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Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de mortalidad proporcional (PMR) y medidas de sobrevida Principios de Epidemiología Conferencia 3 Dona SchneiderDona.

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1 Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de mortalidad proporcional (PMR) y medidas de sobrevida Principios de Epidemiología Conferencia 3 Dona SchneiderDona Schneider, PhD, MPH, FACE

2 Epidemiology (Schneider) Revisión: Tasas ajustadas son creadas a través de la estandarización Estandarización: El proceso por el cual se derivan una figura resumida para comparar resultados en salud de grupos El proceso puede ser usado para mortalidad, natalidad o datos acerca de morbilidad

3 Epidemiology (Schneider) Ejemplos de estandarización El método directo requiere Tasas específicas por edad en la muestra de la población La edad de cada caso La población en riesgo para cada grupo de edad en la muestra Estructura de la edad (porcentaje de casos en cada grupo de edad) de una población estándar La figura resumida es TASA AJUSTADA POR EDAD

4 Epidemiology (Schneider) Estandarización: Ajuste por edad (cont.) El método indirecto requiere Estructura de edad de la muestra de la población en riesgo Total de casos en la muestra de la población (no edades de casos) Tasas específicas por edad de una población estándar La figura resumida es la RAZON ESTANDARIZADA DE MORTALIDAD (SMR)

5 Epidemiology (Schneider) Estandarización indirecta En lugar de una estructutura de la población estándar, se utiliza una tasa estándar para ajustar nuestra muestra La estandarización indirecta no requiere las tasas estrato específicas de nuestros casos. La medida resumida es la SMR o razón estandarizada de mortalidad SMR = Observados X 100 Esperados

6 Epidemiology (Schneider) Estandarización indirecta (cont.) Un SMR de 100 o 100% significa no diferencia entre el número de resultados en la muestra de la población y los que deberían ser e4sperados en la población estándar

7 Epidemiology (Schneider) Total de muertes esperadas por año: 2,083 (3) = (1) X (2)(2)(1) 1,27522,95355, ,21268, ,86860, ,59437, ,3837, Número esperado de muertes de rancheros y gerentes de ranchos por 1,000,000 Tasas de mortalidad estándar por 1,000,000 (Todas las causas de muerte) Número de rancheros y gerentes de ranchos(Censo, 1951) Grupo de edad Ejemplo: SMR para rancheros masculinos, Inglaterra y Gales, 1951 Total de muertes observadas por año: 1,464 SMR = 1,464 X 100 = 70.3% 2,083

8 En 1951, rancheros masculinos en Inglaterra y Gales tuvieron una tasa de mortalidad 30% más baja que la población general comparable por edad.

9 SMR = Observados / Esperados X 100 SMR (for 20–59 años de edad) = 436 / X 100 = 241% Totals , (4)(3) = (1) X (2)(2)(1) , , , , , Muertes observadas por tuberculosis en mineros blancos Muertes esperadas por tuberculosis en mineros blancos si tienen los mismos riesgos que la población general Tasa de mortalidad (por 100,000) para tuberculosisi en hombres en la población general Población estimada de mineros blancos Edad (Años) SMR para Tuberculosis para mineros blancos con edades entre 20 y 59 años, Estados Unidos, 1950

10 Epidemiology (Schneider) En los Estados Unidos en 1950, mineros blancos con edades entre 20 y 59 años murieron de tuberculosis casi 2 y media veces más que la población general de edad similar.

11 Individuos en una cohorte pueden contribuir con diferentes cantidades de riesgo debido a la longitud de la exposición (persona-años) Cálculo de SMR totales, por estratos y específicas por edad SMR = O/E X100 = 179/88.15 X 100 = 203% (4) = (2) X (3) Esperados Estudio cohorte Total , , , (1) / (4) (3)(2)(1) SMR = Población de referencia Tasa por 1,000 Persona -años en toda la cohorte N° de resultados de interés (Obs) Edad (años)

12 Epidemiology (Schneider) Trabajadores en esta cohorte fueron dos veces más probable que tuvieran el resultado de interés que la población general Aquellos con edades de tuvieron la más alta SMR específica por edad Aquellos de edad entre tuvieron la más baja SMR específica por edad

