Epidemiología y demografía sanitaria

Presentación del tema: "Epidemiología y demografía sanitaria"— Transcripción de la presentación:

1 Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de demografía sanitaria Tema 6 Medidas de frecuencia Dr. Esteve Fernández

2 ¿Qué queremos aprender?
Las maneras de medir la frecuencia de los fenómenos epidemiológicos. El concepto y manera de calcular la prevalencia (estimación puntual y por intervalo) El concepto y manera de calcular la incidencia acumulada y la densidad de incidencia (estimación puntual y por intervalo) La relación entre incidencia y prevalencia como duración de la enfermedad

3 Estructura de la sesión
Definiciones: número, proporción, razón, odds y tasa. Prevalencia. Incidencia acumulada. Densidad de incidencia. Relación entre incidencia y prevalencia

4 Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección) Lectura recomendada Capítulo 7 libro Piédrola Gil Capítulo 3 libro Gordis artículo Aula Global Lecturas complementarias Artículos Aula Global Seminarios de problemas nº 1, 5, 6 y 7

5 Definiciones: Número, proporción, razón, odds y tasa

6 Definiciones Número absoluto Proporción Razón
Odds (“ventajas”, “disparidad”, “momio”) Tasa

7 Número Total de personas, de casos, circunstancia, etc. que cumple la característica que se describe. “frecuencia absoluta” Poco informador por sí solo pero necesario para interpretar correctamente la información que aportan otras medidas más completas.

8 Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002. Clase social AF Intensa Moderada Sedentaria Total I-II 138 360 171 669 III 143 388 218 749 IV-V 260 912 755 1927 541 1660 1144 3345

9 Ej.: “138 hombres de clase I-II hacían AF intensa”.
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002. Clase social AF Intensa Moderada Sedentaria Total I-II 138 360 171 669 III 143 388 218 749 IV-V 260 912 755 1927 541 1660 1144 3345 Ej.: “138 hombres de clase I-II hacían AF intensa”. “1144 hombres de la muestra no realizaban actividad física de ocio”

10 Proporción Proporción = a / ( a+b)
Cociente de dos frecuencias absolutas en el que el numerador forma parte del denominador. Proporción = a / ( a+b) No tiene unidades Rango de valores: entre 0 y 1 Porcentaje (%): proporción * 100 En inglés: proportion, percentage

11 Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002. Clase social AF Intensa Moderada Sedentaria Total I-II 138 360 171 669 III 143 388 218 749 IV-V 260 912 755 1927 541 1660 1144 3345 “el 66% de los hombres que no realizaban ninguna actividad física de ocio eran de clase social desfavorecida” Ej.: p(IV-V no AF) = 755 / 1144 = 0,659 = 65,9%

12 Razón Cociente entre dos cantidades mútuamente excluyentes (numerador no está incluido en denominador). Razón = a / b A veces se conoce como “índice” Ej: - Población por médico general (2000 / 1) - Índice de población autóctona / emigrante En inglés: ratio

13 “Hay 0,47 muy activos por cada sedentario”
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002. Clase social AF Intensa Moderada Sedentaria Total I-II 138 360 171 669 III 143 388 218 749 IV-V 260 912 755 1927 541 1660 1144 3345 Razón entre muy activos y sedentarios para la actividad física de ocio: razón = 541 / 1144 = 0,47 / 1 “Hay 0,47 muy activos por cada sedentario”

14 Odds Odds = p / (1 – p) Es un tipo de razón.
Es el cociente entre dos probabilidades complementarias. Odds = p / (1 – p) Ejemplos: Odds de salir 1 al tirar un dado: (1/6) / (5/6) = 1/5 Odds hombre / mujer para una enfermedad concreta.

15 Odds de ser “activo” para la actividad física de ocio:
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002. Clase social AF Intensa Moderada Sedentaria Total I-II 138 360 171 669 III 143 388 218 749 IV-V 260 912 755 1927 541 1660 1144 3345 Odds de ser “activo” para la actividad física de ocio: · prob ser activo: 2201 / 3345 · prob de no ser activo: / 3345 · odds de ser “activo” = prob ser activo / prob no ser activo = (2201/3345) / (1144/3345) = 0,658 / 0,342 = 1,92 “La probabilidad de ser activo es casi dos veces mayor que la de no serlo”.

