EPIDEMIOLOGÍA ASOCIADA A

Presentación del tema: "EPIDEMIOLOGÍA ASOCIADA A"— Transcripción de la presentación:

1 EPIDEMIOLOGÍA ASOCIADA A
LA GESTIÓN DE RIESGOS DR.CARLOS JIMÉNEZ GUTIÉRREZ Centro de Investigaciones en Sistemas de Salud Instituto Nacional de Salud Pública. México. Cuernavaca, Morelos. octubre de 2002

2 Medición del Proceso Salud-Enfermedad
en la Población

3 DEFINICIÓN DE SALUD SALUD AUTOR(ES)
“estado completo de bienestar físico, mental y social, y no simplemente la ausencia de enfermedad” OMS 1985, 1987; JM Last. 1988 “un recurso que da a las PERSONA la habilidad de gestionar e incluso cambiar lo que les rodea” OMS, 1987; Epp J 1986 “estado de un INDIVIDUO O GRUPO de individuos, que les permite respuestas biológicas y sociales adecuadas a los estímulos del ambiente habitual y la adaptación adecuada a los estímulos nuevos” Jenicek M, 1996 “estado de un INDIVIDUO O GRUPO en el que se han descartado los problemas de salud más importantes” Jenicek M, 1996

4 Estudio de la ocurrencia de los procesos patológicos
EPIDEMIOLOGIA DEFINICIONES AUTOR(ES) / AÑO Estudio de la distribución de la enfermedad y de los determinantes de su prevalencia en el hombre MacMahon y Pugh, 1965 Estudio de la distribución y los determinantes de enfermedades y lesiones en poblaciones humanas Mausner, Bahn, Estudio de la ocurrencia de los procesos patológicos Gaylord Anderson, 1979 Ciencia que estudia la frecuencia de las enfermedades en las poblaciones humanas Ahlbom y Norell, Estudia los patrones de distribución de las enfermedades en las poblaciones humanas, así como los factores que influyen sobre dichos patrones Lilienfeld y Lilienfeld, 1986 Estudio de la salud y la enfermedad en poblaciones humanas Kleinbaum, Kupper, Morgenstern;

5 “estudio (logos) de lo que esta entre (epi) las personas (demos)”
EPIDEMIOLOGÍA: Griego: epi, demos, logos “estudio (logos) de lo que esta entre (epi) las personas (demos)” Unidad de análisis: población de sujetos SALUD PÚBLICA Muestras MEDICINA Individuo  Describir la salud y la enfermedad en términos de MEDIDAS de frecuencias y distribución, asociación y riesgo en la población de sujetos

6 FILOSOFÍA DE LA EPIDEMIOLOGÍA:
Proveer evidencia de la relación entre factores (variables independientes) y la salud o la enfermedad (variables dependientes) La enfermedad no esta distribuida en forma azarosa en la población de sujetos Comprender los factores de riesgo y los mecanismo biológicos que influyen en la perdida de salud y por tanto de enfermar

7 APLICACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA
El espectro de la enfermedad La historia natural de la enfermedad Identifica factores que incrementan o decrementan el riesgo de desarrollar una enfermedad Predicen las tendencias de una enfermedad Aclaran los mecanismos de la transmisión de una enfermedad Pruebas de eficacia de estrategias de intervención Evalúa programas de intervención Identifica las necesidades de salud de una comunidad Evalúa programas de salud pública

8 ¿QUÉ INVESTIGA LA EPIDEMIOLOGÍA?
La distribución, frecuencia y determinantes de la enfermedad y sus consecuencias biológicas, psicológicas y sociales La distribución y frecuencia de los marcadores de enfermedad La distribución, frecuencia y determinanates de los riesgos para la salud Las formas de control de las enfermedades, de sus consecuencias y de sus riesgos Las modalidades e impacto de las respuestas adoptadas para atender todos estos eventos

9 NIVELES DE MEDICIÓN: I. DESCRIPTIVO: Cuantitativa y/o cualitativa
Ocurrencia de la enfermedad Características de las PERSONAS (muestra) Características del LUGAR Características de la ENFERMEDAD-SALUD II. CONOCIMIENTO ETIOLÓGICO: INFERENCIA CAUSAL Fuerza de asociación entre variables independientes (hipotéticamente causales) y la variable resultado a través de un diseño de estudio apropiado