13 Epidemiology (Schneider) SMR (cont.) Algunas exposiciones cambian con el tiempo y los individuos pueden tener diferentes cantidad de exposición cuando están en una cohorte por muchos años Ejemplo: En un periodo de años, el proceso de manufacturación de X producto cambió. La cohorte ocupacional involucrada en el proceso tuvo 58 muertes (no conocemos sus edades). ¿Fue esto más o menos lo esperado para la población general? Estratifique la cohorte por peridos conocidos de exposición

14 Epidemiology (Schneider) , , , , , , , , , TOTAL SMR = observadas/esperadas x 100% = 58 / 42.9 x 100% = 135% , , , , Muertes por Ca esperadas Blancos masculinos USA Muertes por Ca (por 100,000) Persona-años en cohorte Grupo de edad

15 Epidemiology (Schneider) Personas en esta cohorte tuvieron el resultado 35% más frecuente que lo esperado en la población general. No podemos calcular las SMR específicas por edad sin las edades de los casos. Si tenemos las edades de los casos:

16 SMR = Obs / Esp X 100 = 15 / 12.9 X 100 = 116% Esp = Age Muertes esperadas = tasas de la población x personas-años/ Age Tasas de la población(por 1,000) Obs = Age Muertes observadas Age Persona-años

17 Epidemiology (Schneider) De esos datos se puede calcular Una SMR total (116%) SMR específicas por edad (edad 20-25, SMR = 100%) SMR por periodos de tiempo ( , SMR = 114%) SMR específicas por edad y por periodo de tiempo (edad 20-24, , SMR = 111%)

18 Epidemiology (Schneider) SMR Esperar un efecto del trabajador saludable Estudios ocupacionales deberán tener una SMR < 100 Trabajadores tienden a ser más saludables que la población general la cual comprende individuos sanos y no sanos No se puede comparar SMR entre estudios -- sólo a la población estándar

19 Comparación de tasas Esconde diferencias entre subgrupos Permite la comparación de grupos La magnitud depende de la población estándar Controla confusores Tasa fictícia Provee una figura resumida Ajustada No hay figura resumidaProveen detallada información Incómodo si hay muchos subgrupos Controles para subgrupos homogeneos Específica Fácilmente calculadas Difíciles de interpretar debido a las diferencias enlas estructuras de las poblaciones Tasas resumidas actuales Cruda DesventajasVentajas

20 Epidemiology (Schneider) En resúmen: Un tipo de tasa no es necesariamente más importante que otro. El cual se elija depende de la información buscada. Tasas crudas son usadas para estimar la carga de la enfermedad y para planear las necesidades en servicios de salud. Para comparar tasas entre subpoblaciones o para varias causas, tasas específicas son preferidas. Para comparar la salud de ppoblaciones completas, tasas ajustadas son preferidas debido a que permiten comparaciones de poblaciones con diferentes estructuras demográficas.

21 Epidemiology (Schneider) CDC Wonder

22 Epidemiology (Schneider) Mediciones de resultados adicionales Razón de mortalidad proporcional Tasa de mortalidad proporcional Tasa de fatalidad de casos Años de potencial vida perdida Mediciones de sobrevida

23 Epidemiology (Schneider) Mediciones adicionales de resultados Razón de mortalidad proporcional La razón muertes observadas/ muertes esperadas (en términos de proporciones de muertes en la población estándar) X 100 PMR son explicadas similarmente que la SMR 100% = sin diferencias entre grupos

24 Computando una PMR Todas las muertes Muertes por cáncer observadas =15 Proporción en la población de muertes por cáncer Muertes esperadas debidas a cáncer = proporción de la población X todas las muertes en la muestra esperadas =7.6 PMR = Observadas/Esperadas x 100 = (15/7.6) x 100 = 197%

25 Epidemiology (Schneider) PMR = 197% La población del estudio tiene dos veces la proporción de muertes de cáncer que la población estándar.

