Epidemiología Para Médicos

Presentación del tema: "Epidemiología Para Médicos"— Transcripción de la presentación:

1 Epidemiología Para Médicos
Metodología de la Investigación 14 de Marzo del 2009 Dr. Jose Luis Burgos Facultad de Medicina Universidad de Xochicalco

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3 Lo Esencial La definición y uso de tasas Incidencia y prevalencia
Estandarización de tasas Uso y cálculo de pruebas de laboratorio Como identificar sesgo en investigación Diseño de estudios de investigación

4 ¿Que es la epidemiología?
El estudio de la distribución y determinantes de enfermedad y lesiones en poblaciones humanas Leon Gordis

5 ¿Que es la epidemiología?
La epidemiología es algo mas que el total de los hechos establecidos. Incluye el ordenamiento metódico de estos en cadenas de evidencia que se extienden mas allá de los limites de observación directa John Snow, 1854

6 John Snow ( ) Obstetra Anestesiólogo Epidemiólogo aficionado

7 ¿Que es la Epidemiología-Clínica?
Es la ciencia de hacer predicciones acerca de los pacientes individuales contando eventos clínicos en grupos de pacientes similares y utilizando métodos científicos establecidos para asegurar que las predicciones son correctas. Robert W. Fletcher, MD, MSc 1996

8 Nació hace 300 años en 1701 Bases de la Inferencia en Epidemiología Clínica Inferencia Bayesiana para Medicina Basada en Evidencia

9 Tasas La epidemiologia estudia enfermedades en grupos, no como propiedad del individuo Las herramientas de la epidemiologia son numeros. Los numeros son convertidos en tasas El denominador = quien esta en “riesgo” para la enfermedad

10 Las tasas se reportan por lo general por 100,000 habitantes (CENAVECE, CDC)
Compara el numero de casos ocurridos con el numero de casos potenciales para determinar la tasa: Casos ocurridos Numerador Casos potenciales Denominador = Tasa =

11 Incidencia y prevalencia
Todas las diferentes tasas de morbilidad que se manejan en epidemiología pueden clasificarse como tasas de incidencia o de prevalencia

12 La Oya de la Prevalencia

13 Incidencia y prevalencia
La tasa de incidencia mide la probabilidad de que una persona sana desarrolle enfermedad durante un periodo específico de tiempo Es decir, representa el número de casos nuevos de enfermedad en una población durante un periodo de tiempo definido La tasa de prevalencia mide el número de personas en una población que en un momento dado tienen la enfermedad

14 Incidencia y prevalencia
Las fórmulas para calcular estas tasas son: Incidencia = número de casos nuevos en un periodo de tiempo población en riesgo Prevalencia = número existente de casos en un punto en el tiempo población total en riesgo

15 Incidencia y prevalencia
La prevalencia nos indica la cantidad de personas que tienen la enfermedad en un punto en el tiempo y depende de dos factores: Los sujetos que han estado enfermos La duración de la enfermedad

16 Incidencia y prevalencia
La relación entre prevalencia e incidencia y la duración de la enfermedad se expresa por la formula: PI  d que indica que la prevalencia varía directamente con la incidencia y la duración de la enfermedad

17 Tasa de Densidad de Incidencia
Periodos de observación de duración no uniforme Denominadores de persona-tiempo Con el propósito de utilizar todos los casos y poder balancear la contribución en tiempo de observación de cada uno de los participantes, vamos a utilizar una unidad de tiempo persona, Vg. año-sujeto para el denominador

18 En conjunto las 12 personas fueron observadas por un total de 66 años
Si entre estos doce sujetos se desarrollan 3 casos de úlcera péptica, la incidencia sería de 3 en 66 años de seguimiento o 4.5 por 100 años-sujeto de observación

19 Usos de la incidencia y prevalencia
Ejemplo en estudio clásico de Framingham sobre enfermedades cardiovasculares (ECV) Se llevo a cabo un estudio de CS para determinar la prevalencia de ECV Dos años después fueron evaluados los sujetos inicialmente libres de ECV para determinar la incidencia

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22 La explicación a esta discrepancia es el diferente curso que sigue la enfermedad en ♀ y ♂ jóvenes
En los ♂ jóvenes la ECV se manifestaba como IAM y muerte súbita En las ♀ jóvenes era mas común que se manifestara como angina de pecho

23 Dada la mayor duración de la enfermedad en ♀, la prevalencia en estas se incrementa e iguala a la de los ♂ a pesar de la mucho mayor incidencia de ECV en el ♂

