Fundamentos de epidemiología

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KAHL-MARTIN COLIMON Profesor de Epidemiología Facultad Nacional de Salud Pública Universidad de Antioquia Medellín - COLOMBIA

Fundamentos de Epidemiología

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Reservados todos los derechos. «No está permitida la reproducción total o parcial de este libro, ni su tratamiento informático, ni la transmisión de ninguna forma o por cualquier medio, ya sea electrónico, mecánico, por fotocopia, por registro u otros métodos, sin el permiso previo y por escrito de los titulares del Copyright» © 1990 Kahl-Martin Colimon ISBN: 978-84-87189-49-4 Depósito legal: M. 14.089-1990 Edita: Díaz de Santos, S. A. c/Juan Bravo, 3A. 28006 Madrid Diseño de cubierta: J. Luis Tellería Fotocomposición: MonoComp, S. A. Conde de Vilches, 31. 28028 Madrid Impresión: EDIGRAFOS, S. A. c/Edison, B-22. Pol. Ind. San Marcos 28906 GETAFE (Madrid)

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A mi querida esposa Argelia, a mis adorados hijos Sandra, Frantz y Kahl, a mi preciosa madre Germaine y a la memoria de mi encantador padre Saint-Martin

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Contenido

PRÓLOGOS A la primera edición.......................................................................................... XVII A la segunda edición ........................................................................................ XIX AGRADECIMIENTOS.........................................................................................

XXI

INTRODUCCIÓN ................................................................................................ XXIII 1. GENERALIDADES 1. 2. 3. 4.

Definición .................................................................................................. Historia social de la enfermedad .............................................................. Historia natural de la enfermedad............................................................ Estrategia de prevención ........................................................................... a) Promoción .......................................................................................... b) Prevención .......................................................................................... 5. Usos de la epidemiología .........................................................................

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2. VARIABLE EPIDEMIOLÓGICA 1. Generalidades sobre la noción de variable .......................................... a) Naturaleza de la variable ................................................................ b) Escala de medición............................................................................. c) Relación de las variables.................................................................... 2. Fuentes de variabilidad epidemiológica .................................................. a) Factor de riesgo ................................................................................. b) Efecto ................................................................................................. 3. Inferencia.................................................................................................... a) Tamaño de la muestra ....................................................................... b) Población de referencia ...................................................................... c) Condiciones para la inferencia...........................................................

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3. MEDIDAS DE FRECUENCIA 1. Noción de frecuencia y distribución de frecuencia .................................. IX

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CONTENIDO

a) Frecuencia absoluta y frecuencia relativa ......................................... b) Distribución de frecuencia .................................................................. 2. Concepto de razón, proporción y tasa..................................................... a) Generalidades sobre razón y proporción ........................................ b) Discusión del concepto de tasa .......................................................... c) Nociones de probabilidad y teorema de Bayes ................................ Apéndice ..................................................................................................... Demostración del teorema de Bayes .........................................................

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4. INDICADORES DE FRECUENCIA DE LA MORBIMORTALIDAD 1. 2.

Ilustración gráfica de incidencia, prevalencia y mortalidad...................... Incidencia .................................................................................................. a) Proporción de incidencia..................................................................... b) Tasa de incidencia ............................................................................. c) Cálculo de la tasa de incidencia ......................................................... d) Diferencia entre tasa de incidencia y proporción de incidencia . . . 3. Prevalencia ................................................................................................ a) Determinación de la prevalencia: prevalencia de punto y prevalencia de período ..................................................................................... b) Aspectos que influyen sobre la prevalencia .................................... c) Medidas de frecuencia de la prevalencia............................................ d) Algunas aplicaciones de los datos de prevalencia ............................ 4. Mortalidad .................................................................................................. 5. Relación entre incidencia, prevalencia y mortalidad................................. a) Relación entre incidencia, prevalencia de punto y de período .......... b) Diferencias entre incidencia y prevalencia ...................................... c) Relación entre prevalencia y mortalidad: letalidad ......................... d) Relación entre incidencia y mortalidad .............................................

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5. ESTRATEGIA DE LA EPIDEMIOLOGÍA Y PROCESO DE CAUSALIDAD 1.

2. 3.

4. 5.

Bases fundamentales de la estrategia de la epidemiología ...................... a) Reunión de los hechos........................................................................ b) Formulación de la hipótesis .............................................................. c) Verificación o prueba de la hipótesis ................................................ Proceso de causalidad en la relación de variables .................................. a) Comparación....................................................................................... b) Causalidad y asociación ..................................................................... Clasificación de los estudios epidemiológicos ........................................ a) Estudios descriptivos .......................................................................... b) Estudios analíticos ............................................................................. c) Estudios experimentales o de intervención ........................................ d) Modalidades de los estudios epidemiológicos según aspectos cronológicos ............................................................................................... Criterios para la selección de un determinado tipo de estudio epidemiológico ......................................................................................................... Análisis del estudio epidemiológico ..........................................................

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CONTENIDO

XI

6. ESTUDIOS DESCRIPTIVOS 1. Aspectos generales ..................................................................................... a) Descripción del problema ................................................................. b) Frecuencia del evento......................................................................... c) Formulación y prueba de hipótesis ................................................... 2. Variables epidemiológicas de persona, de tiempo y de lugar ................ a) Variables de persona ......................................................................... b) Variables de tiempo............................................................................ c) Variables de lugar .............................................................................. d) Combinación de las variables de persona, tiempo y lugar ............... 3. Clasificación de los estudios epidemiológicos descriptivos ..................... a) Estudio de corte ................................................................................ b) Estudios longitudinales .................................................................... 4. Diferentes estudios epidemiológicos descriptivos..................................... a) Encuestas de morbilidad ................................................................... b) Encuesta de prevalencia..................................................................... c) Estudio de una población .................................................................. d) Estudios de categorías de una población ........................................ e) Estudio de institución ...................................................................... 5. Análisis e interpretación .......................................................................... a) Categoría de interés epidemiológico: Cierre de campo ..................... b) Análisis cronológico ........................................................................... c) Problemas y errores que pueden afectar la inferencia....................... d) Alcance y limitación del estudio descriptivo ....................................

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7. ESTUDIO EXPERIMENTAL O DE INTERVENCIÓN 1.

Aspectos generales...................................................................................... a) Manipulación y aleatorización ........................................................... b) Asignación y determinación .............................................................. c) Asignación del factor de exposición ................................................... d) Determinación del efecto .................................................................... e) Estudio secuencial ............................................................................... f) Estudio ciego y doble ciego ................................................................ 2. Población de referencia, población experimental y grupo experimental. a) Población de referencia ..................................................................... b) Población experimental ...................................................................... c) Grupo experimental ............................................................................ 3. Grupo de estudio y grupo control ........................ ................................. 4. Programa de estudio y programa de control ........................................ a) Programa de estudio ......................................................................... b) Programa de control ......................................................................... 5. Análisis e interpretación ........................................................................... a) Principales etapas y niveles del plan de análisis ............................. b) Consideraciones iniciales respecto al análisis .................................... c) Consideraciones adicionales respecto al análisis ............................. d) Algunos problemas referentes a diferentes niveles y etapas del plan de análisis del estudio experimental..................................................

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XII

CONTENIDO

8. ESTUDIO DE COHORTE 1.

2. 3.

4.

5. 6.

7.

Aspectos generales...................................................................................... a) Ventajas y desventajas del estudio de cohorte .................................. b) Consideraciones en el estudio de cohorte ......................................... c) Determinación del factor de riesgo y del efecto................................ Información sobre la exposición al factor de riesgo ................................ a) Fuentes de información ...................................................................... b) Variación en la exposición ............................................................... Información sobre el efecto .................................................................... a) Definición del efecto ........................................................................... b) Determinación del efecto .................................................................... c) Posición del efecto ............................................................................. d) Salida del estudio ................................................................................. e) Fuente de información del efecto....................................................... Selección de la cohorte de estudio .......................................................... a) Grupos sometidos a una determinada exposición............................. b) Grupo especial .................................................................................. c) Cohorte geográfica .............................................................................. Selección del grupo de comparación ........................................................ Análisis e interpretación ........................................................................... a) Pautas para el análisis......................................................................... b) Cálculo de riesgos en estudio de cohorte .......................................... c) Análisis estadístico esencial en los estudios de cohorte ................... d) Inferencia ............................................................................................. Problemas relacionados con el análisis y su interpretación ................. a) Problemas relacionados con el factor de riesgo y el efecto .............. b) Problemas de seguimiento de las cohortes ........................................ c) Problemas relacionados con errores en el análisis .........................

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9. ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES 1. 2.

Generalidades ............................................................................................. Información sobre exposición al factor de riesgo .................................... a) Fuentes de información ...................................................................... b) Medición de la exposición .................................................................. c) Problemas de comparabilidad ......................................................... d) Validez de la información .................................................................. 3. Información sobre el efecto o la enfermedad ........................................... a) Clasificación de la enfermedad ........................................................... b) Morbilidad y mortalidad .................................................................... 4. Selección de casos .................................................................................... a) Definición del caso .............................................................................. b) Fuentes de los casos ............................................................................ c) Medida de frecuencia .......................................................................... d) Criterio de selección ............................................................................ 5. Selección de los controles .......................................................................... a) Definición del control ...................................................................... b) Fuente del grupo de control ...............................................................

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CONTENIDO

6.

c) Criterios de selección de control ........................................................ Análisis e interpretación del estudio de casos y controles......................... a) Análisis del estudio de casos y controles de tipo común .................... b) Análisis estadísticos esenciales en los estudios de casos y controles c) Interpretación .....................................................................................

10. ENFOQUE EPIDEMIOLÓGICO DE RIESGO 1. Nociones de riesgo ..................................................................................... a) Riesgo en ausencia de factores de riesgo ............................................ b) Riesgo en función de exposición a factores de riesgo ......................... c) Riesgos competitivos y potencialización de riesgos ........................... 2. Cálculo del riesgo en los estudios poblacionales ....................................... a) Riesgo relativo: Rr .............................................................................. b) Riesgo atribuible a un factor de riesgo: Ra ........................................ c) Relación entre riesgo relativo y riesgo atribuible ............................. d) Porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo: Ra%.................... e) Riesgo atribuible al factor de riesgo en la población: RaP ................. f) Porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo en la población RaP % ................................................................................................. 3. Estimación de los riesgos en estudios no poblacionales ......................... a) Estudio de cohorte no representativo de la población ......................... b) Estudios de casos y controles no representativos de la población . 11. ERRORES Y SESGOS Y SU CONTROL 1. Error de muestreo ...................................................................................... 2. Error de medición ...................................................................................... a) Investigador ......................................................................................... b) Sujeto observado ................................................................................. c) Instrumentos ....................................................................................... 3. Error alfa y error beta en la determinación de un evento epidemiológico 4. Error de clasificación en la determinación de los eventos epidemiológicos ............................................................................................................. a) Error por exceso en los criterios de la determinación de la enfermedad ...................................................................................................... b) Error por defecto o disminución de criterios en la determinación de la enfermedad ..................................................................................... c) Error por aumento o exceso de criterios en la determinación del factor de riesgo .................................................................................... d) Error por defecto o por disminución de criterios en la determinación del factor de riesgo .................................................................... e) Interpretación con error a la vez en la clasificación de la enfermedad y del factor de riesgo..................................................................... 5. Errores sistemáticos: sesgos ..................................................................... a) Sesgos de información ........................................................................ b) Sesgos de selección ............................................................................. c) Sesgos de confusión .......................................................................... 6. Control de variables de confusión .............................................................. a) Por la aleatorización ............................................................................

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XIV

CONTENIDO

b) c) d) e) f) 7.

Por la restricción ............................................................................... Por la estratificación ........................................................................... Por el equiparamiento ......................................................................... Por el análisis multivariado ............................................................. Relación entre los procedimientos de aleatorización, estratificación y equiparamiento ............................................................................... Error en la inferencia y error residual ...................................................

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12. ANÁLISIS ESTRATIFICADO - AJUSTE DEL RIESGO RELATIVO 1.

Estudio de cohorte de tipo proporción ................................................. a) Paso 1: Estratificación ........................................................................ b) Paso 2: Estimación del riesgo relativo Rr para cada estrato o categoría .................................................................................................... c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado para cada j estrato .................. i d) Paso 4: Obtención del factor de ponderación w j en cada estrato .. e) Paso 5: Cálculo del riesgo relativo global ajustado ...................... f) Paso 6: Interpretación ........................................................................

2. Estudio de cohorte de tipo densidad .................................................... a) Paso 1: Estratificación ........................................................................ b) Paso 2: Estimación del riesgo relativo Rrj ......................................... c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado en cada estrato ............................ d) Paso 4: Cálculo del factor de ponderación wj ................................... e) Paso 5: Cálculo del riesgo relativo global ajustado ......................... f) Paso 6: Interpretación ........................................................................ 3. Estudio de casos y controles ................................................................... a) Paso 1: Estratificación ........................................................................ b) Paso 2: Estimación del riesgo relativo o razón de disparidad para cada estrato ......................................................................................... c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado para cada estrato ......................... i d) Paso 4: Obtención del factor de ponderación w j en cada estrato . . e) Paso 5: Estimación del riesgo relativo global ajustado ................ f) Paso 6: Interpretación ........................................................................ 4. Ejemplo numérico para estudio de cohorte, tipo densidad ................... a) Paso 1: Estratificación ........................................................................ b) Paso 2: Cálculo del riesgo relativo en cada estrato ...................... c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado en cada estrato ............................ d) Paso 4: Cálculo del factor de ponderación w} en cada estrato . . . . e) Paso 5: Obtención del riesgo relativo global ajustado..................... f) Paso 6: Interpretación ........................................................................ 5. Ejemplo numérico para el estudio de casos y controles ....................... a) Paso 1: Estratificación ........................................................................ b) Paso 2: Estimación del Rri en cada i estrato ..................................... c) Paso 3: Obtención del chi-cuadrado en cada i estrato..................... d) Paso 4: Cálculo del factor de ponderación wi en cada estrato . . . . e) Paso 5: Estimación del riesgo relativo global ajustado .................. f) Paso 6: Interpretación ........................................................................

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CONTENIDO

XV

13. AJUSTE DE TASAS Y PROPORCIONES 1. Generalidades ............................................................................................. a) Necesidad del ajuste de tasas ............................................................ b) Condiciones mínimas para el ajuste de tasas .................................... c) Información necesaria para el ajuste de tasas ................................. d) Justificación del ajuste de tasas ....................................................... 2. Métodos para el ajuste de tasas (directo e indirecto) .............................. a) Ajuste o estandarización por el método directo ............................ b) Ajuste o estandarización por el método indirecto ............................ 3. Estandarización por variables diferentes a edad ......................................

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14. EQUIPAR AMIENTO 1. Aspectos generales...................................................................................... a) Tipos de equiparamiento .................................................................... b) Justificación o utilidad del equiparamiento ..................................... c) Criterios de equiparamiento .............................................................. d) Sobre-equiparamiento ....................................................................... 2. Equiparamiento en el estudio de casos y controles ............................... a) Análisis equiparado en estudios de casos y controles....................... b) Relación de equiparamiento .............................................................. c) Evaluación de la justificación del equiparamiento ............................ 3. Equiparamiento en el estudio de cohorte.................................................

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15. PRUEBA TAMIZ Generalidades ............................................................................................. a) Criterio de test: sensibilidad, especificidad, valor predictivo .......... b) Utilidad del test de filtración ............................................................ c) Importancia del valor predictivo del test ......................................... 2. Valor del test de filtración o tamizado y su interpretación según la prevalencia de la enfermedad .................................................................... 3. Valor predictivo de una prueba tamiz determinado por el empleo del teorema de Bayes ...................................................................................... 4. Análisis e interpretación ........................................................................... a) Consideraciones ................................................................................ b) Finalidad del Programa tamiz .......................................................... c) Evaluación del programa de tamizado ............................................. d) Interpretación .................................................................................... 1.

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16. VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA 1.

Generalidades ............................................................................................. a) Objetivos de la vigilancia epidemiológica.......................................... b) Elementos de la vigilancia epidemiológica ........................................ c) Utilidad de la vigilancia epidemiológica............................................ 2. Sistema de información............................................................................. a) Características de la información ....................................................... b) Fuentes de información ......................................................................

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XVI

CONTENIDO

c) Recolección y notificación de la información ................................... d) Análisis e interpretación de la información ................................... 3. Parte operativa y estrategia....................................................................... a) Bases de la parte operativa................................................................. b) Requisitos para establecer un sistema de vigilancia epidemiológica c) Tipos de vigilancia .............................................................................. d) Responsabilidad de cada nivel de atención .................................... e) Utilidad del laboratorio de salud pública ......................................... f) Pautas para medidas de acción .......................................................... g) Estrategia administrativa .................................................................... 4. Problemas para montar el sistema de vigilancia ..................................... a) Confiabilidad en el dato .................................................................... b) Ausencia de registros apropiados....................................................... c) Subregistro ........................................................................................... d) Dificultad en el procesamiento de los datos ..................................... e) Difusión de la información ................................................................. f) Problemas de recursos ........................................................................ 5. Evaluación del sistema de vigilancia ........................................................ a) Evaluación administrativa.................................................................. b) Evaluación en el terreno .................................................................... c) Evaluación de la red de vigilancia ..................................................... 17.

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DISEÑO DE INVESTIGACIÓN EN SALUD 1.

Diseño ........................................................................................................ a) Revisión de los conocimientos sobre el tema.................................... b) Especificación de la idea particular.................................................... c) Planteamiento metodológico .............................................................. d) Plan de análisis ................................................................................... e) Plan de inferencia científica o interpretación..................................... 0 Aspectos administrativos .................................................................... g) Dificultades anticipadas y su posible solución .................................. h) Bibliografía ....................................................................................... 2. Ejecución de la investigación..................................................................... a) Recolección de datos .......................................................................... b) Procesamiento del dato ...................................................................... 3. Informe científico ....................................................................................... a) Introducción ....................................................................................... b) Materiales y métodos .......................................................................... c) Resultados ........................................................................................... d) Discusión e interpretación .................................................................. e) Conclusiones ....................................................................................... f) Resumen ............................................................................................... g) Bibliografía ........................................................................................

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Referencias bibliográficas .................................................................................

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Índice alfabético ...............................................................................................

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Prólogo de la primera edición

Por amable y obligante invitación del autor, Doctor Kahl Martin Colimon, he de escribir unas breves palabras a guisa de prólogo del libro, que ahora entrega a los latinoamericanos estudiosos de la Epidemiología, «Fundamentos de Epidemiología». Cabe resaltar ante el lector atento que el Doctor Colimon, quien viera la luz en la isla de Haití, donde realizó sus estudios iniciales, ha venido desde hace varios lustros a integrarse a las filas de los que tenemos el ánimo y espíritu de emprender la tarea de la investigación y la docencia de Salud Pública en Colombia, pues el autor de este libro se nutrió de la escuela médica colombiana, toda vez que realizó sus estudios en la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional de Colombia y posteriormente obtuvo su título de Magister en Salud Pública en la Escuela Nacional de Salud Pública de la Universidad de Antioquia, en donde quien estas líneas garrapatea, pudo conocerlo como alumno brillante y apasionado estudioso del arduo y exótico tema entre nosotros de la Metodología Epidemiológica. El Doctor Colimon perfeccionó sus conocimientos en esta materia bajo la dirección del Profesor Brian MacMahon y del Doctor O. Miettinen en la Escuela de Salud Pública de Harvard, de donde, luego de breve servicio al Ministerio de Salud de Colombia, regresó al hogar nutricio de la Escuela Nacional de Salud Pública para ejercer con brillo el magisterio. «Fundamentos de Epidemiología» es un libro, fruto de serio esfuerzo y de largas jornadas de estudio, que viene a llenar un gran vacío para los especialistas de salud pública de Latinoamérica y para los estudiantes de las escuelas de salud pública y de las facultades de ciencias de la salud de nuestro continente, pues hasta hoy no había aparecido en nuestro ámbito latinoamericano una obra que con tan singular propiedad abarcara el tema de la Metodología Epidemiológica, con tan lato discernimiento y tanta sencillez que la hacen útil al erudito en la materia y asequible al que se inicia en ella. No es procedente disertar sobre la importancia de la Metodología Epidemiológica. Al repasar las páginas de este libro el lector bien podrá darse cuenta de ello, pero valga la pena afirmar solamente que es la disciplina que le da racionalidad a la Epidemiología y con ella al diagnóstico y pronóstico de la situación de salud-enfermedad de las comunidades, al descubrimiento de las causas y condicionamientos, de toda índole, de las enfermedades y a la evaluación del resultado de los programas de salud pública en los términos en que en última instancia interesa a los trabajadores de la Salud, es decir, en XVII

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PROLOGO

términos de salud y no meramente de recursos invertidos en el desarrollo de tales programas. Y sin más, dejo paso al lector para que, sin pérdida de tiempo, se dedique a la lectura y estudio de este aporte que hoy le brinda mi caro amigo, el Doctor Kahl Martin Colimon. Luis Fernando Duque Viceministro de Salud de Colombia Bogotá, D.E., 13 de septiembre de 1977

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Prólogo de la segunda edición

Escribir el prólogo del libro de un amigo puede resultar tarea difícil cuando se desea rendir homenaje, simultáneamente, a la ecuanimidad y a la amistad. El profesor Colimon, sin embargo, lo hace muy sencillo porque la categoría de su obra permite un juicio rigurosamente positivo sin que en el mismo tengan que influir variables espurias. La presentación de este libro es un honor inmerecido al que he debido rendirme ante la insistencia y amable invitación del autor que ha sabido, nuevamente, plasmar en esta publicación ese espíritu docente que aúna el rigor y la sencillez y que algunos hemos podido conocer, además de por su publicación, en las aulas de nuestra Universidad, en la cual, como profesor repetidamente invitado, ha sabido ganarse el respeto y la admiración de sus alumnos. Pero las características que el profesor Colimon ha sabido proyectar en este libro no son sólo la claridad y el rigor; este libro es, además, un pequeño monumento a la profesionalidad. Cuando el estudioso repase sus páginas observará que el autor no se ha limitado a una modesta revisión del contenido (el éxito del libro permitía esta cómoda actitud); por el contrario, ha preferido elegir un camino más trabajoso, pero más gratificante, que le ha llevado a reescribir capítulos enteros y a introducir aspectos que, por su evolución, resultaban necesarios. Merece destacarse, a modo de ejemplo, el extenso tratamiento que se hace de los aspectos relacionados con la frecuencia y la forma de medirla (temas 3 y 4), o la reubicación de algunos aspectos tratados ya en la primera edición (las variables persona, lugar, tiempo). La atención prestada a los límites de confianza, al análisis estratificado, etc., son otros aspectos que la obra ha incorporado como importante novedad sobre la edición anterior. No es exagerado augurar una excelente acogida a este libro que, como su antecesor, se presenta como un manual que permite un firme caminar por la Epidemiología, poniendo especial énfasis en la interpretación de los resultados obtenidos. Antonio Cueto Espinar Catedrático de Medicina Preventiva y Salud Pública Facultad de Medicina Universidad de Oviedo, España Oviedo, mayo de 1989 XIX LibertadDigital | 2015

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Agradecimientos

Es el momento de dar los agradecimientos a quien me hizo salir a flote en Salud Pública, el Doctor Luis Fernando Duque Ramírez, Viceministro de Salud de Colombia en fecha de la publicación inicial del libro. Igualmente al Doctor Héctor Reverend Pacheco, médico internista y profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional de Colombia, quien pacientemente por espacio de seis meses orientó la estructura de los primeros capítulos del libro. También agradezco a las directivas pasadas y presentes de la Facultad Nacional de Salud Pública de Colombia, quienes han ofrecido completo respaldo y el apoyo necesario. A todos mis compañeros de la Sección de Epidemiología que han participado en la auditoría del libro. De una forma especial a los profesores Juan Luis Londoño F. y Gabriela Ospina de A., por la ardua tarea de repetidas revisiones al manuscrito. De una forma general, a todos los profesores de la Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia (Colombia). A los compañeros y amigos del Departamento de Medicina Preventiva de la Universidad de Oviedo (España), y en particular a los Doctores Antonio Cueto Espinar y Radhamés Hernández Mejía. No puedo dejar de agradecer también a los profesores del Departamento de Epidemiología de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Harvard, quienes me han brindado su enseñanza, y en especial a los Doctores Brian MacMahon, Olli S. Miettinen y Richard Monson. Igualmente al Doctor G. Martin-Bouyer y colaboradores, por su extraordinaria orientación y dedicación en mi estadía en el INSERM, Francia, y en el Centro Muraz, en Burkina Fasso. Un agradecimiento especial a todos los estudiantes que han pasado en la Facultad Nacional de Salud Pública, Medellín (Colombia), y que han contribuido al desarrollo del libro. También a los estudiantes del programa de Magister y del Doctorado de la Facultad de Medicina de la Universidad de Oviedo (España). Lo mismo a todas las secretarias que han tenido que repetir y rehacer el manuscrito hasta su forma de publicación, principalmente a Patricia Restrepo, de la Facultad Nacional de Salud Pública de Medellín (Colombia) y a Juana Uña, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Oviedo (España). Igualmente a todas las personas e instituciones nacionales e intercontinentales que directa o indirectamente han contribuido a la preparación, publicación y difusión del libro. KAHL-MARTIN COLIMON S. XXI LibertadDigital | 2015

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Introducción

Este libro de epidemiología nació y se creció con la idea de presentar un texto organizado para completar la escasa bibliografía en este tema originada directamente en el ámbito hispanoamericano. Va dirigido a estudiantes de pre y de post-grado, a profesionales y especialistas de las Ciencias de la Salud (Medicina, Odontología, Veterinaria, Enfermería, Nutrición, Biología,...). También está dedicado a profesionales de otras ramas, que en razón de su oficio tienen conexiones con el campo de la salud, como abogados, sociólogos, economistas, ingenieros, psicólogos, arquitectos, matemáticos, estadísticos, químicos, administradores, planificadores y otros. La Facultad Nacional de Salud Pública de la Universidad de Antioquia, MedellínColombia, en su rama de Formación Avanzada, ha sido el principal laboratorio para el enfoque multidisciplinario de este libro, ya que admite estudiantes de post-grado de diversas áreas no tradicionales de la salud. Para tratar de entender mejor los eventos de salud, este libro se encuentra dividido en cuatro partes. La primera va del capítulo primero al 5, que comprende las generalidades de la epidemiología, la noción de variable epidemiológica, las medidas de frecuencia, los indicadores de frecuencia de la morbimortalidad, la estrategia de la epidemiología y el fenómeno de causalidad. Estos capítulos son bases para el conocimiento del evento en salud, el estudio de su distribución de frecuencia y la forma de establecer las categorías de interés. Incluyen la estrategia para abordar los problemas en epidemiología, el estudio de los indicadores (tasa y proporción de incidencia, proporción de prevalencia, tasa y proporción de mortalidad) y la comprensión de los fenómenos a través del aumento o de la disminución de los riesgos en distintos grupos sociales, según la presencia, la ausencia o la variabilidad de uno o más factores de riesgo (factores que se cree responsables de la enfermedad o de la muerte y de su distribución). La segunda parte comprende los principales tipos de estudio útiles en epidemiología para explicar la distribución de los eventos de salud, de acuerdo con los capítulos 6, 7, 8, 9 y 10. Presenta los eventos epidemiológicos en los estudios descriptivos, los estudios experimentales, los estudios analíticos de cohorte y de casos y controles, y el enfoque de riesgo. Los estudios descriptivos se orientan en la manera de establecer las categorías de interés y el cierre de campo para la observación de los grupos sociales de más alto LibertadDigital | 2015 XXIII

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INTRODUCCIÓN

riesgo de enfermedad, con el fin de buscar los factores de riesgo que expliquen el desarrollo y la distribución de frecuencia de las enfermedades en diversos estratos de los grupos sociales, según el lugar político-administrativo y ecológico, y el período considerado, de acuerdo con circunstancias ambientales y genéticas. Los estudios experimentales y analíticos revisan además la relación o asociación que se presenta entre diferentes eventos, los unos llamados factores de riesgo, responsables del desencadenamiento de los otros llamados efectos (enfermedad, complicación o muerte), estudios que se realizan desde el punto de vista cronológico, sea en forma retrospectiva, o en forma transversal, o sea también con un enfoque prospectivo. La metodología de estudio puede llevarse a cabo con intervención de los investigadores mediante manipulación de los llamados factores de riesgo, o por observación de la relación entre los eventos. Debido a que los factores de riesgo son responsables de la enfermedad, se necesita identificarlos, determinar su forma de influencia, establecer el umbral a partir del cual empiezan su acción para tomar medidas preventivas, curativas, paliativas y de rehabilitación. La tercera parte incluye los capítulos 11, 12, 13 y 14 que son los principales tipos de errores y sesgos que se pueden presentar en epidemiología y la manera de obviarlos, lo mismo que la estrategia de control de variables por la estratificación, el ajuste y el equiparamiento. La cuarta y última parte del libro engloba los capítulos 15, 16 y 17. Son algunas de las aplicaciones y usos de la epidemiología. La prueba tamiz se considera como un filtro en la comunidad para la búsqueda de enfermedades que, por su elevada prevalencia o por su alta mortalidad o incapacidad, constituyen problemas de salud pública. Igualmente el aspecto de vigilancia epidemiológica es base para el conocimiento y el estudio de la patología y de su etiología en la comunidad. También sirve para investigaciones etiológicas y operativas, y para aspectos administrativos y de planeación en salud. El último capítulo del libro, o sea el diseño de investigación, es útil para la búsqueda de la distribución de los eventos, de la etiología y de los aspectos prácticos. Este capítulo, si bien no da una metodología exhaustiva para cualquier tipo de investigación, es por lo menos una guía amplia para abordar el problema de la investigación en salud. Los pasos indicados en este libro implican una secuencia. Los términos técnicos están explicados para evitar que el profesional no dedicado originalmente al área de la salud se confunda. Aunque sea recomendable el conocimiento de la estadística descriptiva y de la inferencia estadística, no es indispensable dominar estas técnicas para poder leer el libro, ya que los conceptos se revisan a medida que se adelanta la lectura de los diferentes capítulos. Este libro contiene además unos ejercicios para facilitar la comprensión de algunas transformaciones algebraicas y nociones de bioestadística que son indispensables para comprender varios fenómenos en salud. Si se desea profundizar en esta última disciplina, se tendrá que estudiar y complementar las bases de biometría en otros textos. Finalmente, si en algunas partes se encuentran repeticiones, es para hacer mayor énfasis en determinados tópicos y por la gran variabilidad de lectores que pueden tener bases completamente diferentes.

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1 Generalidades

Este enfoque comprenderá los aspectos de la definición de epidemiología, la historia social y natural de la enfermedad, el concepto de prevención y los principales usos de la epidemiología.

1. Definición El hombre es concebido; nace cuando el producto de la concepción llega a ser viable, si no es interrumpido por alteraciones voluntarias o circunstanciales; crece en un ambiente que determina su expectativa de vida al nacer, es decir los años de vida que se cree que alcanzará según las circunstancias actuales del área en que reside. Depende en sus primeros años de vida de las personas que lo rodean, especialmente de quienes lo educan, generalmente sus padres, compartiendo con ellos los goces de salud, el bienestar familiar y social, lo mismo que los factores adversos ambientales, las enfermedades transmisibles o no transmisibles. El aspecto genético y la composición orgánica, al igual que la interacción con el aspecto ambiental y las relaciones con otros seres vivos, condicionan en gran parte su desarrollo, el aspecto salud y enfermedad, y finalmente su muerte, después de una existencia agradable o desgraciada (67). Es decir, que el hombre nace, vive, muere, pero, ¿en qué condiciones? Desde el punto de vista epidemiológico, sin entrar en lo religioso, que considera el aspecto de la concepción y el post-mortem, es importante la etapa preliminar a la concepción y al nacimiento y la etapa de la muerte y las informaciones post-mortem. Hablando de la unión estable o de otra índole de dos individuos de sexo opuesto que finalmente llegan a la concepción de un nuevo ser, el producto del embarazo se desarrolla con características genéticas de los dos padres. El feto durante el período del embarazo está en estrecho contacto con la madre a través del cordón umbilical, compartiendo algunas de las agresiones y beneficios del ambiente externo por medio del ambiente interno de la madre. La probabilidad de nacer a partir de la concepción, excluyendo el aborto provocado, depende de ciertas circunstancias genéticas, ambientales externas e internas, que se deben medir en una área establecida, en un grupo social dado y en un determinado período. Estas circunstancias pueden variar en otros grupos sociales, en una área LibertadDigital | 2015

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distinta en el mismo tiempo o en un tiempo diferente. Se precisa de la información necesaria para entender este fenómeno, explicarlo, interpretarlo, modificarlo, poner freno a las circunstancias nocivas, prevenir los inconvenientes y fomentar las circunstancias favorables. Se debe conocer el fenómeno, investigarlo, proponer soluciones, tomar medidas y evaluar la bondad de las acciones ejecutadas para un reenfoque con el fin de mejorar las condiciones de salud, tendientes a llegar al nacimiento en óptimas condiciones. Las etapas siguientes de la vida deben ser también estudiadas para determinar las circunstancias favorables al buen desarrollo de la salud y los factores adversos que conducen a las enfermedades y a la muerte. La revisión de la información de los datos de salud y de otros sectores puede dar luz para conocer la distribución de las enfermedades y de factores que condicionan su desarrollo o limitan su acción, o permiten su curación o su prevención. Se puede notar que para ciertas enfermedades existen diferencias en su comportamiento y en su frecuencia (número de casos relacionados con los habitantes del área) para la zona urbana y la zona rural, diferencias según el sexo, la ocupación, el nivel socioeconómico; diferencias según aspectos climáticos, altura con respecto al nivel del mar, según latitudes, según países y el desarrollo de los mismos (1). Habrá entonces variabilidad de la enfermedad en el mismo individuo según el correr del tiempo, variabilidad entre individuos de la misma área, variabilidad entre grupos sociales. Se debe tratar de dilucidar las causas que explican estas enfermedades y sus diferencias entre distintos individuos. El porqué de estas diferencias en la morbilidad y la mortalidad, lo mismo que en los factores que explican el desarrollo de la enfermedad y la muerte, el conocimiento de la frecuencia y distribución de las mismas, y las consideraciones prácticas que se derivan de este tipo de conocimiento, constituyen el objeto de la epidemiología. Un intento de definición, aunque no abarca exhaustivamente el fenómeno epidemiológico se presentará así: La epidemiología es la disciplina que estudia la distribución de frecuencia de las enfermedades o eventos y fenómenos de salud en grupos sociales y los factores que influyen sobre la ocurrencia y variación de esta distribución (36).

2. Historia social de la enfermedad La epidemiología trata de explicar el problema de la enfermedad como un proceso, como una secuencia de etapas que no se encuentran demarcadas en un sentido estricto sino que están interrelacionadas entre sí y a la vez enmarcadas dentro del contexto social del área determinada. Es entonces un proceso dinámico en donde intervienen una serie de factores que influyen sobre el concepto de salud y de enfermedad. Se notará que el hombre muere por causas que no son uniformes para todos los grupos sociales en todos los sitios. Observando las principales patologías que ocasionan la muerte, se palpan claras diferencias en grupos sociales a través del tiempo (178). Si se mira al individuo como persona aislada, es difícil encontrar una diferencia tajante con otro individuo. Pero observando el comportamiento de la enfermedad en grupos sociales, se aprecia la diferencia en la información proveniente del análisis de la enfermedad en los diferentes grupos. Se puede notar a grandes rasgos que los indivi-

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dúos que viven en el cinturón de miseria formado por los tugurios (pequeñas casuchas de invasión en muy mal estado) sufren enfermedades como desnutrición, parasitosis intestinal, tuberculosis, mientras que la frecuencia de estas enfermedades es francamente menor o casi inexistente en barrios de altas condiciones socioeconómicas. Deben existir factores que explican esta diferencia tan marcada, aunque no se los ha explorado en todas las áreas para compararlos en una forma estandarizada. Se pueden encontrar unas diferencias en la frecuencia de las enfermedades de acuerdo con la edad, el sexo, la ocupación, el estado civil, la religión, la educación, el grupo étnico, el nivel socioeconómico, el aspecto climático, la altura a nivel del mar, las condiciones del terreno, la contaminación atmosférica, el estado de las vías; las redes de alcantarillado, de acueducto, de conexión eléctrica. Estos conceptos anteriores permitirán recordar que el aspecto de salud y enfermedad está relacionado y determinado por fenómenos culturales, ambientales y genéticos dentro de los grupos sociales, que pueden ser responsables de las modificaciones en las condiciones de salud de una comunidad (3, 109). Se puede decir que para el establecimiento de la enfermedad se necesitan condiciones apropiadas en el individuo, en su grupo social y en el ambiente externo, en asociación con factores desencadenantes de la enfermedad. Al encontrar las condiciones propicias para su desarrollo, la enfermedad puede propagarse más en un grupo social que en otro, aun dentro de la misma área geográfica. Dichas condiciones pueden no existir en determinadas áreas, impidiendo así el desarrollo de la enfermedad. También pueden ser eliminadas consciente o inconscientemente por el grupo social que habita en el área, resultando la eliminación de la enfermedad. Supone entonces que el conocimiento de los factores y de las condiciones de desarrollo de una patología sea uno de los fines de la epidemiología en la búsqueda de los factores causales, predisponentes o condicionantes de la enfermedad. ¿Por qué naciones desarrolladas socioeconómica y culturalmente tienen diferencias en la frecuencia de enfermedades con otras naciones de menor desarrollo, aunque ecológicamente similares? Habrá que mirar los componentes sociales en el ambiente, en las condiciones y costumbres de vida que favorecen la diferencia no solamente en la frecuencia de las mismas enfermedades sino también en el tipo de enfermedades por factores causales completamente distintos (83). Un problema de desnutrición puede presentarse por: — Falta de ingesta. — Por ignorancia en la ingesta. — Por factores orgánicos que bloquean o desvían el paso de los ingredientes. Falta de ingesta Grupos sociales o países desarrollados presentan en bajo porcentaje esta falta de ingesta derivada de dificultad en el poder adquisitivo, falta de alimentos, o al rechazo a ingerir alimentos por una razón u otra. Esta deficiencia se debe primordialmente a la falta de ingreso económico para comprar, a la falta de alimentos disponibles por algún problema existente, a pesar de tener lo necesario para comprarlos, o a que voluntariamente la persona no ingiere o no quiere ingerir alimentos por varias razones religiosas, personales o por seguir la moda.

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En general, en los grupos sociales de baja categoría económica, la falta de ingesta está más relacionada al exiguo ingreso económico. En categorías socioeconómicas más altas, no se cuestiona la falta de ingreso, sino que ocasionalmente algunos problemas culturales pueden precipitar la falta de ingesta. De todos modos el organismo pide alimentos y es raro que no se ingiera algo si está al alcance. Es también poco usual que, teniendo medios económicos para comprar, no se consigan alimentos. Ignorancia en la ingesta Es común que personas, aun con condiciones educativas universitarias, ignoren el valor nutritivo de algunos alimentos. Con mayor razón puede suceder en grupos de bajas condiciones económicas en donde también se puede encontrar más bajo nivel educativo derivado generalmente del aspecto económico. A menos que esta ignorancia sea muy excepcional, siempre se ingiere algo y el organismo sabrá hacer las transformaciones necesarias para suplir algunas deficiencias a través del ciclo energético. Ahora, si a la ignorancia se mezcla la falta de ingesta por alguna razón, el problema se agravará y todo saldrá en contra de los grupos sociales de bajo ingreso, que no solamente tienen problemas de ingesta insuficiente, sino que además presentan ignorancia en el tipo de alimentos que mejor sirven. Bloqueo de los ingredientes Finalmente, si hay alteraciones orgánicas que bloquean o transforman el aprovechamiento de los alimentos, por fenómenos de mala absorción u otros, sobrevienen problemas de desnutrición. Desde luego, esta alteración se presenta en proporción menor que los aspectos de ignorancia en la ingesta y muchísimo menor con respecto al problema económico, este último de difícil solución en muchos grupos sociales, sobre todo en los países subdesarrollados o en vías de desarrollo. En otros términos, la enfermedad no tiene el mismo curso en distintos grupos sociales. Si se observa el componente COP (caries, obturación, pérdida) que utilizan los odontólogos para referirse a las piezas dentarias, se verá que para grupos sociales menores de 20 años de países desarrollados versus países en vías de desarrollo, el componente general puede no presentar grandes diferencias a menos que se utilicen medidas preventivas. La diferencia está sobre todo en el componente obturación y pérdida. Pocas piezas cariadas están obturadas en grupos sociales de bajo ingreso y habrá muchas pérdidas, mientras que en países desarrollados se pueden encontrar caries y piezas obturadas pero pocas piezas perdidas, debido a la obturación inmediata que no deja avanzar hacia la pérdida de las piezas dentarias. Desde luego, habrá menos caries cuando exista un sistema de prevención colectiva en acueducto o en la sal de cocina, o prevención individual por cepillado y utilización tópica de flúor. Se debe recordar generalmente que por debajo de los veinte años, las piezas obturadas y perdidas lo son exclusivamente por caries. Es conveniente detener el proceso de la caries en forma preventiva o curativa, o sus secuelas, de acuerdo con las prioridades y necesidades de los grupos sociales. La evolución de la caries es diferente según el grupo social por el interés y la factibilidad de detener su curso según los programas y las facilidades existentes. El sarampión es benigno en niños en condiciones nutricionales normales, mientras que es mortal en niños desnutridos.

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Se debe entender entonces la gran complejidad de las relaciones humanas con respecto a los factores desencadenantes de la enfermedad (109). La migración juega un papel muy importante en el comportamiento de las enfermedades. Se pueden observar patrones diferentes en el desarrollo de una enfermedad en un grupo que llega o que deja una área de alto riesgo para una enfermedad. Se puede también observar la diferencia de frecuencia de una enfermedad para grupos de individuos que emigran a un lugar, con un grupo que quedó en su país de origen, en comparación con los nativos del país que recibió al grupo migrante. La enfermedad tiene un comportamiento distinto según los grupos sociales, pudiendo ser más frecuente en unos, o inclusive presentarse en una forma muy rara en otros grupos. Es así como a un conjunto de enfermedades se les llama tropicales por ser más frecuentes en zonas intertropicales o porque ciertos vectores en la cadena de producción de la enfermedad habitan en estas zonas en condiciones apropiadas de temperatura, humedad, altura sobre el nivel del mar. De la misma manera ciertas ciudades, aun en zonas intertropicales con alturas superiores a los 2.500 metros como Bogotá (Colombia), Quito (Ecuador), La Paz (Bolivia), no presentan malaria autóctona, es decir, malaria contraída directamente en estas ciudades, a menos que personas con esta patología hubieran estado en sitios con riesgo de enfermedad en forma ocasional o prolongada. El vector de la malaria, en este caso el anofeles, no se encuentra en densidad suficiente o en condiciones de transmitir la enfermedad a tal altura. La fiebre amarilla en Colombia, hasta ahora selvática, es transmitida por un vector, el hemagogus. Ocasionalmente el hombre colombiano, por factor ocupacional en las zonas selváticas, puede contraer dicha enfermedad, que se presenta en ciclos epidémicos en este país. Sin embargo, en la frontera de la zona selvática, hay grandes concentraciones de poblaciones humanas, que si bien es cierto no tienen actualmente ocupación allí, la tendrán por el plan gubernamental de desarrollar estas zonas inhabitadas que constituyen aproximadamente un poco menos de la mitad de la superficie de Colombia. Por otro lado, se encuentran zonas urbanas con alta densidad de Aedes Aegypti, que es también otro vector de la fiebre amarilla urbana, contiguas a zonas en donde se ha presentado la fiebre amarilla selvática, constituyendo así un peligro potencial de propagación de fiebre amarilla urbana si no se toman medidas, y la única actualmente es la vacunación a los grupos de alto riesgo y en las áreas de peligro. Así que el aspecto social y económico de dominar la zona selvática puede producir, por lo menos, riesgos de una enfermedad tal como la fiebre amarilla selvática y urbana, a menos que se adelanten campañas de salud tendientes a controlar dicho fenómeno. El desarrollo anhelado por un país no debe exponer a la gente a presentar enfermedades previsibles, pero algunas por fortuna prevenibles, sea por experiencias nacionales o por experiencias foráneas en zonas de similares condiciones ecológicas. Por ello, el plan de desarrollo social debe incluir dentro de su engranaje un plan de salud para prevenir, curar, controlar y erradicar enfermedades.

3. Historia natural de la enfermedad Si por su frecuencia, por los factores condicionantes, predisponentes y causales y por las condiciones de vida del ambiente, la enfermedad es eminentemente social, su

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desarrollo tiene una secuencia en el individuo. Se presentan un conjunto de signos y síntomas por alteraciones sanguíneas y humorales que sirven para diagnosticar una enfermedad y señalar su pronóstico en el individuo. Con cierta frecuencia ocurre el caso del paciente que viene a consultar por cierta sintomatología o enfermedades definidas, y resulta, después de un buen examen médico, con otra enfermedad completamente distinta al motivo de consulta. La segunda enfermedad no se había presentado en su forma clínica completa, ya que si bien presentaba signos, no así síntomas que motivaran una consulta médica. Ciertas enfermedades al manifestarse clínicamente con signos y síntomas, como el carcinoma de estómago, siguen su curso hacia la muerte dentro de un plazo relativamente corto. Algunas otras enfermedades como el infarto del miocardio, en ocasiones se manifiestan directamente por la muerte súbita. En otras oportunidades, en personas que mueren de una enfermedad bien diagnosticada, a la autopsia se encuentran otras enfermedades colaterales o lesiones que no se habían detectado clínicamente, ni con exámenes, ni con otras pruebas paraclínicas. Esto hace deducir que la enfermedad sigue un curso antes de manifestarse clínicamente. A partir de las primeras manifestaciones, evoluciona según el tipo de enfermedad y según las condiciones de la persona, de tiempo, y de lugar, hacia sus etapas finales de curación, cronicidad, complicación o muerte, si no se efectúa un tratamiento oportuno en algún momento de su curso. Sin embargo, se debe recordar que la realidad social y los aspectos culturales, ambientales y genéticos condicionan el desarrollo de la enfermedad en el hombre, constituyéndose así en un proceso dinámico y flexible, y no únicamente el aspecto rígido que se presentará a continuación. Se representa el curso o evolución de la enfermedad, sin presentar tratamiento, en una línea cronológica, según el diagrama 1-1. DIAGRAMA 1.1

en donde: O) A) B) C) D)

La ausencia de la enfermedad. El establecimiento de los primeros factores causando la enfermedad. La aparición de las primeras manifestaciones clínicas inespecíficas generales. La presencia de cierta sintomatología definida. El desenlace final de la enfermedad.

La distancia entre cada uno de los puntos del diagrama no guarda relación cronológica constante. Indica únicamente la secuencia posible en ausencia de tratamiento médico o quirúrgico. El diagrama anterior comprende las siguientes etapas: LibertadDigital | 2015

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O-A: Etapa Prepatogénica Es la etapa inmediatamente anterior a la de las primeras manifestaciones subclínicas. Los factores desencadenantes aún no han presentado cambios de ninguna naturaleza relacionados con la enfermedad. A-B: Etapa Subclínica Es el período del curso de la enfermedad que va desde el influjo de los factores causales hasta las primeras manifestaciones clínicas inespecíficas. Se debe recordar que el influjo del o de los factores causales puede manifestarse en un momento dado o puede ser de larga duración, acumulándose en forma constante y progresiva hasta el desarrollo de la etapa clínica y aun después. En esta etapa, los cambios pueden ser detectados por exámenes paraclínicos en forma casual o en campañas para detección masiva o temprana de algunas enfermedades, o rasgos en una intervención quirúrgica, o a la autopsia cuando la muerte ocurre por otras formas. B-C: Etapa Prodrómica Son mecanismos generales, confusos, en donde no siempre es fácil hacer un buen diagnóstico, a menos que se tenga una gran agudeza clínica o de estar al tanto de la patología de un determinado lugar en un cierto período. La agudeza clínica puede orientar hacia los exámenes paraclínicos conduciendo al diagnóstico, o éste se hace sencillamente en la etapa siguiente. En esta etapa, el conocimiento de la distribución y de la frecuencia anterior de las enfermedades y de su tendencia, es decir, el conocimiento de la epidemiología de las diferentes patologías en un lugar dado, es de gran importancia en la probabilidad de orientación diagnóstica. C-D: Etapa Clínica En esta etapa las manifestaciones se presentan más claras que en la anterior, aunque la descripción típica de una enfermedad con su sintomatología completa se logre más tardíamente, cuando para algunas enfermedades ya se presentan complicaciones o dificultades para la buena terapia, o sencillamente cuando en algunas otras no hay nada que hacer aun con la mejor terapia. Finalmente viene el desenlace, cuando espontáneamente la enfermedad puede pasar a la curación, o a la cronicidad con daños irreversibles que inducen a su vez a otras enfermedades más serias, o puede terminar en la muerte en un plazo más o menos corto. Deduciendo de los aspectos anteriores, se considera la historia natural de la enfermedad como la secuencia del curso de la enfermedad sin tratamiento, desde sus causas primeras hasta la etapa subclínica y clínica, y luego su desenlace final, sea éste curación, paso a la cronicidad, invalidez o muerte. Se debe tener presente, sin embargo, en epidemiología, que la enfermedad es la resultante de un proceso social. Uno de los usos de la epidemiología es aclarar no sólo la historia natural, sino también la historia social de las enfermedades, considerando todos los aspectos ecológicos, ambientales y genéticos.

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4. Estrategia de prevención La salud pública tiene el propósito fundamental de promover la salud, prevenir la enfermedad, de curarla o aliviarla cuando se presenta, y de rehabilitar al enfermo. Se verán a continuación los conceptos de promoción y de prevención. a) Promoción La promoción de la salud tiene que ver con esfuerzos canalizados, no sólo a una protección específica contra ciertas enfermedades, sino para mantener o mejorar la salud de los individuos, de las familias y de las comunidades. Incluye también esfuerzos hacia la educación sanitaria, que no solamente es proveer información, sino tratar primordialmente de efectuar cambios importantes en la conducta humana. Como condiciones elementales para una buena promoción de salud, se necesitan mínimas estructuras sociales de base. Grandes cambios en salud han ocurrido a partir de medidas de otra índole, como de obras públicas, tales como vías de acceso, acueducto, alcantarillado; de índole económico, como estímulo a la producción, y de otros. Se deducirá que es difícil promover la salud, o hablar de educación sanitaria en una comunidad hambrienta y sin infraestructura educacional. En cuanto al sector salud, se necesita de un conjunto de recursos humanos, materiales, de equipo, de planta física, de información, siendo dichos recursos organizados para producir funciones específicas de salud en la población. La medición de la promoción en salud se hace mediante indicadores indirectos que son realmente medidas de morbilidad y de mortalidad. A través de estas medidas, se cuantifica el evento o la enfermedad en la comunidad por medio de análisis de tasas. Pero tienen aplicación individual ya que una tasa anual mide la estimación de la probabilidad individual de contraer un evento, bajo el supuesto de que todos los individuos durante el período anual se encuentren en las mismas condiciones frente a la enfermedad. Los indicadores generalmente usados son: 1. Los relacionados con salud comunitaria, o sea el estudio de la salud de las personas o de la población de una área, a través de las medidas de frecuencia de las enfermedades como: la proporción de prevalencia, la tasa de incidencia, la tasa de mortalidad. 2. Los relacionados con salud ambiental, indicando las condiciones del ambiente físico que pueden afectar el estado de salud de la población, como son los servicios de acueducto, alcantarillado, eliminación de excretas, condiciones de vivienda, contaminación y otros. 3. Los relacionados con los servicios de salud de la comunidad, que son las actividades y programas que se necesitan para mantener y mejorar la salud. b) Prevención En relación con el aspecto de prevención, se trata de las medidas directas que bloquean la enfermedad, limitan o impiden el progreso de la misma en cualquier

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momento de su curso, o mejor dicho en cualquier etapa de su historia natural. Se supone que la efectividad será mejor mientras más temprano se pueda frenar el curso de la enfermedad, o impedir que se desarrolle en el individuo. Se suelen dividir los aspectos de prevención en dos etapas: 1. Prevención Primaria: cuando se trata de evitar la aparición de la enfermedad. Va dirigida hacia la remoción de los factores causales, lo mismo que los factores predisponentes, condicionantes y predictivos, o sea el bloqueo de la enfermedad inclusive antes de la etapa prepatogénica. Uno de los puntos importantes de la epidemiología es el estudio de los factores de riesgo sobre la ocurrencia de las enfermedades. Se debe subrayar la dificultad de la prevención a corto plazo por medio de la eliminación de factores de riesgo, ya que en algunas enfermedades de tipo crónico, el influjo de los factores de riesgo puede estar presentándose por años o por quinquenios antes del desarrollo de la patología. 2. Prevención Secundaria: cuando la finalidad es detener o retardar el progreso de una enfermedad o de sus secuelas en cualquier punto después de la iniciación. Se incluye un tratamiento adecuado y oportuno como una prevención secundaria. Una de las finalidades de un buen programa de salud es diagnosticar la enfermedad en forma temprana y por ende disponer de una terapia eficaz, que por ser adecuada y oportuna, evitará secuelas, incapacidad prolongada, invalidez y muerte. El diagnóstico temprano y el tratamiento oportuno son elementos de juicio que permitirán tomar medidas adecuadas antes de que puedan presentarse situaciones imprevistas; se debe ir siempre a la vanguardia de los hechos en vez de remediar situaciones de emergencia que se desatan en varias regiones de un país o de una área.

5. Usos de la epidemiología Los principales usos de la epidemiología se pueden referir a lo siguiente: 1.

Medir la naturaleza y magnitud de los problemas causados por las enfermedades en la comunidad, lo mismo que la variación de la patología según tiempo y lugar.

La patología cambia de un lugar a otro, no solamente con respecto al tipo de enfermedad sino también a la frecuencia de la misma. Se necesita entonces una metodología de estudio y unos indicadores para la medición del fenómeno de la morbilidad y de la mortalidad. a) Tipo de enfermedades: En cuanto a la naturaleza de las enfermedades es muy importante conocer los tipos de enfermedades con las cuales el personal adscrito a los servicios de salud particulares y oficial se van a enfrentar. Fry presenta la experiencia de la morbilidad que puede encontrar un médico británico en una base de 2.500 pacientes en el curso de un año. — Infecciones de vías respiratorias: — Problemas digestivos comunes: — Problemas de piel: — Problemas emocionales menores:

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— Reumatismo crónico:

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— Enfermedades emocionales crónicas:

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Las siguientes enfermedades con 50, cada una: — Otitis media aguda: — Cera en oídos: — Dolor de espalda en forma aguda: — Infecciones urinarias: — Bronquitis crónica: 1.760 Estos 11 grupos de enfermedades constituyen aproximadamente el 70% de la práctica común de un médico general en esta región del globo (70). Seguramente al emplear un criterio uniforme, se encuentra en varias áreas o zonas del mundo la patología más frecuente con que se enfrenta un médico general en el ejercicio de su función y variando de un lugar a otro. Esta relación proporcional de la patología de consulta no representa la frecuencia de las enfermedades en la comunidad, ya que no se refiere en relación con los habitantes del área, pero da una idea de la patología que un médico encontrará como entrenamiento diario. Eso es de utilidad para indicar que en vez de revisar únicamente una patología exótica y rara, se debería en primer lugar dominar las más corrientes en la zona de influencia en donde se ejerce. b) Frecuencia de las enfermedades: Se refiere a la medición de la patología con respecto a los habitantes que residen en una zona de observación, con respecto al período utilizado: Se puede medir: — La proporción de prevalencia: o sea, la relación de las personas que presentan una patología con respecto a los habitantes del área. — La tasa anual de incidencia: o sea, la relación de individuos que contraen una patología con respecto a los habitantes de la zona, seguidos en un período de un año, por ejemplo. — La tasa anual de mortalidad: o sea, la mortalidad que se presenta en un período de un año, con respecto al seguimiento durante el mismo período a los habitantes del área. La metodología para la medición de estos eventos puede hacerse mediante un estudio de corte, como la prevalencia, estableciendo en un momento dado la proporción de sujetos con una enfermedad o bien por medio de un estudio longitudinal como en la incidencia. 2.

Aclarar el enfoque clínico de la enfermedad, estudiándola a través de su historia natural y social.

Esta noción ya ha sido revisada en los puntos anteriores. 3.

Estudiar la etiología de la enfermedad, estimando el riesgo de enfermar de acuerdo con ciertos factores ambientales a los cuales se expone el individuo en la comunidad.

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El riesgo es la probabilidad de enfermar o de morir de una determinada patología. El factor de riesgo es el conjunto de fenómenos de los cuales depende esta probabilidad. Si se tiene determinada patología, como, por ejemplo, la enfermedad coronaria, se puede revisar la probabilidad de contraer esta enfermedad, o el riesgo de enfermedad coronaria, según la presencia en determinados grupos de individuos de ciertos factores como el hábito de fumar, el alto nivel de colesterol sanguíneo, la hipertensión arterial... Se puede estimar la frecuencia o el riesgo de enfermedad coronaria en determinados grupos de sujetos que presentan respectivamente cada uno de estos factores por separado, constituyendo así tres categorías. Posteriormente, se analizará la frecuencia de enfermedad coronaria en grupos con la presencia de tan sólo dos factores, por ejemplo, hábito de fumar más colesterol alto, hipertensión más hábito de fumar, hipertensión más colesterol alto. Igualmente se puede revisar esta misma información, es decir, el riesgo de enfermedad coronaria en un grupo con la presencia de los tres factores, hábito de fumar, más colesterol alto, más hipertensión arterial. Dichos factores, que pueden tener un papel en el aumento del riesgo de enfermedad coronaria, se llaman factores de riesgo. Se puede ver en oportunidad que el riesgo sea bajo con un solo factor de riesgo. Sin embargo, se puede apreciar, con la presencia de dos factores de riesgo un aumento en la frecuencia de la enfermedad mucho mayor que la suma de los riesgos en cada uno de los grupos con un solo factor en forma aislada, pudiendo ser a veces hasta un múltiple de la suma de estos riesgos. En esta circunstancia, el sinergismo de los factores de riesgo (o sea la acción combinada o reunión de varios factores de riesgo) conduce a la potencialización del riesgo (multiplicación en vez de suma de riesgos). La epidemiología cuantifica estos riesgos de manera más precisa, lo que se verá más adelante en el capítulo 10, «Enfoque de Riesgo». 4.

Predecir el curso de las enfermedades tanto a nivel comunitario como a nivel individual mediante el enfoque probabilístico.

Siendo uno de los papeles de la epidemiología el cálculo de la frecuencia de las enfermedades, esta función puede hacerse año por año o en períodos diferentes para saber la relación de individuos que contraen o contrajeron una enfermedad en un período dado, o que tienen o tuvieron la enfermedad en determinado momento, en relación con los habitantes del área. La recopilación de estos datos por tiempos sucesivos permite apreciar el comportamiento de una patología año por año y su evolución en una área que puede mostrar una tendencia hacia el alza, o a la estabilidad, con algunas fluctuaciones o variaciones estacionales. Al extrapolar esta tendencia, bajo el supuesto de que las condiciones y medidas de acción de salud sigan iguales, se tiene la proyección de una patología para el año inmediatamente siguiente o para un lapso máximo de 5 años, ya que se podría originar un error relativamente grande para la proyección por un tiempo más largo. La proyección se hace originalmente a nivel de grupos sociales. Para el individuo, bajo el supuesto de condiciones uniformes en el grupo social, se reducirá en forma de probabilidad, lo que dará un dato aproximado, siendo el hombre un ser social qué tiene que interactuar con su grupo social a pesar de ciertas diferencias de edad, de sexo, de educación y de otros... El conocimiento de la tendencia y de las proyecciones de la patología permitirá

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evaluar la bondad de las medidas de acción de los diferentes programas de salud. Si la medida resulta eficaz en el lapso fijado, se debe observar una diferencia apreciable entre la tendencia observada con la aplicación de la medida y la proyección esperada en ausencia de medidas. 5. Obtener una comprensión más profunda de los procesos biológicos. La descripción del evento biológico y el estudio de su distribución, de acuerdo con las diferentes variables de persona, tiempo y lugar, dan bases para entender mejor la situación de dicho evento, ver en qué circunstancias disminuye o aumenta su frecuencia. Dicha distribución permite entonces relacionar el evento con ciertos factores que pueden ser responsables de su presencia o de su inhibición. La relación de estos factores facilita el estudio de la etiología responsable de la presentación y distribución del evento con el fin de tomar medidas tendientes a su prevención, curación, control o eliminación. La comprensión obtenida de la información sobre el evento, de acuerdo con las variables de persona, tiempo y lugar, permite el establecimiento de una retroalimentación para un mejor tratamiento de la patología, circunstancia que a su vez genera una información más adecuada para ampliar nuevamente el círculo de la comprensión del evento con el fin de aclarar y orientar la actividad de atención médica. 6. Identificar nuevos síndromes. La orientación es similar al punto anterior. Un grupo de personas aisladas pueden presentar un síndrome común que se manifiesta por algunos signos y síntomas relacionados. El estudio de este grupo de personas permite relacionar mejor esta sintomatología, establecer el orden de presentación de los signos y síntomas, predecir su curso y el pronóstico con el establecimiento de las primeras manifestaciones, establecer exposición a factores de riesgo de tipo común, derivados de un solo lugar o de lugares diferentes. Basado en lo anterior, con el establecimiento de las primeras manifestaciones de este síndrome, se puede llegar a las conclusiones con la ayuda de pruebas clínicas y paraclínicas para aclarar rápidamente una situación, sobre todo cuando se trata de un brote agudo y masivo. 7. Plantear el estudio etiológico de los eventos de salud. Es una de las finalidades primordiales de la epidemiología para el estudio de los factores causantes de la ocurrencia y de la distribución de las enfermedades. El planteamiento de las investigaciones etiológicas comprende dos modalidades: por una parte, la formulación de la hipótesis, y por otra parte, la prueba de hipótesis que puede ser de causalidad, de curación o de prevención. La primera parte, o sea la formulación de hipótesis, puede nacer de la observación de la distribución de los eventos en salud, también como conclusiones de estudios descriptivos, o como la formulación de una hipótesis nueva o más específica como sustituto o complemento de la exploración de algún evento en los estudios analíticos. Se formulan hipótesis de causalidad para plantear la relación existente entre dos o más eventos dentro de una categoría de situaciones variables según las condiciones de persona, tiempo y lugar. Generalmente, se establece la relación de tipo causal entre uno o más factores de riesgo con respecto a un efecto o enfermedad.

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La estrategia de la formulación y prueba de hipótesis se verá en el capítulo 5, «Estrategia de la Epidemiología», y en los capítulos correspondientes a los estudios descriptivos, de «casos y controles», de cohorte y experimentales. 8.

Vigilar la patología de una área y los programas instaurados por los organismos sanitarios, y contribuir a los aspectos de planificación en salud para su evaluación.

Como se verá en el capítulo 16, la vigilancia epidemiológica consiste en un proceso regular y continuo de observación e investigación de la patología en una área, procedimiento muy útil para la planeación y evaluación de las medidas de acción en salud. En efecto, el establecimiento de un derrotero para un programa de salud necesita de bases epidemiológicas antes de su ejecución y además pautas epidemiológicas para su evaluación periódica y su corrección. Las bases para la instalación de un programa de salud se implementan por medio de la vigilancia epidemiológica, que permite la información detallada de una patología con respecto a las variables de persona, tiempo y lugar y a las categorías en las cuales se encuentra más prevalente esta patología. Esta información para la acción es indispensable a cualquier programa de salud. Desde el punto de vista administrativo, se instaura un programa de salud para tomar acciones con fines preventivos, curativos o de rehabilitación. El establecimiento del programa implica también normas para su evaluación, para saber su grado de cumplimiento. Se supone que un programa de salud debe contribuir a rebajar o disminuir la tendencia alcista de una patología, controlarla o erradicarla, según los propósitos del programa, según los recursos existentes y según la patología revisada. Si hay una falla, se debe establecer su presencia y la razón de dicha falla. No solamente se debe evaluar la eficacia o la bondad del programa, sino que también se debe establecer su eficiencia con relación al factor de costo-beneficio. Se necesita de un buen programa, con efectos tangibles en la reducción de la patología, o sea, un programa eficaz, y también un programa con el mejor rendimiento en costo por unidad de observación (sujeto tratado), o sea, un programa eficiente. El presupuesto de salud, siendo limitado, debe dar el mejor resultado económico hasta donde sea posible. Un ejemplo: Se sabe que una vacunación como medida preventiva es eficaz para impedir el desarrollo de una patología. La dosis de vacunación tiene cierto costo. La estrategia puede ser la vacunación de un cierto número de individuos, por ejemplo, el 80 por 100 de la población, para cortar la cadena de transmisión. Sin embargo, el estudio de la epidemiología de la patología en una área permite información correspondiente a las categorías de personas de mayor riesgo, es decir, grupos de individuos más susceptibles a la enfermedad. Esta información permitirá la localización del grupo de personas que más fácilmente pueden contraer el evento o enfermedad, sobre los cuales se deben establecer prioridades para las acciones de salud. Entonces, la vacunación bien podría reducirse a este grupo de más alto riesgo y el resultado sobre la prevención de dicha enfermedad podría ser inclusive más eficaz y a un menor costo, por ser localizado en el grupo preciso, es decir, mayor eficacia y mayor eficiencia. El problema no siempre es de cobertura, entendiendo la acción indiscriminada sobre todos los individuos del área, sino en primer lugar la detección de los individuos expuestos y la acción posteriormente de tipo específico sobre estos grupos.

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Desde luego, la detección de los grupos de alto riesgo necesita el papel insustituible de la vigilancia epidemiológica, si no, fracasará el programa por ser de poca eficiencia (gran cobertura y alto costo con poco resultado) por englobar todo y más del presupuesto que es limitado en cualquier país, y con mayor razón en los países en desarrollo. Por esta razón dichos países necesitan planificar sus acciones de salud, planificar sus recursos, evaluar sus acciones con base al conocimiento de la epidemiología de la distribución de la patología y de los factores condicionantes del desarrollo de la misma.

9.

Evaluar los procedimientos diagnósticos clínicos y paraclínicos, lo mismo que los terapéuticos.

El aspecto diagnóstico, al igual que el terapéutico, se enfocará desde tres puntos de vista, el individual con respecto al enfermo, el hospitalario con respecto a un grupo de personas que solicitan servicios de atención médica de consulta externa (al igual que en los consultorios médicos) y los individuos en hospitales oficiales y clínicos particulares, y en tercer lugar lo referente a la situación de masa (31).

a) Procedimientos diagnósticos a. 1. Clínicos A nivel del paciente el interés es desarrollar un proceso diagnóstico que implica varias etapas: — Reunión de signos y síntomas para definir síndromes que permitan detectar fallas funcionales y daños de órganos; luego la relación de falla y daños con una serie de circunstancias ambientales que identifican la causa con la cual se llega a un diagnóstico de presunción, que se debe confirmar o descartar apelando a las ayudas diagnósticas disponibles. El diagnóstico de presunción sólo es fácil y bastante probable cuando la enfermedad llega a cierta etapa de su curso, en la que los signos y síntomas son más característicos. Lo ideal sería el diagnóstico precoz para disminuir el riesgo de mortalidad y evitar secuelas invalidantes. En una institución hospitalaria, un gran número de casos particulares permiten abstraer los principios o las características más generales que integran la estructura conceptual de la enfermedad, lo que implica relación de causa-efecto, elementos clínicos de más frecuente ocurrencia, secuencia cronológica de la sintomatología, ayudas clínicas que contribuyen mejor al diagnóstico y a la evaluación de las técnicas empleadas para detectar la enfermedad. En un programa de masa, la estrategia consiste en primer lugar en dividir la población en dos grandes grupos, un primer grupo con alta probabilidad de contener la mayoría de los enfermos de determinada patología, y otro grupo con alta probabilidad de contener a los exentos de la enfermedad. A partir de este filtro que se consigue mediante un programa tamiz, se establecen criterios diagnósticos para detectar la enfermedad en el grupo positivo al tamiz.

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Se verá el programa tamiz con más detalle en el capítulo 15. a.2. Ayudas diagnósticas Son todos aquellos procedimientos que aumentan el caudal de datos clínicos para orientar, confirmar o negar el diagnóstico sobre criterios más precisos de certeza. Como ayuda diagnóstica se puede utilizar el test o prueba, y otros exámenes paraclínicos de base química, bacteriológica, electrónica, radiológica y pruebas funcionales. La ayuda diagnóstica tiene importancia en las diferentes etapas del proceso diagnóstico, y puede ser necesaria para: — Completar un síndrome, para confirmar el estado de la función o falla. — Dar un criterio sobre el estado del órgano o daño. — Buscar y establecer la identificación de causas, porque el proceso diagnóstico es un procedimiento lógico que se basa en características clínicas, bioquímicas y físicas... No se debe perder de vista que las ayudas paraclínicas satisfacen varios propósitos: — Conocer mejor la naturaleza de la enfermedad. — Afirmar o descartar la presunción diagnóstica. — Detectar la etiología. — Controlar el efecto terapéutico. Los criterios de selección para escoger las ayudas diagnósticas son: — Justificación. — Sensibilidad. — Especificidad. — Riesgo para el paciente. — Aspectos éticos. — Rapidez. — Simplicidad. a.3. Criterios de interpretación — Mientras más común una ayuda diagnóstica para varias enfermedades, menor su utilidad para un diagnóstico específico. — Mientras más variable su resultado, menor su utilidad para detectar la evolución de una enfermedad, o la evolución del tratamiento. — El resultado del examen cualitativo indica simplemente la presencia o ausencia de patología, mientras que el cuantitativo indica además variación, y grado de patología.

b) Tratamiento Hay que hacer una diferencia entre la formulación institucional y la formulación de consultorio, ya que esta última responde a criterios más personales.

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En el consultorio, la formulación se basa en preferencia del médico, en su confianza en determinado laboratorio farmacéutico, y en particularidades del paciente. La formulación institucional actúa en base a criterios estadísticos, económicos y científicos que convengan a la mayoría. Los criterios de selección del tratamiento pueden referirse a lo siguiente: — Eficacia. — Ausencia de efectos secundarios. — Simplicidad. — Costo. — Facilidad de adquisición, producción y conservación. En cuanto a drogas, se contempla además: — Vía de administración. — Tolerancia por parte del paciente. — Fácil control de las dosis. Criterios de evaluación del tratamiento La selección del tratamiento se debe basar en criterios objetivos para dar su verdadero valor a las diferentes terapias. El sistema de evaluación tendrá en cuenta las características del enfermo, de la enfermedad y de la terapia empleada. En cuanto a la persona afectada, se harán consideraciones de edad, sexo, grupo étnico, condiciones socioeconómicas, lugar de residencia, ocupación, educación, peso, talla. La evaluación individual se orienta, además, hacia la recuperación clínica y paraclínica dentro de un tiempo prudencial. En cuanto a la enfermedad, se tendrá en cuenta su historia natural y social, su clasificación, según sea transmisible o no, aguda o crónica, el criterio diagnóstico empleado, las complicaciones presentadas, la supervivencia esperada, los criterios clínicos o paraclínicos considerados para medir su evolución. Por parte del fármaco empleado o de la técnica seguida, son muy importantes los criterios de: — Eficacia, que se traduce en tiempo de remisión de la sintomatología, tiempo de normalización de los exámenes, tiempo de reintegración a la actividad normal. — Costo. — Vía de administración, su aceptación y su control. — Ausencia de efectos secundarios, como alergia, toxicidad, dependencia. La evaluación comunitaria establece también aspectos para la comparación de fármacos o de técnicas quirúrgicas. Permite además apreciar la proyección de la institución sobre la comunidad con respecto a la orientación del tratamiento hacia el grupo familiar y social.

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10. Adelantar investigaciones operativas. Son numerosas las investigaciones operativas epidemiológicas de utilidad práctica para la orientación en salud pública tales como: — Investigaciones de brotes. — Ensayos clínicos y terapéuticos. — Evaluación de programas. — Establecimiento de eficiencia de programas. — Establecimiento de bases para toma de decisión administrativa... Se verá con más detalle el aspecto del proyecto de investigación orientada al campo de la salud en el capítulo 17, «Diseño de Investigación en Salud».

