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Décima tercera Clase, Medición de la Salud II

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Presentación del tema: "Décima tercera Clase, Medición de la Salud II"— Transcripción de la presentación:

1 Décima tercera Clase, Medición de la Salud II
Universidad Mariano Gálvez de Guatemala Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud Curso de Epidemiología (código 200 – 523) Décima tercera Clase, Medición de la Salud II Guatemala 22 de marzo de 2011 Dr. Luis Arturo Marroquín Marroquín

2 Tipos de datos y su tabulación
Cuantificar el estado de salud y el comportamiento de las enfermedades en la población requiere y depende de utilizar métodos y técnicas que permitan recolectar datos en forma objetiva y eficiente. Independiente del método o técnica utilizada, estos datos deben de agruparse en base a persona, lugar y tiempo.

3 Tipos de datos y su tabulación
Facilitar su comparación y simplificar su interpretación Convertir los datos en información Recolección de datos Implementar acciones de control Generar conocimiento Implementar acciones de prevención

4 Tipos de datos y su tabulación
Uno de los primeros pasos en el proceso de medición del estado de salud en la población es la definición de las variables que lo representan o caracterizan. Variable: Cualquier característica o atributo que puede asumir valores diferentes.

5 Tipos de datos y su tabulación
Cualitativas Atributos Propiedades Las variables pueden ser de 2 tipos Cuantitativas Se mide numéricamente

6 Tipos de datos y su tabulación
Discretas o discontinuas: Sus valores son siempre números enteros. Variables cuantitativas Continuas: Pueden tomar tantos valores como lo permita el instrumento de medición. Ej: 0.75

7 Tipos de datos y su tabulación
Las variables también pueden clasificarse según el nivel o tipo de medición que podamos aplicarles: Variables nominales. Variables ordinales. Variables de intervalo. Variables proporcionales o de razón.

8 Variable nominal: Tiene categorías a las que se les asigna nombres que no tienen ningún orden entre ellos. Ejemplos: Sexo: Hombre – Mujer Estado civil: Soltero – Casado – Divorciado – Viudo – Unido Grupo sanguíneo: A – B – AB – O Cambiar el orden no tiene ninguna implicación en el análisis.

9 Variable ordinal: Es aquella cuyas categorías tienen un orden, aunque las diferencias entre ellas pueden no ser iguales. Ejemplos: Calificación: Excelente - Bueno – Regular – Malo – Muy malo. Estadíos de un cáncer: I – II – III – IV Resultados de cultivos: -, +, ++, +++

10 Variable de intervalo:
Tiene distancias iguales entre sus valores y una característica fundamental: el cero es arbitrario. Ejemplo: Temperatura corporal Diferencia entre 37oC. y 39oC. = Siempre serán 2oC. Diferencia entre 38oC. y 40oC.

11 Variable proporcional o de razón:
Su punto de origen es el valor cero absoluto. Tiene intervalos iguales entre valores y punto de origen cero. En este nivel se puede sumar, restar, multiplicar o dividir. Ejemplos: El peso y la altura. 80 kg. es el doble de 40 kg. Existe la misma diferencia entre 50 y 35 kg. que entre 105 y 90 kg.

12 Tipos de datos y su tabulación
Los datos sobre casos de enfermedades atendidas en los servicios de salud y notificadas dentro del sistema un información pueden provenir de un listado de nombres, edades, sexo, etc. Estas características simplifican identificar a los grupos poblacionales con mayores problemas o factores de riesgo. Es importante ubicar estas características dentro de las variables de tiempo, lugar y persona.

13 Tipos de datos y su tabulación
Frecuencia: Es el número de veces que se repite un valor de la misma variable. Los datos agrupados según determinadas características pueden presentarse en cuadros o gráficos para facilitar los cálculos y la comparación e interpretación de resultados

14 Tipos de datos y su tabulación
Cuadro: es la presentación tabular de las diferentes variables seleccionadas con sus respectivas frecuencias, permitiendo presentar su distribución. Distribución: Es el resumen completo de las frecuencias de los valores o categorías de la medición realizada. Muestra cuántos o qué proporción del grupo se encuentra en un determinado valor o rango de valores dentro de todos los posibles que la medida cuantitativa puede tener.

15 Elaboración de un cuadro de datos agrupados
Cuadro 1: Distribución de casos de malaria por grupos de edad. Valle escondido verano 2009. Fuente: SIGSA 3PS Puesto de Salud de Valle Escondido.