10 III. PROBLEMAS DE INTERVENCIÓN:
Acciones preventivas o terapéuticas para modificar los riesgos de salud a nivel poblacional

11 ERRORES DE MEDICIÓN

12 CONTEXTO DE MEDICIÓN MÉTODO CIENTÍFICO
Teoría o conocimiento actual Identificación de un problema Generalización Conclusiones Hipótesis conceptual Diseño Interpretación Resultados Hipótesis operativa Recolección de datos Análisis Observaciones

13 MÉTODO CIENTÍFICO TEORÍA O CONOCIMIENTO ACTUAL Identificación
problemas de salud Generalización Definición Error Pregunta de investigación Diseño Conclusiones Error Objetivos específicos de estudio Realización Interpretación Error Resultados

14 ERROR SISTEMATICO (SESGO)
TIPO DE ERRORES ERROR ALEATORIO ERROR SISTEMATICO (SESGO) Azar Trabajar con muestras de sujetos v.s. Poblaciones Variabilidad del proceso de medición de variables instrumento de medida, variabilidad biológica, variabilidad debida al observador PRECISIÓN: Medida precisa menor componente aleatorio Diseño de estudio Selección de sujetos (sesgo de selección) Medición de las variables (sesgo de información) Variables confusoras y/o modificadoras de efecto Estimación incorrecta o no válida del efecto que se estudia Validez interna y externa

15 ÍNDICES PARA DESCRIBIR EL ESTADO DE SALUD DE UNA POBLACIÓN

16 Recuento de los casos de interés que se presentan durante un periodo de tiempo determinado
De gran utilidad en la planificación de los servicios de salud De poca utilidad para la investigación de problemas de salud Índices estáticos de salud: PROPORCIONES y ODDS I. OPTICA TRANSVERSAL II. OPTICA LONGITUDINAL Registro de datos para un período de tiempo determinado Registro incorpora el momento en el que se produce el acontecimiento Disponer de información sobre el ritmo con el que se presenta el fenómeno de estudio Índices dinámicos de salud: TASA (ABSOLUTA, RELATIVA)

17 USOS EN LA INVESTIGACIÓN EPIDEMIOLÓGICA
I. MEDICIONES DE FRECUENCIA Explicar la ocurrencia de enfermedad o los decesos en una POBLACIÓN, para un TIEMPO determinado y para una ZONA GEOGRÁFICA establecida MEDIDAS A UTILIZAR: TASA DE INCIDENCIA (INCIDENCIA) (TI) INCIDENCIA ACUMULADA (IA) PREVALENCIA (P) ESTANDARIZACIÓN DE TASAS

18 II. MEDICIONES DE ASOCIACIÓN O EFECTO:
Expresan el GRADO O FUERZA DE ASOCIACIÓN entre los factores de riesgo (variables independientes) y la enfermedad (variable resultado) MEDIDAS A UTILIZAR: EFECTOS ABSOLUTOS (DIFERENCIAS): DIFERENCIA DE PREVALENCIAS DIFERENCIA DE RIESGOS O INCIDENCIA ACUMULADA DIFERENCIA DE TASAS EFECTOS RELATIVOS (RAZONES): RAZÓN DE PREVALENCIAS (RP) RAZÓN DE RIESGOS O RIESGO RELATIVO (RR) RAZÓN DE TASAS (razón de tasas de incidencia, razón de riesgos) RAZÓN DE ODDS (RAZÓN DE MOMIOS)

19 III. MEDICIONES DE IMPACTO POTENCIAL:
Miden el impacto potencial de las acciones preventiva o terapéuticas Refiere a la cantidad de la enfermedad que puede ser prevenida disminuyendo, bloqueando o eliminando una exposición MEDIDAS A UTILIZAR: RIESGO ATRIBUIBLE (EXPUESTO) (FAe) RIESGO ATRIBUIBLE POBLACIONAL (FAP) Fracción Etiológica, Riesgo Atribuible Poblacional, Proporción Atribuible

20 INSTITUTO NACIONAL DE SALUD PÚBLICA /CRUZ ROJA INTERNACIONAL
H.E.L.P.2001 / S.O.S INSTITUTO NACIONAL DE SALUD PÚBLICA /CRUZ ROJA INTERNACIONAL INDICADORES E ÍNDICES DE LA MEDICIÓN DE LA SALUD