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2 Variable epidemiológica

La relación causal en epidemiología trata de uno o de varios factores de riesgo y de su asociación con un efecto, sin olvidar que un solo factor de riesgo puede desencadenar efectos diferentes. Sin embargo, el ser humano presenta tanta variabilidad que la epidemiología, al tratar de probar una hipótesis, debe tener en cuenta las circunstancias posibles en forma exhaustiva o completa. La variable se presenta como una propiedad no constante, que cambia o puede cambiar en un individuo o entre varios individuos dentro de un grupo o entre varios grupos. Las dos variables más comúnmente utilizadas en los individuos son la edad y el sexo. La edad en un conjunto de individuos, o en un grupo social, generalmente oscila entre 0 y 100 años, aunque en algunas sociedades humanas puede ocasionalmente pasar de este límite superior. La variable edad puede ocupar entonces en los diferentes individuos del grupo social, o en un mismo individuo con el correr del tiempo, cualquier valor numérico, dentro del rango comprendido entre 0 y 100 años. El sexo, sea femenino o masculino, no cambia en un individuo con el correr del tiempo. Pero la relación cualitativa de sexo masculino/femenino puede ser diferente de un grupo social a otro. Las variables entonces presentan la particularidad de que su valor numérico o cualidad puede ocupar una posición cualquiera dentro de un rango de posibles valores o situaciones. A continuación se revisarán las generalidades de la noción de variable, las principales fuentes de variabilidad epidemiológica, y el proceso de inferencia.

1. Generalidades sobre la noción de variable Una mejor interpretación de la noción de variable implica detalles sobre: — Su naturaleza (cualitativa o cuantitativa). — Su escala de medición, según niveles: nominal, ordinal, interval o de razón. — Su interrelación en: variables dependientes o independientes, reversibles o irreversibles, precedentes o subsiguientes, determinantes o probabilísticas (71, 181). 19 LibertadDigital | 2015

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a) Naturaleza de la variable La variable, en su naturaleza, puede ser: 1. Cualitativa, cuando el interés se centra sobre una propiedad no numérica tal como sexo, ocupación, color de los ojos, religión. La variable cualitativa ocupa una posición dentro de un conjunto de situaciones. En cuanto a sexo, las dos posibilidades para el sexo humano son masculino y femenino. Dentro de un grupo de individuos se puede encontrar cualquiera de estos dos, pero la relación de sexo masculino o femenino puede ser distinta en varios grupos de individuos. 2. Cuantitativa, cuando la observación que se hace de la variable puede ser expresada en términos numéricos, tales como la edad, número de hijos, presión arterial. La variable cuantitativa ocupa una posición que oscila dentro de un grupo de valores numéricos. Dentro de la variable cuantitativa, se distinguen variables de tipo discreto y de tipo continuo. La variable discreta está representada por valores enteros dentro de un rango de posibilidades numéricas, tales como el número de hijos en una familia, el número de colonias de bacterias en un medio de cultivo. La variable continua, en cambio, puede presentar valores numéricos no solamente enteros, sino también fraccionarios. Así, por ejemplo, en la observación anterior, número de hijos (variable discreta), no tendría sentido que una determinada familia tuviera 2,30 hijos. En cambio, el peso corporal (variable continua) puede presentar tanto valores de 50 kg. como de 69,4 kg. b) Escala de medición

El concepto de escala de medición se refiere a los criterios utilizados para definir las diferentes categorías en las cuales se pueden agrupar las observaciones. Implica diferentes niveles. El concepto de escala de medición se representa en el diagrama 2.1. DIAGRAMA 2.1 Escala de medición

La escala de medición comprende los siguientes niveles: 1. Nivel Nominal. El Nivel Nominal está caracterizado por categorías de eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. LibertadDigital | 2015

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Sea, por ejemplo, un grupo de individuos a los cuales se les clasifique el grupo sanguíneo según los tipos A, B, AB, O. Constituyen entonces cuatro lotes de individuos o cuatro categorías: Categoría A. Categoría B. Categoría AB. Categoría O. a) «Mutuamente excluyente», significa que un sujeto no puede pertenecer a la vez a varias categorías de la misma variable. Cada elemento que se observa corresponde a una y solamente a una de estas categorías. Un individuo no puede tener sino un solo grupo sanguíneo. El tener el grupo A excluye en el individuo la presencia de las otras tres categorías. Así que las categorías de tipo sanguíneo son mutuamente excluyentes. b) «Colectivamente exhaustiva», significa que las categorías o grupos presentes conforman la totalidad de los aspectos del evento. Tales categorías comprenden el conjunto de todas las posibilidades en donde se puede clasificar a un elemento dado. Las cuatro categorías A, B, AB, O, constituyen las posibilidades de clasificación de grupo sanguíneo que se utilizan en la práctica corriente. Son colectivamente exhaustivas por abarcar todas las posibilidades de grupo sanguíneo. Otros ejemplos de variables, cuya escala de medición se emplea a nivel nominal son: religión, color de piel, partido político, estado civil, ocupación, etc. 2. Nivel ordinal. El nivel ordinal, fuera de presentar categorías mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas, se caracteriza por una relación de orden dentro de las categorías cerno de menor a mayor, de peor a mejor. Por ejemplo, el estado de gravedad de una enfermedad se mide en el nivel ordinal como leve, moderada y grave. 3. Nivel interval. En este nivel existe un orden numérico, un límite inferior y otro superior preciso para cada categoría en las cuales se encuentra subdividida la variable. Los valores de la escala en el nivel interval son arbitrarios. Tienen sentido únicamente en cuanto hacen relación con otros valores que están en las categorías. El punto O es arbitrario, como en la escala de temperatura, diferente según si se trata de grados C, F. Las unidades de medidas son iguales. Se pueden sumar y restar, pero no se pueden multiplicar ni dividir. Es la misma diferencia entre 20 y 30 grados que entre 410 y 420 grados. Pero 60 grados centígrados no es el doble de 30 grados centígrados. Tampoco 40 grados centígrados es la cuarta parte de 160 grados centígrados. Existen entonces las operaciones de suma y resta; más no las de multiplicación ni división. 4. Nivel de razón. Igualmente la base de la clasificación es por orden numérico, con un límite inferior y un límite superior, siendo que el límite superior de una categoría se confunde también con el límite inferior de la categoría siguiente. Pero a diferencia del nivel interval, la representación numérica en el nivel de razón tiene un significado real, y por tanto incluye un punto de origen que es el cero (0). En el nivel de razón existen todas las operaciones de suma, resta, multiplicación, división y otras derivadas de éstas. La escala cuantitativa de razón la más utilizada es la formada por los números racionales, es decir, por todos los números positivos y negativos, según el diagrama 2.2.

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DIAGRAMA 2.2

Sin embargo, en los eventos biológicos se utiliza solamente la parte positiva de la escala. Los siguientes son ejemplos de variables a nivel de razón: Número de colonias de bacterias en un medio de cultivo, número de enfermos en una comunidad, número de casos de una enfermedad, tasa de una enfermedad, la talla en cm., el peso en kg. de los individuos, variables que se encuentran únicamente en la parte positiva de la escala. En cada uno de estos niveles, tanto la medición como el análisis son diferentes. Existen pruebas estadísticas para cada nivel de medición. Se puede reducir el nivel en la escala de medición de una variable, es decir, que se puede descender del nivel de razón y del de interval al del nivel ordinal, y de este último al nivel nominal. Sin embargo, datos obtenidos inicialmente en algún nivel en una escala, no pueden subir de nivel. Por ejemplo, un dato obtenido originalmente de una variable a nivel ordinal no puede pasar a nivel de razón, pero sí puede descender a nivel nominal. Por ejemplo, la variable: hábito de fumar cigarrillo, variable de naturaleza cuantitativa, puede expresarse, en un grupo de individuos, en los siguientes niveles: Nivel de razón: cantidad de cigarrillos diarios fumados por determinados individuos: 0, 16, 20, 36, 45, etc., o por categorías de cigarrillos fumados diariamente: 0 cigarrillos 1-9 cigarrillos diarios 10-19 cigarrillos diarios

20-29 cigarrillos diarios 30-39 cigarrillos diarios 40-49 cigarrillos diarios

Nivel ordinal, en donde las diferentes categorías se pueden agrupar en: — No fumador. — Fumador ocasional. — Fumador moderado. — Gran fumador. Nivel nominal, con las siguientes categorías exhaustivas y excluyentes de: — No fumador. — Fumador. En la degradación de nivel hay pérdida en la información, por una parte y, por otra, disminución en la calidad del análisis proveniente de esta variable. Al bajar de nivel, las pruebas son menos precisas. En resumen, la naturaleza de la variable se determina en cualitativa o cuantitativa. La escala de medición de las variables comprende los siguientes niveles: nominal, ordinal, interval y de razón.

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c) Relación de las variables 1.

Variables dependientes e independientes

Con respecto a la relación de una variable con otra o más variables en un estudio epidemiológico, se puede considerar la variable como dependiente o independiente. Es el investigador quien determina o define cuál es la variable dependiente y la independiente. Generalmente, cuando se sospecha que una variable produce un cambio determinado en la presencia de otra, la primera es la variable independiente. El efecto o enfermedad, generalmente es la variable dependiente. No obstante, cuando la relación causal es desconocida, la designación de una u otra variable como dependiente o independiente es función del orden cronológico de la presentación de dichas variables. En la relación de cigarrillo y cáncer de pulmón se establece el hábito de fumar como variable independiente y el cáncer de pulmón como dependiente. El estrés o angustia es considerado como variable independiente en su relación con la enfermedad coronaria. Si A es una variable independiente y B variable dependiente, se espera que un aumento o disminución de la variable A puede provocar un cambio de frecuencia de la variable dependiente B en un grupo de sujetos. Se espera que un aumento en el hábito de fumar en una comunidad provoque un aumento en la frecuencia del carcinoma de pulmón, lo mismo que la ampliación de la cobertura de vacunación antisarampionosa rebajaría la frecuencia del sarampión en una comunidad dada. 2. Variables reversibles e irreversibles En un modelo causal, la relación A ĺ B significa que A es la causa de B, que una variación en A puede traducirse en una variación en B, pero no implica lo contrario que B sea causa de A, ni que una variación en B implique una variación en A. Si se cree que el cigarrillo es una causa del cáncer de pulmón, no implica que el desarrollo del cáncer de pulmón provoque un aumento del hábito de fumar. Esta relación de variable se denomina irreversible. En este modelo, A implica B, o en otros términos si A, entonces B, pero lo contrario no se produce, es decir, que B no implica A. En cambio, al relacionar el peso corporal con la talla dentro de un rango de edad como en la adolescencia, el investigador establece distintamente el uno o el otro como variable independiente. Se tendría esta relación A ĺ B, B ĺ A, o A ĺ B. Esta relación se denomina reversible. Entonces, cada una de estas variables puede ser tenida a su vez como variable independiente o variable dependiente. Si se considera la talla como variable independiente, se analizará la variación del peso con respecto a una talla dada, o a un conjunto de talla. Por otra parte, si el peso es la variable independiente, se analizará la variación de la talla por un peso dado o por un rango de peso. En esta circunstancia, la relación de peso con talla es reversible. 3.

Relación secuencial (variable precedente y subsiguiente)

Cuando se trata de un orden en el tiempo de sucesión, entre las variables, la variable precedente es la variable independiente y la variable subsiguiente es la variable

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dependiente. Implica que un factor de riesgo o un factor que se cree responsable de una enfermedad tiene que suceder antes del efecto, en la secuencia de presentación de los eventos. El factor de riesgo sería la variable precedente y el efecto la variable subsiguiente. Al investigar la presencia de cirrosis hepática en individuos que hayan padecido de hepatitis viral, la hepatitis, por presentarse primero en la secuencia cronológica, es la variable independiente; y la cirrosis hepática, variable subsiguiente, es la variable dependiente. Esto se llama una relación secuencial entre dos variables: si A, más tarde B. Esta relación secuencial es muy importante en enfermedades de tipo crónico, en donde la causa o factor de riesgo A empieza su acción momentánea o prolongada y acumulativa por períodos de un año hasta de veinte o más años, antes de presentar el efecto en forma aparente o clínicamente detectable o diagnosticable. Es importante precisar el nivel de medición de cada variable, definir la o las variables independientes y la variable dependiente, establecer la relación reversible o irreversible de las variables. La importancia reside en el tipo de análisis y de pruebas estadísticas correspondientes. Cabe añadir que en epidemiología, se establece la relación no solamente unicausal, sino también multicausal. La relación unicausal se determina así: Si A y sólo si A, entonces B. Pero generalmente se cree que un efecto puede ser causado por una serie de factores que aislados o reunidos pueden producir el efecto o la enfermedad. 4. Relación determinante y probabilística entre variables En epidemiología, se estudian generalmente relaciones de tipo probabilístico, en contraposición con la forma determinante. Una relación determinante es la que se establece bajo este modelo: Si A siempre B. Este tipo de relación es poco común en epidemiología. La relación más común que va a ser el objeto del planteamiento a lo largo de los capítulos siguientes, es la relación llamada probabilística o estocástica: si A, probablemente B. El hábito de fumar puede producir el cáncer de pulmón, sin olvidar que dentro del concepto de multicausalidad, hay otros factores que también pueden provocar esta enfermedad. Se debe recordar también que un factor de riesgo A puede producir varios efectos. El cigarrillo puede ser responsable no sólo del cáncer de pulmón, sino también de otras enfermedades bronco-pulmonares y cardiovasculares. Un efecto, o una enfermedad, puede ser producido por varias causas y algunas de ellas pueden ser hasta el momento actual desconocidas.

2. Fuentes de variabilidad epidemiológica Las fuentes de variabilidad epidemiológica son las relacionadas con: — el factor riesgo; — el efecto; — los factores asociados y de confusión; — las características y atributos de persona, de tiempo y de lugar.

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Fuera de las fuentes de variabilidad biológica se encuentran también la variabilidad debida al error de muestreo y a los aspectos de medición correspondiente al investigador, al sujeto observado y al instrumento de medida. La mayor precisión en establecer las variables es útil: — Para presentar categorías de interés epidemiológico. — Para determinar con mayor probabilidad la identificación de las relaciones causales. — Para aclarar la distribución de frecuencia de las enfermedades con finalidad de planificación de los servicios de salud. — También para el conocimiento de la historia natural y social de las enfermedades. — Como base para el conocimiento de los factores de riesgo y causas que actúan sobre los grupos susceptibles. Se revisarán en seguida las nociones de factor de riesgo y efecto (59, 107).

a)

Factor de riesgo

Un factor de riesgo, o factor de exposición, es algún fenómeno de naturaleza física, química, orgánica, sicológica o social, en el genotipo o en el fenotipo, o alguna enfermedad anterior al efecto que se está estudiando, que por la variabilidad de su presencia o de su ausencia está relacionada con la enfermedad investigada, o puede ser la causa de su aparición. Para determinar la etiología de las enfermedades, es importante poder identificar los criterios para la definición y clasificación de los factores de riesgo que se pueden considerar como responsables, lo mismo que conocer sus fuentes, medir su variación, tener la factibilidad de compararlos en varios sujetos y asegurarse de la validez de su comparación. El diagrama 2.3 representa una línea cronológica en donde Fr es la causa del evento E que se llama efecto. DIAGRAMA 2.3

Cuando Fr es conocido como tal, se llama causa; cuando se sospecha que el evento Fr puede tener alguna relación con el evento E, se llama factor de riesgo o también factor de exposición. Cuando el factor de riesgo deja el nivel de sospecha de que se produce el efecto y se comprueba efectivamente su acción en la producción del mismo, dicho factor pasa a ser causal. Por otra parte se sabe que gran cantidad de enfermedades o efectos no tienen etiología clara o causa conocida. Esta función de buscar la etiología de las enfermeda-

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des por medio de la identificación de factores de riesgo es una finalidad de la epidemiología (53, 59, 107). Es importante poder determinar el tiempo transcurrido entre la exposición al factor de riesgo y el desarrollo de la enfermedad o efecto, mecanismo llamado de tiemporespuesta, así también saber si la exposición es instantánea, según la unidad de tiempo utilizado, o si por el contrario es prolongada y acumulativa. Los factores de riesgo son eventos o fenómenos de cualquier naturaleza a los cuales se expone el individuo en su ambiente cuya consecuencia puede ser la producción de una enfermedad o efecto. Se puede considerar el ambiente del individuo como compuesto por dos dimensiones, la una externa o social, y la otra interna o biológica y sicológica. Por lo tanto, se puede hablar de dos tipos de factores de riesgo: factores de riesgo del ambiente externo y factores de riesgo del ambiente interno. Los factores de riesgo del ambiente externo pueden ser considerados como asociados con la enfermedad. Por ejemplo, una dieta rica en grasas animales se considera como un factor de riesgo en la enfermedad cardíaca coronaria. Los factores de riesgo del ambiente interno pueden ser considerados como predictores de una enfermedad. Por ejemplo, individuos con hipertensión arterial pueden ser más susceptibles de contraer la enfermedad cardíaca coronaria. Se trata entonces de establecer la relación de los factores de riesgo, externos e internos, los cuales forman un conjunto de factores responsables de la enfermedad en la comunidad y en el individuo. Se puede presentar gran variación en la exposición de un grupo a otro en la misma población de determinada área, tanto en calidad como en cantidad. El juego de los factores de riesgo internos y externos, lo mismo que la variabilidad de la exposición, pueden explicar el por qué determinados sujetos expuestos a un factor de riesgo desarrollan una enfermedad, mientras que otros con la misma exposición y a veces mayor, no presentan dicha enfermedad. Se debe evitar la confusión entre factor de riesgo, que es una posible causa o algún factor que se investiga como responsable de la enfermedad, y el riesgo de la enfermedad, que es la probabilidad de enfermar en un grupo dado. El riesgo de enfermedad es, por ejemplo, una probabilidad de adquirirla, cuando se trabaja en incidencia, o de tenerla, cuando se trabaja con prevalencia. Personas expuestas a un factor o a una causa reconocida tienen mayor riesgo o probabilidad de contraer dicha enfermedad que personas carentes de este factor de exposición. El riesgo no solamente es de incidencia o de prevalencia, sino la probabilidad de un evento, como complicaciones, mortalidad u otros. Indicador de riesgo Es importante distinguir el concepto de factor de riesgo del indicador de riesgo. El factor de riesgo es responsable de la producción de una enfermedad, mientras que el indicador de riesgo pone de manifiesto la presencia temprana o tardía de la misma. La mancha de Koplik en etapa temprana de sarampión es un indicador de riesgo de sarampión, mientras que el factor causal es la exposición al virus de sarampión en condiciones apropiadas. La presencia de una señal luminosa en rojo y el ruido de una campana son indicadores de la llegada de un tren en un paso a nivel, pero no son los factores que contribuyen a que pase el tren. Al eliminar la señal luminosa y la sonora, el tren sigue pasando, mientras que al dañar los rieles el tren no podrá seguir.

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El indicador de riesgo está asociado a la producción de una enfermedad, como la ictericia está asociada a la presencia de hepatitis, pero no es un factor responsable o causal de la enfermedad. La supresión de un indicador de riesgo no sirve para la eliminación de una enfermedad o efecto, mientras que la eliminación de un factor de riesgo puede ser seguido de una disminución de frecuencia de una enfermedad en una área dada. En oportunidades el factor de riesgo del ambiente interno se confunde con el indicador de riesgo. La hiperglicemia es un indicador de riesgo para la diabetes mellitus. El tener una glicemia alta en condiciones normales es indicador de diabetes. Pero al rebajar momentáneamente el nivel de glicemia mediante la aplicación de insulina no cura la diabetes. Sin embargo, el control de la hiperglicemia a largo plazo disminuye las complicaciones de la diabetes, como cataratas y otras neuropatías diabéticas que pueden detenerse o no desarrollarse con un control de la glicemia. Básicamente la presencia o ausencia del indicador de riesgo no tiene papel en la producción de la enfermedad, sino que indica su presencia, mientras que el factor de riesgo del ambiente interno puede tener papel básico en la relación causal. La exposición a un factor de riesgo no siempre produce la enfermedad, al igual que la misma enfermedad puede ser producida por otros factores de riesgo distintos al que se está investigando. b) Efecto El factor subsiguiente E, o el efecto, es un evento epidemiológico que se produce o aparece como consecuencia de un factor Fr precedente. Se puede detectar o no el evento precedente cuando se identifica la etiología de una enfermedad o del evento llamado efecto. Aclarar el comportamiento de una enfermedad o del efecto significa la aclaración de los criterios para su definición y la precisión de los métodos para su determinación, su distribución, su clasificación según variables de persona, de tiempo y lugar, su clasificación sistemática, su gravedad y las hipótesis que explican su distribución y su etiología. En otros términos es plantear la epidemiología descriptiva de la enfermedad. Es importante conocer la evolución de una enfermedad, sus etapas subclínicas, clínicas y las complicaciones a que pueden llegar en el caso de no presentar un tratamiento oportuno. Esta evolución hipotética de una enfermedad sin presentar tratamiento, o en aquellas enfermedades en donde no existe dicho tratamiento, es la historia natural de la enfermedad. Sin embargo, la enfermedad es fruto de una integración del individuo con el medio ambiente y con las circunstancias sociales que lo rodean. Las malas condiciones sanitarias, la contaminación atmosférica, del agua y de otros materiales, la falta de servicios médicos y hospitalarios, la educación sanitaria, son parte de un proceso que constituye la historia social de una enfermedad o efecto. El efecto o la enfermedad tiene una frecuencia que puede variar según las condiciones geográficas y climáticas y otros factores ambientales. Es importante tener en cuenta la distribución de frecuencia de una enfermedad, tanto su incidencia como su prevalencia, valorar el impacto que causa en una comunidad y tomar las medidas de acción necesarias.

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Igualmente es importante observar las diferentes respuestas del efecto al estímulo del o de los factores de riesgo por circunstancias individuales, inmunológicas o genéticas del sujeto.

3. Inferencia El proceso de aplicar las conclusiones tomadas del estudio de una muestra al universo o a la población de referencia se llama inferencia. El uso de la metodología epidemiológica en forma inadecuada influye negativamente sobre los resultados o las conclusiones que se sacan. Necesita de una interpretación correcta de la inferencia a la población según si la muestra con la cual se establece el estudio es representativa o no (133, 182). Generalmente, los eventos biológicos y sociales se estudian no sobre la totalidad de los individuos en una área, sino sobre una fracción de individuos llamada muestra.

a) Tamaño de la muestra Para que las características de una población dada estén adecuadamente representadas en una muestra, se debe asegurar de que sea de un tamaño que garantice la presencia de una parte aceptable de la población, como requisito mínimo. Este proceso es la determinación del tamaño de muestra (169, 179). El tamaño de muestra depende: — Del tamaño de la población de referencia. — De la variabilidad de los elementos de esta población con relación a la variable de estudio. — De la naturaleza y frecuencia del evento epidemiológico estudiado. — De la precisión, establecida de antemano, con la cual el investigador quiere garantizar los resultados del análisis. — De recursos administrativos, financieros, humanos y de equipo. — De la técnica de muestreo utilizada. El conocimiento por parte del investigador acerca de la población de estudio, y ensayos previos en población parecida o en la misma, suministran datos valiosos para la determinación del tamaño de muestra. Con la muestra ya determinada se estudiarán la variabilidad de los eventos relacionados con factores de riesgo, efecto, factores asociados enmascarados o de confusión, e igualmente las características y atributos de persona, tiempo y lugar con respecto al evento investigado. Es importante poner de relieve una buena clasificación en el establecimiento de las categorías de variables, ya que una clasificación deficiente permite el paso de un sujeto a otro grupo que no le corresponda o deja los grupos mal definidos y, por tanto, implicará errores en la interpretación y en la inferencia.

b) Población de referencia Se necesita que la inferencia, o sea, la generalización de los resultados del estudio de una muestra, sea hecha sobre una población o universo bien definido y que las

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VARIABLE EPIDEMIOLÓGICA

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conclusiones originales a partir de la muestra se refieran a dicha población. Esta población, a la cual se dirigen las conclusiones de un estudio hecho sobre una muestra, se llama población de referencia (120). Sea que en determinada área, la población de 5 a 15 años de edad asista en un 100 por 100 o en alto porcentaje a las aulas escolares. Una muestra bien tomada de escolares de este grupo de edad sirve para inferir conclusiones a la población de 5 a 14 años de esta área, que sería la población de referencia. Esta situación se refleja en el diagrama 2.4, en donde el círculo (3) está incluido en el (2); y aquél a su vez incluido en el círculo (1). DIAGRAMA 2.4 1. Población general. (Todos los habitantes del área de estudio.) 2. Población de referencia. (Todos los niños de ambos sexos de 5-14 años comprendidos en el área, pasados, presentes y futuros.) 3. Muestra de escolares de 5-14 años.

La población de referencia puede ser la totalidad o un grupo de la población general según las finalidades del estudio. En el diagrama anterior la población de 5-14 años es la población de referencia sobre la cual se proyecta hacer inferencia de las conclusiones del estudio de una muestra de escolares.

c)

Condiciones para la inferencia Una inferencia correcta implica: — Que las conclusiones derivadas del estudio realizado sobre la muestra sean válidas. — Que dicha muestra sea representativa de la población de referencia.

La primera condición, es decir, la validez de las conclusiones, es la más importante, dependiendo de la forma como se lleva a cabo el estudio. La segunda condición, es decir, la representatividad, puede limitar el alcance de las conclusiones pero no invalidarlas con respecto a la muestra. Por ejemplo, en áreas en donde los escolares de 5-14 años son sencillamente una baja proporción de este grupo de edad y pertenecen preferencialmente a determinado nivel económico, considerando sobre todo determinados barrios de una ciudad, es claro entonces que una muestra de escolares no será representativa de la población de 5-14 años de dicha área. Una comparación entre poblaciones similares para extender conclusiones debe hacerse con mucha cautela, teniendo cuidado de que las diversas poblaciones presenten las mismas características que determinan el fenómeno de interés que se estudia. Una población deja de ser «la misma» al cambiar con el tiempo. De ahí que un fenómeno estudiado en un lugar dado, en un tiempo y en unos sujetos, puede tener alguna variación con respecto al comportamiento del mismo

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

evento en todo el globo, en todos los tiempos y en todas las personas. Así, los datos de un evento en una muestra pueden tener alguna diferencia con el evento en general. Por eso los eventos deben ser estudiados en varios lugares, en varias personas y en varios tiempos, y es muy importante, hasta donde sea posible, compararlos en todas las formas y ver la variabilidad entre las distintas muestras para la universalidad del evento.

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3 Medidas de frecuencia

Dentro de la vida común se encuentran algunos fenómenos cuyo estudio precisa de una sistematización y de los cuales se necesitan datos para su descripción. En el campo de la salud, dentro de un medio ambiente, estos fenómenos constituyen los eventos epidemiológicos, tales como la frecuencia de accidentes automoviliarios en las calles de una ciudad, el número y tipos de lesiones e incapacidades que producen, el número de personas en una ciudad o un país con tuberculosis pulmonar, la relación de pacientes tuberculosos con el total de individuos residentes en el área, la magnitud de la contaminación del aire, de las aguas. Otros ejemplos de eventos epidemiológicos pueden ser las enfermedades, sus posibles causas o factores relacionados con ellas, las medidas tomadas para el control de las mismas. La frecuencia del evento epidemiológico debe ser medida en una determinada población o en una fracción de la misma. Se requiere entonces de una buena clasificación del evento, bien sea según las diferentes categorías observables, o su cuantificación de acuerdo con las características enumerables que presenta tal evento. Algunos eventos o hechos epidemiológicos se presentan en un momento dado; otros se deben estudiar en su secuencia en el tiempo. La frecuencia de un evento epidemiológico puede medirse en forma de casos, razón, proporción, tasa y probabilidades. La revisión de este capítulo comprenderá las siguientes nociones de: — Frecuencia absoluta, frecuencia relativa y distribución de frecuencia. — Razón, proporción, tasa, probabilidades y teorema de Bayes.

1. Noción de frecuencia y distribución de frecuencia a)

Frecuencia absoluta y frecuencia relativa

La frecuencia absoluta se presenta generalmente al sumar en una forma sencilla los datos cualitativos o cuantitativos de un evento dado. Al hacer el recuento del número de observaciones en varias categorías o combinaciones de categorías de un evento, se puede expresar en forma de proporción la relación LibertadDigital | 2015 del número de elementos en cada categoría con respecto al total. El recuento en cada

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

categoría se llama frecuencia absoluta y la relación con respecto al total se llama frecuencia relativa. El resultado de la clasificación del grupo sanguíneo en las categorías A, B, AB, O, en un total de 150 individuos, se expresará en forma de frecuencia relativa en la tabla 3.1. TABLA 3.1 Frecuencia relativa de la clasificación de grupo sanguíneo en 150 individuos Grupo sanguíneo A B AB O

Frecuencia absoluta

Frecuencia relativa en %

40 30 20 60

26,7 20,0 13,3 40,0

150 individuos

100,0

b) Distribución de frecuencia En una forma simple, la distribución de frecuencia es una tabla que indica el número de observaciones o su frecuencia dentro de un rango de valores de una variable. Se representará la distribución de la variable, nivel de glicemia, en un grupo de 150 sujetos adultos de la manera siguiente, en la tabla 3.2. TABLA 3.2 Distribución de frecuencia del nivel de glicemia en mgr/100 cc, en un grupo de 150 individuos 1 N. de glicemia en mgr/100 cc. menos de 60 mgr 60-79 80-99 100-119 120-139 140-159 160-179 180-199 200 y más

2 Frecuencia absoluta

3 Frecuencia acumulativa

0 10 60 40 20 10 5 3 2 150 individuos

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0 10 70 110 130 140 145 148 150

4 Frecuencia acumulativa relativa 0 6,66 46,66 73,33 86,66 93,33 96,66 98,66 100,00

MEDIDAS DE FRECUENCIA

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Hay dos tipos de recuento en las columnas 1 y 2. El primero es el de la variable nivel de glicemia, expresado en categorías, teniendo como unidad de medida mgr/100 ce. El segundo es la frecuencia absoluta para cada categoría, o sea, el número de sujetos cuya medida de glicemia corresponde a dicha categoría. Estos dos tipos de recuentos forman la distribución de frecuencia. La columna 3 expresa la frecuencia acumulativa. Es el total de sujetos o frecuencia para la categoría considerada y las de menor cuantía. La frecuencia acumulativa para el nivel de glicemia de 160-179 mgr/100 cc y categorías menores es de 145. La columna 4 representa la frecuencia acumulativa relativa en cada categoría con respecto al total.

2.

Concepto de razón, proporción y tasa

a)

Generalidades sobre razón y proporción

La razón y la proporción tienen en común la relación de dos números A y B, el uno como numerador y el otro como denominador de una fracción, en la forma de A/B. La diferencia entre estos conceptos resulta en el significado del numerador y del denominador y de las unidades de medida en relación con los eventos que representan A y B, según las variables de persona, de tiempo y de lugar. Sea la relación A/B: — Si A no está contenida en B, se tiene una razón. — Si A está contenida en B, se tiene una proporción. Sea el número de hombres afectados por la enfermedad de TBC diagnosticados por primera vez en este año X, de 6.991. Sea el número de mujeres afectadas, diagnosticadas por primera vez en el año X, de 4.661. Se reunirán los datos de la manera siguiente: Hombres afectados de TBC = a

=

6.991

Mujeres afectadas de TBC = b

= 4.661

Total de sujetos con TBC = a + b = 11.652 La relación 6.991 hombres con TBC = 1.50 4.661 mujeres con TBC

a b

es una razón, porque el numerador 6.991 hombres no está contenido en el denominador 4.661 mujeres. La relación a/(a + b), lo mismo que b/(a + b), es una proporción. a

6.991

6.991

ab

6.991  4.661

11.652

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0, 60

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Es una proporción porque el numerador está comprendido dentro del denominador. Los 6.991 hombres afectados de TBC están comprendidos dentro del total de sujetos afectados de TBC, o sea, los 11.652. Un caso especial de proporción es el porcentaje que se expresa así: 6.991 11.652

*100

60%

Implica que de los sujetos afectados por tuberculosis en el año X, en este lugar, 60 por 100 son hombres. En resumen, en la proporción, el numerador está incluido en el denominador. El numerador consta de los individuos con un evento; el denominador comprende el total de los individuos.

b) Discusión del concepto de tasa 1. Aspectos generales de la noción de tasa En la tasa, el numerador representa el número de eventos aparecidos en el período en determinados sujetos de observación. Indica el número de sujetos que cambiaron durante el período a un evento que anteriormente no presentaban. El numerador expresa la velocidad de cambio del evento en los sujetos a riesgo durante el período. El denominador de una tasa no se expresa en función de sujetos de observación, como en una proporción, sino en una unidad de tiempo que se determina tiempopersona, llamada generalmente año-persona o persona-año, cuando el período de tiempo de observación es en base al año. Puede llamarse también mes-persona si la observación tiene como base el mes. En un año la observación de la aparición de 200 eventos de una enfermedad, en un grupo de 20.000 sujetos de una determinada comunidad, tendrá como numerador de la tasa los 200 eventos y como denominador el tiempo determinado por alrededor de 20.000 años-persona. La aparición de 400 eventos en un lapso de 2 años en 20.000 sujetos tendrá como numerador de la tasa los 400 eventos y un denominador expresado en tiempo cerca a los 40.000 años-persona. De allí que la tasa traduce la velocidad de cambio del fenómeno en determinado tiempo-persona durante un período dado. Según Elandt-Johnson, el concepto de tasa está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de tiempo, definiendo así la tasa «como una medida de cambio en una determinada cantidad (y) por unidad de otra cantidad (x), que es tiempo en epidemiología (61). Dado que la velocidad de cambio de un evento se establece en un determinado período, se excluye la posibilidad de considerar como tasa la relación de casos existentes en un momento dado, con respecto a la población de una comunidad. En esta modalidad, la relación de personas enfermas de tuberculosis en un momento no se puede considerar como tasa, ya que no expresa velocidad de cambio sino una situación estática. Sería una proporción de individuos con una enfermedad, la tuberculosis en la población.

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MEDIDAS DE FRECUENCIA

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2. Denominador de una tasa: noción de cohorte La noción de cohorte, entre otros usos, es importante para los estudios de seguimiento y el cálculo del denominador de las tasas de mortalidad y de morbilidad. Una cohorte es un grupo de individuos que comparten una característica común. La característica común pudiera ser la edad: cohorte al nacer, cohorte de 30-34 años; también cohorte de los bachilleres-1985. Otros tipos de cohorte son, por ejemplo: individuos que trabajan en una fábrica; cohorte expuesta al hábito de fumar. Los individuos que comparten una característica común pueden conformar la cohorte en un momento dado, o por lo contrario pueden ingresar a la cohorte en cualquier momento después de la iniciación del seguimiento. En el primer caso se trata de una cohorte fija, mientras que en el segundo se trata de una cohorte dinámica. a)

Cohorte fija

Cuando se tiene una cohorte fija, fuera de los individuos que componen inicialmente la cohorte, no hay más entradas adicionales durante el período de seguimiento. La entrada a la cohorte es única y se presenta tan sólo al principio del período de seguimiento. Los individuos que componen una cohorte pueden salir de ella bien sea porque abandonan el estudio sin que se pueda conocer qué sucedió en ellos (pérdida), o bien porque tales individuos presentan el evento, o porque fallecen. Por «pérdida» se entiende que al final de determinado período se desconoce la situación de la persona con respecto al evento estudiado (por ejemplo: por abandono del estudio, por cambio de residencia, etc.). EJEMPLO: Se sigue una cohorte de 10.000 individuos expuestos a un riesgo por un período de cinco años para determinar la morbilidad en este grupo. No hay más entrada de sujetos durante el seguimiento. Para claridad del ejemplo, las salidas se efectúan tan sólo por adquisición del evento. No hay pérdida de individuos en este lapso. En los años 1.°, 2.°, 3.°, 4.° y 5.° se produjeron, respectivamente, 600, 900, 700, 800 y 1.000 eventos nuevos, o sea, un total de 4.000 eventos durante los cinco años. Al calcular las medidas de frecuencia en una cohorte fija, se presentan dos opciones: la primera, medir la incidencia relativa en forma de proporciones; la segunda, medirla en forma de densidad o de tasa. La proporción (numerador = eventos nuevos en el período; denominador = sujetos al principio del período) sería aconsejable cuando la cohorte fija es seguida por un período corto, o bien cuando el movimiento de pérdidas no es muy grande (por ejemplo: cuando el denominador es relativamente estable). Cuando se trata en cambio de un seguimiento por un período largo o con gran movimiento de pérdidas, se hará aconsejable el uso de un denominador en términos de tiempo, lo que dará lugar a una medida de densidad, tal como se expone a continuación. b) Cohorte dinámica En esta modalidad, fuera de la cohorte inicial, se tienen en cuenta las entradas (por ingreso de personas) y las salidas (por presentación del evento en estudio, o por pérdida) a lo largo del período de observación, para conformar el denominador con unidades de tiempo.

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Un «año-persona» equivale entonces al seguimiento u observación de una persona durante un período de un año. Dos individuos seguidos por un período de un año conforman 2 «años-persona». Un individuo observado por dos años conforma también 2 «años-persona». De la misma manera, 15 sujetos seguidos u observados durante 5 años aportarán 75 años-persona. A continuación se ilustrará el concepto de cohorte dinámica en grupo variable ampliando el ejemplo de una cohorte de 10.000 personas iniciales, con sucesivas entradas y salidas posteriores al momento de iniciación del estudio. Dicho grupo será seguido por un período de 5 años para determinar la ocurrencia de un evento de salud, por ejemplo, una enfermedad. Las entradas nuevas están constituidas por individuos distintos a los 10.000 iniciales de la cohorte, que se suman a los anteriores durante el período de seguimiento. En estas circunstancias específicas, las salidas se darán por presentación del evento de estudio, por pérdidas o por muertes no debidas al evento de estudio. Además, para facilidad de este ejemplo, se hace el supuesto de que los nuevos individuos que entran posteriormente en la cohorte no se mueren, ni presentan el evento, ni salen durante el mismo año de su entrada. La información obtenida durante los 5 años, en cuanto a entradas nuevas, presentación del evento de estudio y pérdidas (lo que constituye el movimiento en la cohorte), se presentaría en la tabla 3.3, así: TABLA 3.3 Movimiento en la cohorte Período en años

Entradas nuevas

Eventos

Pérdidas

Año 1.°

300

600

700

Año 2.°

400

900

1.100

Año 3.°

2.800

700

400

Año 4.°

100

800

1.700

Año 5.°

700

1.000

600

4.300

4.000

4.500

Total

La información referente a lo ocurrido en cada año relacionará: Individuos al principio del período + (más) entradas — — (menos) eventos — (menos) salidas. Teniendo en cuenta que 10.000 individuos iniciaron la cohorte al comienzo del año 1.°, y que los individuos que terminan un año pasan automáticamente al principio del año siguiente, el total de individuos al final de cada año se obtendría de acuerdo con la siguiente información de la tabla 3.4:

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TABLA 3.4 Período

Individuos a final de cada período

Año 1.°

10.000 +

300 –

600

–

Año 2.°

9.000 +

400 –

900

–

Año 3.°

7.400 +

2.800 –

700

–

Año 4.°

9.100 +

100 –

800

–

Año 5.°

6.700 +

700 –

1.000

–

700

= 9.000

1.100 = 7.400 400

= 9.100

1.700 = 6.700 600

= 5.800

Para la obtención de una medida de frecuencia relativa de densidad o tasa (empleadas como sinónimos), se debe calcular el numerador y el denominador de dicha medida. El numerador es el número de eventos de estudio (número de casos de la enfermedad, en este ejemplo). El denominador, objeto de esta sección, se calculará en unidades de tiempo («tiempo-persona, T-P»). El concepto de «tiempo-persona, T-P» es el tiempo durante el cual se ha seguido a una persona. Dependiendo de la unidad de tiempo empleada, se puede hablar de añospersona, días-persona, etc. Para el cálculo de los años-persona (a-p), en cada periodo (el período en este ejemplo es de un año) se deben tener en cuenta los siguientes supuestos: 1.

Un individuo que inicia y termina el período de un año aporta 1 «año-persona» (a-p). 2. Un individuo que inicia el período y sale por presentación del evento, por muerte o por pérdida, contribuye con 1/2 (medio) «año-persona» (a-p). Se supone que los individuos que salen lo hacen uniformemente a lo largo del período y que, en promedio, cada uno aporta la mitad del período de observación. 3. Un individuo que entra en el curso del año y termina el período, colabora con 1/2 «año-persona» (1/2 a-p), bajo el mismo argumento expuesto anteriormente. 4. Un individuo que entra en el curso del año y sale en el mismo período (por adquisición del evento, muerte o pérdida) aporta 1/4 (un cuarto) «año-persona» (1/4 a-p). En el ejemplo que sigue, no hay individuos de este tipo. El número de «años-persona» en cada uno de los 5 años de seguimiento de esta cohorte, o sea el denominador de la tasa en cada período, sería representado en la tabla 3.5 en base a las tablas 3.3 y 3.4, de acuerdo con el cálculo siguiente: Número de individuos al principio del período + (más) 1/2 entradas — — (menos) 1/2 eventos — (menos) 1/2 pérdidas. Otra forma de calcular los años-persona (a-p), cuando no hay entrada ni salida de un mismo individuo en un mismo período, sería obteniendo la semi-suma del número de individuos que empiezan y del número de aquellos que terminan en un determinado año o período, con los siguientes resultados:

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-Año 1.°: (10.000 + 9.000) / 2 = 9.500 a-p. -Año 2.°: (9.000 + 7.400) / 2 = 8.200 a-p. -Año 3.°: (7.400 + 9.100) / 2 = 8.250 a-p. -Año 4.°: (9.100 + 6.700) / 2 = 7.900 a-p. -Año 5.°: (6.700 + 5.800) / 2 = 6.240 a-p. Total de años-persona en 5 años 40.100 a-p. TABLA 3.5 Cálculo del denominador años-persona Año 1.°

10.000 + h

Año 2.° Año 3.° Año 4.° Año 5.°

9.000 7.400 9.100 6.700

+ + + +

(300/2)

–

(600/2)

–

h (400/2) 1- (2.800/2) h (100/2) h (700/2)

– – – –

(900/2) (700/2) (800/2) (1.000/2)

(700/2)

=

9.500 a-p

– (1.100/2) – (400/2) – (1.700/2) (600/2)

= = = =

8.200 a-p 8.250 a-p 7.900 a-p 6.250 a-p

Total de años-persona en los 5 años

= 40.100 a-p

A continuación se presentará el cuadro resumen del balance de individuos en cada período, o sea el número de individuos al principio y al final de período, así como el cálculo de años-persona para los años 1.° a 5.° y el período total de los 5 años, según el modelo de la tabla 3.6: TABLA 3.6 Cuadro resumen. Balance de individuos en los períodos Período (1)

Individ. princip. período (2)

Movimiento en el año (3)

Individ. final período (4)

A-P en el período (5)

Año 1.°

10.000

+

300 – 600 –

700 = – 1.000

9.000

9.500

Año 2.°

9.000

+

400 – 900 – 1.100 = – 1.600

7.400

8.200

Año 3.°

7.400

+ 2.800 – 700 –

+ 1.700

9.100

8.250

Año 4.°

9.100

+

100 – 800 – 1.700 = – 2.400

6.700

7.900

Año 5.°

6.700

+

700 –1.000 –

900

5.800

6.250

+ 4.300 –4.000 – 4.500 = – 4.200

5.800

40.100

Período total

10.000

400

=

600 = –

Explicación del cuadro resumen del balance de individuos en los diversos períodos, correspondiente a la tabla 3.6: La columna (1) representa los distintos períodos del año 1.° al año 5.° y el período total de los 5 años.

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La columna (2) es el número de individuos que empiezan el período; a excepción del primer período, son los que terminan el período anterior. La columna (3) corresponde al movimiento en el período (= + entradas, — eventos, — pérdidas). La columna (4) indica el número de individuos existentes al final del período. Es igual a la columna (2) más la columna (3). La columna (5), es decir los años-persona en cada período, se obtiene en este ejemplo como la semi-suma de las columnas (2) y (4), porque no hay entrada ni salida de un mismo individuo en un mismo período. En forma común, se obtiene siguiendo el ejemplo de la tabla 3.5. 3. Concepto de tasa en una comunidad grande En epidemiología, el concepto de tasa en una comunidad se puede definir como la relación de la frecuencia de la ocurrencia de un evento (por ejemplo, enfermedad o muerte) en el numerador con respecto a un denominador, en función de tiempo formado por la población de un grupo social o grupo a riesgo generalmente considerada a mitad de período, en una área determinada y en un lapso dado, que comúnmente es de un año. La tabla 3.7 representa la distribución por sexo de la ocurrencia de la tuberculosis (diagnósticos por primera vez) en la población de un país Z, durante el período del año X. TABLA 3.7 Distribución de casos nuevos de TBC según sexo en un país Z durante el año X TBC

Total años-persona

Hombres

a = 6.991

n = 10.900.000

Mujeres

b = 4.661

m = 11.600.000

Total

c = a + b = 11.652

N = n + m = 22.500.000

En donde: — a, b, c son, respectivamente, los casos nuevos de TBC en hombres, mujeres y en ambos sexos. — n, m, N, población, respectivamente, de hombres, de mujeres y de ambos sexos, a mitad de período del año X, multiplicada por 1 año (años-persona). La relación c/N es la tasa de TBC en esta comunidad Z durante el año X. El numerador c = 11.652 representa el evento que es TBC en ambos sexos diagnosticados por primera vez en el país Z durante el año X. El denominador N representa la población del país Z estimada a mitad del año X, seguida durante un año, o sea 22.500.000 años-persona. Las relaciones a/n y b/m son tasas específicas por sexo. Nótese que la población de una comunidad grande calculada a mitad de un período (por ejemplo, mitad de un año) es una expresión de tiempo (años-persona). Constituye el denominador de una tasa.

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Es importante observar la tendencia de una tasa en una comunidad. Si, por ejemplo, en tres años sucesivos se presentan unas tasas de un mismo evento en una comunidad de 20/1.000, 30/1.000 y 40/1.000, respectivamente, los tres datos aisladamente representan para cada período de un año la velocidad de cambio del evento, pero el análisis en forma conjunta indica la tendencia del evento en la comunidad en los tres años sucesivos. Esta tendencia indica la aceleración de este proceso de cambio del evento que en esta circunstancia es positiva, y que sería negativa en caso de tener las tasas siguientes durante tres años consecutivos de 60/1.000, 40/1.000 y de 30/1.000, respectivamente. 4.

Tasas globales y específicas Sean las tasas siguientes: a/n, b/m, c/N, según la tabla 3.7. La relación c/N es la tasa global o tasa bruta de TBC en el país Z durante el año X. Las otras relaciones son tasas específicas: — a/n, tasa específica de TBC pulmonar para hombres en el país Z, durante el año X. — b/m, tasa específica de TBC pulmonar para mujeres en el país Z, durante el año X.

La tasa global es cualquier tasa que describe la relación de un evento en una población expuesta, calculada a mitad de un período dado. En el ejemplo sería la totalidad de los casos nuevos de tuberculosis diagnosticados en el año X sobre la población Z a mitad de período (multiplicada por 1 año). Mientras que la tasa específica describe el evento en algún subgrupo de interés de la población en un lapso dado, por ejemplo, los casos nuevos de tuberculosis de mujeres con respecto a la población femenina a mitad de período. Existen también tasas específicas por causa, por ocupación o por alguna variable de interés en subgrupos de la población. Generalmente en una tasa, el resultado de dividir un numerador pequeño por un denominador grande es difícil de manejar por la presencia de números decimales. Se multiplica la relación por una constante, bajo la forma (A/B) * k, que en el ejemplo anterior se traduce: 11.652 22.500.000

*100.000

51, 78 por 100.000 años persona

que es un resultado más fácil de manejar. La constante k depende del evento y del denominador en estudio. La relación anterior significa que de cada 100.000 años-persona de seguimiento en el país Z, hay aproximadamente 52 eventos nuevos de tuberculosis en el año X. c) Nociones de probabilidad y teorema de Bayes La noción de probabilidad se encuentra en estrecha relación con el concepto de proporción. Aunque existen diferentes interpretaciones de probabilidad, una de las más correctamente utilizadas en epidemiología es la de la relación o de la fracción resultante entre el número de casos o de eventos favorables y del número de casos o de eventos posibles. Si en un grupo de 500 trabajadores de una empresa textil 50 presentan bisinosis en

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un momento dado, la probabilidad de tener esta enfermedad en este grupo y en este momento es de 0,10, resultando de la división de 50/500. Si se pudiera realizar un experimento hipotético que consiste en lanzar una moneda al aire en un número infinito de veces X, cada lanzamiento realizado en forma independiente el uno del otro, y observar la proporción de caras obtenidas con relación al número total de lanzamientos, ésto sería de 0,5. Así se puede decir que la probabilidad de obtener cara en un lanzamiento particular al azar de cualquier moneda corriente es de 0,5. 1. Independencia de sucesos o de eventos Dos sucesos o eventos A1 y A2 independientes significan que la ocurrencia del uno no está condicionada por la ocurrencia del otro. Pueden producirse en forma simultánea o no sin que el uno afecte o implique la probabilidad de ocurrencia del otro antes, durante y después de su ocurrencia. Por ejemplo, haciendo el supuesto de que el evento estar enfermo de tuberculosis, A x y de diabetes, A2, sean eventos independientes, la presentación de una de estas enfermedades no está condicionada con la presentación de la otra. En cuanto a los eventos dependientes o condicionados, la presencia del uno puede estar seguida o precedida de la probabilidad de ocurrencia del otro. Con respecto, por ejemplo, a dos eventos, el uno presumiblemente un factor de riesgo y el otro un efecto, el evento «factor de riesgo» condiciona la probabilidad de ocurrencia del evento efecto. De manera que si la ocurrencia de un suceso A1 no está condicionada a la ocurrencia del otro suceso A2, siendo A1 y A2 no excluyentes, se dice que los sucesos A1 y A2, estadísticamente hablando, son independientes. Los eventos excluyentes implican que la ocurrencia del uno impide o es incompatible con la posibilidad de ocurrencia del otro; no pueden ocurrir en forma simultánea. Por ejemplo, el evento estar sano, A1 y el estar enfermo, A2, son dos eventos excluyentes. No hay posibilidad de ocurrencia de estos dos eventos a la vez en el mismo individuo. a) Eventos dependientes o condicionados En términos generales, si se consideran dos eventos A1 y A2, no excluyentes, y se quiere saber la probabilidad de que suceda A1 una vez que haya sucedido A2, se puede escribir el siguiente teorema:

P ( A1 / A2 )

P ( A1 A2 ) P ( A2 )

[3.1]

Es decir, que tal probabilidad es igual al cociente de dividir la probabilidad de que se presente A1 y A2 simultáneamente sobre la probabilidad de que se presente A2. Este ejemplo representaría la probabilidad de que un niño nazca con malformaciones congénitas (A1), cuando la madre estuvo afectada de rubéola durante los primeros tres meses del embarazo (A2). Nota: P(A1/A2) se traduce así: probabilidad de ocurrencia de A1 dada la ocurrencia de A2. Es una probabilidad condicional. El mismo teorema anterior puede expresarse de la forma siguiente: P(A 1 A 2 ) = P(A 1 /A 2 ) * P(A 2 ) LibertadDigital | 2015

[3.2]

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

b) Eventos independientes Si la tuberculosis, A1 y la diabetes, A2, son eventos independientes, es claro que la probabilidad de que suceda tuberculosis A1, dado que ya sucedió diabetes A2, es la misma probabilidad de que se presente A1, sin ninguna variación. Se puede escribir el siguiente teorema. Para eventos independientes: P(A 1 /A 2 ) = P(A 1 )

[3.3]

Pero ya se había visto que, en términos generales, se presenta la forma condicionada de la ecuación [3.2]. Entonces, si A1 y A2 son eventos independientes y solamente cuando esto se presente, se tendrá la ecuación [3.3]. La ecuación [3.2] se puede transformar en la siguiente ecuación [3.4]: P(A1 A2) = P(A1) * P(A2)

[3.4]

Para dos enfermedades completamente independientes, la probabilidad de que ocurran las dos juntas en un mismo individuo es igual al producto de la probabilidad de ocurrencia de cada una de las dos. El hecho de que una persona tenga a la vez diabetes y tuberculosis es igual al producto de las probabilidades de ocurrencia de estas dos enfermedades. 2.

Teorema de Bayes

El teorema de Bayes, uno de los aspectos claves en la inferencia en epidemiología, se deriva del concepto de probabilidad condicional o probabilidad para eventos dependientes (12, 46, 149). Siendo A1 y A2 dos eventos dependientes o asociados, se tendrá la ecuación [3.1], como se vio anteriormente en la probabilidad condicional. Esta misma relación se transformará en el teorema de Bayes, ecuación [3.5], cuyo enunciado sigue: P ( A2 / A1 ) P ( A1 ) P ( A1 A2 ) P ( A2 / A1 ) P ( A1)  P ( A2 / A1 ) P ( A1 ) El teorema de Bayes, en términos de factor de riesgo Fr y efecto E, tendrá el siguiente enunciado: P ( E / Fr ) P ( Fr ) P ( Fr / E ) P ( E / Fr ) P ( Fr )  P ( E / Fr ) P ( Fr ) siendo: Fr = Factor de riesgo. Fr— = Ausencia de factor de riesgo. E = Efecto. E— = Ausencia del efecto. P(Fr) = Probabilidad del factor de riesgo, llamada también probabilidad anterior.

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P(E) = Probabilidad de ocurrencia o de presencia del efecto. P(Fr/E) = Probabilidad del factor de riesgo dado el efecto, llamada también probabilidad posterior. P(E/Fr) = Probabilidad del efecto dada la ocurrencia del factor de riesgo. Es llamada probabilidad condicional (con respecto a la presencia del Fr + ).

P(E/Fr-) = Probabilidad del efecto dada la ausencia del factor de riesgo. Es llamada probabilidad condicional (con respecto a la ausencia del Fr-). P(E/Fr) P(Fr) = Probabilidad conjunta. La probabilidad posterior, que es la que generalmente se busca, en términos de causa (C) y de efecto (E), es decir la probabilidad de la causa dado el efecto, será la siguiente, según el enunciado del teorema de Bayes: P (C / E )

P ( E / C ) P (C ) P ( E / C ) P (C )  P ( E / C  ) P ( C  )

en donde el numerador P(E/C) P(C) es la llamada probabilidad conjunta; la probabilidad conjunta es el producto de la probabilidad condicional por la probabilidad anterior. El resultado de la probabilidad posterior, en este ejemplo, la probabilidad de la causa dado el efecto, es la primera aproximación en la inferencia o en la asociación en busca posteriormente de lograr bases sólidas de causalidad. La aplicación de los conceptos de probabilidad en el teorema de Bayes implica que antes de iniciar un estudio, con el fin de lograr la probabilidad posterior P(causa/efecto), se deben tener ciertos indicios o sospechas previas de la probabilidad posterior P(causa/efecto), se deben tener ciertos indicios o sospechas previas de la probabilidad anterior, P(causa), y de la probabilidad condicional del efecto dada la causa, P(efecto/causa). Esta exploración se hace a través de una revisión de los trabajos de expertos y los principios de lógica indispensables a cualquier investigador. Si no hay evidencia anterior sobre el tema, es conveniente hacer un estudio piloto con el fin de tener cierto derrotero para saber si se justifica o no emprender una investigación a gran escala. Para mayor ilustración del teorema de Bayes, ver textos de estadística (12, 113, 149). La aplicación directa de este teorema se realiza en la prueba tamiz, también en genética, para el cálculo del riesgo relativo, para establecer la probabilidad de diagnóstico de una enfermedad con respecto a una sintomatología dada, para sugerir causalidad (46, 105). La demostración del teorema de Bayes se verá en apéndice del capítulo.

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APÉNDICE Demostración del teorema de Bayes

La deducción de dicho teorema viene de los conceptos de probabilidad para eventos condicionados o asociados. Sean C y E dos eventos dependientes o relacionados. Según la ley de la multiplicación para eventos dependientes, en el concepto de probabilidad condicional, se tendrán los siguientes axiomas de probabilidad: P(C E) = P(C/E) P(E) = P(E/C) P(C)

[A3.1] [A3.2]

La ecuación [A3.1] se transformará así: P (C / E )

P (CE ) P( E )

[A3.3]

La ecuación [A3.3] consta de un numerador y de un denominador. En cuanto al numerador de la ecuación [A3.3], según la ley de multiplicación de probabilidades en eventos condicionados, se transformará, de acuerdo con la ecuación [A3.2], que toma ahora el nombre de ecuación [A3.4]: P(C E) = P(E/C) P(C)

[A3.4]

En cuanto al denominador de [A3.3], se traduce así: P(E) = P(E/C) P(C) + P(E/C -) P(C -)

[A3.5.]

La igualdad de las dos partes de la ecuación [A3.5] se da la manera siguiente, fraccionando los dos componentes de la derecha. En primer lugar tomando como base la ecuación [A3.2], P(E/C) P(C) = P(E C)

[A3.6]

En segundo lugar, P(E/C -) P{C -) = P(E C -)

[A3.7]

La suma de los dos componentes derechos de la ecuación [A3.6] y [A3.7] iguala la ecuación [A3.5], siendo: P(E C) + P(E C -) = P(E) P(C +C -) = P(E)*(1) = P(E)

[A3.8]

Ya que la probabilidad de C y de su complemento C — es igual a 1 (uno), es decir: P(C + C -) = 1 LibertadDigital | 2015

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Con eso, se establece la igualdad de los dos miembros de la ecuación [A3.5], que a su vez es el denominador de la ecuación [A3.3]. Reemplazando el numerador y el denominador de la ecuación [A3.3], respectivamente, por sus valores de las ecuaciones [A3.4] y [A3.5], se tiene la ecuación del teorema de Bayes, que en término de causa C y efecto E, se estipula: P (C / E )

P ( E / C ) P (C ) P ( E / C ) P (C )  P ( E / C  ) P ( C  )

Se expresa en otros términos: P(causa dado el efecto) o probabilidad posterior... P(efecto dada causa) P(causa) P(efecto dada causa) P(causa) + P(efecto dada ausencia causa) P(ausencia causa)

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4 Indicadores de frecuencia de la morbimortalidad

Los aspectos de mortalidad se refieren a los sujetos que mueren en un determinado lugar a consecuencia de cualquier patología o por una causa específica, durante un período dado. La morbilidad, por su parte, consta de la incidencia y de la prevalencia. La incidencia trata de los casos nuevos de enfermedad adquiridos durante un determinado período. La prevalencia tiene que ver con la existencia de casos (nuevos y viejos) de enfermedad en un determinado momento o en un determinado período.

1. Ilustración gráfica de incidencia, prevalencia y mortalidad Durante un intervalo comprendido entre los tiempos t0 a t4, se observaron a 15 sujetos afectados de una determinada enfermedad que empieza en un momento dado y cuyo desenlace termine en cualquiera de estos estados: curación, al regresar al estado de sano con respecto a esta enfermedad; muerte, a consecuencia de dicha enfermedad; cronicidad, o sea que sigue el estado de enfermedad durante todo el tiempo de la observación; pérdida, por no tener información del sujeto enfermo en el momento de hacer la determinación de su estado. Aunque el tiempo de observación disponible en este ejemplo va del intervalo t0 — t4, se tomará en cuenta el período t1 — t3 pata el análisis de la determinación de la morbilidad y de la mortalidad. La representación gráfica que aparece en el diagrama 4.1 se refiere a la determinación de las frecuencias absolutas de la incidencia, de la prevalencia y de la mortalidad, en donde C representa curación, M muerte, P pérdida. Se notará que los sujetos 6 y 9 presentaban su enfermedad antes del momento t0. Por su parte, los sujetos 6 y 7 siguieron enfermos (cronicidad) después de t4. Del análisis de la gráfica resultará lo siguiente: 1.

Mortalidad M en el período t 1 — t 3 .

Se presentaron 3 casos de mortalidad en el período como consecuencia de la enfermedad. Son los sujetos 2, 9 y 11. LibertadDigital | 2015

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DIAGRAMA 4.1 Cuadro de representación gráfica de incidencia, prevalencia, mortalidad

2.

Incidencia I en el período t 1 — t 3 .

Se refiere a los casos nuevos en este período, o sea los que empezaron su enfermedad en algún punto en este período. Son los 7 sujetos siguientes: 2, 3, 5, 8, 11, 13 y 14. 3. Prevalencia de punto Pp en el momento t2. Los 10 sujetos enumerados a continuación se encuentran enfermos en el momento t2, o sea: 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 12, 13 y 14. 4. Prevalencia de período PL entre t1 — t3. Los siguientes 13 sujetos han estado enfermos, sea en todo el período o por lo menos durante alguna parte del período t1 — t3. Son los individuos 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13 y 14. Se notará que la prevalencia de período o prevalencia lápsica PL comprende 6 casos viejos que se encontraban enfermos antes de empezar este período (casos 1, 4, 6, 7, 9, 12) y 7 casos nuevos que comenzaron su enfermedad en este período (casos 2, 3, 5, 8, 11, 13 y 14).

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5. Pérdidas en el período. Corresponden a los sujetos 4, 8, 13 y 14. Para los tres primeros no se conoció la información sobre el desenlace de la enfermedad (que pudiera ser curación, muerte, cronicidad) a consecuencia de posible abandono por no regresar al centro asistencial, por migración o por falta de cooperación. El sujeto 14 se perdió fuera del período t1 — t3. Es importante tener en cuenta las pérdidas en el cálculo del denominador de las tasas, ya que este denominador consiste en el tiempo aportado por el seguimiento de los individuos en un período de observación.

2. Incidencia La incidencia se refiere a los casos nuevos de morbilidad que se presentan en una comunidad determinada, en un lugar dado y en un período específico. La comunidad escogida para su estudio constituye una cohorte. En muchas ocasiones las cohortes se siguen en el tiempo para observar los eventos que se presentan: muertes, enfermedades, etc. Para hablar de esta medida de incidencia (eventos nuevos de morbilidad en un período dado) se necesita: — La frecuencia de la ocurrencia de una patología o de un evento de salud. — Un grupo de personas o una comunidad en la cual se presenta el evento (enfermedad). — Un lugar delimitado, sea político-administrativo, sea ecológico o sea una institución. — Un tiempo o período durante el cual se realiza el seguimiento de dicha comunidad. La incidencia se puede dar a conocer bien como una frecuencia absoluta (número de casos) o bien como una frecuencia relativa. En esta última situación, el numerador es el número de casos o de eventos y el denominador es el número total de personas o el total de tiempo-persona correspondiente al grupo observado (12, 36, 37, 61, 88, 103, 112, 120, 152).

a) Proporción de incidencia

A diferencia de la frecuencia absoluta que refiere únicamente el número de casos o eventos que se presentan en un grupo, en un lugar y un tiempo dados (por ejemplo, 50 casos nuevos de cáncer gástrico en la ciudad de Medellín, Colombia, en el año 1985), la frecuencia relativa «relaciona» el número de casos (numerador) con el total de individuos (denominador) en el lugar en donde se presentaron tales casos y en un tiempo específico. Ejemplo: 10.000 sujetos, en la ciudad de Medellín, Colombia, en un período dado, con presentación de 4.000 eventos nuevos (enfermedad). Frecuencia * 1.000 = (4.000/10.000) * 1.000 = 400 por mil

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Nótese que se trata de una frecuencia o de un número de 4.000 enfermos de un total de 10.000 individuos, estableciendo una proporción. Con esta medida se da a conocer la incidencia como una proporción.

b) Tasa de incidencia

Cuando el denominador se expresa como tiempo-persona de seguimiento en una comunidad, en un lugar determinado, la incidencia se da a conocer en este caso como una verdadera tasa (llamada también densidad de incidencia). Este denominador es propio de la tasa o densidad, y en este ejemplo, de incidencia. La tasa de incidencia mide entonces la velocidad de presentación de una enfermedad durante un período dado y pudiera considerarse, por tanto, como un indicador del riesgo de adquirir tal enfermedad. Nótese que una tasa consta de un numerador que es el número de casos del evento, y de un denominador que es el número de unidades de tiempo-persona durante el cual pudo presentarse el evento. Ejemplo: Sea un grupo de 10.000 sujetos en Medellín, en un período de 5 años, con una presentación de 4.000 eventos nuevos (enfermos) y con un total de 40.100 añospersona de seguimiento. El numerador representa los 4.000 eventos nuevos durante el período. El denominador, por su parte, sería el tiempo de observación o de seguimiento de los individuos en la cohorte, que es el equivalente a 40.100 años-persona. La frecuencia relativa (tasa en el quinquenio) sería: 4.000 40.100

*1.000

99, 75 por mil años-persona

Esta medida se llama «tasa de incidencia». Indica que en este grupo, por cada 1.000 años-persona de seguimiento durante el período indicado, se presentaron aproximadamente 100 nuevos casos de enfermedad.

c) Cálculo de la tasa de incidencia

El cálculo de las tasas de incidencia de una enfermedad en una cohorte dinámica a lo largo de un período, tiene que tener en consideración los cambios que ocurren en el numerador y el denominador a lo largo del tiempo debidos a la entrada y salida de personas. A manera de ilustración, en la tabla 4.2 se presenta un ejemplo en el cual se trata de calcular las tasas de incidencia anuales de una cohorte dinámica que se sigue durante 5 años. Explicación del cuadro resumen de la tabla 4.2 para el cálculo de tasa: El cálculo de tasa en la cohorte dinámica anterior seguida por espacio de 5 años se resume así: — Fila (1) «Período anual»: En este ejemplo, el seguimiento consta de 5 períodos anuales, año 1.°, año 2.°, año 3.° año 4.°, año 5.° y del período total de 5 años.

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TABLA 4.2 Cuadro resumen. Cálculo de la tasa en una cohorte dinámica durante 5 años de seguimiento. 1) Período anual

Año 1.º

2) Evento de estudio (enfermedad)

600

900

700

800 1.000

4.000

3) Entrada adicional a la cohorte

300

400

2.800

100

700

4.300

4) Pérdidas en el seguimiento

700

1.100

400

1.700

600

4.500

-2.400 -900

-4.200

5) Movimiento en el período = +(3)-(2)-(4)

-1.000

Año 2.º

Año 3.º

-1.600 + 1.700

Año 4.º

Año 5.º

Total 5 años

6) Personas al principio del período 10.000

9.000

7.400

9.100 6.700

10.000

7) Personas al final del período = (6) + (5)

9.000

7.400

9.100

6.700 5.800

5.800

8) Tiempo-persona en años-persona = (6) + (5)/2 ó (7) - (5)/2

9.500

8.200

8.250

7.900 6.250

40.100

9) Tasa por 1.000

63,15

109,76 84,85

101,26

160

99,75

— Fila (2) «Evento de estudio»: En el caso de medir la incidencia, ésta comprende los eventos nuevos de enfermedad en cada período anual. Para el período total, es la suma de los eventos nuevos de enfermedad en cada año. El número de eventos constituye el numerador de la tasa en cada período. — Fila (3) «Entrada adicional a la cohorte»: Consta de las nuevas entradas a la cohorte hasta la fecha de cierre. Para el período total se suman las entradas de cada uno de los períodos anuales. — Fila (4) «Pérdidas en el seguimiento»: Son los retiros que se presentan en la cohorte por abandono debido a causas diferentes al evento de estudio (falta de cooperación, migración, muertes, etc.). Para el período total se suman las pérdidas de todos los períodos anuales. — Fila (5) «Movimiento en el período»: Es el balance final de entradas y salidas de la cohorte. A las entradas debidas al ingreso de personas expuestas se le restan los individuos que presentaron el evento durante el período anual y las pérdidas ocurridas en este lapso. Se traduce así en el resultado de la fila (3), menos la fila (2) y menos la fila (4). Este balance es positivo si hay más entradas que salidas. Es negativo en el caso contrario. En la columna total, se suman los balances de todos los períodos anuales. — Fila (6) «Personas al principio del período»: Son las personas que pasan del período anterior. Nótese que al principio del primer período anual éstos son los mismos individuos de la cohorte inicial. Los individuos que hay al principio del segundo período, o año 2.°, son los que comenzaron la cohorte del período inicial más el balance positivo o negativo de este mismo período: Ejemplo para el año 2.°: 10.000 – 1.000 = 9.000 Para el año 3.°, sería : 9.000 – 1.600 = 7.400

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Los que inician el período total son los mismos que inician la cohorte en el primer año (10.000). — Fila (7) «Personas al final del período»: Resulta de la suma de la fila (6) «personas al principio del período» y de la fila (5) «movimiento en la cohorte». Las personas al final del período se incrementan si el balance de la fila (5) es positivo y disminuyen si por el contrario el balance es negativo. El resultado de esta fila (7) en un cierto año sería el mismo de la fila (6) en el año siguiente. Los que terminan el último período (5.°) son los mismos que terminan el período total, o sea en este ejemplo: 5.800. — Fila (8) «Tiempo-persona»: En este ejemplo, la unidad se contará en añospersona. Es igual a la fila (6) más la mitad de la fila (5) o también la fila (7) menos la mitad de la fila (5). Una manera usual y fácil de cálculo, cuando no se presentan eventos como enfermedad, muerte o pérdida en los individuos que ingresan en el mismo período, es la semi-suma de las filas (6) y (7), o sea ((6) + (7))/2. En el caso del año 1.° sería: (10.000 + 9.000)/2 = 9.500 años-persona. Para el período total, sería la suma de todos los años-persona. Para el período total, sería la suma de todos los años-persona de los diferentes períodos. En este ejemplo, sería: 40.100 años-persona. Esta fila constituye el denominador de la tasa en cada período. — Fila (9) «Tasa por k». En este ejemplo, k = 1.000. Sería el cociente de la fila (2)/fila (8). El resultado será multiplicado por la constante k. La fila (2), o sea los «eventos del estudio», constituye el numerador de la tasa. La fila (8), o sea «tiempopersona» (años-persona), constituye el denominador de la tasa en un estudio de seguimiento.

d)

Diferencia entre «tasa de incidencia» y «proporción de incidencia»

Como medidas relativas, ambas constan de un numerador y de un denominador para la medición de la frecuencia con que se presenta un evento en un período determinado en un grupo de personas que se sigue en el tiempo. Numerador: El numerador es igual en la tasa o en la proporción de incidencia. En este ejemplo, son los enfermos nuevos que se presentan en el período dado. Denominador: La diferencia fundamental reside en el denominador. El denominador de la tasa o densidad de incidencia es una unidad de tiempo llamada tiempo-persona, mientras que el denominador de la proporción de incidencia es el número de individuos o de sujetos existentes inicialmente en el grupo. La proporción de incidencia no tiene en cuenta el tiempo de observación, ni desde luego el tiempo perdido en el seguimiento por adquisición del evento y las salidas por abandono u otra causa. Se establecerá la diferencia con base en este ejemplo teniendo en cuenta el movimiento de un grupo inicial de 10.000 sujetos, por un período de 5 años, tomado de la tabla 4.2. La tasa de incidencia es la expresión de la fila (2), eventos de estudio como numerador, sobre la fila (8), tiempo-persona como denominador. La proporción de incidencia a su vez tendrá el mismo numerador, o sea la fila (2), eventos de estudio, mientras que su denominador será la fila (6), o sea personas al principio del período. Para establecer la diferencia entre tasa y proporción de incidencia con los datos de la tabla 4.2, se observará los resultados en la tabla 4.3:

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TABLA 4.3

Período en años

Tasa de incidencia por mil

Proporción de incidencia por mil

Año 1.°

(600/9.500) * 1.000 = 63,15

(600/10.000) * 1.000 = 60

Año 2.°

(900/8.200) * 1.000 = 109,76

(900/9.000) * 1000 = 100

Año 3.°

(700/8.250)* 1.000 = 84,85

(700/7.400)* 1.000 = 94,59

Año 4.°

(800/7.900) * 1.000 = 101,26

(800/9.100)* 1.000 = 87,91

Año 5.°

(1.000/6.250) * 1.000 = 160

(1.000/6.700) * 1.000 = 149,25

(4.000/40.100) * 1.000 = 99,75

(4.000/10.000) * 1.000 = 400

Período total

Nótese que si la diferencia puede llegar a ser pequeña en un período de un año, pudiera llegar a ser considerable cuando el período es de más de un año, o cuando hay bastante movimiento de entradas y salidas. Para el período de 5 años, la tasa de incidencia es de 99,75 por mil, mientras que la proporción de incidencia es de 400 por mil. En los estudios de morbilidad, es importante anotar o recalcar si se trata de tasa o más bien de proporción de incidencia. Es aconsejable el uso de la proporción en períodos cortos y con poco movimiento, es decir en un grupo fijo o definido. El empleo de la tasa (densidad) es preferible para seguimiento largo y movimiento apreciable de entradas y salidas, es decir en un grupo variable o dinámico. NOTA: La distinción entre tasa y proporción que se ha hecho es relativamente reciente en el campo de la epidemiología. Es común encontrar en la literatura del campo de la salud los términos tasa y proporción utilizados como sinónimos.

