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Mediciones en Epidemiología

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Presentación del tema: "Mediciones en Epidemiología"— Transcripción de la presentación:

1 Mediciones en Epidemiología

2 Introducción El concepto de variable en Epidemiología
Un primer elemento básico en el análisis epidemiológico es el adecuado registro, medición y sistematización de la información recolectada a partir de la observación. La comparación mediante el usos de indicadores que expresen la magnitud y aspectos cualitativos de los problemas de salud, es una práctica rutinaria en esta línea de pensamiento. En ocasiones se requiere homogeneizar dicha información a fin de poder establecer comparaciones que sean válidas. Sólo cuando se ha cumplido rigurosamente con las etapas anteriores, es posible que el análisis epidemiológico se exprese con todas sus potencialidades.

3 Introducción Definición:
Por variable se entiende alguna característica condición o atributo susceptible de ser medido, usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. Para nuestros efectos, es también de interés medir estas características. La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema o instrumento de registro y medición, capaz de identificar el valor real que adopta. Nota: Para la epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan las hipótesis que explicación los sucesos (asociación principalmente).

4 Introducción La epidemiología es considerada la ciencia básica de la salud pública, por las siguientes razones: Es una ciencia cuantitativa básica fundamentada en el conocimiento práctico de la probabilidad, estadísticas y métodos adecuados de investigación, Aplica un método de razonamiento causal basado en el desarrollo y comprobación de hipótesis relativas a la ocurrencia y prevención de la morbilidad y mortalidad, y Es un instrumento de acción para promover y proteger la salud pública basada en la ciencia, razonamiento causal, y una dosis de sentido común práctico (2). Como disciplina de la salud pública, la epidemiología se inculca con el espíritu de que la información epidemiológica debe ser usada para promover y proteger la salud pública. Por lo tanto, la epidemiología implica tanto a la ciencia como la práctica de la salud pública. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

5 Introducción La palabra epidemiología se compone con las raíces griegas: - “epi” = "en o sobre”; “demos” = “población”; y “logos” = “el estudio de". Pero la siguiente definición recoge los principios subyacentes y el espíritu de la epidemiología en la salud pública : “Es el estudio de la distribución y los determinantes del estado de salud o eventos relacionados en poblaciones específicas, y su aplicación para el control de los problemas de salud.“ 1 Esta definición incluye varios términos que reflejan algunos de los principios importantes de la disciplina: Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

6 Introducción Estudio: La epidemiología es una disciplina científica, a veces llamada "la ciencia básica de la salud pública“; y tiene, en su fundamento, métodos adecuados de la investigación científica. Distribución: La epidemiología se refiere a la frecuencia y el patrón de eventos de salud en una población. Frecuencia: Incluye no sólo el número de eventos en una población, sino también la tasa o riesgo de la enfermedad en la población. La tasa (número de eventos dividido por el tamaño de la población) es crítico para los epidemiólogos, ya que permite comparaciones válidas entre poblaciones diferentes. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

7 Introducción Patrón: Se refiere a la ocurrencia de eventos relacionados con 3 principales características de la salud: tiempo, lugar y persona: Las características de tiempo, son su manifestación de aparición anual, estacional, o diaria; o incluso horaria durante una epidemia. Las características de lugar incluyen la variación geográfica, las diferencias urbano-rurales, y la ubicación de los lugares de trabajo o escuela. Las características personales son los factores demográficos como edad, raza, sexo, estado civil y situación socioeconómica, así como los comportamientos personales y las exposiciones ambientales. Esta caracterización de la distribución de la salud relacionados con los estados o eventos es uno de los aspectos generales de la llamada Epidemiología Descriptiva, que proporciona respuestas acerca del qué, quién, cuándo y dónde de los eventos relacionados con la salud. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

8 Introducción Factores determinantes: La epidemiología también se utiliza para buscar las causas y otros factores que influyen en la ocurrencia de eventos relacionados con la salud. La Epidemiología Analítica trata de proporcionar el porqué y el cómo de estos acontecimientos mediante la comparación de grupos con diferentes tasas de aparición de la enfermedad o el evento de salud, y con diferencias en las características demográficas, genética o inmunológica, los comportamientos, las exposiciones ambientales, y otros de los llamados factores de riesgo potenciales. Bajo circunstancias ideales, los hallazgos epidemiológicos ofrecen las pruebas suficientes para dirigir la rápida y eficaz aplicación de las medidas de prevención y control en salud pública. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

9 Introducción Estado de salud o eventos relacionados: Originalmente, la epidemiología se ocupaba de las epidemias debidas a enfermedades transmisibles. Después, amplió su aplicación a las enfermedades endémicas transmisibles y no transmisibles, así como otras enfermedades infecciosas. Más recientemente, los métodos epidemiológicos se aplicaron a las enfermedades crónicas, lesiones, defectos al nacimiento, la salud materno-infantil, la salud ambiental y ocupacional. Ahora, incluso las conductas relacionadas con la salud y el bienestar (la cantidad de ejercicio, uso del cinturón en los vehículos, etc) son reconocidos como variables válidas para la aplicación de métodos epidemiológicos. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

10 Introducción Poblaciones específicas: Aunque los epidemiólogos y los médicos en la práctica clínica están preocupados con la enfermedad y su control, difieren mucho en cómo ven al paciente. "Los médicos se preocupan por la salud de un individuo, los epidemiólogos por la salud colectiva en una comunidad o en otra área. Cuando se enfrentan a un caso de enfermedad diarreica, por ejemplo, el clínico y el epidemiólogo tienen responsabilidades diferentes. Aunque a ambos les interesa establecer el diagnóstico correcto, el médico generalmente se centra en el tratamiento y el cuidado del individuo; mientras que el epidemiólogo se centra en la exposición (la fuente o la vía que originó la enfermedad), el número de otros individuos que pudieron haberse expuesto de forma similar, el potencial de propagación en la comunidad, y las intervenciones para prevenir nuevos casos o recaídas. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

