C. Miguel Ángel Rodríguez Feliciano

Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

Epidemiología

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EPIDEMIOLOGIA Tipos de Medidas Utilizadas en la Epidemiología Cifras absolutas: Se refiere al conteo simple de un evento sin relacionarse con otras características. Estudio para planificar ya que ayuda a definir la magnitud del problema. Cifras relativas: Relacionar una cifra absoluta con otras, permite medir y comparar fenómenos entre ellas tenemos: o

Tasas: Mide la probabilidad de ocurrencia de un evento. Por a k unidad de tiempo. Describe la velocidad y dirección de un a b cambio a: frecuencia con que se presenta un evento en un periodo de tiempo. a+b: número de personas expuesta al evento (riesgo) en el mismo periodo. k: Algún número tal como 10, 100, 1000 etc. Ejemplo: Tasa de morbilidad.- Personas 93 enfermas de gripa en el mes de diciembre en la * 100 93 140 población de Talquian 93, personas sanas ese mes 140, total de la población 233 habitantes. La tasa de Morbilidad es de 39.91 habitantes h abitantes por cada cada 100

o

39.91

Razón: Es una división en donde el numerador y denominador son independientes por la diferente naturaleza. Se trata de una medida que no tiene dimensión. c: Frecuencia de ocurrencia del evento “c” d: Frecuencia de ocurrencia del evento “d” k: Es alguna base que depende de la magnitud del numerador y denominador

c

k

d

Ejemplo: 179 mujeres y 170 hombre; la razón mujer/hombre será de: 179 / 170= 1.053 mujeres por cada hombre

o

Proporción: es una medida en donde el numerador, está incluido en el denominador. Su resultado se encuentra entre 0 y 1 o 0 y 100%

a a

b

Ejemplo: Nacimiento de mujeres: 179, Nacimiento de hombres: 170. La 179 0 . 5128 o 51.28% proporción de mujeres es de: 179 170

Las tasas, razones y proporciones no pueden ser usad as como sinónimos. Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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Las razones son usadas como índices, las proporciones son frecuencias relativas, fracciones o una probabilidad de ocurrencia de un evento. Las tasas describen la velocidad y dirección de un cambio en un proceso dinámico.

Medidas de frecuencia de la enfermedad. Reflejan la ocurrencia relativa de la enfermedad en la población, es decir que tan común es la enfermedad en relación con el tamaño de la población en riesgo, se utiliza para describir el estado de salud de la población, para predecir la ocurrencia de la enfermedad en la población y para el elaborar las otras medias. desviación objetiva o subjetiva de un un bienestar bienestar fisiológico. Morbilidad: Toda desviación

Prevalencia: Proporción de la población que padece determinada enfermedad en un momento o periodo. Incidencia: Es una medida que indica el cambio de salud a enfermedad (casos

nuevos).

Tasa de incidencia: Representa la velocidad a la que ocurre el cambio de salud o enfermedad en una población también puede decirse que mide el poder patógeno o fuerza de movilidad que actúa sobre una población. Letalidad: Proporción de sujetos que mueren a causa de una enfermedad en relación al total de sujetos que lo padecen.

Tipos de medidas epidemiológicas

1.- Frecuencia: Morbilidad,

Prevalencia,

Incidencia, Mortalidad, Letalidad.

2.- Asociación. Diferencia, Diferencia de prevalencia, Diferencia de incidencia, Diferencia de tasa incidencia, Razón, Razón azón de prevalencia, Razón de momios, Razón de tasas riesgo relativo, Coeficientes de correlación, Coeficiente de regresión.