16 Tasa Razón de cambio entre dos magnitudes.
La razón incluye en su cálculo el tiempo que tarda en aparecer el suceso Tipos de tasas: - instantáneas - promedio - absolutas - relativas En inglés: rate

17 Tasa instantánea y promedio
Ej.: la velocidad

18 Tasa instantánea y promedio
Ej.: la velocidad Velocidad = 120 Km / h  tasa instantánea · no hace falta conducir una hora · no hace falta recorrer 120 Km Si hacemos un viaje de 120 Km… · a veces iremos a 120 Km/h · a veces a 100 Km/h · y pocas veces a 130 ó 140 Km/h … pero si tardamos una hora: velocidad promedio de 120 Km/h

19 Tasa absoluta y relativa
Ej.: Velocidad = razón entre distancia y tiempo (Km/h) Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población Población de 5000 personas, seguida 10 años, en la que un 5% de la población desarrolla la enfermedad aparecen 250 casos Tasa absoluta = 250 casos / 10 años = 25 casos/año

20 Tasa absoluta y relativa
Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población Nueva situación: Población de personas, seguida también 10 años, en la que aparecen también un 5% de casos ( = 500 casos) Tasa absoluta = 500 casos / 10 años = 50 casos/año A pesar de producirse también un 5% de casos, la tasa absoluta es mucho mayor, porque depende del tamaño de la población que se sigue

21 Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población Podemos definir la tasa relativa como la variación del número de casos relativa al número de personas seguidas durante un tiempo determinado Nº nuevos casos Tasa relativa = Nº personas seguidas x Nº años de seguimiento Nº personas-tiempo

22 Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años 250 casos Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año 4875 personas x 10 años (Pobl inicial – Pobl final) / 2

23 Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años 250 casos Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año 4875 personas x 10 años Ej.: Población de personas con 500 casos en 10 años 500 casos Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año 9750 personas x 10 años

24 Medidas epidemiológicas de frecuencia
Medidas de prevalencia Prevalencia instantánea Prevalencia de período Medidas de incidencia Incidencia acumulada o proporción de incidencia Tasa de incidencia o densidad de incidencia

25 Medidas de prevalencia
Miden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período Medidas de incidencia Miden eventos “nuevos” o cambios de estado (pasar de estar sano a estar enfermo, de estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)

26 Prevalencia

27 Prevalencia Número de casos o eventos (antiguos o recientes) que existen en una población Prevalencia instantánea Prevalencia de período En inglés: prevalence (ojo: prevalence rate)

28 Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001. Fum. Exfum. No fum. Total Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658 45-64 años 1.166 822 726 2.714 Mujeres 2.369 675 2.432 5.476 507 249 2.104 2.860 ¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16 a 44 años?

29 Preval (hombres, 16-44 años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 %
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001. Fum. Exfum. No fum. Total Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658 45-64 años 1.166 822 726 2.714 Mujeres 2.369 675 2.432 5.476 507 249 2.104 2.860 ¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16 a 44 años? Preval (hombres, años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 % Preval (mujeres, años) = 2369 / 5476 = 0,433 = 43,3 %

30 Prevalencia instantánea
Frecuencia de casos existentes en un momento determinado del tiempo. Prevalencia t = Nº casos t / población total t t: momento del tiempo Es a la que nos referimos cuando sólo se habla de “prevalencia”.

31 Prevalencia de período
Frecuencia de casos existentes en un período de tiempo. Prevalencia t0-t = Nº casos t0-t / población total t0-t t0-t: tiempo entre t0 y t. Algunos casos que han tenido la enfermedad en ese período de tiempo pueden estar ya curados o bien haber muerto en el momento de medir la prevalencia. ¡Poco usada!

32 La prevalencia es una proporción (p)
No tiene unidades (de 0 a 1, generalmente %) Estimación por intervalo  Intervalo de confianza (IC) del 95% de una proporción: p ± 1,96 *  (p*q)/N [q=1-p N=numerosidad] p (hombres, años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 % IC95%: 0,484 ± 1,96 *  [(0,484*(1–0,484)] / = 0,484 ± 0,013  Lím Inf. 0,470 y Lím. Sup. 0,497 Prevalencia = 48,4% (IC95%: 47,0% - 49,7%)

33 Medidas de prevalencia
Miden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período Medidas de incidencia Miden eventos “nuevos” o cambios de estado (pasar de estar sano a estar enfermo, de estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)

34 Incidencia

35 Incidencia Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad. La incidencia mide cambio: de ausencia a presencia de enfermedad, de vivo a muerto, de no tener una característica a tenerla. La incidencia es una medida de riesgo.

36 Incidencia(s) Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Riesgo de que se produzca el suceso Tasa de incidencia (densidad de incidencia) Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población

37 Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Se calcula utilizando un período de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad. Es la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad, en un período de tiempo, del total de población a riesgo al inicio del período. Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad (probabilidad de desarrollar la enfermedad)

38 Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Nuevos casos en un t determinado IA= Población a riesgo en t0 Mide la probabilidad de tener el evento. No tiene unidades. Es una proporción (se expresa como %, %0 ... Valores entre 0 y 1 [0 – 100]. No lleva implícito el período de tiempo  debe expresarse siempre. Condiciones: No puede haber pérdidas en el seguimiento. Se siguen a todos los sujetos durante todo el período. No permite inferir fuera del período de estudio.