11 Introducción Aplicación: La epidemiología es más que "el estudio de…" Como una disciplina dentro de la salud pública, la epidemiología aporta datos para orientar acciones. Sin embrago, hay que reconocer que el uso de los datos epidemiológicos es tanto un arte como una ciencia. Consideremos de nuevo el modelo médico utilizado anteriormente: Para tratar a un paciente, el médico debe recurrir a su experiencia, su creatividad, así como al conocimiento científico. Del mismo modo, el epidemiólogo usa el método científico de la epidemiología descriptiva y analítica para el "diagnóstico" de la salud de una comunidad, pero además, recurre a su experiencia y creatividad al momento de la planificación del, ¿cómo controlar y prevenir las enfermedades en la comunidad?. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

12 Usos La epidemiología y la información generada por los métodos epidemiológicos tienen muchos usos. Estos usos se clasifican y se describen a continuación. Evaluación de Salud de la población o la comunidad. Para establecer políticas, planes o programas, los funcionarios de salud pública deben evaluar la salud de la población a la que sirven, y deben determinar si los servicios de salud disponibles son, accesibles, eficaces y eficientes. Para ello, deben encontrar respuestas a preguntas como: ¿Cuáles son los problemas de salud reales y potenciales en la comunidad? ¿Dónde están? ¿Quiénes están en riesgo? ¿Qué problemas están disminuyendo con el tiempo? ¿Cuáles están aumentando o tienen el potencial de aumento? ¿Cómo se relacionan estos patrones con el nivel y la distribución de los servicios disponibles?. Los métodos de la epidemiología descriptiva y analítica proporcionan maneras de responder a estas y otras preguntas. Con respuestas derivadas de la aplicación de la epidemiología, los funcionarios pueden tomar decisiones informadas Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

13 Usos usar las escaleras en vez del ascensor,
Decisiones individuales. La gente puede no darse cuenta que utiliza la información epidemiológica en sus decisiones diarias. Cuando las personas deciden por ejemplo: dejar de fumar, usar las escaleras en vez del ascensor, comer una ensalada en lugar de una hamburguesa con papas a la francesa, o elegir un método anticonceptivo en lugar de otro, podrían haber estado influenciados, consciente o inconscientemente, por la evaluación y comunicación de riesgos que realizaron previamente los epidemiólogos. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

14 Usos Decisiones individuales. Desde la II Guerra Mundial, los epidemiólogos proporcionan información relativa a todas esas decisiones. En los 50’s, documentaron el aumento de riesgo del cáncer de pulmón entre los fumadores; En los 60’s y 70’s, observaron una variedad de beneficios y riesgos asociados con los diferentes métodos de control de la natalidad; A mediados de los 80’s, identificaron el mayor riesgo del virus VIH, asociado a determinados comportamientos sexuales y uso drogas IV; y Actualmente siguen documentando el papel del ejercicio y la dieta adecuada para reducir el riesgo de enfermedad cardiaca. Estos y cientos más de otros hallazgos epidemiológicos son directamente relevantes para las decisiones que la gente toma todos los días, y que afectarán a su salud durante toda la vida. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

15 Usos Completando el cuadro clínico. Cuando estudian un brote de la enfermedad, los epidemiólogos dependen de los médicos clínicos y científicos de laboratorio para el diagnóstico correcto de los casos individuales. Pero los epidemiólogos también contribuyen a la comprensión acerca del cuadro clínico y la historia natural de la enfermedad. Por ejemplo, a los epidemiólogos documentaron el curso de la infección por VIH, desde la exposición inicial hasta el desarrollo de la amplia variedad de síndromes clínicos que integran el que mas tarde fuera conocido como el Síndrome de Inmunodeficiencia Adquirida (SIDA). También, los epidemiólogos han documentado las numerosas condiciones que están asociadas al consumo de cigarrillos, desde las enfermedades pulmonares y del corazón hasta el cáncer de los pulmones y del cuello uterino. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

16 Usos Búsqueda de causas. Gran parte de la investigación epidemiológica se dedica a la búsqueda de causas, los factores que influyen en el riesgo propio de la enfermedad. A veces esto es un ejercicio académico, pero más a menudo el objetivo es identificar una causa para que proceda la acción de salud pública. Se ha dicho que la epidemiología nunca llega a comprobar una relación causal entre una exposición y una enfermedad. No obstante, la epidemiología a menudo proporciona suficiente información para apoyar acciones eficaces. Los ejemplos incluyen a John Snow y la eliminación de la palanca de una bomba de agua; o la retirada de una determinada marca de tampones que estaba vinculada al síndrome de shock tóxico. Con la misma frecuencia, la epidemiología converge con la ciencia de laboratorio, a fin de proporcionar las pruebas necesarias para establecer la causalidad. Por ejemplo, un equipo de epidemiólogos fueron capaces de identificar una variedad de factores de riesgo durante un brote de neumonía entre las personas que asistieron a la Convención de la Legión Americana en Filadelfia en Sin embargo, el brote no fue "resuelto" hasta que el bacilo de la “Legionellosis“ fue identificado en el laboratorio casi 6 meses después. Lesson 1: Introduction to Epidemiology. Principles of Epidemiology in Public Health Practice. Third Edition. An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Atlanta, GA

17 Tipos de Medidas Epidemiológicas

18 Tipos de medidas epidemiológicas
Hay tres clases principales de medidas epidemiológicas según el propósito u objetivo de la medición: Usamos Medidas de Frecuencia o Distribución para contestar preguntas sobre “¿Cuánto?”, “¿Cuántos?” “¿Qué tan frecuentemente?”, “¿Qué tan probable?”, o “¿Qué tan riesgoso?”; Usamos Medidas de Asociación para las preguntas que tienen que ver con la fuerza de asociación entre distintos factores y; Usamos Medidas de Impacto para responder a preguntas como “Qué tan importante?”.1 1www.epidemiolog.net, © Victor J. Schoenbach 5. Midiendo la enfermedad y la exposición – 89. rev. 1/28/2001, 8/6/2001, 2/16/2004.