21 INDICE DE NIVEL SOCIOECONOMICO
INDICADOR: Representa alguna característica de un individuo que puede definirse cualitativa o cuantitativamente. INDICE: Expresión cuantitativa de un indicador. INDICADORES INDICE Variables incluidas Valores de categorías INDICE DE NIVEL SOCIOECONOMICO Algoritmo (A + B + C + D + E) A) Hacinamiento  1.5 personas por cuarto De 1.6 a 3.5 personas por cuarto  3.7 personas por cuarto B) Material del piso de la casa Recubrimiento Cemento C) Ubicación de la toma de agua potable Dentro de la vivienda En el terreno donde vive D) Forma de eliminación de excretas Red pública Letrina, pozo negro E) Escolaridad del jefe de familia 3 años De 4 a 6 años  7 años

22 ¡ ! CARACTERÍSTICAS DE LAS MEDIDAS DE LA SALUD:
Obtenerse fácilmente sin sacrificar la calidad de los datos Disponibles a un coste razonable Fáciles de: USAR ANALIZAR INTERPRETAR Suficientemente SENSIBLES para reflejar la asociación entre los factores de riesgo y la(s) enfermedad(es) Cuanto más complejos son los índices de salud, Cuanto más amplio es el espectro de salud que abarcan SON MENOS OPERATIVOS !

23 Registros de problemas específicos de la salud
FUENTE DE LOS DATOS: Estadísticas vitales Registros de problemas específicos de la salud Registros de cáncer Registros de enfermedades de etiología infecciosa y sistema de vigilancia epidemiológica Registro de otras enfermedades Registros hospitalarios Registros demográficos: Censos, Encuestas de salud Investigación epidemiológica

24 CLASIFICACIÓN DE ÍNDICES E INDICADORES
(fuente de datos, la calidad de la medida y si miden más de un aspecto de salud)

25 TIPO DE CLASIFICACIÓN INDICES Basados en datos demógraficos de rutina Eperanza de vida Esperanza de vida con “buena salud” Años de vida potencialmente perdidos Distribución de la población según sus características Basados en el recuento hospitalario o poblacional de casos de enfermedad y muertes y sus causas Mortalidad Morbilidad Letalidad Basados en la evaluación del impacto de la enfermedad Ausentismo Admisiones hospitalarias y de otros servicios Deficiencias, incapacidades y minusvalías Períodos de actividad restringida De bienestar Bienestar físico Bienestar mental Bienestar social Bienestar general (Algoritmo de los tres anteriores) Basados en el estilo de vida Exposición a factores con efectos indeseables (pasada o presente) Exposición a agentes nocivos ambientales Exposición personal a agentes nocivos (tabaco, alcohol, otras drogas) Nivel de buena salud Condición física Adaptabilidad Indicadores e índices compuestos Combinación de las categorías anteriores

26 INDICADORES UTILIZADOS PARA DESCRIBIR LA NATALIDAD
NUMERADOR DENOMINADOR EXPRESADO POR EL NÚMERO DE INDIVIDUOS DEL DENOMINADOR Tasa de nacimientos Número de nacidos vivos durante un intervalo determinado de tiempo Población estimada a la mitad del intervalo 1 000 Tasa de fecundidad Número estimado de mujeres en el grupo de edad de 15 a 44 años a la mitad del intervalo Tasa de nacidos con bajo peso Número de nacidos vivos por debajo de 2500 gramos durante un intervalo determinado de tiempo Número de nacidos vivos durante el mismo intervalo de tiempo 100

27 PAPEL DE LA ESTADÍSTICA:
Selección de la variable respuesta Definición de los criterios de selección de la población de estudio Elección de la técnica de selección de los sujetos Cálculo del número de sujetos a estudiar Selección de las variables que deben ser medidas Medición de las variables (precisión y exactitud) Descripción de la muestra de sujetos estudiados Estimación de la magnitud del efecto o respuesta observada Comparación del efecto observado en diferentes grupos Control de los factores de confusión Interpretación de los resultados

28 Estadística Descriptiva:
Revisión de los datos recogidos en un estudio para asegurar la calidad y la validez del análisis estadístico Organización, presentación y síntesis de la información de la muestra estudiada Estadística Inferencial: Establecer conclusiones relacionadas con poblaciones a partir de los resultados obtenidos en muestras de estudio Evaluar la variabilidad aleatoria y controlar las variables confusoras y/o modificadoras de efecto