3. Prevalencia La prevalencia es una medida de frecuencia importante en los estudios de morbilidad. Apunta a medir la cantidad de enfermedad existente en un determinado momento o durante un cierto período, en un lugar establecido y en un grupo social dado (10, 12, 36, 37, 61, 63, 88, 103, 112, 120, 152). La prevalencia se compara con un recipiente que recibe de una llave de entrada el flujo de enfermedades, y que está provisto de un orificio de salida para dichas enfermedades. La entrada se manifiesta por la velocidad de producción de la enfermedad, o sea su incidencia en un período dado. La salida del recipiente se debe básicamente a la curación, a la muerte; además, esta salida puede deberse a pérdida por migración o por carecer de información posterior respecto a determinados enfermos.

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El recipiente puede contener una cantidad apreciable de una enfermedad específica cuando ésta sea de alta incidencia (muy abierto el orificio de entrada). Depende igualmente de la apertura del orificio de salida (por baja curación y por baja mortalidad), sobre todo en enfermedades de tipo crónico y de larga duración que no cuentan con un tratamiento adecuado para su curación, pero que presentan una mortalidad reducida. En una enfermedad como la hipertensión arterial, aunque de incidencia no muy alta, la prevalencia es considerable ya que su control (aunque no haya curación) permite que el individuo viva largo tiempo sin graves complicaciones en órganos vitales. En otros términos, el orificio de entrada está abierto mientras que el orificio de salida está relativamente cerrado, permitiendo más entradas que salidas y, por tanto, una prevalencia alta por acumulación de enfermos. Por el contrario, en enfermedades como la influenza, las entradas al igual que las salidas están altas. De esta forma la prevalencia es muy variable, dependiendo de los períodos o estaciones del año en que se presenta esta enfermedad en mayor o menor grado, alternando así momentos de alta y de baja frecuencia. El «recipiente» de las enfermedades transmisibles puede llenarse y vaciarse rápidamente. Una enfermedad como la rabia, de baja incidencia en humanos, pero generalmente mortal si no se trata en los primeros momentos, presenta una prevalencia muy baja por la rapidez con que pueda morir el sujeto enfermo de rabia. El cáncer de páncreas, de duración relativamente corta y de muy alta letalidad (mortalidad entre los enfermos), es otra enfermedad de baja prevalencia, ya que una proporción muy considerable de sujetos con este cáncer se mueren antes del término de un año a partir del diagnóstico. La prevalencia es baja en general para las enfermedades de corta duración, sobre todo si el momento de medición se hace en el proceso de descenso de la concentración de la enfermedad; por ejemplo, al final de una epidemia. La prevalencia es generalmente elevada para las enfermedades de larga duración, aunque su incidencia pueda ser baja. Cuando la duración de la enfermedad es larga, hay mayor probabilidad de existencia de la enfermedad en un momento dado, y desde luego durante un período dado. a) Determinación de la prevalencia: prevalencia de punto y prevalencia de período.

Siendo que la prevalencia se expresa por el número de casos existentes (nuevos + viejos) de una enfermedad o de un evento que se presenta en determinados grupos sociales, en un lugar y tiempo dados, es de suma importancia saber si se refiere a prevalencia de punto o a prevalencia de período. Cuando se trata de medir la cantidad de enfermedad que existe (prevalece) en un determinado momento, se habla de prevalencia de punto. Cuando se mide la cantidad de enfermedad existente (prevalente) durante un cierto período, se habla de prevalencia de período o prevalencia lápsica. Sin embargo, es de más uso el término de «prevalencia» para referirse específicamente a la prevalencia de punto. 1. Prevalencia de punto Su empleo implica que la unidad de tiempo se refiere a un momento dado.

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El momento dado puede ser: una fecha dada, un corte; el momento de realización de una encuesta; el momento de determinación de la existencia de una enfermedad o de una patología al realizar la autopsia; un punto de reparo, como la presencia de una patología en el momento de entrada a los Seguros Sociales, o a una compañía, o sujetos al ingreso de un determinado trabajo. Se analizará a continuación los diferentes conceptos del término momento dado: a) Una fecha dada Es la fecha en la cual se encuentran registrados la existencia de casos de una cierta patología. La existencia de casos de lepra (prevalencia de lepra) anotada el día 1 de enero del año Y es de 18.500. Los casos existentes de esta misma enfermedad al 31 de diciembre del año Y, en el mismo lugar y en el mismo grupo social, es de 22.500. Lo anterior constituye dos ejemplos de prevalencia de lepra en una fecha dada, en lo que se refiere a frecuencia absoluta. b) El momento de realización de una encuesta Durante el tiempo de ejecución de una determinada encuesta de morbilidad que se realiza en un lugar dado y en un grupo dado, procedimiento que puede durar, por ejemplo, 2 o más meses, tiempo para poder cubrir a la totalidad de los sujetos, cada individuo es sometido en una oportunidad para averiguar la presencia de una determinada patología. Aunque el momento del examen puede ser diferente para los sujetos incluidos en la encuesta, sin embargo, durante el tiempo de ejecución cada individuo se examina en un momento dado y en uno sólo. Constituye la prevalencia o existencia de la patología en los sujetos. Se sugiere que el tiempo de ejecución de la encuesta sea breve, sobre todo cuando se trata de enfermedad inestable y de corta duración. En enfermedades crónicas y de larga duración, como la artritis o la hipertensión arterial, no es tan necesario que el tiempo de ejecución de la encuesta sea de tipo relámpago. c) El momento de determinación de la existencia de una patología Es el tipo de encuesta que se realiza para determinar la presencia de una patología, generalmente de tipo crónico y de larga duración, en unos sujetos en la consulta externa o en el momento de su muerte, cualquiera que sea la causa que hubiera provocado el deceso. Dichos sujetos pueden ser clasificados posteriormente por edad y sexo, para averiguar la presencia o existencia de dicha patología en determinado momento. d) Un punto de reparo Implica la presencia de una patología en el momento de entrada o de salida a una determinada compañía; la existencia de una patología al ingreso o al retiro de los Seguros Sociales. A manera de ejemplo, se puede registrar la existencia o no de una patología de tipo crónico, como la hipoacusia, al iniciar un determinado ciclo de trabajo en una empresa textil. Se comparan los datos iniciales al ingreso con nuevas determinaciones de la

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presencia, del empeoramiento o de la gravedad de esta patología en etapas posteriores del ciclo de trabajo y en el momento de desvinculación del trabajador. La existencia de esta patología en uno o más puntos de reparo es de suma utilidad para la investigación científica. Es bueno advertir que la medición de la prevalencia de punto debe hacerse tan rápido como sea posible, particularmente en aquellos casos de alta incidencia y de baja duración. En las enfermedades agudas la prevalencia de punto varía considerablemente de un momento a otro; en enfermedades crónicas, tal variación es menor. 2.

Prevalencia de período

Cuando la unidad de tiempo empleada para contabilizar a los casos existentes se refiere a un período dado, se está en presencia de una prevalencia de periodo o prevalencia lápsica. (Ver punto 1, «Ilustración gráfica de incidencia, prevalencia y mortalidad».) La prevalencia de período comprende los casos existentes (nuevos en el período + viejos que entran enfermos al período) de una enfermedad, no importa si el caso no llega al final del período; lo importante es que haya existido como enfermo en el período, aunque su iniciación haya ocurrido en períodos anteriores. Al considerar la prevalencia lápsica de hipertensión entre el 1 de enero del año Y y el 31 de diciembre del mismo año, en una determinada comunidad de 120.000 individuos a mitad del año Y, se tiene en cuenta lo siguiente: Casos registrados o existentes el 1 de enero del año Y: 8.000 (casos viejos respecto al período). Casos nuevos ocurridos entre el 1 de enero y el 31 de diciembre del año Y: 3.000 (casos nuevos respecto al período). Total de casos existentes en el período del año Y: 8.000 + 3.000 = 11.000 casos (viejos y nuevos). Esto no implica que todos los sujetos permanecieron enfermos durante todo el año, sino en algún momento durante este período. Los sujetos que estuvieron enfermos desde el o los años anteriores conformaron los casos viejos. Estos casos viejos pueden: — Permanecer enfermos todo el año. — Permanecer enfermos durante parte del año, ya que su enfermedad puede evolucionar en curación, muerte o pérdida cuando desaparece todo rastro del sujeto con la enfermedad. Habrá también un grupo de sujetos que tan sólo empezaron la enfermedad durante algún punto en el año Y. Estos son los casos nuevos. Dichos casos nuevos pueden: — Seguir enfermos hasta final del año Y, e inclusive durante un lapso posterior al año Y. — Liberarse de la enfermedad antes del 31 de diciembre del año Y, por curación, muerte o pérdida.

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b) Aspectos que influyen sobre la prevalencia

Una enfermedad para la cual se encuentra un tratamiento curativo adecuado, aun sin controlar las causas que la producen, verá disminuida su existencia y, por tanto, la prevalencia de la misma. La alta mortalidad, la curación efectiva y la acción sobre los factores responsables de una enfermedad (acción sobre los factores de riesgo), provocan el descenso de su incidencia y por ende disminuyen la prevalencia de la misma. Por el contrario, una enfermedad de tipo crónico, para la cual se encuentra un tratamiento paliativo que reduce la mortalidad (pero no cura dicha enfermedad), se traducirá en un aumento de su prevalencia. Una enfermedad para la cual se establece un programa de diagnóstico precoz (a través de una prueba tamiz seguida de diagnóstico adecuado), pero con tratamiento tan sólo paliativo, aumentará también su prevalencia, por lo menos en las etapas iniciales del programa. El diagnóstico temprano, el tratamiento paliativo, la disminución de la mortalidad y desde luego el aumento de la incidencia, aumentan la prevalencia de una enfermedad. En resumen, una baja en la prevalencia de una enfermedad puede deberse a: — Tratamiento curativo adecuado. — Alta mortalidad para esta patología. — Eliminación de los factores de riesgo o la acción para retardar el papel de dichos factores. — Estímulo a los factores protectores para esta patología. — Disminución de la incidencia por cualquier razón. Por su parte, un aumento en la prevalencia de una patología puede deberse a: — Tratamiento paliativo que reduce la mortalidad en ausencia de un tratamiento eficaz. — Establecimiento de un programa tamiz y diagnóstico precoz en fecha reciente. — Reducción de la mortalidad para esta patología por cualquier razón. — Aumento de la incidencia. c) Medidas de frecuencia de la prevalencia

La prevalencia, tanto de punto como de período, puede presentarse en forma de frecuencia absoluta y de frecuencia relativa. 1.

Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de casos existentes en un momento o en un período dado. Al averiguar únicamente la presencia de una patología (sujetos con la enfermedad), sin relacionar su presencia con todos los sujetos presentes en una investigación, o en un grupo social de una área dada, se tiene en cuenta sólo la frecuencia absoluta; por ejemplo, 18.500 casos de lepra a 1 de enero del año Y (frecuencia absoluta por la prevalencia de punto). La frecuencia absoluta para la prevalencia de período de la hipertensión arterial entre el 1 de enero y el 31 de diciembre del año Y es de 11.000 casos.

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2. Frecuencia relativa La frecuencia relativa es el número de casos existentes en un momento o un período dado con respecto al número de individuos expuestos al riesgo en este mismo momento o a mitad del período estipulado. La frecuencia relativa implica entonces relacionar un numerador con un denominador. El dato del numerador registra los casos de enfermedad existentes en el momento o en el período. El dato del denominador indica los sujetos expuestos al riesgo para esta patología. Numerador La relación sena del orden:

*k Denominador

Para este propósito, se colocarán unos ejemplos tanto para la prevalencia de punto como para la de período: a) Prevalencia de punto Fecha: 1 de enero del año Y. Numerador: 18.500 sujetos con lepra en una área. Denominador: 22.000.000 de sujetos en esta área sometidos al riesgo en esta fecha. Constante: k = 100.000. La relación sería: 18.500 22.000.000

*100.000

84,1 por 100.000

Interpretación: Para cada 100.000 sujetos expuestos a la lepra en un momento dado, se encuentran alrededor de 84 con la presencia de dicha enfermedad. Dicha relación es una proporción, llamada proporción de prevalencia de punto de lepra, en una área dada. Es una proporción, ya que el numerador está incluido en el denominador de los 22.000.000 de sujetos, en una fecha dada que es el 1 de enero del año Y. b) Prevalencia de período En lo referente a la prevalencia lápsica de hipertensión arterial, entre el 1 de enero y el 31 de diciembre del año Y, el número de casos existentes en este período (viejos + nuevos) fue de 11.000, con una población expuesta a mitad del período de 120.000 sujetos. La frecuencia relativa correspondiente a la proporción de prevalencia de período para el año Y, sería: Numerador: 11.000 casos de hipertensión arterial. Denominador: 120.000 sujetos, expuestos a riesgo a mitad del período, en una área dada. Constante: k = 1.000. 11.000 Proporción de prevalencia de período: *1.000 91, 66 por 1.000 120.000 LibertadDigital | 2015

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Interpretación: Por cada 1.000 individuos en esta área, la hipertensión se encontró presente en aproximadamente 92 sujetos durante por lo menos algún tiempo del año Y. La prevalencia relativa no puede ser llamada (ni es una) tasa de prevalencia, aunque sea común oír este término, porque no expresa la velocidad de cambio de una patología en un período dado, sino la existencia de dicha patología en un momento o en un período. La prevalencia relativa es una proporción de prevalencia. Se debe tener en cuenta que la prevalencia, tanto en la frecuencia absoluta como en la frecuencia relativa, puede estimarse en forma global o en forma específica para las categorías de variables tales como edad, sexo, raza, estado civil...

d) Algunas aplicaciones de los datos de prevalencia

Entre otros usos, los datos de prevalencia pueden ser de gran utilidad en tres grandes campos: la investigación epidemiológica; la vigilancia epidemiológica; la administración y planificación de la atención médica. 1. La investigación epidemiológica Los datos de la prevalencia (de punto y de período) estimulan el desarrollo de la investigación epidemiológica, ya que en algunas comunidades son a veces los únicos datos de que se dispone para estudiar algún tipo de enfermedad. Las encuestas de prevalencia son de fundamental importancia en un país para saber, a nivel de población, la existencia de una patología y su gravedad en la comunidad. Por su parte, el conocimiento de las patologías de mayor prevalencia da base para establecer prioridad de investigación en salud y a su vez permite la búsqueda de los factores de riesgo relacionados con la existencia (prevalencia) de una patología de alta frecuencia. 2. La vigilancia epidemiológica La información sobre la prevalencia en un momento o período dado ayuda a medir la magnitud o la carga, sobre la población, de unas patologías que constituyen un problema de salud pública y determinar las acciones o medidas a tomar para el control de dichas patologías y la posterior evaluación de aquellas medidas. Los datos de prevalencia permiten también conocer la distribución de una patología en cierto lugar, no sólo en forma general sino también en forma específica según variabilidad de persona, tiempo y lugar. En una comunidad, la medición de la prevalencia en forma seriada para una enfermedad de tipo crónico o de larga duración puede indicar, por una parte, la incidencia entre los diferentes intervalos de corte de prevalencia, es decir, los casos nuevos entre dos intervalos, o sea, la velocidad de producción de una patología. Esta medición seriada, por otra parte, visualiza la tendencia al alza o a la baja de la existencia de una patología, siempre y cuando que la determinación de dicha patología se haga con los mismos criterios. Entre varias comunidades, la determinación simultánea de la misma patología da base para comparar y establecer lugares de alto, mediano y bajo riesgo de existencia de la patología.

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3.

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La administración y planificación de la atención médica

El conocimiento de la prevalencia ayuda a la adecuación de los recursos, en forma racional, a la patología existente para la atención hospitalaria, de consulta externa y de los servicios de salud en general (91). Con estos datos, se pueden estimar también el número de pacientes que se espera en una comunidad en un momento dado o en un período, al igual que su tiempo de tratamiento (por ejemplo, en un programa de TBC, malaria o cáncer). De esta manera se facilita la planificación de los recursos económicos, materiales, humanos y otros, necesarios para combatir estas patologías en los servicios de salud. Además se puede asumir la responsabilidad a cada nivel de atención en forma pronta según las patologías prioritarias.

4. Mortalidad Los indicadores de frecuencia de la mortalidad se comportan de manera similar a los de la incidencia, ya que la mortalidad es también un fenómeno dinámico. Se debe considerar entonces, por una parte, los aspectos de mortalidad general para toda una comunidad o una institución, y por otra parte, los aspectos de mortalidad específica, según las variables de persona, de tiempo y de lugar. Igualmente se presenta la mortalidad específica según diagnósticos en forma aislada o en grupos de diagnósticos, llamada generalmente «mortalidad específica por causas diagnósticas». Como tal entonces se puede hablar de la proporción o riesgo de mortalidad de una comunidad o institución cuando el numerador consta de individuos fallecidos en un período y en un lugar dado, y el denominador consta de los individuos a riesgo en esta comunidad, en el mismo lugar y en el mismo período. Con respecto a la tasa de mortalidad, el numerador consta de los eventos de mortalidad presentados en un lugar y período dado, mientras que el denominador se refiere a tiempo-persona de exposición al fenómeno de mortalidad en el mismo período y en el mismo lugar para una comunidad. En lo concerniente al seguimiento de una cohorte, la tasa de mortalidad puede referirse a una cohorte fija, cuando el seguimiento no permite inclusiones de sujetos nuevos durante el tiempo de exposición. Se trata de una cohorte dinámica cuando, durante el seguimiento, hay lugar a entradas de nuevos individuos a la cohorte. En función de tasa, el denominador de la cohorte fija y de la cohorte dinámica es siempre en base a tiempo-persona de exposición a la muerte (12, 36, 37, 61, 63, 88, 103, 112, 120). A manera de ejemplo, se trae el cálculo de la tasa de mortalidad en la tabla 4.4. Cálculo de la tasa de mortalidad en una cohorte La tasa de mortalidad expresa la velocidad con la cual se presenta el evento muerte durante un cierto período en una comunidad o en un grupo de individuos, en un lugar determinado. Como tal, la tasa de mortalidad resulta de la relación de un numerador con un denominador. — Numerador de la tasa de mortalidad: frecuencia de los eventos (muertes) ocurridos en un período y lugar establecidos.

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— Denominador de la tasa de mortalidad: tiempo aportado por las personas observadas, medido como tiempo-persona o persona-tiempo, durante este mismo período y en el mismo lugar. Este denominador tiempo-persona es el tiempo durante el cual han estado expuestos los individuos al fenómeno muerte. El resultado de esta tasa suele ser multiplicado por una constante de 10 en vista de que el numerador puede ser pequeño con respecto al denominador y pudiera dar lugar a una serie de cifras decimales de difícil manejo. Al analizar la información de la cohorte, se estudian la mortalidad por una parte, y por la otra, la contribución en tiempo-persona aportada por los miembros de la cohorte. El evento muerte en cada período constituye el numerador de una tasa de mortalidad. Los años-persona conforman el denominador de esta misma tasa. Conociendo los numeradores y los denominadores se puede calcular la tasa anual de mortalidad por cada período e igualmente la tasa para el período de los 4 años, según la tabla 4.4: TABLA 4.4 Numerador evento muerte

Denominador en años-persona

Año 1.°

200

9.925

20,15

Año 2.°

150

9.825

15,26

Año 3.°

300

9.750

30,76

Año 4.°

400

9.475

42,21

38.975

26,94

Período en años

Período total

1.050

Tasa anual por 1.000

El cálculo de la tasa de mortalidad para el año 1.° se haría así: — Numerador : 200 eventos (muertes) — Denominador en a-p: Cohorte inicial + 1/2 entradas — 1/2 muertes — 1/2 pérdidas, o sea 10.000 + 150/2 - 200/2 - 100/2 = 10.000 + 75 - 100 - 50 = 9.925 a-p. La tasa de mortalidad, con k = 1.000 sería: (200/9.925)* 1.000 = 20,15 — Interpretación: Por cada 1.000 años-persona durante el año 1.°, se presentaron 20,15 muertes.

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Nótese que para todo el período de 4 años, se presentaron 1.050 eventos-muerte para un total de 38.975 años-persona de seguimiento, lo que implica una tasa de mortalidad para todo el período de: (1.050/38.975) * 1.000 = 26,94 o sea que durante el período de 4 años, la tasa de mortalidad fue de 26,94 por mil año-persona.

5. Relación entre incidencia, prevalencia y mortalidad El individuo que adquiere una enfermedad (incidencia) permanece enfermo durante un momento o un período dado (prevalencia de punto o lápsica). Dicho individuo puede morir de esta misma enfermedad o de cualquier otra patología independiente o derivada de la enfermedad investigada (mortalidad). Los diferentes indicadores de la morbimortalidad, incidencia, prevalencia y mortalidad, presentan diversas relaciones y es importante una interpretación correcta de ellas (10, 12, 36, 37, 61, 69, 88, 90, 103,112, 152). a) Relación entre incidencia, prevalencia de punto y de período

Refiriéndose al diagrama 4.1, es importante observar que la prevalencia de período o prevalencia lápsica consta de sujetos o de enfermos viejos al iniciar el período, mientras que otros casos adquirieron su enfermedad durante este período. Los casos viejos llegaron enfermos al período y se encontraban enfermos en el momento de la iniciación del período. Constituyen, por tanto, la prevalencia de punto al principio del período. Los casos nuevos son los mismos que constituyen la incidencia en el período. De allí se puede establecer esta relación: Prevalencia de período (PL) = Prevalencia de punto Pp al principio del período + Incidencia / en el período Permite entonces esta ecuación, que en forma general para un período a — b se traduce así:

PL a  b

Pp a  I a  b El análisis de esta ecuación permite deducir que una variación (aumento o disminución) de la incidencia se traduce en una variación en la prevalencia de período. Por otra parte, en una enfermedad crónica y estable en su duración para un grupo fijo, la prevalencia de punto es sensiblemente igual al principio, a mitad o a final del período, es decir en cualquier momento en el período. Esta relación es valedera, en términos absolutos, cuando los sujetos a riesgo siguen iguales durante el período. Cuando los sujetos a riesgo varían, esta relación se refiere a la proporción de prevalencia de punto que seguirá igual en cualquier momento del período para una enfermedad estable.

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De las consideraciones anteriores se deduce que existe una relación entre la incidencia y la prevalencia de punto de una enfermedad a través de la duración. Entonces a incidencia fija, mientras mayor sea la duración de una enfermedad, mayor será su prevalencia en un momento dado. Se deduce también que para una enfermedad de duración fija mientras mayor sea la incidencia, mayor será la prevalencia (12, 36, 37). Esta relación aproximada se traduce en una ecuación, válida sobre todo en las enfermedades crónicas, estables y de larga duración, que se representa así: P = I *D, en donde P = Prevalencia de punto, I = Incidencia, D = Duración. De allí se deriva que:

I = P/D y D = P/I Esta ecuación no se cumple necesariamente en enfermedades agudas y transmisibles y de duración inestable. A manera de ejemplo, para una enfermedad estable con una incidencia anual del 20 por 10.000, y con una duración promedio de 3 años, la prevalencia de punto relativa se estimaría así: p = I*D = (20/10.000) *3 = 60 por 10.000 Interpretación: Esta relación implica que habría en un momento dado 60 sujetos con esta enfermedad por cada 10.000 sujetos expuestos. Es conveniente señalar que cuando el período de la incidencia se refiere a un año (incidencia anual), y que la prevalencia (de punto) sea mayor que la incidencia, entonces la duración de la enfermedad es mayor de 1 año. Por otra parte, la duración de una enfermedad estable, con una incidencia anual del 20 por 10.000 y una prevalencia de punto del 120 por 10.000, se estimaría de la manera siguiente: 120 /10.000 D P/I 6 años 20 /10.000 b)

Diferencias entre incidencia y prevalencia

Se revisarán estas diferencias tanto para la frecuencia absoluta como para la frecuencia relativa. 1. Con respecto a la frecuencia absoluta a) La prevalencia trata de casos existentes, sea prevalencia de punto, sea prevalencia de período. Lo importante no es tanto el momento de la iniciación de la enfermedad (hace un año o hace 10 años), sino su presencia o existencia en un momento o período dado. b) La incidencia se refiere a un período dado. Los casos de dicha enfermedad se

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adquieren tan sólo en este período, o sea casos nuevos con respecto al período. Esta situación implica un cambio en el estado de la enfermedad que pasa de E— (sin la enfermedad) a E+ (con la enfermedad) durante el período referido. 2. Con respecto a la frecuencia relativa a) La proporción de prevalencia tiene como numerador su frecuencia absoluta, es decir el número de casos (300, por ejemplo) presentes o existentes en un momento o en un período dado. El denominador en la proporción de prevalencia se refiere a los sujetos a riesgo (12.000, por ejemplo) en el momento o a mitad de período, dependiendo si se trata, respectivamente, de prevalencia de punto o de prevalencia de período. Referente a la prevalencia de punto, la relación sería: 300 12.000

*1.000

25 por 1.000

Interpretación: Para cada 1.000 personas expuestas a riesgo en un momento dado, la enfermedad se encuentra presente en 25. b) En cuanto a la incidencia, la frecuencia relativa puede ser de dos clases: proporción de incidencia y tasa de incidencia. 1. Proporción de incidencia El numerador está representado por los sujetos que adquirieron la enfermedad durante el período (200 E+ en el ejemplo). El denominador está compuesto por los sujetos a riesgo en el período (16.000 sujetos en este ejemplo). Por tanto, la proporción de incidencia será: 200 16.000

*1.000 12, 5 por 1.000

Interpretación: Por cada 1.000 sujetos, alrededor de 13 adquirieron la enfermedad durante el período del año Y. 2. Tasa de incidencia El numerador consta también de los sujetos que adquirieron la enfermedad durante el período (300 casos nuevos en este ejemplo). El denominador se expresa en función de unidades de tiempo-persona de seguimiento para la observación de los sujetos a riesgo (36.000 años-persona en dicho ejemplo). Nótese, por ejemplo, que un grupo de 50 sujetos seguidos durante 3 años contribuyen con 150 a-p de observación. Este denominador es una unidad de tiempo y la relación numerador/denominador se convierte en una razón y no en una proporción. La tasa de incidencia sería: 300 36.000

*1.000

8, 33 por 1.000 a  p 300

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Interpretación: Por cada 1.000 años-persona de observación durante el período, se presentaron alrededor de 8 casos nuevos de dicha patología. En resumen, la prevalencia presenta dos diferencias fundamentales con la incidencia. La prevalencia trata de casos existentes (nuevos + viejos), no importa el momento o el período en que empezaron los casos, sino los que existen en el período considerado, mientras que la incidencia trata de casos nuevos en un período dado. Esta diferencia en la frecuencia absoluta es la misma que se presenta en el numerador de la frecuencia relativa. La otra diferencia se presenta tan sólo para la frecuencia relativa en su denominador, cuando se trata de tasa de incidencia y de proporción de prevalencia. El denominador de la proporción de prevalencia se refiere siempre a individuos expuestos, mientras que en la tasa de incidencia el denominador es una unidad de tiempo llamada tiempo-persona.

c) Relación entre prevalencia y mortalidad: letalidad

La prevalencia, tanto de punto como de período, puede relacionarse con la mortalidad en el mismo período. Esta relación, teniendo como numerador a la mortalidad y como denominador a la prevalencia, se llama letalidad. 1.

Letalidad a partir de la prevalencia de punto

Sean 8.000 casos de lepra existentes en una comunidad el 1 de enero del año Y (prevalencia de punto de la lepra). Se hace el seguimiento de dichos individuos en un período de un año para determinar la mortalidad en este grupo, la cual alcanzó 400 individuos. La letalidad sería: 400 8.000

*100

5 por 100

Interpretación: De cada 100 individuos registrados con lepra el 1 de enero del año Y, se mueren 5 en el curso de un año a causa de dicha enfermedad. 2.

Letalidad a partir de la prevalencia de período

Sea el ejemplo siguiente: de 11.000 casos de hipertensión existentes durante el período del año Y (prevalencia de período) se han muerto 1.000 sujetos durante este mismo año a causa de esta enfermedad. La relación de los 1.000 sujetos con respecto a los 11.000 sujetos enfermos en el período del año es: 1.000 11.000

*100

9,1 por 100

Interpretación: De cada 100 individuos que se encuentran enfermos de hipertensión en un período de un año, se mueren aproximadamente 9 durante este mismo año. LibertadDigital | 2015

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3.

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Letalidad a partir de prevalencia de punto promedio

Si para una comunidad se conoce la proporción de prevalencia de punto promedio para una patología de tipo estable (es decir de poca variación en la duración de la enfermedad), se puede estimar la letalidad durante un determinado período de seguimiento a partir de la proporción de mortalidad de dicho período. Sea una patología con una proporción de prevalencia promedio de 100 por 1.000 y una proporción de mortalidad de 7 por 1.000 en un determinado período. Se debe tener en cuenta la utilización de las mismas unidades (k — 1.000 en este ejemplo) tanto para la proporción de prevalencia como para la proporción de mortalidad. La estimación de la letalidad para dicha patología en este período sería: 7 /1.000 100 /1.000

*100

7 por 100

Interpretación: Para cada 100 sujetos, con cierta patología durante un determinado período, se mueren 7 a consecuencia de esta patología en el período de observación estipulado. d) Relación ente incidencia y mortalidad

En un período dado la puerta de entrada de pacientes nuevos se hace a través de la incidencia y una de las puertas de salida de enfermos se hace a través de la mortalidad. Cuando hay muchas entradas de pacientes, se aumenta la existencia de enfermos, es decir, la prevalencia. La salida de pacientes en el período, fuera de la vía de la mortalidad, se debe además a curaciones y a pérdidas, lo que también contribuye a disminuir la prevalencia para una enfermedad. Cuando se hace el seguimiento de unos individuos a partir de la fecha de diagnóstico de una enfermedad hasta la fecha de su muerte, como consecuencia de dicha enfermedad, se establece así un análisis de supervivencia. En enfermedades graves, como algunas clases de cáncer, con supervivencia baja o cuyo diagnóstico se hace en víspera de la muerte y en ocasiones post-mortem, la mortalidad en dichas enfermedades se toma como una estimación de la incidencia. Por otro lado en un período determinado existe la relación Mortalidad (M) sobre Incidencia (I), la que se traduce como: (M/I) * k Ejemplo: En una cierta comunidad, durante un período de un año, se registraron 2.000 casos nuevos de una enfermedad y 400 muertes a consecuencia de la misma enfermedad, independientemente de la duración de la enfermedad en los muertos, que puede ser mayor o menor del año. La relación se expresa así: (400/2.000) * 100 = 20 por 100 Interpretación: Por cada 100 casos nuevos de una enfermedad en un período de un año se mueren 20 sujetos en este año a causa de esta enfermedad, cualquiera sea su duración en los sujetos fallecidos.

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La relación M/I, sensiblemente igual a 1, indica una enfermedad grave de corta duración y de muy baja supervivencia. Tal puede ser el caso de la rabia, de la leucemia aguda, del cáncer de páncreas, etc. Esta relación M/I puede ser eventualmente mayor de 1 cuando en un período hay más muertos cuya enfermedad había empezado en períodos anteriores que casos nuevos de la misma; también por subregistro en la incidencia; o igualmente cuando el diagnóstico aparece tan sólo en los certificados de defunción y no en los registros de incidencia, como ocurre en oportunidades. La relación M/I, vecino de 0, implica una enfermedad de baja mortalidad.

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5 Estrategia de la epidemiología y proceso de causalidad

La epidemiología, a diferencia de otras disciplinas que se basan en el determinismo, lo hace en términos de probabilidades. Por tanto, la descripción de los eventos epidemiológicos necesita ser derivada de una población de referencia, de la cual generalmente se extrae una muestra. Las primeras conclusiones inicialmente se refieren únicamente a esta población, ya que las circunstancias de este estudio pueden ser distintas en otra población o en una misma población en una etapa diferente en el tiempo calendario. La generalización o inferencia se hace en forma posterior, de acuerdo con la confrontación de más o nuevas evidencias. Se verán aspectos principales de la estrategia como: — Bases fundamentales de la estrategia de la epidemiología. — Proceso de causalidad en la relación de variables. — Clasificación de los estudios epidemiológicos. — Criterios para la selección de un determinado tipo de estudio epidemiológico.

1. Bases fundamentales de la estrategia de la epidemiología La epidemiología, al igual que cualquier ciencia, se basa en los aspectos estratégicos de: — Reunión de los hechos, o examen de hipótesis existentes (descripción). — Formulación de hipótesis original, o de una nueva o más específica (hipótesis). — Prueba o verificación de la hipótesis, por la obtención de hechos adicionales, que permitan la aceptabilidad de la hipótesis (verificación o prueba). Sin embargo, como se trabaja en humanos, existe mucha limitación para la experimentación directa; la reunión de los hechos, y sobre todo la prueba de la hipótesis, tienen sus aspectos particulares (6, 36, 41, 66, 80, 101, 102, 106, 120, 148, 162, 167). a) Reunión de los hechos Para cumplir con este propósito, se necesita de un buen sistema de recolección de información sobre la distribución de la enfermedad en la población, en una área dada y un período definido. LibertadDigital | 2015 69

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El éxito de la reunión de información consiste en estrechar el campo para localizar las categorías de interés de persona, de tiempo y de lugar, con mayor exposición al riesgo y así poder formular una hipótesis de la forma más específica posible. El campo de la reunión de los hechos se centra sobre todo en la epidemiología descriptiva. Consta en esencia del análisis de tres partes fundamentales, orientadas a formular y luego probar una hipótesis o cadena de hipótesis, como son: — Variables de persona. — Variables de tiempo. — Variables de lugar.

b) Formulación de la hipótesis El éxito o fracaso de una buena investigación epidemiológica causal depende, entre otras cosas, de la solidez de la hipótesis. La hipótesis epidemiológica presenta generalmente una relación de causa a efecto entre dos o más categorías de eventos. Tiene que mostrar una consistencia lógica, compatibilidad con el cuerpo del conocimiento científico y capacidad de ser sometida a la experimentación en términos generales o a la verificación o prueba en términos epidemiológicos. Se deben tener en cuenta estudios anteriores hechos en relación con el tema (6, 36, 41, 80, 120, 148). c) Verificación o prueba de la hipótesis En forma general, la metodología utilizada para un primer acercamiento es la reunión de los hechos epidemiológicos consignados en el estudio descriptivo, en donde se seleccionan datos lo más completos posible sobre las características de persona, tiempo y lugar, y variables de interés para formular hipótesis. Para la verificación de la hipótesis, la metodología puede contemplar de nuevo el estudio descriptivo en su forma transversal o longitudinal. Un paso más adelantado sería la realización de los estudios de observación, también llamados analíticos, que son los estudios de «casos y controles» y los estudios de «cohorte». Cuando las circunstancias del estudio lo permitan, el mejor acercamiento es el de los estudios experimentales o de intervención. Para la prueba de la hipótesis no es necesario seguir estrictamente el orden del estudio descriptivo, luego los estudios analíticos de «casos y controles» y de «cohorte», y finalmente el estudio experimental. Se puede empezar por el más alto nivel posible, de acuerdo con los conocimientos actuales, los datos disponibles y los objetivos del estudio.

2. Proceso de causalidad en la relación de variables Sean dos variables Fr y E, respectivamente un factor de riesgo y un efecto, el camino hacia el establecimiento de causalidad entre estas dos variables implica los siguientes puntos: 1.

Lógica y sentido común en la relación propuesta entre las dos variables Fr y E.

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2. Que la propuesta de causalidad entre los eventos Fr y E esté generalmente en concordancia con los conocimientos actuales disponibles sobre el tema. 3. Que se establezca una relación de dependencia entre los dos eventos, siendo Fr una variable independiente y E la variable dependiente de la primera. 4. Secuencia cronológica, ya que la variable independiente debe ser antecedente y la variable dependiente ser subsiguiente a la primera. 5. Que haya asociación estadística entre los eventos Fr y E, o en otros términos asociación significante. Indica que la relación entre dichos eventos no se deba al azar, sino que la presencia del uno esté relacionado con la presencia o ausencia del otro, sin implicar orden de aparición de los eventos. 6. Que hay fuerza en la asociación. El concepto de fuerza en la asociación no sólo implica mayor significancia estadística, sino también habrá mayor fuerza mientras más alta esté la razón teniendo como numerador la frecuencia del evento E con la presencia del Fr y por denominador la frecuencia E con la ausencia de Fr. Mientras más alta o más fuerte la relación (E con Fr)/(E sin Fr), mayor será el indicio de causalidad. 7. Que haya consistencia en la asociación, es decir, encontrar la asociación repetida en el mismo sentido Fr ĺ E en diferentes estudios. La repetición del fenómeno en la misma dirección en diversas circunstancias de persona, tiempo y lugar implica que un evento es anterior al otro, o sea la presencia de un factor precedente, factor de riesgo y de un factor subsiguiente, el efecto, lo que es un paso esencial en la relación de causalidad. Es probablemente más importante la consistencia de la asociación que su alta significancia en algunas oportunidades dadas. 8. Cuando los niveles de medida son adecuados, se debe encontrar una relación dosis-respuesta entre los eventos Fr y E, es decir que un aumento en la variable Fr se traduzca en una respuesta en la frecuencia de la variable E directa o indirectamente proporcional a Fr. La relación dosis-respuesta indica que en diversas categorías de exposición, a medida que aumenta la acción o el grado del factor de riesgo, mayor será la probabilidad de aumentar la frecuencia y la severidad del efecto. En otros términos, habrá un aumento de la frecuencia del efecto en grupos con mayor exposición al factor de riesgo (cuando la relación es directamente proporcional). La relación dosis-respuesta se valora cuando el factor de riesgo se encuentra medido a nivel ordinal, interval y de razón. En este mismo plan, grupos sucesivos con mayor exposición al cigarrillo tendrán un aumento de frecuencia y de severidad de bronquitis o enfisema pulmonar sobre grupos no fumadores o con dosis baja de cigarrillo. 9. En lo posible debe existir la relación tiempo-respuesta, es decir que el intervalo de tiempo transcurrido entre el estímulo de FR y la aparición del evento E debe encajar dentro de cierto límite de tiempo para los diferentes sujetos. Implica que el factor precedente está seguido dentro de un lapso regular del factor subsiguiente. La observación de esta serie de relaciones puede inducir a causalidad entre dos eventos Fr y E en la estrategia empleada en los diferentes tipos de estudio epidemiológicos. Este proceso implica comparar la variable que se observa, sea el factor de riesgo o el efecto, en diversos grupos de estudio y también detectar la posible asociación de estas variables en repetidas circunstancias.

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a)

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Comparación

Un papel básico de la epidemiología es la comparación. Se compara la enfermedad entre distintos grupos de personas, en una misma región geográfica y en un mismo lapso, para ver las características de las personas expuestas al riesgo. Se compara la enfermedad entre varias regiones, en un mismo período, para ver su comportamiento geográfico. Se compara la enfermedad en la misma región, de acuerdo con el paso del tiempo y de acuerdo con épocas y estaciones del año, para seguir la tendencia secular y las variaciones cíclicas y estacionales de la enfermedad. Se compara también la exposición al riesgo con estos mismos parámetros, para ver su variación y evolución con respecto a la enfermedad. Esto permite destacar los grupos con mayor exposición a los factores de riesgo. Se realizan, además, comparaciones entre grupos para destacar la relación entre un factor antecedente o posible causa, más frecuente en grupos de estudio que en grupos control, y un factor subsiguiente, o efecto o enfermedad, investigado como consecuencia de lo anterior. En general, para las comparaciones de variables epidemiológicas es importante tener en cuenta las circunstancias siguientes (7): 1. Número de grupos a comparar: Si se trata únicamente de la variación dentro de un mismo grupo o si se trata además de comparación entre dos o más grupos, independientes o relacionados. 2. Número de variables en juego: Puede tratarse de una sola, dos o más variables. En caso de dos o más, es importante localizar la variable subsiguiente y la o las variables antecedentes. La variable antecedente puede ser alguna característica, o atributo de la persona, tiempo, lugar o algún factor de riesgo que se analiza. La variable antecedente es aquella cuya variación puede traer o implicar un cambio en la variable subsiguiente o efecto. 3. Unidad de medida empleada para las variables: Se debe tener en cuenta la naturaleza de las variables, es decir, si son cualitativas o cuantitativas, y aquellas si son discretas o continuas, igualmente determinar el nivel de medida sea nominal, ordinal, interval o de razón. La utilidad de esta observación es para el grado de precisión en la inferencia que se quiere hacer del estudio. 4. Similitud de los grupos de estudio y de control: Con respecto a las características demográficas y otras, según la finalidad del estudio que se realiza. La importancia de la similitud de los grupos de estudio y de control radica en que, en el momento de hacer la comparación, la diferencia que se nota en el efecto se debe únicamente a la presencia, la ausencia o a la variedad del factor de riesgo en cada uno de los grupos, y no a factores diferentes, ya que dichos factores tienen la misma distribución tanto en grupos de estudio como en grupos control. La falta de similitud puede originar inferencia errónea en las conclusiones del estudio.

b)

Causalidad y asociación

El enfoque de una enfermedad o evento epidemiológico generalmente es de naturaleza multicausal. No se pretende que una enfermedad pueda tener solamente una causa.

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Simplemente para facilidad de estudio, se habla de la causa investigada (56, 133, 134, 157, 159, 160, 182). 1. Proposición causal: Se referirá al diagrama 5.1 para enfocar mejor el concepto de causalidad.

Siendo: Fr, el factor de riesgo, o factor antecedente E, el efecto o el factor subsiguiente. En la investigación médica, una relación causal entre un factor antecedente Fr y un factor subsiguiente o enfermedad E, indica que E aumente o disminuya generalmente su frecuencia en forma significativa como respuesta a un aumento en la variable Fr, indica también que entre Fr y E hay una sucesión en el tiempo, siendo Fr siempre anterior a E; que hay lógica en la relación de causalidad, siendo Fr una variable independiente y E una variable dependiente. Algunas veces, es muy obvia la relación, pero generalmente se necesita utilizar las técnicas de análisis epidemiológico para inferir causalidad. En epidemiología, las bases estratégicas para la investigación etiológica ocupan un papel central. Habrá que evaluar la proposición causal, teniendo en cuenta la complejidad que pueda presentar dicha relación. El conjunto de elementos necesarios o indispensables para producir el efecto y de otros elementos condicionantes, determina la causa suficiente o factor causal para producir el efecto. Pueden existir varias causas suficientes, independientes o relacionadas, para un mismo efecto en el aspecto multicausal. El cigarrillo, el asbesto, son factores de riesgo o causas independientes en la producción del cáncer de pulmón. En la T.B.C., por ejemplo, la relación causal gira alrededor del bacilo de Koch, según los conocimientos actuales. Pero además del bacilo de Koch, hay un conjunto de factores dependientes de las condiciones de persona, como estado de nutrición, hacinamiento y otros de tiempo y de lugar, los cuales también contribuyen a la producción de la enfermedad y no solamente la presencia del bacilo de Koch. Si bien es cierto que existen factores principales en la producción de enfermedades, existen también una serie de factores de riesgo aislados en la producción de las mismas. En oportunidades el esquema es sencillo, pero en otras el fenómeno se vuelve complejo y es importante tener en cuenta esta limitación en las conclusiones epidemiológicas. Sin embargo, se debe identificar en lo posible la condición básica o indispensable para la producción de un efecto y los factores condicionantes al desarrollo del evento.

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Hay unos elementos indispensables para producir una enfermedad, sin los cuales no se presente. Pero hay otros conjuntos de elementos aunque en forma individual no producen enfermedad, pero unidos a los elementos indispensables contribuyen a producir la misma; estos últimos son los elementos condicionantes. La representación se hará en el diagrama 5.2 (53, 160).

Sin embargo, no siempre es factible la diferenciación entre factores indispensables y factores condicionantes y se debe tratar de establecer la relación causal por lo menos en forma sencilla. Elementos básicos o indispensables, sumados a elementos condicionantes, constituyen el factor causal, o la causa Fr, suficiente para producir el evento o efecto E, cuando se refiere al modelo unicausal. Cuando hay otros conjuntos de factores o causas independientes entre sí, pero cada una capaz de producir el efecto E por sí sola en forma aislada, se refiere al modelo multicausal. Al referirse a causalidad, se acerca al paso final de una serie de procedimientos, basados, desde luego, en conceptos de probabilidad, en donde se trata de relacionar o asociar el factor antecedente Fr con el factor subsiguiente o la enfermedad E. 2. Asociación. Al hablar de asociación entre un factor Fr y otro evento E, significa que la proporción de individuos que presentan ambos eventos en forma simultánea es significativamente mayor o menor que la proporción esperada en base a consideraciones hechas en cada uno de los dos eventos. Por ejemplo, si el evento Fr se distribuye en la comunidad en una proporción de 2 por 1.000 significa que de cada 1.000 sujetos presentes, 2 se deben encontrar con este evento Fr. Por otra parte, si la distribución del evento E es de 5 por 1.000, en forma análoga se deben encontrar 5 sujetos con E de cada 1.000 individuos. Pero si al revisar 1.000 individuos presentando el evento Fr se encuentra que 200 de ellos también presentan E, esta relación de 200 en 1.000 es francamente superior a lo que se esperaría en la comunidad, que sería solamente 5. Daría base para pensar con una diferencia tan grande que hay una relación de asociación entre Fr y E. En términos epidemiológicos, la asociación es una relación entre dos categorías de eventos epidemiológicos significativamente mayor o menor de lo esperado en base a la distribución de frecuencia de cada uno de estos eventos en forma separada. No se estipula necesariamente que uno debe anteceder al otro. La asociación se establece por categorías de individuos y en ningún momento por un solo individuo.

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La noción de asociación plantea los puntos siguientes: — En primer lugar, la existencia de una relación entre dos categorías de eventos. — En segundo lugar, la naturaleza causal o no de dicha relación (120). a) La asociación puede ser i) No significante, cuando la relación entre las categorías de eventos no es mayor de lo esperado, ii) Significante, cuando estadísticamente la relación entre estas categorías de eventos es mayor de lo esperado. Cuando la asociación es significante, el factor de riesgo o factor antecedente puede ser relacionado con el efecto por su presencia o por su ausencia. Es decir, su presencia puede ser directa o indirectamente proporcional al desarrollo del efecto. b) La asociación significante puede ser i) No causal, es únicamente asociación estadística, sin que la relación entre las categorías de eventos tenga alguna razón lógica para explicar el resultado entre el llamado factor antecedente y el subsiguiente. Un ejemplo puede ser la relación observada entre el aumento del uso de neveras en las casas y la disminución de la gastroenteritis en algunos sectores sociales de la población. ii) Causal, cuando el factor Fr aparece como causa suficiente en el desarrollo del evento subsiguiente o de la enfermedad. La asociación causal debe manifestarse o repetirse en circunstancias distintas de persona, tiempo y lugar para ser aceptada como tal. c)

A su vez, la asociación causal puede ser i) Indirecta, cuando el factor Fr estudiado no es la causa última del efecto, sino a través de otro factor conocido o desconocido responsable en forma directa de la enfermedad. ii) Directa, cuando se reconoce, hasta donde el límite del conocimiento actual lo permita, como una de las causas suficientes responsables en última instancia del efecto. Eso depende de la cadena de causalidad empleada, la que viene representada por los diagramas siguientes: 5.3 y 5.4:

El diagrama 5.3 expresa que Fr produce E, en forma directa hasta donde lleguen los conocimientos actuales, sin factores intermedios entre la acción de Fr y la respuesta que se produce en E.

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En el diagrama 5.4, Fr hace parte de una cadena lineal de eventos, en donde D es el último eslabón conocido para la producción de E. En esta modalidad Fr es un factor de causalidad indirecta en la producción del efecto E. Se debe distinguir entre la asociación causal y la asociación espuria (97, 123). Sea un factor causal Fr positivamente relacionado con un efecto E, es decir que a un aumento en la variación de Fr corresponda un aumento en la distribución del efecto E. Sea un efecto D, asociado también positiva o negativamente con Fr, pero únicamente en asociación estadística sin relación causal. Se representa gráficamente en el diagrama 5.5:

Resulta entonces que una variación en D se acompaña también con una variación en E, asociación que es únicamente estadística sin relación causal. Esta relación de D con E se llama espuria. D no entra en la cadena de causalidad, lo que la diferencia de la asociación causal indirecta. La acción sobre el factor D, es decir, su aumento o supresión, no tendrá ninguna influencia sobre el evento E, porque no son causalmente asociados. Esta asociación no presenta mayor problema cuando se conoce el factor causal Fr, pero el desconocimiento de Fr puede llevar a falsa asociación causal entre D y E. La asociación espuria, es aquella asociación estadística que se produce entre una variable i» y un efecto E, a través de un factor de riesgo Fr, factor último que sí está relacionado causalmente con el efecto. Las variables D y E no tienen ninguna relación causal directa o indirecta en lo que corresponde al diagrama 5.5. La biometría está limitada para distinguir entre una asociación causal y una asociación espuria. Entra el papel de la epidemiología, de la lógica, de los conocimientos actuales sobre el tema de estudio. También la asociación espuria puede ser debida a defectos de metodología. Se debe tener en cuenta siempre el concepto de multicausalidad, en donde fuera de Fr, varias causas suficientes, independientes o relacionadas en mayor o menor grado, pueden desencadenar el efecto en conjunto o en forma aislada, según lo representa el diagrama 5.6.

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En dicho diagrama B, Fr, D son causas suficientes, independientes entre sí, cada cual pudiendo producir E, en mayor o menor grado, sin la presencia de las otras causas. La reunión de B, Fr, D puede ser sumada para la producción de E, o puede potencializar el efecto E. Los eventos B, Fr, D son factores de riesgo sinérgicos (157, 159, 160). Un ejemplo de factores de riesgo sinérgicos es lo que se presenta con los factores de riesgo siguientes: hipertensión arterial e hipercolesterolemia, con el factor subsiguiente o efecto que es el accidente cerebro-vascular. Cada uno de los factores anteriores por sí solo pueden tener alguna influencia en el desarrollo de la enfermedad, pero la presencia de estos factores reunidos conducen a un riesgo más alto de adquirir la enfermedad. Los factores de riesgo tienen acción de potencialización sobre un efecto cuando un grupo de individuos con dos o más factores de riesgo tienen una frecuencia del efecto significativamente más alta que la suma de cada uno de estos grupos con un solo factor de riesgo en forma aislada. Se hará un resumen muy simple de la cadena de causalidad, según el diagrama 5.7:

La asociación causal necesita que la relación entre el factor antecedente o factor de riesgo y el subsiguiente o el efecto sea enfocada lógicamente, y que sea por lo menos en parte explicable por los conocimientos actuales. Requiere una secuencia en el tiempo, siendo el factor de riesgo siempre anterior al efecto o enfermedad. Requiere además fuerza de la asociación, una relación creciente de dosis-respuesta y la repetición del fenómeno generalmente en la misma dirección, dentro de un cierto lapso regular.

3. Clasificación de los estudios epidemiológicos Los estudios epidemiológicos pueden ser clasificados en forma sencilla de la manera siguiente: — Estudios descriptivos. — Estudios analíticos o de observación. — Estudios experimentales o de intervención. Estos diferentes tipos de estudios epidemiológicos pueden ser clasificados, además, según la secuencia cronológica en estudios de corte y estudios longitudinales, prospectivos y retrospectivos, y según la modalidad o dirección del análisis, de la causa hacia el efecto, por una parte, y del efecto hacia la causa, por otra parte.

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a) Estudios descriptivos El estudio epidemiológico descriptivo, básicamente, es la descripción de un problema, la determinación de su frecuencia en diversos grupos o categorías de interés y la formulación de hipótesis y pruebas necesarias para inferir causalidad tendiente a su prevención y control. Los estudios epidemiológicos se encargan de la exploración de eventos epidemiológicos, tanto factores de riesgo como efecto, y factores asociados y de la distribución de su frecuencia (del evento), según las categorías de interés de acuerdo con las variables de persona, tiempo y lugar. b) Estudios analíticos El estudio analítico es un paso más adelantado con respecto al estudio descriptivo. Consiste fundamentalmente en establecer comparación del riesgo entre grupos de estudio y grupos de control. Los grupos están conformados de acuerdo con la observación de eventos epidemiológicos, con criterios definidos para su selección, con el fin de encontrar asociaciones entre factores de riesgo y efecto tendientes a demostrar causalidad. Mientras el estudio descriptivo tiene como principales finalidades el de resaltar categorías de interés para plantear posteriores estudios de causalidad, los estudios analíticos implican más que todo el establecimiento de una relación de causa-efecto a través de comparación de los grupos de estudio y los de control. El estudio analítico o de observación puede enfocarse, según la dirección del análisis, en: 1. Análisis de causa hacia efecto Esta modalidad, en el estudio analítico, es propia de estudio de cohorte. El estudio de cohorte implica el seguimiento a través del tiempo de grupos o cohortes de estudio y de cohortes de control. Las cohortes se siguen por un lapso más o menos grande, de acuerdo con la enfermedad que se investiga y al período que generalmente necesita el factor de riesgo para el desarrollo del efecto. 2. Análisis de efecto a causa En esta modalidad del estudio analítico, que es propia del estudio de casos y controles, los grupos están seleccionados en términos de casos y de controles, según si tienen o no, respectivamente, la enfermedad o el evento que se estudia. Los grupos de casos y de controles son comparados con respecto a características denominadas factores de riesgo para aclarar el papel etiológico de dichos factores en el desarrollo de la enfermedad. c) Estudios experimentales o de intervención El proceso del estudio experimental o de intervención consiste en la introducción o manipulación por parte del investigador de un factor de riesgo o de una medida de

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manera aleatoria en grupos de estudio y de control para posterior determinación del efecto en dichos grupos. El estudio experimental o de intervención se diferencia fundamentalmente del estudio de cohorte por los procedimientos de aleatorización y de manipulación. Aleatorización es el procedimiento que establece igual probabilidad para un sujeto del grupo experimental de pertenecer a los diferentes grupos de estudio y de control. La manipulación es el procedimiento que consiste en establecer grupos de estudio y grupos de control, introduciendo en el grupo de estudio el factor de riesgo o la medida que se quiere investigar y al grupo de control la introducción de alguna otra medida de comparación o de ninguna medida. Por otra parte, en un estudio experimental la aleatorización para asignar un grupo de estudio y un grupo control se hace a partir de una sola muestra del grupo experimental; de allí la similitud de los grupos de estudio y de control. De los dos tipos de estudio de observación, el estudio de casos y controles es un buen procedimiento, barato y eficaz, para establecer asociación entre efecto y factor de riesgo. Cuando hay bases para establecer por otros canales el factor antecedente y el factor subsiguiente, y una buena relación de dosis-respuesta, un buen procedimiento de observación para sugerir causalidad es el estudio de cohorte que, en muchos problemas epidemiológicos, es la mayor aspiración de un estudio, ya que el experimental no se puede realizar sino en oportunidades muy específicas. Por su parte, el estudio experimental o de intervención, cuando es factible realizarlo en población humana, constituye el máximo acercamiento para inferir causalidad, por la gran similitud entre grupos de estudio y grupos de control establecida por la aleatorización, por la manipulación al introducir o asignar un factor de riesgo con la dosis necesaria y también por la posibilidad de controlar otras variables; el estudio experimental hace muy válida la inferencia causal. El estudio experimental está limitado sobre todo por problemas de ética, por el tiempo que puede transcurrir entre la asignación del factor de riesgo y la respuesta en el efecto, por los costos de una experimentación. El epidemiólogo nunca puede estar seguro de que ha eliminado todas las variables que pueden influir en sus resultados. Sin embargo, hace lo posible para controlar variables conocidas, y también las desconocidas, por medio de la aleatorización. El análisis de los estudios epidemiológicos descriptivos, de los analíticos o de observación, y de los experimentales o de intervención, se verá en forma detallada en capítulos especiales. d) Modalidades de los estudios epidemiológicos según aspectos cronológicos 1. Estudios descriptivos La epidemiología descriptiva puede clasificarse de acuerdo con la secuencia cronológica que se visualiza mejor por medio del diagrama siguiente: 5.8:

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El diagrama 5.8 comprende: — Una línea superior 1, llamada Fr, que es el desarrollo del factor de riesgo en los diferentes puntos a, b, c, d, y los segmentos correspondientes. — Una línea media 2, llamada E, que representa a la enfermedad o efecto en los puntos a', b', c’, d’ y los segmentos correspondientes. — Una línea inferior 3, llamada T, que indica la secuencia cronológica de izquierda a derecha a través de los siguientes tiempos: ta, tb, tc, td. La línea 1, Fr, o sea la del factor de riesgo, consta de una parte punteada a — b, de una parte llena, b — c — d. La iniciación de la exposición al factor de riesgo es el punto b. El segmento a — b es anterior a la iniciación del factor de riesgo. La línea 2, E, o sea, la de la enfermedad, presenta un segmento punteado, a’ — b' — c'. En el segmento a’ — b', la enfermedad puede estar en período de incubación en un principio, y el efecto no se detecta por los medios comunes, sino por métodos más precisos o por los programas de tamización o test de filtración, o alguna medida de diagnóstico precoz. El segmento lleno c' — d’ indica la etapa en que la enfermedad se pueda diagnosticar por los medios corrientes, correspondientes a la fase de la enfermedad. La línea 3, T, es la secuencia del paso del tiempo, en donde se hace una sucesión de cortes transversales que mide un factor de riesgo y un efecto en los tiempos sucesivos de ta, tb, tc, td, o es el período de seguimiento de los intervalos ta — tb — tc — td. Los intervalos no son necesariamente en períodos iguales. La razón por la cual la línea superior Fr, 1, en su parte llena, antecede a la línea 2, E, o enfermedad, es que generalmente el estímulo del factor de riesgo empieza antes de tener una respuesta del efecto. La demora en la respuesta puede ser de horas, días o semanas cuando el efecto es una enfermedad transmisible, o tener intervalos que pueden ser de décadas en algunas enfermedades degenerativas. La línea 2, o sea, la de la enfermedad o efecto E, sobrepasa a la línea 1, Fr, después de d, porque el efecto puede seguir aunque haya pasado el estímulo del factor de riesgo. La descripción puede relacionarse al evento factor de riesgo, línea 1, o únicamente al evento enfermedad, línea 2, o a ambos. Puede incluir un corte a partir de cada uno de los puntos de a hasta d, individualmente en los tiempos de ta hasta td, respectivamente, e inclusive del tiempo td. Puede ser también longitudinal, incluyendo bien sea el factor de riesgo o sea la enfermedad, o ambos, teniendo su iniciación en uno cualquiera de los puntos del diagrama. Según lo anterior, el estudio descriptivo puede ser transversal, también llamado de corte, o longitudinal. 2. Estudio de cohorte El momento de la determinación del factor de riesgo Fr y de la determinación del efecto E son de gran importancia según la finalidad del estudio de cohorte. Cogiendo como base el punto O, momento de la iniciación del estudio, se pueden tener las siguientes alternativas: — Factor de riesgo Fr, respecto a O. La determinación de Fr puede ser anterior o posterior a O.

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— Efecto E, respecto a O. La determinación de E puede ser anterior o posterior a O. — Factor de riesgo Fr y efecto E, respecto a O, resultando una combinación de lo anterior. Cuando se considera en forma conjunta al factor de riesgo Fr y al efecto E, en relación a O, recordando que siempre Fr es anterior a E, se tendrán las tres situaciones siguientes desde el punto de vista cronológico, como lo muestra el diagrama 5.9.

a) Como lo indica el diagrama (5.9a), la determinación de Fr y E es anterior a O. Se llama también determinación retrospectiva del factor de riesgo Fr y del efecto E. Traduce que en el momento de la iniciación del estudio ya se han presentado el factor de riesgo y el efecto. Desde el punto de vista cronológico, esta modalidad del estudio se llama estudio de cohorte retrospectivo. b) Según el diagrama (5.9b), la determinación del factor de riesgo Fr es anterior a la iniciación del estudio O, mientras que la determinación del efecto E es posterior a la iniciación del estudio. En esta modalidad hay determinación retrospectiva del factor de riesgo y prospectiva del efecto. Traduce que al iniciar el estudio ya se ha presentado el factor de riesgo, mientras que aún no la determinación del efecto. Dicha modalidad de estudio, desde el punto de vista cronológico, se llama estudio de cohorte prospectivo.

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c) Conforme al diagrama (5.9c), la determinación del factor de riesgo Fr y del efecto E tendrán lugar después de la iniciación del estudio. Hay determinación prospectiva tanto del factor de riesgo como del efecto. En el mismo plan de idea, se tendrá un estudio de cohorte prospectivo. En resumen, desde el punto de vista cronológico, el estudio de cohorte es: — Retrospectivo cuando la determinación del efecto E es anterior a O, es decir, cuando la determinación del efecto es retrospectiva, e igualmente la determinación del factor de riesgo. — Prospectivo, cuando la determinación del efecto E es posterior al momento de iniciación del estudio O, es decir, cuando la determinación del efecto es prospectiva, no importa si la determinación del factor de riesgo sea prospectiva o retrospectiva. 3.

Estudio de casos y controles

Mirando el orden cronológico, teniendo como base la iniciación del estudio O, se pueden presentar dos situaciones con respecto a la posición de E con relación a O, como ilustra el diagrama 5.10. En el diagrama (5.10a), la determinación del efecto E es anterior a la iniciación del estudio. Esto se presenta cuando la investigación se hace a través de registros institucionales o historias clínicas ya elaboradas en oportunidades anteriores, o encuestas a personas que habrían sufrido la enfermedad previamente. Es la determinación retrospectiva del efecto.

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En el diagrama (5.10b), la determinación del efecto E es posterior a O, iniciación del estudio. Esta determinación posterior del efecto tiene la ventaja de propiciar mayor exactitud a la información sobre la enfermedad investigada, por ser más objetiva y presentar criterios uniformes y adecuados a la finalidad deseada. El diagrama (5.10b) representa la determinación prospectiva del efecto. Se notará que tanto en el diagrama (5.10a) como en el (5.10b) se parte de un grupo de personas enfermas y de un grupo control en los cuales se investigará la exposición pasada o factor de riesgo Fr que se presentará siempre antes de la iniciación de E.

4. Criterios para la selección de un determinado tipo de estudio epidemiológico La selección de un determinado tipo de estudio depende más que todo del objetivo trazado. Al decidirse a emprender un estudio epidemiológico, es muy importante tener una buena información sobre la enfermedad o el evento que se está investigando, el estado actual de los conocimientos y los estudios anteriores registrados, lo mismo que las diferentes hipótesis etiológicas lanzadas y de éstas las plenamente confirmadas o rechazadas y las que aún falta más luz para su aprobación o su rechazo definitivo. El diseño de una investigación epidemiológica implica el tipo de estudio que mejor convenga, según la finalidad deseada, la eliminación de sesgos, el control de factores de confusión, la precisión del estudio. En general, obedece a ciertas consideraciones: a) Cuando no se tiene luz suficiente sobre un evento epidemiológico y las variables relacionadas con él, un buen estudio descriptivo es lo aconsejable. El papel de este estudio es explorar categorías de variables de interés epidemiológico para seguir la exploración de dicho evento y plantear relación con otros eventos que pueden ser subsiguientes o precedentes, los cuales podrían ser, respectivamente, efecto o factores de riesgo, según las circunstancias. Una mejor exploración podría aportar más evidencia con respecto a las variaciones en las características de persona, tiempo y lugar, para seguir estrechando el campo hasta llegar a verdaderas categorías de pleno interés. Estas exploraciones descriptivas específicas, no solamente sirven para plantear hipótesis de causalidad, sino también para aclarar con más precisión, o demostrar hipótesis previamente formuladas. b) Cuando se tiene mayor conocimiento de un factor de riesgo y de un efecto, en forma independiente, y se tiene un indicio o sospecha previa de la acción del factor de riesgo, el camino siguiente puede ser o de un estudio de observación o de un estudio de intervención. El decidirse a escoger una alternativa depende de lo siguiente: 1. Cuando se dispone de facilidades, no contrarias a la ética, y es factible determinar el efecto en un tiempo prudencial sin que dicho evento sea muerte, ni enfermedades invalidantes, se recurre al estudio de intervención. Pero son realmente pocas las oportunidades en donde se pueden averiguar las relaciones de un factor de riesgo en forma experimental, por razón de la incertidumbre en la gravedad de la enfermedad o efecto y del problema de ética. Para este último punto muchas veces no hay regla fija, sino la presión moral individual o colectiva y el grupo étnico al cual pertenece el investigador. Por esta razón, a veces drogas prohibidas en ciertas naciones, por incertidumbre en el

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desenlace, se ensayan en otros países en un estado menor de desarrollo y con leyes sanitarias no muy precisas. 2. Lo ideal sería un estudio de intervención, pero en su defecto se busca la aproximación a la inferencia causal por el estudio de observación, también llamado analítico. Este procedimiento, como se sabe, va de la causa al efecto, o del efecto a la causa, según si se trata, respectivamente, de estudio de «cohorte» o de «casos y controles». Dentro de las dos modalidades del estudio de observación, el más apropiado depende de las condiciones del estudio, del efecto y del factor de riesgo. c) Presumiendo de buenos registros, condiciones no siempre reales en países en vía de desarrollo, se hacen las consideraciones siguientes sobre los componentes del estudio de observación: 1. Cuando la incidencia y/o prevalencia de la enfermedad es alta, es más aconsejable un estudio de «cohorte», ya que se necesita un tamaño de muestra no muy grande de individuos expuestos o no al factor de riesgo, para obtener una respuesta suficiente del efecto, con una diferencia significativa entre grupo de estudio y grupo testigo. 2. En enfermedad con incidencia o prevalencia baja, aunque la duración pueda ser larga, es conveniente un estudio de «casos y controles», ya que un estudio de «cohorte» exigirá un tamaño de muestra muy grande para la determinación del efecto necesario para obtener una diferencia significativa. 3. Cuando el factor de riesgo es fácilmente detectable para sujetos con o sin efecto, como en historias de Seguridad Social u otros tipos de registros, se tienen grandes ventajas en estudio de «casos y controles», por la rapidez de la investigación, lo mismo cuando el factor de riesgo es continuo y generalmente permanente, como en la hipertensión arterial. 4. Cuando se desea mayor precisión en la relación de causa-efecto, se recurre al estudio de «cohorte», en el cual, durante el seguimiento, se observa primero el factor de riesgo y luego el desenlace del efecto. Además, los aspectos de fallas en la memoria que constituyen serios problemas en los estudios de «casos y controles» son más fácilmente controlables en un estudio de «cohorte», evitando así la introducción de sesgos. 5. Cuando los recursos son precarios, es más económico recurrir, en lo posible, al estudio de «casos y controles», que requiere de un tamaño de muestra más reducido que el estudio de «cohorte», y de un tiempo de ejecución también menor y, por tanto, de menor costo. 6. Cuando la relación tiempo-respuesta es muy larga, es decir, cuando la respuesta al estímulo del factor de riesgo es muy demorada para la aparición y determinación del efecto, el estudio de «casos y controles» permite una rápida inferencia para ver si posteriormente se justifica un estudio de «cohorte», ya que este último estudio necesitaría un tamaño de muestra grande para la determinación del efecto y de un tiempo de ejecución mayor en un estudio de cohorte prospectivo. 7. Cuando hay dificultad para el seguimiento de los individuos adscritos al estudio, por su inestabilidad o problemas de migración u otros, es más aconsejable un estudio de «casos y controles». Estas pautas no constituyen reglas o dogmas; son simplemente derroteros que facilitan la selección de un determinado tipo de estudio epidemiológico.

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ESTRATEGIA DE LA EPIDEMIOLOGÍA Y PROCESO DE CAUSALIDAD

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5. Análisis del estudio epidemiológico La interpretación y análisis de los resultados obtenidos dependen de la inferencia causal propia a cada tipo de estudio. Este aspecto se verá en forma separada en los diferentes tipos de estudios epidemiológicos que se describirán más adelante en posteriores capítulos. El análisis se hace a todos los niveles de estudios epidemiológicos, tanto en el estudio descriptivo, como en el estudio analítico o de observación y en el estudio experimental o de intervención. En cada uno de ellos la estrategia, la finalidad del análisis y la inferencia se enfocan en forma diferente (7, 44, 47, 110, 120, 123, 168, 194). En el estudio descriptivo, cuando la finalidad es la distribución de frecuencia de un evento, el análisis se enfoca hacia las diferentes fases del evento en diversas categorías de variables y se refiere al estudio de tablas, gráficas, histogramas, estudio de tendencias, comparación del evento en un mismo lugar y en varias comunidades por un lapso corto o un período prolongado. También se trata de establecer una relación de este evento con otro y el papel de la variación del uno con respecto al otro. El análisis para los estudios de observación y de intervención plantea la relación causal entre uno o más factores de riesgo con un efecto. Si se considera el ejemplo para establecer la relación de un factor de riesgo Fr con un efecto E, se haría un planteamiento general para los estudios de observación y de intervención. Ambos estudios consideran la relación de un factor antecedente Fr, y un factor subsiguiente E. Los estudios analíticos y experimentales plantean además la comparación entre un grupo de estudio y un grupo control para analizar la diferencia de frecuencia entre cada uno de estos grupos con el fin de establecer asociación tendiente a implicar causalidad. El análisis en los estudios de observación y de intervención establece en resumen los siguientes pasos para probar relación de causalidad entre un factor de riesgo y un efecto: Primero: Identificación de los grupos de estudio (índice) y de control (referente). En un estudio de cohorte, sería la identificación de la o las cohortes de exposición y la o las cohortes testigo. En un estudio de «casos y controles» están, por un lado, los casos con el efecto positivo y, por otro lado, los controles con el efecto negativo. En un estudio experimental o de intervención, sería después de la aleatorización y manipulación del grupo experimental, la asignación del o de los grupos de estudio y control. Segundo: Comparación del o de los grupos de estudio (índice) y del o de los grupos control (referente). Para el estudio de cohorte la comparación se hace entre los grupos con respecto a la diferencia entre la determinación del efecto en el grupo de estudio y en el grupo control. Para el estudio de «casos y controles», la comparación se produce en la determinación del factor de riesgo. Es la diferencia en el grupo de casos y en el grupo control. En un estudio experimental, la comparación se hará, como en el estudio de cohorte, por la diferencia en la determinación del efecto entre el o los grupos asignados como de estudio y el o los grupos asignados como control.

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Tercero: Asociación: Consistirá en establecer el test de significancia apropiado a la relación de asociación entre las variables del estudio según su nivel de medición, y el cálculo del riesgo relativo, que es la razón del riesgo de la enfermedad o efecto en un grupo de estudio y en un grupo control o grupo de menor exposición. Cuarto: Interpretación: Interpretación de la relación encontrada a la luz de los conocimientos actuales tendientes a establecer una asociación causal entre el o los factores de riesgo.

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6 Estudios descriptivos

La epidemiología descriptiva es la rama de la epidemiología orientada hacia el estudio de un evento epidemiológico, una enfermedad, por ejemplo, y de la distribución de su frecuencia en una población, referida a un lugar y tiempo dados. Proporciona datos de interés para formular hipótesis tendientes a aclarar las causas del evento y su relación con otros eventos epidemiológicos. Para una patología específica o un evento epidemiológico, la revisión de cada una de las características y atributos de las variables de persona, tiempo y lugar, y de las variables relacionadas con factores de riesgo y efecto y otros factores asociados, pueden ser cada una de ellas el objeto de un estudio descriptivo, según las exploraciones que necesita el investigador, o las sospechas que lleva después de revisar las estadísticas vitales, o para conceptos de vigilancia epidemiológica (36, 111, 120). Lo anterior se refiere a: — La distribución de frecuencia del evento en una población. O sea, la medición del evento y todas las formas que pueden llegar a ella, por registro, encuestas, proyecciones, tendencias. La medición del número de eventos constituye el numerador de un riesgo o de una tasa, mientras que la población a riesgo, ligado con la unidad de tiempo para la tasa, constituye el denominador. La precisión en el recuento del evento y de la población a riesgo servirá para la exactitud de los riesgos, lo mismo que el error en la medida tanto del evento como de la población conducirá a conclusiones o interpretaciones erróneas. Implica, además, que el evento que se mide se refiera a una población de referencia que debe ser bien conocida y descrita. — Referida a un tiempo y lugar dado. El concepto de medición de un evento en relación a una población se hace generalmente en un lugar y un tiempo dado. La variedad o similitud de la distribución del evento en circunstancias diversas de población, lugar y tiempo permitirá tener bases para formular hipótesis de causalidad en relación con el evento mencionado, y otros factores antecedentes, subsiguientes o relacionados; también sirve para aclarar mejor su distribución. Este mismo tipo de estudio puede servir para probar o dar consistencia a hipótesis formuladas en base a otros estudios anteriores sobre el mismo evento o sobre eventos relacionados con él. LibertadDigital | 2015

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En este capítulo se revisarán aspectos generales, las variables descriptivas de persona, de tiempo y de lugar, la clasificación y los tipos de estudios descriptivos, el análisis e interpretación de dicho estudio.