26 Tasa de mortalidad proporcional de enfermedad coronaria

27 ,211 Diabetes mellitus ,449 Enfermedades crónicas hepáticas y cirrosis ,343 Enfermedades cerebrovasculares ,281 Suicidio ,750 Todas las causas ,203 Neumonía e influenza ,372 Homicidio e intervenciones legales ,822 Enfermedades del corazón ,747 Infección por VIH ,228 Neoplasias malignas ,526 Accidentes y efectos adversos1 Tasa de muerte causa específica por 100,000 Tasa de mortalidad proporcional (%) Número Causa de muerte Sitio Diez principales causa de muerte, años, todas las razas, ambos sexos, Estados Unidos, 1991 (Población 82438,000)

28 Epidemiology (Schneider) Comparando tasas de mortalidad y fatalidad de casos Asumiendo en 1995 una población de 100,000 personas donde 20 contrajeron la enfermedad X y 18 personas murieron de la enfermedad. Un permanece enfermo y uno se ha recuperado. ¿Cuál es la tasa de mortalidad y cual es la tasa de fatalidad de casos para la enfermedad x? Tasa de mortalidad para la enfermedad X 18 / 100,000 = =.018% Tasa de fatalidad de casos para la enfermedad X 18 / 20 =.9 = 90%

29 Epidemiology (Schneider) Años potenciales de vida perdida Muertes ocurriendo en un individuo en particular a una edad temprana resulta en gran pérdida de la productividad de ese individuo que si el mismo individuo viviera cpmpletamente el promedio de esperanza de vida. Por convenciencia, YPLL (o PYLL) está basada en la esperanza de vida de 75 años YPLL puede ser calculado para individuos o datos de grupos

30 Epidemiology (Schneider) Ejemplo: método de datos individuales Una persona que muri ó a la edad de 20, contribuir í a con 55 a ñ os potenciales de vida perdida (75-20=55 YPLL) Muertes en individuos de 75 a ñ os o mayores son exclu í das La tasa es obtenida dividiendo el total de a ñ os potenciales de vida perdida entre el total de la poblaci ó n menor de 75 a ñ os.

31 Epidemiology (Schneider) *excluído YPLL de la enfermedad X = / 4 = 42.4 por persona 169.5xxxSuma xx85* meses1 Contribuyó YPLL (75-age) Edad a la muerte (Años) Individual

32 Ejemplo: Método de grupo de edad En una poblaci ó n de 12,975,615, ¿ cu á l es la tasa de YPLL para el 2000? 1.Obtenga las edades al tiempo de la muerte de cada caso (columna 1). Excluya aquellos con edades sobre 75 2.Calcule la media de edad para cada grupo de edad (columna 2) 3.Reste la media de edad de 75 (columna 3) 4.Calcule la YPLL espec í fica por estrato, multiplicando la columna 1 por la columna 3 5.Sume las YPLL espec í ficas por estrato 6.Divida entre el total de la poblaci ó n para las edades seleccionadas

33 Tasa de YPLL por 1,000 personas = 93,234.0/12,975,615 = 7.2 por 1,000 in xxx Edad de 75-media (3) 93,234.0 xxx <1 YPPL (1)x(3) Media de edad a la muerte (2) # Muertes (1) Edad

34 Epidemiology (Schneider) Midiendo sobrevida Cinco años de sobrevida No es un número mágico Puede estar sujeto a sesgo de tiempo No puede evaluar nuevas terapias

35 Epidemiology (Schneider) Midiendo sobrevida (cont.) Tablas de vida (asumen que no hay cambios en el tratamiento en el tiempo de observación) Usadas para calcular la probabilidad de sobrevivir en fijados segmentos de tiempo Permite a cada caso contribuir al análisis de datos sin tomar en cuenta el segmento de tiempo en el cual fueron erolados La probabilidad de sobrevivir 5 años es el producto de sobrevivir cada año

36 Epidemiology (Schneider) Midiendo sobrevida (cont.) Kaplan-Meier Los periodos de tiempo no son predeterminados pero son definidos por la muerte o diagnóstico de un caso Las pérdidas y eliminaciones son removidas del análisis Típicamente usadas para pequeños números de casos

37 Epidemiology (Schneider) Midiendo sobrevida (cont.) Mediana de sobrevida El tiempo en que la mitad de la población sobrevive No afectada por los extermos como en la media Se puede calcular la mediana del tiempo de sobrevida cuando la mitad más que cuando todos los casos mueren

38 Epidemiology (Schneider) Midiendo sobrevida (cont.) Tasa relativa de sobrevida Compara sobrevida de una enfermedad a un grupo comparable quienes no tienen la enfermedad Tasa relativa de sobrevida (%) = Observados/Esperados x 100


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