29 Población (  ) Azar ... Muestra 1 Muestra 2 Muestra i

30 INFERENCIA CAUSAL

31 EVALUACIÓN DE LA VALIDEZ INTERNA
Efecto observado (asociáción o diferencia) ¿Existe algún sesgo de selección o información? ¿Se ha controlado los factores de confusión? ¿La magnitud de la estimación es relevante y lo suficientemente precisa? EVALUACIÓN DE LA VALIDEZ INTERNA Resultado válido Criterios de causalidad Magnitud observada de la fuerza de la asociación Plausibilidad biológica Consistencia Secuencia temporal Gradientes biológico Disminución del riesgo después de la reducción de la exposición Criterios de Bradford-Hill

32 GRADÁCIÓN DE LA EVIDENCIA CIENTÍFICA
(US Preventive Service Task Force, 1979) GRADO DESCRIPCIÓN I Evidencia obtenida de al menos un ensayo clínico aleatorio y controlado desñado de forma apropiada II-1 Evidencia obtenida a partir de ensayos controlados bien diseñados pero sin asignación aleatoria II-2 Evidencia otrenida a partir de estudios de cohortes o de casos y controles bien diseñadose, realizados preferentemente en más de un centro o por un grupo de investigación II-3 Evidencia obtenida a partir de múltiples series comparadas en el tiempo, con o sin intervención III Opiniones de expertos reconocidos, basadas en experiencias clínicas, estudios descriptivos o informes de comités de expertos

33 GRADÁCIÓN DE LA EVIDENCIA CIENTÍFICA
(Gray JAM. Atención sanitaria basada en la evidencia, 1979) GRADO DESCRIPCIÓN I Evidencias bien fundadas al menos de una revisión sistemática de varios ensayos aleatorios y controlados bien diseñados (Medicina Basada en la Evidencia. Meta-análisis) II Evidencias bien fundadas al menos de un ensayo aleatorio y controlado bien diseñado y del tamaño de la muestra adecuado III Evidencias de ensayos bien diseñados sin asignación aleatoria, estudios de un único grupo antes y después de una intervención, estudios de cohortes, estudios de series cronológicas y estudios de casos y controles pareados IV Evidencias de estudios no experimentales bien deseñados con más de un centro o grupo de investigación V Opiniones de autoridades respetadas, basadas en evidencias clínicas, estudios descriptivos o informes de comités de expertos

34 NOMBRES DADOS A LAS VARIABLES EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS
CAUSA X VARIABLE INDEPENDIENTE EXPOSICIÓN FACTOR DE ESTUDIO FACTOR DE RIESGO VARIABLE PREDICTORA ESTIMULO INTERVENCIÓN ABSCISAS (eje horizontal) EFECTO Y VARIABLE DEPENDIENTE VARIABLE RESULTADO ENFERMEDAD CRITERIO DE EVALUACIÓN RESPUESTA DESENLACE ORDENADAS (eje vertical) tiempo

35 Relación de Variables ASIMÉTRICA
Eje de Coordenadas Relación de Variables ASIMÉTRICA Y Y X X X Relación de Variables SIMÉTRICA Y X X Y Y

36 Variables confursoras
VARIABLES CONFUSORAS Factor de estudio Respuesta Variables confursoras Relacionada con el factor de estudio Relacionada con la respuesta No es una variable intermedia en la secuencia causa-efecto

37 ELECCIÓN DE LOS INDIVIDUOS QUE PARTICIPARÁN EN EL ESTUDIO:
ESPECIFICACIÓN Y MUESTREO

38 ¿Cuál es el objetivo de elegir adecuadamente a los individuos que participarán en el estudio?
Asegurar que los hallazgos o resultados observados en dicho estudio representen con exactitud lo que sucede en la población

39 (Verdad en el universo) PASO 2. Población accesible
LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE UN PROTOCOLO PARA ELEGIR A LOS INDIVIDUOS DE UN ESTUDIO PREGUNTA A INVESTIGAR (Verdad en el universo) PLAN DEL ESTUDIO (Verdad en el estudio) PASO 2. Población accesible Especificar las características temporales y geográficas CRITERIOS Representativa de las poblaciones diana y fácil de estudiar PASO 3. Muestra diseñada Diseño de un método para seleccionar la muestra CRITERIOS Representatividad de la población accesible y fácil de obtener PASO 1. Población diana Especificar las características clínicas y demográficas CRITERIOS Adecuados a la pregunta que se investiga Especificación Muestreo

