Bioestadística Escala cualitativa I. Proporciones.

Trabajadores en una fábrica. RegistroSexoEscolaridadPuesto de trabajo 1Fem.IngenieríaGerente 2Masc.IngenieríaSupervisor 3Masc.PreparatoriaOperador 4Fem.PreparatoriaOperador 5Fem.PreparatoriaOperador 6Masc.SecundariaOperador 7Masc.PrimariaOperador

Trabajadores en una fábrica. VariableFrecuenciaP Sexo Masculino Femenino Escolaridad Ingeniería Preparatoria Secundaria o menor Puesto de trabajo Gerente o supervisor Operador50.714

Proporciones. n Fórmula: P = a  (a+b) donde P representa la proporción, a el número de elementos con la característica de interés y b el número de elementos sin la característica de interés, y n a + b = N.

Trabajadores en una fábrica. VariableFrecuenciaP% Sexo Masculino Femenino Escolaridad Ingeniería Preparatoria Secundaria o menor Puesto de trabajo Gerente o supervisor Operador

SanoEnfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano

Enfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano

Enfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano

Enfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano

Enfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano

Enfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano Evento (Incidencia)

SanoEnfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Sano Estado (Prevalencia) Evento (Incidencia)

SanoEnfermo Evento (Incidencia) Estado (Prevalencia) Defunción Estado (Prevalencia) Evento (Incidencia)

Prevalencia. Proporción de individuos en la población que tienen algún estado de salud- enfermedad, calculada mediante la fórmula: número de elementos en un momento población en el mismo momento El resultado se acostumbra multiplicar por una constante (100, 1,000, 10,000 u otra cantidad) P =

Prevalencia: ejemplo. La encuesta de salud en una población encontró 235 enfermos de diabetes mellitus (DM) entre 2,755 habitantes. La prevalencia de DM es igual a: 235 enfermos de DM 2,755 habitantes Al multiplicar por 100, la prevalencia de DM se expresaría como 8.5/100 o 8.5% P = = 0.085

Prevalencia: ejemplo. La encuesta de salud en una población encontró 235 enfermos de diabetes mellitus (DM) entre 2,755 habitantes. La prevalencia de DM es igual a: 235 enfermos de DM 2,755 habitantes Al multiplicar por 100, la prevalencia de DM se expresaría como 8.5/100 o 8.5% P = = 0.085

Prevalencia: ejemplo. La encuesta de salud en una población encontró 235 enfermos de diabetes mellitus (DM) entre 2,755 habitantes. La prevalencia de DM es igual a: 235 enfermos de DM 2,755 habitantes Al multiplicar por 100, la prevalencia de DM se expresaría como 8.5/100 o 8.5% P = = 0.085

Prevalencia: ejemplo. La encuesta de salud en una población encontró 235 enfermos de diabetes mellitus (DM) entre 2,755 habitantes. La prevalencia de DM es igual a: 235 enfermos de DM 2,755 habitantes Al multiplicar por 100, la prevalencia de DM se expresaría como 8.5/100 o 8.5% P = = 0.085

Prevalencia: ejemplo. Fecha de entrevistaSujetos estudiadosSujetos con diarrea 11/05/ /05/ /05/ /05/ La encuesta de salud en una población encontró los siguientes datos en cada fecha: Calcule la prevalencia.

Prevalencia: ejemplo. Fecha de entrevistaSujetos estudiadosSujetos con diarrea 11/05/ /05/ /05/ /05/ La encuesta de salud en una población encontró los siguientes datos en cada fecha: Calcule la prevalencia. Prevalencia = 57/931 = 0.061, o 6.1%, o 61/1,000

Sujeto (i) Sujeto sano en observación Inicia la enfermedad Sujeto enfermo en observación Defunción

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la prevalencia de la enfermedad al momento 1?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la prevalencia de la enfermedad al momento 1? Respuesta: 2/13 = 0.154, o 15.4%

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la prevalencia de la enfermedad al momento 4?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la prevalencia de la enfermedad al momento 4? Respuesta: 3/9 = 0.333, o 33.3%

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay en el momento 1?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay en el momento 1? Respuesta: 0

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay en el momento 3?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay en el momento 3? Respuesta: 0