3.- Impacto potencial. Impacto potencial, Fracción etiológica en expuestos poblacionales. Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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Medidas de frecuencia TASA.- Mide la probabilidad de ocurrencia de un evento. Por unidad de tiempo. Describe la velocidad y dirección de un cambio. Dentro de algunos tipos de tasas tenemos: Tasa de mortalidad anual = número total de muertes durante un año (1 de enero al 31 de diciembre) . k población total al 1 de julio Tasas especificas de mortalidad anual = número de muertes en un subgrupo especifico durante un año (01/01 a 31/12) . k población total en el subgrupo especifico al 1 de julio Tasa de mortalidad materna = Muertes por causas puerperales durante 1 año . k Total de nacimientos vivos durante el año Tasa de mortalidad infantil = número de muertes de niños menores de un año durante un año . k número total de nacimientos vivos durante el año Tasa de mortalidad neonatal = número de muertes de niños de 28 días de edad durante un año . k número total de nacimientos de niños vivos durante el año Tasa de mortalidad fetal = número de muertes fetales durante un año . k número total de alumbramientos durante el año Tasa de mortalidad perinatal = # de muertes fetales de 28 sem. o más + # de muertes infantiles de menos de 1 sem. . k # de muertes fetales de 28 semanas o más + # nacimientos de niños vivos Tasa bruta de natalidad = número total de nacimientos de niños vivos durante 1 año . k población total al 1 de julio Tasa general de fertilidad = número de nacimientos de niños vivos durante 1 año . k Número total de mujeres en edad fértil Tasa de fertilidad específica por edades = número de nacimientos en mujeres de una determinada edad durante un año . k número total de mujeres de la edad específica Tasa de prevalencia = número total de casos, nuevos o viejos que existen en un instante . k población población total t otal en ese instante Tasa de incidencia = número total de nuevos casos de una enfermedad específica durante 1 año . k población total al 1 de julio Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias PREVALENCIA.- O frecuencia de una enfermedad, es el número de casos que hay en un punto determinado de tiempo. Es la proporción de una población que padece determinada enfermedad en un momento o periodo. Ejemplo: De una comunidad de Chiapas se seleccionó una muestra de 1200 niños de 5 a 14 años de edad, se les realizó un examen de gota gruesa, 70 niños fueron diagnosticados de malaria ¿Cual será la prevalencia? . Resultado= 0.058 ó 5.8%

70 1200

0.058

Prevalencia puntual.- Es el número de casos de un evento de la población total No. _ de _ casos _ de _ un _ evento Población _ Total

Prevalencia de periodo.- Es él numero de casos de un evento a inicio de periodo más los casos nuevos durante el periodo de una población. CP: Casos de periodo

CP

CI

Población _ Total

CI: Casos Incidentes

Ejemplo: en una población de 15,000 habitantes, se tiene reportados 152 casos de tuberculosis pulmonar y en el transcurso del año se reportaron 39 casos.

CI= 39

CP= 152

Prevalencia (P):

P

152 15000

Prevalencia de periodo (PP):

0.01 1%

PP

152

39

15000

0.0127

1.27%

Usos.1) Estudio de enfermedades crónico degenerativas, para determinar la importancia de planeación de los servicios de salud. 2) Expresa la carga del exento o condición de la población. 3) Para el control de la enfermedad y generar bases de conocimi ento. 4)

Para monitoreo de programas de control.

5) Estimaciones periódicas de prevalencias puntuales permiten conocer cambios en la enfermedad a través del tiempo, esto no implica que sean estudios longitudinales. 6) Para realizar realizar estudios transversale t ransversales s por su bajo

costo.

Limitaciones. 1) Genera sesgos en cuanto que puede tomar a los enfermos crónicos y agudos dándoles la misma importancia. 2) No se pueden determinar los factores de riesgo ni hacer inferencias causales.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias INCIDENCIA.- Es una medida que indica el cambio de salud a enfermedad (casos nuevos). Es el paso de sano a enfermo. Su valor va de 0-1. Se puede hacer una medida de velocidad, el cambio de sano a enfermo.

Tasa de Incidencia .- Mide la velocidad de cambio de salud a enfermedad. Se utiliza para medir el tamaño de la muestra de la población en riesgo y el tamaño del periodo considerado. Para esto se utilizan la incidencia acumulativa y la tasa instantánea de incidencia. Tasa de Incidencia = Número de casos incidentes / tiempo persona.

Incidencia acumulativa : Es la proporción de personas de un subgrupo o población, inicialmente libre de la enfermedad, que la desarrollan dentro de un intervalo de tiempo especifico Es una medida que nos refleja el riesgo individual en un periodo de tiempo. Si ya existían casos en el momento del estudio, estos tienen que ser descontados de la población inicial. CI CP No

TI IA

TI IA

CI No

CI No CP

= casos incidentes (nuevos casos) = casos prevalentes (viejos casos) = población al inicio del periodo.