16 Información Demográfica
Cuadro 2: Información Demográfica Comunidad Seilob, Carchá, Alta Verapaz, marzo 2010 Información Demográfica M % F Total Población menor 5 años 15 14 7 22 21 Población mujeres en edad fértil 34 32 Población general 37 35 13 12 50 47 52 49 54 51 106 100 Fuente: Programa ETV, Departamento de Epidemiología DASAV

17 Cuadro 3: Información de Malaria Comunidad Seilob, Carchá, Alta Verapaz 2007 - 2009
Casos por especie de falciparum Especie Año V % F Total 2007 16 89 2 11 18 2008 9 100 2009 (hasta la S. E. 21) 67 1 33 3 Estratificación Epidemiológica 2008 IPA 55.12 IAES 35.0 ILP 15.75 Estrato Alto Fuente: Programa ETV, Departamento de Epidemiología DASAV

18 Cuadro 4: Malaria Casos y porcentaje de reducción Distritos de Salud Prioritarios Área de Salud de Alta Verapaz 2006 – 2010 (hasta la S. E. 12) Distrito de Salud Casos 2006 Casos 2007 Casos 2008 Casos 2009 Casos 2010 % reducción Chisec 5,907 2,168 325 144 27 98 Fray Bartolomé de las Casas 2,847 1,608 102 35 09 99 Cobán 3,264 1,259 252 76 06 Chahal 1,165 228 16 Total 13,183 (85% del total de la DAS) 5,263 (68% del total de la DAS) 695 (45% del total de la DAS) 261 (31%del total de la DAS) 42 Fuente: Programa de ETV, DASAV (datos 2010 sujetos a actualización).

19 Tipos de datos y su tabulación
Presentación gráfica de datos: La distribución de variables cualitativas así como de cuantitativas discretas se representa gráficamente por medio de diagrama de barras o bien por gráficos de sectores (frecuencias absolutas o relativas).

20 Gráficos de barras y de sectores
Gráfico 1: Distribución de muertes por suicidio según sexo. Totonicapán, Fuente: INACIF Fuente: INACIF

21 Presentación gráfica de la distribución de variables cuantitativas continuas:
Histogramas: parecido al de barras, pero dispuestas en forma adyacente, para ilustrar la continuidad y distribución de la variable representada. En el eje “x” se ubica la variable continua y en el eje de las “y” se representa la frecuencia. Polígonos de frecuencia

22 Presentación gráfica de datos: Histograma.
Gráfico 2: Hepatitis A. Casos notificados por mes. Chimaltenango, (Total de casos notificados = 460) La altura de cada barra representa la frecuencia absoluta en cada una de las categorías de la variable tiempo, llamadas también intervalos de clase (Note que estos pueden ser de igual tamaño) Las categorías (meses) de la variable tiempo (continua) se representan en el eje “x” y el # de casos de Hep. A, en el eje “y”.

23 Gráfico 3: Consultas por médico y trimestre
Gráfico 3: Consultas por médico y trimestre. Centro de Salud XX, Guatemala 2010 Fuente: MSPAS

24 Gráfico 4: Calificaciones Primer Parcial, Curso de Epidemiología Sección B, Guatemala marzo 2011
Fuente: Consolidado de calificaciones Primer Parcial, Curso de Epidemiología, Sección B Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud. UMG.

25 Presentación gráfica de datos: Polígono de frecuencias
También permite graficar la distribución de una variable. Se construye uniendo con líneas rectas los puntos medios del extremo superior de cada barra de un histograma. 25

26 Presentación gráfica de datos: Polígono de frecuencias
Particularmente útil para: Gráfico 5: Casos de dengue por mes de inicio. Puerto Barrios, 2000. Visualizar la forma y simetría de una distribución de datos Presentar simultáneamente dos o más distribuciones. Fuente: Dirección Área de Salud de Izabal.

27 Gráfico 6: Malaria Casos por año Área de Salud de Alta Verapaz 1999 - 2009
Fuente: Programa de ETV, DASAV / Epidemiología DASAV.

28 Presentación gráfica de datos
Ejemplos del efecto de las dimensiones en las escalas en los gráficos. A. Incorrecto. Escala vertical exagerada. B. Incorrecto. Escala horizontal exagerada. C. Correcto. Escalas proporcionadas.

29 Tipos básicos de gráficos más apropiados según cada tipo de variable:

30 Presentación gráfica de datos
Una forma de presentación gráfica del comportamiento histórico de una enfermedad y los límites de variabilidad esperados sobre su ocurrencia en el futuro se denomina Corredor o Canal endémico Herramienta de vigilancia que utiliza polígonos de frecuencia Permite visualizar el comportamiento secular de las enfermedades en un territorio determinado y orientar la decisión sobre la necesidad de desencadenar acciones de prevención y control.…

31 Semanas Epidemiológicas
Fuente: CNE / MSPAS

32 Tarea para el 28/03/2011

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