40 LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE UN PROTOCOLO PARA ELEGIR A LOS INDIVIDUOS DE UN ESTUDIO
POBLACIÓN DIANA Población a la que se desea generalizar los resultados Criterios de selección Validez Externa POBLACIÓN ACCESIBLE Población definida por los criterios de selección y accesible para el investigador Validez Interna Muestreo MUESTRA Sujetos realmente estudiados

41 MUESTREO Estudiar a toda la POBLACIÓN ACCESIBLE (idóneo) POBLACIÓN ACCESIBLE: Demasiado grande Diseminada a lo largo del tiempo TIPOS DE MUESTREO: Probabilístico No probabilístico

42 MUESTREO PROBABILÍSTICO
Utiliza un proceso aleatorio (garantiza que cada unidad de la población tiene una probabilidad específica de ser seleccionada) La fidelidad con que los fenómenos observados en la muestra son representativos de los que ocurren en la población Calcular significaciones estadísticas e intervalos de confianza MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO SISTEMÁTICO MUESTREO ESTRATIFICADO MUESREO POR CONGLOMERADOS

43 Algoritmo para la selección de la técnica de muestreo
¿Existe una población de referencia accesible y bien diferenciada antes de iniciar el estudio? Si No Muestreo no probabilístico (Conveniencia) Muestreo probabilistico ¿La población de referencia es muy grande, dispersa y está agrupada por alguna característica? No Si ¿Interesa a priori controlar la distribución de alguna variable de confusión? Muestreo en múltiples etapas No Si Muestreo aleatorio simple o sistemático Muestreo estratificado

44 FÓRMULA para el cálculo del número de sujetos que se requiere estudiar para la realización de un estudio cuyo objetivo es la estimación de una PROPORCIÓN (Variable Cualitativa) P = proporción esperada i = Amplitud del intervalo (precisión) Z = Nivel de confianza 95% ( = 0.05, Z = 1.96)

45 EJEMPLO: Formula: Calcular: Resultado: Z2 P(1-P) N= i2 1.962 x .20
Supongamos que se desea estudiar la prevalencia de hipercolesterolemia en varones mayores de 40 años. Estudios previos cifran esta prevalencia alrededor de 20%. Se desea estimar el resultado con una precisión de ±3% y una confianza del 95%. Formula: Calcular: Resultado: Z2 P(1-P) N= i2 1.962 x .20 ( ) N= .032 3.8416 x .20 x 0.8 N= = 0.0009 Tabla A: 683

46 Ejercicio: Se trata de un estudio de prevalencia de hipertensión en mujeres con pesos superiores a 60 kg. Calcule el tamaño de muestra requerida si la prevalencia reportada en la bibliografía es de 30%, con una precisión de ± 5% (0.05) y una confianza del 95%. Z2 P(1-P) N= i2 1.962 x 0.3 ( ) N= = 0.052 Tabla A = 323

47 Fórmula para el cálculo del número de sujetos que se requiere estudiar para la realización de un estudio cuyo objetivo es la estimación de una MEDIA (variable cuantitativa) N = número de sujetos necesarios S2 = variancia de la distribución de la variable cuantitativa que se supone que existe en la población i = Amplitud del intervalo (precisión) Z = Nivel de confianza 95% ( = 0.05, Z = 1.96)

48 EJEMPLO: Se desea estimar la présión arterial diastólica (PAD) de los pacientes diabéticos registrados en un centro de salud. Por estudios previos, se conoce que la desviación estándar de la PAD en sujetos diabéticos es de 25 mmHg (S=25mmHg; S2=625mmHg) Datos necesarios: S2 = variancia de la distribución de la variable cuantitativa que se supone que existe en la población i = Amplitud del intervalo (precisión) =  5mmHg Z = Nivel de confianza 95% (1-  = 0.05, Z = 1.96) 1.962 x 625 = = 96 52 TABLA B: 96

49 CORRECIÓN POR LAS NO RESPUESTAS, PÉRDIDAS Y ABANDONOS
N= número de sujetos teórico Na = número de sujetos ajustado R = proporción esperada de pérdidas

50 INFLUENCIA DE LA PRECISIÓN Proporción Precisión Número de sujeto 0.40
Influencia de la precisión de la estimación y del valor supuesto de la proporción que se deasea estimar sobre el número de sujetos necesarios INFLUENCIA DE LA PRECISIÓN Proporción Precisión Número de sujeto 0.40 0.100 0.075 0.050 0.025 0.010 92 164 369 1475 9220 INFLUENCIA DEL VALOR DE LA PROPORCIÓN Proporción Precisión Número de sujeto 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.05 138 246 323 369 384