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay del momento 1 al momento 3?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuántos casos nuevos hay del momento 1 al momento 3? Respuesta: 3

Incidencia acumulada. Proporción de sujetos en riesgo que presentan un evento durante un período específico de tiempo, calculada mediante la fórmula: número de eventos en un período población en riesgo al inicio del período El resultado se acostumbra multiplicar por una constante (100, 1,000, 10,000 u otra cantidad) P =

Incidencia acumulada. Proporción de sujetos en riesgo que presentan un evento durante un período específico de tiempo, calculada mediante la fórmula: número de eventos en un período población en riesgo al inicio del período El resultado se acostumbra multiplicar por una constante (100, 1,000, 10,000 u otra cantidad) P =

¿Quién NO se encuentra en riesgo? n La persona tiene la enfermedad. n La persona ha adquirido inmunidad: por enfermedad o inmunización. n La persona nunca podrá desarrollar la enfermedad: CaCx, Ca de próstata. n Inmunidad quirúrgica: histerectomía.

¿Quién NO se encuentra en riesgo? n La persona tiene la enfermedad. n La persona ha adquirido inmunidad: por enfermedad o inmunización. n La persona nunca podrá desarrollar la enfermedad: CaCx, Ca de próstata. n Inmunidad quirúrgica: histerectomía.

¿Quién NO se encuentra en riesgo? n La persona tiene la enfermedad. n La persona ha adquirido inmunidad: por enfermedad o inmunización n La persona nunca podrá desarrollar la enfermedad: CaCx, Ca de próstata. n Inmunidad quirúrgica: histerectomía.

¿Quién NO se encuentra en riesgo? n La persona tiene la enfermedad. n La persona ha adquirido inmunidad: por enfermedad o inmunización n La persona nunca podrá desarrollar la enfermedad: CaCx, Ca de próstata. n Inmunidad quirúrgica: histerectomía.

Incidencia acumulada: ejemplo. Después de estudiar a 5,000 sujetos sanos de 50 años de edad durante un año se identificaron 8 enfermos de DM. La incidencia acumulada de DM es igual a: 8 enfermos de DM 5,000 habitantes sanos Al multiplicar por 1,000, la incidencia acumulada de DM se expresaría como 1.6/1,000 en un año. P = =

Incidencia acumulada: ejemplo. Después de estudiar a 5,000 sujetos sanos de 50 años de edad durante un año se identificaron 8 enfermos de DM. La incidencia acumulada de DM es igual a: 8 enfermos de DM 5,000 habitantes sanos Al multiplicar por 1,000, la incidencia acumulada de DM se expresaría como 1.6/1,000 en un año. P = =

Incidencia acumulada: ejemplo. Después de estudiar a 5,000 sujetos sanos de 50 años de edad durante un año se identificaron 8 enfermos de DM. La incidencia acumulada de DM es igual a: 8 enfermos de DM 5,000 habitantes sanos Al multiplicar por 1,000, la incidencia acumulada de DM se expresaría como 1.6/1,000 en un año. P = =

Incidencia acumulada: ejemplo. Después de estudiar a 5,000 sujetos sanos de 50 años de edad durante un año se identificaron 8 enfermos de DM. La incidencia acumulada de DM es igual a: 8 enfermos de DM 5,000 habitantes sanos Al multiplicar por 1,000, la incidencia acumulada de DM se expresaría como 1.6/1,000 en un año. P = =

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la incidencia acumulada de la enfermedad del momento 0 al momento 5?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la incidencia acumulada de la enfermedad del momento 0 al momento 5? Respuesta: 8/13 = 0.615, o 61.5%

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la incidencia acumulada de la enfermedad del momento 2 al momento 5?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la incidencia acumulada de la enfermedad del momento 2 al momento 5? Respuesta: 4/9 = 0.444, o 44.4%

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es mortalidad acumulada del momento 0 al momento 5?

Sujeto (i) Pregunta: ¿Cuál es la mortalidad acumulada del momento 1 al momento 5? Respuesta: 6/13 = 0.462, o 46.2%

Sujeto (i) Sujeto sano en observación Inicia la enfermedad Sujeto enfermo en observación ¿Cuál es la incidencia acumulada? ¿5/5 = 1.0, o 100%?