1. Aspectos generales Las aplicaciones de los estudios epidemiológicos descriptivos se concentran generalmente para: — Explicar el comportamiento de una enfermedad, o de un evento epidemiológico en una comunidad o región. — Describir la historia social de una enfermedad. — Contribuir a la clasificación de enfermedades. — Conocer la distribución de la patología en determinado lugar o área. — Formular hipótesis con miras a aclarar mecanismos causales. — Proveer una guía para la administración y planificación de servicios de salud y la necesidad de atención médica. — Plantear bases para la investigación clínica, terapéutica y preventiva. El manejo de la epidemiología descriptiva coloca frecuentemente al trabajador en salud pública frente a problemas investigativos o brotes de enfermedades agudas, enfermedades crónicas, del estudio de sus posibles causas o de la formulación de hipótesis tendientes a determinar causalidad. El estudio epidemiológico descriptivo, básicamente, es la descripción de un problema, la determinación de su frecuencia en diversos grupos, categorías de interés y la formulación de hipótesis y pruebas necesarias para inferir causalidad tendientes a su prevención y control (36).

a) Descripción del problema La descripción del problema incluye los diferentes aspectos de un evento epidemiológico: la determinación de una enfermedad, la frecuencia de su distribución en grupos específicos, los aspectos del factor de riesgo, la determinación del efecto y la población a riesgo. Los diferentes aspectos de la enfermedad constituyen uno de los eventos más importantes en el estudio epidemiológico descriptivo. Con respecto a la enfermedad, se establece la clasificación de todos los sujetos como enfermos o no enfermos. Se determinarán luego las tasas o proporciones crudas de la enfermedad en la población y las tasas o proporciones específicas por grupos de interés. Se deben conocer las características de las enfermedades, su clasificación, si es aguda o crónica, transmisible o no; su historia natural o social, la sintomatología, las ayudas paraclínicas necesarias para su identificación; los criterios diagnósticos clínicos y paraclínicos mínimos para hablar de enfermedad; la etiología reconocida de acuerdo con el nivel de conocimiento actual; las hipótesis establecidas previamente, y de ellas, las que merecen mayor crédito para su lógica y la consistencia de su formulación para su evaluación.

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La enfermedad, en el curso de su etapa inicial, presenta cierta variación que hace difícil establecer con seguridad su presencia en un momento dado. Se deben establecer los criterios diagnósticos para distinguir el enfermo del no enfermo. Este concepto varía según si se establecen los procedimientos ordinarios clínicos y paraclínicos o programas de detección temprana de la enfermedad o si se emplea algún tipo de prueba de filtración o de tamizado que tenga alta probabilidad de detectar la enfermedad aun en ausencia de sintomatología bien definida.

b) Frecuencia del evento Las tasas o proporciones crudas o brutas establecen la frecuencia de la enfermedad en relación con la población a riesgo que es la población de sujetos susceptibles de poder tener la enfermedad investigada y también con la población general. El estudio de la frecuencia observada de la enfermedad a través de los años, es decir, su tendencia secular, las variaciones cíclicas periódicas o estacionales, permiten predecir la frecuencia esperada de esta enfermedad. Esto ayuda a plantear hipótesis sobre las posibles causas responsables de dicha distribución y permiten reconocer a tiempo la presencia de un exceso en la frecuencia de la enfermedad que bien podría coincidir con un exceso en la exposición a un factor de riesgo en una etapa anterior mediata o inmediata. La relación de las tasas o proporciones de una enfermedad en un lugar y tiempo dado, con respecto a las tasas o proporciones de la misma enfermedad en otros lugares, en el mismo período o en períodos distintos, en donde la enfermedad va hacia el alza o la baja, puede dar luz sobre la etiología de la misma. Cuando la comparación se hace entre dos o más lugares, se debe tratar con tasas o proporciones específicas, ajustadas por edad o por alguna otra característica, o variable de importancia. Se hará luego la clasificación de los sujetos según los diferentes grupos de la variable persona, relacionando su edad, sexo, condiciones socioeconómicas y otras subcategorías de lugar de donde provienen y del período en que se inició la enfermedad. Para la variable edad, por ejemplo, se establecen tasas o proporciones específicas por grupos quinquenales, decenales o intervalos más amplios, según la finalidad del estudio. Con respecto al sexo, se buscan las tasas o proporciones por cada sexo en forma separada y la razón de sexo = tasa del sexo masculino/tasa de sexo femenino, por ejemplo. En cuanto a condiciones socioeconómicas, se buscarán las tasas o proporciones específicas de acuerdo con cada una de las categorías socioeconómicas consideradas. En el ejemplo de la hipertensión y clase social, las clases altas presentan una estructura de edad más vieja que las clases bajas, factor que podría implicar una diferencia de tasas o de proporción por clase social. De allí la importancia de estandarizar por algunas variables de interés. Se procederá de igual forma para cada una de las subdivisiones de las variables de persona, de lugar y de tiempo, para determinar las categorías que presentan tasas altas, con respecto a la tasa o proporción general de la enfermedad en una área o en un país dado. Estas categorías en donde las tasas o proporciones específicas se encuentran más

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altas, se unirán para formar categorías de interés en las cuales se tendrán que buscar factores de riesgos asociados al desarrollo de la enfermedad o del efecto que se investiga.

c)

Formulación y pruebas de hipótesis

Además de revisar la distribución de la enfermedad en relación con las categorías de persona, tiempo y lugar, se pueden formular hipótesis basadas en estas variaciones anteriores para orientar hacia causalidad. En enfermedades agudas infecciosas, el aislamiento de algún tipo de microorganismo proporciona la causa necesaria para el desarrollo de la enfermedad. En enfermedad de tipo crónico, no siempre se obtienen datos sobre la secuencia del factor de riesgo, del efecto y del tiempo transcurrido entre lo uno y lo otro, desde el punto de vista individual, lo que sí puede ser apreciado generalmente en enfermedad infecciosa al aislar el germen patógeno.

2. Variables epidemiológicas de persona, de tiempo y de lugar La descripción de los eventos epidemiológicos, su relación entre sí como eventos antecedentes y subsiguientes, la asociación causal entre un factor de riesgo y un efecto, no constituyen fenómenos aislados, sino que están incluidos en un engranaje que se repite en circunstancias completamente diversas. La relación causa-efecto debe mantenerse en el mismo sentido independientemente de la variabilidad de las circunstancias que lo rodean. Para un individuo, una característica es una cualidad general, permanente o no, que distingue a una persona, como edad, ocupación, mientras que un atributo es una cualidad inherente en su constitución, como grupo sanguíneo A, B, O, y AB. Mientras que una persona con el correr del tiempo conserva atributos, como sexo, grupo sanguíneo, otras características como edad pueden variar en el mismo individuo. La epidemiología no trata con un solo individuo, sino con los aspectos de comunidades y de grupos sociales. Los grupos en un momento dado, y por ende, con el correr del tiempo, presentan una variabilidad en dichas características. Al aislar en cada grupo, categorías de características y atributos, y detectar de estas, las más relacionadas con la distribución de un factor de riesgo o con un efecto, se está contribuyendo a aislar categorías de interés epidemiológico. El aislamiento de categorías de interés, y el cierre sucesivo de campo es de alta importancia epidemiológica. Constituye un pilar fundamental en los estudios epidemiológicos, no solamente descriptivos, sino también en los analíticos o de observación, y los experimentales o de intervención (8, 9, 29, 36). Estas categorías de interés y cierre de campo se hacen para: — Los factores de riesgo. — El efecto. — Los factores asociados. — Las características y atributos de persona, de tiempo y de lugar.

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El epidemiólogo, al saber manejar dichas características y atributos, tiene base para formular hipótesis de causalidad en la etiología de las enfermedades. También esta base sirve en las siguientes medidas, tendientes a controlar y a prevenir la enfermedad. Uno de los papeles del epidemiólogo o del investigador es detectar categorías de variables de interés que posiblemente son responsables de la producción de un efecto, así como otras variables, cualitativas o cuantitativas, que producen confusión o son enmascarantes en la relación del factor de riesgo y del efecto. a) Variables de persona Las variables de persona son rasgos, cualidades, propiedades de la persona, que por tener alguna relación con una enfermedad, tienen interés epidemiológico, siendo que individuos con ciertos rasgos pueden tener mayor o menor probabilidad de poseer un evento que otros con rasgos diferentes. Se suele distinguir entre las características generales, permanentes o no, de la persona, como religión, educación, clase social, estatus socioeconómico, ocupación, cultura, costumbres, y los atributos, que son cualidades inherentes de la persona, como sexo, raza, grupo sanguíneo, orden de nacimiento, que son determinados estos últimos antes o en el momento del nacimiento. Sin embargo, en el presente capítulo y en los siguientes se hablará de características, sean éstas específicas o generales, permanentes o accidentales. Los estudios epidemiológicos pueden hacer énfasis en cada una de estas subcategorías, en especial de la persona, y relacionarlas para detectar combinaciones de mayor interés (11, 22, 36, 66, 88, 101, 120, 167). De las variables de persona, las más usadas son: edad y sexo. Brevemente se referirá a algunas subcategorías más importantes de persona. 1. Edad La edad es una variable, por ser cambiante de una persona a otra, y en la misma con el correr del tiempo. Un grupo de habitantes con un evento dado caerá en una u otra categoría en la clasificación de grupos de edad. Importancia epidemiológica de la edad Es de las variables de persona la más importante, junto con el sexo, para estudiar la distribución de un evento o su relación con eventos epidemiológicos. Además, la edad es de gran importancia para distinguir si los cambios que se producen son debidos a la edad en sí, o por el correr del tiempo en forma independiente de la edad. Para apreciar diferencia de tasas entre dos comunidades, es muy importante ajustar por edad, de lo contrario, se llegará a conclusiones completamente erróneas. Cuando una enfermedad presenta dos o más picos, es decir, bimodal o multimodal, de acuerdo con la distribución por edad, habrá que pensar que la misma enfermedad puede ser producida por etiología completamente diferente alrededor de cada pico, lo que puede ayudar a aclarar diversos factores responsables de su producción. El grupo de lactantes que se encuentra por debajo de un año, llamado lactante menor, es muy importante por los aspectos de morbilidad y mortalidad infantil, siendo un grupo muy susceptible.

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Otro grupo, también de bastante susceptibilidad, es el siguiente de uno a cuatro años. Generalmente es aconsejable expresar los otros en forma quinquenal inicialmente, y luego condensar los datos en intervalos de edad más amplios según la necesidad, pero pudiendo volver en cualquier momento a la información original por grupos quinquenales, con el fin de estrechar más el campo por categorías de edad. Para las enfermedades cuya población expuesta al riesgo es predominantemente menores de quince años, es aconsejable tener la información original por cada año de edad y luego consolidarla en grupos de uno a cuatro años, cinco a nueve y diez a catorce; para los menores de un año se debería obtener la información por meses de edad. Hay ciertas enfermedades que se manifiestan preferentemente en un grupo de edad específico, tal es el caso de las enfermedades llamadas crónicas, relacionadas generalmente con la edad adulta, y del sarampión, que tiene prioridad en los grupos menores de cinco años. Por esta razón, un grupo de enfermedades ha sido determinado como de la primera infancia. 2. Sexo Otro rasgo del ser humano es tener sexo masculino o femenino, ser hombre o mujer. Generalmente una enfermedad puede ser exclusiva del sexo masculino o del sexo femenino. Estas son, por ejemplo, las relacionadas con el aparato genital femenino, tal como las alteraciones de maternidad, complicaciones del aborto o carcinoma de cuello uterino, y para el hombre cáncer de pene o el seminoma. Sin embargo, en enfermedades diferentes al aparato genital, o no ligadas directamente al sexo, es muy importante ver la relación de un sexo con respecto al otro. Estas diferencias pueden ser debidas a costumbres diferentes según el sexo, las regiones, la zona urbana o rural, o factores ocupacionales más relacionados a un sexo que a otro. Así que la relación de sexo hombre/mujer, llamada razón de sexo, juega un papel importante, sobre todo en la investigación de una enfermedad en un determinado lugar y puede arrojar luz sobre la etiología de la enfermedad. La importancia de la razón de sexo deriva, sobre todo, cuando se comparan varios grupos sociales en donde hay cambios de actividades según sexo. Se ha notado una asociación entre el aumento del hábito de fumar en las mujeres con el carcinoma de pulmón. Mujeres que periódicamente están adquiriendo los mismos derechos en la ocupación y en las costumbres sociales de los hombres, están aumentando los riesgos de enfermedad en forma similar a los hombres. La observación de comunidades con costumbres diferentes entre mujeres y hombres permite ver cambios en los factores de riesgo y en la razón de enfermedad por sexo. Esta razón de sexo, entre varias comunidades en un mismo tiempo, o a través del tiempo, o por medio de la tendencia secular permite, además de ofrecer más información en la etiología de diferentes efectos o enfermedades, facilitar la planeación de los servicios de atención médica curativa y preventiva. 3. Grupo étnico En este renglón se incluyen factores de raza, religión, costumbres y cultura. Los factores asociados a esta característica pueden explicar diferencias en la enfermedad, sobre todo las relacionadas con grupos aislados de sujetos. En un país como Colombia y otros en el continente Suramericano y del Caribe, la población no tiene límites muy definidos en relación con raza, ya que el mestizaje es muy frecuente. Sin embargo, hay

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algunos pocos núcleos de población de indígenas que no han sufrido el mestizaje y grupos de negros, esta última raza formando la población mayoritaria en países como Haití y Jamaica y varias islas del Caribe, que son muy útiles para estudiar enfermedades relacionadas con raza. Las diferencias de costumbres, cultura, asociadas al color de la piel en relación con los diversos grupos étnicos pueden reflejar factores responsables de la producción de la enfermedad, de interés no sólo epidemiológico, sino también para administración y planificación de los servicios de salud. En un país, como Estados Unidos de América, en donde hay verdaderos mosaicos de grupos étnicos, la población judía, que tiene generalmente como tradición el casarse entre sí, puede mostrar tipos de enfermedades especiales y también un estudio puede reflejar hábitos y costumbres propios judíos que se han seguido de generación en generación. Generalmente hay la tendencia de las personas de un mismo grupo étnico, de reunirse en un mismo sector. Hay ciudades satélites estadounidenses pobladas por grupos étnicos chinos, o nativos de Puerto Rico, o de los Latinoamericanos u orientales, en donde los nativos de estos grupos conservan sus hábitos alimenticios, su idioma en forma común y algunos adultos maduros ni siquiera hablan o entienden el idioma inglés. Se encuentran entonces patrones de enfermedades en forma algo similar a la tierra de origen, con cierto cambio al patrón de la tierra nueva al correr de los años. En Estados Unidos de América es clásica la división, en estadísticas de salud, por población blanca y no blanca, siendo la gran mayoría de la población no blanca formada por negros. Las estadísticas y los estudios completos se encuentran generalmente para la población blanca, en donde se hacen las subdivisiones necesarias para formar categorías de interés epidemiológico, no siempre factibles de encontrar para la población no blanca. ¿Existen para todos los grupos sociales y étnicos en determinados países las mismas oportunidades de prevención del riesgo, de diagnóstico precoz y tratamiento oportuno frente a la enfermedad? En varios países, la segregación racial y otras barreras educativas raciales pueden crear problemas en la prestación y utilización de servicios médicos. Fuera de algunas enfermedades que pueden tener un componente racial puro, los factores de angustia debidos a la dificultad de vivienda, de educación, de oportunidad de trabajo, de recreo y dificultades de otra índole por pertenecer a una raza o grupo étnico determinado, junto con los desequilibrios sociológicos y económicos favorecen el desarrollo de enfermedades (42, 185). Sin embargo, se encuentran observaciones de enfermedades en ciertos grupos étnicos que son más relacionados a factores socioeconómicos y ambientales que al grupo étnico en sí. Habrá que analizar estos mismos grupos en varios puntos del globo y en diversas circunstancias para aclarar esto. 4. Estado civil Se debe tener en cuenta que el estado civil tiene varias subdivisiones: soltero, casado, viudo, divorciado, separado, por lo menos desde el punto de vista legal; también hay otros tipos de uniones libres estables. Esta distinción por estado civil es más válida sobre todo en la edad adulta, o después de la edad legal en la cual se puede contraer matrimonio, ya que en los niños y en adolescentes jóvenes no es común

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encontrar un sujeto casado. Entonces a partir de cierta edad se puede analizar la composición de la población, o sea el denominador por estado civil. Desde el punto de vista legal, en la sociedad monogámica se encuentra una secuencia en el estado civil. En primer lugar, el individuo nace soltero; sigue en segundo lugar, la unión legal o religiosa con el matrimonio; en tercer lugar, puede presentarse la disolución de la unión, sea con los contrayentes en vida por el divorcio o la separación, sea por la muerte de uno de los contrayentes, siendo el otro viudo. Por tanto, el promedio de edad de los solteros es lógicamente más bajo que el de los casados, y éste a su vez más bajo que el de los viudos, divorciados o separados. Así que el tratar por estado civil habrá que tener en cuenta la edad y estratificar por esta variable. Por otra parte, se puede notar que ciertas enfermedades pueden ser más frecuentes en algunos polos de estado civil, sea que algunos individuos con enfermedades de larga duración empezando en la juventud tienden a permanecer solteros, o sea que los riesgos de inestabilidad y ocupacionales que facilita el ser soltero ocasionan condiciones propicias para el desarrollo de algunas enfermedades. Los problemas de estrés o angustia que ocasionan el estado de viudez o divorcio seguidos de los desajustes emocionales pueden ser condiciones óptimas para cierta clase de enfermedades, o para el suicidio. Una madre soltera puede ser más propensa al problema de eclampsia que una madre con unión civil estable. 5. Nivel socioeconómico La patología de una área varía a medida que cambia el desarrollo del lugar. No es que la patología sea inherente en sí al ingreso económico, por ejemplo, sino a la serie de transformaciones que implica y a las modificaciones del ambiente que pueden eliminar algunos factores de riesgo y ser responsables de la aparición de otros distintos. Este cambio de factores de riesgo trae consigo la variación de la patología. El nivel económico está ligado a la categoría social y ésta a su vez, relacionada con la ocupación. En países latinoamericanos y probablemente en muchos países desarrollados del mundo occidental la tenencia de la tierra en gran escala está relacionada con el nivel socioeconómico alto, mientras que el labrar y cultivar parcelas, o trabajar directamente en faenas de agricultura, está reservado a la clase socioeconómica más baja, la cual al abandonar el campo por el atractivo industrial de las ciudades grandes viene a vivir en tugurios, hacinada, sin servicios públicos y con hambre, dando lugar a un conjunto de riesgos que ocasionan diferencias en la morbimortalidad según clase social. La clasificación de la escala socioeconómica queda muy difícil de definir. En epidemiología para finalidades prácticas se utiliza generalmente un procedimiento simple de clase social por condiciones económicas, lo que no encaja efectivamente en la realidad de los parámetros socioeconómicos. 6. Educación En relación con la característica educación, se encuentra asociada a factores de riesgo distintos. Se puede notar que las personas catalogadas como intelectuales, cuyo trabajo requiere mucho tiempo de lectura, tienen una mayor probabilidad de contraer miopía, posiblemente por el esfuerzo constante con la vista. Es otro factor o rasgo que

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se relaciona con la ocupación en personas que, por condiciones de trabajo, necesitan laborar muy de cerca, con esfuerzo visual constante. El factor de educación está en gran parte ligado al aspecto socioeconómico. Desde luego, el grupo educacional se considera cuando se trata de sujetos mayores de quince años. Por otra parte, la ocupación está altamente relacionada al nivel educativo. Por tanto, cuando en un estudio se va a relacionar el factor educación, es importante que por lo menos se tengan en cuenta factores tales como niveles socioeconómicos, y si es necesario, considerar también el factor ocupación con el fin de evitar conclusiones erróneas. 7. Historia familiar Es una característica que puede tener importancia para poner de relieve algunos aspectos que comparten personas de una misma familia o que viven bajo el mismo techo, por estar sometidos al mismo riesgo, tanto por el problema de costumbres como por factores alimenticios. El agrupamiento familiar de la enfermedad es otro punto de unión de la epidemiología con la genética para aclarar si una distribución observada para la enfermedad se debe a factores ambientales o genéticos o a ambos. El trabajador en salud pública, en especial el trabajador social dedicado a la salud pública, tiene mucho que ver tratando de aislar estos factores que son de suma importancia para establecer la etiología de la enfermedad y poner de manifiesto las características de importancia en la persona. Se debe recordar que el enfoque de la salud tiene que dirigirse tanto al individuo como a la familia, en donde se comparten muchos factores de riesgo. 8. Ocupación Este renglón es de mucha importancia especialmente en la parte de salud ocupacional, referida generalmente a la fuerza directamente productiva de una nación. Los riesgos ocupacionales necesitan ser tomados en consideración en los países en desarrollo, no solamente por los problemas de indemnización que son fácilmente obviados por el desconocimiento o por la falta de un código sanitario de trabajo, sino sobre todo para tomar medidas preventivas y curativas en el ambiente de trabajo que beneficiarán a todos los sectores, tanto patronales o estatales como de trabajadores de todos los rangos. b) Variables de tiempo Los eventos epidemiológicos se presentan o se detectan en algún momento en el tiempo y su determinación puede ser instantánea o durante un lapso dado. Es muy importante hacer énfasis en la unidad de tiempo empleada para distinguir algunos aspectos de importancia en el análisis de dichos eventos. 1. Unidad de tiempo En relación con enfermedades de tipo agudo, intoxicaciones o enfermedades infectocontagiosas de tipo general, la unidad de tiempo utilizada puede expresarse en función de horas, días o semanas.

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Con respecto a las enfermedades de tipo crónico, la unidad puede ser también el mes, el año, el quinquenio o aún la década. También se utiliza el período epidemiológico que es un conjunto de cuatro semanas correspondientes a un total de 13 períodos epidemiológicos para las cincuenta y dos semanas del año, en especial en la información correspondiente a las enfermedades transmisibles. La concentración de un determinado evento en determinado punto en el tiempo, o sea, aglutinación en el tiempo, y a la vez en un determinado lugar, o sea, aglutinación en el lugar, constituye una de las bases para pensar en epidemia, sea de enfermedades transmisibles o no transmisibles. Una epidemia es un aumento inusitado en la frecuencia de una enfermedad, transmisible o no, aguda o crónica, o de algún evento epidemiológico como la frecuencia de los accidentes de trabajo o de tránsito. Durante un lapso que puede ser de meses, de años o de quinquenios, se observa un número de casos significativamente mayor de lo esperado, dando así lugar a una epidemia. 2.

Determinación del evento en un momento o en un período dado

El análisis o estudio de un evento epidemiológico (factor de riesgo, efecto o enfermedad, y otros factores relacionados) puede ser en un momento dado si es instantáneo, o en caso de un evento de cierta duración, ser estudiado en un momento dado o en un período dado. Se puede hacer un estudio para medir en un momento dado un factor de riesgo, como el hábito de fumar en una comunidad dada. Igualmente se determina la presencia de una enfermedad, o sea la prevalencia de la misma. Un evento de cierta duración puede ser revisado por observaciones continuas, o periódicas en varios cortes sucesivos que se interpretarían como una observación continua (99). Se puede medir de esta forma la fluctuación del hábito de fumar por un período que puede ser de meses o de años. De la misma forma se puede realizar el estudio de la tendencia de una enfermedad a través del tiempo. Al contabilizar la distribución de nuevos casos de esta enfermedad por un período de un año, se tendrá entonces para este período la incidencia anual para dicha enfermedad. Al estudiar la tasa de incidencia o de mortalidad por años de edad o por grupos quinquenales para una enfermedad durante un período de un año en una comunidad, habrá personas desde los recién nacidos hasta las últimas etapas de la vida, es decir de diferentes edades. Si la tendencia de la enfermedad no ha variado en los últimos años, se podrá proyectarla como si se tratara de un solo grupo de individuos que va envejeciendo año tras año con el correr del tiempo, con la misma tendencia actual, haciendo de esta curva una curva oblicua, es decir proyectando este corte de distintos individuos como una sola cohorte nacida en este año o que cumple en este año la edad que se desea observar. Por ejemplo, la cohorte que nace este año, dentro de quince años tendrá la tasa de enfermedad del grupo quinquenal actual correspondiente (véase gráfica 6.1). Esto es factible para las enfermedades llamadas estables cuando se hace el supuesto de que los factores ambientales y otros factores de riesgo de dicha enfermedad no han cambiado. Se hace así, con cierto margen de error, una proyección de la enfermedad para un grupo de sujetos en los años a venir para predecir el comportamiento de la

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misma con el correr del tiempo. Desde luego habrá que hacer correcciones para el ajuste de esta curva oblicua, de acuerdo con datos pasados, datos presentes y proyecciones en el futuro por etapas (100). La gráfica 6.1 representa un corte de mortalidad dentaria expresada en porcentaje de dientes perdidos por grupos de edad. Haciendo el supuesto de que la tendencia de la patología dentaria siga constante, se hará la proyección para un grupo de sujetos que entre los años de 1965-1969 tienen de quince a diecinueve años de edad (cohorte de quince a diecinueve años de edad en el período 1965-1969), con los mismos datos encontrados en la encuesta nacional de morbilidad de Colombia. Se transformará esta curva actuarial por proyección en una curva oblicua para estos sujetos con el correr del tiempo. Se observará que de una base de 28 dientes permanentes posibles, a partir de los quince años, se tendrá un promedio de 19 dientes presentes entre los veinticinco a veintinueve años de edad entre los años 1980-1984, y solamente 8 dientes presentes en promedio después de los cincuenta y cinco años correspondientes a los años 2010-2014, siempre y cuando no haya cambio en la política de salud oral (véase gráfica 6.1). GRÁFICA 6.1 Proyección de una cohorte a partir de un corte de la mortalidad dentaria tomado de la Encuesta Nacional de Morbilidad de Colombia

* Entre paréntesis, dientes presentes sobre una base de 28 dientes permanentes a partir de los 15 años. FUENTE: Encuesta Nacional de Morbilidad de Colombia (39).

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3.

FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Determinación de dos eventos en un momento o en un período dado

Sean dos eventos A y B. A puede ser anterior a B. B puede ser anterior a A. A y B pueden tener un comienzo común. Además de la secuencia cronológica, los dos eventos A y B pueden estar relacionados o asociados, es decir que A y B se presentan unidos en una frecuencia mayor de lo esperado. Finalmente la asociación de A y B puede ser causal, siendo A un factor causal para la producción del evento B. Si A es un factor que se piensa causal en la producción del evento B, eventos expresados de manera dicotómica, al hacer un corte en un grupo de individuos, se pueden encontrar cuatro combinaciones posibles, expresando por + y —, respectivamente, la presencia o la ausencia del evento. A A A A

+ +

, , , ,

B B B B

+ +

Este análisis de corte no puede indicar que A es anterior a B. Solamente podría mostrar una asociación de A + con B +. Se necesita el apoyo de otros tipos de estudios, o del sentido común, para decir que A es anterior a B, o a menos que A sea un atributo, es decir variable que no cambia en la misma persona con el correr del tiempo como el grupo sanguíneo. Haciendo entonces un seguimiento en un grupo de individuos con respecto a los eventos A y B, se puede observar el orden cronológico de la aparición de los eventos A y B, bajo el supuesto que A es un factor de riesgo para B, siendo que A será siempre anterior a B, en el caso de presentación de estos dos eventos en un mismo grupo. Daría lugar a la situación siguiente, en tres grupos: — Aparición de A solamente (sin aparición de B). — No aparición de A, solamente aparición de B. NOTA: Puede ser que A nunca estuvo presente o haya dejado de actuar en el momento de iniciar el seguimiento. — Aparición de A, aparición posterior de B. En esta situación A es cronológicamente anterior a B, condición indispensable para ser factor causal, fuera de la asociación entre los dos eventos. También este seguimiento puede hacerse en varios cortes periódicos para la medición o determinación de los eventos A y B. En este mismo orden de ideas se puede encontrar la relación cronológica entre tres o más eventos. Resta ver que los eventos pueden presentar cierta variabilidad en el tiempo y no permanecer siempre estables. Una variación en un factor de riesgo implica que puede ser seguida también de una variación paralela, en el evento que se denomina efecto, dentro de la relación tiempo-respuesta.

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c)

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Variables de lugar

Las consideraciones epidemiológicas deben tener en cuenta los aspectos relacionados con la unidad de lugar empleada y la patología del mismo para distinguir entre factores inherentes de aquel lugar y factores agregados. El lugar epidemiológico puede ser tan pequeño como una institución hospitalaria, o una escuela, un barrio: puede representar una área administrativa como una comunidad local, o una área regional, o un conjunto de áreas ecológicas, país o continente. Desde el punto de vista administrativo en salud pública se suele emplear una zonificación de un territorio, como departamento, provincia, o estado, empleando criterios bien sea ecológicos, de comunicación o puramente geográficos, llamada regionalización. El lugar ecológico tiene la ventaja de presentar circunstancias ambientales comunes a varias zonas geográficas en donde se pueden encontrar determinados grupos de enfermedades o una patología común para el lugar según las costumbres inherentes a los grupos sociales habitando en dicho lugar ecológico. Además, la identificación de uno o más factores de riesgo contribuye a facilitar la detección de la etiología de la enfermedad, a adelantar medidas de prevención para interferir la acción de dichos factores, a poner en marcha un dispositivo para un diagnóstico precoz y un tratamiento oportuno para la enfermedad, cuando existe dicho tratamiento. El lugar facilita sobre todo las nociones de numeradores, o sea la enfermedad, y de los factores de riesgo. En cuanto al lugar geopolítico o administrativo para un país, es muy importante por tener unas delimitaciones geográficas precisas y sobre todo por los aspectos de denominador o sea la proyección de la población expuesta al riesgo. Los datos de censo, proyección de la población por grupos etáreos, por sexo y otras variables se encuentran generalmente para las zonas político-administrativas. Sea cualquiera el área de lugar empleada, se establecen medidas de frecuencia tales como tasas después de definir eventos epidemiológicos, sea con el mismo lugar en tiempos diferentes o con otros lugares en un mismo tiempo, para determinar áreas de más alto riesgo sobre bases de comparación previa estandarización por variables de confusión, siendo la variable de confusión más común la edad. 1.

Patología de un lugar

El conocimiento de la patología de un determinado lugar es un aspecto muy importante. Cuando en observaciones empíricas o en una somera revisión de las estadísticas vitales se note que una enfermedad proviene de un lugar determinado, estas primeras sospechas son las que en muchas oportunidades son el punto de partida para estudios descriptivos para la primera comprobación y de otros estudios de observación y de intervención para dar más luz sobre el evento sospechado. Las regiones de un departamento pueden ser ecológicamente distintas y presentar una patología diferente, encontrándose variaciones según las localidades de una área regional. Es una oportunidad para establecer la comparación de la patología de un lugar a otro. Estas diferencias pueden explicarse por factores diferentes en relación con las características sociales de personas que habitan el lugar, o por características del lugar de residencia según el ambiente físico, químico o biológico. Es aconsejable fraccionar áreas grandes en unidades sucesivamente más pequeñas, con ayudas de mapas para detectar las variaciones de una enfermedad con las características de lugar.

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2.

FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Análisis de la patología en un determinado lugar

La patología puede variar de una región ecológica a otra por circunstancias inherentes al lugar o área de estudio o por circunstancias completamente independientes del lugar. Entre las circunstancias inherentes al lugar están las ambientales, tales como factores climáticos, hidrográficos, condiciones del terreno, medios de comunicación y otros. Entre las circunstancias independientes del lugar van las costumbres y hábitos de la población, modo de vida de los individuos que habitan el lugar, los fenómenos de migración, factores genéticos (4, 192). Entran entonces a jugar las variables generales de persona y de tiempo, ya que la variable lugar permanece constante. La medición de la frecuencia de una patología, en un momento dado y en un lugar dado, varía según si se emplean: — Métodos comunes de diagnóstico. — Métodos más refinados y ayudas paraclínicas muy precisas para hacer el diagnóstico. — Prueba tamiz. Al detectar únicamente la patología de la demanda satisfecha, en centros de asistencia pública o privada, se conocerá tan sólo una parte de un problema complejo. Al mejorar el procedimiento diagnóstico aumenta aparentemente la incidencia de determinada patología, por lo menos en un principio. También se produce el mismo fenómeno al aumentar la cobertura de la asistencia. a)

Comparación en la tendencia secular de la patología

Cuando la distribución de la patología en una área se hace a partir del hospital de base y de sus consultorios periféricos, la clasificación de la patología se dará, fuera de los servicios de emergencia, en tres formas ya vistas anteriormente. — Patología de hospitalización. — Patología de consulta externa. — Patología extra-mural. La patología de hospitalización es diferente a las otras, tanto en gravedad como en clasificación. Generalmente se hospitaliza los casos de enfermedad de cierta gravedad y la patología invalidante. La patología de la consulta externa de hospitales y de centros asistenciales privados u oficiales es la de los sujetos que acuden a estos centros para solicitar servicios. De aquellos sujetos solamente una proporción de individuos con patología de gravedad se filtra para la hospitalización, junto con algunos sujetos que pasan por el centro de urgencias, o por referencia de otros centros hospitalarios. Sin embargo, queda la patología extra-mural y la manera de hacer frente para su conocimiento es por las encuestas de morbilidad o por los test de tamizado a la comunidad. b) Comparación de eventos entre varias comunidades La patología en una comunidad puede variar a través del tiempo. Una patología específica puede sufrir variaciones estacionales, en el curso del período de un año.

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Puede sufrir variaciones cíclicas durante un lapso de cinco a diez años, variación en la tendencia secular de esta patología a través de varios quinquenios o de varias décadas, dentro de una área o también a través de varias áreas. Cuando la comparación se hace en forma global por medio de las tasas de un evento, las tasas o proporciones entre estas diversas comunidades deben ser ajustadas y no es conveniente presentar únicamente tasas o proporciones brutas. El ajuste más común se hace generalmente por grupos de edad. Al establecer comparación entre dos o más comunidades, es regla hacer esta clasificación por las variables de importancia, empleando dentro de las categorías más relevantes de estas variables tasas o proporciones específicas con el fin de poder tener bases para establecer una diferencia y formular algún tipo de hipótesis de causalidad, o la identificación en cada área de las categorías de más alto riesgo. Cuando las regiones son ecológicamente similares es muy probable que tengan una patología similar, si los grupos o estratos de población son parecidos. Regiones ecológicamente diferentes, aun con población similar, podrían presentar patologías diferentes. La diferencia de patología permite formular hipótesis tendientes a probar algún tipo de mecanismo causal, de acuerdo con la comparación de subcategorías de variables en cada una de las áreas que se comparan. d) Combinación de las variables de persona, tiempo y lugar La información rutinaria dada por las estadísticas vitales, las encuestas de morbilidad y de mortalidad ponen de manifiesto que en el desarrollo de la enfermedad las variables de persona, tiempo y lugar generalmente se combinan para aclarar el comportamiento de la enfermedad o de los eventos epidemiológicos en general. Cuando se considera en forma especial a una de las variables de persona, tiempo o lugar, se guardan fijas las otras dos mientras que lo común es que varíen todas a la vez. El bloqueo de una o más variables a la vez se hace desde el punto de vista didáctico o práctico. Se suele referir a variaciones de las variables de persona-lugar, persona-tiempo, tiempo-lugar y de las combinaciones de persona-tiempo-lugar. 1.

Persona-lugar

En relación con la combinación de persona-lugar, se puede referir al estudio de la población migrante, mostrando un apreciable cambio en la tasa de la enfermedad en la población nómada. El estudio de la población migrante puede dar luz: — Para hacer las comparaciones de personas similares que viven en diferentes lugares y de diferentes personas que residen en el mismo lugar. — Para distinguir patrones de enfermedades propias a determinados lugares con respecto a las características de personas que viven en estos lugares. — Para distinguir las enfermedades por predisposición genética de las puramente ambientales. Se espera que los factores derivados del ambiente físico o biológico de un lugar son circunstancias que deben cambiar rápidamente con la migración, pero otros factores, como hábitos o dieta, cambian con menos rapidez que la migración en sí.

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2.

FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Persona-tiempo

La combinación de las variables de persona-tiempo se refleja muy bien en el estudio y análisis de diferentes cohortes al nacer. Estos estudios permiten enfocar los puntos siguientes: — Rectificar los patrones de asociación de enfermedad con grupos de edad y distinguirlos de otros factores como tiempo y factores ambientales. — Ver la tendencia de la enfermedad en el tiempo por edad específica, o sea la tendencia secular por grupos de edad. — Ver la concordancia del patrón de la enfermedad por edad y tiempo, en relación con las hipótesis planteadas. — Analizar la predicción de la tendencia de la enfermedad. Para saber si la enfermedad depende de la edad de la persona, sea sesenta años, o del tiempo calendario, se establecerá lo siguiente: — La enfermedad dependerá de los sesenta años, en sí, en cuanto se observa en las diferentes cohortes al nacer, o por grupos de edad, una frecuencia de la enfermedad en forma similar, cuando cada cohorte cumple los sesenta años. — La enfermedad dependerá del tiempo calendario si en un momento hubo uno o más factores especiales que hicieron aumentar la frecuencia en varios grupos de edad en determinado período. Se traducirá por un cambio en la frecuencia de la enfermedad para varias cohortes con edad distinta en un mismo período. Cuando la enfermedad es inestable, no hay relación constante en las distintas cohortes. Cuando la tendencia secular de la enfermedad va en alza, las diferentes cohortes sucesivas tendrán respectivamente a una misma edad, por ejemplo, a los sesenta años, un aumento de la frecuencia de dicha enfermedad, o una disminución cuando la tendencia va a la baja. Un aumento de la frecuencia de la enfermedad para varias cohortes con edad distinta, en un determinado momento de tiempo calendario, en un período de observación corto, se conoce como el fenómeno de aglutinación de la enfermedad en el tiempo. Es una de las características de las ondas epidémicas en especial de las enfermedades transmisibles. También haciendo la observación en un período más largo, se puede observar el mismo fenómeno para enfermedades crónicas. 3.

Tiempo-lugar La combinación tiempo-lugar permite, entre otras cosas, relacionar lo siguiente: — Patrón de la enfermedad en un lugar. — Tendencia secular de la enfermedad. — Aglutinación temporo-espacial (51).

En relación a la aglutinación temporo-espacial, se lo hace a la vez estudiando mapas y subunidades de tiempo para ver la relación de las diferentes subunidades de tiempo y de lugar en el desarrollo de una enfermedad. Una manera de enfocar este tipo de estudio es relacionar la frecuencia observada con la esperada con respecto a la combinación de tiempo y lugar. Se puede igualmente establecer una unidad arbitraria de lugar o área como ciudad, barrio, para igualmente comparar la relación de lo observado con los datos esperados en el supuesto de tener

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una repartición uniforme de la tasa o proporción de la enfermedad en estas mismas unidades de tiempo y de lugar. 4.

Las combinaciones de persona-tiempo-lugar

Es una realidad epidemiológica. Solamente para finalidad didáctica se prefiere el bloqueo de una o dos de las características para tratar de entender mejor este fenómeno complejo.

3. Clasificación de los estudios epidemiológicos descriptivos Los estudios descriptivos pueden distinguirse en: — Estudios transversales o de corte. — Estudios longitudinales. a) Estudio de corte Es el estudio de uno o más eventos epidemiológicos en un momento dado. La unidad de tiempo utilizada depende de las condiciones del estudio y del investigador para conocer la prevalencia de una enfermedad en una área o institución por medio de una encuesta. Este corte es equivalente a tomar una fotografía. Cuando el corte se refiere a la distribución de frecuencia de una enfermedad o efecto en una área dada, se trata de un estudio de prevalencia, como es el caso de una encuesta de morbilidad. Los cortes pueden ser tomados una vez, o pueden ser repetidos a intervalos de tiempos fijos o variados. Un corte equivale a una especie de censo, que puede repetirse o no en forma periódica. Un estudio descriptivo de corte puede tener como objetivo: 1. Estudiar un solo evento epidemiológico, para su descripción en un momento dado pudiendo ser un factor de riesgo o un efecto La encuesta sobre la distribución del hábito de fumar en una ciudad, país o continente, es un ejemplo del estudio de un evento epidemiológico. En este caso se trata del estudio de un factor de riesgo. La revisión de la distribución de frecuencia de TBC, en una encuesta de morbilidad, es un ejemplo del estudio de corte de una enfermedad, o efecto. 2. Estudiar dos o más eventos epidemiológicos, sin tratar de establecer asociación Se hace la descripción simultánea de aquellos eventos con la finalidad de buscar categorías de interés para posteriores estudios. 3. Establecer bases para relación de asociación entre dos o más eventos epidemiológicos Para estudios de asociación, el uno es presumiblemente factor de riesgo y, por tanto, en circunstancias normales debería empezar antes de la llegada del otro evento, que presumiblemente es un efecto.

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Pero en un estudio de corte se revisan los dos o más eventos en forma simultánea. El suponer que el uno antecede al otro, se hace de acuerdo con el sentido común o con la ayuda de observaciones anteriores provenientes de otros estudios epidemiológicos. Como ejemplo, se puede ver la estrategia del estudio de corte o de prevalencia explorando la posibilidad de asociación entre dos eventos, el uno como factor de riesgo y el otro como efecto, de la manera siguiente: a) Estudio del factor de riesgo — Distribución de este factor según las variaciones de persona, tiempo y lugar y otras variables. — Subdivisión de la frecuencia de dicho factor según los estratos de variables de interés. b) Estudio del efecto — Distribución del efecto, según las variables de persona, tiempo y lugar y otras variables. — Subdivisión de la frecuencia del efecto según categorías de variables de interés. c) Estudio de relación entre el supuesto factor de riesgo y el efecto en cuanto a características comunes y estratos de mayor interés para estrechar el campo d)

Elaboración de hipótesis que pueden ser de causalidad o posterior exploración en los campos descriptivos que se consideran de interés

b) Estudios longitudinales El estudio longitudinal es la revisión de uno o más eventos epidemiológicos por un período de tiempo suficientemente largo, según las características del evento. Una enfermedad infecciosa, tipo sarampión, puede ser estudiada en una comunidad en un tiempo relativamente corto, mientras que una enfermedad degenerativa de baja prevalencia necesita un tiempo muy prolongado, en oportunidades hasta de décadas. Cuando el evento estudiado es un efecto o una enfermedad, la distribución de su frecuencia se refiere a un estudio de incidencia. El estudio de incidencia permite la revisión de las tendencias de un evento, sea esta tendencia secular, variaciones cíclicas o variaciones estacionales del evento. Cuando se hacen varios estudios de corte en períodos sucesivos, en intervalos no muy distantes, tratando el mismo tema, dicho procedimiento puede ser considerado como una serigrafía y se acerca a un estudio longitudinal. Como el estudio descriptivo de corte, la descripción de los eventos en un estudio longitudinal, tiene como finalidad: 1. Estudiar la descripción de un solo evento Dicho evento puede ser seguido por un lapso, siendo la frecuencia de su distribución estable, con altibajos, o con ondas epidémicas. El evento puede ser un factor de riesgo, un efecto o alguna variable de cierto interés para un estudio.

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Al estudiar las condiciones de infraestructura sanitaria de una comunidad se puede observar el progreso alcanzado en cuanto a tratamiento de aguas servidas, disposición de excretas, alcantarillado, tratamiento de agua potable, conexiones intradomiciliarias a la red de alcantarillado. El estudio de estas obras de infraestructura sanitaria puede ir mejorando, deteriorándose o seguir estable con el crecimiento de las ciudades. 2. Estudiar la descripción simultánea de dos o más eventos Durante un lapso, sin tener plan de asociación o de relación, solamente sería para revisar en cada uno de los eventos las categorías de interés con una mayor distribución de frecuencia. La revisión de la tendencia de varias enfermedades de tipo transmisible en una comunidad, como sarampión, tos ferina, fiebre tifoidea, gastroenteritis, por un período de uno o más años, permite ilustrar la tendencia de cada una de las enfermedades. 3. Estudiar la relación entre dos o más eventos Un estudio longitudinal descriptivo puede servir para estudiar más de cerca el desarrollo de hipertensión en grupo de mujeres tomando pastillas anticonceptivas por un período largo. No es un estudio de causalidad, porque no establece que el anticonceptivo es el responsable de la hipertensión sino que estudia simultáneamente un fenómeno de hipertensión, en un grupo de mujeres tomando anticonceptivos y las tendencias de este efecto (que es la hipertensión) que puede ir al alza o quedar estable. En la búsqueda de asociación en el estudio descriptivo longitudinal hay mayor evidencia que en el estudio de corte para hablar de relación de un evento o factor antecedente, que puede ser llamado factor de riesgo, con otro evento subsiguiente llamado efecto. En este estudio longitudinal la toma de anticonceptivos orales seria el posible factor de riesgo y el desarrollo de la hipertensión seria el efecto. El estudio descriptivo establece la descripción y distribución de uno o más eventos epidemiológicos. El estudio descriptivo generalmente no prueba causalidad, sino que en etapas más avanzadas sugiere asociación como base para posterior estudio de causalidad.

4. Diferentes estudios epidemiológicos descriptivos Se tocará de manera muy somera algunos estudios descriptivos que son de bastante interés para el trabajador en salud.

a) Encuestas de morbilidad La encuesta de morbilidad es de utilidad para: — Apreciar la magnitud de la patología en una área. — Planear servicios de atención de la salud por el conocimiento de los grupos más importantes.

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— Establecer pautas para recursos económicos, materiales y humanos en los centros asistenciales. — Observar la tendencia de la patología de un lugar. La encuesta de morbilidad recoge directamente los datos de una muestra de la población, dando una idea global por referencia de la patología en la población, incluyendo en forma aleatoria a las personas que consultan o no, tomando tanto la demanda satisfecha y la potencial, es decir, la demanda total. Las encuestas de morbilidad representarían entonces la demanda total de servicios de atención médica que necesita una población y no solamente la atención de que goza un grupo seleccionado que alcanza a recibir beneficios de los servicios médicos. En realidad, no basta una sola encuesta de morbilidad, que es únicamente representativa de la enfermedad en la población en un momento dado, sino que el trabajador en salud necesita este recurso en forma seriada, rápida y sencilla. Esta encuesta debe contener los datos exclusivamente necesarios de manera que permita obtener rápidamente la información de utilidad, ya que una encuesta sofisticada no sólo aumenta el costo de operación, sino que atrasa seriamente y complica la obtención de la información deseada. b) Encuesta de prevalencia Es un tipo más específico de encuesta de morbilidad. El estudio de prevalencia es de utilidad para: — Formulación de hipótesis de causalidad. — Planeación de servicios médicos. — Medición de la magnitud de uno o de un conjunto de eventos epidemiológicos en una comunidad. En las encuestas de prevalencia por tratarse de un corte en la población, la enfermedad se puede presentar en cualquiera de las etapas de su curso. El estudio de prevalencia incluye en su corte, no sólo a la enfermedad sino el estudio de los factores de riesgo con el fin de establecer su asociación con la enfermedad. El estudio de prevalencia trata de establecer una relación entre uno o más factores de riesgo con la enfermedad sin escoger grupos testigos. Dicha relación se hace en forma de corte, de tal manera que no se puede determinar la secuencia del tiempo que transcurre entre las primeras influencias del factor de riesgo y la enfermedad, pero sí se puede establecer la asociación entre estas dos variables. Necesitará de posteriores estudios o de la evidencia de otros estudios anteriores para establecer un tipo de asociación causal. En un estudio de prevalencia que trata de establecer la relación entre dos eventos, como, por ejemplo, el nivel de colesterol, como factor de riesgo, y la arterioesclerosis, como efecto o enfermedad, los pasos a seguir son los siguientes: En primer lugar, se definen los eventos. Se establecen los criterios para el diagnóstico de la arterioesclerosis, que es una variable de naturaleza cualitativa. En cuanto al nivel de colesterol, variable de naturaleza cuantitativa se establecen los niveles considerados normales y patológicos según los conocimientos actuales en relación con este tema. Luego, se establece la distribución de cada uno de estos eventos en los sujetos de observación según las variables de persona, tiempo y lugar, para observar categorías de importancia.

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En segundo lugar, se relacionan los dos eventos entre sí en las categorías en que ambos tienen mayor exposición, y en otras, de interés para un evento o el otro, para establecer algún tipo de asociación. Las relaciones encontradas entre estos dos eventos servirán de base para formular hipótesis de causalidad y hacer otros estudios observacionales para la prueba de las hipótesis deducidas a partir de este primer ensayo. c) Estudio de una población Al tomar una muestra representativa en el estudio de una población en una área dada, con un tamaño adecuado a la frecuencia del evento que se estudia, la distribución de dicho evento en esta muestra es similar a la de la población que se toma de referencia. Si en esta muestra se estudian además mecanismos causales, entre dos o más eventos, se puede hacer inferencia o generalizar las conclusiones a la población de referencia. La distribución del evento puede ser determinada en forma idéntica para todos los sujetos o unidades que entran en el estudio, o puede hacerse por categorías de variables del estudio. Como ejemplo, se pueden hacer categorías por grupos de edad, por sexo, por condiciones socioeconómicas, por lugar de residencia, por nacionalidad, por religión y otras categorías en la muestra, con el fin de comparar la distribución de frecuencia del evento en grupos de edad, o socioeconómicos y otros, y ver de cada subgrupo cuál tiene la tasa o proporción específica más alta. Aquel evento epidemiológico tratado antes puede ser un efecto y, en esta circunstancia su distribución en dicha muestra representativa es similar a la de la población de referencia. El evento puede ser un factor de riesgo. También su distribución es similar a la de la población general, lo mismo que otros factores presentes en esta muestra. Sin embargo, este estudio, tal como se presenta, permitirá además hablar de asociación, por ejemplo, de un factor de riesgo con un efecto presente. La muestra, con respecto a un llamado factor de riesgo Fr, pudiera ser clasificada en dicotomía Fr+, Fr-, lo mismo con respecto a un efecto E, ser clasificada en E+, E-. La orientación del estudio pudiera ser: Cuántos sujetos con E+ tienen o tuvieron Fr+ o Fr-, o sea:

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y con igual proceso para E , cuántos tienen o tuvieron Fr+ y Fr- , o sea respectivamente las celdas b y d. La asociación sería, por ejemplo, tratar de averiguar que los sujetos con E+ tienen una mayor frecuencia de Fr+ que los sujetos con E-. Sencillamente se puede presentar una asociación, es decir, la tendencia de que los sujetos con el efecto E+ se encuentran con una mayor frecuencia de Fr +. Esta asociación por sí, no indica causalidad, pero da bases a posteriores estudios para averiguar si lógicamente Fr+ es un factor de riesgo para E y si hay suficiente fuerza para pensar en causalidad, después de controlar otros factores asociados, para poder hacer inferencia en esta población de referencia.

d) Estudios de categorías de una población En esta circunstancia la muestra que se toma para estudiar algún evento de una población no es representativa de la misma. Esto puede deberse en razón del costo de la operación de aleatorización a todos los barrios o subsectores, a la necesidad de centralizar el equipo, y a otras dificultades operativas. Se prefiere entonces el estudio de un grupo de la población por su accesibilidad, cooperación, facilidad de seguimiento y otros. En otros términos, la población escogida, de la cual se selecciona la muestra, no es representativa de la población de referencia.

e) Estudio de institución Para facilidad de un estudio se hace a veces en instituciones hospitalarias, en afiliados de los Seguros Sociales, en hospitales mentales u hospitales regionales (171). Hay que distinguir el hecho de que un hospital en un área recibe la enfermedad generalmente en estado terminal. Ciertas enfermedades, de carácter invalidante o que conducen irremediablemente a la muerte en un tiempo relativamente corto, terminan en una institución de atención médica del sector público o privado. La institución hospitalaria recibe prácticamente la totalidad de la frecuencia de estas enfermedades y los sujetos hospitalizados son entonces sensiblemente representativos de dichas enfermedades en la población del área. Pero en enfermedades de bajo nivel incapacitante los sujetos hospitalizados no son representativos de la población ni en calidad, porque van únicamente los más graves, ni en cantidad, porque gran mayoría de sujetos no reciben atención médica, o no se registran. Por otra parte, cuando se trata de un hospital regional, con buena capacidad de atención médica, la morbilidad que recibe se originaría de la región o área. En un hospital universitario o en un hospital especializado, como algún tipo de hospital cardiovascular o mental, la procedencia de la morbilidad es completamente diferente y la zona de influencia desborda grandemente al área político-administrativa en donde se encuentra dicho hospital. El delimitar previamente grupos con o sin factores de riesgo o estratificados en varias categorías de algún factor de riesgo, permite adelantar las conclusiones y asociaciones, y más tarde la formulación de hipótesis más consistentes. Habrá que determinar los tipos de estudio que preferentemente se puedan hacer en comunidad.

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En los estudios descriptivos basados en registros hospitalarios los pacientes son caracterizados en términos de simples variables como: edad, sexo, estado civil, ocupación, lugar de nacimiento, variación de una enfermedad, empleando tasas ajustadas entre las diversas regiones. También se debe señalar la época del año en que ingresó al servicio hospitalario. Igualmente averiguar la relación de la primera sintomatología con respecto a la primera consulta en el centro hospitalario.

5.

Análisis e interpretación

Al reunir la información en la descripción y recuento de las diversas fases o aspectos de un evento epidemiológico y de las variables asociadas causalmente o no a él, se procede a ordenarla para un mejor conocimiento de este evento epidemiológico, para comparar los hallazgos de una área con otra, con el fin de relacionar la universalidad del evento en diversas circunstancias de persona, de tiempo y de lugar, es decir, el establecimiento de la inferencia o generalización del estudio y la maximización de esta inferencia. Dentro del proceso de análisis e interpretación del estudio descriptivo se incluye: — La búsqueda de categorías de interés epidemiológico y la técnica de cierre de campo con estas mismas categorías. — La modalidad de análisis e interpretación del estudio prospectivo, transversal y retrospectivo. a)

Categoría de interés epidemiológico: Cierre de campo

Al aislar en cada grupo categorías de variables y detectar de éstas las más relacionadas con la distribución de un factor de riesgo o con un efecto, se está contribuyendo a aislar categorías de interés epidemiológico. Estas categorías no constituyen causalidad de por sí, pero permiten enfocar en las costumbres, hábitos y modo de vivir, la exploración de factores de riesgo que se pueden relacionar con el efecto para formular hipótesis y para su posterior comprobación. Varias categorías de interés, para uno o más eventos epidemiológicos, se relacionan con la finalidad de cerrar el campo. Por ejemplo, el análisis de categorías de interés hace constatar que un evento, como la bisinosis, se presenta con mayor frecuencia en ciertas categorías de interés, como el ejemplo hipotético siguiente: — Hombres. — Adultos. — Clase socioeconómica media-baja. — Grupos étnicos, el representativo del área. — Ocupación, obrero-semi-especializado. — Estado civil, casado. La reunión de estas categorías entre sí cierra el campo a hombres adultos, casados, de ocupación obrero. Este cierre de campo permite entonces un nuevo estudio de un grupo específico de obreros de clase media-baja, y posteriormente un nuevo cierre de campo permitirá notar que se trata de obreros que trabajan en desmotadoras de algodón.

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Un posterior cierre de campo hará notar que se necesita una exposición prolongada al factor de riesgo para desarrollar la enfermedad, ya que no depende de la edad en sí, sino del mayor tiempo de exposición en la fábrica, lo que se confunde con los trabajadores de mayor edad; además el predominio de la enfermedad en hombres se debe, no al sexo en sí, sino a que esta ocupación, en una región determinada, es más frecuente en hombres que en mujeres y en un grupo de edad avanzada es lógico que lo más probable es que aquellos hombres estén casados. Es importante en un estudio descriptivo saber qué variables entran en el ensayo y cuáles descartar o eliminar. Además, se debe fijar el tipo de variable y su forma de variación para el alcance de las conclusiones. En un estudio que se hace en Colombia, en donde la población teóricamente es católica, no se justifica emplear la variable religión que no es discriminatoria y no se consiguen generalmente grupos de interés en religión que conduzcan a cierto modo de vida responsable de determinados factores de riesgo que le diferencie de otros grupos en la comunidad. Dentro de las características de persona, está la edad. Al escoger la categoría de menores de cinco años, se observan determinadas enfermedades o grupos de efectos que se encuentran tan sólo en forma prioritaria en este intervalo. Dentro de un rango de edad, y en algunas áreas, hay ciertas enfermedades que son prioritarias por los factores de riesgo asociados a dichas edades o a edades anteriores, factores que provocan la enfermedad en este grupo de edad y en estas áreas geográficas. El estudio descriptivo, cuando se hace el seguimiento en una muestra representativa de una población general, indica en primera instancia el corte de prevalencia de una enfermedad en esta comunidad y posteriormente la incidencia. Sin embargo, aquella enfermedad puede ser más frecuente en algún sexo, o en algún grupo social definido por alguna ocupación o en algún grupo de edad. No es que estas categorías, con respecto a sexo, nivel socioeconómico, ocupación, edad, forman de por sí asociaciones causales con el factor de riesgo estudiado, sino que dentro de ellas haya factores causales o factores de riesgo relacionados con los individuos, lo que convendría investigar. b) Análisis cronológico Según las circunstancias, el estudio descriptivo puede hacerse en forma retrospectiva o en forma prospectiva, desde el punto de vista cronológico, o puede ser una combinación de las dos formas. También puede empezar por una metodología retrospectiva, seguida de un corte en un momento dado y continuar en forma prospectiva para la averiguación de nuevos datos, o datos más precisos de un evento. El estudio retrospectivo puede hacerse por encuesta, por interrogatorio a los sujetos sobre los cuales se determina el evento, a los testigos, o por registros que se llevan para algún propósito. Conlleva los problemas para asegurarse de la veracidad de la información, obtenerla en forma muy completa y todas las interferencias de una encuesta según la magnitud del evento que pudo haber dejado o no huellas en la memoria del individuo. La revisión de historias clínicas en centros hospitalarios o de consulta externa representa una de las mejores fuentes de un estudio descriptivo-retrospectivo, en donde se puede relacionar la presencia de determinada sintomatología con un diagnóstico, la relación del principio de la sintomatología con el momento de la consulta o la fecha del diagnóstico.

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El costo de un estudio descriptivo ideado de esta forma es bajo. Pero las condiciones se basan únicamente sobre el proyecto diseñado. Si se desea completar aquel estudio, es menester añadir algún tipo de encuesta o de interrogatorio, o buscar la información en otro tipo de registro, si es que la hay en forma adecuada. El estudio descriptivo que constituye el siguiente paso al anterior es el de corte (que se vio anteriormente) para establecer una relación o asociación, o para estrechar el campo informativo, con el fin de detectar una categoría de interés, o la distribución de un evento en una población en varios grupos. La información que se encuentra en el estudio de corte permite combinar una situación anterior o ser punto de partida para el estudio descriptivo longitudinal prospectivo.

c) Problemas y errores que pueden afectar la inferencia El estudio descriptivo es una acumulación de conocimiento con respecto a un evento epidemiológico, en donde cada paso puede ser el eslabón de una cadena que sirva de orientación para formular una hipótesis de causalidad. Por tanto, es importante estar alerta con respecto a los principales tipos de errores y problemas que se pueden presentar con el fin de evitarlos en el diseño, o lograr su control en el análisis e interpretar los posibles errores residuales después del control. Los errores que se pueden presentar en la inferencia son, entre otros, por una parte por falta de validez de las conclusiones; por otra parte, por falta de representatividad del grupo de estudio a la población de referencia. En primer lugar, la información que sirve de fuente para algún tipo de estudio descriptivo, sobre todo de naturaleza retrospectiva, no siempre viene diseñada para el estudio que se realiza. La información se puede encontrar incompleta y se hace necesario completarla por interrogatorio, por encuesta o por revisión de otros registros. No es raro encontrar informaciones erróneas o a veces contradictorias o que siguen siendo incompletas a pesar del cruce de varios registros aun completado con interrogatorio. Con frecuencia los datos de interrogatorio no concuerdan con los datos de registro. A veces ciertos pacientes dicen no haber recibido algún tipo de tratamiento, o algún tipo de exámenes como rayos X, y, sin embargo, la información positiva aparece en registro. Cuando son hechos marcados o que tienen algún significado, el sujeto tiene tendencia a no olvidar, pero cuando pasa el tiempo o el evento no es muy notorio, hay gran tendencia a olvidar, lo que puede dificultar la obtención de la información deseada. Tan importante es la fuente de información para los datos del numerador como para los datos del denominador. El numerador trata generalmente de casos y de información de factores condicionantes, mientras que el denominador trata generalmente de datos demográficos, de población a riesgo y de población de referencia. Cuando la información es directa, como en algunos casos de estudios descriptivos, prospectivos, es importante que la determinación siga uniforme a todo lo largo del estudio, y que luego el dato sea confiable para obtener los datos similares en caso de proceder a repetir la toma en un tiempo prudencial durante el cual no alcanzaría a producir cambios biológicos de importancia. Así que hay dificultad en la confrontación de varios registros entre sí y de datos de

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registros con el interrogatorio. El investigador debe revisar si su fuente de información proviene de registros apropiados e insesgados, lo que puede ser importante para la validez de las conclusiones del estudio. Fuera de las dificultades en la información, al desarrollar un tipo de estudio descriptivo, al igual que cualquier estudio epidemiológico, es de suma importancia realizar un buen análisis del estudio y una interpretación correcta de los hallazgos para la población de estudio, y en lo posible maximizar la inferencia a la población de referencia. La presencia de errores en el conjunto de eslabones puede falsear las conclusiones o la inferencia final al terminar la revisión de una serie de hechos con miras a la descripción de un evento y de sus mecanismos causales, y a la aclaración de la relación de los hallazgos con hechos existentes. La primera inferencia que se puede hacer de un ensayo es sobre la población de estudio. Para eso las conclusiones tienen que ser válidas y reales. Posteriormente, las conclusiones pueden ampliarse a la población de referencia sobre la cual se origina la población de estudio. Si la población de estudio es representativa, las conclusiones, previa revisión de su validez, pueden inferirse a la población de referencia, si no habrá que analizar en qué condiciones se puede maximizar el resultado a dicha población.

d) Alcance y limitación del estudio descriptivo El estudio descriptivo generalmente presenta varios aspectos de algún evento epidemiológico para observar su comportamiento según variables de persona, de tiempo y de lugar. También dicho evento puede estar relacionado con otros factores para analizar algún tipo de asociación, sea directa, sea indirecta por medio de otros factores. Ocasionalmente en el estudio descriptivo, se suele presentar, como en una encuesta de prevalencia, algún grupo con el evento estudiado y otro grupo sin dicho evento para ver la relación de cada uno de estos grupos con el o los factores de riesgo analizados, sin que haya unos criterios fijos para la selección del grupo con el evento, o grupo de estudio y del grupo sin el evento, o grupo testigo. El perfeccionamiento de esta metodología de comparación, con criterios de selección para el grupo de estudio y para el grupo control, se hace con más refinamiento en estudios de observación o analíticos, como de «casos y controles» y de «cohorte», o en los «estudios de intervención o experimentales», que se verán más adelante en próximos capítulos. Un estudio descriptivo bien orientado, en forma de eslabón de una cadena de información, puede dar suficiente luz para investigaciones específicas de un evento, para programas de control y tratamiento en salud pública y planeación de servicios. El estudio descriptivo reduce el evento a categorías de interés informativo, estrecha el campo de la información de base con el fin de proyectar estudios más precisos e investigaciones de factores etiológicos que son objeto de los estudios analíticos o de observación y de los estudios experimentales o de intervención.

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7 Estudio experimental o de intervención

El estudio experimental o de intervención es un procedimiento metodológico en el cual un grupo de individuos o de conglomerados han sido divididos en forma aleatoria en grupos de estudio y grupos de control o testigo, y analizados con respecto a algún factor de riesgo o alguna medida preventiva que se quiere estudiar o evaluar. Se distingue de los estudios epidemiológicos en el sentido de que los grupos son manipulados por el investigador y repartidos aleatoriamente en grupos de estudio y de control. El estudio experimental se caracteriza por la manipulación y la aleatorización. Este capítulo tratará de los aspectos generales de los estudios experimentales, de la población de referencia y de la población experimental, de los grupos de estudio y de control, de los programas de estudio y de control, del análisis e interpretación de este tipo de estudio.

1. Aspectos generales Al principiar el estudio experimental, cada individuo o conglomerado tendrá la misma probabilidad de pertenecer al grupo de estudio o al grupo testigo, por el procedimiento aleatorio establecido en la formación de los grupos (12,13, 33, 78, 88, 95, 96, 101, 103, 112, 120, 125, 162, 163, 190). El investigador asigna un programa o tratamiento al o a los grupos de estudio; y al o a los grupos de testigo, una alternativa de tratamiento o un placebo. Entre otras aplicaciones, el estudio experimental es útil para: — Ensayos clínicos y terapéuticos. — Ensayos de hipótesis de curación y de prevención. — Evaluación de programas y de tratamiento. — Toma de decisiones administrativas en salud. El estudio epidemiológico de tipo experimental puede establecerse en la introducción de la medida o del programa y en su evaluación: — Como un ensayo piloto, estableciendo la medida en un grupo experimental pequeño para ver su orientación. LibertadDigital | 2015 113

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— Después de que la medida sea impuesta, para averiguar su valor, el mérito de continuarla, o para demostrar su eficacia. — En relación con el costo, puede averiguar qué tipo de programas o de acción será necesario, su eficacia y su eficiencia traducidas en relación de costo-beneficio. Una de las desventajas a considerar en el estudio epidemiológico experimental se relaciona con la ética, sea para ejecución del estudio o su no realización. En relación con la ética — No es ético someter a unas personas a un experimento cuando se presume que el resultado es obvio, tanto por ser muy eficaz como por ser muy dañino. — No es ético no someter a la población a un experimento cuando hay indicio de su beneficio, sobre todo si se trata de una nueva medida con buena orientación teórica y experimentos satisfactorios en animales, para enfermedades con pocas alternativas de tratamiento como el cáncer. Este problema de ética, tanto para promover como por restringir, por acción u omisión, limita el estudio epidemiológico experimental, fuera de las variaciones intrapersonales como interpersonales. Se necesita tener buenos elementos de juicio para tomar la decisión de realizar un estudio experimental y analizar sus consecuencias tanto en el grupo de estudio, cuando el experimento es nocivo, como en el grupo de control, cuando el estudio es eficaz y deja de proteger a los controles o testigos en momento oportuno. Los estudios experimentales secuenciales pueden limitar este perjuicio en ambos grupos. Dicho tipo de diseño se verá más adelante. Los estudios epidemiológicos experimentales o de intervención que se deben llevar a cabo son aquellos que presentan alguna probabilidad para prevención de la enfermedad, para evaluación de algún programa, para estudiar la eficacia de un fármaco y comparación sobre utilidad de varios fármacos de efectos similares, para evaluar programas, para tomar decisiones sobre aspectos administrativos de salud pública. Dentro de las características propias del estudio experimental convendría también ver los aspectos de manipulación, de aleatorización, de asignación del factor de riesgo, el estudio secuencial y el estudio ciego, igualmente otro aspecto común de los diferentes tipos de estudios epidemiológicos, como la determinación de un evento y, en este caso específico, la determinación del efecto. a)

Manipulación y aleatorización

1. La aleatorización, como procedimiento metodológico para formación de varios grupos similares a partir de un grupo original dado, establece para cada sujeto del grupo original la misma probabilidad de pertenecer a un grupo o a otro. Al repartir un número de individuos de un grupo experimental dado en dos grupos similares, cada individuo del grupo original tendrá, por el mecanismo de aleatorización, la misma probabilidad de 0,50 de pertenecer a un grupo u otro, conformando dos grupos similares entre sí y éstos, a su vez, representativos del grupo experimental. Por otra parte, una vez conformados los grupos similares, cada uno tiene la misma probabilidad de ser grupo de estudio o grupo control. En estudio de comunidades, la aleatorización permite a cada comunidad la misma

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probabilidad de recibir o no determinado tipo de programa. Se debe garantizar la similitud de las comunidades por otros procedimientos. 2. La manipulación consiste en la introducción por parte del investigador de un factor de riesgo, o programa o tratamiento, a un grupo u otro exento anteriormente de este factor, para observar el desenlace del efecto frente a grupos testigo o grupos con tratamientos diferentes. También en lugar de distintos tratamientos se pueden manipular dosis diferentes de un mismo tratamiento en diversos grupos de sujetos. La aleatorización se relaciona tanto con respecto a la probabilidad de cada individuo de pertenecer a un grupo u otro para garantizar similitud de los grupos, como a la probabilidad igual para cada grupo de recibir un programa o una alternativa de programa, ya que la introducción del programa, de la medida o de un tratamiento o de varias dosis de un mismo tratamiento constituye la manipulación. EJEMPLO: Sea un grupo original de 500 individuos participantes de un grupo experimental para probar la bondad de tres tratamientos A, B, C, para una misma enfermedad, frente a un placebo D. La manipulación consiste en la introducción de los diferentes tratamientos a probar en los distintos grupos de individuos. La aleatorización consiste, en primer lugar, en la formación de cuatro grupos similares, con base en que cada individuo tiene la misma probabilidad de 0,25 de pertenecer a un grupo u otro y, por otra parte, cada grupo inicialmente tiene la misma probabilidad de recibir cualquiera de los tratamientos A, B, C, o el placebo D. Así que la adjudicación de un tratamiento a un grupo no es por capricho, sino por probabilidad igual. Cuando se trabaja con comunidades, cada una tiene o debe tener la misma probabilidad de recibir un programa o de servir de control por aleatorización. La introducción del programa y de una alternativa de programa para obtener el desenlace constituye la manipulación. La manipulación de tratamientos diferentes en varios grupos inicialmente similares pone de manifiesto que el cambio en el desenlace del efecto en cada grupo se atribuye únicamente a la diferencia de tratamientos. b) Asignación y determinación En el estudio experimental, la asignación del factor de riesgo Fr y la determinación del efecto E son posteriores al momento de la iniciación del estudio O, siendo Fr una variable antecedente y E una variable subsiguiente, como lo indica el diagrama 7.1. DIAGRAMA 7.1

En los estudios analíticos de «casos y controles» y de cohorte, el investigador no manipula el factor de riesgo, sino que los individuos se encuentran, en forma natural, expuestos o no al factor de riesgo. En otros términos, en los estudios analíticos no hay asignación del factor de riesgo, sino determinación de dicho factor por observación de LibertadDigital | 2015 la distribución de la exposición.

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Asignación implica un procedimiento activo por medio del cual el investigador es quien manipula o introduce aleatoriamente el factor de riesgo a individuos, grupos o comunidades que eran exentos del factor de riesgo o de una medida. Determinación significa la detección u observación de un evento en un individuo o una comunidad, que no fue introducido por el investigador. Este evento puede afectar al individuo cuando se expone, en forma natural, a un factor de riesgo, o puede ser la consecuencia de otro evento anterior, introducido o no, como el diagnóstico de un efecto o de una enfermedad. El factor de riesgo puede ser asignado o determinado, según el estudio epidemiológico, pero el efecto sólo es determinado, cualquiera que sea el tipo de estudio. c) Asignación del factor de exposición La asignación a los grupos debe ser manejada en forma aleatoria. En el caso de estratificar en el diseño, también la asignación debe ser aleatoria en cada estrato tanto en el grupo de estudio como en el grupo de control. Cuando no se estratifica en el diseño en un principio, obviamente al estratificar en el análisis la distribución de los grupos de estudio y de control no queda en forma aleatoria en cada estrato por la variable que se controla. Se trata de asignación ciega cuando se cumplen estas dos condiciones: 1.