51 INDICES DE VALIDEZ DE UNA
PRUEBA DIAGNÓSTICA

52 Dependen del punto de corte (críterio clínico)
Resultado de la prueba diagnóstica Sujetos SANOS + Sujetos ENFERMOS - Positivo A Falsos positivos B Negativo C D Falsos negativos Total A + C B + D Dependen del valor de la prevalencia Pr(E si +) Pr(S si -) Prevalencia Especificidad Sensibilidad Pr(- si S) Pr(+ si E) Dependen del punto de corte (críterio clínico)

53 INDICES DE VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA
Sensibilidad Proporción de sujetos ENFERMOS detectados por la prueba en el grupo de sujetos ENFERMOS Especificidad Proporción de sujetos SANOS detectados por la prueba en el grupo de sujetos SANOS Valor predictivo positivo Proporción de ENFERMOS en el conjunto de sujetos con resultado POSITIVO en la prueba Valor predictivo negativo Proporción de sujetos SANOS en el total de sujetos con resultado NEGATIVO en la prueba Malas clasificaciónes Proporción de sujetos mal clasificados por la prueba

54 SENSIBILIDAD y ESPECIFICIDAD de la prueba se pueden modificar variando el punto de corte (Curva ROC)
VALORES PREDICTIVOS cambian según la PREVALENCIA DE LA ENFERMEDAD (Cálculo se realiza con el teorema de Bayes)

55 GLUCEMIA EN AYUNAS COMO PRUEBA DIAGNÓSTICA DE LA DIABETES
EJEMPLO: GLUCEMIA EN AYUNAS COMO PRUEBA DIAGNÓSTICA DE LA DIABETES Valores de glucemia (mg/dl) en ayunas en una muestra de 50 adultos sanos y en una muestra de 50 pacientes recién confirmada su diabetes (datos ficticios). a) Calcular la sensibilidad y especificidad de esta prueba para los puntos de corte correspondientes a glucemias de 90, 95, 100, 105 y 110 mg/dl. GLUCEMIA (mg/dl) Sin diabetes Con diabetes 110 105 a 109 100 a 104 95 a 99 90 a 94  89 1 3 6 38 43 2 Total 50

56 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 90 mg/dl
Sin diabetes Con diabetes Total  90 12 49 61 < 90 38 1 39 50 100 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 90 mg/dl S = 49/50 = 0.98 E = 38/50 = 0.76 Glucemia Sin diabetes Con diabetes Total  95 6 48 54 < 95 44 2 46 50 100 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 95 mg/dl S = 48/50 = 0.96 E = 44/50 = 0.88 Glucemia Sin diabetes Con diabetes Total  100 3 45 48 < 100 47 5 52 50 100 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 100 mg/dl S = 45/50 = 0.90 E = 47/50 = 0.94

57 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 100 mg/dl
Sin diabetes Con diabetes Total  105 2 45 47 < 105 48 5 53 50 100 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 100 mg/dl S = 45/50 = 0.90 E = 48/50 = 0.96 Glucemia Sin diabetes Con diabetes Total  110 1 43 44 < 110 49 7 56 50 100 Clasificación para el punto de corte Glucemia = 110 mg/dl S = 43/50 = 0.86 E = 49/50 = 0.98

58 Puntos de corte de Glucemia
Resumen de la SENSIBILIDAD y ESPECIFICIDAD para los diferentes puntos de corte Puntos de corte de Glucemia Sensibilidad % VP Especificidad 1- E % FP 1- S 90 95 100 105 110 0.98 0.96 0.90 0.86 0.76 0.88 0.94 0.24 0.12 0.06 0.04 0.02 0.10 0.14 . . 1 . . . 0.8 0.6 Sensibilidad 0.4 0.2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1- Especificidad

59 TABLAS CUADRICELULARES
ELABORACIÓN Y CÁLCULO DE MEDIDAS DE RIESGO

60     ¿DÓNDE PODEMOS REALIZAR CÁLCULOS DE MEDIDAS DE RIESGO ?
Estudios observacionales  Relación entre una variable independiente (exposición) y una variable dependiente (enfermedad) cualitativa binaria  Análisis estadístico: comparación de proporciones  Conocer la magnitud de la respuesta y la importancia clínica del efecto