Ejemplo1: Retomando el ejemplo de la prevalencia tenemos: CI= 39 CP= 152 No= 15,000 CI 39 K * K 0.0026 * 1000 (TI): Población _ Total CP 15000 152 2.6 personas por cada mil habitantes

2.6

Ejemplo2: En una población de 125, 000 habitantes, se estudia a la población para evaluar la evolución de diabetes, en dicha población, encontrándose que al inicio del estudio se encontraron 322 casos de diabetes y durante los 10 años

que duro el estudio solo se reportaron 36 nuevos casos. IA

No = 125,000

36 125 , 000

322

0 . 000288

0 . 0288 %

CP = 36

CI = 322

AT = 10 años

Como el estudio se hizo en un periodo de 10 años, entonces: 0.0288% x 10 años = 0.288%

Interpretación: Cada individuo tiene una probabilidad del 0.288% de enfermarse de diabetes en 10 años.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Tasa Instantánea de Incidencia .- Es el número de casos nuevos, dividido entre el total de unidades por unidad de tiempo TI TP en observación, llamado suma de “personas tiempo (TP)”. Es la suma de (TP) los periodos de tiempo en riesgo de cada persona.

TP

CI T

= Personas Tiempo = Casos Incidentes = La suma de todos los tiempos de cada uno de los individuos expuestos

CI T

al riesgo. Sin embargo existe otra forma de representar a “T”. donde N= Población en riesgo y T= Tiempo de seguimiento. T =Nx T

Ejemplo1: Se estudian en una población controlada nuevos casos de tuberculosis durante 5 años, encontrándose en ese tiempo solo 5 casos nuevos, siendo la suma suma de las personas tiempo de 25.5 25.5 CI = 5 TI

T = 25.5 5

25.5

0.196 * 1000

Tiempo Tiempo = 5 años. 196

Interpretación: La tasa de incidencia es de 196 personas de cada 1000 habitantes en 5 años. Ejemplo2: Se estudia un grupo de 10 estudiantes de la Facultad de Ciencias Químicas, para determinar la tasa de incidencia de bajas durante un periodo de 5 años que es el tiempo que duran los estudios de las carreras que ahí se imparten. imparten. Se obtuvieron los siguientes resultados: Tabla de estudiantes que culminaciones y causan baja

AÑO

No. No.

T (años)

1996 1997 1998 1999 2000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Años persona Numero de bajas: 5

5 2 5 3 4 5 5 1 3 5 38 TI

TP

5 38

0.1316 * 100

13.16

Interpretación: De cada curso completo de 5 años causan baja 13 alumnos de cada 100 Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Ejemplo3: Se estudia la Tasa de Incidencia del V.I.H. en una comunidad de 125,000 habitantes, los cuales al inicio del periodo de estudio tenían 36 casos de V.I.H.; el estudio se realizó durante 10 años, en los cuales se encontraron 322 nuevos casos

T=nx

T

N= 125,000 TI

CI N CP

n = población en riesgo (N – CP) CP= 36 322 125,000

CI= 322 322

36 10

124,964 10

t = tiempo de seguimiento

t= 10 años 0.0002576 * 100,000

25.76

Interpretación: En la población se tienen aproximadamente 26 personas infectadas de V.I.H. por cada 100,000 habitantes en un periodo de 10 años.


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Medidas de asociación o efecto: Reflejan la fortaleza o magnitud de la asociación estadística entre un factor bajo estudio y una enfermedad típica, involucran una comparación cuantitativa de dos medidas de frecuencia se utilizan para elaborar inferencias causales. Tipos principales: principales: Medidas de diferencia Medidas de razón

Otras. Medidas de diferencia: Comparación de medidas de frecuencia en base a una resta. De la diferencia de la Frecuencia de enfermos expuestos y la Frecuencia de enfermos no expuestos, pueden obtenerse 3 resultados.

Frecuencia en expuestos

= Frecuencia en no expuestos


> Frecuencia en no expuestos

Frecuencia en expue stos

< Frecuencia en no expuestos

=> No hay asociación . => Asociación positiva (factor de riesgo) => Asociación negativa

(factor protector)

Medidas de diferencia: Diferencia de prevalencias: prevalencia de expuestos (E) – prevalencia de no expuestos (E) Diferencia de tasas: tasa de incidencia de expuestos (T.I.E.) – tasa de incidencia de no expuestos (T.I.E) Diferencia de riesgos: Incidencia acumulada de expuestos (I.A.E.) – incidencia acumulada de no expuestos

(I.A.E)

Medidas de razón: comparan la frecuencia entre la expuesta y no expuesta. Razón _ de _ frecuencia

Frecuencia _ de _ exp uestos Frecuencia _ de _ no _ exp uestos


= Frecuencia en no expuestos


> Frecuencia en no expuestos

= 1 valor nulo (no hay asociación). > 1 Asociación positiva

< Frecuencia en no expuestos

<


(factor de riesgo) 1 Asociación negativa

(factor protector)