Los individuos participantes no saben a qué grupo pertenecen a la iniciación y durante el tiempo de duración del estudio. 2. Tampoco lo saben los miembros del equipo de la investigación encargados del seguimiento.

d) Determinación del efecto La determinación del efecto debe tener en cuenta, además, sobre todo cuando se trata de exámenes de laboratorio, la disminución de la variabilidad interpersonal e intrapersonal de los miembros del equipo de la investigación. La determinación del efecto debería hacerse en lo posible por miembros del equipo distintos a los que hayan intervenido en la asignación. Se debe definir el criterio diagnóstico para la determinación de la enfermedad, tanto en el aspecto clínico como en las ayudas paraclínicas necesarias. Eso debe hacerse en igual forma para el grupo de estudio y para el grupo control con el fin de garantizar la similitud de la determinación. En la determinación del efecto se definirá si el resultado se establecerá en forma dicotómica, anotando únicamente la presencia o ausencia de la enfermedad, o si además de su presencia se especificará el grado de severidad de la enfermedad y la frecuencia de sus complicaciones. La determinación ciega del efecto no es un aspecto indispensable, pero puede ir en bien del estudio. Se entiende como tal cuando la manera de determinar el efecto es exactamente igual tanto para el grupo de estudio como para el grupo control, y cuando los miembros del equipo encargados de dicha determinación lo hacen en forma objetiva sin tener indicios que les permitan reconocer a qué grupos de exposiciones pertenece el individuo.

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e)

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Estudio secuencial

El momento de terminación del estudio, o salida de los miembros que participaron en el estudio, puede ser de importancia. La terminación del estudio puede ser común, o puede ser diferente para los participantes al estudio según las circunstancias del estudio. Cuando se establece el diseño experimental secuencial, habrá cortes periódicos para la determinación del efecto y el estudio se terminará cuando se establezca alguna diferencia entre los dos grupos que permita establecer en forma prudencial la utilidad o no de la medida con el menor número de participantes necesarios. La entrada al experimento puede ser periódica por subgrupos de sujetos del grupo de estudio con sus respectivos testigos, o en forma individual de un sujeto del grupo de estudio con su respectivo testigo. La metodología del estudio secuencial permite la entrada y la salida de los participantes tanto el sujeto o sujetos del grupo de estudio como su o sus respectivos controles en momentos diferentes. Los primeros participantes pueden tener ya el resultado del efecto mientras que sigan entrando nuevos participantes. Tan pronto que haya significancia estadística con el resultado parcial y acumulativo de los grupos de estudio y de control se puede terminar el estudio en cualquier momento de su curso, o sea, que indique beneficio de la medida o que indique que el estudio es francamente indeseable. En este diseño secuencial no hay tamaño de muestra prefijado, sino lo que resulta necesario para la finalidad del estudio. El diseño secuencial es muy apropiado para ensayos terapéuticos para darse cuenta a tiempo de la bondad o inconvenientes de las medidas que se toman (12). f) Estudio ciego y doble ciego En relación con el procedimiento ciego se llama estudio ciego cuando se trata únicamente de la asignación ciega, tanto por parte del investigador como por parte de los participantes al estudio. Cuando tanto la asignación del factor de riesgo como la determinación del efecto se hace en forma ciega, se habla del estudio doble ciego. Cuando se utiliza el procedimiento ciego habrá que avisar a los participantes del grupo control que no están cobijados por la medida, en caso de que ésta haya resultado benéfica, por si ellos quieren recibir los beneficios y evitar una falsa sensación de protección. La asignación ciega es independiente de la determinación ciega del efecto, ya que todos los efectos no pueden ser determinados en forma ciega, lo que sólo es posible cuando el efecto puede ser determinado en forma objetiva. La asignación ciega es posible cuando el programa de estudio se refiere a la administración de una droga y el de control es una medicación alterna. En varios programas es imposible esconder la identidad del grupo de estudio y del grupo control. En cuanto a la determinación ciega del efecto o resultado, es posible cuando el resultado final es muerte o enfermedad que puede ser diagnosticada por métodos objetivos, tales como exámenes paraclínicos y test de laboratorio objetivos, ya que habrán enfermedades imposibles de determinar sin el conocimiento previo de la historia del sujeto. En todos los casos en donde no se haya hecho la asignación ciega y la determinación ciega del resultado, se debe estudiar cuidadosamente la posibilidad de error o sesgo.

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2. Población de referencia, población experimental y grupo experimental a) Población de referencia La población de referencia es aquella población hipotética que comprende tanto los grupos presentes como los grupos pasados y futuros a los cuales se proyecta inferir las conclusiones del estudio o a los cuales se espera que las conclusiones puedan ser aplicables. La población de referencia puede ser toda la humanidad, la totalidad o parte de la población general del área en donde se realiza el estudio, una clase social determinada dentro del área. b) Población experimental La población experimental es aquella en la cual se ejecuta el estudio o en la cual se hace la evaluación. Es generalmente una fracción o parte real de la población de referencia. La población experimental debe ser suficientemente grande y bien definida. Este grupo debe ser en lo posible representativo de la población de referencia presente. Desde luego en el caso particular de evaluación de drogas, la población experimental se refiere a enfermos. Se puede escoger la población experimental de las maneras siguientes: — Población de un área geográfica o político-administrativa dada durante un tiempo específico, o un grupo de edad y sexo específico dentro del área. — Población institucional. — Grupos con algún empleo especial. — Grupos en plan de seguros médicos o con algún riesgo especial. Se debe tener en cuenta además: — La accesibilidad geográfica de la población experimental y su estabilidad durante la duración del ensayo. — La concentración o agrupamiento de los individuos, ya que una población dispersa encarece el estudio y prolonga el tiempo de ejecución. — La disponibilidad de recursos humanos y de equipos hospitalarios lo mismo que de facilidades de laboratorio. — El fomento de la cooperación de los sujetos a lo largo del ensayo. c) Grupo experimental Se selecciona la población experimental lo más similar posible a la población de referencia presente. De la población experimental se toma en lo posible una muestra aleatoria que es el grupo experimental y se invita a sus miembros a participar. El grupo experimental se dividirá entonces en dos subgrupos, los participantes al estudio y los que no quieren participar. Los participantes se dividirán a su vez por aleatorización en dos grupos similares, que por manipulación se transformarán en grupos de estudio y de control. El grupo de participantes se llama población muestrada (sampling frame, en inglés). Lo anterior se refleja según el diagrama 7.2.

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El diagrama comprende cuatro niveles de procedimientos entre las distintas etapas desde la población de referencia hasta la formación de los grupos de estudio y de control. Etapa 1. Población de referencia. Nivel 1. Selección. El nivel 1, entre la población de referencia y la población experimental, comprende la selección de esta última. Siendo la población de referencia una población hipotética pasada, presente y futura, se trata de seleccionar dentro de la población de referencia presente una población experimental lo más apropiada posible. Etapa 2. Población experimental, seleccionada a partir de la población de referencia presente. Nivel 2. Muestreo representativo. Este nivel comprende el procedimiento de muestreo para escoger de la población experimental una muestra representativa de tal manera que las conclusiones que se sacarán del grupo experimental sean también referidas a esta población experimental y posteriormente a la población de referencia, en el supuesto de que la población experimental sea a su vez lo más similar posible a la población de referencia. Etapa 3. Grupo experimental, tomado por muestreo para ser representativo de la población experimental. Nivel 3. Colaboración. Los participantes idealmente deberán ser todos los miembros del grupo experimental. Sin embargo, en grupos humanos se debe solicitar la colaboración de los individuos designados en el grupo experimental, explicándoles previamente el alcance del procedimiento, los riesgos posibles, la posibilidad de recibir o no los beneficios de una medida, y los inconvenientes dependientes del grupo del estudio al cual pertenecen. Además, el participante al estudio no sabrá el resultado sino a la terminación del estudio, siendo que la asignación a los grupos se hará después de su consentimiento a colaborar y no antes. No se puede admitir a voluntarios directamente como miembros del grupo de estudio o del grupo control, ya que este procedimiento hará que los grupos no sean similares antes de iniciar el estudio. Por estas y otras razones, algunos sujetos del grupo experimental pueden no colaborar al estudio. Etapa 4. Participantes y no participantes, de acuerdo con la colaboración de los miembros del grupo experimental. Nivel 4. Aleatorización y manipulación. Es el procedimiento que se efectúa a los participantes para obtener los grupos de estudio y control, que deben ser similares entre sí, y similares al grupo de participantes que, a su vez, deben serlo en lo posible al grupo experimental. La única diferencia entre estos grupos debe ser con respecto al programa, medida o tratamiento que se asigna a cada grupo. Etapa 5. Formación de grupos de estudio y de control, similares entre sí.

3.

Grupo de estudio y grupo control

Los grupos de estudio y de control se forman con los participantes provenientes del grupo experimental. La asignación al grupo de estudio o al grupo control se hará de tal forma que cada

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individuo aceptante tenga igual probabilidad de ser asignado en algún grupo sin saber a cuál le corresponde. En relación con la asignación al grupo de estudio y al grupo control se debe tener en cuenta si la entrada al experimento es común para todos los individuos que van a participar o si, por el contrario, la entrada se hará en forma individual a lo largo del tiempo disponible para la investigación a medida que se presentan los individuos seleccionados o si se hará en forma sucesiva por subgrupos. En resumen, la entrada puede ser común, individual, por subgrupos o condicionada a los resultados en casos de estudios secuenciales. Se supone que si la entrada es común, el resultado o efecto puede observarse también en forma común o continua. Habrá una fecha límite para la terminación del estudio, lapso durante el cual un grupo de individuos puede desarrollar la enfermedad que se investiga. Puede ocurrir, sin embargo, que algunos individuos no alcancen a enfermarse en el momento de la evaluación porque el tiempo de seguimiento no ha sido suficientemente prolongado. Así que los resultados pueden ser influenciados tanto por la forma de entrada como por la forma de terminación del estudio, y por la duración del seguimiento. En cuanto a la formación de los grupos, el mejor procedimiento de asignación es la aleatorización. Cuando se necesita ponderar por algunas variables se emplea el procedimiento de la estratificación y luego la aleatorización dentro de cada estrato. La selección sistemática incluye el grave peligro de poder ser manipulada tanto por el individuo participante, cuando se vuelve familiar con el proceso, como por los miembros de la investigación encargados de hacer la asignación, y eso puede tener influencia sobre la validez de los resultados del estudio, aunque no sean aquellos miembros los encargados de hacer la determinación del efecto o el seguimiento. Cuando se trata de estudios de conglomerados o medidas establecidas en comunidades, como, por ejemplo, el flúor en el agua, aunque el resultado final se haga sobre individuos, la asignación al grupo de estudio o al grupo control debe hacerse por conglomerados que serán lo más similares posible con respecto a la frecuencia y características de la enfermedad que se quiere prevenir. En estudios de comunidades se escogerá una comunidad de estudio y otra de control, generalmente en forma aleatoria y, dentro de cada comunidad, se escogerá a los individuos que participan en el estudio. Se deben escoger comunidades con condiciones lo más similares posible (126, 127, 150, 151, 163). Este estudio de comunidad se hace factible durante un lapso prudencial, ya que pueden intervenir otros factores de riesgo en cada una de estas comunidades, lo que puede cambiar el resultado del estudio. Si es una enfermedad con bastante fluctuación se debe evitar este tipo de diseño. En cuanto al procedimiento de estratificación, se emplea cuando la enfermedad a prevenir varía considerablemente en frecuencia según edad, sexo u otros subgrupos de la población experimental y, por tanto, es deseable tener distribución igual con respecto a estas variables. Se estratifica primero y luego se aleatoriza en cada estrato para formar grupo de estudio y control. Esta distribución igualitaria se hace por aleatorización dentro de cada subgrupo o estrato que se considera de importancia, cuando la estratificación está prevista en el diseño. El procedimiento de estratificación se aplica en la misma forma y para las mismas variables en el grupo de estudio como en el grupo control. Este procedimiento de aleatorización dentro de cada subgrupo para equilibrar el

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número de individuos del grupo de estudio o del grupo control se llama «Bloque» en el diseño experimental. El procedimiento de «bloque» asegura la comparación de los subgrupos de estudio y de control, además de aumentar la eficacia del análisis estadístico. Cuando la estratificación se hace en el análisis, es entonces posterior a la aleatorización. Para un determinado estrato, por ejemplo, grupo de 25-34 años al estratificar por edad, el número de individuos no guarda necesariamente proporción entre el grupo de estudio y el grupo control. Se pondera posteriormente la frecuencia del efecto por estrato en los diferentes grupos de estudio y de control.

4. Programa de estudio y programa de control Los distintos tipos de programa generalmente empleados son de prevención primaria, detección y de terapia o curación. Los programas de prevención y de detección pueden ser dirigidos a la población general, mientras que los programas de terapia se refieren generalmente a grupos enfermos. Los programas preventivos primarios se refieren a actividades tales como la vacunación, la fluoruración del agua, la eliminación de reconocidos factores de riesgo. Los de detección se refieren a medidas para diagnosticar las enfermedades en forma temprana y establecer el tratamiento oportuno; mientras que los de terapia o curación se refieren a la eficacia de un tratamiento, la comparación entre fármacos y los problemas de costo.

a) Programa de estudio El programa de estudio se aplica a los participantes asignados al grupo de estudio al cual se va a aplicar una medida o un tratamiento. Este grupo recibirá el tratamiento real y los efectos de la medida serán observados durante el tiempo necesario para el estudio. Se pensará además que mientras se prolonga el estudio algunas personas abandonarán el grupo y no podrán recibir la continuación de la medida aplicada en un principio. Se pueden tener varios grupos de estudio con un grado diferente de la medida que se está aplicando, es decir, diferentes modalidades de un determinado tratamiento. Al tratar de establecer una medida se necesita tener una información completa sobre sus posibles beneficios o sobre los estudios anteriormente hechos. Generalmente un estudio epidemiológico experimental se realiza a la luz de otros estudios similares, o sobre resultados de estudios descriptivos y analíticos sobre el mismo tema. Puede ser también un eslabón de otros estudios experimentales para adelantar algo más sobre la etiología de una enfermedad. Es también de importancia relacionar el estudio actual con otras hipótesis anteriores de curación y de protección. En relación con la medida que se aplica o con un factor de riesgo que se estudia, se puede manipular en forma dicotómica, por su presencia o ausencia, o por la relación dosis-respuesta para ver si hay beneficio con el aumento de dosis, y la dosis máxima por encima de la cual no hay más efectos benéficos. Por ejemplo, en la vacunación de DPT es conveniente establecer si lo óptimo son de dos, tres o cuatro dosis por la protección que confiere contra las enfermedades relacionadas con dicha vacuna.

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b)

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Programa de control

El programa de control se aplica a los participantes asignados al grupo control. El programa de control depende del grupo que se establece como control y del tipo de programa, sea de prevención, de detección o de terapia o curación. El grupo control puede ser la población general; en esta circunstancia no hay sino un solo grupo que es el de estudio y la comparación se hará con las tasas o proporciones generales de enfermedad en la población. Entonces el programa de control será la no aplicación de la medida en la población; aunque habrá que pensar que algunos miembros de la población pueden haber recibido la medida de otra fuente. El inconveniente de comparar el grupo de estudio con la población general es que la tendencia secular de la enfermedad puede cambiar y tener diferencia a favor o en contra que no se deba realmente a la medida que se está tomando. Cuando se establece un grupo control paralelo al grupo de estudio, el programa control puede ser: 1. No emplear ninguna medida para este grupo. 2. Emplear un placebo con las mismas características de la medida, droga o vacuna empleada para el grupo de estudio. 3. Emplear un tratamiento distinto al del grupo de estudio. Esto ocurre cuando se está comparando la bondad de un nuevo tratamiento en relación con el usualmente empleado, o que se está comparando el efecto terapéutico de dos o más drogas. En general, habrá que pensar si el seguimiento es largo los miembros del grupo control pueden haber recibido la medida por otra fuente, y que ciertos miembros del grupo de estudio hayan dejado de cumplir la medida, lo que puede presentar alteración en la comparación final. El papel de la autoselección o selección voluntaria y de la colaboración es de suma importancia en la inferencia que se puede hacer del estudio. La selección voluntaria al programa de estudio y al programa de control, al igual que el colocar al que no colabora como miembro del grupo control, origina una falta de representatividad del estudio, pero además origina un problema mayor de falta de comparabilidad entre grupo de estudio y grupo de control.

5. Análisis e interpretación La modalidad del análisis del estudio experimental va de la asignación del factor de riesgo hacia la determinación del efecto o resultado, en forma aproximada al estudio de cohorte. Se trata de encontrar si la diferencia entre la frecuencia de la enfermedad en el grupo de estudio y de control es significativa, con el fin de mostrar si la medida preventiva es efectiva o no, si la droga es o no eficaz, o si el factor de riesgo manipulado aumenta o no la frecuencia del efecto en el grupo de estudio comparado con el grupo control (25, 33, 120, 163, 191). Se harán consideraciones respecto al plan de análisis para el estudio experimental o de intervención, basadas en el diagrama 7.3.

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a) Principales etapas y niveles del plan de análisis El diagrama 7.3 es continuación del diagrama anterior 7.2 y presenta diferentes etapas y niveles que se verán a continuación: Etapa 3. Grupo experimental, que se obtiene preferiblemente de una muestra representativa de la población experimental. Nivel 3. Colaboración que puede presentar o no los miembros designados en el grupo experimental. Etapa 4. Participantes y no participantes, que se forman a partir del grupo experimental según que los individuos hayan decidido colaborar o no. Nivel 4. Manipulación y aleatorización de los participantes que hayan decidido colaborar en el ensayo para la formación posterior de los grupos de estudio y de control. Etapa 5. Grupo de estudio y control. Establecimiento de grupos similares entre sí y similares al grupo de participantes. La diferencia resulta en la asignación de un factor o programa al grupo de estudio y de una alternativa de programa al grupo control. Nivel 5. Cooperación. Una vez establecidos los grupos, los programas asignados pueden ser de duración corta, intermedia o larga. Un plan de vacunación puede durar tres meses en el caso de varias dosis. A este nivel el individuo puede cooperar con el programa de estudio o de control, o dejar de hacerlo por alguna razón. Etapa 6. División de cada uno de los grupos de estudio y control en cooperadores y no cooperadores. Nivel 6. Seguimiento. Es el intervalo entre la asignación al programa y la salida del sujeto al estudio, pudiendo terminar sea en la determinación del efecto, por pérdidas o deserciones, o por finalización del estudio. Etapa 7. Análisis de los resultados del estudio.

b)

Consideraciones iniciales respecto al análisis

Los grupos de estudio y de control deben estar conformados por participantes que aceptaron ingresar en el estudio bajo la condición de pertenecer a uno u otro grupo. La determinación del resultado debe hacerse en lo posible en los miembros del grupo de estudio que han recibido o no el programa de estudio por alguna razón y en los cuales se conoce el resultado, por una parte, y, por otra, en los individuos del grupo control, sea que recibieron o no el programa de control, y cuyo resultado está conocido. En relación con el diagrama 7.3, la comparación sería entre los grupos 1 + 3 versus 5+7. Una alternativa, que no es la mejor, es analizar los cooperadores del grupo de estudio que recibieron el programa y tienen resultado conocido en relación con los individuos del grupo control que cooperaron con el programa de control y con resultado conocido. Esta alternativa puede tener su error en el hecho de que los cooperadores a los grupos de estudio y de control pueden ser o no comparables en relación con las variables que determinan el resultado. Según el diagrama 7.3, esta comparación sería entre los grupos 1 y 5.

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Es obvio que es difícil conocer el resultado en los individuos de los grupos de estudio y de control que desertan del estudio por algún motivo. El problema de los desertores puede tener gran influencia sobre la inferencia del estudio, sobre todo si se llega a establecer que dichos individuos tienen características diferentes a los que continuaron en el estudio, sobre todo, en variables relacionadas con el efecto. Otro criterio de análisis es incluir el procedimiento de efectividad, basado no sólo en la incidencia de la enfermedad, sino, además, en su distribución y grado de severidad y poder establecer algunos cambios bioquímicos en el organismo, precursores de la enfermedad que se está analizando en ambos grupos. Se sabe que el cáncer de pulmón, como efecto, puede estar precedido de células atípicas, consideradas como precursores de la enfermedad. El análisis se puede igualmente referir al factor costo y a la necesidad de recursos humanos para llevar a cabo la medida proyectada para reducir la incidencia de una enfermedad, en el caso de trabajar con una medida preventiva. Se tendrá en cuenta el factor de factibilidad de procedimiento de una medida en relación a otra, la rapidez de ejecución de estas dos medidas. Se puede revisar también el aspecto de costo-efecto con el fin de adecuar recursos humanos, físicos y materiales. c) Consideraciones adicionales respecto al análisis 1. Los dos grupos deben ser comparables con respecto a edad, sexo y otras variables y atributos relacionados con la incidencia y distribución de la enfermedad. Si hay divergencias importantes, habrá que estandarizar por estos procedimientos en cada grupo. 2. Se debe considerar la proporción de participantes que dejan de configurar los programas de estudio y los programas de control, ya que personas pertenecientes al grupo de estudio pueden dejar de cooperar en el programa de estudio, lo mismo que personas pertenecientes al grupo control pueden o bien recibir el programa de estudio por otras fuentes o bien dejar de recibir el programa de control. Entonces es correcto incluir en el análisis a las personas de los grupos de estudio y de control cuyo resultado es conocido, aunque no hayan cooperado con el programa, con el fin de evitar tener divergencias en la distribución y composición del grupo de estudio y de control. Es importante aclarar el concepto de cooperadores y no cooperadores al estudio. Del grupo experimental que se selecciona para participar en el estudio, unos colaboran con el estudio y otros no colaboran, formando, respectivamente, un grupo de participantes y otro grupo de no participantes. El grupo de participantes, que colaboró en primer lugar, aceptó a participar en el estudio, condicionados a ser miembros del grupo de estudio o de control. Al iniciar el estudio, después de la asignación a los grupos de estudio y de control, aquellos individuos que siguen en la investigación y los que no siguen aceptando el programa de estudio o de control, son llamados, respectivamente, cooperadores y no cooperadores a los programas de estudio y de control. 3. ¿Hasta dónde los finalistas del estudio son similares a los participantes que iniciaron dicho estudio? Si la falta de similitud se refiere a las variables relacionadas con el resultado o efecto, la inferencia no es del todo asimilable al grupo experimental y, por ende, a la población experimental y a la de referencia. Por tanto, habrá que estandarizar los resultados para que la inferencia sea atribuible a la población de

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referencia. El problema sería más grave si los finalistas en los grupos de estudio y de control no son parecidos entre sí. Cuando el criterio es revisar el aspecto de relación costo-efecto el estudio experimental es de importancia, ya que la decisión final de establecer o de llevar a cabo un programa preventivo depende de políticos o administradores no médicos que necesitan un balance de las ventajas y desventajas de las alternativas a seguir. 4. Es importante saber si un determinado resultado refleja realmente la acción preventiva de la medida o del programa que se está realizando o evaluando. Un programa que se lleva a cabo para la prevención de la morbilidad y mortalidad de cáncer por medio de detección temprana o tratamiento oportuno ofrece muchas dificultades. No es fácil interpretar una diferencia de tasas o riesgos entre dos grupos cuando uno de ellos, el de estudio, recibe un programa de tamizado (screening) y el otro no. Un ejemplo es cuando se está evaluando una medida que tiene por objeto hacer el diagnóstico temprano de una enfermedad, como por la citología vaginal en el cáncer de cuello uterino, pero no afecta su incidencia, la evaluación del efecto debe hacerse comparando las tasas de mortalidad en vez de tasas de morbilidad. 5. Otro punto de consideración para el análisis es el relacionado con la cobertura a la población o al área administrativa en la cual se lleva a cabo dicha medida. Se debe recordar además que el estudio epidemiológico experimental puede realizarse para comprobar el papel de un determinado factor de riesgo o la relación de su intensidad sobre una determinada enfermedad que se está investigando. Voluntarios humanos han servido para tratar de conocer la manera como se adquiere una enfermedad que desde luego es de baja mortalidad. La introducción de un factor de riesgo a diferentes dosis acumulativas permite establecer la forma como se adquiere la enfermedad, sea transmisible o no. Además de estudiar el papel de la exposición al factor de riesgo se puede combinarlo con la aplicación de una medida que se considera efectiva en distintos períodos de evolución de la enfermedad.

d)

Algunos problemas referentes a diferentes niveles y etapas del plan de análisis del estudio experimental

Etapas 1.4. Lo ideal para realizar un estudio de intervención es partir de la población experimental seleccionada correctamente de una población de referencia para obtener un grupo experimental representativo. Sin embargo, para establecer determinado programa se parte, generalmente, de un grupo experimental para hacer inferencias con ciertas limitaciones a una población de referencia no siempre claramente definida. En una investigación sobre flúor en la sal como vehículo, un estudio hecho en cuatro localidades pequeñas debe ser inferido en primer lugar a dichas poblaciones. Se deben ampliar las condiciones para maximizar la inferencia al país y a otras naciones con cierta limitación que depende de aspectos de metabolismo del flúor, de ingestión de sal y de otros factores (126, 127, 150, 151, 187). Una vez determinado el grupo experimental, sea de un grupo hospitalario o institucional, se pueden presentar problemas de colaboración para que los individuos participen o no. La falta de colaboración puede ser responsable de que los participantes no sean similares al grupo experimental, lo que implica un problema de inferencia, y, por

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otra parte, que los participantes sean distintos a los no participantes con respecto a algunas variables de importancia que pueden estar relacionadas con el efecto. Se piensa que dentro del grupo experimental los participantes pueden ser distintos a los no participantes en relación con variables de importancia como edad, sexo, educación, nivel socioeconómico, distribución racial y otras. Los no participantes pueden tener algunas características que les hicieron no participar, lo que puede tener relación con el efecto que se estudia. Entonces la separación en grupo de estudio y grupo control debe hacerse después de que los miembros hayan aceptando participar para que los grupos sean similares antes de empezar el estudio. La manipulación y aleatorización no suelen constituir problemas en un estudio cuyo sujeto de observación es el individuo; un estudio de comunidades o estudio ecológico plantea ciertamente dos grandes dificultades: — Garantizar que las comunidades sean similares con respecto a variables de importancia. — Garantizar que cada comunidad tenga la misma probabilidad de pertenecer al grupo de estudio o al grupo de control, bajo el supuesto de que las comunidades sean similares. Etapas 5.7. En el momento de iniciación es más importante la similitud de estos dos grupos de estudio y de control que el problema de que los participantes sean representativos o no de la población experimental. La aclaración del párrafo anterior plantea dos problemas: El primero se refiere a que los grupos de estudio y de control no sean similares, por tener características demográficas y otras variables de importancia diferentes. En estas circunstancias se invalidan las conclusiones del estudio, ya que la diferencia que se puede encontrar en la frecuencia del efecto en los grupos puede ser debida a estas variables que no se tuvieron en cuenta para controlarlas antes del estudio y no a la relación causa-efecto. Para corregir este problema, convendría estratificar en el análisis para estas características o variables que no sean similares en los diferentes grupos. En resumen, cuando los grupos no son similares al iniciar el estudio en relación con variables de importancia, la conclusión del análisis puede no ser válida y por ende la inferencia a la población de referencia es errónea. El segundo problema, de que los participantes no sean representativos de la población de referencia, no invalida las conclusiones si los grupos de estudio y de control son similares. La conclusión es válida para el grupo específico de participantes. Pero lo que puede ser erróneo o limitado es la inferencia que se quiere hacer a la población de referencia. Este problema de la limitación de la inferencia es de menor alcance que el de la invalidez de las conclusiones de un estudio. La solución es un nuevo estudio, con representatividad de la población de referencia, teniendo como base o piloto el estudio anterior para dar luz sobre la generalización a la población de referencia, o la replicación en varias circunstancias de persona, tiempo y lugar para establecer consistencia y por repetición maximizar la inferencia. Se presenta posteriormente el problema de la cooperación. Mientras más largo el establecimiento o la duración de un programa, mayor será la probabilidad de encontrar falta de cooperación por parte de los sujetos participantes al programa, sea dejando de recibir el programa dentro del grupo de estudio, o sea que los del grupo control se consigan alternativas diferentes de programa.

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La falta de cooperación altera la asignación del factor o del programa, lo que repercute sobre el desenlace del efecto para la relación dosis-respuesta, e inclusive la relación causa-efecto se altera por la falta de similitud de los grupos, lo que puede invalidar las conclusiones encontradas en el análisis (125). Se presentan luego dificultades en el seguimiento. Mientras más larga la relación tiempo-respuesta entre la asignación del programa y la respuesta del efecto, mayor puede ser la probabilidad de pérdidas o deserciones y, por ende, dificultades resultantes en el análisis tanto en el desenlace del efecto como para la similitud de los grupos. Los finalistas, o sea los sujetos con resultado conocido, sean cooperadores o no a los programas de estudio o de control, pueden ser distintos entre los diferentes grupos, y también diferentes a lo que fue en un principio el grupo experimental. Igualmente, por esta alteración, se pueden presentar tanto problemas de validez como de inferencia.

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8 Estudio de cohorte

El estudio de cohorte, igualmente denominado estudio de seguimiento, es aquel procedimiento epidemiológico analítico, no experimental, en donde un grupo de individuos con un factor de riesgo, cohorte expuesta, se compara con otro grupo sin el factor de riesgo, cohorte no expuesta, o con un grupo de menor exposición, con el fin de observar en cada una la aparición y evolución de la enfermedad o del efecto que se investiga, y la relación de la diferencia de su frecuencia. El estudio analítico, también llamado de observación, compara generalmente un grupo de estudio, en este plan la cohorte expuesta, con otro grupo testigo, la cohorte no expuesta o con menor cuantía de exposición. Pero no hay intervención del investigador en cuanto al factor de riesgo en algún grupo específico, es decir, que el investigador no manipula el factor de riesgo, sino solamente observa y determina la variabilidad de su presencia con respecto al efecto en los distintos grupos que se comparan (36,66, 88, 101, 102, 103, 162). En este capítulo se revisarán los aspectos generales del estudio de cohorte, la información sobre la exposición al factor de riesgo y sobre el efecto, la selección del grupo de estudio y del grupo control, y los aspectos relacionados con el análisis e interpretación de este tipo de estudio.

1. Aspectos generales Por cohorte se entiende un grupo de persona que comparten alguna característica o un factor de riesgo, como edad, afiliación a un sistema de seguro, una exposición especial en el trabajo, etc., y que puede ser seguido durante un período de tiempo y lugar dado. Puede tratarse de una cohorte general que incluye toda la población o una muestra representativa de ella, o una cohorte especial, que puede ser o en base a edad, a un factor específico, o a un grupo determinado como minero, conductor de trenes o buses... Se debe anotar que la observación de una cohorte no constituye necesariamente un estudio de cohorte. Dentro de los estudios epidemiológicos de observación, los estudios de cohorte se distinguen por lo siguiente: LibertadDigital | 2015

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— La cohorte de estudio se define por tener algún o algunos factores de riesgo que se manifiesten previamente a la aparición de la enfermedad investigada, los que no aparecen en la cohorte testigo, o aparecen en menor cuantía. — Las distintas cohortes se observan periódicamente para medir en cada una de ellas la frecuencia, la evolución y la gravedad de la enfermedad o efecto buscado. Dentro de las aplicaciones de los estudios de cohorte se pueden destacar las siguientes: — Ensayar una hipótesis de causalidad. — Formular hipótesis de prevención, de curación. — Medir la incidencia de una enfermedad. — Estudiar la historia natural y social de la enfermedad.

a) Ventajas y desventajas del estudio de cohorte Cuando los objetivos de una investigación se inclinan a favor de un estudio de cohorte, se debe tener en cuenta que dentro de los ensayos epidemiológicos de observación, dicho estudio: — Da una imagen más completa, más detallada y con información más refinada, en relación con una asociación entre la enfermedad y el factor de riesgo investigado. — Es más factible cuando el efecto deseado es algo frecuente en la comunidad investigada, es decir, cuando la enfermedad es de alta prevalencia. — Es susceptible de tener la información más fidedigna en cuanto al factor de riesgo, a la determinación del efecto y a la secuencia de su aparición en el tiempo. — Es más costoso cuanto más prolongada es la evolución de la enfermedad investigada y cuanto menor es su incidencia o prevalencia dentro de la comunidad, ya que se requiere de un tamaño de muestra mayor para obtener diferencia significativa entre los grupos. — Está muy afectado en el análisis por las pérdidas que se presentan en los diferentes grupos, por la variabilidad que se puede presentar en la medición y determinación del factor de riesgo y en la determinación del efecto, debido a los posibles cambios de criterios que se pueden presentar por la larga duración del estudio.

b) Consideraciones en el estudio de cohorte En el estudio de cohorte, se deben tener en cuenta además las siguientes consideraciones: 1. Definición de la población de referencia, así como del grupo expuesto y del no expuesto al factor de riesgo. 2. Definición del estado de salud de la población escogida, que en ninguna circunstancia al iniciar la determinación del factor de riesgo deba tener la enfermedad cuya etiología se está investigando o el efecto que se piensa determinar. Habrá de omitir del grupo a los que tengan la enfermedad o el efecto en el momento de la determinación del factor de riesgo.

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3. Establecimiento de criterios para la definición del factor de riesgo y de la enfermedad o del efecto. 4. Medición del factor de riesgo en la población que se estudia, tanto en el período inicial como en forma periódica, ésta última cuando el factor de riesgo es susceptible de variar en el individuo con el fin de ver la estabilidad o fluctuación de dicho factor. 5. Planteamiento de la manera en que los casos nuevos de la enfermedad en la población escogida serán detectados a medida que aparecen, es decir, criterios para la determinación del efecto.

c) Determinación del factor de riesgo y del efecto En cuanto a modalidad del estudio de cohorte, es un estudio epidemiológico analítico o de observación. Se distingue del estudio epidemiológico experimental o de intervención, en que en esta última modalidad el investigador manipula el factor de riesgo en los diferentes grupos, mientras que en el estudio analítico el factor de riesgo no se manipula, sino se observa y se determina. Al igual que el estudio epidemiológico experimental, en el estudio de cohorte la interpretación del análisis va de la determinación del factor de riesgo Fr hacia la determinación del efecto E, mientras que en el estudio de «casos y controles» la interpretación del análisis va de la determinación del efecto hacia la determinación del factor de riesgo. En los estudios epidemiológicos descriptivos, analíticos o de observación, experimentales o de intervención, el factor de riesgo Fr es anterior al efecto E.

2. Información sobre la exposición al factor de riesgo Se referirá a las fuentes de información y a la variabilidad en la exposición.

a) Fuentes de información La información sobre la exposición al factor de riesgo puede provenir de varias fuentes: registros, encuestas o examen directo, medición en el medio ambiente o combinación de las anteriores. 1. Pueden ser los registros, historias clínicas, certificados de nacimiento o de defunción y otros registros de rutina que se llevan, tales como: los de cáncer, de enfermedades congénitas u otras. Esta información, que en un principio es retrospectiva, generalmente es muy objetiva y tiene además las características de haber sido recolectada previamente al conocimiento del resultado o efecto que es objeto de investigación y de su relación con cierto factor de riesgo. Sin embargo, no siempre tienen todas las características demográficas necesarias para una buena comparación de las cohortes. 2. Puede ser tomada directamente de los miembros de las cohortes por medio de encuestas o por examen médico según el dato que se necesita. Cuando la información se establece por medio de encuestas, hay que tener en cuenta que la respuesta puede ser seleccionada, ya que personas que contestan pudieran estar más interesadas en el

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estudio que aquellas que no contestan, lo que puede traducirse en selección en las respuestas. Se debe tratar de establecer si las personas que contestan y las que no lo hacen tienen características demográficas similares o distintas. 3. Puede ser medida en el ambiente. Esto es factible al medir la contaminación atmosférica, la dosis de cloro o de flúor en un acueducto. La medición de las condiciones del ambiente de trabajo en fábricas textiles o de productos químicos es de gran importancia para el desarrollo de algunas enfermedades llamadas profesionales, tales como la bisinosis en fábricas textiles. Se notará que en una fábrica, la exposición del ingeniero al factor de riesgo puede ser menor que la del trabajador que labora sus ocho horas diarias directamente en contacto con los productos. Sin embargo, esta exposición del ingeniero puede ser mayor que la de la secretaria que ocasionalmente se acerca a la sala de máquina. Este tipo de medición, cuando se quiere hacerlo en forma retrospectiva, encuentra muchas limitaciones por los cambios en las condiciones de trabajo.

b)

Variación en la exposición

Como el estudio de cohorte es generalmente largo, se debe tener en cuenta que la exposición al factor de riesgo puede variar. En una fábrica, los empleados suelen cambiar de oficio y este cambio de exposición al factor de riesgo puede minimizar el efecto que se está analizando. Cuando hay cambios conocidos en la exposición al factor de riesgo durante el tiempo de observación, es altamente deseable tener un examen separado del resultado de los miembros que han cambiado de exposición. Por otra parte, este mecanismo permite detectar sesgos producidos por la nueva determinación del factor de riesgo, y, por otra parte, permitirá evaluar en forma más objetiva los cambios reales de los riesgos relacionados a cambios de categorías de exposición. Cuando el factor de riesgo está repartido en la población, se debe estudiarlo en primer lugar para tener una información suficiente sobre el rango del factor de riesgo que puede ser explorado en una población de estudio más amplia. La información puede ser estudiada retrospectivamente o prospectivamente. Cuando se quiere reducir el tiempo de seguimiento de las cohortes, se puede admitir en las cohortes a personas en varias etapas o períodos de observación deseada. Durante un lapso de cinco años de seguimiento, se puede observar a un grupo de personas de uno a cinco años de exposición al riesgo, otro grupo de seis a diez años, un tercero de once a quince años, y otro de más de quince años. Así se observan varios grupos en un tiempo relativamente menor, pero habrá que aumentar el tamaño de la muestra de los miembros a seguir en las cohortes. Lógicamente el denominador requerido en cada estrato sería el de años-persona de exposición al riesgo. Cuando la determinación del factor de riesgo o de la exposición es posterior al momento de iniciación, en la determinación prospectiva del factor de riesgo, la información obtenida puede ser establecida con mayor precisión y tener criterios más objetivos para su determinación de acuerdo con las finalidades del estudio. Si la determinación del factor de riesgo es anterior al momento de la iniciación, en la determinación retrospectiva del factor de riesgo, se pueden revisar los registros, compararlos por medio de encuestas sobre el pasado factor de riesgo para mirar el nivel de concordancia de estos dos datos, para establecer la sensibilidad y la especifici-

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dad de la información. Se puede establecer la exposición únicamente por medio de encuestas hasta donde sea posible. En relación con la medición del factor de riesgo, puede ser en forma dicotómica por su presencia o ausencia, por categorías, o establecerse en forma de distribución de frecuencia. Es obvio recordar que la medición se hace más objetivamente en la determinación posterior del factor de riesgo. La exposición al factor de riesgo puede ser única en un momento dado, o puede ser continua y progresiva. En caso de la bomba atómica en el Japón, la exposición a los rayos ha sido única, mientras que en una fábrica o exposición en el trabajo el factor de riesgo puede ser prolongado y acumulativo. Así que el factor puede ser bien determinado durante el período de observación, ya que la intensidad de la exposición puede aumentar o disminuir (132, 145). La entrada de los miembros a la cohorte de estudio y de control puede ser global para todos los miembros de las cohortes. También dicha entrada puede ser periódica a lo largo de la etapa de observación que fija el investigador, en forma individual o en subgrupos en las diversas cohortes. La entrada de los miembros tiene su importancia no solamente para la estandarización de los criterios en la determinación del factor de riesgo y del efecto, sino también para evitar sesgos y para determinar el denominador con respecto al tiempo de seguimiento. En general, es regla estudiar las características demográficas relacionadas con el factor de riesgo para que la distribución de los grupos pueda ser adecuada.

3. Información sobre el efecto a) Definición de! efecto Se necesita una buena definición del efecto y los criterios mínimos y básicos para reseñar su presencia o ausencia. En caso de su presencia, señalar los criterios para las diferentes escalas de gravedad y de complicación, cuando se hace necesario. Cuando el efecto es una enfermedad, determinar si su distribución se establecerá en términos de incidencia, si el criterio diagnóstico será determinado por medio de test de tamizado o de filtración (véase Capítulo 15) o por algún procedimiento de diagnóstico precoz, o por los procedimientos ordinarios clínicos y paraclínicos. El efecto puede ser determinado también por muerte para una determinada enfermedad. La muerte se considera como un efecto importante y objetivo. Se debe sintetizar el estado actual de los conocimientos sobre este tema o enfermedad, su clasificación, las causas que ocasionan su aparición y los posibles factores de riesgo asociados a dicho efecto, los diferentes factores que unidos potencializan la aparición del efecto. Se sobreentiende que para la entrada a la cohorte, los miembros deben estar en las etapas de mayor probabilidad de contraer el efecto. Si dicho efecto es la enfermedad cardiovascular, no se escogerán grupos de personas menores de diez años, ya que el tiempo probable de la producción de la enfermedad va a ser de evolución muy larga. Para las cohortes, se escogerán las categorías de interés en relación con las variables relacionadas con la aparición del efecto (36, 139, 145).

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b) Determinación del efecto Una vez fijado el criterio diagnóstico para la definición del efecto, se deben establecer los procedimientos para su determinación uniforme. La determinación del efecto, tanto en el grupo expuesto como en el grupo no expuesto al factor de riesgo, debe ser establecida de manera similar. Es obvio que el conocimiento previo del grupo a que pertenece el individuo, es decir su exposición o no al factor de riesgo, puede sesgar la determinación del efecto; por tanto, en lo posible es aconsejable que su determinación se lleve a cabo por personal del grupo de investigación distinto a los encargados de verificar la exposición al factor de riesgo, o en la forma más objetiva posible. Posteriormente, como el estudio de cohorte generalmente es largo, cualquier variación en el criterio de determinación del efecto puede ser fuente de error en el estudio. La determinación puede hacerse en forma periódica, con intervalo más o menos frecuente de acuerdo con los planes del investigador, en forma activa por búsqueda de los miembros de la cohorte o en forma pasiva esperando su presentación en un centro asistencial.

c) Posición del efecto Se recordará que cuando la determinación del efecto es anterior al momento de iniciación del estudio, se establece cronológicamente un estudio de cohorte retrospectivo. En la determinación del efecto posterior al momento de iniciación, se tendrá un estudio de cohorte prospectivo. Cuando su determinación es posterior al momento de iniciación del estudio, el efecto puede ser establecido con mayor precisión, con criterios más objetivos orientados hacia la finalidad del estudio, de acuerdo con una clasificación única y con los adelantos más recientes en relación con el efecto, lo que origina una gran uniformidad en la determinación del efecto.

d) Salida del estudio La salida del estudio puede ser por pérdida de miembros de la cohorte tanto del grupo de estudio como del grupo control, por falta de colaboración al estudio, por determinación del efecto o por terminación del estudio. La salida del miembro puede ser al establecer la positividad o negatividad del efecto en un momento dado. La salida es colectiva por cierre del estudio después de un período de observación considerado suficiente por los investigadores; la salida puede ser también por abandono, muerte del o de los investigadores o por desintegración del equipo humano de colaboradores. Cuando el seguimiento de los miembros de la cohorte es indefinido, se entenderá que la terminación del estudio se hará cuando ya no haya más datos de interés para la investigación. La forma de salida puede afectar las conclusiones del estudio, sobre todo si se hace en un lapso muy corto de acuerdo con el período de evolución del efecto.

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e) Fuente de información del efecto Habiendo definido las cohortes de estudio y de control, y establecido los criterios de la determinación de la exposición y otras características de interés, queda la tarea de determinar el resultado entre los diferentes grupos que se quiere comparar. El procedimiento empleado para la determinación del efecto, sea de morbilidad o de mortalidad, requiere desde el empleo de la vigilancia rutinaria de certificados de defunción y de registros hospitalarios, hasta el examen individual de cada uno de los miembros de las cohortes. La uniformidad en la determinación del efecto en los diferentes grupos es más factible cuando el mecanismo de la determinación del efecto es completamente separado del de la determinación del factor de riesgo. Este procedimiento puede evitar el sesgo en la determinación del efecto. Un ejemplo es cuando la medida de la exposición al factor de riesgo se hace por encuesta mientras que la determinación del efecto se hace a través de registros de rutina o de certificados de defunción. Para ser eficiente, la fuente de información rutinaria utilizada para la determinación del efecto debe ser aquella que indica la gran mayoría de los casos de enfermedad o muerte que ocurre en la cohorte. Cuando la fuente es de tipo colectivo, tiene la ventaja de ser más objetiva, pero muchas de estas fuentes no informan de las pérdidas ocasionadas por migración o de otra índole. Esta circunstancia hace difícil conocer con exactitud el denominador a riesgo y es importante calcular o estimar dicha inseguridad. Cuando la información es de tipo individual, se conoce la mayor cantidad de datos acerca del efecto, pero la proporción de individuos examinados puede disminuir a medida que pasa el tiempo, ocasionando así un proceso de selección. Se puede evaluar este proceso de selección comparando las características demográficas de los miembros de las cohortes que tienen examen médico con aquellas que no siguieron recibiendo el examen individual, o por los datos posteriores de hospitalización o certificados de defunción en lo posible. Por otra parte, el conocimiento del grupo de exposición a que pertenece el individuo puede influir en la determinación del efecto si no se hace por métodos objetivos, ocasionando la posibilidad de sesgos (120, 165).

4. Selección de la cohorte de estudio La selección de la cohorte de estudio o cohorte índice puede ser de diversas maneras, entre otras: a) Grupos sometidos a una determinada exposición El estudio de personas sometidas a cierto nivel de exposición de una sustancia o elemento especial, puede señalar el primer paso para explorar una relación entre dicho factor de riesgo y la aparición de una enfermedad o de un efecto (46, 52, 120). Pueden ser grupos expuestos a factores de riesgo profesionales tales como mineros, empleados de fábricas textiles o de productos químicos (139, 141, 145). Es importante poder seguir el grupo y cuidarse de las pérdidas de los miembros del estudio después de empezar el período de observación de las cohortes, y establecer las

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variaciones que pueda sufrir el factor de riesgo, ya que un aumento o una disminución del factor de riesgo se reflejará en el desenlace de la asociación.

b) Grupo especial Personas aseguradas o personas trabajando en entidades o compañías estables, pudiendo ser de fácil localización, constituyen un buen grupo para una cohorte y su seguimiento (23, 141, 145). Otro grupo de fácil localización es la población obstétrica, por tener un período de seguimiento relativamente corto y tener que referirse necesariamente a una institución para la terminación del fruto de la concepción.

c)

Cohorte geográfica

Una ciudad intermedia o pequeña, o una institución, puede ser estudiada y comparada en relación con los datos del país o de la región, o de otra ciudad. Un ejemplo de cohorte geográfica es el estudio de la población de Framingham, Mass. U.S.A. (84, 146, 147). Para varias investigaciones de tipo administrativo en Salud Pública, se puede emplear este tipo de cohorte.

5. Selección del grupo de comparación La cohorte de estudio o índice, presentando el factor de riesgo que se investiga, puede ser comparada con varios tipos de cohorte testigo o referente, entre otras: a) Con una cohorte paralela, no expuesta al factor de riesgo, tomada de la población general. Esta cohorte será similar en características demográficas a la cohorte expuesta. b) Con la tasa o riesgo de la enfermedad en la población general. Se compara el resultado observado en la cohorte de estudio con lo esperado, aplicando a la cohorte de estudio las tasas de la población general, específicas por edad y sexo. Se comprenderá que las tasas de la población general pueden ser algo más altas que en una cohorte no expuesta, ya que la población general puede incluir tanto a expuestos como a no expuestos (120). Esta comparación con las tasas o los riesgos de la población general debe tener en cuenta las variaciones en la tendencia secular de la enfermedad, sobre todo si el seguimiento es bastante largo y el cambio de edad de los miembros de la cohorte a medida que pasa el tiempo también debe ser tenido en cuenta. Por otra parte, dicha población de la cual se extraen las tasas debe ser lo más similar posible a la población de donde proviene la cohorte de estudio. Esta clase de comparación con las tasas generales tiene sus limitaciones, ya que su factibilidad depende de que se encuentren las tasas de la enfermedad en los registros disponibles y que sean reflejo de la misma enfermedad en la población.

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c) Con las tasas internas de varios subgrupos dentro de la cohorte expuesta, presentando varios grados de exposición al factor de riesgo. Varias cohortes de estudio entran como una sola cohorte y los miembros están clasificados en varias subcategorías de exposición. Esta modalidad permite además observar si a mayor exposición seguirá una mayor frecuencia de la enfermedad. Cuando las tres modalidades de comparación vistas anteriormente no bastan por sí solas para dar una base sólida de comparación, se puede emplear el sistema de comparaciones múltiples.

6. Análisis e interpretación La finalidad del análisis es tratar de inferir causalidad en la relación del factor de riesgo implicado y el efecto investigado. Esta inferencia sin embargo se puede hacer en varias etapas, desde la iniciación del eslabón hasta su parte final, siendo que un estudio puede ser la continuación de otro para adelantar la cadena de causalidad. Se trata de establecer en primer lugar que la asociación entre el factor de riesgo y el efecto sea significativa. Posteriormente que dicha asociación significativa sea de naturaleza causal (97, 120, 170). Se hará énfasis en los siguientes puntos relacionados con las pautas para el análisis y el cálculo de riesgos y la inferencia.

a) Pautas para el análisis En relación con el análisis de un estudio de cohorte, es importante tener en cuenta que entre el primer momento de exposición al factor de riesgo y el desarrollo de la enfermedad o muerte o efecto, se ha transcurrido un período de tiempo de observación. Cuando la unidad de tiempo de observación es el año, una persona con cinco años de observación cumple un período de cinco años persona-observación. Este denominador debe ser tenido en cuenta, ya que la fecha de entrada o de salida puede ser distinta para los miembros de la cohorte por razones diversas. Entonces el denominador añopersona permite tener una pauta en relación con el tiempo de observación de los miembros de la cohorte, independientemente de su entrada y salida. Es la modalidad del estudio de cohorte tipo densidad o de tasa. Sin embargo, en el estudio de cohorte, no se utiliza obligatoriamente el denominador año-persona de exposición al riesgo que es característico en las tasas. También el denominador puede expresarse en función de individuos a riesgo, en un lugar y tiempo dado en forma de proporciones. Dicha modalidad es del estudio de cohorte tipo proporción. Al comparar las distintas cohortes en una forma dicotómica, la cohorte de estudio y la cohorte de control, dichos grupos deben ser similares en todo aspecto, con respecto a las variables de persona, tiempo y lugar y en especial con las variables más relacionadas con el efecto. La única diferencia teórica al iniciar el estudio debe ser con respecto al factor de riesgo para poder interpretar correctamente en cada grupo la frecuencia del efecto producida por la exposición diferente al factor de riesgo. Cuando se tiene una cohorte especial, el número de casos observados en dicha

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cohorte puede ser comparado con el número de casos esperados en base a las tasas o riesgos generales de la población. Como el enfoque de una enfermedad es generalmente multicausal, al hablar de la causa investigada se debe entender que, además de esta posible causa en la cohorte de estudio, tanto en el grupo expuesto como en el grupo no expuesto, están presentes otros factores de riesgo que también pueden influir en el desenlace del efecto. Estos factores diferentes deben ser controlados en lo posible, y ser tenidos en cuenta. Desde luego el concepto de multicausalidad, con factores diferentes al factor de riesgo en estudio, explica el porqué de la presentación del efecto en el grupo testigo. También al relacionar un factor de riesgo con un efecto, es muy importante considerar el nivel de medición del factor de riesgo y el nivel correspondiente del efecto para establecer el test de significancia o el análisis estadístico apropiados a los niveles de medida con respecto a la asociación propuesta. Aunque en un individuo se puede encontrar el factor de riesgo a los diferentes niveles de medición nominal, ordinal, interval o de razón, el efecto, o sea la variable enfermedad, generalmente se presenta a nivel nominal como la presencia o ausencia de la enfermedad. Ocasionalmente se presenta a nivel ordinal según gravedad de la enfermedad con criterios estándar para varias escuelas médicas. Se utilizará la siguiente tabla 8.1 para enfocar el concepto de análisis en el estudio de cohorte tipo proporción: TABLA 8.1

Sea: a+b = c+d — n = a = b = c = d =

Grupo expuesto al factor de riesgo. Grupo no expuesto al factor de riesgo. Total de sujetos en el estudio. Sujetos con el factor de riesgo positivo y efecto positivo. Sujetos con el factor de riesgo positivo y efecto negativo. Sujetos con el factor de riesgo negativo y efecto positivo. Sujetos con el factor de riesgo negativo y efecto negativo.

Se notará que n es el número total de sujetos que participan en el estudio. Estos sujetos representan la población de estudio a la cual van dirigidas las primeras conclusiones del estudio, para luego hacer inferencia a la población de referencia. El análisis constará de tres partes: 1. Iniciación del estudio: Se iniciará con una cohorte expuesta a un factor de riesgo {a + b), y una cohorte testigo sin el factor de riesgo (c + d).

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2. Comparación.

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La hipótesis que se tratará de probar

a+b> c+d o sea, que el riesgo de la enfermedad en el grupo expuesto es mayor que en el grupo no expuesto. 3. Asociación. La medida de la asociación en un estudio de cohorte se hace fundamentalmente por el cálculo de riesgo y por los diferentes test de significancia. Los test de significancia empleados se traducen todos finalmente en términos de probabilidad empleando la expresión del valor de P. Cuando se ha fijado un determinado nivel de confianza del 0,95, habrá significancia estadística en general, no necesariamente, cuando el valor de P es inferior a 0,05, lo que se traducirá así por P < 0,05 (12, 62, 106). Al establecer la asociación entre el factor de riesgo y el efecto, se plantea el paso inicial para sugerir causalidad. b) Cálculo de riesgos en estudio de cohorte El estudio de cohorte, prospectivo o retrospectivo, es de tipo longitudinal. Las diferentes cohortes de observación se estudian de acuerdo con la exposición al factor de riesgo para determinar en cada grupo el desenlace del efecto o enfermedad que se investiga. Cuando se presenta un grupo de estudio en relación con un grupo testigo, se tendrá el riesgo en el grupo expuesto, denominado Ie y el riesgo en el grupo no expuesto llamado I0. Lógicamente al presentar el factor de riesgo como responsable del desenlace de la enfermedad, el riesgo en la cohorte expuesta debe ser mayor que el riesgo en la cohorte no expuesta de manera significativa. Uno de los pasos más importantes para establecer fuerza en la asociación en el estudio de cohorte es por el cálculo del riesgo relativo, en donde se establece la razón del riesgo de la enfermedad o del efecto en un grupo expuesto y del riesgo de otro grupo no expuesto, o con un grado diferente de exposición al factor de riesgo. El cálculo de los riesgos atribuibles, tanto en relación con los grupos de expuestos como con la población, es también de importancia en los estudios de cohorte (30, 36, 37, 94, 101, 102, 120, 141, 144, 162). El cálculo de los diferentes riesgos en estudio de cohorte tipo proporción se hará de acuerdo con la tabla 8.1, en donde se tendrá: Riesgo de la enfermedad en el grupo expuesto al factor de riesgo, a = en un lugar y tiempo dado. Comúnmente es el riesgo de incidencia a+b de la enfermedad en el grupo expuesto: Ie. También puede ser riesgo de mortalidad. c = Riesgo de la enfermedad en el grupo no expuesto al factor de riesgo, c+d en un lugar y tiempo dado, llamada: I0. a + c = Riesgo de la enfermedad en la población de referencia, en un lugar n y tiempo dado, llamada: It.

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1.

FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Riesgo Relativo

En general, hay cierta probabilidad de que el factor de riesgo sea una causa, mientras mayor sea la razón del riesgo del grupo expuesto en relación con el riesgo del grupo no expuesto. Una razón del riesgo del grupo expuesto sobre lo del grupo no expuesto se llama riesgo relativo. Mientras más alto sea el riesgo relativo, por encima de 1, mayor será la probabilidad de establecer causalidad. El riesgo relativo se traduce por: Rr. Rr = I e /I 0 Un riesgo relativo de cuatro se interpreta de la manera siguiente: por cada individuo de la cohorte no expuesta que adquiere la enfermedad o el efecto habrá cuatro individuos del grupo expuesto que adquieren dicha enfermedad. La interpretación sería también que el grupo expuesto tiene cuatro veces el riesgo del grupo no expuesto. Por tanto, hay bases para empezar a sugerir causalidad, si además el factor de riesgo generalmente antecede al efecto, si hay lógica en la interpretación, si está de acuerdo con el nivel de conocimiento actual, si hay persistencia en la dirección de la asociación. 2. Riesgo atribuible al factor de riesgo Sin embargo, el administrador de atención médica, o el planificador en salud, estaría interesado en saber en cuánto se reduciría el riesgo de la enfermedad al eliminar el factor de riesgo, en las condiciones del estudio, o su porcentaje de reducción. Eso se llama el riesgo atribuible al factor de riesgo en el grupo expuesto: El riesgo atribuible se traduce: Ra. Ra = I e - I o El riesgo atribuible (al factor de riesgo) es la diferencia de riesgo, generalmente de incidencia o de mortalidad, entre el grupo expuesto y el grupo no expuesto. Indica el impacto que provoca el factor de riesgo en el riesgo del grupo de expuestos, dado que como la enfermedad es multicausal, habría también casos que no son producidos por el factor de riesgo en estudio, lo que se manifiesta en el grupo no expuesto. El porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo se traduce así: Ra %. Ra %

Ie  I0 Ie

u 100

Indica el porcentaje de riesgo o de tasa que se debe al factor de riesgo que se estudia, en relación con el grupo expuesto. 3. Riesgo atribuible al factor de riesgo en la población Se puede establecer el riesgo atribuible al factor de riesgo en la población. Se traduce así: RaP. RaP = It – I0

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También puede ser establecido el porcentaje de riesgo atribuible al factor de riesgo en la población: Se traduce así: RaP %. It  I 0 RaP % u 100 It El concepto de riesgo atribuible al factor de riesgo en la población es de gran utilidad para el administrador de salud, para efecto de atención médica y planeación de servicios, y para los aspectos de medicina preventiva. Es la diferencia de riesgo, generalmente de incidencia o de mortalidad, entre la población de referencia y el grupo no expuesto, es el riesgo de enfermedad y, por ende, el número de casos en la población que se hubiera podido evitar al eliminar o remover el factor de riesgo. c) Análisis estadístico esencial en los estudios de cohorte El análisis estadístico en los estudios de cohorte, de tipo proporción y de tipo densidad, enfocará las estimaciones de punto y de intervalo de las diferencias de proporciones o de tasas y de las razones de proporciones o de tasas (19, 36, 37, 75, 96, 103, 111, 131, 162). 1. Estudios de cohorte tipo proporción Se presentan los detalles del análisis para el estudio de cohorte, tipo proporción, según la tabla 8.2. TABLA 8.2

en donde: a+ a+ c+ b+

b = M1, sujetos expuestos al Fr c = N1, sujetos con la enfermedad d = M2, sujetos no expuestos al Fr d = N2, sujetos sin la enfermedad

Las casillas a, b, c y d de la tabla 8.2, tienen los mismos significados tabla 8.1. Sean p1 = a/M1, proporción de sujetos expuestos con la enfermedad o enfermar en el grupo expuesto al Fr, y p2 = c/M2, proporción de sujetos no que presentan la enfermedad, o sea, riesgo de enfermar en el grupo de no al Fr.

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que en la riesgo de expuestos expuestos

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Sean q1 = b/M1 y q2 = d/M2, complementos respectivos de p1 y p2. a) Análisis de la diferencia de proporciones (riesgo atribuible): a.1) Estimación puntual de la diferencia de proporciones: P1 – P2 = a/M1 – c/M2 a.2) Estimación de intervalo de la diferencia de proporciones: a.2.1) Desviación estándar de la diferencia de proporciones: 3 3 ( a ( M1  a ) / M 1  ( b ( M 2  b ) / M 2 = ( p1q1 / M1 )  ( p2 q2 / M 2 )

a.2.1) Intervalo de confianza de la diferencia de proporciones (o del riesgo atribuible al Fr): 3 3 ( a / M1  c / M 2 ) r z ( a ( M 1  a ) / M 1  ( b ( M 2  b ) / M 2 ( p1  p2 ) r z p1q1 / M1 )  ( p2 q2 ) / M 2

Para un nivel de confianza (1—Į) = 0,95, z(l —Į/2) o z crítica = 1,96. a.2.3.) Pruebas de significancia z, X2: a.2.3.1) Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones: z.

z

p1  p2 ( p1q1 / M1 )  ( p2 q2 / M 2 )

Se busca el resultado en la tabla de z para saber si z calculada es significativa o no. El resultado es significativo cuando z calculada es mayor que z crítica. La tabla indica la probabilidad o el valor de P. a.2.3.2) Prueba de hipótesis para la asociación entre el Fr y el E: X2. X2 = (0 – E)2/E En una tabla de 2 x 2 se emplea la fórmula corta: X

2

2 ( ad  bc ) N M1M 2 N1N 2

La tabla de X2 indicará el valor de P o la probabilidad de significancia del resultado. LibertadDigital | 2015

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b) Análisis de la razón de proporciones, o sea, del riesgo relativo: Rr. Se traduce así:

Rr

a / M1 a / M2

p1 / p2

Se hará la transformación logarítimica. b.1) Estimación puntual del logaritmo natural del riesgo relativo: ln(( a / M1 ) /(c / M 2 ))

ln( p1 / p2 )

b.2) Estimación de intervalo del logaritmo natural del riesgo relativo: b.2.1) Desviación estándar del ln (p1/p2): (b / aM1 )  ( d / cM 2 )

( q1 / a )  ( q2 / c )

b.2.2) Intervalo de confianza del logaritmo natural del riesgo relativo: ln( p1 / p2 ) r z (b / aM1 )  ( d / cM 2 )

o bien sea: ln( p1 / p2 ) r z ( q1 / a )  ( q2 / c )

Se buscará el antilogaritmo para establecer los límites superior e inferior de confianza del riesgo relativo. NOTA: ES más preciso el empleo de los límites de confianza de la diferencia de riesgos y del riesgo relativo que el uso de las pruebas de asociación como z y X2. 2. Estudio de cohorte tipo densidad Este tipo de análisis se enfocará según la tabla 8.3. a) Análisis de la diferencia de densidad o tasa:

TABLA 8J

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En donde: a = Evento enfermedad durante el seguimiento del grupo expuesto al Fr. c = Evento enfermedad durante el seguimiento del grupo no expuesto al Fr. a + c = N1 total del evento enfermedad M1 = tiempo-persona en el grupo expuesto al Fr. M2 = tiempo-persona en el grupo no expuesto al Fr. Sean: p1 = a/M1, tasa o densidad de la enfermedad en el grupo expuesto al Fr, y p2 = c/M2, tasa o densidad de la enfermedad en el grupo no expuesto al Fr. a.1) La estimación puntual de la diferencia de tasa es: a/M1 - c/M2 = p1 - p2 a.2) La estimación de intervalo de la diferencia de tasa: a.2.1) Desviación estándar de la diferencia de tasa: 2 2 ( a / M1 )  ( c / M 2 )

( p1 / M1 )  ( p2 / M 2 )

a.2.2) Intervalo de confianza para la diferencia de tasa o densidad: 2 2 (( a / M1 )  (c / M 2 )) r z ( a / M1 )  (c / M 2 )

o sea, para un nivel de confianza de (1 —a) = 0,95, z(l— a/2) = 1,96, entonces: ( p1  p2 ) r 1, 96 ( p1 / M1 )  ( p2 / M 2 )

a.2.3) Prueba de significancia: X2. El valor del X2 se traduce en los términos siguientes: X

2 ( a  N1M1 / N ) 2 N1M1M 2 /( N )

2

( a  E ( a ))

2

Var ( a )

siendo esperado de a: E(a) = N1M1/N; y varianza de a: Var(a) = N1M1M2/(N)2 El valor de z será dado por: z

X

2

X

2

( a  N1M1 / N ) N1M1M 2 /( N )

2

a  E (a) Var ( a )

b) Análisis de la razón de densidad o de tasa: RD. Es el equivalente del riesgo relativo Rr. La razón de densidad se expresa así: a / M1

p1 / p2 c / M LibertadDigital 2 | 2015

RD

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Se utilizará la transformación logarítmica. b.1) Estimación puntual del logaritmo natural de la razón de densidad RD: ln ((a/M1)/(c/M2)) = ln (p1/p2) = ln (RD) b.2) Estimación de intervalo del ln de la razón de densidad: b.2.1) Desviación estándar del ln (RD): Desviación estándar ln (p1/p2) =

(1 / a )  (1 / c )

b.2.2) Intervalo de confianza del ln (RD): ln (p1/p2) ± Z

(1 / a )  (1 / c )

Se busca posteriormente los antilogaritmos para los límites superior e inferior de confianza de la razón de densidad.

d) Inferencia Para finalidad directa de epidemiología, el estudio de causalidad es la parte fundamental, aunque el estudio de la distribución de la enfermedad sea muy útil tanto para finalidad epidemiológica como para aspectos de administración y planificación en salud pública. El estudio de los riesgos es uno de los puntos de unión entre los trabajos puramente epidemiológicos y los usos administrativos y de planeación de los servicios de atención médica. Cuando el administrador de salud conoce el riesgo relativo de un estudio bien planeado y ejecutado, él puede establecer inferencia en los grupos expuestos y no expuestos y sobre la población general. Si el estudio no es representativo de toda la población, la inferencia de los riesgos se hará únicamente a la población de referencia que ha sido definitiva al principiar el estudio y solamente en forma indirecta a través de un nuevo estudio se hará inferencia a toda la población. Se espera que a mayor exposición al factor de riesgo para determinada enfermedad, mayor será el riesgo de dicha enfermedad en este grupo. Esto se conoce bajo el nombre de relación dosis-respuesta, dosis de la exposición y respuesta del efecto lo que puede inclinar a favor de causalidad. La relación con las medidas de riesgo relativo y riesgo atribuible puede tener diferentes interpretaciones. El riesgo relativo puede dar una buena base para la orientación hacia la causalidad. El riesgo atribuible al factor de riesgo en la población da mayor idea del impacto de un programa preventivo en relación con una enfermedad, lo que debe saber emplear el trabajador en salud para sus propósitos. Una vez analizado el estudio de cohorte, tendrá que ser interpretado para las generalizaciones con respecto a la población de referencia, que puede ser tan grande como toda la humanidad o ser reducida a una categoría social dentro de un área geográfica. La interpretación de los resultados implica un análisis estadístico correcto, dentro de datos tomados de una fuente de información que se supone insesgada y estandarizada. LibertadDigital | 2015

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Antes de empezar el estudio, el investigador debe saber a qué población se va a referir el estudio y hasta dónde puede maximizar sus generalizaciones. El estudio puede haber sido hecho para ampliar una generalización circunscrita a una población de referencia pequeña, o ser un eslabón o un paso nuevo dentro de la cadena de causalidad. En la interpretación hay que tener en cuenta los alcances y las limitaciones del estudio de cohorte. De manera general dentro de los estudios analíticos o de observación, el estudio de cohorte permite una mayor profundidad del fenómeno de causalidad que el estudio de «casos y controles», pero en este sentido su aporte es menor que en el estudio experimental o de intervención.

7. Problemas relacionados con el análisis y su interpretación Para la interpretación del estudio de cohorte, es muy importante considerar ciertas dificultades en la esencia metodológica del estudio que pueden ser responsables de alguna diferencia por exceso o por defecto en el riesgo de la enfermedad en los grupos de cohorte, según exposición. Un primer grupo de problemas se relaciona con la determinación del factor de riesgo o del efecto. Un segundo grupo versa sobre los problemas de seguimiento con respecto a la entrada y salida de la cohorte y a las pérdidas. Otro grupo de problemas se relaciona con alteraciones en la asociación por sesgos, errores de clasificación y factores de confusión. a) Problemas relacionados con el factor de riesgo y el efecto En un estudio de cohorte, el análisis puede verse afectado por problemas relacionados con el factor de riesgo, efecto, determinación de los grupos de exposición, la entrada y salida de los miembros de la cohorte. 1. Problemas relacionados con el factor de riesgo Se refiere, en primer lugar, a la uniformidad en el criterio de la definición del factor de riesgo; luego, a los cambios que presentan en la forma de su determinación. a) Criterio de definición y medición del factor de riesgo El factor de riesgo, aunque bien definido en un principio, puede tener luego diferentes problemas, según el tipo de estudio de cohorte en uno u otro grupo de exposición. En la cohorte retrospectiva, la determinación del factor de riesgo puede ser afectada en algún modo por el conocimiento hipotético del efecto, siendo que se conocen ambos datos antes de la iniciación del estudio. En el estudio de cohorte prospectivo, la determinación del factor de riesgo no se ve afectada por la determinación del efecto, que no ha ocurrido todavía en el momento de la iniciación del estudio. En un estudio de cohorte retrospectivo el criterio de medición debe ser revisado en lo posible para saber si es uniforme o si está más relacionado con un grupo que con otro para presentar ajustes en los datos.

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El cambio en la manera de determinar el factor de riesgo es un problema de importancia. En un estudio de cohorte prospectivo se debe controlar esta situación periódicamente para darse cuenta de su uniformidad so pena de ver afectadas las conclusiones del estudio. La gravedad del cambio en los criterios de determinación del factor de riesgo reside en que si se hace más prominente en un grupo de exposición que en el otro, seguido de una determinación parcializada del efecto en este grupo, dará lugar a sesgos. Con o sin sesgos, este cambio en la determinación del factor de riesgo puede alterar la asociación aumentando o disminuyendo la significancia. b) Variabilidad en el factor de riesgo El cambio en la determinación del factor de riesgo es un problema del investigador en un estudio de cohorte prospectivo o un problema de registro en un estudio de cohorte retrospectivo. Mientras que en la variabilidad del factor de riesgo, sujetos del grupo de estudio pueden aumentar o disminuir el grado del factor de riesgo con el correr del tiempo, e inclusive no estar ya sometidos a su influencia (55). Sin embargo, la variabilidad en el factor de riesgo no es precisamente un error del investigador sino es inherente al sujeto de observación. Por ejemplo, si el cigarrillo es un factor de riesgo y se hace el seguimiento de una cohorte por espacio de diez años, en este lapso puede presentar unos cambios del hábito de fumar, lo que implica un cambio en la exposición que puede ser detectado o no a tiempo. En la situación de un aumento en la exposición, el sujeto quedará clasificado con una intensidad o una medición inferior o viceversa. El resultado con respecto al desenlace del efecto no sería lo correspondiente a dicha categoría del factor de riesgo. Puede presentar sobreestimación o subestimación con respecto a la asociación entre el factor de riesgo y el efecto. Para evitar esta situación se necesita determinar con alguna frecuencia periódica el factor de riesgo en aquella circunstancia en la cual se cree que puede haber variabilidad en la exposición en el curso del tiempo. Este problema no obedece a la mala medición, sino a fluctuaciones del factor de riesgo en los sujetos de observación, lo que puede llevar a conclusiones erróneas, haciendo creer que el factor de riesgo es fijo desde un principio, mientras que su naturaleza real es fluctuante o cambiante en las personas. Afecta el análisis haciendo tener una asociación mayor o menor de lo que efectivamente es. 2. Problemas relacionados con el efecto Son válidas las conclusiones anteriores y otras de importancia. a) Criterios de definición y medición del efecto En el estudio de cohorte retrospectivo se debe fijar el criterio de la definición y de la medición del efecto para que sea uniforme en los diferentes grupos de exposición. Cuando el tiempo transcurrido entre la determinación del factor de riesgo y del efecto es largo, se deben tener presentes los frecuentes cambios en la nomenclatura de la clasificación internacional de las enfermedades. Cuando se trata de un estudio de cohorte prospectivo, se tendrán criterios más específicos y se establecerá la uniformidad de la determinación del efecto en todos los grupos de exposición, porque de lo contrario habrá falsedad en los resultados. El cambio del criterio diagnóstico de la forma tradicional a una forma nueva sesgará el

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estudio cuando este cambio es más pronunciado en el grupo de estudio que en el grupo control. Lo recomendable es hacer cortes en el estudio en lo posible cuando hay cambios de clasificación o cambio en el criterio diagnóstico, para comparar los distintos grupos de estudio y de control. Además es importante tener criterios fijos y objetivos para la definición del efecto y del criterio de medición y de determinación del efecto. Se deben evitar cambios relacionados con los criterios diagnósticos. En un estudio de cohorte retrospectivo la determinación del efecto es de tipo retrospectivo y, por tanto, los criterios diagnósticos están ya establecidos. El investigador tiene que acomodar sus criterios a los ya establecidos y habrá así una selección para la determinación del efecto y determinados sujetos, aunque hubieran podido tener la enfermedad, pero por falta de criterios suficientes quedarían descartados como efecto. En un estudio de cohorte prospectivo, los criterios son más objetivos. El eliminar sujetos, que si bien tienen o han tenido la enfermedad pero no tienen los criterios suficientes, pueden rebajar la asociación real entre el factor de riesgo y el efecto pero no invalidar la asociación. Cuando no hay uniformidad o se presentan cambios de criterios en la definición del efecto, es aconsejable hacer un corte en el análisis para no analizar efectos no comparables al tratar de un estudio retrospectivo. En el estudio prospectivo un cambio trae un error que puede sesgar el estudio si se hace en determinado grupo, generalmente en el grupo de exposición. b) Cambio en la tendencia secular de la enfermedad No trae problema si hay cohorte paralela testigo, ya que el cambio será igual en el grupo de estudio como en el grupo control. Pero si se compara una cohorte con datos de población, el cambio en la tendencia secular traerá error en la comparación según si la tendencia sube o baja, estableciendo un aumento o una baja en la significancia de la asociación que no corresponda a la realidad. Por eso habrá que ver si los riesgos de un grupo y de otro son debidamente comparables. 3. Registros En lo que concierne a los registros, una de las dificultades reside en conseguir los registros apropiados, los cuales no habían sido concebidos en términos generales para una investigación, sino para otras finalidades, y, por tanto, no tienen toda la información deseada con respecto a las características demográficas requeridas. Además se necesita confrontar varios registros, por ejemplo, los de nacimiento con los certificados de defunción, y aquéllos con los registros de hospital, en cuanto a identificación de los sujetos. En algunas ocasiones se necesita comparar datos de registros de varias regiones en caso de migración de los individuos, lo que puede ser un problema en el análisis al depurar datos por no tener confirmación o confrontación. Esta situación debe ser considerada sobre todo cuando hay determinación retrospectiva del efecto y del factor de riesgo en forma aislada y conjunta. b) Problemas de seguimiento de las cohortes Los principales problemas en el seguimiento se refieren a la entrada y salida de los miembros de las cohortes, a las pérdidas o deserciones antes de la determinación del

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efecto que ocasionan cambios en la composición de las cohortes, sea con respecto al factor de riesgo o sea lo más importante sobre todo con respecto al efecto. Siendo un estudio longitudinal habrá suficiente ilustración sobre la secuencia cronológica del factor de riesgo que será seguido del efecto en un lapso que permite establecer la relación tiempo-respuesta. 1.