61 MEDIDAS DE RIESGO:  Evalúan riesgo sólo cuando se aplican a datos recogidos con diseños de estudios que permitan evaluarlo Reflejan la intensidad de la relación entre una variable independiente (exposición) y una variable dependiente (enfermedad)   Tipos de medidas: Diferencia de proporciones Razón de proporciones Razón de posibilidades (odds ratio)

62 NOMBRES DADOS A LAS VARIABLES EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS
CAUSA X INDEPENDIENTE EXPOSICIÓN FACTOR DE ESTUDIO FACTOR DE RIESGO VARIABLE PREDICTORA ESTIMULO INTERVENCIÓN ABSCISAS (eje horizontal) EFECTO Y DEPENDIENTE RESULTADO ENFERMEDAD CRITERIO DE EVALUACIÓN RESPUESTA DESENLACE ORDENADAS (eje vertical) Tiempo

63 a b c d a b c d a = enfermo y expuesto b = enfermo y no expuesto
HÁBITO DE FUMAR CANCER SI NO a = enfermo y expuesto b = enfermo y no expuesto c = no enfermo y expuesto d = no enfermo y no expuesto a b c d SI NO CANCER HÁBITO DE FUMAR SI NO a = expuesto y enfermo b = expuesto y no enfermo c = no expuesto y enfermo d = no expuesto y no enfermo a b c d SI NO

64 EJEMPLO: Se trata de un estudio que relaciona el consumo de tabaco con la presencia de cáncer de pulmón o garganta HÁBITO DE FUMAR FUMA NO FUMA CANCER 9 a 1 b 1191 c 999 d PRESENCIA Nenf = a + b = 10 AUSENCIA N nenf = c + d = 2190 TOTALES n1 = a + c = 1200 n0 = b + d = 1000 N= a+b+c+d= 2200

65 Proporción Enfermedad DIFERENCIA DE PROPORCIONES
9 ó 7.5% = = n1 1200 a b DP = - - n1 n0 Proporción No Enfermedad 9 1 ó 6.5% = DP = - - b 1 1200 1000 0.001 ó 1% = = n0 1000 Índica que en el grupo de fumadores hay un 6.5 por mil más de casos de cáncer

66 Proporción Enfermedad Proporción no Enfermedad
RAZÓN DE PROPORCIONES a 9 ó 7.5% = = n1 1200 a 9 n1 1200 RP = = = 7.5 Proporción no Enfermedad b 1 n0 1000 b 1 0.001 ó 1% = = n0 1000 Índica que en el grupo de fumadores la proporción de casos de cáncer es 7.5 veces superior a la del grupo de no fumadores

67 RAZÓN DE ODDS (odds ratio)
Odds de Enfermedad RAZÓN DE ODDS (odds ratio) a 9 = = c 1191 a 9 c 1191 OR = = = 7.55 Odds de No Enfermedad b 1 d 999 b 1 = = 0.001 d 999 Índica que al pasar del grupo de no fumadores al de fumadores la odds de casos de cáncer se multiplica por 7.55

68 ¡Recuerde! La INTERPRETACIÓN de estas tres medidas DEPENDE del DISEÑO DE ESTUDIO bajo el cual se han recogido los datos

69 PRESENCIA de “EFECTO” La proporción de fumadores con cáncer es MAYOR que la proporción de no fumadores con cáncer La diferencia de proporción será MAYOR que 0 RP ó OR > 1 AUSENCIA de “EFECTO” La proporción de fumadores con cáncer es IGUAL con la proporción de no fumadores con cáncer La diferencia de proporción será IGUAL que 0 RP ó OR = 1

70 DISEÑO DE ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS

71 ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS ANALITICOS
¿Existe control del factor de estudio? Si No Estudio experimental Estudio observacional Si ¿Existe un grupo control ? La formación de los grupos se realiza en función de: No Ensayo controlado Ensayo no controlado ¿La asignación a los grupos e aleatoria ? La exposición al factor de estudio La presencia de la enfermedad Si No Ensayo clínico aleatorio Ensayo clínico no aleatorio Estudio de cohortes Estudio de casos y controles

72 CONTROL DE ASIGNACIÓN DE LOS FACTORES DE ESTUDIO
CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN: FINALIDAD SECUENCIA TEMPORAL CONTROL DE ASIGNACIÓN DE LOS FACTORES DE ESTUDIO DIRECCIONALIDAD ANALITICA DESCRIPTIVA TRANSVERSAL LONGITUDINAL EXPERIMENTAL OBSERVACIONAL PROSPECTIVO RETROSPECTIVO