Medidas de razón.Razón de prevalencia Razón de riesgo. Razón de tasa Razón de momios. Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Razón prevalencia : Compara la prevalencia de los expuestos entre la prevalencia de

los no expuestos. RP

prevalencia _ E prevalencia _ E

(1)

donde

Pr evalencia

Casos _ existentes Poblacion _ total

(2)

casos _ exp uestos RP

poblacion _ total _ de _ exp uestos casos _ no _ exp uestos

(3)

poblacion _ total _ de _ no _ exp uestos

Para estos casos se utilizará como herramienta de análisis una tabla de contingencia de 2x2 como a continuación se describe: Ca Ca

E a.

b. ni E c. d. no mi mo. N En relación a

a.: b.: c.: d.:

Casos expuestos

No casos expuestos Casos no expuestos No casos no expuestos

mi.: mo.: ni.: no.: N

Total de casos Total de no casos Total de expuestos

Total de no expuestos Total de la población población

la tabla presentada, la ecuación (3) quedaría de la siguiente forma: a RP

ni c

(4)

no

Ejemplo: una población de 1482 mujeres de las cuales 646 consumen anticonceptivos orales (AO) de las consumidoras 324 desarrollaron cáncer de mama. El total de casos fue de 572. Ca Ca

Ca Ca

E a.

b. ni E c. d. no mi mo. N

324

E 324 322 646 E 248 588 836

RP

572 910 1482

646 248

1.69

836

Interpretación: Las mujeres que consumen anticonceptivos orales tienen 1.69 veces más frecuencia de cáncer de mama que las que no los consumen.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Razón de Riesgos o Riesgo Relativo (RR).- Compara la Incidencia acumulada de expuestos entre la incidencia acumulada de los no expuestos Ca Ca

b. ni E c. d. no mi mo. N

a

E a.

Donde:

RR

ni c no

a: c:

casos nuevos expuestos;

ni: ni: no: no:

población sana expuesta al inicio población sana no expuesta al inicio.

casos nuevos no expuestos

Razón >1 Asociación Asociación positiva positi va (Factor de Riesgo) =1 No hay Asociación Asociación <1 Asociación negativa (Factor de Protección) Incidencia de expuestos Incidencia de No expuestos Diferencia de incidencias

Riesgo relativo

= a /ni = c / no = (a / ni) – (c / no) = (a / ni) / (c / no)

Ejemplo1: Se realiza un estudio en una población de 1846 habitantes de los cuales al momento de iniciar el estudio, se encontraron 172 casos de infarto al miocardio, se realiza un estudio durante 2 años y se encontraron 48 nuevos casos. De la población que no había presentado infarto al miocardio se les pregunto si consumían cafeína, de los cuales 922 respondieron respondieron que si y 752 7 52 dijeron dij eron no consum consumirla. irla. De los 48 nuevos casos 36 consumían cafeína y 12 no. N = 1846 habitantes No = 1846 – 172 = 1674

CP = 172

CI = 48

AT = 2 años

Ca Ca

E 36 886

922

E 12 740

752

48 1626 1674

36

RR

922 12

2.44

752

Interpretación: Las personas que consumen cafeína tienen 2.44 veces más riesgo de

sufrir un Infarto al Miocardio que las que no toman.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Ejemplo2: Se realiza un estudio en una población femenina para determinar el riesgo de infección en vías urinarias bajas debido a el uso de anticonceptivos orales, para lo cual se contó con una población de 2390 mujeres de 16-49 años, de las cuales 482 toman los anticonceptivos y 104 presentaron bacteriuria. De los 104 casos, 27 tomaban

anticonceptivos y 77 no. Ca Ca

E 27

455

E 77

1831 1908

27

482

RR

104 2286 2390

482 77

1 .4

1908

Interpretación: Las mujeres que usan anticonceptivos orales tienen 1.4 veces más riesgo de desarrollar bacteriurias comparada con las que no las usan.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Razón de tasas: Es el tiempo en riesgo para cada individuo de la población. Es el tiempo durante el cual un individuo permanece en el grupo de estudio y se encuentra libre de la enfermedad y por lo tanto en riesgo de contraerla. a. = casos expuestos Ca TP

E a. Li E c. Lo

c.

= casos no expuestos.

Li = total de tiempo personas expuestas Lo = total de tiempo personas no expuestas = total de tiempo personas = N x AT L L Tasa de incidencia de expuestos = a. / Li. = c. / Lo. Tasa de incidencia de no expuestos

= ni x AT. = no x AT.