Sujeto (i) Sujeto sano en observación Inicia la enfermedad Sujeto enfermo en observación ¿Cuál es la incidencia acumulada? ¿5/5 = 1.0, o 100%? ¡NO! Es 1/5 = 0.2, o 20.0%, porque solo se cuenta el primer evento.

Sujeto (i) Sujeto sano en observación Inicia la enfermedad Sujeto enfermo en observación ¿Cuál es la incidencia acumulada? ¿5/5 = 1.0, o 100%? ¡NO! Es 1/5 = 0.2, o 20.0%, porque solo se cuenta el primer evento.

Diseños con una variable. n Descripción de series de casos. –Prevalencia. n Descripción de series de expuestos / de pronóstico. –Incidencia. n Estudio transversal / de prevalencia. –Prevalencia. n Estudio de clasificación o prueba diagnóstica. –Sensibilidad y especificidad.

Diseños con una variable. n Descripción de series de casos. –Prevalencia. n Descripción de series de expuestos / de pronóstico. –Incidencia. n Estudio transversal / de prevalencia. –Prevalencia. n Estudio de clasificación o prueba diagnóstica. –Sensibilidad y especificidad.

Diseños con una variable. n Descripción de series de casos. –Prevalencia. n Descripción de series de expuestos / de pronóstico. –Incidencia. n Estudio transversal / de prevalencia. –Prevalencia. n Estudio de clasificación o prueba diagnóstica. –Sensibilidad y especificidad.

Diseños con una variable. n Descripción de series de casos. –Prevalencia. n Descripción de series de expuestos / de pronóstico. –Incidencia. n Estudio transversal / de prevalencia. –Prevalencia. n Estudio de clasificación o prueba diagnóstica. –Sensibilidad y especificidad.

Estudio transversal o de encuestas. Población de interés Muestra

Sensibilidad y especificidad. n Sensibilidad.- Es la probabilidad de clasificar correctamente a aquellos que tienen la característica de interés. n Especificidad.- Es la probabilidad de clasificar correctamente a aquellos que no tienen la característica de interés.

Sensibilidad y especificidad. n Sensibilidad.- Es la probabilidad de clasificar correctamente a aquellos que tienen la característica de interés. n Especificidad.- Es la probabilidad de clasificar correctamente a aquellos que no tienen la característica de interés.

Sensibilidad y especificidad. Clasificación sin error (“gold standard”) Criterio alternativo de clasificación Tiene la característicaNo tiene la característica Positivoab Negativocd a + cb + d n Sensibilidad = a / (a + c) * 100 n Especificidad = d / (b + d) * 100

Sensibilidad y especificidad. Clasificación sin error (“gold standard”) Criterio alternativo de clasificación Tiene la característicaNo tiene la característica Positivoab Negativocd a + cb + d n Sensibilidad = a / (a + c) * 100 n Especificidad = d / (b + d) * 100

Sensibilidad y especificidad. Clasificación sin error (“gold standard”) Criterio alternativo de clasificación Tiene la característicaNo tiene la característica Positivoab Negativocd a + cb + d n Sensibilidad = a / (a + c) * 100 n Especificidad = d / (b + d) * 100

Sensibilidad y especificidad. Clasificación sin error (“gold standard”) Criterio alternativo de clasificación Tiene la característicaNo tiene la característica Positivo1000 Negativo0100 n Sensibilidad = 100 / ( ) * 100 = 100.0% n Especificidad = 100 / ( ) * 100 = 100.0%

Sensibilidad y especificidad para detectar Cáncer de Cérvix. Clasificación sin error (“gold standard”) Criterio alternativo de clasificación Tiene CaCxNo tiene CaCx Positivo8241 Negativo n Sensibilidad = 82 / 200 *100 = 42.0% n Especificidad = 166 / 200 * 100 = 83.0%

Sensibilidad y especificidad para clasificar el sexo de un sujeto. Clasificación sin error (“gold standard”) mediante cariotipo. Clasificación según el nombre en lista HombreMujer Hombre18010 Mujer n Sensibilidad = 180 / 200 *100 = 90.0% n Especificidad = 190 / 200 *100 = 95.0%