73 CLASIFICACIÓN DE LOS TIPOS DE DISEÑO:
ESTUDIOS DESCRIPTIVOS TRANSVERSALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS LONGITUDINALES ESTUDIOS ANALITICOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS EXPERIMENTALES Estudios de prevalencia Series de casos transversales Evaluación de pruebas dianósticas Estudios de conconrdancia Estudios de asociación cruzada Estudios de incidencia Descripción de los efectos de una intervención no deliberada Descripción de la historia natural Estudios de cohorte: Prospectivos Retrospectivos Ambispectivos Estudios de casos y controles Estudios híbridos: Estudios de casos y controles anidadosdentro de una cohorte Estudios de cohorte y casos Ensayos controlados: Ensayos clínicos en paralelo Ensayos clínicos cruzados Ensayos comunitarios Ensayos no controlados Ensayos sin grupo control Ensayos con control externo

74 ESTUDIOS DE COHORTE VENTAJAS DESVENTAJAS
Cálculo directo de las tasa de incidencia en las cohortes expuestas y no expuestas, y del riesgo relativo en relación a los no expuestos Secuencia temporal: Factor de estudio precede a la aparición del desenlace Diseños prospectivos: reducción de los errores de medición de la exposición Permiten evaluar los efectos del factor de riesgo sobre varias enfermedades No recomendables para el estudio de enfermedades poco frecuentes o raras No recomendables para el estudio de enfermedades con largo período de latencia Estudios prospectivos suelen ser de larga duración (?) Estudios prospectivos tienen un costo elevado Necesidad de un tamaño de muestra grande

75 ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES
VENTAJAS DESVENTAJAS Estudiar enfermedades poco frecuentes Estudiar enfermedades con largos períodos de latencia Estudiar exposiciones poco frecuentes siempre que estén asociadas a la enfermedad Evaluar múltiples factores de riesgo para una sola enfermedad Duración relativamente corta Introducción de errores sitemáticos: Selección de los sujetos Recolección de la información Difícil establecedr la secuencia temporal entre la exposición y la enfermedad No es posible estudiar más de una enfermedad simultaneamente No se puede calcular la incidencia o prevalencia de la enfermedad

76 ESTUDIOS TRANSVERSALES
VENTAJAS DESVENTAJAS Prevalencia de la enfermedades Varias exposiciónes Poco costosos Realización en poco tiempo Definición y medición de la exposición (ambigüedad temporal) Relación causa efecto no es verificable (ambigüedad temporal) Sesgos: Selección Casos prevalentes

77 VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA

78 ¿QUÉ ES LA VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA?
Recolección sistemática , análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos (estadísticos) básicos para la planeación, implementación y evaluación de los programas de salud pública.

79 Proveer información en forma regular para la toma de decisiones
¿CÚALES SON SUS OBJETIVOS:? Proveer información en forma regular para la toma de decisiones ¡INFORMACIÓN PARA LA ACCIÓN!

80 CONTEXTO DE POBLACIONES REFUGIADAS Y DESPLAZADAS:
I. Incremento en el RIESGO de presentar epidemias, desnutrición y problemas de salud agudos. II. CAMBIOS que pueden ocurrir durante la FASE DE EMERGENCIA, tanto en la población como en las condiciones de salud a) Tamaño de la población b) Composición de la población III. Necesidad de tener DATOS CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS

81 ¿CUALES SON SUS USOS? 1. Proveer información oportuna para acciones inmediatas en la prevención de epidemias 2. Determinar los principales problemas de salud entre la población de refugiados y realizar seguimiento de posible tendencia en el tiempo 3. Apoyo en la planeación de intervenciones y aseguramiento de recursos

82 4. Apoyo para la implementación de programas de salud
5. Evaluación de la cobertura y efectividad de programas de salud 6. Proveer información de la situación de los refugiados 7. Desarrollo de un BANCO DE DATOS.

83 ¿CÚALES SON LOS DATOS A REGISTRAR?
¿CÚALES SON LAS FUENTES DE ORIGEN? I. DEMOGRAFICOS II. MORTALIDAD III. MORBILIDAD IV. NECESIDADES BÁSICAS V. PROGRAMAS DE ACTIVIDADES

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