Forma de entrada y de salida de las cohortes

Cuando la entrada es común y única (cohorte fija), puede tener mayor uniformidad de criterio en la determinación del factor de riesgo. La entrada individual o por subgrupos, en cohortes dinámicas, puede permitir variabilidad en el criterio de la determinación del factor de riesgo, sobre todo cuando el seguimiento es prolongado. Cualquiera que sea la forma de entrada, colectiva, por subgrupos o individual, la cohorte prospectiva ofrece menor variabilidad en la conformación de los grupos por la factibilidad de control. En cuanto a la salida de las cohortes, merece las mismas consideraciones anteriores hechas a las entradas. Si la determinación del efecto se hace por períodos, puede obedecer a criterios más uniformes que en el caso de la determinación individual del efecto. En la cohorte retrospectiva, la determinación del efecto puede no ser uniforme, y como la salida última, cuando se termina el estudio, se hace a un momento dado, bien puede presentarse el efecto posteriormente a la terminación del estudio en miembros del grupo expuesto o del grupo control, hecho que hubiera podido influir en los resultados si el tiempo de observación fuera más largo. Las formas de entrada y de salida son de mucha importancia en el seguimiento y el análisis. A lo anterior se suman las deserciones, las pérdidas, las salidas voluntarias de miembros de la cohorte, que no solamente disminuyen el tamaño de muestra necesario para indicar alguna significancia, sino que sesgan fuertemente el estudio cuando estas situaciones son más pronunciadas en un grupo que en otro. 2. Pérdidas En cuanto a las pérdidas, el problema es menor si la pérdida es reducida. Pérdidas en forma mayor de lo previsto debilitan el análisis por cuanto rebajan el tamaño de muestra mínimo considerado para poder indicar una diferencia significativa en la asociación deseada. Por otra parte, si la pérdida es mayor en un grupo que en otro, es decir, de expuestos o no expuestos, y dicha pérdida altera el equilibrio en relación con alguna variable de interés, esta relación afecta al resultado; el investigador tendrá que estratificar en el análisis y ponderar los resultados en relación con dicha variable, sobre todo cuando tienen relación con el efecto. Las pérdidas afectan en primer lugar al denominador del estudio, rebajando su cuantía, lo que altera las tasas y por ende el análisis. También las pérdidas pueden afectar al numerador cuando sujetos de alta probabilidad de tener el efecto positivo emigran del estudio. Esta alteración del numerador puede minimizar el resultado del efecto. Se comprende que si se tiene a la vez problemas de numerador y problemas de denominador, habrá diferentes alternativas que pueden influir sobre el resultado final

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del análisis y, desde luego, sobre la inferencia en la población de referencia y de los aspectos de la validez del estudio. Mientras más largo está el seguimiento, mayor pueden ser las alteraciones en cuanto al análisis, si el investigador no está consciente de este fenómeno. Lo deseable en un estudio epidemiológico es no tener ninguna clase de pérdida para evitar enfrentarse a este problema (120, 125). Sin embargo, cuando es inevitable, se deben considerar dos situaciones, la pérdida antes de la formación de las cohortes y la pérdida en el seguimiento. La pérdida antes de la definición de la cohorte limita la generalización que se puede hacer a partir de los resultados del estudio, pero no invalida la asociación encontrada. El hecho de encontrar resultados negativos puede ser debido a que gran parte del efecto ocurrió antes del seguimiento de las cohortes o dentro de personas no incluidas en las cohortes. Pero estas pérdidas anteriores a la formación de la cohorte no afectan la validez de la asociación que se puede encontrar en la cohorte así formada. Cuando la pérdida ocurre en el seguimiento, es decir, después de la formación de las cohortes, puede en ocasiones invalidar los resultados del estudio. Si la pérdida altera únicamente la exposición, es decir, a personas que tuvieran el factor de riesgo, se tendrá una distribución incorrecta en la población, pero el resultado de la asociación entre el factor de riesgo y el efecto reflejará una situación verdadera. Si la pérdida altera únicamente el efecto, la tasa del efecto va a ser más baja, pero no altera la asociación así encontrada. Pero si la pérdida altera tanto la exposición como el efecto, el sentido de la asociación puede verse afectado. Sería deseable que las pérdidas, cuando las hay, sean uniformes. Pero en la mayoría de las veces no se sabrá si las pérdidas afectan la exposición, el efecto o ambas cosas, por lo cual es saludable no tener ningún tipo de pérdidas, por lo menos después de la formación de la cohorte. Las pérdidas o las deserciones en las cohortes, si se presentan en una forma proporcional en el grupo de estudio y cohorte de control, no ocasionarán serias molestias salvo por disminución del tamaño de muestra si se conserva la similitud de los grupos. Generalmente las pérdidas no solamente reducen el tamaño de muestra que podría llegar hasta menos del tamaño mínimo, sino que hacen perder la similitud de los grupos con respecto a variables señaladas en el período inicial. Si la pérdida afecta a los sujetos que podrían presentar el efecto, habrá una disminución en la fuerza de asociación. Si las pérdidas rebajan demasiado el tamaño de muestra, no se podría analizar correctamente el estudio. Si las pérdidas afectan más al grupo de estudio que el grupo control, habrá un fenómeno de sesgos y de distribución que invalidarán las conclusiones del estudio. Si la pérdida no es suficientemente grande, habrá que estratificar por variables de importancia antes de proceder al análisis, eso evitará errores en las conclusiones del estudio. La estratificación podrá corregir en gran parte la falta de similitud dejada por las pérdidas. c) Problemas relacionados con errores en el análisis La validez de la asociación y de las conclusiones puede verse alterada por problemas de sesgos y errores de clasificación, factores de confusión y la falta de control de

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variables. Estos temas se tratan con más detalle en el capítulo 11, «Errores y sesgos y su control». 1. Sesgos En un estudio de cohorte, la determinación del efecto con criterios e intereses más específicos en el grupo de estudio que en el grupo control constituye un ejemplo de sesgos de clasificación. Mientras que un refinamiento o disminución de criterios para la determinación del efecto de manera uniforme en todos los grupos constituye un ejemplo de error de clasificación. El error de clasificación puede aumentar o disminuir la asociación entre el factor de riesgo y el efecto, pero no altera el sentido de la asociación. Si, por ejemplo, por un error de clasificación se obtiene la disminución de la asociación y a pesar de dicha disminución resultara significativa, con mayor razón habrá base para la validez de la asociación. Por su parte, el sesgo invalida la asociación que se puede encontrar entre el factor de riesgo y el efecto estudiado. Las principales fuentes de sesgos en el estudio de cohorte se refieren a la determinación del factor de riesgo y del efecto, a la determinación de los grupos de exposición cuando el previo conocimiento puede influir sobre el posible desenlace. En caso de controlar o evitar los principales sesgos anotados y los sesgos de selección y de confusión, se debe pensar en la posibilidad de sesgos residuales más o menos grandes sobre los cuales sería difícil actuar. El considerar este hecho es muy importante para el resultado del análisis, la interpretación y la inferencia a la población de referencia. 2. Factores de confusión Por factor de confusión en un estudio de cohorte se entiende la presencia de alguna variable relacionada con el efecto, o tanto con el factor de riesgo como el efecto, que contribuye a minimizar la importancia o a exagerar la supuesta contribución del factor de riesgo en el desarrollo del efecto. Cuando el factor de confusión es conocido, se facilita su control. Al ser desconocido la asociación del factor de riesgo con el efecto puede ser sencillamente espuria. La posible detección de factores de confusión es de importancia en el análisis de los estudios epidemiológicos de observación. Solamente la perspicacia del investigador, la claridad de los criterios, el conocimiento de otros posibles factores de riesgo y de las variables relacionadas tanto con el factor de riesgo como el efecto pueden dar luz para sospechar la presencia de algunos factores de confusión. En estudio de cohorte, el control de los factores de confusión para aumentar la validez del estudio se hace por medio de un buen diseño, estableciendo las categorías de interés para el factor de riesgo y el efecto, teniendo en cuenta las variables principales que tienen relación con el efecto por separado o conjuntamente con el factor de riesgo. Un buen diseño establece la mejor similitud entre los grupos de estudio y los grupos de control, salvo con respecto al factor de riesgo, lo que define cada uno de los grupos. Otra forma de control es la estratificación en el diseño por variables que se juzgan de importancia especialmente relacionadas con el efecto. Si la estratificación no fue hecha en el diseño, se puede estratificar en el análisis por alguna variable que se juzga posteriormente de importancia, siempre y cuando se disponga de la información

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necesaria. También se puede recurrir al equiparamiento, aunque se utiliza más en estudios de casos y controles. Sin embargo, a pesar de haber controlado los factores de confusión conocidos, por estratificación, por equiparamiento, por un buen diseño, se debe tener en cuenta que pueden existir factores de confusión residuales, lo que obliga a ser cautelosos en la interpretación del análisis y en las inferencias a la población de referencia. 3.

Controles de variables

Para el control de las variables es necesario detectar las de importancia, establecer las formas de control más adecuadas y tener en cuenta las dificultades residuales de cada tipo de control. a) Detección de variables Las variables pueden ser relacionadas con el factor de riesgo, con el efecto o con ambos. En estudios epidemiológicos de observación, el investigador debe tener conocimiento de las variables de importancia relacionadas con cada uno de los dos puntos: factor de riesgo y efecto, que son los puntos de partida o de llegada del análisis. En este caso es importante establecer la dirección del análisis. En un estudio de cohorte, retrospectivo o prospectivo, la dirección del análisis va de la determinación del factor de riesgo hacia la determinación del efecto. Por tanto, sin dejar de controlar las variables de importancia para el factor de riesgo, es de suma importancia tener bajo control sobre todo las variables relacionadas con el efecto y las relacionadas con ambos, factores de riesgo y efecto a la vez. b) Forma de control Las variables tienen que ser controladas de manera igual en la cohorte de estudio y la cohorte de control, con el fin de establecer la similitud inicial del estudio y ponderar al final en la eventualidad de tener pérdidas apreciables. El control de las variables se obtiene, en primer lugar, conociéndolas, después de un estudio exhaustivo del factor de riesgo y del efecto considerado. c) Dificultad residual en el control de variables Sin embargo, un exceso de control de variables perjudica el análisis, reduciendo su eficiencia, aunque puede aumentar su validez. Se controlan especialmente las variables de mucha importancia, conscientes de que pueda quedar cierta falta de control residual con respecto a algunas posibles variables que no se han considerado.

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9 Estudios de casos y controles

El estudio epidemiológico de casos y controles es un procedimiento metodológico en el cual grupos de individuos son seleccionados en términos de casos o de controles, según si tienen o no respectivamente la enfermedad o evento que se estudia. Los grupos de casos y de controles son comparados con respecto a características pasadas y existentes, denominadas factores de riesgo, con el fin de aclarar el papel de estos últimos en el desenlace de las enfermedades cuya etiología se quiere establecer (36). La revisión de este capítulo comprenderá los temas siguientes: generalidades, selección de casos, selección de controles, información sobre la exposición, información sobre el efecto o enfermedad, análisis e interpretación de los estudios de «casos y controles».

1. Generalidades Las aplicaciones de este tipo de estudio generalmente, entre otras cosas, son los siguientes: — Para ensayar una hipótesis de causalidad. — Para formular una hipótesis de prevención. — Para explorar la totalidad de las características de los casos y de los controles que son de interés para aclarar la etiología de la enfermedad. Al decidirse por el estudio de casos y controles, se tendrán en cuenta, además de su enfoque hacia el análisis y la interpretación final, lo siguiente: — Su relativo bajo costo. — La relativa rapidez de ejecución. — La disponibilidad de buenos registros. — La posibilidad de encuesta para detectar o comprobar la exposición al riesgo.

2. Información sobre exposición al factor de riesgo La exposición a un factor de riesgo no siempre produce la enfermedad, al igual que la misma enfermedad puede ser producida por factores de riesgo distintos al que se está LibertadDigital | 2015

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investigando. Por esta razón, en un estudio de «casos y controles», se revisa la información sobre factores de riesgo en un grupo de casos y en un grupo de controles libres de la enfermedad investigada (32, 36, 103, 112, 120). Es importante conocer la fuente y la medición de la exposición, lo mismo que su comparabilidad y validez. a) Fuentes de información Las fuentes de información pueden ser: 1. Entrevistas y encuestas Se puede inquirir sobre aspectos cualitativos o cuantitativos en relación con la exposición. Las entrevistas deben hacerse en la misma forma para los controles que para los casos o, en defecto de estos últimos, a los familiares o testigos. Pero puede darse el sesgo de que el caso, por padecer de la enfermedad, se acuerde más fácilmente de algunos antecedentes de exposición que el control. Son de suma importancia las encuestas realizadas como fuente de información. 2. Historias clínicas institucionales o de médicos particulares Son una buena fuente de información, ya que para casos y controles hospitalarios, recogen la información sobre la exposición de manera similar. Pero la información puede no estar suficientemente detallada o no condicionada a las finalidades de la investigación, a menos que se haya pensado en el diseño de las historias para tal fin. Sin embargo, se debe tener en cuenta que ciertos factores de riesgo son más comunes en pacientes hospitalarios que en la población general. 3. Historia de empleo o de seguros La información recogida de entrada es fundamental en cuanto pone de manifiesto factores de riesgo iniciales, o los que se van consignando durante el trabajo o a través del tiempo en que el seguro es válido. Contiene datos rutinarios sobre hábitos, procedimientos anteriores, examen físico, algunos exámenes de laboratorio para comprobar el estado de salud de entrada y de salud actual, según la demanda de servicios del usuario. Este grupo es especial, por contener sobre todo la fuerza laboral, pero es sumamente útil para la valoración de riesgo de ocupación y otros. Además es estable y de fácil consecución para comprobación posterior. 4 Certificados de nacimiento o de defunción Consignan datos de utilidad tanto para casos como para controles, recogidos de manera uniforme. 5. Registros Son en general una buena fuente de información. Pueden ser diseñados para finalidades investigativas en hospitales, clínicas y consultas especializadas. Algunos regis-

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tros, como los de cáncer, tienen información a través de varios quinquenios y un buen número de casos para dar suficiente fuerza al estudio. En realidad, la información de la exposición en estudios de «casos y controles» debe ser tomada con cierta reserva, ya que en algunas enfermedades crónicas el tiempo transcurrido entre el factor de riesgo y el desenlace del evento puede ser de varios años y, por tanto, puede tener deformación a través del concepto de memoria o mal registro. Por eso, se puede cruzar a veces la información obtenida en un registro, con la verificada a través de entrevistas con el fin de determinar la concordancia de estas dos fuentes.

b)

Medición de la exposición

La exposición puede ser señalada en razón de su presencia o ausencia. Cuando la información sobre la exposición es dada en variable cuantitativa, permite apreciar si un aumento progresivo del factor de riesgo ocasiona un aumento sensible o una disminución apreciable en la frecuencia del evento o de la enfermedad que se investiga. Si la hepatitis viral producida en años anteriores se considera como un factor de riesgo para el desenlace de la cirrosis hepática, la información sobre hepatitis en casos y controles se medirá por su ocurrencia o su ausencia, según el criterio establecido para determinar la hepatitis. Si el hábito de fumar se considera como factor de riesgo para alguna enfermedad, su información puede ser considerada simplemente entre fumadores y no fumadores. Sin embargo, los fumadores pueden ser clasificados, además, según la cantidad de cigarrillos que fuman por día, por semana y también según el tiempo de ser fumador y haber dejado de fumar. Igual sucede para la clasificación de una variable cuantitativa empleada como factor de riesgo. c) Problemas de comparabilidad La información sobre la exposición puede ser problemática, tanto en los casos como en los controles. Los estudios de «casos y controles» se ven abocados a veces a complicaciones por falta de comparabilidad de la exposición en casos y controles, sobre todo al escoger controles en medios no especiales. Se presenta así un problema serio para la inferencia causal, ya que la información, tanto en los casos pero sobre todo en los controles, puede pecar por omisión o por dificultad en la cuantificación de la exposición. Generalmente la información, tanto cualitativa como cuantitativa, puede ser obtenida con mayor exactitud en los casos. La dificultad de obtener una información similar para los controles obliga a reducir dicha información en términos dicotómicos o a interpretar las asociaciones obtenidas con cierta reserva.

d) Validez de la información La información sobre la exposición, al ser obtenida, medida y comparada, debe ser válida. Los datos anotados en los registros pueden ser total o parcialmente verdaderos, de acuerdo con el grado de subjetividad en la persona que da o recibe la información,

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de acuerdo con el tiempo transcurrido entre la producción de la exposición y su registro. Cuando la exposición puede ser medida a través de examen de laboratorio o de examen físico, consignados en historias clínicas o registros, la información también puede presentar algún grado de falsedad, aunque es menor que en datos consignados únicamente de memoria.

3. Información sobre el efecto o la enfermedad Alguna información básica puede ser de utilidad. a) Clasificación de la enfermedad Es importante saber si la enfermedad que se pretende explorar es de naturaleza transmisible o no, aguda o crónica, de etiología conocida en forma parcial o completamente desconocida. Esta información permitirá formular algunas hipótesis relacionando algunos factores de riesgo en forma específica para la enfermedad a investigar. b) Morbilidad y mortalidad Es importante conocer las características de las personas afectadas por la enfermedad en su historia natural. Ciertas enfermedades tienen una selección específica para determinado grupo de edad, sexo, categoría social o región geográfica. Algunas enfermedades son de evolución rápida en su etapa clínica conduciendo irremediablemente a la muerte en un plazo corto, mientras algunas son de evolución lenta, con cambios degenerativos conduciendo a la invalidez, aunque la mortalidad es baja. Otras enfermedades no ofrecen peligro de por sí, sino por las complicaciones o efectos colaterales, o pueden ser sencillamente factores de riesgo para posterior desarrollo de enfermedades de pronóstico grave. Así que la distribución de la mortalidad, lo mismo que la gravedad de la enfermedad y su evolución, son factores que pueden ayudar a estrechar el campo sobre el cual concentrar la atención y la hipótesis en relación con la enfermedad investigada. La selección de los casos y de los controles se localizará sobre estas mismas características de personas y las exposiciones anteriores a que hayan sido sometidas, pudiendo contribuir a ayudar a la prevención o a una mayor supervivencia en estado de salud aceptable, con un tratamiento adecuado.

4. Selección de casos Aparte de la información sobre la enfermedad en estudio, es necesario definir el caso y el criterio diagnóstico mínimo para ser considerado como tal. Se determinará la fuente de los casos y se estipulará la medida de frecuencia, incidencia o prevalencia que se ha tenido en cuenta para la realización del estudio.

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a) Definición del caso Es necesario establecer el criterio diagnóstico para la definición del caso. El criterio clínico debe ir acompañado de la prueba paraclínica mínima y específica para confirmación del diagnóstico y ser aceptado como caso según la finalidad del estudio y del investigador. Además, cuando el estudio se realiza únicamente con datos de morbilidad, habrá que excluir los casos terminales en inminencia de muerte y pacientes cuya patología está asociada con otra enfermedad grave que no sea complicación de la primera que se investiga.

b) Fuentes de los casos Mientras menos frecuente y más grave sea una enfermedad, mayor será la probabilidad de encontrar la mayoría o la totalidad de los casos en instituciones hospitalarias. En efecto, ciertas enfermedades de alta prevalencia y de poca gravedad no tienen alta demanda en los servicios institucionales, a menos que presenten graves complicaciones, lo que es excepcional. En cambio, enfermedades degenerativas o enfermedades malignas u otras que conducen irremediablemente a la muerte, a menos de una acción precoz drástica, terminan en una institución privada o del sector público. En estas últimas enfermedades, tal es el ejemplo del carcinoma gástrico, los casos que se revisan en las instituciones van a ser probablemente el reflejo de esta clase de enfermedad en la población. Las principales fuentes para la obtención de casos siguen siendo las historias clínicas y registros hospitalarios, los consultorios médicos, las encuestas de morbilidad, los protocolos de autopsia y certificados de defunción. Al mismo tiempo se debe asegurar la confiabilidad, veracidad y exactitud en la fuente de los datos de los casos, sobre todo al tratar la determinación del efecto anterior a la iniciación del estudio.

c) Medida de frecuencia Se debe establecer si el estudio se llevará a cabo sobre datos de morbilidad o de mortalidad, o simultáneamente sobre ambos. Cuando se trata de morbilidad se definirá si se tiene en cuenta los datos de incidencia o de prevalencia. En aquellas enfermedades que por su historia natural presentan un plazo corto entre el diagnóstico clínico y la muerte, los datos de mortalidad se aproximan a los de incidencia.

d) Criterio de selección Es importante definir el área del estudio, limitándose a instituciones o a zonas geográficas tales como barrio, ciudad, departamento o país. Es necesario estar seguro de que tanto los casos como los controles son sacados de la misma población, esto con el fin de poder hacer inferencia válida posteriormente a un grupo específico, referido a un tiempo y lugar dado.

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Los casos pueden ser la totalidad de la población de casos, si son pocos, o ser una muestra representativa de ella. La población de casos debe ajustarse a los requisitos en relación con la definición del caso y del criterio diagnóstico empleado. Además, la selección del caso no es independiente de la fuente, ni de la frecuencia de la enfermedad. Igualmente se tendrá en cuenta que haya criterios suficientes para la determinación del evento o efecto, y aún más para la determinación del factor de riesgo. Es muy importante establecer si la selección del caso obedece a una determinación anterior o posterior a la iniciación del estudio. En la determinación anterior, la selección del caso tiene que ajustarse a los criterios diagnósticos ya establecidos, y de éstos aceptar como caso los que tienen el mínimo de requisitos que fija el investigador. En la determinación posterior, el investigador fija sus normas antes de iniciar el estudio y, por consiguiente, antes de que se presenten los casos que van a ser objeto de dicho estudio, para así tener la máxima seguridad en la información diagnóstica del caso. El diagrama 9.1 representará la selección de los casos y de los controles.

Tanto el grupo de casos como el grupo de controles derivan, respectivamente, de una muestra representativa o no de una población de casos y de una población de controles, los cuales a su vez derivan de la población de referencia. La representatividad o no de los grupos de casos y de controles depende de los criterios establecidos para la finalidad del estudio y de la inferencia que se quiere obtener.

5. Selección de los controles Para la selección de los controles es fundamental que el grupo de controles sea semejante al grupo de casos en algunas características específicas. Además, las observaciones hechas con respecto a las variables relacionadas con la exposición al factor de riesgo deben ser comparables para casos y para controles. a) Definición del control Es un individuo, o grupo de individuos, que se diferencian fundamentalmente del caso por no tener en el momento de la iniciación del estudio la enfermedad que se está estudiando. Se debe estar seguro de que el control no tiene la enfermedad, ni siquiera la sospecha clínica de dicha enfermedad. Si el control es un paciente hospitalario no debe tener enfermedad relacionada a la investigada, ni tener otras enfermedades graves que lo colocan en período terminal o en inminencia de muerte.

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El control hospitalario para un caso de carcinoma gástrico, no puede ser otro paciente en estado terminal, por ejemplo, con un infarto de miocardio o con fractura de base de cráneo, o que tenga una enfermedad en que exista fuerte sospecha de estar relacionada con el factor de riesgo que se va a investigar. Además, debe ser factible investigar los factores de riesgo anteriores a que fue sometido el control en la misma proporción y exactitud que para el caso.

b) Fuente del grupo de control El conocer la fuente del grupo de control es de suma importancia para la inferencia que se pueda hacer del estudio, de acuerdo con los objetivos de la investigación. Al tener casos representativos de la totalidad de casos en la población general y teniendo como finalidad el inferir sobre la misma, los controles también deberían ser representativos de esta población, según la composición de los casos. En general, es regla identificar a la población de referencia que debe ser la misma tanto para casos como para controles. El hecho de que casos y controles provienen de la misma población de referencia es condición necesaria para que la inferencia sea válida. La población de una área geográfica dada, compuesta de individuos de ambos sexos y de todas las edades, es la población general. Según ciertas características de importancia, habrá subgrupos en la población a los cuales están dirigidas las conclusiones del estudio, lo que constituye la población de referencia. Si dichas conclusiones van dirigidas a todos los individuos del área, la población de referencia se convierte en la misma población general. Tanto casos como controles deben ser tomados de la población de referencia, condición importante para la inferencia causal. La población de control y los tipos de control pueden ser: 1. La población de un área administrativa La muestra de controles, si es representativa de esta área de referencia, tiene importancia en la inferencia en el momento del análisis, sobre todo si los casos son también representativos. Los controles deben ser representativos de la población de referencia en cuanto representan la distribución del factor de riesgo. 2. Pacientes institucionales Con las restricciones establecidas en la definición del control, los pacientes institucionales tienen la ventaja del bajo costo del estudio y de reunir características similares a los pacientes que conforman los casos. Disponen del mismo tipo de registros y de historias clínicas tanto para la determinación anterior como posterior del efecto. Es más fácil completar los criterios paraclínicos tanto para descartar la presencia de la enfermedad en el control, como para la determinación del factor de riesgo. Sin embargo, se debe tener la precaución de que algunas enfermedades distintas en los controles pueden tener un factor de riesgo similar al de la enfermedad que se investiga.

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3. Familiares de los casos Pueden tener algunos aspectos ambientales similares a los casos, lo mismo que algunos aspectos genéticos de importancia o el establecimiento de agrupación familiar de la enfermedad. 4. Amigos, compañeros o vecinos de los casos Pueden compartir algunos de los aspectos ambientales o socioeconómicos con los casos, que se pueden tener en cuenta para la identificación de factores de riesgo, pero a diferencia del grupo anterior, no consideran aspectos genéticos. c) Criterios de selección de control En relación con la selección de cada control, puede presentarse la situación en la cual todos los individuos de una población específica sean aptos para control. Eso puede suceder en un área administrativa pequeña. En esta circunstancia, lo mejor es que el control proceda de una muestra aleatoria o estratificada de la población de referencia, sea ésta representativa o no de la población general, teniendo en cuenta las consideraciones para restricción. Sin embargo, dicha situación no es lo más usual, sobre todo cuando se trata de pacientes institucionales, familiares, vecinos o compañeros de los casos. Por otra parte, la finalidad del estudio puede requerir que el control sea pareado en forma individual o en frecuencia. La selección del control y su cantidad obedecen a ciertos aspectos: 1. 2. 3. 4. 5.

El deseo de que los controles provengan de una población de referencia similar a la de los casos. La preocupación de que los controles sean representativos o no de la población general. Consideraciones prácticas y económicas. La seguridad de obtener la información necesaria de manera similar a los casos. La decisión de equiparar los casos y los controles con respecto a ciertos factores de confusión.

6. Análisis e interpretación del estudio de casos y controles El análisis en un estudio de «casos y controles» consiste en la comparación de la proporción de los individuos con el factor de exposición entre el grupo de casos y el grupo de controles, con el fin de poder hacer inferencia causal sobre la asociación existente entre el factor de riesgo y la enfermedad investigada. Para iniciar el análisis del estudio de casos y controles se considera el ejemplo general de tipo común y, dentro de este grupo, las dos situaciones siguientes: la más empleada, cuando casos y controles son tomados de poblaciones especiales, y la otra ocasional, cuando casos y controles son representativos de la población general. Igualmente se revisará el análisis estadístico esencial en dichos estudios.

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a) Análisis del estudio de casos y controles de tipo común Para el análisis se escoge un grupo de casos y otro de controles cuyo tamaño puede ser igual o no, con el fin de estudiar las características deseadas (12, 44, 102, 123, 191). 1. Casos y controles tomados de población especial La forma más usual en el estudio de «casos y controles» se representa en la tabla 9.2.

En donde: a b c d

= = = =

Individuos con factor de riesgo positivo y efecto positivo. Individuos con factor de riesgo positivo y efecto negativo. Individuos con factor de riesgo negativo y efecto positivo. Individuos con factor de riesgo negativo y efecto negativo.

a + c = Grupo de casos (efecto positivo). b + d = Grupo de control (efecto negativo). El análisis se enfocará de la manera siguiente: a) Identificación de casos y de controles El estudio se iniciará con un grupo de casos: a + c y un grupo de control: b + d. b) Grupos de comparación Se establecerá la comparación entre la proporción de los casos expuestos al factor de riesgo a/(a + c) = p 1 con la de los controles expuestos b/(b + d) = p2 . La hipótesis a probar sería: a/(a + c) > b/(b + d), o sea p 1 > p 2 . Esta relación viene del hecho de que si el factor de riesgo es responsable de la producción de la enfermedad habrá mayor proporción de enfermos con el factor de riesgo que de controles con este mismo factor. Se llamará q 1 a la proporción de los casos no expuestos al factor de riesgo: c/(a + c) = q 1 .

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La proporción de controles no expuestos es: d/(b + d) = q2. c) Asociación En relación con la asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad, las dos medidas más empleadas son el test de significancia y el riesgo relativo o su estimación conocida en estudios de casos y controles como la razón de disparidad (Odds Ratio) OR (21, 27, 43, 44, 76, 77, 86, 123, 124, 135, 138, 193). 1.

Test de significancia

De los test de significancia los más usados son la prueba de Chi-cuadrado y la prueba de z. Cualquiera sea la prueba de significancia utilizada, se traduce finalmente en función de probabilidad o valor de P (106). Se acepta generalmente como significante un valor P igual o inferior a 0,05. Un valor de P superior a 0,05 indica que no hay significancia, es decir, que no se presenta asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad en las condiciones en que se realizó el estudio. 2. Razón de disparidad: OR Como en los estudios de casos y controles no poblacionales no se puede estudiar directamente la incidencia en expuestos y no expuestos, se tendrá una estimación del riesgo relativo tan aproximado al valor real que se considera su equivalente. La razón de disparidad, llamada en inglés «Odds Ratio», es representada con el símbolo OR. En estudios de casos y controles es la expresión de: OR

ad bc

La razón de disparidad será también representada por la expresión:

OR

p1 q2 p2 q1

que equivale cuando se reemplaza a p1, p2 , q1 y q2 por sus valores respectivos a: a d u a  c b  d ad b c bc u bd ac Se tendrá en cuenta además que la razón de disparidad, como cualquier estimación puntual de un parámetro, tendrá un límite de confianza superior y otro límite inferior; el límite inferior debe ser superior a 1 para insinuar relación entre el factor de estudio y

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la enfermedad en hipótesis de causalidad. Para una hipótesis de prevención, el límite superior de la razón de disparidad es menor de 1. Nota: Cálculo del Chi-Cuadrado. El cálculo del Chi-Cuadrado se obtiene de la manera siguiente:

X2

¦

(O  E ) 2 E

siendo O los valores observados para casos y controles, y E los valores esperados para los mismos. El valor del Chi-cuadrado puede obtenerse también para tablas de 2 x 2 por medio de la fórmula corta: X2

( ad  bc ) 2 n ( a  b)(c  d )( a  c )(b  d )

El grado de libertad, en una tabla de asociación (f x c), es el producto del número de filas menos una, por el número de columnas menos una. La tabla 9.3, por tener dos filas y dos columnas, tendrá un grado de libertad: G.L. = = (2 -1)(2 - 1) = 1. El valor de P se obtiene en las tablas correspondientes al test empleado. 2. Casos y controles representativos de la población general En esta circunstancia, los casos son la totalidad o una muestra representativa de la enfermedad en la población. Los controles son una muestra representativa de la población. Si la enfermedad es de baja frecuencia, la probabilidad de que haya un caso en la población de controles es muy remota para ser tenida en cuenta, fuera del hecho de descartar por los medios diagnósticos actuales la presencia de la enfermedad en los controles. Este tipo de estudio se representa en la tabla 9.3. TABLA 9.3

Las medidas de asociación, tanto el test de significancia como el riesgo relativo, son aplicables al igual que en el ejemplo anterior. Siendo los controles representativos de la población general, la relación b/(b + d) representa la proporción expuesta al factor de riesgo. Si los casos son también representativos de los casos en la población, la inferencia es aplicable directamente a la población en general. LibertadDigital | 2015

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Esta consideración es también de bastante importancia en el estudio del riesgo atribuible a la población. b) Análisis estadísticos esenciales en los estudios de casos y controles

Comprende básicamente el análisis de la estimación de punto y de intervalo de la diferencia (de proporciones), e igualmente de la estimación de punto y de intervalo de la razón de disparidad (16, 17, 37, 43, 44, 75, 76, 77, 86, 101, 115, 118, 135, 138, 162, 193). Se presentan los detalles del análisis de los estudios de casos y controles, según el modelo de la tabla 9.4: TABLA 9.4

en donde: a = casos con la presencia del Fr, b = controles con la presencia del Fr, c = casos con ausencia del Fr, d = controles con ausencia del Fr. N1 = total de casos, N2 = total de controles. Sea: p1 = a/N1, proporción de casos expuestos al factor de riesgo. p2 = b/N2, proporción de controles expuestos al factor de riesgo. Entonces sus complementos son: q1 = c/N1,

y

q2 = d/N2

1. Análisis de la diferencia Se debe notar que no se trata de una diferencia de riesgo, es tan sólo una diferencia entre la proporción de casos expuestos al factor de riesgo y la proporción de controles expuestos a este factor. a)

Estimación de punto de la diferencia (de exposición entre casos y controles) p1 - p2= (a/N1 – b/N2)

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b) Estimación de intervalo de la diferencia b.1) Desviación estándar de la diferencia: p1q1 p2 q2  N1 N2

3 3 (( a ( N1  a ) / N1 )  (b ( N 2  b ) / N 2

6.2) Intervalo de confianza de la diferencia: Para un nivel de confianza (1 — Į) = 0,95, se tendrá z(l — Į/2) = 1,96; entonces: 3 3 ( a / N1  b / N 2 ) r z (( a ( N1  a ) / N1  (b ( N 2  b ) / N1 ))

o sea: ( p1  p2 ) r z (( p1q1 / N1 )  ( p2 q2 / N 2 ))

b.3) Pruebas de significancia: z, X2 ¿3.1) Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones: z p1  p2 p1q1 p2 q2  N1 N2

z

Al igual que en los estudios de cohorte de tipo proporción, se busca el resultado en la tabla z para saber si el resultado es significante. Lo será si la z calculada es superior a la z crítica, y la tabla indicaría la probabilidad o el valor de P correspondiente. b3.2)

Prueba de hipótesis para la asociación entre el factor de riesgo Fr y el efecto E: X2 X

2

¦

(O  E )

2

E

o empleando la fórmula corta para la tabla de 2 x 2: X

2

2 ( ad  bc ) N N1N 2 M1M 2

2. Análisis de la razón de disparidad: OR Se expresa de la forma siguiente: OR

ad bc

p1q2 p2 q1

Se empleará la transformación logarítmica.

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a) Estimación puntual del logaritmo natural de la razón de disparidad ln(OR) = ln (ad/bc) = ln(p1 q2 / p2 q1) b) Estimación de intervalo del logaritmo natural de la razón de disparidad b.1) Desviación estándar del logaritmo natural de la razón de disparidad: Desviación estándar:

((1/ a)  (1/ b)  (1/ c)  (1/ d )) 6.2) Intervalo de confianza del logaritmo natural de la razón de disparidad:

ln(OR ) r z ((1/ a)  (1/ b)  (1/ c)  (1/ d )) Se buscará el antilogaritmo para obtener el intervalo de confianza de la razón de disparidad. c) Interpretación

Valdría la pena saber si lo que se encontró con la presencia o ausencia de asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad o evento traduce la verdadera situación. Eso depende de consideraciones sobre la comparabilidad, representabilidad y autenticidad de los casos y controles, lo mismo que de consideraciones sobre la confiabilidad de las fuentes de información y la perfección del análisis. Al encontrar una asociación significante, ¿es causal o no? Los resultados tienen que ser confrontados a la luz de los conocimientos actuales, de acuerdo con criterios de lógica, de la dirección y fuerza de la asociación.

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10 Enfoque epidemiológico de riesgo

El riesgo se define como la probabilidad de ocurrencia de un evento en salud (una enfermedad, la complicación de la misma, la muerte, etc.). Esta idea se expresa de varias formas de acuerdo con el propósito deseado, tal como se describe más adelante. Por su parte, el factor de riesgo es algún factor de naturaleza física, química, orgánica, psicológica o social, en el genotipo o en el fenotipo, o alguna enfermedad anterior al efecto que se está estudiando, que por su presencia o por su ausencia , o por la variabilidad de su presencia, está relacionado con la enfermedad investigada, o puede ser la causa contribuyente a su aparición en determinadas personas, en un determinado lugar y en un tiempo dado. La finalidad del enfoque de riesgo es la acción sobre la población en general, o en forma específica en los grupos de alto riesgo, tendente a controlar los factores de riesgo conocidos y vulnerables, en un intento de disminuir la morbimortalidad (37, 144). El conocimiento de los grupos de alto riesgo de adquirir la enfermedad (incidencia), de tenerla (prevalencia) y de morir como consecuencia de ella (mortalidad), permite plantear acciones eficaces para evitarla, para curarla, para la rehabilitación del enfermo, para reducir la mortalidad por lo menos en edad temprana, para formular y probar hipótesis de causalidad, de prevención y de curación, para evaluar medidas de salud, para tomar decisiones administrativas en hospitales y servicios de salud del sector público oficial, privado y mixto.

1. Nociones de riesgo El cálculo del riesgo consiste en la medición de la probabilidad de ocurrencia de un evento dado en forma global o específica, en función de cierto número de variables. La estimación del riesgo se hace en base a tasas de incidencia y de mortalidad. La tasa en rigor no es una probabilidad, pero es una buena estimación de la probabilidad de ocurrencia del evento o enfermedad (108). LibertadDigital | 2015 169

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a)

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Riesgo en ausencia de factores de riesgo

1. Riesgo global Al obtener el riesgo de un evento dado de manera global para una situación dada y en una población definida se implica que el riesgo es igual para todos, o sea, que todos los sujetos en esta situación dada están sometidos al mismo riesgo. El cálculo del riesgo permite obtener un riesgo ajustado al individuo. Al decir que la tasa de incidencia de TBC en Colombia es de 51,78 por 100.000 durante el año X, se estima que representa el riesgo común de ocurrencia del diagnóstico de TBC durante aquel año. En general se debe considerar el riesgo epidemiológico ligado a una morbilidad particular, a la prevalencia de una enfermedad, a su gravedad y complicaciones, a las posibilidades terapéuticas que le pueden ofrecer. 2. Riesgo específico El riesgo epidemiológico no es realmente igual para todos los sujetos en todos los tiempos y lugares y por esta razón se necesita obtener el riesgo en forma más detallada. El riesgo específico se mide entonces en categorías de individuos según estratos en las variables de persona, tiempo y lugar. Consiste en seleccionar categorías de interés de sujetos de más alto riesgo para posteriormente buscar factores de exposición ligados a estos sujetos y otros factores responsables del bajo riesgo de otros grupos. Medición de los riesgos global y específico Sea el riesgo de una población de adultos estratificados por ocupación A, B, C, D, que forman categorías excluyentes y exhaustivas. El cálculo del riesgo se hará según la tabla 10.1, que representa la distribución del riesgo por grupo específico según ocupación. TABLA 10.1

El riesgo global se representa por It. Los riesgos específicos serán dados así: IA — Riesgo para ocupación A = a/(a + b) IB = Riesgo para ocupación B = c/(c + d)

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ENFOQUE EPIDEMIOLÓGICO DE RIESGO

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IC = Riesgo para ocupación C = e/(e + f) ID = Riesgo para ocupación D — g/(g + h) IT = Riesgo total = l/N Con respecto a indicadores de frecuencia que son estimadores de los riesgos se tendrá: — La proporción de incidencia, que representa la probabilidad de adquirir o de contraer la enfermedad en un período dado. — La tasa de incidencia, que representará la estimación de la probabilidad de adquirir la enfermedad en un período dado. — La proporción de prevalencia, que representará la probabilidad de tener la enfermedad en un momento dado. NOTA: En cuanto a enfermedades transmisibles se puede calcular el riesgo en dos tiempos para individuos contaminados y luego para individuos enfermos. N1 — Np1, los sujetos contaminados, N2 = N1p2, los sujetos enfermos, N2 =Np1p2 Expresado: p1 p2 N N1 N2 b)

= = = = =

probabilidad de contaminación, probabilidad de enfermedad en contaminados, susceptibles, individuos contaminados, individuos enfermos.

Riesgo en función de exposición a factores de riesgo

El conocimiento del riesgo implica la exploración de los factores que lo condicionan. 1.

Un solo factor de riesgo

Se puede manifestar por la situación más sencilla en presencia del factor de riesgo y en su ausencia. El riesgo en presencia del factor de riesgo sería dado por Ie. El riesgo en su ausencia será dado por lo; el riesgo global, por It, según la tabla 10.2, correspondiente a un estudio poblacional. TABLA 10.2

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Siendo: Ie = a/(a + b), riesgo en presencia del factor de riesgo; Io = c/(c + d), riesgo en ausencia del factor de riesgo; It = (a + c)/n, riesgo total 2. Dos factores de riesgo Las posibles combinaciones de los factores de riesgo Fx y F2 serían las siguientes: — F1 y F2, ausentes; — F1 presente, F2 ausente; — F1 ausente, F2 presente; — F1 presente, F2 presente. Se debe calcular el riesgo en cada una de estas combinaciones según la tabla 10.3, correspondiente a un estudio poblacional.

TABLA 10.3

Los principales factores de riesgo serán: — F1 negativo, F2 negativo: el riesgo sería a/(a + b), con los factores 1 y 2 ausentes. — F1 positivo, F2 negativo: el riesgo sería c/(c + d), con el factor 1 presente y 2 ausente. — F1 negativo, F2 positivo: el riesgo sería e/(e + f), con el factor 1 ausente y 2 presente. — F1 positivo, F2 positivo: el riesgo sería g(g + h), con los factores F1 y F2 presentes. El riesgo total sería l/n, haciendo el supuesto de un riesgo igual para todos los sujetos del estudio.

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ENFOQUE EPIDEMIOLÓGICO DE RIESGO

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c) Riesgos competitivos y potencialización de riesgos

La presencia de un factor de riesgo puede traer como consecuencia la aparición de una o más enfermedades en un período suficiente que le permita el desarrollo de la acción del factor. Igualmente una enfermedad puede ser fruto de uno o más factores de riesgo independientes o asociados, que actuando en forma simultánea pueden aumentar el riesgo de la enfermedad (45, 94, 157, 159). 1. Riesgos competitivos El desarrollo simultáneo de dos o más enfermedades atribuibles a factores de riesgo comunes pueden provocar los riesgos competitivos. Estas enfermedades aparecen como asociadas, pero es con respecto a un factor de riesgo que desarrolla dichas enfermedades en un lapso similar. Si un factor de riesgo F produce como efecto el riesgo de enfermedad A, B y C, dichas enfermedades pueden presentarse en formas sucesivas o simultáneas. Una complicación como el riesgo de morir puede ser por una de estas enfermedades, generalmente la de mayor letalidad. Investigaciones epidemiológicas han demostrado que la enfermedad cardíaca isquémica y la diabetes se presentan juntas más de lo esperado. En un seguimiento de diez años se ha visto que la mortalidad por enfermedad coronaria en diabéticos es tres veces mayor que en los controles diabéticos. Se sabe que hay factores como las catecolaminas que pueden aumentar a la vez la presión arterial y el nivel de glicemia. ¿Sería entonces la diabetes un factor de riesgo para la hipertensión y enfermedad coronaria, o éstas serían riesgos competitivos por la acción de otros factores de riesgo comunes a estas enfermedades? (65). 2. Potencialización de riesgos La potencialización del riesgo, a su vez, es la relación de una enfermedad con varios factores de riesgo que en forma independiente, o en conjunto, pueden producir o aumentar el riesgo de dicha enfermedad. El desarrollo de un factor F1 produce el riesgo para determinada enfermedad. El desarrollo de otro factor F2 produce también determinado riesgo para la misma enfermedad. Sin embargo, el desarrollo o la acción conjunta de los factores Fx y F2 puede ocasionar un riesgo que no es la suma de los dos, sino un riesgo cuya frecuencia es mucho más alta que dicha suma, siendo como el resultado de una multiplicación. Por ejemplo, sujetos a la vez con hipertensión, colesterol alto, diabetes y sobrepeso, tendrían un riesgo muy alto de enfermedad coronaria cardíaca. La acción conjunta o sinergismo de estos factores de riesgo potencializó el riesgo de enfermedad cardíaca coronaria.

2. Cálculo del riesgo en los estudios poblacionales En general, hay cierto indicio de que el factor de riesgo sea una causa cuanto mayor sea la razón del riesgo del grupo expuesto en relación con el grupo no expuesto.

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

a) Riesgo relativo: Rr

El estudio de una población o de un grupo representativo de ella se representa por medio de la tabla 10.4. TABLA 10.4

En donde: a/(a + b) — Ie,

riesgo de enfermar en los expuestos

[10.1]

c/(c + d) = I0,

riesgo de enfermar en los no expuestos

[10.2]

(a + c)/n = It,

riesgo de enfermedad en la población

[10.3]

{a + b)/n = Pe,

proporción de la población expuesta

[10.4]

(c + d)/n - P0,

proporción de la población no expuesta

[10.5]

El riesgo relativo será dado: Ie / I0 = Rr, riesgo relativo

[10.6]

De la ecuación [10.6] se deduce lo siguiente: Ie = RrI0

[10.7]

La razón o relación del riesgo o probabilidad de enfermar en el grupo expuesto sobre el riesgo de enfermar en el grupo no expuesto se llama riesgo relativo. Mientras más alto sea el riesgo relativo, mayor será la fuerza de la asociación. Cuando el riesgo relativo es igual a 1, equivale a que los riesgos son iguales en cada grupo y que el llamado factor de riesgo no tiene influencia en el desarrollo de la enfermedad o efecto. Cuando el riesgo relativo es mayor de 1 significa que el factor de riesgo puede estar implicado en estas circunstancias del estudio como responsable de la enfermedad, como un paso hacia el establecimiento de causalidad. Si esta relación es menor de 1, implicaría que el factor investigado puede ser protector. Tal sería el ejemplo de una vacuna o la aplicación de una medida sanitaria o una droga. El riesgo relativo se traduce por: Rr

a /( a  b)

Ie

c /(c  d )

Io

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o la razón de: Riesgo de enfermedad en Expuestos Riesgo de enfermedad en no Expuestos Si, por ejemplo, la razón da un valor de 4, la interpretación del riesgo relativo sería que el grupo expuesto tiene cuatro (4) veces el riesgo de contraer la enfermedad o el efecto que el grupo no expuesto. Por tanto, hay bases para empezar a sugerir causalidad, más aún si previo el control de variables y de factores de confusión, el factor de riesgo generalmente antecede al efecto, si además hay lógica en la interpretación, si también está de acuerdo con el nivel de conocimiento actual y si hay consistencia en la dirección de la asociación. El riesgo relativo es una medida de asociación que indica la fuerza de asociación o relación entre un supuesto factor de riesgo y un efecto. El riesgo relativo ligado a un factor de riesgo no siempre indica causalidad. Una prueba mejor sería que disminuyendo o eliminando el factor de riesgo se disminuye o se elimina la enfermedad. No es probable que se elimine la enfermedad del todo, ya que la frecuencia restante de la enfermedad puede deberse a otras causas u otros factores de riesgo. En el ejemplo clásico de la relación del cigarrillo con el cáncer de pulmón, al eliminar el hábito de fumar, debe reducirse la frecuencia del cáncer de pulmón en una comunidad. Al eliminar la toma de anticonceptivos deberá rebajar la aparición de hipertensión en dicha comunidad. El riesgo relativo alto no indica necesariamente que el factor investigado sea el que produce la enfermedad. Se puede estar sencillamente en presencia de una asociación espuria, no causal, y que el verdadero responsable sea otro factor desconocido o no investigado en el presente estudio. b) Riesgo atribuible a un factor de riesgo: Ra

Mide la diferencia entre el riesgo o probabilidad de enfermar en el grupo expuesto y el riesgo en el grupo no expuesto. A diferencia del riesgo relativo, que es una razón o índice, el riesgo atribuible es una proporción por ser la diferencia entre dos proporciones. 1. Riesgo atribuible en términos generales El riesgo atribuible al factor de exposición es la contribución del factor de riesgo a la enfermedad en el grupo de expuestos, ya que de lo contrario los riesgos en ambos grupos hubieran sido iguales. En términos generales, el riesgo atribuible se mide así: Ra = Ie - I0

[10.8]

2. Cálculo del riesgo atribuible en función It, Rr y Pe De las ecuaciones [10.1] a [10.5] s deducirá el valor de It: It

ac

a

n

n



c n

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Siendo: a = Ie (a + b), según deducción de la ecuación 10.1, y c = I0 {c + d), según deducción de la ecuación 10.2. Entonces: I (c  d )  0 n n De acuerdo con las ecuaciones [10.4] y [10.5], la relación anterior se convertirá por la ecuación [10.9], en donde se tendrá: It

I e (a  b)

It = Ie Pe + I0 P0

[10.9]

lo que se traduce en base a la ecuación [10.7] por: It = Rr I0 Pe + I0 P0 = I0(Rr Pe + P0),

[10.10]

siendo P0 y Pe complementos, es decir: Pe + P 0 = 1;

[10.11]

P0 = 1 - Pe

[10.12]

de allí,

El valor de It, dado por la ecuación [10.10], se transformará a partir de la ecuación 10.12 en: It = I0 (Rr Pe + P0) = I0 (Rr Pe + 1 - Pe);

[10.13]

y de allí, el valor de I0 en función It:

I0

It

It

1  Rr Pe  Pe

1  Pe ( Rr  1)

[10.14]

El valor del riesgo atribuible será dado entonces: Ra = I e - I0 = Rr I0 - I0 = I0(Rr - 1)

[10.15]

A partir de la ecuación [10.15], sustituyendo I0 por su valor en la ecuación [10.14], se tendrá:

Ra

It 1  Pe ( Rr  1)

u ( Rr  1)

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[10.16]

ENFOQUE EPIDEMIOLÓGICO DE RIESGO

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o también: Ra

It ( Rr  1) 1  Pe ( Rr  1)

El riesgo atribuible al factor de riesgo en el grupo expuesto se expresará en función del riesgo en la población It, del exceso de riesgo relativo (Rr — 1), y de la proporción de población expuesta al riesgo (Pe). 3. Interpretación del riesgo atribuible al factor de riesgo: Ra El riesgo atribuible a un factor de riesgo es de gran utilidad para fines investigativos y administrativos en Salud Pública. Indica el riesgo de la enfermedad que se puede remover en el grupo de expuestos al eliminar el factor de riesgo (30, 36). Fuera del enfoque preventivo se traduce en camas hospitalarias, recursos médicos, económicos y materiales que se pudieran destinar a otro renglón al actuar sobre el factor de riesgo. El riesgo atribuible al factor de riesgo indica también el impacto que provoca el factor de riesgo en el grupo sometido a su exposición. Al no presentar dicho factor, el grupo expuesto hubiera tenido el mismo riesgo del grupo no expuesto. Si Ie fuera igual a I0, la diferencia de riesgo sería 0 (cero).

c) Relación entre riesgo relativo y riesgo atribuible al factor de riesgo

Un riesgo relativo alto no implica necesariamente un riesgo atribuible alto. Estas dos medidas expresan fenómenos distintos. Se ilustra este concepto con los ejemplos siguientes: 1) Sea en el ejemplo 1: Ie

20 /1.000

I0

2 /1.000

Rr Ra

20 /1.000

10(indice), y 2 /1.000 20 /1.000  2 /1.000 18 /1.000( riesgo)

2) Para el ejemplo 2, será: I e 300 /1.000 I0 Rr Ra

100 /1.000 300 /1.000

3 100 /1.000 (300 /1.000)  (100 /1.000)

200 /1.000

En el ejemplo 1, se tiene un riesgo relativo de 10, que es bastante alto y un riesgo atribuible de 18 por 1.000. Mientras que en el ejemplo 2, el riesgo relativo es de 3 para un riesgo atribuible bastante alto de 200 LibertadDigital por 1.000. | 2015

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Además, para un mismo riesgo relativo, el riesgo atribuible puede ser alto o bajo, dependiendo de la frecuencia del riesgo de la enfermedad en el grupo expuesto y en el grupo de no expuestos. Los riesgos relativo y atribuible no siempre guardan estrecha correlación. El riesgo relativo es una medida de fuerza de asociación tendente a establecer causalidad. El riesgo atribuible es, sobre todo, una medida administrativa que indicaría el beneficio ganado en riesgo al remover un factor de riesgo o al establecer una medida sanitaria en un grupo expuesto a un factor de riesgo. d) Porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo: Ra %

El porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo se traduce así: a Ra % 1.

ab

 a

c c  d u 100

Ie  I0 Ie

u 100 [10.17]

ab Cálculo del porcentaje del riesgo atribuible en función de Rr

A partir de la relación Ie = Rr I0, de la ecuación [10.17], dicha ecuación se transformará en la 10.18. Ra %

Rr I 0  I 0 u 100 Rr I 0

( Rr  1) u I 0 Rr I 0

u 100

Rr  1 Rr

u 100

[10.18]

El porcentaje del riesgo atribuible Ra% se expresará entonces en la ecuación 10.18 en función del riesgo relativo y del exceso de riesgo relativo: ( Rr  1) u 100 Rr 2. Interpretación del porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo El porcentaje del riesgo atribuible representa el porcentaje de riesgo que se debe al factor de riesgo en el grupo expuesto. En esta medida la diferencia se expresa en forma porcentual con base al riesgo en el grupo expuesto Ie. Este porcentaje sería igual a 0 (cero) cuando Ie es igual a I0 y teóricamente igual a 100 cuando I0 es igual a 0 (cero). En el ejemplo 1 daría el valor siguiente: Ra %

(20 /1.000)  (2 /1.000) 20 /1.000

u 100

90 u 100

Indica que dentro del grupo expuesto el 90 por 100 del riesgo se debe al factor investigado. El 10 por 100 restante se debe a factores de riesgo distintos al factor en estudio.

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e) Riesgo atribuible al factor de riesgo en la población: RaP El riesgo atribuible al factor de riesgo en la población es la diferencia entre el riesgo de enfermedad en la población y la del grupo no expuesto. El exceso de riesgo resultante de esta diferencia se debe a la presencia en la población del factor investigado en el estudio, ya que sin la presencia de este factor, que es lo único que diferencia teróricamente estos dos grupos, el riesgo de enfermedad en la población sería el mismo que en el grupo no expuesto. Al remover este factor de riesgo en la población, la enfermedad teóricamente disminuirá de una manera equivalente a esta diferencia de riesgo (30, 36). Se puede establecer el riesgo atribuible al factor de riesgo en la población, que se traduce así: RaP ac

RaP

n



c

[10.19]

It  I 0

cd

1. Riesgo atribuible al factor de riesgo en la población en función de It, Pe y Rr Reemplazando a I0 en la ecuación [10.19] por su valor en función de It, Pe y Rr, de la ecuación [10.14], se tendrá:

RaP

It 

§

It 1  Pe ( Rr  1)

It u

Pe ( Rr  1) 1  Pe ( Rr  1)

It ¨1 

©

· ¸ 1  Pe ( Rr  1) ¹ 1

It Pe ( Rr  1)

[10.20]

1  Pe ( Rr  1)

El riesgo atribuible al factor de riesgo en la población se expresará en función del riesgo total en la población It, del exceso de riesgo relativo (Rr — 1) y de la proporción de la población expuesta al riesgo Pe. 2. Interpretación El concepto de riesgo atribuible al factor de riesgo en la población es la diferencia de riesgo, que puede ser de incidencia o de mortalidad entre la población de referencia, y el riesgo correspondiente del grupo no expuesto. Indica el riesgo de la enfermedad y, por ende, el número de casos en la población que se podría evitar al eliminar el factor de riesgo.

f) Porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo en la población: RaP%

También puede ser establecido el porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo en la población. Se traduce así: ac RaP %

n



c

c  d u 100 ac n

( It  I 0 ) u 100 It

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[10.21]

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Es la medida anterior expresada en forma de porcentaje con respecto al riesgo de la enfermedad en la población que se debe a la acción del factor de riesgo. Si el riesgo de la enfermedad en la población y el riesgo del grupo no expuesto son iguales, esta proporción se reduce a 0. Si el riesgo en el grupo no expuesto es 0, el porcentaje será de 100 por 100. NOTA: En hipótesis de causalidad con respecto a los riesgos It, Ie e I0, se tienen generalmente las relaciones I0 < It < Ie, en donde el riesgo menor es del grupo no expuesto y el mayor es del grupo expuesto al factor de riesgo. 1. Porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo en la población RaP% en función de Pe y Rr El porcentaje del riesgo atribuible en la población se transforma a partir de la ecuación [10.21] así: Ra %

It  I 0 u 100 It

§ It I 0 · ¨¨  ¸¸ u 100 © It It ¹

§ I0 · ¨¨1  ¸¸ u 100 © It ¹

[10.22]

Reemplazando a I0 por su valor en función de It, Pe y Rr, de acuerdo con la ecuación [10.14], se tendrá: It § · ¨ 1  P ( Rr  1) ¸ e ¸ u 100 RaP % ¨1  It ¨ ¸ ¨ ¸ © ¹

§ · 1 ¸ u 100 ¨1  © 1  Pe ( Rr  1) ¹

[10.23]

Pe ( Rr  1) u 100 1  Pe ( Rr  1)

El porcentaje del riesgo atribuible al factor de riesgo en la población se expresa en función del exceso de riesgo relativo (Rr — 1) y de la proporción de la población expuesta al riesgo Pe. 2. Interpretación Un RaP % de 40 indica que el 40 por 100 del riesgo de la enfermedad en la población se debe a la exposición al factor de riesgo en estudio.

3. Estimación de los riesgos en estudios no poblacionales Cuando el estudio es poblacional, es decir, que se efectúa en la totalidad de una LibertadDigitalde | 2015 población o en una muestra representativa ella, el análisis de los riesgos se hace en

ENFOQUE EPIDEMIOLÓGICO DE RIESGO

181

forma directa. Sin embargo, el estudio poblacional no es lo usual y se verán las alternativas de estudio de riesgo en estudios de «cohorte» y de «casos y controles» no representativos de la población. a) Estudio de cohorte no representativo de la población

El análisis se hará según la tabla 10.5. TABLA 10.5

Fuera de las casillas internas, las marginales son (a + b) y (c + d), que son, respectivamente, la cohorte expuesta y la cohorte no expuesta. Son las cohortes disponibles inicialmente, bajo el supuesto de que no hay pérdida durante la investigación. La casilla n no es representativa de la población, es tan sólo el número de sujetos que participan en el estudio. La relación a/(a + b) es la frecuencia o proporción de sujetos que durante el tiempo de seguimiento han resultado con el efecto positivo. Es también el riesgo en el grupo expuesto. Es una medida directa. La relación c/(c + d) es la proporción de sujetos no expuestos al factor de riesgo que resultaron con el efecto o la enfermedad. Representa el riesgo de enfermar en el grupo no expuesto. Tanto en el grupo de cohorte expuesta a + b, como en la cohorte no expuesta c + d, la frecuencia de sujetos con el efecto se determina durante el tiempo de seguimiento. El riesgo en el grupo no expuesto es una medida directa, es decir, que se calcula directamente con los datos del estudio. a /( a  b)

o sea el riesgo relativo, se calcula en forma directa al final c /(c  d ) de la investigación. Es una medida directa sobre los grupos expuestos y no expuestos. Es la razón del riesgo en la cohorte expuesta sobre el riesgo de la cohorte no expuesta: Rr = Ie/I0. 2. El riesgo atribuible al factor de riesgo en la cohorte expuesta es: 1. La relación

Ra

a



c

ab cd Es una diferencia de riesgo, también una medida directa. 3. Igualmente el porcentaje de riesgo atribuible al factor de riesgo Ra % es una medida directa en un estudio de cohorte. 4. Sin embargo, como n no es representativo de la población, no se puede sacar LibertadDigital | 2015

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

directamente el riesgo atribuible al factor de riesgo en la población. Se puede estimar este riesgo por medio de registros, encuestas o investigaciones para conocer así el riesgo de enfermedad en la población, It. El riesgo atribuible al factor de riesgo en la población sería entonces: RaP = It — I0, encontrando a It, en la forma anteriormente dicha. 5. De la misma manera se puede igualmente estimar el porcentaje de riesgo atribuible en la población. It  I 0 RaP % u 100 It NOTA: Para el análisis de cohorte tipo densidad, ver los aspectos relacionados en el análisis estadístico esencial en estudio de cohorte tipo densidad. b) Estudios de casos y controles no representativos de la población

El análisis se hará de acuerdo con la tabla 10.6. TABLA 10.6

en donde, fuera de las casillas internas, las marginales conocidas son (a + c) y (b + d), que son, respectivamente, el grupo de casos y el grupo de controles de los cuales se dispone al principiar el estudio. No se conocerá la población expuesta al factor de riesgo ni la población no expuesta con los datos de este estudio, a menos de disponer de esta información con otros registros o estudios. Se averiguarán dentro de este análisis los sujetos participantes que han tenido o no la exposición. 1.

Estimación del riesgo relativo Rr, llamado la razón de disparidad OR

a) Estimación de punto del riesgo relativo En un estudio de «casos y controles» no representativo de la población no se puede calcular el riesgo en el grupo expuesto ni en el grupo no expuesto. En esta circunstancia, el riesgo relativo debe ser estimado con los datos del estudio por medio de la razón de disparidad (44, 120, 123). Se hará en primer lugar la comparación con un estudio poblacional para una enfermedad dada cuyo riesgo en la población es de 10 por 1.000 y cuya distribución del factor de riesgo en la población es del 25 por 100 para el grupo expuesto. Con el supuesto

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de que la distribución del factor de riesgo positivo es de un 80 por 100 en el grupo de enfermos, se tendrá la siguiente distribución en una población de 20.000 individuos, siendo: It = 10 por 1.000 Pe = 25% Proporción de enfermos expuestos: 80 % =

a ac

Se tendrá la tabla 10.7 TABLA 10.7

Transformando las casillas internas y marginales en base a probabilidad con respecto a la casilla n = 1, el ejemplo numérico se transformará en la tabla 10.8. TABLA 10.8

El riesgo relativo será dado así: a/(a + b) = 0,008/0,250 = 12 c/(c + d) 0,002/0,750 Se notará que: Pe = 0,250/1 = (a + b)/n P0 = 0,750/1 = (c + d)/n LibertadDigital | 2015

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

A medida que la tasa de enfermedad sea más baja, la probabilidad de la casilla b se asemeja mucho más a la de {a + b); igualmente la de d con respecto a la de la casilla (c + d), siendo que, respectivamente, las probabilidades de las casillas a y de c se hacen más pequeñas. De allí: a + b ~ = (sensiblemente igual) b c + d ~ = (sensiblemente igual) d La relación anterior se traducirá entonces: a /( a  b) c /(c  d )

:

( sensiblemente igual )

a/b

ad

c/d

bc

Implica entonces que en un estudio poblacional la relación: b/(b + d) ~ = (a + b)/n ~ = Pe, proporción de expuestos en la población; d/(b + d) ~ = (c + d)/n ~ = P0, proporción de no expuestos en la población. Con base en términos de probabilidad, la razón de disparidad o estimación del riesgo relativo será: ad

0, 008 u 0, 748

bc

0, 242 u 0, 002

12, 36

b) Estimación de intervalo y límites de confianza para la razón de disparidad La razón de disparidad OR = ad/bc, en estudios de casos y controles, es una estimación de punto y conviene buscar la estimación de intervalo para establecer sus límites superior e inferior de confianza (43, 73, 74, 130, 174, 177, 196). Sea una tabla de 2 x 2 para la búsqueda de la razón de disparidad en un estudio de «casos y controles» no representativo, según la tabla 10.9: TABLA 10.9

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Para el cálculo de sus límites de confianza, se hará en base a logaritmos naturales ln, según el método de Sheehe (174). ln(OR) = ln (ad/bc); Varianza (ln OR) = (1/a) + (1/b) + (1/c) + (1/d) Los límites de confianza serán dados por la expresión: ln(OR ) r Z

(1D /2)

ln(OR ) r 1, 96

1 a

u Varianza ln(OR ) 

1 b



1 c



1 d

siendo Z(1-Į/2) = 1,96, para un nivel de confianza de (1 — Į) de 0,95. El límite inferior de confianza del OR, que es la medida conveniente, debe ser mayor de 1 para que el factor de exposición sea tomado como responsable de la enfermedad. Será el antilogaritmo natural de:

ln(OR)  1, 96

1 a



1

1 1   b c d

El límite superior de confianza del OR será el antilogaritmo natural de:

ln(OR )  1, 96

1 a



1

1 1   b c d

Para el ejemplo numérico anterior se tendrá: OR

80 u 120

6, 4 30 u 50 ln 6, 4 1,8563

Varianza ln (OR) = 1/80 + 1/30 + 1/50 + 1/20 = 0,0743. Los límites de confianza serán dados por la expresión: ln 6,4 ± 1,96 1,8563 ± 1,96

(1/80) + (1/30) + (1/50) + (1/120) 0, 0743 = 1,8563 ± (1,96 x 0,2726)

Límite inferior de la razón de disparidad OR, en base a logaritmo natural 1,8563 - 0,5343 = 1,3220 Antilogaritmo natural de 1,3220 = 3,75. Así: Límite inferior de la razón de disparidad: 3,75.

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Límite superior de la razón de disparidad OR: 1,8563 + 0,5343 = 2,3906 Antilogaritmo natural de 2,3906 = 10,92. Así: Límite superior de OR = 10,92. Los valores de la razón de disparidad serán en este ejemplo: 3,75 < OR < 10,92 En un estudio de «casos y controles» no representativo de la población, el riesgo relativo se estima a través de la razón de disparidad: OR = a d/b c A diferencia del estudio de cohorte, el riesgo relativo en un estudio de «casos y controles» no se calcula directamente, sino que se estima en los datos de dicho estudio. 2.

Riesgo atribuible al factor de exposición: Ra

El riesgo atribuible al factor de exposición en el grupo expuesto no puede calcularse directamente en un estudio de casos y controles no representativo de la población. Tampoco puede ser estimado con los datos del estudio, a menos de disponer por otras fuentes de la información sobre el riesgo de la enfermedad en la población It la proporción de población expuesta Pe y no expuesta P0. Estos datos pueden ser conocidos por medio de estudios anteriores, encuestas o registros. Al conocer a través de otras investigaciones, encuestas o registros los valores de It, o sea el riesgo en la población, y de Pe, es decir, la proporción de la población expuesta, se estimará el riesgo atribuible: It (OR  1) Ra 1  Pe (OR  1) 3.

Porcentaje de riesgo atribuible Ra %

Puede ser estimado en función de la razón de disparidad, que a su vez es una estimación del riesgo relativo. Ra %

4.

OR  1

u 100 OR Riesgo atribuible al factor de riesgo en la población: RaP

No se puede estimar en forma directa en el estudio de casos y controles, sino a través de la estimación del Rr de dicho estudio y del conocimiento por otras fuentes del riesgo en la población, It, y de la proporción de la población expuesta Pe. La estimación es la siguiente: RaP

It u

Pe (OR  1) 1  Pe (OR  1)

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5. Porcentaje de riesgo atribuible en la población: RaP % No se puede estimar en forma directa. Fuera de la razón de disparidad OR, implica el conocimiento de la proporción de la población expuesta, Pe. No necesita el riesgo total en la población. La estimación será: RaP %

Pe (OR  1) u 100 1  Pe (OR  1)

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11 Errores y sesgos y su control

La investigación de un evento epidemiológico es una acumulación de conocimientos con respecto a este evento, en donde cada paso puede ser el eslabón de una cadena que sirva de orientación para la asociación causal. Para ello, es de suma importancia realizar un buen análisis y una interpretación correcta de los hallazgos para que sean válidos y poder ampliar o inferir las conclusiones a una población mucho mayor que la que participó directamente en el estudio. La presencia de un error en el conjunto de eslabones puede falsear las conclusiones o la inferencia final al terminar la revisión de una serie de hechos con mira a la descripción de un evento y de sus mecanismos causales, y a la aclaración de la relación de los hallazgos nuevos con hechos existentes. Para interpretar un estudio epidemiológico es importante estar alerta con respecto a los principales tipos de errores que se pueden presentar con el fin de evitarlos en el diseño, o lograr su control en el análisis, e interpretar los posibles errores residuales después del control. Al terminar la realización de un estudio epidemiológico, las conclusiones se refieren en primera instancia a la población de estudio sobre la cual se hace el ensayo. Se debe tratar más adelante de ampliar o inferir las conclusiones a otra población mayor, que es la población a riesgo, y luego ampliarlas aún más a la población de referencia, para de esta manera maximizar la inferencia. La población de referencia, además de incluir a la población a riesgo actual, representa a la población pasada, presente y futura, es decir, a una población hipotética sobre la cual se aplicarían las conclusiones del estudio. Sería mucho más importante que la población de referencia pueda ampliarse hasta, para algunos estudios, convertirse en la población general actual y futura. Hay ciertas dificultades, provenientes de errores tanto a nivel del análisis y de la interpretación de la conclusiones del estudio como para la maximización de la inferencia a la población de referencia, que deben ser evitadas (36, 37, 101, 103, 114, 117, 120, 162, 165). Los errores en el análisis de un estudio epidemiológico que afectan la validez de las conclusiones (entendiendo por validez, la precisión y la confiabilidad en los resultados del estudio), deben ser controlados. Los principales errores que se pueden encontrar en los diferentes estudios epidemiológicos son, entre otros, los siguientes: LibertadDigital | 2015 189

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— Error de muestreo. — Error de medición por parte del investigador, del observado y del instrumento de medición. — Error alfa y beta en la determinación de un evento epidemiológico. — Error de clasificación en la determinación de un evento. — Errores sistemáticos: (Sesgos de información, sesgos de selección, sesgos de confusión). — Error en la inferencia y error residual después del control. NOTA: Cuando el ERROR se repite en forma sistemática, lleva el nombre de SESGO. Los sesgos, cuando no se controlan, tienden a invalidar las conclusiones de un estudio.