19 Números y tasas Una de las tareas básicas de un departamento de salud es contar los casos a fin de medir y describir la morbilidad. Cuando los médicos diagnostican un caso de una enfermedad de notificación obligatoria, envían un informe del caso a su departamento de salud local. Estos informes deben contener información sobre el tiempo (cuando ocurrió el caso), lugar (domicilio el paciente), y la persona (la edad y sexo del paciente). El departamento de salud combina los informes y un resumen de la información de las variables de tiempo, lugar y persona. De estos resúmenes, se determinan el alcance y los patrones de aparición de la enfermedad en la zona, y se identifican acúmulos de casos o posibles brotes epidémicos de una enfermedad.

20 Números y tasas Sin embargo, un simple recuento de los casos no proporciona toda la información que necesita un departamento de salud para comparar la ocurrencia de una enfermedad en diferentes lugares o en momentos diferentes, pues será necesario convertir el caso para los recuentos de tasas, que se refieren el número de casos con relación al tamaño de la población donde ocurrieron. Las tasas son útiles en muchas formas, pues con ellas es posible identificar los grupos en la comunidad con un determinado riesgo de sufrir enfermedad. Estos llamados grupos de riesgo pueden ser evaluados y ser blanco de intervenciones especiales; pero también, pueden ser estudiados en forma especial, para identificar factores de riesgo que están relacionados con la aparición de una enfermedad.

21 Razón: El numerador no se encuentra dentro del denominador
Número de camas Población total Proporción: El numerador se encuentra dentro del denominador Mujeres de años Tasa: En el denominador se encuentra el tiempo Número de casos Tiempo en riesgo

22 Medidas de frecuencia

23 Prevalencia e Incidencia.
Existen dos medidas principales de frecuencia de enfermedad: Prevalencia e Incidencia.

24 Prevalencia PREVALENCIA LÁPSICA.
 Es el número total de casos existentes (anteriores y nuevos) de una enfermedad, en una población, y en un momento determinado en el tiempo. Si la medición se realiza en un período corto de tiempo se le llama PREVALENCIA PUNTUAL. Pero si se mide en un período mayor de tiempo se le llama PREVALENCIA LÁPSICA.  Las medidas de aparición de enfermedad pueden calcularse, como medidas crudas para toda la población, o bien como medidas específicas de estrato, es decir de modo separado para ciertos subgrupos de población.

25 La Prevalencia se calcula:
Prevalencia Puntual: Número de casos presentes en un momento del tiempo = Número de individuos en la población en ese momento Prevalencia Lápsica: Número de casos presentes en un periodo determinado de tiempo = Número de individuos en la población en ese periodo de tiempo

26 Incidencia La incidencia de una enfermedad en una población es una medida del riesgo absoluto. Riesgo absoluto: Indica la magnitud del riesgo en un grupo de personas con determinada exposición.

27 Cuál es el riesgo de que mi hijo nazca con malformaciones?
Tiene implicaciones en el área clínica y políticas de salud pública. p. Ej: Para una mujer que contrae rubéola en el primer trimestre del embarazo y pregunta al médico:  Cuál es el riesgo de que mi hijo nazca con malformaciones?  La respuesta del médico debe ofrecer una estimación determinada; y sobre la base de esta información, en algunos países, esa mujer podrá tomar la decisión de abortar ó continuar con su embarazo.

28 La Tasa de incidencia (Ti) se calcula de la forma siguiente:
Número de personas que contraen la enfermedad en un período determinado (X 10”) Ti= Suma de los períodos durante los que cada persona de la población está expuesta al riesgo de enfermedad

29 IA= (x k) La Incidencia acumulada (IA) puede calcularse
de la forma siguiente: Número de personas que contraen la enfermedad durante un período determinado IA= (x k) Número de personas libres de la enfermedad en la población expuesta al riesgo, al inicio del período de estudio

30 { La frecuencia con la que ocurre un evento nuevo en un periodo de tiempo determinado La Incidencia La película La Prevalencia La foto { La frecuencia de un evento en un momento del tiempo

31 Para medir o estimar la incidencia o prevalencia de cualquier evento es necesario tener una definición clara del evento o enfermedad, p. Ej: Infección por VIH 1. Elisa + 2. Elisa + y confirmatoria + Menopausia 1. Interrupción de periodos menstruales por más de 12 meses

32 Ejemplo de un estudio de incidencia
Incidencia de cáncer del cuello del útero Al seleccionar la población a estudiar, se excluirá a aquellos individuos de la población que no están en riesgo de desarrollar el evento en estudio; en nuestro ejemplo: Mujeres con cáncer del cuello uterino Mujeres con histerectomía Hombres Se siguen por X años y se registran los casos nuevos. Casos nuevos Incidencia = Participantes en riesgo de sufrir el evento

33 y la basada en tiempo en riesgo, la Tasa de incidencia (Ti)
En general usaremos dos tipos de incidencia, la basada en personas en riesgo, la Incidencia acumulada (Ia) y la basada en tiempo en riesgo, la Tasa de incidencia (Ti) Casos nuevos IA = Participantes en riesgo al inicio del estudio Casos nuevos TI = Participantes en riesgo al inicio x tiempo de seguimiento

34 Seguimiento de una cohorte hipotética de 35 participantes
Seguimiento de una cohorte hipotética de 35 participantes. El tiempo de seguimiento = 40 años. x Inicio del Estudio Termina seguimiento Tiempo en años 5 10 15 20 25 30 35 40 21 8.5 27 22 31 6.2 23 1

35 Los sujetos # 1,2,3,4,6,8,10,etc. fueron seguidos durante 40 años y no desarrollaron el evento en estudio. Los sujetos # 5,7,9,18,22,23,28, y 29, fueron seguidos por 40 años y desarrollaron el evento en algún momento del seguimiento. x Inicio del Estudio Termina seguimiento Tiempo en años 5 10 15 20 25 30 35 40 21 8.5 27 22 31 6.2 23 1 Al final del seguimiento, ocho individuos desarrollaron el evento