Razón de tasas se utiliza para comparar la tasa de incidencia de T . I . E . RT expuestos con la tasa de incidencia de no expuestos. T . I . E .

a Li c

Lo Ejemplo1: Se realiza un estudio en una población de 1846 habitantes de los cuales al momento de iniciar el estudio, se encontraron 172 casos de infarto al miocardio, se realiza un estudio durante 2 años y se encontraron 48 nuevos casos. De la población que no había presentado infarto al miocardio se les pregunto si consumían cafeína, de los cuales 922 respondieron que si y 752 dijeron no consumirla.

De los 48 nuevos casos 36 consumían cafeína y 12 no.

N = 1846 habitantes CP = 172 CI = 48 AT = 2 años No = 1846 – 172 = 1674 Li = ni x AT. = 922 x 2 = 1844 = total de tiempo personas expuestas = no x AT. = 752 x 2 = 1504 Lo = total de tiempo personas no expuestas = N x AT = total de tiempo personas L = 1674 x 2 = 3348 Ca

Ca Ca

E 36 886

922

E 36 1844

E 12 740

752

E 12 1504

48 1626 1674

36

TP RT

1844 12

2.44

1504

48 3348

Interpretación: Las personas que consumen cafeína sufren infartos al miocardio 2.44 veces más rápido que las que no toman. Ejemplo2: Se realiza un estudio para determinar la razón de tasa de Ca cáncer pulmonar en médicos fumadores de 45 a 54 años de edad. Se E 104 encontraron 104 casos de cáncer en fumadores y 12 en no fumadores; siendo el tiempo total de personas personas expuestas de 43248 4 3248 y el tiempo total E 12 de las personas personas expuestas de 10673. 1067 3. 116

TP 43248 10673 53921

104 RT

43248 12

2 . 14

10673

Interpretación: Los médicos de 45-54 años que fuman se enferman de cáncer pulmonar 2.14 veces más rápido que los que no fuman. Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Razón de momios.- Es una medida de asociación entre el factor Ca Ca causal (exposición) y el efecto (enfermedad). Compara la prevalencia de los casos y no casos expuestos con los casos y no casos no E a. b. ni expuestos. Es una medida de probabilidad condicionada y se obtienen E c. d. no de estudios transversales y de casos y controles. La herramienta base mi mo. N es la tabla de contingencia de 2 x 2 que a continuación se muestra.

RM

Casos

Casos

Expuestos Casos

a

Expuestos No _ casos

a

No _ exp uestos No _ Casos

c b

Expuestos Casos

b c

Expuestos No _ casos

d

No _ exp uestos No _ casos

d

a d

RM

b c

No _ exp uestos

a d b c

No _ exp uestos

En ambas ecuaciones la Razón de Momios se obtiene de productos cruzados Pr (Ca / E) y Pr ( Ca / E) Momios de exposición Pr (Ca / E) y Pr ( Ca / E)... Momios de no exposición

La ecuación que calcula el intervalo de IC 95%

confianza de la Razón de Momios es:

exp ln( RM ) Z

1

1

1

1

a

b

c

d

Como al 95% Z=1.96 entonces: IC 95%

exp ln( RM ) 1.96

1

1

1

1

a

b

c

d

Ejemplo1: Se realiza un estudio en una población de 1674 Ca Ca habitantes durante 2 años y se encontraron 48 casos. De la población que no había presentado infarto al miocardio se les E 36 886 922 pregunto si consumían cafeína, de los cuales 922 respondieron que E 12 740 752 si y 752 dijeron no consumirla. De los 48 casos 36 consumían 48 1626 1674 cafeína y 12 no. N = 1674 habitantes Casos = 48 AT = 2 años RM

IC 95%

a d

36 740

b c

886 12

2.5

exp ln(2.5) 1.96

IC 95% _ Inferior

exp(0.256)

RM

IC 95%

2.5

1.29 - 4.84

IC 95%

exp ln( RM ) 1.96

1

1

1

1

36

886

12

740

1.29

exp 0.916

IC 95% _ Superior

1

1

1

1

a

b

c

d

0.660

exp(1.576)

4.84

Interpretación: Las personas expuestas (que consumen cafeína), tienen 2.5 veces más probabilidades de sufrir infartos al miocardio que las que no la consumen.


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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Ejemplo2: Se realiza un estudio de brucelosis en una población de 1100 individuos del medio urbano y rural. Al medio urbano pertenecen 730 y al medio rural 370. De los 100 casos positivos 70 pertenecen al medio rural y 30 al medio urbano. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona del medio rural sea positivo a brucela? Ca Ca Rural

70

300

RM

370

a d

70 700

b c

300 30

5.44

Interpretación: Las personas del medio rural, tienen 5.44 veces más probabilidades de tener brucelosis que los del 100 1626 1100 medio urbano.