24 Tasa Cruda y Especifico

25 Tipos de Tasas de Mortalidad
Tasa de Mortalidad Cruda Muertes por poblacion total Tasa de Mortalidad por Causa Especifica Muertes por causa especifica por poblacion total Tasa de Letalidad Muertes por causa especifica por la poblacion con la enfermedad Tasa Proporcional de Mortalidad Muertes por causa especifica por todas las muertes

26 Ajuste de tasas Las tasas crudas se refieren a toda una población
Son tasas que pueden ocultar el hecho de que uno o mas subgrupos de esa población presenten un riesgo significativamente diferente

27 Ajuste de tasas Por ejemplo, la población total no es un denominador ideal para una tasa de mortalidad ya que las personas en diferentes grupos de edad difieren con respecto a su riesgo de muerte

28 Misma tasa de mortalidad específica

29 Ajuste de tasas La tasa cruda de mortalidad es un promedio balanceado de las tasas de mortalidad específicas por grupo de edad (el balance lo dan las proporciones de cada grupo)

30 Rastreo para detección de enfermedades

31 Principios básicos de rastreo
La prueba de rastreo es la herramienta básica de del programa; sus características incluyen: su validez (determinada por su sensibilidad y especificidad) su capacidad de ser replicada su rendimiento (esto es la cantidad de casos que puede detectar

32 Como una prueba de rastreo esta diseñada para aplicarse a grupos poblacionales muy grandes debe de ser: inocua rápida en su aplicación económica aplicable por técnicos principalmente

33 Validez Es la capacidad de una prueba de rastreo de proveernos de una buena estimación preliminar de que sujetos realmente tienen o no tienen la condición bajo estudio La validez tiene dos componentes: sensibilidad especificidad

34 Sensibilidad Capacidad de una prueba de identificar correctamente a aquellos sujetos que tienen la enfermedad

35 Especificidad Capacidad de una prueba de identificar correctamente a aquellos sujetos que no tienen la enfermedad

36 Estas dos propiedades de una prueba de rastreo se determinan comparando los resultados obtenidos en la prueba de rastreo con aquellos derivados de un procedimiento diagnostico definitivo

37 El grado de concordancia de los resultados de la prueba de rastreo con los derivados de la prueba diagnostica definitiva nos indicará la sensibilidad y especificidad de la prueba de rastreo

38 De hecho la sensibilidad y la especificidad están en forma usual inversamente relacionadas
Un incremento en la sensibilidad se logrará a expensas de la especificidad y viceversa

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41 Sensibilidad = a/a+c  100 Sensibilidad (verdaderos +):
porcentaje de personas con la enfermedad que tuvieron una prueba positiva en el rastreo Sensibilidad = a/a+c  100

42 Especificidad = d/b+d  100
Especificidad (verdaderos -): porcentaje de personas sin la enfermedad que tuvieron una prueba negativa en el rastreo Especificidad = d/b+d  100

43 VP(+)= a/a+b  100 Valor predictivo de una prueba positiva:
porcentaje de personas con una prueba positiva que tienen la enfermedad VP(+)= a/a+b  100

44 VP(-)= d/c+d  100 Valor predictivo de una prueba negativa:
porcentaje de personas con una prueba negativa que no tienen la enfermedad VP(-)= d/c+d  100

45 Sensibilidad = verdaderos positivos
+ falsos negativos Sensibilidad = verdaderos positivos ENFERMOS todos con la enfermedad

46 Especificidad = verdaderos negativos
+ falsos positivos Especificidad = SANOS negativos todos sin la enfermedad (TODOS LOS SANOS)

47 Valor predictivo de una prueba de rastreo
En la práctica, la capacidad de predecir la presencia o ausencia de enfermedad a partir de los resultados de una prueba de rastreo dependerá de la prevalencia de la enfermedad en la población que fue examinada así como de la sensibilidad y especificidad de la prueba TEOREMA DE BAYES

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49 El rastreo debe enfocarse a poblaciones con alta prevalencia

50 Estimación de riesgo Los estudios analíticos están diseñados para determinar si existe una asociación entre un factor y una evento de salud y si es así, determinar la intensidad de dicha asociación

51 Fuerza de la Asociación Dirección de la asociación
Evaluación de Asociación (estimación) Fuerza de la Asociación Dirección de la asociación Pruebas estadísticas (significancia) (eliminando aleatoriedad)