36 Como calculamos la Incidencia acumulada?
La incidencia acumulada del evento en 40 años fue ó 22.8% La incidencia acumulada puede tomar valores desde 0 (valor mínimo) hasta 1 (valor máximo); o si se expresa en porcentaje, desde 0 hasta 100%. Siempre debe llevar unidades de tiempo y cada participante solo puede contribuir con un evento

37 Un investigador interesado en estudiar la Incidencia de infartos del miocardio en una población de fumadores realizo el siguiente estudio: Mediante una encuesta en la población asegurada del IMSS en Morelos identificó a 5000 fumadores. Al entrevistarlos e invitarlos a participar en el estudio obtuvo lo siguiente: 15 de los posibles participantes en la cohorte ya habían padecido un infarto 1200 no aceptaron participar en el estudio Al cabo de 5 años de seguimiento se detectaron 32 casos de infarto del miocardio, de los cuales 3 ocurrieron en un mismo sujeto. No se obtuvo información en 32 sujetos y 53 murieron por otras causas (principalmente diabetes,cirrosis y otras causas) Cual fue la Incidencia acumulada en esta cohorte?

38 Cuál fue la población al inicio del seguimiento? n=3785
5000 fumadores fueron identificados; pero 1200 no aceptaron participar, y 15 ya habían tenido un infarto. A los 5 años de seguimiento se detectaron 32 casos de infarto del miocardio, pero 3 ocurrieron en un mismo sujeto. No hubo información en 32 sujetos y 53 murieron por otras causas Cuál fue la población al inicio del seguimiento? n=3785 Cuántos eventos nuevos hubo durante el periodo de estudio? =32 Cuántos sujetos con evento nuevo hubo? =30 Cuál fue la Incidencia acumulada? Participantes que desarrollaron el evento IA = Participantes en riesgo al inicio del estudio 30 IA = = = 7.9 por 1,000 en 5 años 3785

39 Medidas de incidencia basadas en tiempo en riesgo.
Tasa de Incidencia: Medidas de incidencia basadas en tiempo en riesgo. En este caso el denominador representa unidades de tiempo, a diferencia de la incidencia acumulada en la que el denominador son los individuos en riesgo de desarrollar el evento al inicio del estudio. El tiempo en riesgo se estima considerando el tiempo de seguimiento de cada individuo en la cohorte. Por ejemplo, una generación de estudiantes acumuló 59 faltas en 3360 horas “en riesgo”, lo que daría una tasa de ausentismo de por hora estudiante o de 1.7 por cada 100 horas estudiante. Cuántas estudiantes participaron en el estudio? No se mencionan, por lo que las 3360 horas pudieron haberse originado por 336 alumnos seguidos durante solo 10 horas, o también, por 42 alumnos seguidos durante 80 horas.

40 Las tasas de incidencia NO son proporciones y siempre llevan unidades de tiempo.
Pueden tomar valores que van desde 0 a infinito. Las unidades se escogen de acuerdo con la frecuencia del evento. pEj.: Incidencia de cáncer del cérvix uterino = 5.2 por 10,000 años persona Incidencia de diarrea = 2.3 por año persona Incidencia de cáncer de endometrio = 1.2 por 100,000 años persona

41 Como calculamos la tasa de incidencia en la cohorte de 35 sujetos de nuestro ejemplo?
x Inicio del Estudio Termina seguimiento Tiempo en años 5 10 15 20 25 30 35 40 22.5 1 Sujetos que desarrollaron el evento: = 95 Sujetos que no desarrollaron el evento: 27*40=1080 Total tiempo persona= =1175 años

42 La tasa de incidencia expresa “la velocidad” a la que ocurren los eventos en la cohorte estudiada en un punto en el tiempo. Indica la tasa instantánea, la velocidad a la que los individuos desarrollan el evento en estudio. Este tipo de medida se puede estimar cuando contamos con información precisa de las fechas en que se presentan los eventos o salidas de la cohorte

43 Relación entre Prevalencia e incidencia
Cuando se trata de una enfermedad rara y la población se encuentra en equilibrio, es decir la incidencia se mantiene constante y la duración de la enfermedad (la sobrevida) no ha cambiado, entonces se puede establecer una relación entre prevalencia e incidencia

44 Relación entre incidencia y prevalencia
E1 frasco representa la comunidad. El líquido en el frasco representa la prevalencia de un Evento en la comunidad.. Prevalencia

45 Relación entre incidencia y prevalencia. Como aumenta la prevalencia?
(casos nuevos) Incremento de Prevalencia (casos “viejos” + nuevos) Línea basal de prevalencia

46 Relación entre incidencia y prevalencia Como disminuye la prevalencia?
Línea basal de Prevalencia Disminución de prevalencia Muertes, emigración y/o curación

47 Relación entre incidencia y prevalencia Una situación dinámica
Muertes, emigración y/o curación

48 Anticonceptivos orales
TALLER Medidas de frecuencia La siguiente tabla muestra la distribución de alteraciones citológicas en el cuello uterino. Método Casos Anticonceptivos orales 225 DIU 85 Método de Barrera 60 Salpingoclasia 25 Total 395 De los resultados observados, los investigadores concluyeron, que la prevalencia de alteraciones citológicas en cuello uterino era mucho más elevada en aquellas mujeres que utilizaban AO como prevención del embarazo. Esta de acuerdo usted? Porque?