1. Error de muestreo Es aquel que resulta del tamaño de muestra utilizado para estudiar algún evento. En estudios descriptivos el tamaño de la muestra poblacional debe ser más alto mientras más baja está la prevalencia o la incidencia, o la distribución del evento que se estudia. Al trabajar con una muestra n representativa de la población de referencia, la distribución del factor de riesgo o de la enfermedad puede ser exactamente igual a su distribución en esta población, o tener cierta diferencia con el verdadero valor en la misma. El error presentado por esta diferencia constituye el error de muestreo. Se entenderá que si la muestra n no es representativa de la población de referencia, la probabilidad de estar enfermo o la de contraer o de adquirir la enfermedad, lo mismo que la probabilidad de tener el factor de riesgo, es muy diferente a la de la población de referencia. Cuando se revisan los grupos de alto riesgo o las categorías de interés más susceptibles de tener o de adquirir una enfermedad, se estudia una muestra seleccionada en dichos grupos en donde la probabilidad de enfermar es mayor que en la población de referencia. Así que se debe tener en cuenta este punto cuando se hace la inferencia a la población de referencia. El error de muestreo disminuye al aumentar el tamaño de muestra; depende igualmente del tipo de muestreo utilizado y de la variabilidad del evento que se estudia; mientras haya menor variabilidad, menor será el error de muestreo.

2.

Error de medición

Una cualidad inherente de cualquier buena medida es que se pueda repetir innumerables veces quedando en las mismas dimensiones. Una medida no es confiable cuando: — Hay error o variación de parte de los investigadores o de parte de los sujetos observados. — El fenómeno observado cambió. — El instrumento de medida está intrínsecamente inexacto.

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Para algún tipo de medición, se necesita revisar los aspectos del investigador, del sujeto observado y del instrumento de medición. a) Investigador Se puede presentar falta de estandarización en un mismo investigador por tener criterios diferentes durante el desarrollo del estudio. El investigador que no sigue el mismo criterio y la misma forma de medición induce a error en la determinación del evento que está revisando, y las diferentes medida que él realiza no serán comparables. Cuando hay varios investigadores, puede existir variación no sólo intra-investigador, sino entre investigadores, lo que hace que un mismo sujeto observado por varios investigadores puede presentar unas mediciones del evento muy diferentes por cada uno. Deben ser estandarizados para evitar variación significante entre ellos. Es regla procurar evitar el tipo de error intra e inter-investigadores, lo que puede influir en la validez y en la inferencia de las conclusiones. b) Sujeto observado En cuanto al sujeto observado, es importante estandarizar la situación en que se debe realizar la observación. No es igual tomar la presión arterial a un individuo acostado y en reposo, que tomar esta presión arterial inmediatamente después de un ejercicio prolongado. El proceso debe ser estandarizado para todos los sujetos que serán observados. c)

Instrumentos

Los instrumentos de medida deben ser estandarizados para tener una medición uniforme a través del tiempo. Varios tensiómetros deben marcar la misma presión para el mismo individuo en un momento dado. Es aconsejable tener los mismos tipos de aparatos para lectura estandarizada, precisa y clara. Estos errores del investigador, del sujeto observado y del instrumento de medida pueden alterar las conclusiones que se hacen de un estudio. La tabla 11.1 servirá para ilustrar los diferentes tipos de errores que se verán a continuación. TABLA 11.1

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3. Error alfa (Į) y error beta (ȕ) en la determinación de un evento epidemiológico El método para diagnosticar alguna enfermedad puede ser por los criterios dignósticos usados normalmente para detectar alguna enfermedad, que es la presunción clínica, más las ayudas diagnósticas paraclínicas. Pero se puede no diagnosticar a un individuo con determinada enfermedad. También se puede diagnosticar erróneamente a un individuo como enfermo de una patología que no tiene. Al tener un evento epidemiológico, una enfermedad, por ejemplo, clasificada según la dicotomía más y menos (+ y —), y de acuerdo con la verdadera condición del individuo realmente enfermo o realmente sano, puede presentarse la siguiente situación en un grupo de individuos: — Verdaderos positivos V. P. = Sujetos realmente enfermos y clasificados como tal. — Verdaderos negativos V. N. = Sujetos no enfermos y clasificados como tal. — Falsos positivos F. P. = Sujetos no enfermos realmente, pero clasificados como positivos o enfermos. — Falsos negativos F. N. = Sujetos realmente enfermos, pero clasificados como negativos o no enfermos. Al clasificar a la enfermedad en una comunidad, puede existir las siguientes probabilidades con respecto a la verdadera situación: — Probabilidad alfa, P(Į), o sea, la probabilidad de no estar enfermo realmente y ser clasificado como tal; es la probabilidad de ser un falso positivo. — Probabilidad beta, P(ȕ), o sea, la probabilidad de estar realmente enfermo, pero clasificado como no enfermo; es la probabilidad de ser un falso negativo. — Probabilidad uno menos alfa, P(1 —Į), probabilidad de no estar enfermo y ser bien clasificado como no enfermo. — Probabilidad uno menos beta, P(1 — ȕ), probabilidad de estar enfermo y ser bien clasificado como enfermo. Es la probabilidad de ser diagnosticado como tal estando enfermo. Estas diferentes probabilidades se muestran en la tabla 11.2: TABLA 11.2

Cuando el método de clasificación se hace por medio de prueba o test en una comunidad, según la tabla 11.3, traduce la probabilidad de estar enfermo o no en dicha comunidad, confrontando la prueba con la situación real de la enfermedad. LibertadDigital | 2015

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TABLA 11.3

La probabilidad uno menos beta, P(1 — ȕ), representa la sensibilidad de la prueba, o sea, la probabilidad de dar un resultado positivo al individuo realmente enfermo. La probabilidad uno menos alfa, P(1 — Į), representa la especificidad de la prueba, o sea, la probabilidad de dar un resultado negativo al individuo que se encuentra libre de la enfermedad investigada. La probabilidad alfa, P(Į), es la probabilidad de dar un resultado como falso positivo. La probabilidad beta, P(ȕ), es la probabilidad de dar un resultado como falso negativo. El error alfa (Į), consiste en la clasificación de los falsos positivos, y el error beta (ȕ), en la clasificación de los falsos negativos. De allí el error alfa (Į) consiste en diagnosticar como positivo o como enfermo a algún sujeto que no esté enfermo o sea el error de tener a falsos positivos. El error beta (ȕ) consiste en diagnosticar como negativo o como no enfermo a algún sujeto que realmente esté enfermo. Es el error de tener a falsos negativos. Este tipo de error, cuando se presenta, puede alterar la fuerza de la asociación entre un factor de riesgo y un efecto, dependiendo si predomina los falsos positivos o los falsos negativos o si se presentan en forma simultánea. Lo anterior, tanto para un procedimiento diagnóstico como para una prueba, se refiere a una comunidad. Cuando se estudia un evento en una muestra, tal como se presenta en la tabla 11.4, las casillas a, b, c, y d no indican probabilidad, sino valores absolutos, en donde b y c representan, respectivamente, a los falsos positivos y a los falsos negativos. El error de clasificar a algunos individuos falsamente como enfermos o no enfermos puede influir sobre la fuerza de la asociación investigada (véase tabla 11.4).

TABLA 11.4

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4. Error de clasificación en la determinación de los eventos epidemiológicos En una muestra n, representativa o no de una población, se puede buscar la prevalencia de un evento, como una enfermedad, simultáneamente con la presencia de otro evento como un factor de riesgo. En los ejemplos que se verán a continuación, se hacen dos tipos de medida en una muestra de 219 sujetos. Por una parte: individuos con una patología específica, E + (25); e individuos sin dicha patología, E — (194). Por otra parte, en cuanto a la medición del factor de riesgo: individuos con la presencia del factor de riesgo, Fr + (22), e individuos sin el factor o de menor exposición, Fr — (197). La tabla 11.5 que se toma como base de comparación, representa la situación real en donde la enfermedad E es la hipertensión arterial y el factor de riesgo Fr es la ingestión regular de anticonceptivos orales.

Las casillas internas indica: a = 7 = individuos con Fr +, E +. b = 15 = individuos con Fr +, E — . c = 18 = individuos con Fr —, E +. d = 179 = individuos con Fr —, E —. n = 219 = total de individuos en el estudio. Los principales errores en la clasificación de la enfermedad o del factor de riesgo dependen, en primer lugar, del establecimiento de los criterios para la definición del evento. Un evento con falta de claridad en su definición implicaría un error en su determinación en un individuo. Por ejemplo, hay que establecer en forma muy clara los criterios de definición o la descripción de una enfermedad para poder posteriormente determinarla en el sujeto enfermo. Por otra parte es posible que, aun estando más firme el criterio para la definición del factor de riesgo y del efecto, haya la probabilidad de clasificar como positivo lo que es realmente negativo o viceversa.

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Estos errores se resumen así: a) Error por exceso en los criterios de la determinación de la enfermedad En esta situación se encuentran menos individuos con la enfermedad que los que realmente son. Se disminuye E + y se aumenta el número de individuos con E —. Los sujetos con Fr + y Fr — quedan constantes. El desplazamiento de la flecha va de izquierda a derecha. Los individuos pasan de a hacia b, y de c hacia d, respectivamente. Este error se muestra en la tabla 11.6, la cual se puede comparar con la tabla base 11.5. TABLA 11.6

b) Error por defecto o disminución de criterios en la determinación de la enfermedad Se aumentan los sujetos con E +, disminuyendo aquellos con E —. Quedan constantes los individuos con Fr + y Fr —. Hay más individuos que aparecen con la enfermedad que los que realmente son enfermos. El desplazamiento indicado por las flechas va de b hacia a, y de d hacia c. Hay en consecuencia un aumento de las casillas a y c, respectivamente, con disminución de las casillas b y d. Este tipo de error se representa en la tabla 11.7, la cual puede compararse con la tabla base 11.5. TABLA 11.7

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c) Error por aumento o exceso de criterios en la determinación del factor de riesgo Disminuyen los sujetos con la exposición, resultando una reducción de individuos con Fr + y un aumento de los con Fr — . Quedan constantes los individuos con E + y con E —. Las flechas indican el error proviniendo del desplazamiento de sujetos de a hacia c y de b hacia d, respectivamente. Este tipo de error es representado en la tabla 11.8 que puede compararse con la tabla base 11.5.

d) Error por defecto o por disminución de criterios en la determinación del factor de riesgo Se produce el fenómeno inverso con aumento de individuos en Fr + y disminución en Fr —. Quedan los individuos en E + y E — constantes. Las flechas indican el error que resulta del desplazamiento de c hacia a y de d hacia b, respectivamente. Esta situación se observa en la tabla 11.9, que puede compararse con la tabla base 11.5.

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e) Interpretación con error a la vez en la clasificación de la enfermedad y del factor de riesgo Un error de clasificación a favor del factor de riesgo positivo Fr + y al mismo tiempo a favor de E — traerá un aumento más que todo de la casilla b en donde se encuentran la convergencia de dos flechas, y una gran disminución en la casilla c de donde parten dos flechas, tal como lo indica la tabla 11.10.

Un error de clasificación a ventaja del factor de riesgo negativo Fr — y al mismo tiempo a favor de E + se traducirá en un aumento de la casilla c en donde convergen las dos flechas y una disminución de la casilla b de donde parte dos flechas, como lo indica la tabla 11.11.

En un estudio epidemiológico, la determinación de un evento debe hacerse con criterios uniformes para todos los individuos que participan en el estudio. De esta forma, los criterios de determinación del factor de riesgo tienen que ser idénticos tanto para los sujetos con el efecto o enfermedad E +, como para los sujetos sin el efecto E —. Por otra parte, la determinación del efecto o de la enfermedad debe ser idéntica tanto en el grupo con el factor de riesgo positivo Fr +, como en el grupo con el factor de riesgo negativo Fr —.

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5. Errores sistemáticos: sesgos a) Sesgos de información Los sesgos de información son errores sistemáticos derivados de diferencia de procedimientos parcializados más a un grupo que a otro, que afecta así la validez y la inferencia de los resultados de un estudio. Cuando, por ejemplo, la determinación de un evento se hace con criterios más definidos en el grupo índice (grupo de estudio) que en el grupo referente (grupo de comparación), se está en presencia de un sesgo. El sesgo de información se puede presentar tanto en la distribución del factor de riesgo como en el efecto, sea por aumento o por disminución, de los criterios de su determinación. Un error sistemático, caracterizado, por ejemplo, por la determinación de un evento en forma más rígida solamente para cierto subgrupo del efecto o del factor de riesgo, y no para los demás subgrupos, es un sesgo de información. Si la determinación del efecto se hace sistemáticamente mejor y con más énfasis en el grupo expuesto a un factor de riesgo que en el grupo no expuesto a este factor, habrá un sesgo en la determinación del efecto en el grupo expuesto. Es un sesgo de clasificación o de información. En un estudio de casos y controles, el afán excesivo en forma sistemática para buscar la información sobre la presencia del o de los factores de riesgo en el grupo de casos y la manera desigual que se lo hace en el grupo de controles conducen a un sesgo de información o de clasificación que invalidará las conclusiones del estudio si no se controla este error (40). En un estudio de cohorte, la búsqueda del efecto en una forma sistemáticamente mucho más rígida en el grupo de la cohorte expuesta al factor de riesgo que en el grupo no expuesto a dicho factor conduce igualmente a un sesgo de información (165). Las tablas 11.12a y 11.12b indican un sesgo en la determinación del efecto en el grupo expuesto al factor de riesgo Fr + , sesgo que se puede cumplir a favor de la casilla a cuando la flecha va de b hacia a, o a favor de la casilla b cuando la flecha va de a hacia b.

Las tablas 11.13a y 11.13b indican un sesgo en la determinación el efecto dentro del grupo no expuesto Fr —. Puede ser a favor de la casilla d cuando la flecha va de c hacia d, o a favor de la casilla c, cuando la flecha va de d hacia c. Es importante evitar estos tipos de sesgos de las tablas 11.12a, 11.12b, 11.13a y

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11.13b que se pueden presentar más que todo en estudios de cohorte prospectiva y también en los estudios experimentales o de intervención.

Las tablas 11.14a y 11.14b indican un sesgo en la determinación del factor de riesgo en el grupo con el efecto positivo E +. Puede ser a favor de la casilla a cuando la flecha va de c hacia a, o de la casilla c cuando la flecha va de a hacia c.

Las tablas 11.15a y 11.15b indican un sesgo en la determinación del factor de riesgo en el grupo con efecto negativo E —. Puede ser a favor de la casilla b cuando la flecha va de d hacia b, o a favor de la casilla d cuando la flecha va de b hacia d.

Este tipo de sesgo de las tablas 11.14a, 11.14b, 11.15a y 11.15b se pueden presentar más que todo en los estudios de casos y controles. Es importante estar alerta para

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evitar esta clase de errores con el fin de no invalidar las conclusiones del estudio y por ende la inferencia. El control de este tipo de sesgo que se presenta por la búsqueda de una información más parcializada en un grupo de estudio que en un grupo de comparación, o viceversa, se puede obtener en el estudio experimental mediante la asignación ciega del factor de riesgo y la determinación ciega en lo posible del efecto. Para un estudio de casos y controles, los investigadores encargados de la determinación del efecto no deben ser los mismos encargados posteriormente de la determinación del Fr. En un estudio de cohorte, los investigadores que tienen la tarea de determinar la información sobre la exposición no deben ser los mismos con la función de determinar la información posterior del efecto en los grupos expuestos y no expuestos, ya que por el previo conocimiento del grupo de exposición al cual pertenece el individuo habría tendencia en forma consciente o inconsciente de buscar con más detenimiento el efecto o enfermedades en su forma más incipiente. Nótese que los errores de medición de parte del investigador, del observado y del instrumento de medición, al repetirse en forma sistemática, conducen a un sesgo de información. Implica entonces una adecuada estandarización y una buena revisión para evitar esta clase de errores que se cometen ya después de la iniciación del estudio. b) Sesgo de selección Por su parte, habrá un sesgo de selección cuando los individuos pertenecientes al grupo de estudio se escogen de una manera sistemáticamente diferente a los del grupo testigo (121). Mientras que el sesgo de información se presente después de tener los individuos de la muestra, los sesgos de selección se presentan antes o durante el procedimiento para escoger la muestra o los sujetos de observación. Por ejemplo, el estudiar la relación de un factor de riesgo con un efecto en un grupo de voluntarios, como grupo índice o como grupo referente, conduciría a un sesgo de selección. En un estudio de casos y controles, los grupos deben ser similares entre sí salvo con respecto al efecto, siendo que el efecto positivo establecerá el caso y el efecto negativo establecerá el control. Por ejemplo, si se quiere estudiar la relación entre el cáncer de cuello uterino y la promiscuidad sexual, es evidente que el grupo de casos no pueda ser un grupo de prostitutas con cáncer de cuello uterino versus un grupo de control conformado mayoritariamente con monjas católicas. En un estudio de cohorte, el procedimiento de selección para el grupo expuesto o grupo índice debe ser el mismo para escoger el grupo no expuesto o referente, con respecto a las variables principales, salvo con respecto a la exposición. Al escoger el grupo índice con un promedio de edad 20 años mayor que el grupo referente para la determinación posterior de un efecto que se desarrolla entre los 50-64 años de edad se traduciría en un sesgo de selección. Ocurre también el sesgo de selección en un estudio experimental cuando se escoge a los no participantes como grupo de comparación y a los participantes como grupo de estudio (85, 165). Teóricamente el sesgo de selección se puede cometer a la iniciación del estudio o antes. El sesgo de selección es difícil de controlar una vez que el estudio haya sido ejecutado. Se puede reconocer en el momento de la discusión e interpretación de los resultados para valorar su alcance. Si dicho sesgo es tan severo para llegar a invalidar las conclusiones, la solución sería repetir el estudio. El sesgo de selección se previene o

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se atenúa con un buen diseño y un conocimiento profundo del tema de estudio y de las variables relacionadas. c) Sesgos de confusión Es el producido por un factor de confusión, que es una variable independiente asociada al factor de riesgo investigado o a la enfermedad o efecto, o con ambos, contribuyendo a minimizar la importancia o a exagerar la supuesta contribución del factor de riesgo en el desarrollo de la enfermedad (137, 158). Si Fr es un factor de riesgo y E la enfermedad, y resulta que los individuos con Fr en el grupo de estudio tienden a tener una mayor frecuencia de E que en el grupo testigo, puede resultar lo siguiente: 1. Que Fr sea una causa de E. Lo que se traduce por el diagrama:

En esta situación Fr produce E, directa o indirectamente, en la cadena de causalidad. Una dieta alta en grasa animal produce arterioesclerosis. 2. Que Fr está asociado con algún otro factor D. Pero Fr es causa de E, mientras que la asociación de D con E es espuria o no causal. Se traduce por el diagrama:

En esta situación D no produce E, ni tampoco produce Fr, sino que Fr produce E. D se encuentra asociado con Fr, este último es el verdadero factor de riesgo o causa de E. La acción de Fr y D sobre E puede ser indistinguible. 3. Que Fr sea un factor de riesgo o causa de E, pero Fr se encuentra asociado con otro factor D, el cual a su vez esté asociado con el efecto E. Este es el factor de confusión de tipo clásico. Se traduce por el diagrama siguiente:

4.

Que Fr y D son factores de riesgo independientes entre sí, pero que ambos están asociados o son causas de E. Se traduce por el diagrama:

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Tanto el cigarrillo Fr, como el asbestos, son factores de riesgo en la producción del cáncer del pulmón, E. La presencia de Fr y D en este ejemplo constituye lo que se llama factores de riesgo sinérgicos con respecto a E (94, 157, 159). 5.

Que Fr sea un factor de riesgo o causa de E, pero E presenta una asociación espuria con otro factor D, que no es causa de E.

Se traduce por el diagrama siguiente

en donde Fr produce E, pero D está asociado a E. D puede ser en esta circunstancia únicamente un indicador de riesgo. Entonces, en estos cuatro ejemplos anteriores, si no se controla D, las acciones de Fr y D con respecto al efecto E son indistinguibles o se confunden. Si el factor de riesgo investigado es Fr, la variable D es un factor de confusión para Fr, o viceversa, si D es la variable de estudio. Cuando el factor de confusión es conocido, se facilita su control. Al ser desconocido, la asociación de Fr con E podría resultar secundaria. Se debe aclarar la acción de otras variables o factores en la relación de Fr con E que constituye el interés del estudio. Al establecer la relación de Fr con E, el factor de riesgo Fr es una variable independiente y el evento E constituye una variable dependiente. Por su parte, los factores de confusión se comportan como variables independientes asociados con Fr o con E, o con ambos eventos. Se debe remover la acción de otras variables independientes, fuera de Fr, sobre la variable dependiente E. Dicha remoción es el control de variable y en esta circunstancia es el control de los factores de confusión.

6.

Control de variables de confusión

Un buen control de variables se obtiene en primer lugar por un diseño bien apropiado, teniendo en cuenta además una profunda revisión del tema y las diversas relaciones del o de los factores de riesgo que influyen sobre el efecto en estudio. Como hay aspectos que se escapan y se encuentran generalmente dificultades tanto en el diseño como en la ejecución del estudio y en su análisis, es importante recurrir a otros mecanismos (36, 37, 117, 120, 137, 162). El control de las variables o de factores de confusión puede lograrse entre otras formas por: — la aleatorización; — la restricción; — la estratificación y el ajuste; — el equiparamiento (apareamiento o pareo); — el análisis multivariado.

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a) Por la aleatorización Este procedimiento controla el papel de los factores conocidos y desconocidos que intervienen en la relación de un factor de riesgo con un efecto. Es uno de los medios poderosos de control de los factores de confusión y de las variables en general. La aleatorización neutraliza el papel de los factores de confusión distribuyéndolos en forma similar a los diferentes grupos de estudio y de control. La aleatorización se encuentra, sin embargo, limitada a los estudios epidemiológicos de intervención o experimentales. Este tipo de control se ve disminuido cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Si se tiene un grupo de 100 sujetos de observación, por ejemplo, 100 individuos, al aleatorizar dichos individuos en grupo de estudio y grupo de comparación, cada individuo tendrá la misma probabilidad de pertenecer a uno u otro grupo. Eso hace que una variable de confusión, por ejemplo, el hábito de fumar, sea distribuida en igual forma entre los grupos de estudio y de control; un grupo no se verá más afectado que el otro con respecto al hábito de fumar. Esta repartición se hará en forma igual para una variable desconocida, pero que por medio de la aleatorización se distribuirá con la misma probabilidad en el grupo de estudio y en el grupo de comparación. Este punto se encuentra ampliado en el estudio experimental o de intervención. b)

Por la restricción

Implica la comparación de los grupos índice y referente en una categoría restringida de la variable que confunde. Si la edad se presenta como una variable de confusión, la comparación entre el grupo de estudio y el grupo referente se hará en una categoría de edad, dependiendo de la enfermedad, por ejemplo, en el grupo de 35-44 años. Aunque la edad en esta circunstancia específica no produce confusión, sin embargo, el análisis de un estudio en una sola categoría de edad no permite apreciar la relación de las variables Fr y E en otras categorías de edad de interés, lo que produce una limitación para el estudio cuando se emplea este tipo de control. c) Por la estratificación También la estratificación es un poderoso procedimiento de control para las variables y factores de confusión conocidos. Actúa tanto a nivel de diseño como a nivel del análisis, pero con mayor énfasis en el análisis. El procedimiento de estratificación se puede emplear en cualquier tipo de estudio epidemiológico, experimental, analítico o descriptivo. La estratificación no actúa sobre factores de confusión o variables desconocidos. Las variables sometidas a estratificación pueden ser analizadas a diferencia de las sometidas a equiparamiento. El procedimiento de estratificación consiste en establecer varias subdivisiones, o estratos o categorías para determinada variable. Dentro de cada categoría y en forma global se pueden analizar las relaciones de un factor de riesgo con un efecto investigado para su posterior análisis entre categorías (16, 18, 19, 26, 43, 75, 87, 116, 136, 154, 156, 161, 162, 183, 189). Al estratificar por sexo, las dos categorías posibles son femenino y masculino. La

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estratificación por grupo sanguíneo permite las cuatro categorías de grupo A, grupo B, grupo AB, grupo O. Estas dos variables son cualitativas a nivel nominal. La siguiente variable, nivel socio-económico, también cualitativa, pero de tipo ordinal, puede estratificarse en las siguientes categorías descendentes, clase alta, mediaalta, media-media, media-baja y baja. Al estratificar por la presión arterial sistólica en mm Hg, variable cuantitativa, se puede ver en el análisis, en cada una de las categorías o estratos en los cuales se subdivide artificialmente la presión arterial, la relación de un efecto con el factor de riesgo y se pueden comparar las diversas categorías entre sí. Este punto es objeto de un capítulo especial: «Análisis estratificado en los estudios epidemiológicos». Igualmente se verá aparte el tema del ajuste que pondera la medida del efecto (proporción o tasa de incidencia o de mortalidad, riesgo relativo) de los diferentes estratos en una sola medida global ajustada.

d) Por el equiparamiento Como la aleatorización como control de variables es de uso limitado solamente a los estudios experimentales o de intervención, se puede emplear, entre otros medios de control, el equiparamiento en estudios analíticos. Es también una buena herramienta metodológica, aunque de menor grado que la aleatorización y la estratificación. Su uso es para el control de variables o factores de confusión conocidos. No se equipara por variables o factores desconocidos. Se emplea preferentemente en los estudios epidemiológicos analíticos, tanto de cohorte como de casos y controles; sin embargo, su aplicación es más común en estos últimos, aunque más controvertido (14, 16, 17, 36, 87, 104, 118, 120, 123, 128, 129, 131, 154, 188). Existe el equiparamiento en frecuencia y el equiparamiento individual. En el equiparamiento en frecuencia la muestra está dividida en subcategorías del grupo índice y del grupo referente, y cada una de ellas repartida en forma similar en relación con los factores de confusión a eliminar. El equiparamiento en frecuencia como mecanismo de control de variables es engorroso en los estudios analíticos y, en lo posible, se prefiere la utilización del análisis estratificado o del análisis multivariado. El equiparamiento individual es la clase de equiparamiento utilizado generalmente en estudios de casos y controles. La relación de equiparamiento más empleada es de un control por cada caso, pudiendo llegar hasta de cinco controles por un caso. Se usa la técnica del muestreo pareado en primera instancia, con el complemento de que los individuos controles de la muestra serán similares a los casos correspondientes con respecto a los criterios escogidos. Dados unos sujetos que pertenecen a un grupo de estudio o grupo índice, el equiparamiento por una variable (con relación de 1 a 1) consiste en la selección de un grupo referente o de comparación, de tal manera que a cada sujeto de observación del grupo índice le corresponda un sujeto referente con la misma distribución de la variable. Así con respecto a dicha variable, el grupo índice y el grupo referente tendrán la misma distribución. El equiparamiento individual es objeto de un tratamiento especial en otro capítulo.

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e) Por el análisis multivariado Cuando el análisis estratificado se vuelve difícil de manejar por un gran número de variables a cruzar a la vez y por un aumento de categorías en cada variable, se recurre al análisis multivariado. El análisis multivariado trata al mismo tiempo el papel de un factor de riesgo y de los otros factores independientes o relacionados que están confundiendo o alterando su relación con el efecto. En general este tipo de análisis controla de manera simultánea un número apreciable de variables, mientras que el análisis estratificado no lo puede hacer. El análisis multivariado implica el uso obligatorio de una computadora. Para el tratamiento del análisis multivariado se remite a referencias como Breslow, Rothman y otras (15, 16, 19, 45, 50, 59, 64, 76, 136, 155, 162, 180, 184).

f) Relación entre los procedimientos de aleatorización, estratificación y equiparamiento La aleatorización y el equiparamiento son procedimientos de control de variables utilizados únicamente en el diseño del estudio epidemiológico. No se aleatoriza en el análisis; el análisis equiparado se hace previo equiparamiento en el diseño. El control por estratificación puede hacerse tanto en el diseño como en el análisis, pero es mucho más usado en el análisis. La aleatorización es un medio de control de variables conocidas y desconocidas. El equiparamiento y la estratificación pueden controlar únicamente variables conocidas. La aleatorización, como control de variables, se utiliza exclusivamente en estudios experimentales. El equiparamiento se emplea generalmente en estudios analíticos de casos y controles y de cohorte. La estratificación se usa en cualquier tipo de estudios epidemiológicos. La aleatorización, como no se utiliza por alguna variable específica, permite el análisis posterior de las variables que se desean. El mantener el equiparamiento por determinada variable no permite el análisis posterior por esta variable dentro del estudio. Si se equipara por edad, no se puede analizar las relaciones de un factor de riesgo con un efecto por la variable edad, a menos que se desconozca el pareo en el análisis. La estratificación por una determinada variable sí permite el análisis por la misma entre las diferentes categorías de esta variable. Al estratificar por grupos de edad se puede analizar por esta variable. Un mismo estudio permite el empleo de la estratificación y del equiparamiento individual, pero como control de variables diferentes. Se puede aleatorizar y estratificar en el mismo estudio, siendo la aleatorización un método de control inespecífico para las variables en general en el diseño y la estratificación un control para una variable específica. El mejor procedimiento de control de variables y, por ende, de los factores de confusión, es la aleatorización (cuando el tamaño de muestra es adecuado), por controlar tanto factores conocidos como factores desconocidos. Pero como su uso está reservado al estudio experimental, el resto de estudios epidemiológicos emplea generalmente los diferentes procedimientos anteriores o una combinación de ellos para un buen control de factores de confusión hasta donde sea posible.

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

7. Error en la inferencia y error residual La clase de error en la inferencia por mala interpretación de las conclusiones proviene: — Cuando la muestra sobre la cual se realiza el estudio no es representativa de la población de referencia. — Cuando se hace inferencia a una población de la cual la muestra no está incluida o lo está parcialmente. — Cuando se realiza un estudio con dos o más muestras que no pertenecen a la misma población, o son muestras con variables demográficas diferentes (aunque podrían pertenecer a la misma población), o cuando son muestras no similares. Es importante entonces controlar los errores principales que se pueden presentar en la inferencia, en primer lugar, por falta de validez de las conclusiones y, luego, por falta de representatividad de los grupos de estudio a la población de referencia. El error residual es el que persiste después de un control de los principales errores vistos anteriormente. Cuando se controlan los distintos tipos de errores en un estudio o cuando dicho estudio carece de ellos, se aumenta su validez. Pero se aumenta su costo, lo que disminuye la eficiencia del estudio o su rendimiento por unidad de costo y por unidad de observación. Precisamente, como el control se hace hasta donde sea posible y tanto un exceso como una falta de él es perjudicial, se debe estar consciente de que a pesar de un buen control pueden quedar factores de confusión residuales debidos a factores no controlados, no explicados o desconocidos, con influencia más o menos marcada sobre la inferencia causal, sin tener la forma de medir esta alteración. El control en exceso disminuye o rebaja la asociación causal que se pudiera encontrar entre un factor de riesgo y un efecto. Para proteger el problema de eficiencia se necesita hacer el control indispensable, sin exceso, existiendo la posibilidad de que quede todavía algún tipo de error, que es el error residual, para evitar de disminuir demasiado la eficiencia en busca de un aumento de validez. El error residual debe ser tomado en cuenta para las conclusiones del estudio que se realiza.

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12 Análisis estratificado - ajuste del riesgo relativo

En ocasiones, cuando se plantea el análisis de un estudio observacional, se ve la necesidad de controlar una variable porque se sospecha su posible participación como variable de confusión. Una de las formas de realizar este control es por medio de la estratificación. La estratificación consiste en organizar grupos homogéneos internamente y heterogéneos entre sí, con respecto a la variable que supuestamente produce confusión. Se obtiene entonces una estimación de la medida de asociación en cada estrato, y finalmente se ponderan las diversas estimaciones en una sola medida global y ajustada. Para el análisis estratificado será necesario realizar varios pasos, a saber: — Estratificar según categorías de importancia de dicha variable. — Calcular la estimación del riesgo relativo para cada estrato o categoría. — Calcular el Chi-cuadrado para cada estrato. — Obtener el factor de ponderación en cada estrato. — Obtener el riesgo relativo global ajustado. — Interpretar los resultados.

1. Estudio de cohorte de tipo proporción En los estudios de cohorte se puede controlar una variable que produce, o se sospecha que produce, confusión, tanto en el momento del diseño como en la ejecución, mediante el análisis estratificado. Los pasos para efectuar el control de una variable (por estratificación) son exactamente los mismos que se siguen en el estudio de casos y controles. El objetivo es establecer el riesgo relativo global ajustado y el Chi-cuadrado global de asociación correspondiente a dicho Rr ajustado (19, 26, 37, 75, 87, 102, 116, 154, 156, 161, 162, 183, 189). Se debe recordar que el estudio de cohorte es generalmente de dos clases: por una parte, de tipo proporción y, por otra, de LibertadDigital tipo densidad o de tasa. | 2015

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a) Paso 1: Estratificación La tabla global se subdivide en varios j estratos con respecto a la variable que se quiere controlar. En este ejemplo se presentan tablas de 2 * 2.

En el estudio de cohorte de tipo proporcional, los símbolos se representan para los diferentes j estratos de la manera siguiente:

Fr + = Presencia del factor de riesgo. Fr — — Ausencia del factor de riesgo. E + = Presencia del efecto. E — = Ausencia del efecto. aj = Sujetos de la cohorte con el Fr +, y con el E +. bj = Sujetos de la cohorte con el Fr +, y con el E —. cj = Sujetos de la cohorte con el ir —, y con el E +. dj = Sujetos de la cohorte con el Fr —, y con el E —. m1j = aj + bj = Total de sujetos en la cohorte con el Fr +. m2j = cj + dj = Total de sujetos en la cohorte con el Fr —. G1j = aj + cj = Total de sujetos en las cohortes con el E +. G2j = bj + dj = Total de sujetos en las cohortes con el E —. nj = aj + bj + cj + dj = Total de sujetos en el estrato j.

b)

Paso 2: Estimación del riesgo relativo Rr para cada estrato o categoría

En cada j estrato, los riesgos se representan por proporciones de la manera siguiente: PIej = Riesgo en el grupo con el Fr + :

PI oj = Riesgo en el grupo con el Fr — :

PItj = Riesgo total en cada estrato : LibertadDigital | 2015

aj

aj

(a j  b j )

m1 j

cj

cj

(c j  d j )

m2 j

g1 j ( g1 j  g 2 j )

g1 j nj

ANÁLISIS ESTRATIFICADO - AJUSTE DEL RIESGO RELATIVO

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El riesgo relativo estimado en cada estrato es entonces:

c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado para cada j estrato Al igual que en los estudios de casos y controles, la fórmula corta del chi-cuadrado para el cuadro de 2 por 2, con 1 grado de libertad, se expresa así:

d) Paso 4: Obtención del factor de ponderación wj en cada estrato Es la expresión de: y

e) Paso 5: Cálculo del riesgo relativo global ajustado Se traduce por Rr g-a:

Se puede calcular el Rr g-a en una forma alterna:

Se puede obtener el Rr global sin ajustar Rr g para su comparación con el riesgo relativo global ajustado Rr g-a a partir de la tabla global.

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

f) Paso 6: Interpretación Para una mejor interpretación del riesgo relativo global ajustado, es importante conocer el chi-cuadrado global sin ajustar para su comparación con el chi-cuadrado global ajustado, para ver si aumenta, disminuye o revierte la asociación. 1.

El chi-cuadrado global ajustado se traduce de la manera siguiente:

2. El chi-cuadrado global sin ajustar X2 g se traduce por la expresión siguiente, tomada de la tabla global.

3. Por otra parte, a través del chi-cuadrado global ajustado se calculan los límites superior e inferior de confianza del riesgo relativo global ajustado, recordando que en caso de una hipótesis de causalidad, el límite inferior del riesgo relativo debe ser superior a 1 para empezar a pensar en causalidad. El intervalo de confianza (95 %) para el riesgo relativo global ajustado Rr g-a permitirá el cálculo del límite superior de confianza LIC según la forma siguiente: a) Límite superior de confianza (95 %):

b)

Límite inferior de confianza (95 %):

2. Estudio de cohorte de tipo densidad Para el estudio de cohorte de tipo densidad se retomarán los mismos pasos que para el estudio de cohorte de tipo proporcional. Se observará que en esta modalidad se trabaja con el denominador tiempo-persona. Los pasos a seguir serán los siguientes:

a) Paso 1: Estratificación La tabla global se subdivide en varios j estratos, según la naturaleza de la variable que se controla.

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Tabla para cada j estrato

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Tabla global

El significado de los símbolos en los diferentes j estratos es el siguiente: aj = Sujetos de la cohorte con el Fr +, presentando en el seguimiento el efecto E +. cj = Sujetos de la cohorte con el Fr —, presentando en el seguimiento el efecto E +. g1j = Total de sujetos en el estrato con el efecto E +. m1j = Total de años-persona (tiempo-persona T — P) de seguimiento presentado en la cohorte Fr +. m2j = Total de años-persona (tiempo-persona T — P) de seguimiento presentado en la cohorte Fr —. nj = m1j + m2j: Total de años-persona (tiempo-persona T — P) presentado por las cohortes en el seguimiento.

b)

Paso 2: Estimación del riesgo relativo Rrj (razón de densidad) en cada categoría o estrato

En cada j estrato las tasas (o densidad) se representan por las diferentes razones siguientes:

La tasa o densidad (de incidencia) en la cohorte Fr +, denominado DIej, es:

La tasa en la cohorte Fr —, denominado DIoj, es: La tasa total en las cohortes, DItj, es:

El riesgo relativo (Rrj) o la razón de densidad en cada; estrato es:

Se debe recordar que entre el estudio de cohorte de tipo proporcional y el de tipo densidad la diferencia radica en los denominadores m1j, m2j y nj. Para el estudio de LibertadDigital | 2015

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tipo proporcional, estos denominadores representan sujetos. En el estudio de cohorte de tipo densidad, estos denominadores son persona-año exposición (T — P), es decir, una función de tiempo. Por tanto, en el estudio de tipo proporcional la relación ajmlj es una proporción (riesgo), mientras que en el de tipo densidad esta misma relación aj/m^j es una razón (tasa).

c)

Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado en cada estrato Será de la forma:

El valor del chi-cuadrado en cada estrato será traducido así:

en donde E(aj), o sea el esperado de aj, es:

siendo

El esperado de cj, o sea E{cj), será:

2

Por otra parte, sabiendo que (Z)2 = X1 , se puede calcular Z, en cada estrato. En estudio de cohorte de tipo densidad, Zj es la expresión de:

siendo g1j * Pj * Qj = V(aj) (o sea varianza de aj). Como fórmula alterna, se tendrá:

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d) Paso 4: Cálculo del factor de ponderación wj. El factor de ponderación en cada estrato se expresa por

e) Paso 5: Cálculo del riesgo relativo global ajustado El riesgo relativo global ajustado (Rr g-a) implica la ponderación por cada estrato,

El cálculo del riesgo relativo global ajustado puede ser representado por otra forma sencilla:

Para el efecto de comparación se presenta el riesgo relativo global sin ajustar, Rr g, tomado de la tabla global.

f) Paso 6: Interpretación 1. Es necesario buscar la medida de asociación global correspondiente al riesgo relativo global ajustado Rr g-a. Dicha medida, llamada Chi-cuadrado global ajustado, para el estudio de cohorte tipo densidad será la expresión de:

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siendo

Se debe recordar que:

siendo que Pj es la proporción de tiempo-persona (T — P) de observación en el grupo expuesto al factor de riesgo en el estrato j; y Qj, la proporción de T — P de observación en el grupo no expuesto al factor de riesgo en dicho estrato j (154). 2. Desde luego el chi-cuadrado global ajustado debe ser comparado con el chicuadrado global sin ajustar para ver si hay variación debido a la estratificación y observar la dirección de dicha variación. Es de anotar que este chi-cuadrado global sin ajustar, calculado a partir de la tabla global, es la expresión de:

en donde:

siendo:

3. Por otra parte, después de tener la estimación puntual del riesgo relativo global ajustado Rr g-a y el chi-cuadrado global ajustado X2 g-a correspondiente a dicho riesgo relativo, es útil buscar la estimación de intervalo del riesgo relativo global ajustado, lo que implica el cálculo de sus límites inferior y superior de confianza. En una hipótesis de causalidad es más importante la obtención del límite inferior de confianza que debe ser superior a 1. El intervalo de confianza para el Rr g-a, es la expresión de:

Para un nivel de confianza (1 - Į) = 0,95, Z(l - Į/2) = 1,96.

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De allí se buscarán los límites superior (LSC) e inferior (LIC) de confianza para el Rr g-a, así: a) Límite superior de confianza LSC (95 %)

b) Límite inferior de confianza LIC (95 %):

3. Estudios de casos y controles Los aspectos mencionados anteriormente se ampliarán en este modelo para el estudio de casos y controles (16, 37, 44, 75, 116, 123, 135, 136, 154, 162). a)

Paso 1: Estratificación

El esquema general de las tablas de contingencia de 2 por 2 para estudios de casos y controles es el siguiente para cada i estrato:

en donde: Fr + : Fr — : E+ : E— : ai : bi : ci : di : ni : g1i : g2i : m1i : m2i :

Presencia del factor de riesgo. Ausencia del factor de riesgo. Presencia del efecto. Ausencia del efecto. Casos expuestos al factor de riesgo. Controles expuestos al factor de riesgo. Casos no expuestos al factor de riesgo. Controles no expuestos al factor de riesgo. Total de casos y de controles en el estrato, o sea (ai + bi + ci+ di). Total de casos en el estrato, o sea (ai + ci). Total de controles en el estrato (bi + di Total de sujetos en el estrato con el Fr +, o sea (ai + bi). Total de sujetos en el estrato con el Fr —, es decir (ci + di).

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b) Paso 2: Estimación del riesgo relativo o razón de disparidad para cada estrato La estimación del riesgo relativo en cada estrato se obtendrá así:

c) Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado para cada estrato El chi-cuadrado en cada estrato, con un grado de libertad (fórmula corta) será:

d) Paso 4: Obtención del factor de ponderación wj en cada estrato El cálculo del factor de ponderación w¡, en cada estrato, en estudios de casos y controles se traduce por:

e) Paso 5: Estimación del riesgo relativo global ajustado La estimación del riesgo relativo global ajustado (Rr g-a) se obtiene así:

en donde Y significa sumatoria. f) Paso 6: Interpretación Es conveniente la obtención del chi-cuadrado global correspondiente al riesgo relativo global ajustado. Para el efecto se aplicará la fórmula siguiente:

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Si la variable por la cual se controla (mediante la estratificación) la edad en este ejemplo no actúa como factor de confusión, no habrá diferencia apreciable entre las medidas globales de asociación obtenidas con la ponderación o sin ella.

4. Ejemplo numérico para estudio de cohorte, tipo densidad Como ejemplo del análisis estratificado en un estudio de cohorte tipo densidad, se toman los datos de un trabajo sobre la mortalidad por enfermedad coronaria, cuyo factor de exposición es el hábito de fumar. Nótese que el factor de riesgo Fr es el hábito de fumar, mientras que el efecto E es la enfermedad coronaria. La variable por la cual se controla es la edad.

a)

Paso 1: Estratificación

Bajo el supuesto de que la edad pudiera ser un factor que altera la relación global entre el Fr y el E, se estratificó en cinco grupos decenales de edad, de 35-44 años, de 45-54, de 55-64, de 65-74 y de 75-84 años de edad. La estratificación da lugar a cinco tablas para cinco correspondientes estratos de edad, fuera de la tabla original global para todos los grupos de edad: Edad 35-44 años

Edad 45-54 años

Edad 55-64 años

Edad 65-74 años

Edad 75-84 años

Todas las edades

NOTA: En las tablas anteriores no figuran las personas que no se enfermaron porque para la comparación de tasas o densidad sólo interesan las que sí enfermaron (aj y cj). Para facilitar el trabajo mecánico en el cálculo del riesgo relativo Rrj y del factor de ponderación wj, se resumirá la información de cada uno de los cinco estratos de edad y la de todas las edades en un solo cuadro de trabajo, de la manera siguiente:

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b)

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Paso 2: Cálculo del riesgo relativo en cada estrato

Para el estrato de 35-44 años de edad,

En los diferentes estratos, el valor de Rrj es: Estrato de 45-54 años: Estrato de 55-64 años: Estrato de 65-74 años: Estrato de 75-84 años: c)

2,14 1,47 1,36 0,90

Paso 3: Cálculo del chi-cuadrado en cada estrato La fórmula general,

utilizada para el estrato de 35-44 años, teniendo en cuenta que:

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dará entonces:

De allí, el valor del X2 para el estrato de 35-44 años:

Se puede calcular también el chi-cuadrado con un grado de libertad con la fórmula alterna a partir de Z.

Los resultados de los X2 de los diferentes estratos serán: Estrato de 45-54 años: X2 Estrato de 55-64 años: X2 Estrato de 65-74 años: X2 Estrato de 75-84 años: X2

d)

= 6,53 = 3,63 = 2,33 = 0,13

Paso 4: Cálculo del factor de ponderación Wj en cada estrato

Para el estrato de 35-44 años, el factor de ponderación sería:

Para los siguientes estratos, el valor de wj es: Estrato de 45-54 años, wj Estrato de 55-64 años, wj Estrato de 65-74 años, wj Estrato de 75-84 años, wj

= 9,62 = 23,34 = 23,25 = 24,31

La sumatoria de los diferentes factores de ponderación Ȉ(w)

Ȉ(w j ) = w = 81,99

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La ponderación del w j en el estrato 35-44 años con respecto a w, expresada en porcentaje es:

El peso o ponderación de los siguientes estratos es: Estrato de 45-54 años Estrato de 55-64 años Estrato de 65-74 años Estrato de 75-84 años

ĺ ĺ ĺ ĺ

11,73 % 28,47 % 28,36 % 29,65 %

e) Paso 5: Obtención del riesgo relativo global ajustado El riesgo relativo global ajustado se obtiene al desarrollar la expresión:

o también:

Por la primera forma, el valor del riesgo relativo ajustado será:

La forma alterna para el cálculo del riesgo relativo global ajustado será la siguiente:

Es conveniente comparar el valor del riesgo relativo global sin el ajuste con el correspondiente valor del riesgo relativo global ajustado. Por su parte, el riesgo relativo global sin ajustar Rr g (es decir, sin tener en cuenta la estratificación) se expresa así:

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f) Paso 6: Interpretación 1. Es necesario buscar la medida de asociación global, o sea, el chi-cuadrado global ajustado de asociación X2 g-a para estudio de cohorte tipo densidad, correspondiente al Rr g-a. Será la expresión de:

en donde:

De allí, el valor del chi-cuadrado global ajustado es:

2. Se debe comparar entonces el X2 global ajustado, X2 g-a, con el X2 global sin ajustar, X2 g, proveniente de la tabla global. El X2 global sin ajustar es la expresión de:

en donde: a = 630 p = (m1 /n) = (142.247/181.467) = 0,78 Q = (m2/n) = (39.220/181.467) = 0,22 E(a) = g1 * P = 731 * 0,78 = 570,18 V(a) = g 1 *P*Q= 731*0,78*0,22= 125,44 De allí, el valor del chi-cuadrado global sin ajustar:

Se nota que sin el ajuste, el X2 global es de 28,53, presentando una disminución con el ajuste a 11,96, pero a pesar del ajuste por la estratificación el X2 global sigue siendo significativo. 3. Después de obtener la estimación puntual del riesgo relativo global ajustado (Rr g-a) y el X2 global ajustado es útil obtener la estimación de intervalo del riesgo

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relativo global ajustado, lo que implica el cálculo de sus límites superior e inferior de confianza. El más importante en una hipótesis de causalidad es el límite inferior de confianza que debe ser superior a 1. El intervalo de confianza del 95 por 100 para el Rr g-a será la expresión de:

Como Rr g-a = 1,42, y X2 g-a = 11,96, el intervalo de confianza 95 por 100 del Rr g-a será:

a) El límite superior de confianza (95 por 100) será:

b) El límite inferior de confianza (95 por 100) será:

o sea

Se concluye que el límite inferior del riesgo relativo global ajustado, igual a 1,16, es ligeramente superior a 1 y que se presenta por lo menos aunque sea una débil asociación. Nótese que la observación de las estimaciones del riesgo relativo obtenidas en los diferentes estratos de edad (respectivamente, 5,74, 2,14, 1,47, 1,36 y 0,90) permite suponer que la fuerza de la asociación es bastante más alta en los primeros grupos etáreos y que va disminuyendo hasta ser casi nula en los grupos de edad más avanzada. La mayor ponderación de los estratos de edad más avanzada (que presentan a su vez un riesgo relativo menor) hace que, finalmente, se obtenga un riesgo relativo global ajustado de valor más moderado que esta misma medida global sin el ajuste por la estratificación. En conclusión, sin el ajuste el riesgo relativo global Rr g es de 1,72 y el chicuadrado global sin ajustar es de 28,53. Con el ajuste, el riesgo relativo global Rr g-a es de 1,42 y el chi-cuadrado global X2 g-a es de 11,96. El factor de confusión, en este caso la edad, aumentaba la asociación. Al remover dicho factor se sigue la asociación, pero disminuida, lo que se nota tanto por el valor del riesgo relativo global ajustado como por el del chi-cuadrado global ajustado.

5.

Ejemplo numérico para el estudio de casos y controles

Los siguientes datos, extraídos de un estudio de casos y controles, correlacionan un factor de riesgo ocupacional con el cáncer de vejiga. Como se presume que la edad

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pueda ser un factor de confusión en esta relación, se estratifican los resultados en tres grupos de edad: de 20-59 años, de 60-74 años, y de 75 años y más.

a) Paso 1: Estratificación Los datos se presentan en las siguientes tablas, en donde las tres primeras representan los i = 3 estratos de edad, y la última, la combinación de todas las edades. Edad 20-59 años

Edad 60-74 años

Edad 75 años y más

Todas las edades

en donde F = Exposición a factor de riesgo ocupacional. E = Cáncer de vejiga. Para facilitar el trabajo mecánico del cálculo del factor de ponderación, del riesgo relativo en cada estrato, del riesgo relativo global ajustado y del chi-cuadrado de asociación para cada estrato, se presentarán en un solo cuadro de trabajo los resultados obtenidos en los tres estratos y la combinación de las tres tablas.

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b) Paso 2: Estimación del Rri en cada i estrato En el estrato o categoría de 20-59 años se tendrá:

c) Paso 3: Obtención del chi-cuadrado en cada i estrato En el estrato de 20-59 años, sería:

d) Paso 4: Cálculo del factor de ponderación wi en cada estrato Para el estrato de 20-59 años, se tendrá:

e) Paso 5: Estimación del riesgo relativo global ajustado La fórmula del riesgo relativo global ajustado Rr g-a es la siguiente:

Esta fórmula que sigue para el riesgo relativo global ajustado Rr g-a es igual a la anterior:

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f) Paso 6: Interpretación Adicionalmente se puede calcular el chi-cuadrado global ajustado de asociación de la manera siguiente:

2 X1 g-a = 13,99, correspondiente a p < 0,001.

Sería benéfico para el estudio de casos y controles calcular los límites de confianza para el riesgo relativo. De los dos límites, superior e inferior, el límite inferior de confianza es el más importante en un estudio con hipótesis de causalidad en donde el límite inferior debe ser mayor de 1. La fórmula general para el intervalo de confianza (IC) del riesgo relativo es la siguiente:

en donde,

Dicha fórmula se traduce entonces por:

De allí, el límite superior de confianza (LSC) para el riesgo relativo g-a es:

El límite inferior de confianza para el riesgo relativo g-a (LIC):

De acuerdo con dichos resultados se podría afirmar con una confianza muy alta (del 95 por 100), que el valor del riesgo relativo se encuentra entre 1,33 y 2,49 (después de controlar el efecto de la edad). Si se trata de demostrar que existe asociación positiva entre el Fr y el E, se advertirá que el valor menor del riesgo relativo es de 1,33 y que, por tanto, existe al menos una débil asociación.

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13 Ajuste de tasas y proporciones

El ajuste o estandarización de tasas o de proporciones es otro de los métodos empleados para el control de variables que pueden producir confusión.

1. Generalidades Una de las grandes utilidades de las tasas y de las proporciones es poder comparar la frecuencia de un evento, no solamente a través del tiempo, sino también entre varias regiones y subgrupos específicos de estas regiones.

a)

Necesidad del ajuste de tasas

La tabla 13.1 muestra la mortalidad durante el año X por grupos de edad en dos países de América Latina A y M, un país europeo S y un país situado en el Medio Oriente I. En cada grupo de edad se presentan, respectivamente, las tasas específicas de mortalidad por mil. La fila del total resume la tasa global para los diferentes grupos de edad en cada país. Al comparar las tasas específicas de mortalidad en los grupos menores de un año (mortalidad infantil), se encuentran en orden descendente los países M, A, I, S con las tasas específicas respectivas de 67,5, 53,5, 28, 3 y 13,5 por 1.000. El orden varía al revisar las tasas globales, ya que los países S, M, A e I presentan en forma descendente las tasas respectivas de 10.1, 9.5, 8.1 y 6,3 por 1.000. Estas tasas globales por los diferentes países mencionados se llaman también tasas brutas. La tasa bruta implica la totalidad de un evento (mortalidad) en unos sujetos de un lugar dado (los diferentes países o regiones), relacionada con la totalidad del tiempo de los sujetos expuestos al riesgo de contraer este evento (la población respectiva de cada uno de estos países o regiones), en un período dado (período del año X). Entonces, la tasa bruta para un período de un año es una tasa global que se define con esta fórmula: N.° de eventos de interés en la población LibertadDigital 2015 N.° total de individuos en la |población x 1 año

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Las tasas específicas son directamente comparables en las diferentes categorías de la variable de interés. Se puede concluir en el análisis de la mortalidad de estos cuatro países que la mortalidad en los grupos menores de un año en el país M es mayor que en el país A, y la de este último país es a su vez mayor que la de I. De los cuatro países, S presenta la mortalidad infantil más baja. TABLA 13.1 Tasa de mortalidad por 1.000 años-persona, por grupos de edad, durante el período del año X

Edad Menos de 1 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85 y + Total

País A Año X

País M Año X

País 5 Año X

País I Año X

53,5 3,1 0,8 0,7 1,2 1,5 1,8 2,2 2,9 4,2 6,2 9,6 14,3 22,4 32,1 49,9 74,4 118,5 234,4

67,5 9,5 2,1 1,2 1,7 2,8 3,4 4,2 5,8 6,2 8,0 10,6 14,5 23,1 32,5 45,4 67,5 194,7 —

13,5 0,7 0,4 0,3 0,7 0,8 0,8 1,1 1,6 2,2 3,2 5,5 8,4 14,2 23,8 40,8 70,0 118,0 215,2

28,3 1,2 0,4 0,4 0,8 0,8 0,9 1,1 1,6 2,5 3,7 6,3 10,4 18,5 30,1 47,9 101,1 —

8,1

9,5

10,1

6,3

Fuente: Estudios de Recursos Humanos para la Salud en Colombia. Métodos y Resultados. Ministerio de Salud (39).

La comparación de tasas específicas en cada grupo de edad tiene validez en la tabla 13.1. Sin embargo, no se pueden comparar las diferentes tasas globales o brutas de mortalidad de esta tabla a menos de hacer un ajuste, ya que la composición de la población por edad de estos países es diferente. Se necesita entonces estandarizar o ajustar las tasas, en este ejemplo, por grupos de edad. El ajuste de tasas por determinada variable plantea la comparación de tasas globales de dos o más poblaciones, sobre la base de una distribución de dicha variable común a estas poblaciones. En el caso de la variable edad se comparan las tasas totales de estas poblaciones como si tuvieran la misma estructura de edad; para que de esta manera se elimine un

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factor de confusión sobre una comparación de interés entre dos o más poblaciones. Generalmente, la variable de confusión más comúnmente controlada es la edad. El análisis de tasas específicas en las diferentes categorías de una variable no requiere de ajuste o de estandarización de tasas, porque no hay factor de confusión. El análisis de tasas globales o brutas necesita el ajuste de tasas, a menos que los grupos que se comparan tengan la misma distribución por edad o por la variable de interés. b) Condiciones mínimas para el ajuste de tasas Las condiciones mínimas requeridas para el ajuste o estandarización de tasas son las siguientes: 1. Propósito de analizar el evento o las características de interés por medio de tasas o de proporciones. 2. Comparación final sobre tasas brutas o globales y no sobre tasas específicas de dos o más poblaciones. 3. Presencia de un factor de confusión. La presencia de un factor de confusión es la condición principal en relación con las anteriores justificando un ajuste o estandarización de tasas. Se debe recordar: — Que el ajuste de tasas no se hace para comparación de promedio, sino exclusivamente para comparación de tasas o proporciones globales. — Que no se estandariza cuando el análisis se hace únicamente para tasas específicas en la variable de interés. c) Información necesaria para el ajuste de tasas Para ajustar tasas globales en la comparación de dos o más poblaciones de interés se necesitan, según el tipo de metodología del ajuste, lo siguiente: 1.

Tasas específicas por cada grupo de población en las categorías de la variable de interés (edad, en caso de estandarización por esta variable), o tasas específicas para la población estándar. 2. Tasas globales de las poblaciones a comparar, o el total de los eventos observados en cada una de estas poblaciones. 3. La población estándar categorizada por la variable de interés, o las poblaciones de comparación en estas mismas categorías. d) Justificación del ajuste de tasas Para eliminar o controlar el efecto del factor de confusión (que es la edad en este ejemplo), se sustituyen las diferentes distribuciones de edad de las poblaciones comparadas por la distribución de edad única de una población estándar para todas. El papel de la población estándar es servir de grupo de referencia para las distribuciones de edad de las poblaciones de interés con respecto a la variable de confusión.

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La existencia de la población estándar hace innecesaria la población de los grupos de comparación por edad. Solamente se necesitan las tasas de estas poblaciones, tanto específicas como globales brutas. Como ejemplo, se hará la comparación de las tasas brutas de mortalidad para un país europeo F y para un país suramericano C durante el año X. La tabla 13.2 indica las tasas específicas de mortalidad por mil, por grupos de edad, para los países C y F, las tasas globales, así como la población de C y del país F por grupos de edad y porcentaje de población en cada grupo. La diferencia en la estructura de edad implica que esta variable puede ser un factor de confusión y, por tanto, invita a hacer el ajuste de tasas por edad. Se justifica el ajuste de tasas en este ejemplo por las razones siguientes: 1. Por la presencia de un factor de confusión, la edad, que presenta una estructura diferente en los dos países. Al comparar la pirámide de población de los países C y F se nota que el país C presenta un predominio de la población infantil y de escolares. El 45,43 por 100 de la población de C es menor de 15 años, mientras que los mayores de 50 años constituyen el 9,9 por 100 de esta población.

TABLA 13.2 Tasa de mortalidad por mil habitantes y población de C y F, por grupos de edad Tasas por 1.000 Edad en años

C

Población y porcentaje

C

F Población

F %

Población

%

— 1 año

86,0

18,2

619.199

4,30

853.058

1,77

1-4 5-9

12,3

0,9 0,4 0,3 0,7 1,1 1,2 1,5 2,2 3,2 4,9 7,7

1.942.500 2.163.828 1.790.345 1.445.960 1.239.660 1.002.656 847.755 781.500 598.412 487.133 434.803 271.558 713.844 14.336.153

13,55 15,09 12,49 10,09 8,65 6,99 5,91 5,45 4,17 3,40 3,03 1,89 4,98 99,99

3.301.491 4.098.356 4.172.674 3.788.445 2.867.212 3.109.341 3.358.414 3.342.657 3.142.446 2.021.590 2.942.757 2,835.242 8.300.747 48.134.430

6,86 8,51 8,67 7,87 5,96 6,46 6,98 6,94 6,53 4,20 6,11 5,89 17,24 99,9

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60 y + Total

2,2 1,2 1,7 2,6 3,2 3,5 4,6 5,4 7,7 9,8

16,8 48,8

9,8

11,8 48,4 11,2

Fuente: Tasas de mortalidad por mil para C y F año X. Estudios de Recursos Humanos para la Salud en C. Métodos y resultados, Minsalud (39). Población C (38). Población F (68).

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El país F tiene el 25,81 por 100 de menores de 15 años y un 29,24 por 100 de mayores de 50 años, indicando un predominio de habitantes mayores de 50 años con respecto al país C. Se visualiza esta información en la tabla 13.3. TABLA 13.3 Distribución de la población de los países C y F por grupos de edad

País C Menores de 15 años Mayores de 50 años

45,43 % 9,9 %

País F 25,81 % 29,24 %

Fuente: DAÑE (38)-INSEE (68).

2, Por comparar tasas globales o brutas de mortalidad para los países C y F, siendo, respectivamente, 9,8 y 11,2 por 1.000. 3. Porque las tasas específicas del país C son superiores a las del país F y, sin embargo, las tasas globales están en sentido inverso, menor la del país C que la de F. Se presenta entonces una inconsistencia entre las tasas brutas y las específicas.

2. Métodos para el ajuste de tasas (directo e indirecto) Para el ajuste de tasas habrá dos tipos de fórmulas. La primera es completa utilizando el efectivo de las poblaciones, estándar o de los grupos a comparar. La segunda es una fórmula alterna abreviada, utilizando proporciones sea de la población estándar o de las otras poblaciones según el método empleado. En ambas fórmulas, tanto la original como la alterna, se puede emplear el método directo para comparación de tasas, y el método indirecto con respecto a la relación de eventos observados con los esperados en base a la población estándar a través de los cuales se pueden también comparar tasas. Finalmente, en estos ejemplos se comparan las dos fórmulas, la original y la alterna.

a)

Ajuste o estandarización por el método directo

1. Pasos para el cálculo de tasas ajustadas utilizando la fórmula original Consiste en comparar las diferentes tasas ajustadas calculadas a partir de una distribución única por grupos de edad tomada de una población estándar para observar su ordenamiento, la diferencia resultante y la significancia de esta diferencia. Los principales pasos a seguir para el ajuste de tasas según el método directo, representados en la tabla 13.4 son: Primer paso: Cálculo de las muertes esperadas para cada grupo Se obtiene multiplicando la población estándar por la tasa específica de mortalidad para cada grupo de edad en las poblaciones de interés (columna 5 y 7).

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Segundo paso: Cálculo del total de las muertes esperadas Sumando el resultado de cada grupo específico de edad. (Total columnas 5 y 7.) Tercer paso: Cálculo de las tasas ajustadas. Las tasas ajustadas se calcularán, dividiendo el total de muertes esperadas para cada población, sobre el total de la población estándar: total columna 5/total columna 2, y total columna 7/total columna 2, respectivamente. La composición de la tabla 13.4 es la siguiente: Columna 1: Distribución de la variable de confusión, en este ejemplo, distribución por grupos de edad. Columna 2: Distribución de la población estándar en los diferentes grupos de edad. En este ejemplo, la población estándar está representada por la suma de las poblaciones de los países F y C por los mismos grupos de edad. Pero se puede escoger cualquiera de las dos como población estándar o una tercera población distinta a las dos anteriores. El total de la población estándar es N = 62.470.583. Columna 3: Porcentaje de la población estándar en los diferentes grupos de edad. Unidad 10–2 N.

TABLA 13.4 (1)

(2)

(3)

(4)

Población estándar Edad por años — 1 año 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60 y + Total

(5)

(6)

País C Tasa por 1.000

(7) País F

Muertes esperadas

Tasa por 1.000

Muertes esperadas

N.°

%

1.469.257 5.243.991 6.262.184 5.963.019 5.234.405 4.106.872 4.111.997 4.206.169 4.124.157 3.740.858 2.508.723 3.377.560 3.106.800 9.014.591

2,35 8,39 10,02 9,55 8,38 6,57 6,58 6,73 6,60 5,99 4,02 5,41 4,97 14,43

86,0 12,3 2,2 1,2 1,7 2,6 3,2 3,5 4,6 5,4 7,7 9,8 16,8 48,8

126.356,10 64.501,09 13.776,80 7.155,62 8.898,49 10.677,87 13.158,39 14.721,59 18.971,12 20.200,63 19.317,17 33.100,09 52.194,24 439.912,04

18,2 0,9 0,4 0,3 0,7 1,1 1,2 1,5 2,2 3,2 4,9 7,7 11,8 48,4

26.740,48 4.719,59 1.878,66 1.788,91 3.664,08 4.517,56 4.934,40 6.309,25 9.073,15 11.970,75 12.292,74 26.007,21 36.660,24 436.306,20

62.470.583

99,99

9,8

842.941,24

11,2

586.863,21

Población estándar: Suma de población de F y de C por grupo de edad. Fuente: Población C (38). Población F (68). Tasas especificas de mortalidad por mil y tasas globales, tomadas de: Estudios de Recursos Humanos para la Salud en Colombia (39).

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Columna 4: Tasa de mortalidad por mil para el país C, por grupos de edad y tasa global bruta. Unidad 10–3. Columna 5: Muertes esperadas para el país C. Se obtiene multiplicando, para cada grupo de edad, la población estándar por la tasa de mortalidad correspondiente al país C. La suma de esta columna es el total de las muertes esperadas para el país C si dicho país tuviera la misma estructura por grupo de edad de la población estándar. Columna 6: Tasa de mortalidad por mil para el país F, por grupos de edad y tasa global bruta. Unidad 10–3. Columna 7: Muertes esperadas para el país F. Se obtiene multiplicando la población estándar por la tasa de mortalidad específica por grupos de edad de la población del país F. El total de esta columna corresponde a la suma de las muertes esperadas para la población del país F si ésta tuviera la misma distribución por edad que la población estándar. Revisando los pasos a seguir y de acuerdo con la tabla 13.4, se tendrá lo siguiente: Tasas ajustadas o estandarizadas:

Las tasas ajustadas para los países C y F se calculan así:

NOTA: Se recordará que las tasas ajustadas son hipotéticas pero comparables, mientras que las tasas brutas son reales pero no son directamente comparables. Al observar las tasas brutas entre los países C y F se nota que la tasa bruta de mortalidad de F es mayor que la del país C, siendo, respectivamente, 11,2 y 9,8 por 1.000. Al ajustar o estandarizar las tasas, se nota entonces que la tasa de mortalidad en C (13,49 por 1.000) se encuentra mayor que en .F(9,39 por 1.000) cuando se controla el factor de confusión que es la edad. El próximo paso resulta en saber si la diferencia observada entre las tasas ajustadas de C y de F es estadísticamente significativa. 2. Fórmula abreviada para el ajuste por el método directo Hay una fórmula alterna abreviada, aunque algo menos precisa, para el cálculo de ajuste de tasas tanto por el método directo como por el método indirecto. La representación se hará a partir de la tabla 13.5. Se basará en la misma población estándar y las mismas tasas específicas de mortalidad por grupos de edad para los países C y F. La composición de la tabla 13.5 es la siguiente:

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TABLA 13.5

Nota: N = Población estándar = 62.470.583. Fuente: Población estándar, tabla 13.4. Tasas específicas de mortalidad. Estudio de recursos humanos para la salud en Colombia. Métodos y resultados. Minsalud (39).

Columna 1: Distribución de la variable edad. Columna 2: Distribución de la población estándar por grupos de edad. Total de la población estándar: N = 62.470.583. Columna 3: Porcentaje de la población estándar por grupos de edad x N. Unidad 10 –2 N. Al multiplicar el porcentaje de la población por N, columna 3, se obtiene el equivalente de la columna 2. Columna 4: Tasa de mortalidad por mil para el país C por grupos de edad. Unidad 10–3. Columna 5: Muertes esperadas para el país C. Se obtiene multiplicando la columna 3 por la 4. La unidad es 10 –5 x N. Así que las muertes esperadas para el país C en el grupo de edad de los menores de un año sería:

siendo N el total de la población estándar. Columna 6: Tasa de mortalidad por mil para el país F, por grupos de edad. Unidad 10–3.

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Columna 7: Muertes esperadas para el país F. Se obtiene multiplicando la columna 3 por la columna 6. Unidad 10–5 N. El cálculo de las tasas ajustadas por el método directo con la fórmula abreviada a partir de la tabla 13.5 sería:

Para el país F, el cálculo de las tasas ajustadas por el método directo a partir de la fórmula abreviada sería:

Los resultados con esta simplificación para las tasas ajustadas son, para los países C y F, 13,49 y 9,40 por 1.000, respectivamente. 3. La tabla 13.6, ilustra para el método directo la comparación de la fórmula común utilizando los efectivos de la población con respecto a la fórmula abreviada que emplea la proporción o el porcentaje de la población. TABLA 13.6 Comparación de las tasas ajustadas para los países C y F según la fórmula común y la abreviada en el método directo

Tipo de fórmula Fórmula común Fórmula abreviada

País C

País F

13,49 por 1.000 13,49 por 1.000

9,39 por 1.000 9,40 por 1.000

4. Concepto de población estándar Con respecto a la población estándar, puede ser una de las poblaciones de estudio que se compara, o una población distinta con distribución de edad (ojala, pero no necesariamente) intermedia entre las poblaciones de estudio. Pero cualquiera que sea la población estándar empleada, se encontrará siempre una diferencia en mayor o menor grado, en la misma dirección, según el tipo de población estándar. Con los datos iniciales de tasas de mortalidad por grupos de edad, la tasa ajustada del país F será siempre menor que la del país C. La tabla 13.7 ilustrará esta aseveración. Tomando como base de la población estándar la población del país C, se tendrían los resultados siguientes, siendo Z la población del país C, y teniendo como Y la población del país F:

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TABLA 13.7

Población C = Z = 14.336.153 Población F = Y = 48.134.430

Tomando como base de población estándar la población del país F, se tendrán los resultados siguientes:

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b) Ajuste o estandarización por el método indirecto En lo referente al método directo, los elementos necesarios para el ajuste de tasas son: — La composición de la población estándar según las categorías de la variable por la cual se estandariza (en esta circunstancia, la edad). — Las tasas específicas según las categorías de la variable a estandarizar en las poblaciones a comparar. — Las tasas globales de dichas poblaciones a comparar. En cuanto al método indirecto, los elementos que se necesitan para el ajuste son, de acuerdo con la tabla 13.8:

TABLA 13.8 Tasas esp. Población Estand. 1.000 (2)

-1 año 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60 y más

13,5 0,7 0,4 0,3 0,7 0,8 0,8 1,1 1,6 2,2 3,2 5,5 8,4 48,1

619.199 1.942.500 2.163.828 1.790.345 1.445.960 1.239.660 1.022.656 847,755 781.500 598.412 487.133 434.803 271.558 713.844

8.539 1.360 866 537 1.012 992 818 933 1.250 1.317 1.559 2.391 2.281 34.336

853.058 3.301.491 4.098.356 4.172.674 3.788.445 2.867.212 3.109.341 3.358.414 3.342.657 3.142.466 2.021.590 2.942.757 2.835.242 8.300.747

11.516 2.311 1.639 1.252 2.652 2.294 2,487 3.694 5,348 6.913 6.469 16.185 23.816 399.265

10,1

14.336.153

58.191

48.134.430

485.841

Total

Población País C (3)

Muertes Esperadas País C (4)

Muertes Esperadas País F (6)

Edad en años (1)

Población País F (5)

Fuente: Población C (38). Población F (68).

— Las tasas específicas según las categorías de la variable en estudio en la población estándar y la tasa global, aunque no sea indispensable esta última tasa. — Las poblaciones específicas según las mismas categorías de la variable por la cual se piensa estandarizar en cada una de las poblaciones a comparar. — El total de muertes o de eventos observados en cada población o país en este ejemplo.

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Pasos a seguir para estandarizar o ajustar por el método indirecto. (Estandarización por edad en este ejemplo.) Primer paso: Cálculo de las muertes esperadas por cada grupo Se obtiene multiplicando la tasa específica de la población estándar en cada grupo de edad por el efectivo de las poblaciones a estandarizar en los mismos grupos de edad, respectivamente, para los países C y F. Para el país C: columna 2 x columna 3 = columna 4. Para el país F: columna 2 x columna 5 = columna 6. El resultado de las muertes esperadas para los países C y F será dado, respectivamente, en las columnas 4 y 6. Segundo paso: Cálculo del total de las muertes esperadas Será dado por la suma de las columnas 4 y 6, respectivamente, para los países C y F. El total de las muertes esperadas para el país C es de 58.191, y para el país F suma 485.841, según la tabla 13.8. Tercer paso: Relación de las muertes observadas (O) con las esperadas (E), para cada país El paso 2 presenta el resultado global de las muertes esperadas en cada población si cada una de ellas tuviera las tasas específicas de la población estándar. Estas muertes esperadas, empleadas como unidad de base, se comparan con las observadas en cada población a estandarizar en la forma de O/E. Si lo observado iguala lo esperado, la relación sería de 1 o de 100 por 100. Si lo observado es superior a lo esperado, esta relación será de más de 1 o de más de 100 por 100. Si lo observado es menor de lo esperado, dicha relación podría variar entre O y vecino de 1, o entre O y vecino del 100 por 100. Esta relación O/E, presentada en el tercer paso se llama REM, o sea Razón Estandarizada de Mortalidad, en este caso, o Razón Estandarizada de Morbilidad, en circunstancias en donde se estandariza la morbilidad. De acuerdo con los datos del país C, se tiene: Tasa global: 9,8 por 1.000; muertes observadas: 140.944. En cuanto al país F, los datos son los siguientes: Tasa global: 11,2 por 1.000; muertes observadas: 539.106. La relación observado/esperado, o sea el REM, será así:

Si se comparan los países C y F con respecto al patrón de la población estándar (100 por 100), se notará que el REM del país C es mucho más alto (241,44 por 100) que el REM del país F (110,96 por 100).