Urbano 30

700

730

Ejemplo3: Se realiza un estudio de V.I.H. a población abierta, conformándose una población de 2714 personas de las cuales, 2646 dijeron tener al menos una practica de alto riesgo. Se encontraron 1357 casos positivos, de los cuales 1350 han tenido al menos una practica de alto riesgo. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona que tiene prácticas de alto riesgo, sea positivo a V.I.H.? Ca

Ca

RM

E 1350 1296 2646

a d

1350 61

b c

(1296)(7)

9.1

ienen prácticas prácticas de alto alt o riesgo, Interpretación: Las personas que ttienen tienen 9.1 veces más probabilidades de ser positivos a V.I.H. que 1357 1357 2714 los que no las tienen.

E 7

61

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Medidas de impacto potencial: Son proporciones que reflejan la contribución esperada de un factor bajo estudio a la frecuencia de la enfermedad en una población particular.

Pueden ser derivadas tanto de medidas de frecuencia como de las de asociación. Se utilizan para estimar la proporción de casos observados en una población que son debido al factor bajo estudio o para predecir el impacto de una intervención o cambio en

el estado de salud de una población.

1.- Fracción Atribuible.- Es la fracción de la enfermedad atribuible a la exposición FA

RR 1 RR

1

1

RR

Ejemplo.- Considerando que en un estudio de cáncer pulmonar se considero como exposición el fumar, se encontró una razón de riesgo de 1.72. ¿Cuál es la fracción atribuible? FA

1

1

RR

1

1 1.72

1 0.58

0.42 *100

42%

Interpretación: El 42% de la población estudiada tiene cáncer pulmonar por fumar.

2.- Fracción etiológica poblacional. FEP

a

RR 1

mi

RR

Ejemplo: Se realiza un estudio sobre cirrosis en una población controlada durante 7 años, siendo la población de 10487 con un total de 846 casos de cirrosis al inicio del estudio y 2222 casos nuevos; siendo la exposición él habito a la bebida. De los casos positivos durante el estudio se encontró que de los 2222 casos positivos 1824 tomaban y 421 que tomaban resultaron negativos a cirrosis AT = 7 años

N = 10487

CP = 846

CI = 2,222

Ca

Ca

E 1824 421 E 398

2245

6998 7396

2222 7419 9641

No = 10487- 846 = 9641

1824 RR

FEP

2245 398

15 . 1

7396 a RR 1 mi

RR

1824

15.1 1

2222

15.1

0.8209. 0.9338

0.77 * 100

77%

Interpretación: Si los que toman dejan de tomar el impacto en la reducción de la cirrosis seria del 77% Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

Epidemiología

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Diseños epidemiológicos A) Diseños básicos o Estudios de cohorte o

Estudios de casos y controles

o

Estudios transversales.

B) Diseños híbridos o Estudios ambidireccionales. o

Encuestas subsecuentes

o

Estudios de seguimiento de intervención.

C) Diseños Di seños incom i ncompletos. pletos. o Estudio ecológico o

Otros.

Diseños Básicos.Básicos. Usos

Tipo de estudio

Objetivos

Transversal

Identificar los Planificar determinantes de una salud. enfermedad relativamente frecuente con una larga duración.

Casos y controles

Genera hipótesis Identificar factores de etiológica, sobre riesgo para mejorar la determinante de riesgo de práctica médica. enfermedad.

Cohorte

Identificar factores Planificar servicios de etiológicos sobre efectos salud. Genera en la salud de un factor conocimientos. específico

Ecológico

Probar o generar hipótesis etiológicas basándose en dos o más grandes series de datos para obte ner información sobre el factor y la enfermedad.

Ensayo clínico

Demostrar una relación Innovación tecnológica en s alud. causa efecto de un nuevo servicios de salud. método terapéutico.


servicios

de

Evaluar por necesidades de servicios de salud en una población determinada.