49 Anticonceptivos orales
TALLER Medidas de frecuencia La siguiente tabla muestra la distribución de alteraciones citológicas en el cuello uterino. Método Casos % Anticonceptivos orales 225 57 DIU 85 21.5 Método de Barrera 60 15.2 Salpingoclasia 25 6..3 Total 395 100

50 2. En una localidad de 200,000 hab. Había 1500 casos de Diabetes en diciembre de Durante el año de 1991, aparecieron 450 casos más de la citada enfermedad. Suponiendo que el tamaño de la población se haya mantenido constante y que ninguno de los diabéticos haya muerto, calcule las medidas de frecuencia que se le piden a continuación: Prevalencia puntual al inicio del periodo (1990). Numero de casos en un momento dado Población total en ese momento dado Tasa de incidencia en 1991. Número de casos nuevos en un periodo de t Tiempo persona en riesgo en un periodo de t Incidencia acumulada para el mismo periodo. Población en riesgo de enfermar d) Prevalencia lápsica ( )

51 3. En una pob. de 257,654 habs. se realizó un seguimiento de 5 años con el fin de conocer la incidencia de cáncer pulmonar (CP). Al iniciar el estudio el número de afectados por dicho padecimiento ascendía a 84 y durante el seguimiento aparecieron 15 casos más, cinco de ellos durante el 1er año, tres en el 2º, tres casos en el 3º, dos casos más en el 4º año y por último dos en el 5º año. Con los datos calcule: Prevalencia de Cáncer Pulmonar al inicio y al final del estudio Número de casos en un momento dado Población total en ese momento dado Tasa de incidencia sobre el total del periodo. Número de casos nuevos en un periodo de t Tiempo persona en riesgo en un periodo de t Incidencia acumulada sobre el total del periodo. Población en riesgo de enfermar

52 4. En una localidad de 10,000 habs
4. En una localidad de 10,000 habs. A finales de 1990 había 20 casos diagnosticados de tuberculosis pulmonar (TB). Durante 1991, aparecieron 3 casos más. Entre los afectados por TB ocurrieron 5 muertes en dicho periodo, dos a causa de la enfermedad y tres por otras causas. Calcule: Prevalencia de TB a finales de 1990. Numero de casos en un momento dado Población total en ese momento dado Incidencia acumulada de TB durante 1991. Número de casos nuevos en un periodo de t Población en riesgo de enfermar Prevalencia lápsica de TB durante Letalidad de la TB Numero de muertes por la enfermedad Numero de casos de la enfermedad

53 Fuentes y Calidad de los Datos

54 Fuentes y calidad de datos
Objetivos: Identificar las principales fuentes de datos para estudios en epidemiología. Identificar los principales tipos de variables y su uso. Entender la importancia del control de calidad de los datos. Evaluar la validez y confiabilidad de los datos. Introducción Como referencia se presentan a continuación diversos modelos para representar e interpretar eventos de salud y enfermedad, así como sus determinantes y los factores de protección o de riesgo. Como podrá verse, distintos modelos nos permiten incluir en un conjunto de relaciones basadas en el conocimiento imperante, factores de riesgo (variables independientes) para un evento de salud (variable dependiente)

55 Sobrenatural / Deidades
Creencias y Teorías sobre Causalidad Sobrenatural / Deidades Miasmas Contagio Unicausalidad un gérmen, una enfermedad 1900’s Interacción Agente/ huésped/ ambiente 1930’s-1940’s el agente por sí solo tenía limitado poder explicatorio Algunas de las principales escuelas de pensamiento con respecto a los determinantes de la salud en los últimos 100 años incluían: LEER LA DISPOSITIVA Multicausalidad 1960’s Cada enfermedad puede tener varias causas “Red de Causalidad” Era genómica 1990’s renovado énfasis en la susceptibilidad individual

56 Triángulo y Triada Epidemiológica
Modelos de Causalidad Huésped Ambiente Agente Agente Huésped Ambiente Agente causal específico Reservorio Puerta de salida del agente Modo de transmisión del agente entrada en el huésped Susceptibilidad del huésped Cadena Infecciosa Triángulo y Triada Epidemiológica Algunas de las principales escuelas de pensamiento con respecto a los determinantes de la salud en los últimos 100 años incluían: LEER LA DISPOSITIVA

57 Modelos de Causalidad Multicausal Determinantes Causas Componentes
Riesgo de ECC Obesidad Presión Sanguínea Tabaquismo Colesterol Dieta Actividad Escolaridad Determinantes C B D A E Causa Necesaria - Causa Suficiente I III Causas Componentes II F G H J Algunas de las principales escuelas de pensamiento con respecto a los determinantes de la salud en los últimos 100 años incluían: LEER LA DISPOSITIVA Biología y Genética Estilos de Vida Ambiente Físico de Vida y Trabajo Condiciones Servicios de Salud

58 Una asociación observada puede ser:
VERDADERA Causa ESPURIA (falsa, artificial) Debida al Azar Debida a Sesgo o Confusión

59 Causalidad: Criterios de Bradford-Hill
Relación temporal Fuerza de la asociación Consistencia Especificidad Dosis-respuesta Plausibilidad biológica Reversibilidad Coherencia

60 Indicadores de salud Representan medidas-resumen que capturan información relevante sobre distintos atributos y dimensiones del estado de salud y del desempeño del sistema de salud y que, vistos en conjunto, intentan reflejar la situación sanitaria de una población y sirven para vigilarla. La construcción de un indicador es un proceso de complejidad variable, desde el recuento directo (v.g., casos nuevos de malaria en la semana) hasta el cálculo de proporciones, razones, tasas o índices más sofisticados (v.g., esperanza de vida al nacer). La calidad de un indicador depende fuertemente de la calidad de los componentes (frecuencia de casos, tamaño de población en riesgo, etc.) utilizados en su construcción, así como de la calidad de los sistemas de información, recolección y registro de tales datos. Específicamente, la calidad y utilidad de un indicador está primordialmente definida por su validez (si efectivamente mide lo que intenta medir) y confiabilidad (si su medición repetida en condiciones similares reproduce los mismos resultados).