52 Medidas de Asociación Mas Comunes.
Max Asoc Neg No Assoc Asoci Pos Max Riesgo Atribuible (RA) Riesgo Relativo (RR)  Relación de Momios (RM) 

53 Estimación de riesgo Un estimador muy importante del grado de asociación que analiza la tasa de incidencia de la enfermedad en cuestión en sujetos con y sin el factor de riesgo de interés es el llamado riesgo relativo tasa de incidencia en expuestos tasa de incidencia en no expuestos Riesgo relativo=

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55 Razón de Momios Estudios Casos y Controles
Se Puede utilizar en estudios de cohorte Productos cruzados axd/bxc La frecuencia de enfermedad es baja

56 Razón de momios Presente Ausente Total Expuesto a b a+b No expuesto c
c+d a+c b+d

57 Riesgo atribuible Es el grado en que la incidencia de enfermedad puede ser atribuida a un factor de riesgo Puede calcularse de dos formas: RA= [incidencia en la población general]-[incidencia en los no expuestos] incidencia en la población general

58 Riesgo atribuible Por ejemplo si la incidencia en la población general es de 2.5/1,000 y la incidencia en la población no expuesta es de 1/1,000, la proporción de la incidencia de enfermedad atribuible a la exposición es de: [2.5] – [1.0]/2.5 = 0.60 es decir, el 60% de los casos son atribuibles al factor de riesgo en cuestión

59 También el riesgo atribuible se puede definir como la diferencia aritmética o absoluta en las tasas de incidencia entre los sujetos expuestos y no expuestos

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61 Sesgo

62 Definición El sesgo es un error sistemático que trae como consecuencia una sobre o subestimación de la intensidad de la asociación Puede encontrarse en cualquier etapa de la inferencia y produce resultados o conclusiones que difieren sistemáticamente de la verdad

63 Sesgo de Selección Sesgo de Información Confusores

64 Sesgo de selección Descrito originalmente por Berkson
Lo describió como un problema asociado al uso de pacientes hospitalizados en estudios retrospectivos Sesgo de “no-respuesta a encuestas” Sesgo a membresía

65 Sesgo de Información Expectativas del investigador
Efecto camaleón: en forma inadvertida se comunica a sujetos en estudio De medición (Efecto Hawthorne): la respuesta es distorsionada por el saber que es observado/ preguntas guiadas Tiempo de Ventaja: Sobrevida sobrestimada Recuerdo: Estudios retrospectivos, casos prevalentes De Instrumentación:

66 Confusión El factor que se estudia se relaciona a otro factor de menor interés. Factores no anticipados ocultan la relación o aparentan una relación, cuando no la hay. Hay mas de una explicación para los resultados presentados Ej. comparación de la relación entre ejercicio y enf. coronaria en dos poblaciones, donde una población es mas vieja y otra joven. La diferencia es por el ejercicio o por la edad?.

67 Causalidad o Casualidad

68 Tipos de relaciones causales
Causa suficiente: Si el factor (causa) esta presente, el evento de interés (enfermedad) siempre ocurre. (enf gen) Causa necesaria: Si el factor (causa) esta ausente, el efecto (enfermedad) no puede ocurrir (tb) Factor de riesgo: Si el factor esta presente la probabilidad de que la enfermedad ocurra es mayor (tabaquismo) Asociación directa causal: no requiere factor intermediario (accidentes) Asociación causal indirecta: ESE Asociación no-causal: La relación significativa existe entre dos variables, pero no hay relación causal

69 Evidencia de asociación causal.
Postulados de Henle-Koch (1800’s) El organismo causal siempre se encuentra en la enfermedad. El organismo causal no se encuentra en otra enfermedad El organismo causal, aislado de alguien que tiene la enfermedad, produce la enfermedad (en animales de experimentación) La presencia regular y exclusiva del organismo causal en la enfermedad, prueba una relación causal.

70 Evidencia de asociación causal Criterios de Bradford Hill (1964)
Relación temporal. Fuerza de la asociación. Gradiente biológico. Replicación de los resultados. Plausibilidad biológica. Consideración de explicaciones alternativas. Cese de la exposición. Consistencia con otros conocimientos. Especificidad de la asociación.

71 Elementos del Diseño de Investigación
Defina el Problema Revise la literatura Formule una o varias hipótesis Planee investigar y probar la (las) hipótesis Planee para personal, presupuesto, área de trabajo Coleccione y maneje sus datos Analice sus datos Interprete los hallazgos Comunique sus hallazgos

72 La Naturaleza obedece a las Matemáticas