Epidemiología

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Diseño Transversal Estudio en el cual se mide una sola vez la o las variables; se miden las características de uno o más grupos de comunidadesen un momento dado sin pretender evaluar la evolución de esas unidades. CE

C

CE N

S

CE

C

CE

Ventajas: 1. Sirve para sugerir hipótesis que especifican la asociación (como paso previo a la causalidad) entre variables

2. Permite realizar el estudio de prevalencia de una característica en una población 3. Determina los valores de normalidad y el tipo de distribución de una característica en una población

4. Es útil para sentar sentar las bases b ases de estudios posteriores posteriores de otro tipo 5. Su diseño y conducción es rápido y barato Desventajas: 1. La validación de la información es difícil y a menudo imposible

2. No permite establecer relaciones de causalidad 3. No posibilita conocer la evolución del fenómeno 4. La representatividad que se obtiene no es buena, lo que dificulta hacer inferencias

5. No permite establecer comparaciones validas con otras poblaciones


Epidemiología

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Diseño de Cohorte Es un estudio observacional analítico, en donde un grupo de individuos que tienen un factor de riesgo son comparados con otro grupo que no tiene ese factor, se les hace seguimiento con el fin de observar en cada uno la operación y evaluación de la

enfermedad en estudio.

Cohorte: Grupo de personas que comparten alguna característica o un factor de riesgo. a) Cohorte general: Obtenida de una comunidad o población. b) Cohorte especial: Es aquella que tiene otra característica en común. Casos prevalentes Parte de un estudio transversal No casos

CP N

CIE CE

CIE C

CIE CE CIE

N CP C E E CI

= población = casos prevalentes = no casos

= individuos expuestos = no expuestos

= casos incidentes.

Usos de los estudios de cohorte: Probar hipótesis de causalidad. causalidad. Formular hipótesis de prevención y/o curación. Medir incidencia de una enfermedad Estudiar la historia material y social de una enfermedad.

Es el estudio ideal para lograr probar hipótesis causales ya que contempla

temporalidad.


Epidemiología

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Ventajas : Da una imagen más completa y detallada de la evolución de la enfermedad.

Factible en enfermedades de alta frecuencia (malo para e nfermedades raras). Susceptible de obtener información más fidedigna, porque se garantiza el diagnóstico de la enfermedad.

Desventaja: Más costosa y prolongado. Muy afectada por las perdidas en los grupos. Se necesitan en tamaño de muestra muy grande para prevenir

pérdidas.

La tasa de participación debe ser de 75-80%.

Tipos de estudio de cohorte:

Retrospectivos: Prospectivos:

Es más barato porque se hace a partir de información ya generada. Es más caro debido a que se tiene que recabar la información a través del tiempo

Dado el costo y duración de los estudios de cohorte usualmente se realizan cuando se presentan dos circunstancias.

1. Cuando se ha obtenido evidencia suficiente de una asociación en otro tipo de estudio y se desea establecer causalidad.

2. Cuando un nuevo factor que puede alterar el riesgo de presenta varias enfermedades cuando se introduce en el entorno.

Selección de la población.población.Cohorte de estudio: grupos sometidos a una determinada exposición: o

Grupo especial,

o

Cohorte geográfico.

Grupo de comparación comparación (no expuestos) o

Cohorte paralela con tasa de enfermedad de la población general.

o

Tasas internas de subgrupos: comparación de estados, etc.


Epidemiología

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias Consideraciones: Población de referencia: Cual es el N sobre la cual se va a inferir Definición del estado de salud: diagnóstico al inicio. Criterios y medición de la exposición. Criterios para la determinación del efecto: como medirlo. Posible pérdida en el tamaño de la muestra.

Exposición al factor de riesgo: Registros. Encuestas o examen médico. Medición en el medio ambiente. Combinaciones de las anteriores.

Información sobre el efecto: Definición del efecto: A que se le llama caso? Determinación del efecto: Cómo diagnosticarlo? Posición del efecto: En que momento alguien se vuelve caso? Salida del estudio: Cuando alguien con el efecto sale del estudio.

Estimaciones derivadas de estudios de cohorte.cohorte.Medidas de frecuencia:

1.- Tasas de incidencias: en expuestos y no expuestos. 2.- Incidencia acumulada: en expuestos y no expuestos. 3.- prevalencia inicial. Medidas de asociación:

1.- razón de tasas. 2.- razón de riesgo (riesgo relativo). 3.- Fracciones etiológicas (impacto)


Epidemiología

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Diseño de casos y controles Compara un grupo de individuos enfermos contra un grupo de sujetos libres de dicha enfermedad (controles) con respecto a antecedente de exposición a un factor de interés. CaE Ca NCa

CaE Ca

N

CaP NCo

CoE

S

Co CoE

N Nca Nca Nco Nco

= población

= población fuente de casos

= población fuente de controles. = periodo de seguimiento. Ca = casos enfermedad bajo estadio Cap = casos prevalentes CaE = casos con antecedentes de exposición. CaE = casos con antecedentes de no exposición. Co = controles CoE = controles expuestos CoE = controles no expuestos

Paradigma del diseño: El estudio de casos y controles parte de la enfermedad y estima la diferencia de exposición, es decir desde efecto a causa.