61 Indicadores de salud Otros atributos de calidad de un indicador de salud son su especificidad (que mida solamente el fenómeno que se quiere medir), sensibilidad (que pueda medir los cambios en el fenómeno que se quiere medir), mensurabilidad (que sea basado en datos disponibles o fáciles de conseguir), relevancia (que sea capaz de dar respuestas claras a los asuntos más importantes de las políticas de salud) y costo-efectividad (que los resultados justifiquen la inversión en tiempo y otros recursos). Los indicadores deben ser fácilmente utilizados e interpretables por los analistas y comprensibles por los usuarios de la información, como los gerentes y tomadores de decisión. Atributos importantes de calidad del conjunto de indicadores son la integridad (que no falten datos) y consistencia interna (que, vistos solos o en grupos, los valores de los indicadores sean posibles y coherentes y no se contradigan). En este sentido, la aplicación sistemática de definiciones operacionales y procedimientos de medición y cálculo estandarizados es fundamental para garantizar la calidad y comparabilidad de los indicadores de salud.

62 Índices en Salud Pública
Son la expresión numérica de la relación entre 2 ó más variables; p.Ej.: Índice de Masa Corporal (IMC), Es una medida de asociación entre el peso y la talla de un individuo. Ideado por el estadístico belga L. A. J. Quetelet, también se conoce como índice de Quetelet. Se calcula según la expresión matemática: Índice de desarrollo humano (IDH) es una medición por país, basada en un indicador social estadístico compuesto por tres parámetros: a) Vida larga y saludable (medida según la esperanza de vida al nacer); Educación (medida por la tasa de alfabetización de adultos y la tasa bruta combinada de matriculación en educación primaria, secundaria y superior, así como los años de duracíón de la educación obligatoria); y Nivel de vida digno (medido por el PIB per cápita PPA en dólares).

63 Variables Introducción
Las variables son las características o atributos de los individuos o de los grupos en estudio, y pueden asumir diferentes valores dependiendo de la escala de medición. Cualitativas. Describen los atributos o propiedades de los individuos en estudio Cuantitativas. Miden las características en forma numérica y estas a su vez se dividen en continuas o discretas: Continuas. Pueden tomar tantos valores como permita la escala de medición. Ejemplo: peso corporal (Kg., grs.,etc.), edad (años, meses, días, etc.). Discretas. Este tipo de variables asumen valores enteros (por ejemplo: número de hijos, número de defunciones, número de nacimientos).

64 Variables Algunos fenómenos no cuantificables se pueden medir clasificándolos en categorías, entre ellos se encuentran las variables dicotómicas, nominales, y ordinales: Dicotómicas. Son variables que toman dos valores, ejemplo: sexo, si la persona es o no fumadora, presencia o ausencia de un evento de salud, etc. Nominales. A las categorías que forman la variable se les asigna un nombre sin que esto implique algún orden entre ellas (ejemplo: estado civil, sexo), y el cambio de orden no tiene implicación en el análisis de los datos. Suelen tener un carácter cualitativo y absoluto. Dependiendo de los valores que puede tener una variable cualitativa, estas variables pueden ser: dicotómicas (ejemplo: sexo [hombre/mujer]), politómicas (soltera, casada, divorciada, viuda), multinominales (grupo sanguíneo). Ordinales. Las categorías de las variables ordinales tienen un orden, las diferencias entre las categorías pueden no ser iguales.

65 Variables Variable dependiente
Es el evento de salud o enfermedad que resulta de la interacción de diversas características (variables independientes) en la población de estudio. Variables independientes Cada una de las características o elementos que contribuyen a producir un resultado determinado (variable dependiente) Por ejemplo, en el modelo de determinantes de salud sería necesario contar con las siguientes variables: la variable dependiente (evento de salud o enfermedad), y las variables independientes (variables sociodemográficas, servicios de salud, ambientales, biológicas, etc.). Note que de acuerdo a la hipótesis de interés, algunas de las variables pueden ser dependientes en un modelo pero independientes en otro, y viceversa.

66 Variables En el modelo de la Triada Ecológica nos interesaría conocer el detalle de las variables acerca del huésped, el ambiente y el agente. En un estudio epidemiológico descriptivo las variables de estudio para responder a las preguntas Quién?, Cuándo?, y Dónde?, podrían ser: Quién=Persona.- (Factores sociodemográficos como: edad, ocupación, género, estilo de vida, dieta, características patológicas, antecedentes de accidentes laborales, hereditarios, etc.) Cuándo=Tiempo (Momento de exposición, inicio y/o fin de enfermedad, estación del año) Dónde=Lugar (Domicilio, localidad, estado, jurisdicción de salud, hospital donde se presentan los casos o cualquier espacio de interés)

67 Datos Fuentes de la información
Las fuentes de datos se pueden clasificar en fuentes primarias o secundarias. Primarias. Son las bases de datos que se recaban a través de una serie de instrumentos diseñados específicamente para medir la variable dependiente e independiente. Los datos pueden ser colectados por cuestionarios autoaplicables, a través de entrevista, teléfono, correo electrónico, básculas, estadímetro, baumanómetro (presión arterial). Secundarias. Los datos provienen de bases de datos existentes, que fueron colectados originalmente con otro propósito. Unas de las ventajas de los datos secundarios son la rapidez, su bajo costo, y su disponibilidad. Una de las desventajas que tiene su uso, es que la decisión sobre, qué datos colectar?, la calidad y la codificación de los mismos?, no estuvieron bajo el control de quien los analiza.

68 Datos Los datos secundarios a su vez se pueden dividir en:
Datos individuales. En este tipo de datos se dispone de información para cada uno de los individuos a estudiar. Ejemplo: historias clínicas, registros personales, certificados de defunción, etc. Datos agregados. La información no esta disponible a nivel individual, sino sólo grupal, por lo tanto, sólo pueden medirse asociaciones entre grupos. Los estudios que utilizan datos agregados son los estudios ecológicos. Ejemplo: Determinaciones Medioambientales.- una medición individual del nivel de plomo en sangre de cada persona y una medición grupal del nivel de plomo en el aire del área donde vive el sujeto (estaciones de monitoreo).