39 Incidencia acumulada (proporción de incidencia) Ejemplo
En una población de personas se quiere conocer cuál es la incidencia de cáncer de mama en las mujeres entre 50 y 64 años. La población está formada por 8500 mujeres, de las cuales el 15 % tienen entre 50 y 64 años. De éstas, 15 ya han sido diagnosticadas de cáncer de mama. Después de un año de seguimiento activo (mamografia) se detectan 6 casos de cáncer de mama. ¿Cuál es la incidencia acumulada en esta población?

40 IA = 6 / 1260 = 0,00476 en un año IA = 0,476 % = 4,8 ‰ en un año
Tienen la enfermedad: 15 Casos prevalentes Mujeres a riesgo: 1.260 8500 mujeres 15% 1275 mujeres Sin cáncer 1254 mujeres Casos nuevos de cáncer de mama: 6 1 año IA = 6 / 1260 = 0,00476 en un año IA = 0,476 % = 4,8 ‰ en un año

41 Estimación por intervalo de la Incidencia Acumulada
 Intervalo de confianza (IC) del 95% de una proporción: IA ± 1,96 *  [IA*(1-IA)]/N [N=personas a riesgo] Ej.: Calcular el IC95% de la IA de cáncer de mama (deberes)

42 Calculo de la incidencia acumulada cuando hay casos censurados
La población al inicio NO es un buen denominador si se producen “censuras” (pérdidas) en la población a riesgo. Podemos “corregir” la población a riesgo (el denominador) mediante dos métodos: 1) IA basada en el método de la tabla de vida 2) IA basada en el método de Kaplan-Meier

43 Incidencia acumulada basada en el “enfoque de las tablas de vida”
Numerador: nuevos eventos. Denominador: Población a riesgo al inicio “corregida” por las pérdidas. Por convenio, la corrección de las pérdidas se hace suponiendo que, como promedio, han aportado un total de la mitad del período de seguimiento a riesgo.

44 IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”
Se asume que: Las pérdidas son uniformes en el tiempo de seguimiento y por lo tanto, la media de seguimiento de todas ellas es la mitad del período. El riesgo de las pérdidas es el mismo que el de las personas en que se ha podido hacer el seguimiento  el riesgo es independiente de la causa de la pérdida. Cálculo del denominador: N0 – ½ w w: total de pérdidas en el seguimiento

45 IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”
Ejemplo Seguimiento de 6 personas (2 años): 3 casos 2 pérdidas antes de los 2 años 1 sobrevive 2 años ¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?

46 Tiempo “calendario” Paciente 1 3 2 4 5 6 Caso Pérdida en el seguimento
1999 2000 2001 1 3 2 4 5 6 (24) (6) (18) (15) (12) (3) Caso Pérdida en el seguimento (#) Número de meses de seguimiento

47 Cambiamos a “tiempo de seguimiento”
Paciente 1 2 3 4 5 6 (24) (6) (18) (15) (12) (3) Tiempo de seguimiento (años) Caso Pérdida en el seguimento (#) Número de meses de seguimiento

48 ¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?
¿Contamos los perdidos como seguidos? ¿Contamos los perdidos como desaparecidos al empezar el seguimiento? ¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?

49 Solución de Tabla de vida
Suponer que las pérdidas durante el período contribuyen al denominador como si fuesen la mitad de las personas a riesgo. ID 1 2 3 4 5 6 (24) (6) (18) (15) (12) (3) Seguimiento (años)

50 Cálculo de la Incidencia Acumulada basado en el método de Kaplan-Meier
Se basa en el cálculo de la probabilidad de cada evento en el momento en que ocurre. El cómputo total se basa en el cálculo de probabilidades condicionadas en cada momento. El denominador: es la población a riesgo en el momento que ocurre el evento.  no lo vamos a ver

51 Tasa de incidencia Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo período de tiempo. Si se disponen de los diferentes tiempos de observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes individuos, se puede calcular la densidad de incidencia o tasa de incidencia.

52 Tasa de incidencia o densidad de incidencia
Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa (personas–año; personas–mes, personas–semana, etc.). Una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población. Ej: “1000 personas-año” se pueden obtener siguiendo a 1000 personas durante un año, o siguiendo a 500 personas durante 2 años o siguiendo a 2000 personas durante 6 meses.

53 Tasa de incidencia o densidad de incidencia
Se mide en unidades de tiempo–1. No son proporciones, es una tasa instantánea Expresa la “tasa” a la cual ocurren los eventos en sujetos de la población en riesgo en cualquier momento. Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o la rapidez con la que se desarrolla el evento en la población. Tasa: datos agregados Densidad de incidencia: tasa obtenida de datos individuales.