CASOS

Incidentes: (Los mejores)

Prevalentes:

Pacientes con diagnóstico reciente

Son usados cuando la enfermedad bajo estudio

(no muy recomendables no modifica la sobrevida o la exposición

por ser cambiantes) CONTROLES

Poblaciones:

Son

los

mejores,

representatividad.

debido

a

la

mayor

Vecindarios:

Se usan con ciertas limitaciones

Hospitalarios:

Del hospital donde salieron los casos (son pacientes que llegaron por otra cosa)

Condiciones para el diseño de casos y controles

1. Que los casos sean representativos de todos los casos en un tiempo determinado (casos incide i ncidentes). ntes). Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

Epidemiología

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cias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas Facultad de Cien cias 2. Los controles se obtengan de una muestra probabilística y deben de representar a todos aquellos sin la condición de enfermedad, en el mismo tiempo determinado en el que surgieron los casos.

3. Los controles deben de surgir de la misma población de los casos. Cualquier factor que se aleje de estos principios, hará que el estimador del riesgo

relativo se subestime o sobreestime.

REPRESENTATIVIDAD: Los mejores controles, salen de la población de casos La información debe de obtenerse al mismo tiempo SIMULTANEIDAD:

HOMOGENEIDAD:

Tener la misma edad, raza, sexo, etc..

El control debe ser 1 por cada caso.

VENTAJAS 1. Es útil en enfermedades raras y con un largo periodo de latencia 2. Permite conocer múltiples factores de un efecto a los cuales se encuentra expuesto un individuo. 3. Puede ser rápido y económico 4. Requiere de menos sujetos, en quienes se puede profundizar 5. Estima el riesgo relativo verdadero si se cumplen los principios de representatividad, simultaneidad y homogeneidad. 6. generan hipótesis DESVENTAJAS 1. Difícil de encontrar el grupo de comparación idóneo 2. Pobre control de calidad en la reconstrucción de las variables, debido a sesgos como Sesgo diferenciado y sesgo no diferenciado Sesgo recordatorio: Porque las personas dan información de más o no 100% verdadera Sesgo de interés: Autoselección de personas que se inducen al estado Sesgo de selección: Mal selección del grupo 3. Mal estimador de la razón de riesgo en las enfermedades frecuentes 4. No se pueden determinar incidencias 5. Son ineficientes para estudios de exposiciones raras 6. Son inapropiadas cuando la enfermedad bajo estudio se mide en forma continua 7. Se requiere información adicional (denominadores) para estimar la frecuencia de la enfermedad en la población de estudio 8. Es común cometer errores de medición en la exposición de interés debido a su carácter retrospectivo 9. Se puede cometer sesgo de selección, si la exposición de interés determina diferencialmente la selección de los casos y controles Se pueden tener diferentes tipos de diseños anidados en otros (anidados en una cohorte). El diseño de casos y controles es uno de los más utilizados en estudios epidemiológicos. Miguel Angel Rodríguez Feliciano., M.C.

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Diseño de ensayos clínicos (Nuevo diseño)

Grupo Experimental Pacientes Legibles

Asignación Aleatoría

Consentimiento otorgado Consentimiento denegado (se eliminan Consentimiento otorgado

Grupo Control

Consentimiento denegado (se eliminan

1. Prueban hipótesis etiológicas y estiman los efectos sobre la salud a largo plazo plazo 2. Prueban la eficacia de la intervenciones para modificar un estado de salud 3. Señala la factibilidad de las intervenciones en las poblaciones Ensayos comunitarios

1. Identifican sujetos de alto riesgo 2. Prueban la eficacia y efectividad de las intervenciones clínicas y/o sociales para modificar el estado de salud de una población en particular

3. Sugerir políticas y programas de salud pública Estudios incompletos

1. Estudios ecológicos.- Determinan la frecuencia de la enfermedad en un área geográfica determinada. Es la suma de medidas de frecuencia de exposición y la suma de medidas de frecuencia de la enfermedad obtenidas con unidades ecológicas. Dentro de este estudio tenemos:

a. b. c. d.

Estudios exploratorios exploratorios Estudio de múltiples grupos de comparación Estudio de tendencia

Estudios mixtos

2. Estudios proporcionales 3. Estudios de clúster espacio-tiempo 4. Estudios de clúster a. Estudio de agregación familiar b. Estudio de pedigree


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EPI-v1

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