69 Acceso a Fuentes de Datos
Nacionales. Información recolectada a nivel nacional sobre diversos temas de salud, está publicada en informes especiales o bases de datos para consulta general, por ejemplo: Sistema Nacional de Información en Salud (SINAIS): Sistema Único de Información para la Vigilancia Epidemiológica (SUIVE): Encuesta Nacional de Salud (ENSA) Encuesta Nacional de Violencia contra las Mujeres (ENVIM) , o Sistemas rutinarios de información y vigilancia, Por ejemplo: Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SINAVE) Información de Salud del Distrito Federal Red Automática de Monitoreo Atmosférico del DF y otras.

70 Acceso a Fuentes de Datos
Internacionales. Son fuentes que podemos consultar vía internet. Por ejemplo: NHANES-III Datos y Estadísticas Mundiales (The WHO Global InfoBase). . Datos y Estadísticas de la Región de las Américashttp://new.paho.org/hq/index.php?option=com_content&task=view&id=2470&Itemid=2003&lang=es Datos Básicos de Salud, Región de las Américas Generador de tablas con indicadores básicos de salud en las Américas Indicadores (Definiciones y Formatos)

71 Control de calidad

72 Introducción El modelo teórico (de causalidad) elegido, deberá operacionalizarse a través del diseño de un estudio epidemiológico, que incluya la definición de la población, el tamaño muestral, así como las variables representadas en dicho modelo. Una etapa crucial del estudio es el trabajo de campo para recolectar la información, y los errores u omisiones que ocurran en esta etapa serán difíciles de corregir cuando llegue el momento de su análisis. En la investigación se presta poca atención al trabajo de campo, ya que se le encuentra tedioso y menos intelectual que la fase de diseño y análisis de los datos, pero en muchas ocasiones las conclusiones del estudio se arruinan por los errores durante la ejecución del mismo. Razón por la cual, es importante llevar a cabo un riguroso entrenamiento y supervisión del personal de campo. La solución consiste en desarrollar sistemas para incrementar al máximo la integridad y la calidad de los datos. Algunas estrategias para lograrlo pueden ser: que los cuestionarios deben estar adaptados a la forma en que serán aplicados, a la población estudiada (el participante debe ser capaz de entender el vocabulario utilizado en la pregunta), tener un formato que permita su aplicación y una fácil codificación para la captura de información.

73 Habitualmente, el equipo de trabajo en campo se integra por supervisores y encuestadores. Los supervisores revisan y coordinan la recolección de información, y los encuestadores colectan la información (aplicando cuestionarios, tomando muestras biológicas, etc.). Se debe de hacer una prueba piloto de los instrumentos de recolección de información, la cual se lleva a cabo en una submuestra de la población bajo estudio, lo que permitirá corregir errores y problemas en el cuestionario y en el procedimiento de aplicación. Para disminuir errores en la captura de información es necesario emplear programas de captura validada, en los cuales se captura la información dos veces para identificar discrepancias. Dos tipos de verificación son comunes: Verificación por rangos. No debe haber valores no plausibles o fuera de límite de los valores posibles de esa variable. Contingencial o lógica. No debe haber valores incoherentes (por ejemplo: sexo masculino y número de abortos).

74 Tipos de control. Estandarización. La utilización de instrumentos estandarizados, así como estandarizar a los encuestadores, en cuanto a la forma de hacer las preguntas y llenado del cuestionario o instrumento de recolección de la información, para evitar discrepancia entre los encuestadores. No respuesta. Las preguntas sobre conducta sexual, toxicomanías y otras sobre la vida privada de las personas suelen producir respuestas incompletas o evasivas por parte de los sujetos de estudio, por lo que se deberán probar de antemano. Datos perdidos. Es un problema que puede afectar los resultados, sobre todo si afecta a una gran proporción de los datos (mayor al 10%). Por lo general, los datos perdidos no es posible recuperarlos, aunque en algunas ocasiones se puede rastrear al participante en un esfuerzo intenso. Caso. Es la población o participantes que padecen el evento o enfermedad en estudio, debe de cumplir con criterios precisos (solo deben incluirse a aquellos donde la enfermedad haya sido producida por la exposición estudio). La definición debe de establecerse de tal manera que no exista ambigüedad sobre los tipos o las fases de enfermedad. Exposición. Es un factor o característica que puede estar asociada al aumento o disminución de un evento o enfermedad y que puede estar relacionado con el ambiente (contaminación del aire), estilo de vida (tabaquismo), características congénitas o hereditarias (grupo sanguíneo). Exposición Caso Tabaquismo Cáncer de pulmón Contaminación atmosférica Asma

75 Validez y confiabilidad
La confiabilidad y validez de las distintas secciones de un cuestionario pueden ser evaluadas en un estudio específico (piloto) con una submuestra. La validez es la capacidad de un instrumento para medir la variable que realmente desea medir. La cual solo puede determinarse si existe un procedimiento de referencia o “estándar de oro”. La confiabilidad se refiere a la capacidad de un instrumento para dar resultados similares en distintos momentos en el tiempo. Por ejemplo, si su peso es de 70 kgs., medido con una báscula calibrada, y siempre pesa 70 kgs., la medición de su peso con ese instrumento es válida (porque realmente está midiendo el peso correcto) y confiable (porque siempre pesará 70 kgs., asumiendo que su peso no cambie durante el tiempo en que se realizan las mediciones de peso). Una báscula que mida su peso siempre por debajo de 70 kgs., o siempre por arriba de 70 kgs. no será válida, aunque posiblemente sea confiable si tiende a repetir el mismo valor de peso. Usted quiere estar seguro de que cuando se clasifique a alguna persona como enfermo realmente este enfermo, esto es, que no haya falsos positivos. Asimismo, cuando clasifica a un individuo como sano realmente lo este que no haya falsos negativos. Esto sólo puede determinarse si existe un procedimiento patrón de referencia o “estándar de oro”. Esto es, deberá medir la variable con un estándar de oro y comparar los valores con aquellos obtenidos por un instrumento que no es el estándar de oro.