54 Tasa de incidencia basada en datos agregados
Generalmente: lugar geográfico. Denominador: población promedio para un período de tiempo dado. Población a mitad de período (para períodos no muy largos y demográficamente estables). Población promedio: (N0 + N1) / 2 N0 – ½ (eventos+pérdidas)

55 Tasa de incidencia basada en datos agregados. Ejemplo
¿Cuál fue la tasa de (incidencia de) mortalidad por sida en Barcelona en el año 1996 (población de 25 a 44 años)? Población a riesgo: personas de 25 a 44 años Muertes por Sida: 235 personas de 25 a 44 años Tasa de mortalidad: 235 personas/ personas x año = 0, = 114,0 / personas-año

56 Densidad de incidencia basada en datos individuales
Se tienen datos relativamente precisos del momento en que se producen los eventos o las pérdidas para cada individuo de una cohorte definida. Denominador: suma de los diferentes personas-tiempo (períodos de riesgo) de cada uno de los individuos a lo largo del tiempo.

57 Densidad de incidencia basada en datos individuales
Nuevos casos (t0,t) Densidad Incidencia = Personas-tiempo a riesgo (t0,t) Personas – tiempo: Suma de tiempos que los individuos están a rieso de desarrollar el evento. Las unidades a utilizar dependen del investigador. Los eventos poco frecuentes suelen describirse en personas-año o un múltiplo del mismo (100 o 1000 personas-año). En cambio en los eventos más frecuentes (ej: la gripe) se pueden utilizar personas-semana o personas-día.

58 Densidad de incidencia basada en datos individuales
Paciente Años Calcular el denominador, es decir, el número de unidades de tiempo con que contribuye cada individuo y el total Paciente 1 2 4 (24) (6) 3 (18) (15) 5 (12) 6 (3) t seguimiento (años)

59 Densidad de incidencia basada en datos individuales
# Paciente Personas-Año 6 0, = 0,25 2 0, = 0,25 5 = 1 4 ,25= 1,25 3 ,50= 1,50 1 = 2 Total 4,75+1,75= 6,50 TI = 3 casos / 6,5 personas-año = 0,46 casos/ 1 persona-año = 46 casos/100 personas-año Paciente 1 2 4 (24) (6) 3 (18) (15) 5 (12) 6 (3) T. Seguimiento (años)

60 Densidad o tasa de incidencia
Condiciones: · Las personas perdidas durante el seguimiento tienen la misma probabilidad de sufrir el evento que las personas que no se pierden. · Las personas que se pierden lo hacen de forma uniforme durante todos los años o periodo de seguimiento. · El riesgo de contraer la enfermedad o el evento es uniforme durante todo el período.

61 Densidad o tasa de incidencia
Estimación por intervalo  Intervalo de confianza (IC) del 95% : TI = n/PT TI=tasa de incidencia TI ± 1,96 *  TI / PT n=nuevos casos PT=personas-tiempo

62 prevalencia e incidencia
Relación entre prevalencia e incidencia

63 Relación entre prevalencia e incidencia
Mortalidad Curación Duración de la enfermedad

64 Relación entre prevalencia e incidencia
Determinantes de la prevalencia: Incidencia Duración de la enfermedad Prevalencia Se puede derivar que: Prevalencia = Incidencia x duración de la enfermedad Ej.: Enfermedad con incidencia anual del 3% Duración media (de Dx a curación o muerte) = 6 años Prevalencia = 18% Curación Muertes

65 Prevalencia e incidencia: dos medidas diferentes de frecuencia
Probabilidad de padecer una enfermedad Numerador: casos antiguos y nuevos No necesita seguimiento Condicionada por la duración de la enfermedad Poco útil para medir la frecuencia de enfermedades agudas Mejor medida para estimar la carga poblacional de una enfermedad crónica Incidencia Probabilidad de desarrollar una enfermedad Numerador: sólo casos nuevos Necesita seguimiento en el tiempo Independiente de la duración de la enfermedad Útil para medir la frecuencia de enfermedades agudas Útil en la investigación de relaciones causales

66 Recapitulación Definiciones Número absoluto Proporción Razón Odds Tasa

67 Prevalencia t = Nº casos t / población total t
Recapitulación 2. Prevalencia Número de casos o eventos que existen en una población. Prevalencia t = Nº casos t / población total t Estimación puntual y por intervalo

68 Recapitulación 3. Incidencia
Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad Incidencia acumulada (proporción de incidencia) Riesgo de que se produzca el suceso Tasa de incidencia (densidad de incidencia) Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población Con datos agregados Con datos individuales Estimación puntual y por intervalo

69 4. Relación prevalencia - incidencia
Recapitulación 4. Relación prevalencia - incidencia Prevalencia = Incidencia x duración de la enfermedad Curación Muertes

70 Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de demografía sanitaria Tema 6 Medidas de frecuencia Dr. Esteve Fernández