76 a b c d a= Verdaderos positivos b= Falsos positivos
Para evaluar la validez de una variable dicotómica (ya sea un evento de salud o una exposición) con una tabla de dos por dos se obtienen cuatro valores: Estándar de oro Positivo Negativo a b c d Positivo Negativo Resultado de la Medición X a= Verdaderos positivos b= Falsos positivos c= Falsos negativos d= Verdaderos negativos

77 Técnicas de validación
Correlación. Mide la relación lineal entre dos variables y su sentido, tanto positivo como negativo. Cuando la relación es perfectamente lineal es 1 o -1. El coeficiente de correlación de Pearson, es utilizado cuando las variables son cuantitativas con una distribución normal. El coeficiente de correlación de Spearman se usa cuando alguna de las variables es ordinal, dicotómica o variables cuantitativas con muestras pequeñas. Sensibilidad. Es la proporción de individuos clasificados como positivos por el estándar de oro que se clasifican correctamente por la prueba de estudio. Indica lo buena que es una prueba para detectar a las personas enfermas. Sensibilidad = a/(a+c) Especificidad. Es la proporción de individuos clasificados como negativos por el estándar de oro que se identifican correctamente por la prueba en estudio. Indica hasta que punto es buena la prueba para identificar a los individuos sin la enfermedad. Especificidad = d/(b+d)

78 diferentes métodos de medición de una misma variable.
Valor predictivo positivo (VPP). Es la probabilidad de que una persona con un resultado positivo tenga en realidad una enfermedad determinada por el estándar de oro. VPP= a/(a+b) Valor predictivo negativo (VPN). Es la probabilidad de que una persona con un resultado negativo no tenga en realidad una enfermedad de acuerdo al estándar de oro. VPN= d/(c+d) El análisis de concordancia entre diferentes medidas de una variable permite evaluar tanto la repetibilidad como la variabilidad intra e inter-observadores, así como comparar diferentes métodos de medición de una misma variable. Concordancia. Se realiza con la finalidad de evaluar si un aparato de medida o un cuestionario son fiables, es decir, que concuerden en la medición de una variable. La medición de un fenómeno esta sujeta a diferentes fuentes de variación, a menudo difíciles de diferenciar en la práctica. Cuando se evalúa la fiabilidad de una medida, deben tomarse en cuenta diversos aspectos: Repetibilidad de la medida. Requiere que se utilice el mismo instrumento de medición y a los mismos individuos en dos o más momentos del tiempo. Concordancia intra-observador. Un mismo observador debe de evaluar dos o más veces a los mismos individuos. Concordancia inter-observador. Dos o más observadores valoran una misma prueba en una submuestra de individuos.

79 Una medida ha de ser reproducible, es decir, producir el mismo resultado, antes de
compararla con otro método, de igual manera, un observador debe ser consistente consigo mismo antes de evaluar la concordancia con otro observador. Sin embargo, considere usted que si dos observadores (incluso sin entrenamiento para clasificar casos o no casos) clasificaran a un grupo de individuos como casos o no casos (por ejemplo de cáncer de próstata o de cáncer cervicouterino), por simple azar tendrán cierta concordancia, con una mayor probabilidad de coincidencia o concordancia por azar en la celda “d” (de verdaderos negativos), dado que en esa celda se agrupa la mayoría de sujetos debido a la baja prevalencia de ese tipo de cáncer (celda “a”). Para descontar la concordancia debida al azar, se utiliza el estadístico de Kappa. Kappa. El índice Kappa resume la concordancia entre dos medidas de una variable cuando está en escala cualitativa, eliminando la fracción de concordancia debida al azar. Para el caso de una medida dicotómica: Kappa= (Po –Pe)/ (1 - Pe) Po= (a +d)/N Pe = (a+ b) X (a+ c) + (c +d ) X (b + d) N N N N Donde: Po : Proporción total de concordancia observada. Pe : Proporción de concordancia esperada por azar.

80 “Estándar de oro” ViraPap
Ejemplo: Se ha desarrollado una serie de métodos de laboratorio para la detección de la infección por virus del papiloma humano (VPH) en el cuello uterino. En un estudio realizado hace unos años se evaluó la eficacia de una nueva prueba de hibridación (ViraPap) disponible en el mercado. Se compararon sus resultados, con los obtenidos mediante un estándar de oro, en una muestra de 450 mujeres que asistieron a un clínica de enfermedades de transmisión sexual en el estado de Washington, durante los años La prueba de hibridación por transferencia Southern, que es muy cara y requiere mucho tiempo, se tomó como estándar de oro en este estudio. Los resultados se muestran a continuación “Estándar de oro” Positivo Negativo Total 62 22 7 359 Positivo Negativo 84 ViraPap 366 La proporción total observada de concordancia entre ambas pruebas (Po) es: Po = (a + d)/N Po = / 450 = ó bien = 93%

81 Esta proporción observada no tiene en cuenta el papel del azar y se pueden obtener
conclusiones erróneas. El grado de concordancia esperada por azar, puede determinarse a partir de los valores marginales de la tabla de contingencia. Así, para calcular en cuántas ocasiones las pruebas concordarían por azar en los resultados, se multiplican el número de pruebas que cada método ha clasificado como positivas y se divide por el número total de observaciones: Pe = (a+ b)(a+ c) + (c +d )(b + d) N N Pe = (84) (69) + (366) (381) Sumando estos resultados y dividiendo entre el total, se obtiene la proporción esperada de concordancia por azar: Pe = = 0.72 o bien 72% 450

82 Como la proporción total observada (Po) es 0
Como la proporción total observada (Po) es 0.93, el índice de Kappa es: Kappa= (Po – Pe)/ (1 - Pe) ( 0.93 – 0.72 ) / (1 – 0.72 ) (0.21)/ (0.28)= 0.75 El valor máximo de Kappa es 1, que se produce cuando existe un acuerdo total entre ambas pruebas. De acuerdo a la concordancia obtenida con Kappa, se considera de la siguiente manera: Concordancia Valores Muy débil Inferiores a 0.20 Débil Entre 0.21 y 0.40 Moderada Entre 0.41 y 0.60 Buena Entre 0.61 y 0.80 Muy buena Si es superior a 0.80


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