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Al igual que en el método directo, se puede emplear la fórmula abreviada, consistiendo en utilizar no el efectivo de la población en los diferentes grupos de edad, sino la proporción o porcentaje, conociendo desde luego el total de la población en las diferentes categorías por grupo de edad.

3. Estandarización por variables diferentes a edad

La justificación para ajustar o estandarizar por estas variables son las mismas: — Que haya interés de hacer un análisis de tasas o de proporciones. — Que se necesitan comparar por tasas o proporciones. — Que dicha comparación se haga sobre tasa bruta o global. — Que exista una variable de confusión que implique la estandarización o ajuste. El siguiente ejemplo sería un modelo de estandarización por la variable raza a partir de «tasas de ataque» de una enfermedad transmisible, entre comunidades de un cierto país. Se desean comparar las siguientes tasas de ataque globales, según la tabla 13.9.

TABLA 13.9 Tasa de ataque por 1.000 según raza en dos comunidades A y B

Raza

Comunidad A tasa de ataque por 1.000

Comunidad B tasa de ataque por 1.000

Negra Blanca

2,5 10,22

2,1 8,1

Total

5,51

7,31

La estandarización se justifica en este ejemplo porque las proporciones específicas por raza, aunque están permanentemente más altas en la comunidad (A) que en la (B), sin embargo, la proporción global de la comunidad (A) es menor que la de la comunidad (B). El factor de confusión, en este ejemplo la raza, implica el ajuste por esta variable. Los datos anteriores provienen de la tabla 13.10. Para el ajuste de proporciones por la variable raza, la población estándar se tomará como la suma de las dos comunidades de interés según el formato de la tabla 13.11.

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TABLA 13.10 Población a riesgo y «tasas de ataque» por 1.000 en dos comunidades (A) Y (B)

Comunidad (A) Raza Negra Blanca Total

Comunidad (B)

Población a riesgo

Casos

Tasa de ataque por 1.000

Población a riesgo

Casos

Tasa de ataque por 1.000

3.200 2.059 5.259

8 21 29

2,5 10,2 5,51

952 6.296 7.248

2 51 53

2,1 8,1 7,31

TABLA 13.11 Ajuste de tasas de ataque según raza para dos comunidades A y B

Comunidad (A) Raza (1)

Población estándar (2)

Negra Blanca

4.152 8,355

Total

12.507

Tasa de ataque (3)

Comunidad (B) Casos esperados (4)

Tasa de ataque (5)

Casos esperados (6)

10,38 85,22

0,0021 0,0081

8,72 67,68

0,0025 0,0102

95,60

76,40

Los casos esperados en cada grupo se obtienen multiplicando la columna de población estándar (2) por la columna de tasa de ataque en cada comunidad. Tasa de ataque comunidad (A):

o sea:

Tasa ajustada para la comunidad (B):

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Al ajustar las proporciones globales por raza, la comunidad (A) aparece con una proporción global mayor que la comunidad (B). El siguiente paso es el de averiguar si la diferencia obtenida de las tasas ajustadas por raza en las dos comunidades es significativa. En este ejemplo, el ajuste por raza ha estrechado la diferencia de «tasa de ataque». Para las tasas brutas la diferencia era: (7,31/1.000) - (5,51/1.000) = 1,80/1.000 Para las tasas ajustadas la diferencia es: (7,66/1.000) - (6,11/1.000) = 1,53/1.000

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14 Equiparamiento

El equiparamiento (matching) es una herramienta metodológica utilizada para el control de factores de confusión conocidos. Consiste en seleccionar un grupo referente o de comparación de tal manera que tenga la misma distribución que el grupo índice o de estudio con respecto a una o más variables que se quieren controlar. Al equiparar por un factor de confusión, el beneficio que se planea obtener es la neutralización de la acción de dichos factores de confusión en los resultados para no interferir en la relación del factor de riesgo y del efecto que se está analizando (12, 110, 113, 118, 119, 120, 123). Esta herramienta metodológica se emplea tanto en estudios de casos y controles como en estudio de cohorte, aunque en la literatura epidemiológica su aplicación se encuentra más en los estudios de casos y de controles que en los de cohorte. Recientemente, esta metodología ha suscitado controversia (162).

1. Aspectos generales a) Tipos de equiparamiento Existe el equiparamiento individual y el equiparamiento en frecuencia. En el equiparamiento individual, a cada sujeto del grupo de estudio o grupo índice le corresponde uno o más sujetos del grupo referente o de comparación. Cuando a cada sujeto del grupo índice le corresponde uno del grupo referente, se tiene la relación de uno a uno. Cuando para cada sujeto del grupo índice se puede seleccionar dos, tres o más sujetos del grupo referente, se tiene, respectivamente, la relación de uno a dos, de uno a tres o de uno a más. La relación de equiparamiento individual más empleada es la de uno a uno. No se justifica una relación de equiparamiento individual mayor de uno a cinco. Teniendo como base la relación de uno a uno, si se quiere equiparar por edad, a un individuo del grupo índice que está comprendido en el intervalo de edad de 20-24 años, se le selecciona otro individuo como referente en el mismo intervalo de edad de 20-24 años. Al equiparar por sexo, a un sujeto del grupo índice de sexo femenino, se le escogerá un sujeto referente del mismo sexo. Igual sucederá al equiparar por nivel socioeconómico, por ejemplo, para la case media-baja. LibertadDigital | 2015 243

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Al equiparar a la vez por estas tres variables, a un sujeto del grupo índice en edad 20-24 años, de sexo femenino, de clase media-baja, le correspondería un individuo del grupo referente con estas mismas tres especificaciones para cumplir con estas circunstancias con el equiparamiento según las variables edad, sexo, nivel socioeconómico. Aquellas variables, objeto del equiparamiento, serían distribuidas en igual proporción, tanto en el grupo de estudio como en el grupo de comparación, formando un equilibrio. En el equiparamiento en frecuencia se forman subcategorías del grupo índice y del grupo referente, y cada uno se reparte en forma similar en relación con el o los factores de confusión a eliminar, de tal manera que el grupo de estudio o índice y el grupo referente o de comparación tengan la misma distribución con respecto al o a los factores de confusión.

b) Justificación o utilidad del equiparamiento La función primordial que se busca en el equiparamiento es eliminar uno o varios factores de confusión para así aumentar la validez del estudio y en lo posible aumentar también su eficiencia, dependiendo del concepto de eficiencia que se utiliza. La validez de la inferencia científica de un estudio es el criterio esencial de un buen diseño. Se traduce por la ausencia o la eliminación de los sesgos o errores sistemáticos para llevar a conclusiones correctas, fuera del error de muestreo que a su vez se pueda producir por el relativo pequeño tamaño de una muestra; por su parte, el control del error de muestreo se llama precisión del estudio.

La eficiencia se caracteriza, por una parte, por la obtención de la máxima información por unidad de costo y, por otra, por la máxima información por unidad de análisis. Es, por tanto, una combinación de consideraciones científicas y prácticas. Entonces, la influencia del factor de confusión debe ser suficientemente fuerte para justificar el costo y las dificultades del equiparamiento. Por tanto, al equiparar se debe tener en cuenta, entre otras, las siguientes consideraciones: — El equiparamiento es útil cuando se deban considerar algunos factores de confusión en relación con las variables del estudio. — Al presentar una distribución poco común en el grupo índice en relación con determinada variable, hay razón suficiente para equiparar con respecto a esta variable.

c)

Criterios de equiparamiento Se debe analizar la conveniencia de equiparar según las situaciones siguientes:

1. El primer punto es cuando la variable a equiparar no está relacionada con la exposición. No habrá ganancia ni pérdida de validez y de eficiencia a través del equiparamiento por más fuerte que el factor equiparado esté unido al efecto. Por tanto, no se justifica el equiparamiento cuando la variable equiparada no está relacionada con el factor de riesgo.

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EQUIPARAMIENTO

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2. El segundo punto es cuando la variable a equiparar está relacionada solamente a la exposición y no al efecto. En esta situación el equiparamiento no cumple con la finalidad de aumentar la validez del estudio, pero sí disminuye la eficiencia. Utilizando el equiparamiento, no habrá cambio en la relación del factor de riesgo con el efecto, ya que el factor de confusión no tiene nada que ver con el efecto. En un estudio de cohorte, el equiparamiento por variables relacionadas con la exposición puede aumentar la eficiencia por el control de los factores de riesgo de la enfermedad, pero no aumenta la validez. Para un estudio de casos y controles, en la circunstancia de una variable a equiparar relacionada solamente con la exposición, hay que evitar el equiparamiento, ya que no da validez y además hace perder eficiencia. 3. El tercer punto es cuando la variable a equiparar está relacionada tanto con la exposición como con el efecto. Un factor relacionado tanto con la exposición como con el efecto, es un factor de confusión de tipo clásico. En esta situación, el equiparamiento puede cumplir con su finalidad de aumentar la validez de la inferencia causal en estudio de cohorte como de casos y controles, aunque no necesariamente la eficiencia en este último tipo de estudio. El equiparamiento, así planteado, está plenamente justificado cuando la variable equiparada está relacionada tanto con la exposición como con el efecto.

d) Sobre-equiparamiento El equiparamiento puede aumentar la validez por remoción de sesgos en el control de variable de confusión. El sesgo es el componente espurio de la asociación total entre la exposición y la enfermedad. Por tanto, el equiparamiento tiende generalmente a reducir la asociación y por ende la probabilidad de obtener un resultado significante, especialmente si un factor de confusión fuerte es equiparado para explorar un factor etiológico débil. Entonces, si a pesar del equiparamiento, cuando está justificado, se encuentra significancia en la asociación, habrá mayor base para el establecimiento de una asociación causal, siendo más válida y depurada la significancia encontrada en la asociación. Pero el equiparar por muchas variables dificulta el estudio y hace más laborioso encontrar los respectivos sujetos del grupo referente, encareciendo así el estudio. Además, el controlar por variables relacionadas únicamente con la exposición y no con el efecto no aporta validez ni eficiencia en un estudio de casos y controles, aunque pudiera resultar en eficiencia en un estudio de cohorte. Esta situación de equiparar por muchas variables y, sobre todo, por aquellas relacionadas únicamente con la exposición o únicamente con el efecto se entiende por sobreequiparamiento. El sobre-equiparamiento no aporta validez a la asociación. La precisión de la estimación del riesgo relativo se verá bastante disminuida por no tener en cuenta los pares concordantes, sino los pares discordantes y estos últimos tienden a disminuir a medida que aumente la correlación entre el factor equiparado y la exposición. El sobre-equiparamiento por la selección de los sujetos referentes enmascara la manifestación del factor de riesgo sobre el efecto y el resultado es una pérdida de información en el estudio y, desde luego, de eficiencia.

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

Hay que evitar el sobre-equiparamiento, ya que no aumenta la validez pero puede disminuir eficiencia por la dificultad y el alto costo de conseguir el correspondiente sujeto referente.

2. Equiparamiento en el estudio de casos y controles a)

Análisis equiparado en estudios de casos y controles

En estudios de «casos y controles», el pareo consiste en la introducción de uno o más controles para cada caso específico, en una unidad de tiempo y lugar. El número de controles es igual, o un múltiple del número de casos, dependiendo de los factores de orden económico y de conveniencia en la eficacia del estudio. En el equiparamiento se incluyen además algunas variables específicas, las cuales se quieren controlar, haciendo similar en relación con dichas variables cada caso con su o sus respectivos controles pareados. El análisis se referirá nuevamente a la noción de asociación por el test de significancia y la estimación del riesgo relativo (17, 36, 118, 123, 154, 162). En una muestra pareada, cuya relación de equiparamiento es de 1 a 1, cada caso está comparado con su control en relación con el factor de riesgo que se está estudiando. Estableciendo una dicotomía con respecto a la presencia o a la ausencia del factor de riesgo para casos y controles, se tendrán los siguientes pares, según la tabla 14.1. La tabla 14.1 presenta las cuatro combinaciones posibles de los diferentes pares de casos y controles con respecto a la presencia y la ausencia del factor de riesgo. TABLA 14.1

pares r pares s pares t pares u

Casos

Controles

+ + – –

+

– +

–

En donde: pares r = pares con factor de riesgo presente en el caso y factor de riesgo presente en el control. pares s = pares con factor de riesgo presente en el caso y factor de riesgo ausente en el control. pares t = pares con factor de riesgo ausente en el caso y factor de riesgo presente en el control. pares u = pares con factor de riesgo ausente en el caso y factor de riesgo ausente en el control.

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EQUIPARAMIENTO

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Los test de significancia utilizados, o sea el chi-cuadrado, y la estimación del riesgo relativo, o sea la razón de disparidad, se estudiarán de acuerdo con el análisis que se plantea en la tabla 14.2, que reúne las combinaciones de los diferentes pares de casos y controles. TABLA 14.2

1. Test de significancia Se notará que en el análisis de muestras pareadas no se tendrán en cuenta las casillas r y u, en que casos y controles fueron similares en cuanto a presencia o ausencia del factor de riesgo o sean los pares concordantes. Únicamente se analizan los pares que fueron discordantes: s y t. El test de significancia más apropiado para sugerir asociación es el chi-cuadrado, dado por Mantel y Haenszel (123). Se traduce por

Se puede usar el mismo test, con la corrección de continuidad de Yates (193):

NOTA: La prueba de MacNemar para significancia puede ser también de utilidad (122). Se traducirá por:

Con la probabilidad dada en la tabla de la distribución normal estándar, se determina su valor U utilizado como en la tabla de z. 2. Razón de disparidad: OR La razón de disparidad, que es una estimación del riesgo relativo, está dada por lo siguiente: OR =

Pares con factor presente en caso, ausente en control Pares con factor ausente en caso, presente en control

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o sea, OR = s/t Estimación de intervalo para la razón de disparidad Como es usual, para la estimación de intervalo de la razón de disparidad, se utilizará la transformación logarítmica.

Intervalo de confianza del ln (OR):

El límite superior de confianza de la razón de disparidad será dado por:

El límite inferior es la expresión de:

3. Ejemplo numérico Se ilustrará el concepto con un ejemplo tomado de P. Sartwell et al., quienes para estudiar el papel de los anticonceptivos orales en la etiología del tromboembolismo usaron un estudio de «casos y controles» pareado, con relación de equiparamiento de 1 a 1 (168a). Utilizaron 175 casos de tromboembolismo entre 15-44 años, tomados de tres hospitales, que fueron equiparados con 175 controles por hospital, tiempo de hospitalización, raza, edad, estado civil, paridad e ingreso económico. El factor de exposición es la toma de anticonceptivos orales hasta un mes antes del ingreso al hospital. La distribución de los pares de casos y controles se traduce así según la tabla 14.3. a) La razón de disparidad será dada por: OR = s/t = 57/13 = 4,4. b) El intervalo de confianza para la razón de disparidad:

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EQUIPARAMIENTO

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TABLA 14.3 Uso de anticonceptivos orales en 175 casos de tromboembolismo equiparados con igual número de controles

Límites de confianza (0,95) del ln (OR):

Límite superior de confianza del OR: anti ln (1,4816045 + 0,6024153) = 8,0 Límite inferior de confianza del OR: anti ln (1,4816045 - 0,6024153) = 2,4 c) El test de chi-cuadrado, versión de Mantel-Haenszel:

Con el grado de libertad = 1, la probabilidad de significancia será: P < 0,001. Con la corrección de Yates, el X2 Será:

Utilizando la prueba de MacNemar para el test de significancia se tendrá:

En la tabla de distribución normal estándar, la probabilidad para significancia es P = 0,001, lo que es altamente significativa.

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b) Relación de equiparamiento En el equiparamiento individual el caso se parea o se equipara con uno o más controles, lo que se llama relación de equiparamiento. Se pueden encontrar las dos situaciones siguientes: — Limitación del número de casos, con controles sin limitación. — Tanto los casos como los controles no presentan limitación en la población de referencia (12, 14, 129). 1.

Limitación del número de casos (casos fijos)

Se puede aumentar el número de controles en relación con los casos de acuerdo con las condiciones económicas para la selección de controles. A medida que aumenta el número de controles por cada caso, se puede encontrar un incremento sustancial en la información. Sin embargo, por encima de la relación de equiparamiento de 5 (cinco controles por caso) el aumento en la información es muy leve, así que poca información se pierde si se limita la relación o la razón de equiparamiento a 4. 2. Sin limitación del número de casos y de controles En esta situación la relación óptima en el equiparamiento de casos y de controles depende en cierto modo del costo de los casos y de los controles. Sea Q y C2 los costos unitarios respectivos para casos y controles, la razón de equiparamiento R sería:

Ejemplo: Si el costo de un caso vale nueve veces el costo del control equiparado, la relación sería:

es decir, tres controles por cada caso. Esta relación es apenas una guía, pero no un requisito, porque aunque la relación óptima sea 3 no siempre es factible encontrar tres controles por cada caso y habrá que contentarse a veces con una relación menor que la óptima (132). Para dar alguna idea en relación con el costo se puede pensar en las observaciones siguientes: En estudios basados en la determinación anterior de casos y controles en registros hospitalarios, generalmente la determinación del caso es más fácil y de menor costo que la del control equiparado, lo que puede hacer pensar en una relación menor de la unidad. Se sostiene entonces la relación de 1 a 1. Por otra parte, en estudios basados en la identificación posterior de casos y de controles, el hecho de esperar hasta conseguir el caso aumenta el costo en relación con el control que se buscará inmediatamente después de obtener el caso. Además, en estudio de casos y de controles en donde los controles son parientes o

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EQUIPARAMIENTO

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vecinos del caso, el costo consiste en el desplazamiento en la zona o casa. Así se puede recomendar una alta relación de equiparamiento.

c) Evaluación de la justificación del equiparamiento Otro punto es saber si el equiparamiento ha cumplido su objetivo de aumentar la validez. En un estudio de casos y controles dicha situación se verifica cuando la variable equiparada está realmente relacionada tanto con la exposición como con el efecto. El equiparamiento es útil cuando las respuestas de los casos y de los controles están correlacionadas (132). Se encontrarán las situaciones siguientes: — La relación o razón de equiparamiento R = 1. — La relación o razón de equiparamiento R es mayor de 1. En el primer ejemplo, en donde la razón de equiparamiento es igual a 1, la correlación Cr será dada según la tabla 14.4, en donde:

El test de significancia para la correlación será dado en la forma siguiente:

El resultado del test de significancia se interpretará como en el ejemplo de la tabla de la distribución normal estándar. El concepto de la evaluación de la justificación y de la utilidad del equiparamiento se ilustrará con un ejemplo de MacMahon y Feinleib, quienes para estudiar el papel de la lactación en la etiología del cáncer de seno, utilizaron un estudio de casos y controles, con relación de equiparamiento de 1 a 1; es decir, un control por cada caso, en la tabla 14.4(119). La correlación está representada así:

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TABLA 14.4

y el test de significancia para la correlación:

En la tabla de la distribución normal estándar, la probabilidad para significancia es: P = 0,0001. Se concluye que el equiparamiento empleado en este estudio, según la evaluación anterior, se justifica por ser más útil, es decir, que aumenta la validez de la estimación de los resultados aunque pueda perder eficiencia, y que se puede mantener el pareo en el análisis. Para el ejemplo en donde la relación de equiparamiento R es mayor de 1, es decir, más de un control por cada caso, véase Miettinen, Rothman... (129, 162).

3.

Equiparamiento en el estudio de cohorte

En un estudio de cohorte el equiparamiento evita la confusión sin presentar el peligro de un sesgo adicional como en el estudio de casos y controles (162). Si el factor de confusión está relacionado tanto con el factor de riesgo como con el efecto, el escoger a los individuos del grupo de control parecidos a los del grupo de casos con respecto a la variable de confusión, después de producir tanto la exposición como el efecto, puede distorsionar el resultado, añadiendo la posibilidad de un sesgo de selección en el estudio de casos y controles. En el estudio de cohorte de tipo prospectivo, al seleccionar las cohortes índice y referente, el efecto no se ha producido todavía. Por otra parte, el equiparamiento puede aumentar la validez y la eficiencia en un estudio de cohorte. Sin embargo, como el estudio de cohorte para probar el mismo tipo de hipótesis que el estudio de casos y controles necesita de un tamaño de muestra mucho mayor, el equiparamiento en este tipo de estudio es engorroso, ya que se necesita de bastante tiempo para la selección de la cohorte referente y para el seguimiento de los

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EQUI PARAMIENTO

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miembros de las cohortes. En general, el equiparamiento en el estudio de cohorte es poco utilizado (162, 188). En el estudio de cohorte de tipo proporción con tiempo de seguimiento corto (que no requiere emplear tasas) se podría utilizar el análisis equiparado, con relación de equiparamiento R = 1, según la tabla 14.5: TABLA 14.5

en donde: r = pares con el efecto presente en el sujeto expuesto al factor de riesgo y el efecto presente en el sujeto no expuesto a dicho factor. S=

pares con el efecto presente en el sujeto expuesto y el efecto ausente en el sujeto no expuesto.

t = pares con el efecto ausente en el sujeto expuesto al factor de riesgo y el efecto presente en el sujeto no expuesto a este factor. u = pares con el efecto ausente en el sujeto expuesto al factor de riesgo y también ausente en el sujeto no expuesto. — Siendo el riesgo en el grupo expuesto Ie = (r + s)/n, y el riesgo en el grupo no expuesto Io = (r + t)/n. Entonces: — La estimación del riesgo relativo Rr será dada por la expresión:

La diferencia de riesgo, o sea, el riesgo atribuible Ra sería:

El valor del chi-cuadrado X2 sería:

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

y el valor de z correspondiente:

Límites de confianza para el riesgo atribuible: En lo que se relaciona con los límites de confianza para el riesgo atribuible se tendrá:

Los límites de confianza para la diferencia de riesgo, o sea, el riesgo atribuible son:

o sea:

Límites de confianza para el riesgo relativo: Rr. Para el intervalo de confianza del riesgo relativo se empleará la transformación logarítmica (19,87, 162).

El intervalo de confianza para el In del riesgo relativo sería:

o sea:

El límite superior de confianza del riesgo relativo: antilogaritmo (ln Rr + z Var ln Rr ) =

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EQUIPARAMIENTO

El límite inferior de confianza del riesgo relativo:

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15 Prueba tamiz

Al lado de las encuestas de morbilidad, y en especial del estudio de prevalencia, conviene mencionar los test de filtración o prueba tamiz, a los cuales se refiere generalmente con el nombre inglés de «Screening test» (34, 36, 93, 120, 143, 186, 190, 195). Se utiliza para programas de detección temprana de enfermedad; un ejemplo es un programa de detección de carcinoma de cuello uterino por medio de citología vaginal, y la determinación de la presencia de sífilis por la reacción de Wassermann. Cuando se establece por primera vez un programa tamiz en una comunidad se obtiene un dato de prevalencia de la patología investigada. La continuación del programa, o sea, la retamización periódica a los sujetos de la comunidad exentos de la patología en el momento de iniciación, dará un dato de incidencia en un período de observación. Al determinar la presencia de una enfermedad en una comunidad, en relación a la población en un momento dado, se puede hablar de una proporción de individuos con la enfermedad en un momento dado. Puede ser proyectado también como la estimación de la probabilidad de tener la enfermedad en un momento dado y en una comunidad dada. Si a un grupo de 10.000 sujetos se les determina la existencia de una enfermedad considerada como problema de salud pública, y se encuentra que 1.000 individuos tienen o presentan la enfermedad en un momento y en una área dada, se está determinando la prevalencia de la enfermedad. Al descartar a estos 1.000 sujetos, y bajo el supuesto de que no haya más nacimientos, ni migración, ni mortalidad, se hace el seguimiento a estos 9.000 sujetos restantes. Si durante el siguiente período de un año se detectan 90 «nuevos» enfermos se establece así la incidencia de esta enfermedad en un período de un año. Entonces la probabilidad de contraer la enfermedad en aquel período es 90/9.000, o sea, 0,01. La primera parte, de prevalencia, es fruto de un estudio de corte, mientras que la segunda parte, incidencia, es el resultado de un estudio longitudinal. El test de filtración o prueba tamiz puede efectuarse en estas mismas dos formas, sea por corte, sea en forma longitudinal, y también por cortes seriados. El programa tamiz es útil, entre otras cosas, para: — Programas de detección precoz de una enfermedad. — Determinación de prevalencia e incidencia de una enfermedad. LibertadDigital | 2015

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

— Planeación de servicios de salud. — Investigación. — Programa de acción y vigilancia epidemiológica.

1.

Generalidades

a)

Criterio de test: sensibilidad, especificidad, valor predictivo

Se espera que un test o prueba tamiz, con el criterio probabilístico, permita predecir o detectar la presencia o ausencia de una enfermedad o de un síndrome. El concepto de test no involucra necesariamente el de exámenes de laboratorio, sino de prueba que garantiza la certeza positiva o negativa. Para dar un valor al test hay que tener en cuenta los conceptos de sensibilidad y especificidad. 1.

Sensibilidad

La sensibilidad de una prueba es su capacidad para detectar a los enfermos evitando la presencia de falsos negativos. Por ejemplo, si se presenta un número X de enfermos ya diagnosticados por métodos comunes, el test sensible en un 100 por 100 debería detectarlos como enfermos, en su totalidad, sin excluir a ninguno. Cuando el test deja escapar a cierto número de enfermos, que en estos casos serían falsos negativos, su sensibilidad está disminuida. Como es difícil encontrar un test ideal que siempre capta a todos los enfermos, un test altamente sensible presenta una alta probabilidad de detectar al enfermo. Si un test es sensible en un 98 por 100, significa que de cada 100 enfermos con esta patología, se tendrá la probabilidad de detectar a 98. 2. Especificidad La especificidad de la prueba es su capacidad para descartar al exento de la enfermedad investigada evitando la presencia de falsos positivos. Por ejemplo, al presentar un número X de personas sanas, o sin la patología investigada, el test específico en un 100 por 100 debería descartarlos como no enfermos en su totalidad. Un test altamente específico, en un 97 por 100, tiene la probabilidad de descartar como no enfermos a 97 de cada 100 individuos que se presentan sin la patología investigada: los tres restantes serán falsos positivos. Para probar la efectividad de un test se le aplicará frente a sujetos cuyo diagnóstico ya ha sido confirmado o descartado por otros procedimientos seguros. La ilustración del concepto anterior se hará con base a la tabla 15.1. TABLA 15.1

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PRUEBA TAMIZ

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en donde: a + c = total de sujetos con diagnóstico positivo confirmado, basado en otros criterios de alto valor. b + d = total de sujetos con diagnóstico negativo confirmado. a + b = total de personas con test positivo. c + d = total de personas con test negativo. Entonces se verá la interpretación de cada casilla interna: a = sujetos con diagnóstico positivo y test positivo (verdadero positivo). b = sujetos con diagnóstico negativo y test positivo (falso positivo). c = sujetos con diagnóstico positivo y test negativo (falso negativo). d = sujetos con diagnóstico negativo y test negativo (verdadero negativo). De allí que: Sensibilidad del test:

Especificidad del test:

3. Fuera de las nociones anteriores de sensibilidad y especificidad, se debe familiarizar con los conceptos de: — Valor predictivo del test positivo. — Valor predictivo del test negativo. a) El valor predictivo del test positivo es la capacidad del test de dar un resultado positivo a los realmente enfermos, evitando así la inclusión de falsos positivos. Es la estimación de la probabilidad de estar enfermo cuando el test es positivo. Un test que indicaría un 100 por 100 de valor predictivo, significaría que la totalidad de individuos que presentan el resultado del test positivo son enfermos sin excepción. En otros términos, pacientes con resultado del test positivo son pacientes que presentan la patología investigada con toda certeza. Un test de un valor predictivo positivo alto, sea en un 97 por 100, indicaría que de cada 100 individuos que presentan el resultado del test positivo, 97 tienen la patología investigada, y los tres restantes serían falsos positivos. El test positivo indicaría entonces una alta seguridad o probabilidad de tener la patología investigada. El valor predictivo del test positivo se traduce por:

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

b) El valor predictivo del test negativo es su capacidad de dar un resultado negativo a los realmente exentos de la enfermedad, evitando así la inclusión de falsos negativos. Es la estimación de la probabilidad de ausencia de la enfermedad cuando el test es negativo. Un test con un 100 por 100 de valor predictivo negativo significaría que la totalidad de individuos con el test negativo son exentos de la patología investigada, sin ninguna excepción. En otros términos, individuos con test negativos son individuos sin la patología con toda certeza. Un test de un alto valor predictivo negativo, sea en un 98 por 100, significaría que de cada 100 individuos con resultado negativo del test, 98 se encuentran realmente libres de la patología investigada; los dos restantes serían falsos negativos. El test negativo indicaría en este caso una alta seguridad o probabilidad de no tener la patología buscada. El valor predictivo del test negativo se traduce por:

4. Se corroborará lo anterior con un ejemplo numérico para presentar mejor los conceptos de sensibilidad, especificidad, valor predictivo del test positivo y valor predictivo del test negativo. Sean doscientos (200) sujetos, de los cuales cien (100) presentan la enfermedad establecida por criterios diagnósticos muy seguros. Se prueban varios test en relación con la enfermedad. Las situaciones extremas pueden ser las siguientes, según las tablas 15-2, 15-3, 15-4, 15-5, 15-6. TABLA 15.2 Situación 1

Sensibilidad: Especificidad:

98 100

u 100

97 100

u 100

98 por 100 97 por 100

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PRUEBA TAMIZ

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Falsos positivos: 3 personas. Falsos negativos: 2 personas. Valor predictivo del test positivo:

Valor predictivo del test negativo:

98 101 97 99

u 100

97, 03 por 100

u 100

97, 98 por 100

El test 1 es muy sensible, muy específico, de un alto valor predictivo del test positivo y de un alto valor predictivo del test negativo.

TABLA 15.3 Situación 2

Sensibilidad: Especificidad:

40 100 99

u 100

100

40 por 100

u 100

99 por 100

Falsos positivos: 1 persona. Falsos negativos: 60 personas. Valor predictivo del test positivo:

40

u 100 97, 56 por 100 41 99 Valor predictivo del test negativo: u 100 62, 26 por 100 . 159

El test 2 es poco sensible, muy específico, de un alto valor predictivo del test positivo y de un bajo valor predictivo del test negativo. LibertadDigital | 2015

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FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA

TABLA 15.4 Situación 3

98

u 100 98 por 100 100 35 Especificidad: u 100 35 por 100 100 Sensibilidad:

Falsos positivos: 65 personas. Falsos negativos: 2 personas. Valor predictivo del test positivo:

98 163

Valor predictivo del test negativo:

u 100

35 37

u 100

60,12 por 100

94, 59 por 100

El test 3 es muy sensible, muy poco específico, de bajo valor predictivo del test positivo y de alto valor predictivo del test negativo. TABLA 15.5 Situación 4

Sensibilidad:

45 100

u 100

45 por 100 LibertadDigital | 2015

PRUEBA TAMIZ

Especificidad:

60 100

u 100

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60 por 100 .

Falsos positivos: 40 personas. Falsos negativos: 55 personas. Valor predictivo del test positivo: Valor predictivo del test negativo:

45 85

u 100

60 115

u 100

52, 94 por 100 52,17 por 100

El test 4 es poco sensible, poco específico y los valores predictivos del test positivo y del test negativo son bajos. Para visualizar mejor los aspectos de test, se resumirán los cuatro (4) ejemplos en la tabla 15.6. TABLA 15.6 Situación 1 Sensibilidad Especificidad Valor predictivo de test positivo Valor predictivo de test negativo Falsos positivos Falsos negativos

Situación 2 Situación 3 Situación 4

98% 97% 97% 98% 3 sujetos 2 sujetos

40% 99% 98% 62% 1 60

98% 35% 60% 95% 65 2

45% 60% 53% 52% 40 55

De los cuatro (4) ejemplos de situaciones anteriores, el test 1 sería lo ideal. Sin embargo, es difícil encontrar un test a la vez altamente sensible y altamente específico. Las situaciones más probables son los test 2 y 3. El test 4 no puede ser aconsejable. El test ideal sería, además, aquel que reúne los requisitos de un procedimiento eficaz, rápido, barato, capaz de ser aplicado en masa, que necesita poco equipo para dar certeza inicial en la confirmación o descarte de la enfermedad que se investiga. 5. De lo anterior deducimos lo siguiente: a) Un test muy sensible (test 1 y 3): es aquel que tiene muy alta probabilidad de detectar la enfermedad investigada, dejando un número reducido de falsos negativos independientemente de la proporción de falsos positivos. Implica una gran seguridad de que un paciente enfermo sea detectado como tal (positivo). NOTA: El test 1 deja pocos falsos positivos, mientras que el test 3 deja un número elevado de falsos positivos. b) Un test muy específico (test 1 y 2): es aquel que presenta una muy alta probabilidad de descartar al exento de la enfermedad que se investiga, dejando un número muy reducido de falsos positivos, independientemente de la proporción de falsos negativos. Implica una gran seguridad de que el exento de la enfermedad sea detectada como tal (negativo). NOTA: El test 1 deja pocos falsos negativos, mientras que el test 2 deja un número elevado de falsos negativos. LibertadDigital | 2015

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c) Un test de alto valor predictivo positivo (test 1 y 2): es aquel cuyo resultado positivo refleja una alta probabilidad o seguridad de tener la enfermedad investigada, dejando un número reducido o baja proporción de falsos positivos, independientemente de la proporción de falsos negativos. d) Un test de alto valor predictivo negativo (test 1 y 3): es aquel cuyo resultado negativo refleja muy alta probabilidad o seguridad de la ausencia de la enfermedad investigada, con un número muy reducido o baja proporción de falsos negativos, independientemente de la proporción de falsos positivos. Una vez determinada la sensibilidad y la especificidad del test, se pueden utilizar para aspectos individuales o para fenómenos de colectividad. La prueba tamiz se emplea para fenómenos de masa, tanto para detectar la presencia como la ausencia de enfermedad en la colectividad. b) Utilidad del test de filtración Cuando se emplea en salud pública sirve para detectar o descartar la presencia de determinado tipo de enfermedad o síndrome que pueda causar un problema de salud pública, por su alta incidencia o prevalencia y factibilidad de tratamiento, y para aquellas enfermedades en las cuales un diagnóstico hecho en forma temprana puede presentar un tratamiento eficaz tendiente a la curación, a la disminución de la incapacidad o reducción de secuelas, a la prolongación del período de sobrevivencia o aumento de la expectativa de vida, o reducción de la mortalidad o letalidad para determinada enfermedad. Esquematizando, su utilidad es en: — Enfermedades o patologías que constituyen un problema de salud pública por su alta incidencia o prevalencia y posibilidad de tratamiento. — Patologías susceptibles de tratamiento eficaz al descubrirse en etapa temprana. — Patologías invalidantes, aún de baja incidencia pero cuyo diagnóstico temprano aumenta la expectativa de vida, reduce la mortalidad y la letalidad. 1. Para detección de enfermedad El interés es sobre todo de detectar una enfermedad: — Cuando la patología es grave y susceptible de tratamiento curativo o paliativo. — Cuando se necesitan detectar casos de enfermedad con fines investigativos. En esta circunstancia se emplea un test muy sensible, el cual dará una proporción baja de falsos negativos. Se debe tener en cuenta además el valor predictivo del test positivo, es decir, la probabilidad de estar enfermo cuando el test es positivo. Mientras más alto es el valor predictivo del test positivo, menor es la proporción de falsos positivos. Entonces el individuo, que es positivo al test, debe someterse a otros procedimientos diagnósticos para confirmar la presencia de una enfermedad y evitar así los falsos positivos, es decir, individuos no enfermos que podrían ser tratados como tal. Es un gran inconveniente tratar un individuo como sifilítico mientras que realmente no lo es, o tratar un individuo como tuberculoso mientras que tiene solamente una patología pulmonar diferente de la tuberculosis.

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2. Para descartar una enfermedad Es de gran importancia en programas masivos, cuando la enfermedad es susceptible de tratamiento. En salud pública es de gran interés no sólo detectar como enfermo quien en realidad lo es, sino descartar la enfermedad en quien realmente no la tenga. En este aspecto se necesita un tipo de test, o medio diagnóstico, muy específico que detecte a los no enfermos como tales. Se debe tener en cuenta el valor predictivo del test negativo, o sea, que el test negativo significa probabilidad de ausencia de la enfermedad. Mientras más alto está el valor predictivo del test negativo, menor la proporción de falsos negativos. Cuando se quiere determinar la presencia o la ausencia de una patología en campañas de masa, el resultado se dará en función del valor predictivo del test. c) Importancia del valor predictivo del test Al saber que el test resulta de un valor predictivo positivo del 70 por 100, implica que de cada 100 sujetos, con el test positivo, 70 tienen la patología investigada. La detección de estos enfermos se hará posteriormente por la aplicación de medidas diagnósticas apropiadas para la enfermedad que se quiere detectar. Antes de la aplicación de medidas diagnósticas se puede hacer la retamización de los sujetos que resultaron con el test positivo, lo que contribuye a aumentar el valor predictivo de la prueba positiva. Al saber que el test resulta de un valor predictivo negativo del 80 por 100, implica que de cada 100 sujetos con el test negativo, 80 son realmente exentos de la enfermedad investigada. El valor predictivo de una prueba tamiz depende: — De la sensibilidad del test. — De su especificidad. — De la prevalencia de la patología en la comunidad tamizada. 1. Cuando la especificidad permanece constantemente alta, un test de alta sensibilidad se acompaña de un valor predictivo del test positivo o negativo bastante alto, mientras que un test de baja sensibilidad presentaría el valor predictivo del test negativo bajo. 2. A sensibilidad constantemente alta, un test de alta especificidad se acompañará de un valor predictivo del test positivo o negativo bastante alto, mientras que un test de baja especificidad presentaría sobre todo una baja en el valor predictivo del test positivo. Los cambios en relación con la prevalencia se verán más adelante.

2. Valor del test de filtración o tamizado y su interpretación según la prevalencia de la enfermedad Si la enfermedad que se quiere detectar es de prevalencia cambiante en comunidades distintas, el resultado de un test, a sensibilidad y especificidad constantes, será diferente en cuanto al valor predictivo del test positivo y negativo.

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Los ejemplos siguientes permitirán la ampliación de dicho concepto, sobre la variación de la prevalencia con un test cuya sensibilidad y especificidad quedan constantes. Es un concepto bastante importante cuando se establece un programa de masa. El conocimiento previo o aproximado de la prevalencia de una enfermedad permitirá dar alguna luz sobre el resultado de un programa de masa. Se presentará un test con una sensibilidad de 90 por 100, una especificidad de 95 por 100 y cuatro medidas de prevalencia, respectivamente, 50, 25, 10 y 1 por 100. Se examinarán estas cuatro circunstancias con una población de 10.000 sujetos, para ver según la prevalencia: — Cambios en los valores predictivos del test positivo. — Cambios en los valores predictivos del test negativo. — Cambios en la proporción de falsos positivos. — Cambios en la proporción de falsos negativos. Ejemplo 1 Sensibilidad del test: 90 por 100. Especificidad del test: 95 por 100. Prevalencia enfermedad: 50 por 100. Población de estudio n: 10.000 sujetos. Como la prevalencia es de 50 por 100, el número de enfermos es de:

Luego b + d = n - ( a + c ) = 10.000 - 5.000 = 5.000 sujetos. Entonces:

de allí

y

de allí

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Con el valor de las marginales n, (a + c) y (b + d), y de las casillas internas a y d, se puede construir la siguiente tabla 2 x 2 , representada en la tabla 15.7.

TABLA 15.7

De allí, el valor predictivo del test positivo:

Valor predictivo del test negativo:

Ejemplo 2 Sensibilidad del test: 90 por 100. Especificidad del test: 95 por 100. Prevalencia enfermedad: 25 por 100. Población de estudio n: 10.000 sujetos. De acuerdo con la prevalencia de 25 por 100 el número de sujetos enfermos es de:

lo que corresponde a (a + c).

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Con el mismo raciocinio anterior se construye la tabla 15.8 TABLA 15.8

De allí, el valor predictivo del test positivo:

Valor predictivo del test negativo:

Ejemplo 3 Sensibilidad: 90 por 100. Especificidad: 95 por 100. Prevalencia: 10 por 100. Población n: 10.000. Los datos anteriores permiten la presentación de la tabla 15.9. TABLA 15.9

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De allí, el valor predictivo del test positivo:

Valor predictivo del test negativo:

Ejemplo 4 El cambio es solamente de la prevalencia: 1 por 100. Con dicha prevalencia, el número de enfermos será: 100, y el de no enfermos: 9.900. Según los valores de sensibilidad de 90 por 100 y de especificidad de 95 por 100, se puede construir la tabla 15.10.

TABLA 15.10

De allí, el valor predictivo del test positivo:

Valor predictivo del test negativo:

9405 9415

u 100

99,89 por 100

Para visualizar mejor los diferentes ejemplos, se les resume según la tabla 15.11.

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TABLA 15.11

Tabla resumen de los cuatro ejemplos: sensibilidad 90 por 100, especificidad 95 por 100, población n de 10.000 sujetos Ejemplo 1

Ejemplo 2

Ejemplo 3

Ejemplo 4

Prevalencia Prevalencia Prevalencia Prevalencia 10% 50% 1% 25% Valor predictivo del test positivo Valor predictivo del test negativo Falso positivo Falso negativo

94,74 % 90,48 % 250 sujetos 500 sujetos

85,71 % 96,61 % 375 250

66,67 % 98,84 % 450 100

15,38 % 99,89 % 495 10

En conclusión, para una prueba tamiz o test de filtración, con sensibilidad y especificidad constantes, aplicándose en áreas diferentes o en una misma área en donde cambia la prevalencia de la enfermedad investigada, el resultado de este test varía de la manera siguiente: 1. Cuando disminuye la prevalencia: a) El valor predictivo del test positivo disminuye pasando por los ejemplos presentados en el cuadro anterior de 94,8, 85,7, 66,6 y 15,3 por 100. b) El valor predictivo del test negativo aumenta, como en el cuadro anterior de 90,4, 96,6, 98,8 y 99,9 por 100. c) Aumenta el número de falsos positivos, o sea la casilla b, en relación con el total de sujetos n. La proporción de falsos positivos b/n aumenta. d) Los falsos negativos, o sea la casilla c, disminuye, así como la proporción c/n. 2. Cuando aumenta la prevalencia, el fenómeno se presenta en sentido inverso. Es de importancia saber interpretar el valor y las limitaciones de un test de filtración. La misma prueba puede dar resultados diferentes según el área o la comunidad en donde se aplica, de acuerdo con la prevalencia de la enfermedad investigada, en razón de los fasos negativos que encontrarán; de allí el cuidado en la interpretación de los aspectos de salud pública en programas de masa.

3. Valor predictivo de una prueba tamiz determinado por el empleo del teorema de Bayes La sensibilidad o la especificidad de un test plantea un aspecto ya visto a través del teorema de Bayes, con respecto a la probabilidad anterior y la probabilidad posterior (capítulo 3, «Medidas de frecuencia»). Se ilustra el teorema de Bayes mediante un ejemplo en la aplicación del valor diagnóstico o del valor predictivo de un test T con respecto a una enfermedad dada E (12, 34, 149).

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Se traducirá así:

en donde: P(T/E)

= es la probabilidad condicional del test positivo dada la enfermedad. Es la probabilidad de tener un test positivo con la presencia de la enfermedad, o sea la sensibilidad del test.

P(E)

= Es la probabilidad anterior. Es la prevalencia de la enfermedad.

P(E —)

= Probabilidad de la ausencia de la enfermedad.

P(T/E) P(E) = Probabilidad conjunta. P(T/E —) = Es la probabilidad condicional, del test positivo dada la ausencia de la enfermedad. Es la probabilidad de falsos positivos, o sea la probabilidad de tener el test positivo en ausencia de la enfermedad. Conociendo entonces con respecto a la presencia de la enfermedad: — La sensibilidad del test: 0,90 = P(T/E). (Probabilidad condicional). — Prevalencia de la enfermedad: 0,10 = P(E). (Probabilidad anterior). La probabilidad conjunta con respecto a la presencia de la enfermedad será: 0,90 x 0,10 = 0,09, o sea, P(T/E)P(E) Por otra parte, conociendo, con respecto a la ausencia de la enfermedad: — La probabilidad de falsos positivos 0,05 = P{T/E —). (Probabilidad condicional). — Probabilidad de la ausencia de la enfermedad 0,90 = P(E —). (Probabilidad anterior). Se tendrá como probabilidad conjunta con respecto a la ausencia de la enfermedad: 0,05 x 0,9 = 0,045, o sea, P(T/E -)P(E -). De allí, la probabilidad posterior, o sea, la probabilidad de la enfermedad dado el test positivo P(E/T); o sea, el valor predictivo del test positivo, según el teorema de Bayes, dará:

o sea, la probabilidad conjunta con respecto a la presencia de la enfermedad, sobre la suma de las dos probabilidades conjuntas con respecto a la presencia y ausencia de la enfermedad.

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Se traducirá el concepto anterior en la tabla 15.12. TABLA 15.12 Probabilidades anterior, condicional y conjunta y posterior con respecto a la presencia y ausencia de la enfermedad

La probabilidad posterior, en este ejemplo el valor predictivo del test positivo, o sea, la probabilidad de tener la enfermedad con el test positivo, es de 0,666. El complemento, o sea, la probabilidad de no tener la enfermedad con el test positivo P(E — /T), es 0,333; la suma de estas dos probabilidades es de 1. El mismo concepto del valor predictivo en base a probabilidad se ilustra por medio de la tabla 15.13. TABLA 15.13

en donde:

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Al referirse a los datos del ejemplo 3, en donde se tiene una sensibilidad de 90 por 100 y una especificidad de 95 por 100, con una prevalencia de 10 por 100, se tendrá: P(T/E) = 0,90 P ( T – / E – ) = 0,95 P(T/E – ) = 0,05 P(T – / E ) = 0,10 P(E) = 0,10 P(E – ) = 0,90 y el teorema de Bayes para el valor predictivo del test positivo:

dato similar al valor predictivo del test positivo encontrado en el ejemplo 3, que es de 66,67 por 100. Para el valor predictivo del test negativo, el teorema de Bayes se traduce así:

o sea:

lo que es muy similar al valor predictivo del test negativo encontrado en el ejemplo 3, que es de 98,84 por 100. Para ilustrar mejor esta metodología se volverán a calcular los valores predictivos positivos y negativos de los cuatro ejemplos anteriores referentes a los cambios de prevalencia a través del cuadro resumen 15.14. Se notará que para estimar el valor predictivo del test positivo y del test negativo a partir del conocimiento de la sensibilidad y especificidad del test y de la estimación de la prevalencia de una enfermedad, bastará la aplicación del teorema de Bayes, que dio en esta confrontación resultado similar a la tabla 15.11. Este procedimiento es muy sencillo y de mucha utilidad para la salud pública, permitiendo una mejor interpretación de los resultados de una prueba tamiz en una comunidad abierta o cerrada.

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Para la interpretación de la prueba a partir del teorema de Bayes se necesita saber solamente cómo determinar: — La sensibilidad de una prueba (ya visto anteriormente). — La especificidad de la misma. — La estimación de la prevalencia de la enfermedad (registro, encuesta por muestreo representativo).

4. Análisis e interpretación a) Consideraciones — Cuando se emplea una prueba tamiz debe ser, generalmente, para una enfermedad que constituye un problema de salud pública. — Se debe disponer de un método fácil, barato, capaz de ser aplicado en campañas de masa con un equipo sencillo. — La prueba debe ser suficientemente específica o sensible según la finalidad para la cual se emplea. El valor predictivo del programa de tamizado depende de la: — Prevalencia de la patología en la comunidad. — Sensibilidad del test. — Especificidad del test. Este programa tamiz implica que, al detectar a sujetos eventualmente enfermos, se les someta a prueba diagnóstica más adelantada y se les deba ofrecer tratamiento porque no se detecta una enfermedad como tal, sino con fines de tratamiento, o de adecuar los servicios de salud para hacer frente a esta patología. En general, al tratar algunos tipos de test se encuentra o un test muy sensible o un test muy específico, pero rara vez un test a la vez muy sensible y específico. De allí según si se quiere detectar o descartar una enfermedad, hay que saber escoger el test correspondiente para obtener un mejor resultado y saberlo interpretar según la prevalencia del evento epidemiológico o según el problema de salud pública al cual se está enfrentando. Sin embargo, el test generalmente no es un diagnóstico. Es una ayuda u orientación para el diagnóstico. Su sensibilidad y especificidad nos indica la alta probabilidad de que un sujeto con la enfermedad tenga el test positivo y que otro sin la enfermedad tenga el test negativo, respectivamente. Fuera del test se necesitan métodos diagnósticos orientados para asegurar la presencia o ausencia de la enfermedad, según el programa que se establece. La diferencia entre una prueba tamiz y una prueba diagnóstica resulta en lo siguiente: — La prueba tamiz divide la población de estudio en dos grupos, un grupo de individuos con alta probabilidad de tener la enfermedad (con el test positivo) y otro grupo de individuos con muy alta probabilidad de no tener la enfermedad o una probabilidad muy baja de tenerla (con el test negativo). — La prueba diagnóstica divide la población de estudio en dos grupos, un grupo de individuos con la enfermedad y otro grupo de individuos sin la enfermedad.

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La prueba tamiz es un sistema relativamente barato para seleccionar pacientes o sujetos de interés, ya que no se pueden usar procedimientos diagnósticos muy costosos y a veces molestos para todos los sujetos de una área. Es una primera filtración muy importante que se hace según el objetivo deseado, como en el caso de una prueba tamiz para la detección del carcinoma de cuello uterino. Teniendo también en cuenta los aspectos de prevalencia y de incidencia, un test para la detección de carcinoma de cuello uterino, enfermedad que conduce a la muerte si no está detectada en etapa temprana, debe ser muy sensible. Con esta característica se tendría pocos falsos negativos. Los positivos a este test, tanto los verdaderos como los falsos, serán sometidos a procesos diagnósticos más refinados para confirmar la presencia o no de la enfermedad. Si además el test es suficientemente específico, reducirá la proporción de falsos positivos. Se recordará que mientras más baja está la prevalencia, mayor el número de falsos positivos. En un test muy sensible la proporción de falsos positivos se reducirá cuando la prevalencia o la incidencia de la patología estudiada es suficientemente alta y cuando además el test tiene buena especificidad.

b)

Finalidad del programa tamiz

La finalidad básica de un programa de tamizado es la detección temprana y el tratamiento oportuno para prevenir las complicaciones y la muerte prematura por la enfermedad. La encuesta basada en test de filtración es de gran importancia en ciertas enfermedades para planeación de los servicios de salud y para investigaciones epidemiológicas. Se espera que un programa tamiz en una comunidad sea seguido de un programa de tratamiento masivo. Cuando el tratamiento lleva a curación, se espera al cabo de un tiempo una disminución, no de la incidencia del evento, sino de su prevalencia, y también de la mortalidad. Naturalmente si el tratamiento es paliativo, lo que conduce únicamente al aumento de la expectativa de vida, inicialmente habrá un descenso en la mortalidad, que posteriormente se equilibrará, ya que la mortalidad sólo se desplazará a los grupos de edades posteriores (98, 140, 153, 168). El aumento de la expectativa de vida, por tratamiento paliativo, traerá consigo una disminución de la letalidad, y un aumento de la prevalencia de la misma enfermedad, porque más pacientes vivirán más tiempo con la enfermedad, y una disminución de la mortalidad en los grupos de edades más jóvenes. En un programa tamiz, siendo el diagnóstico más precoz, la incidencia se desplazará a grupos de edad anteriores, lo que implica un aumento entre la edad al diagnóstico y la edad al morir. Esta situación debe ser tomada en cuenta para medir el aumento de la expectativa de vida cuando el tratamiento es paliativo. Por tanto, el aumento de la expectativa de vida puede ser real o aparente. El punto de reparo para distinguir sería entonces la edad al morir. El aumento de la expectativa de vida es real cuando, por razón del programa y del tratamiento subsiguiente, la mortalidad se desplaza a edades posteriores. El aumento de la expectativa de vida es aparente cuando la mortalidad se sigue

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presentando en los mismos grupos de edad que en los períodos anteriores al programa, pero siendo la detección en edad más temprana. Lo anterior se ilustra mejor por medio de los siguientes diagramas. El diagrama 15.15a indica la edad al diagnóstico y la edad al morir antes de la iniciación del programa. Al establecer un programa tamiz, el diagrama 15.15b indica un aumento aparente de la expectativa de vida debido únicamente al diagnóstico precoz. El diagrama 15.15c muestra un aumento real de la expectativa de vida debido no sólo al diagnóstico precoz, sino al desplazamiento de la mortalidad a edad posterior. DIAGRAMA 15.15

c) Evaluación del programa de tamizado Se necesita un buen sistema de información, de allí la importancia de la vigilancia epidemiológica, para medir la bondad de un programa tamiz, su evaluación traducida en disminución de mortalidad, y de la incapacidad por dicha patología. Se debe tener en cuenta igualmente la influencia de la disminución de la prevalencia con respecto al resultado del valor de la prueba. La medición para la evaluación no siempre es fácil y de ahí la dificultad en la interpretación de los resultados de la prueba, sobre todo cuando se hace no a base de mortalidad, sino de morbilidad y de reducción de invalidez (5, 60, 98, 172). La evaluación puede hacerse: 1. Comparando las tasas o proporciones de mortalidad antes de la iniciación del programa con las mismas tasas o proporciones específicas después de iniciar dicho programa. 2. Comparando la mortalidad observada con la mortalidad esperada en el supuesto de que no había programa de tamización. 3. Analizando la tendencia de las proporciones de prevalencia que deben disminuir en casos en que el tratamiento produzca curación.

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4. Analizando el aumento de la expectativa de vida para dichas personas sometidas a tratamiento. 5. Analizando la proporción de casos reales detectados con respecto a los positivos al test. 6. Analizando la proporción de falsos positivos tratados innecesariamente. Eso significa que al establecer un programa de tamización se debe pensar al mismo tiempo de su planeación en su evaluación y la medición de los resultados.

d) Interpretación 1. Tendencia No es ninguna dificultad medir la mortalidad, porque la delimitación entre muerte y no muerte no deja ninguna duda cuando se esté seguro del diagnóstico, mientras que en el campo de morbilidad la frontera entre curación y mejoría con respecto a una enfermedad no es muy clara. Depende de criterios establecidos que pueden variar entre un observador y otro, entre un grupo médico y otro, entre una escuela médica y otra. La medición de la morbilidad siempre trae dificultades en la clasificación, lo que puede repercutir sobre un programa. Por otra parte, la comparación de una tasa de morbilidad antes y después de empezar un programa supone que los criterios establecidos para la morbilidad han sido estandarizados para tener validez en la comparación, sino se está comparando datos no comparables por tener criterios diferentes. Se necesita tener buenos criterios de seguimiento para medir la expectativa de vida. Por otro lado si la mortalidad o prevalencia venía subiendo no se puede esperar una baja en la frecuencia. Se puede esperar inicialmente un cambio en la pendiente. Si la curva no baja, eso no quiere decir en este caso que el programa no fuera eficaz. Cuando por el contrario la curva de prevalencia o de mortalidad venía bajando, la continuación de la baja no implica efectividad del programa, sino que se debe acentuar la tendencia de la curva de prevalencia o de mortalidad según el caso y la comparación de lo esperado con lo observado daría una base más firme para hablar de efectividad. Se recordará que un programa tamiz de por sí no tiene ninguna influencia directa sobre la incidencia de una patología, ya que no es una medida preventiva encaminada a evitar la aparición de una enfermedad como lo haría un programa de vacunación. La enfermedad se detecta en una etapa inicial para facilitar la curación y la disminución de incapacidad y de mortalidad y la prolongación de la expectativa de vida, según la patología investigada. Según la naturaleza del programa, para detectar casos por gravedad o sobre todo para descartar sujetos indemnes en programas de masa, se necesitaría un test altamente sensible o un test altamente específico, respectivamente. En un test altamente sensible se debe tener en cuenta que la proporción de falsos positivos puede ser alta. Se comprenderá la alta posibilidad de tratar innecesariamente personas sin la enfermedad y los posibles errores que se pueden cometer; lo que sí incidiría sobre el costo en la evaluación de un programa tamiz.

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2. Entonces surge otro problema. ¿A qué grupo se le debe hacer un programa tamiz? a) En primer lugar, para una población o un grupo de una población cuya enfermedad que se detecta constituya un problema de salud pública (grupos de alto riesgo). b) También en grupos con enfermedad muy invalidante o que conduce a la mortalidad si no se detecta y no se trata en forma temprana, aun con prevalencia no muy alta. Se necesitaría entonces hacer la prueba tamiz no en la población general, sino en este caso en subgrupos que se conocen de alto riesgo, según el estudio de la historia natural y social de la enfermedad. Se supone también que se harán esfuerzos para tener las pruebas de alta sensibilidad o de alta especificidad según el caso. A este grupo se le hará estudio de seguimiento para ver el aumento en la expectativa de vida y el desplazamiento de la mortalidad específica en grupos de edad más avanzada, por medio de las tablas de vida. 3. Frecuencia del tamizado Otro problema es saber con qué frecuencia se hace la prueba tamiz (173). a) Inicialmente en una comunidad de alta prevalencia, no ofrece problema. Bien hecho, el resultado de esta prueba detectará la prevalencia de punto de la patología investigada y, posteriormente, la incidencia en la comunidad de estudio. b) Si es una patología de evolución larga, el período para la repetición de la prueba de tamización puede ser más largo. Si es una enfermedad de progreso rápido, la prueba tamiz debe hacerse con más frecuencia. Eso supone que se conoce la historia natural y social de la enfermedad. c) El problema reside en enfermedades mal conocidas, de evolución muy variable en donde por un mismo período entre prueba y prueba se detecta la enfermedad sorpresivamente en varias etapas de su evolución. Plantea así una situación muy difícil de resolver. Se debe recordar que el test de tamizado seguido de tratamiento con mira a curación puede rebajar la prevalencia de una enfermedad, pero en ningún momento la incidencia; porque no es una prueba para prevención primaria de una enfermedad en forma general. 4. Costo Analizando varios aspectos, como la población a riesgo, la prevalencia de la enfermedad, la sensibilidad y especificidad del test, la frecuencia del tamizado, la naturaleza de las pruebas, se plantea un problema de costo. La prueba tamiz debe ser barata, fácil de llevar, de ejecución rápida, con un equipo sencillo. El descubrir o descartar casos de enfermedad implica un costo alto. Posteriormente habrá que tratar pacientes y el costo se eleva si se tratan falsos positivos, que son inncesariamente tratados. La vida humana no tiene precio, pero el presupuesto de salud es limitado. Habrá un problema de decisión que pertenecerá a la política de salud. ¿Resultará más barato esperar que una persona venga a consultar y tratar un caso esporádicamente (atención pasiva), o la búsqueda activa de los casos por medio de un programa de tamizado? Habrá muchas consideraciones humanas, económicas, administrativas y de logística que son del resorte de las autoridades de Salud Pública, porque hay decisiones muy obvias, y otras no tan obvias.

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16 Vigilancia epidemiológica

La vigilancia epidemiológica es un proceso regular y continuo de observación e investigación de las principales características y componentes de la morbimortalidad en una comunidad. Es muy importante para investigación, planeación y evaluación de las medidas de control en salud pública. La vigilancia epidemiológica va a la par con los medios de lucha contra una patología. Traza los objetivos, establece los medios de acción sin tomarlos directamente, plantea las alternativas, evalúa, ajusta y controla los medios de lucha y sus resultados (36). Se plantearán las ideas principales en la vigilancia epidemiológica, presentando las generalidades, el sistema de información, la estrategia para el montaje de la vigilancia, las dificultades que se pueden encontrar y la evaluación del proceso.

1. Generalidades Se presentarán a continuación los objetivos de la vigilancia, los elementos de la misma y su utilidad. a) Objetivos de la vigilancia epidemiológica 1. Mantener actualizado el conocimiento del comportamiento de las enfermedades en cualquier país o región. 2. Establecer la susceptibilidad y el riesgo de la población a las enfermedades bajo vigilancia. 3. Formular las medidas adecuadas según el nivel de atención correspondiente. 4. Evaluar la bondad de las medidas de control planteadas. LibertadDigital | 2015

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b) Elementos de la vigilancia epidemiológica Los elementos necesarios para la vigilancia epidemiológica serían aquellos que conducen a: — La recolección de datos, tales como la producción de datos, su notificación, la existencia de canales de comunicación para la información — La tabulación del dato, lo que implica la consolidación y el procesamiento del dato. — El análisis, que permite la comparación de datos y una patología, su tendencia con respecto a patrones regionales, nacionales o internacionales; la determinación de la confiabilidad y exactitud del dato. — La divulgación de la información, relacionada con la publicación y la información a los sectores interesados. — La política de toma de acción, para la lucha contra la patología de base, relacionada con su prevención, su tratamiento y su rehabilitación. — La evaluación, no solamente de la información, sino de las medidas de acción tomadas. Para su buena operación, la vigilancia epidemiológica necesita, a todos los niveles de atención en que se ejecuten, un doble flujo de actividades de: información, divulgación y decisión.

c) Utilidad de la vigilancia epidemiológica La utilidad de la vigilancia epidemiológica se plantea tanto en enfermedades transmisibles como en las no transmisibles. Sin embargo, por el carácter de urgencia que presentan las enfermedades transmisibles, es primordial en este campo. En las enfermedades o patologías susceptibles de vigilancia epidemiológica, la utilidad se refiere a: — Conocer la distribución de la patología de un determinado lugar, en forma general o en forma específica, según las variables de persona, de tiempo y de lugar y sus combinaciones de acuerdo con las categorías de interés. — Establecer bases para investigaciones epidemiológicas, tanto de tipo operativo como metodológico. — Plantear las acciones para la prevención, el control y la erradicación de ciertas epidemias. — Tomar las medidas necesarias y apropiadas para combatir la patología susceptible de vigilancia en el área. — Evaluar oportunamente y en forma dinámica las acciones preventivas, los tratamientos instaurados y la efectividad de los métodos de rehabilitación. Las enfermedades susceptibles de vigilancia epidemiológica deben ser prioritariamente aquellas que constituyen un problema de salud pública por su alta prevalencia, incidencia, incapacidad o mortalidad, y que disponen de formas preventivas, o de posibilidad de tratamiento adecuado y al alcance de lo servicios sanitarios. Una enfermedad que no dispone de medidas preventivas o de tratamiento adecuado no puede ser prioritaria en la vigilancia epidemiológica.

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2. Sistema de información La base fundamental de la vigilancia epidemiológica es un adecuado sistema de información epidemiológica, entendiendo por dicho sistema no sólo la recolección y condensación de los informes de morbimortalidad, sino incluyendo el análisis, la evaluación, la publicación y proposición de diferentes alternativas de acciones para que sea un proceso racional y dinámico. Los principales puntos correspondientes al sistema de información son los siguientes. — Características de la información. — Fuentes de información. — Recolección y notificación de la información. — Análisis e interpretación. a) Características de la información Para aspectos de la vigilancia epidemiológica, la información debe ser: Exacta: presentada con la mayor precisión requerida para sus objetivos. Debe ser fiel reflejo del evento epidemiológico y el sistema de medición empleado debe presentar muy poca variabilidad. Oportuna: según la finalidad deseada, la información debe ir a la par de los acontecimientos. Datos de enfermedades infectocontagiosas, de notificación internacional tienen que ser transmitidos o consignados el mismo día del diagnóstico. Otras informaciones, según la urgencia, tienen que ser estudiadas máximo a la semana del diagnóstico para tomar las medidas necesarias. Se deben tomar medidas de acción en salud sobre datos recientes. Los datos de los años anteriores sirven para ver la tendencia y el comportamiento de una enfermedad, y no propiamente para tomar medidas en el presente sobre la enfermedad. Fidedigna: transmitida tal como es, sin ninguna transformación que exagere o menosprecie los datos emitidos, de tal manera que permita reconstruir el origen de los datos. Completa: diseñada para tener todos los datos y variables necesarias para cumplir con la finalidad de determinados tipos de información. También debe ser depurada de las características no estrictamente necesarias para esta finalidad. Objetiva: basada en criterios bien establecidos que pueden ser interpretados, en forma estandarizada, por diferente personal en circunstancias distintas de tiempo y de lugar. Permitirá unificar criterios para investigación y para tomar medidas de control. Válida: suministrada de manera consistente con criterios uniformes. Se debe buscar el indicador que mida en forma precisa o lo mejor posible el concepto que se estudia. Comparable: que permita la confrontación en las circunstancias actuales y pasadas y en las proyecciones futuras: igualmente confrontable con otros datos similares, tanto a nivel regional y nacional, como a nivel internacional. b) Fuentes de información En la vigilancia epidemiológica, el evento epidemiológico requerido, o sea la patología en el área, se busca en un conjunto de individuos, organizados según

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categorías de las variables de persona, tiempo y lugar, dentro de un medio ambiente ñsico, químico, geográfico, climático, ecológico. Se necesita el conocimiento de los factores que intervienen en este grupo social responsables de la producción de enfermedades, con el fin de tomar acciones para mejorar el nivel de salud. La atención de las personas y de los animales, interactuando en el medio ambiente formado por el aire, agua, tierra y sus bosques, genera una información que puede ser captada, tabulada, analizada, evaluada para dar luces sobre la distribución y las causas de las enfermedades comunes en el área de influencia. La información se refiere a los datos de morbilidad, de mortalidad, demográfica de la población del área y a otros aspectos específicos. Las informaciones específicas pueden encontrarse en publicaciones científicas de áreas de la salud o de sectores afines. También la información puede provenir de sectores tales como agricultura, desarrollo, hacienda o economía, meteorología, hidrología, sector de la comunicación y otros. A fin de asegurar en lo posible una buena calidad de la información, es conveniente: — Definir con mayor claridad y precisión los criterios que identifican la información que se busca. — Reunir o cruzar varias fuentes o registros. — Realizar encuestas periódicas a fin de asegurar la buena consistencia de la información y de sus fuentes. — Diseñar la fuente de información o de registros, con objetivos para servir posteriormente de origen de investigación, con las variables necesarias e indispensables para un buen diseño de investigación.

c) Recolección y notificación de la información La información para una determinada patología puede ser recolectada en registros para uso retrospectivo. También la información debe ser diseñada o planificada para una proyección futura y para finalidad de recolección, con los detalles y las variables que se necesitan para un buen análisis. Si los datos no tienen el detalle suficiente, la proyección de una información futura debe ser planificada, adaptada a las necesidades de información para toma de decisión y para evaluación de los problemas de salud. El sistema de recolección de la información implica un proceso de notificación sea individual o colectiva, la existencia de canales de comunicación y un sistema de registro para la información pasiva y de encuesta para la información activa. La notificación puede ser individual para enfermedades bajo vigilancia internacional como SIDA, cólera, peste bubónica, o bajo vigilancia especial según los países. La notificación colectiva es importante para conocer la tendencia de la patología, planear las acciones de lucha y su evaluación para mantener la enfermedad bajo control o erradicación. Es muy importante la existencia de buenos canales de comunicación entre el sitio de producción del dato o del evento epidemiológico y el del procesamiento del dato, su elaboración, divulgación y la toma de acción.

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Se hacen generalmente por informes periódicos semanales o mensuales, según la patología, por telegramas o radiogramas en caso de enfermedades de notificación individual obligatoria o en vigilancia epidemiológica nacional e internacional. Generalmente, fuera de la información individual para enfermedades de notificación obligatoria, la información se transmite por los informes periódicos en formulario especial o tomados de los registros de morbimortalidad.

d) Análisis e interpretación de la información El camino para el análisis de la información comprende: — El procesamiento de los datos recibidos, previa evaluación de la veracidad y exactitud de los mismos. — La utilización de variables de análisis para orientación y aprovechamiento de la información. — El cruce de algunas variables de importancia para el establecimiento de categorías de interés, dependiendo del nivel de refinamiento que se necesita en el análisis y de la patología que se estudia. — El estudio de las categorías de interés en la distribución de la enfermedad, para el cierre de campo en busca de posible etiología. — El cálculo de los indicadores de frecuencia, tasas y proporciones globales y específicas, según las categorías de interés. — La comparación de tendencia secular, cíclica o estacional, y proyecciones de la patología en la misma área, o con factores regionales o nacionales, para la evaluación del curso de la enfermedad. — Los posibles planteamientos de factores causales, factores de riesgo y factores asociados en la distribución de la patología. En un sistema de vigilancia epidemiológica, el análisis empieza primero en forma global y posteriormente se puede establecer en forma específica, según la enfermedad y según si la vigilancia es especializada o no. En la vigilancia epidemiológica, el diagnóstico y el análisis de la situación de salud, o del evento a que se refiere, deben ser hechos en forma rápida, oportuna y de actualización permanente. Fuera de los datos observados en la recolección de la información, se deben también obtener las proyecciones de los datos esperados para los próximos años venideros, o por lo menos para el año en vigencia, tanto para los numeradores que son los eventos analizados, como para los denominadores que son en parte la población a riesgo.

3. Parte operativa y estrategia Solamente manteniendo una constante observación e investigación de la patología de una área se puede prevenirla y combatirla oportunamente para tener un nivel de salud aceptable en una comunidad (36).

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a) Bases de la parte operativa Para la organización de un sistema de vigilancia epidemiológica son importantes los siguientes aspectos: — Sistema adecuado de registros. — Plena conciencia de las autoridades de salud. — Una adecuada formación científica del personal de trabajo. — Una coordinación entre los principales grupos de epidemiología, atención médica, planificación y saneamiento ambiental... Para el cumplimiento de la parte operativa, es conveniente revisar los requisitos y los sitios para establecer un sistema de vigilancia, el tipo de información requerida, los problemas generales del sistema y los específicos de la recolección de la información en las diferentes bases operativas, y las formas de evaluar el sistema.

b)

Requisitos para establecer un sistema de vigilancia epidemiológica

Un sistema de vigilancia epidemiológica se establece en cuanto exista factibilidad de: — Montar un registro. — Recolectar información. — Procesar y analizar cierto tipo de información. — Interpretar los datos y publicaciones. — Organizar encuestas o investigaciones en caso necesario. — Tomar acciones de lucha. — Evaluar las acciones. Con respecto a la vigilancia de algunas enfermedades especiales se necesita la cercanía de medios diagnósticos para establecer la presencia y control de algunos tipos de enfermedades.

c) Tipos de vigilancia La recolección de la información puede ser pasiva, activa o especializada. 1.

Vigilancia pasiva

Se limita solamente a recoger en los registros la información de los sujetos que acuden a los centros de atención médica. La información es pasiva en el ejemplo de las siguientes fuentes de morbilidad, mortalidad y demografía tales como: anuarios de estadísticas vitales de los departamentos de estadística, historia de consulta externa, centros de salud, clínicas de urgencias, historias de médicos particulares, las notificaciones colectivas en enfermedades transmisibles, certificados de defunción, autopsias de hospitales y de medicina legal, anuarios demográficos.

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2.

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Vigilancia activa

La información activa se busca en donde se produce, sea que el sujeto acuda o no a los centros médicos. Una encuesta de morbilidad es un ejemplo de esta información activa, lo mismo que la investigación de brotes, la búsqueda de contacto en enfermedades transmisibles, el test de tamizado para diagnóstico precoz, la citología vaginal, es decir, todo el sistema de recolección que se aparte del sistema tradicional de anotar únicamente a los sujetos que acuden a los servicios médicos. La información activa comprende primordialmente datos de: — Las investigaciones de casos individuales. — El estudio de reservas animales o vegetales y su distribución. — El estudio de vectores para enfermedades transmisibles. — Las investigaciones de brotes y de laboratorio. — Las encuestas de morbilidad, epidemiológicas e inmunológicas. — Las investigaciones de terreno. La información activa está recogida en el terreno, sea por encuestas sistemáticas, sea por encuestas especializadas para determinadas especificaciones y toma de datos que no existen en los registros pasivos, o para tener punto de reparo como base de información para comparación, para modelo, para la obtención de precisión y para ver la magnitud del subregistro. La proyección de servicios a la comunidad necesita de este tipo de información activa para dar una idea más exacta acerca de la patología en determinado tiempo y en determinado lugar. 3.

Vigilancia especializada

Es un tipo de vigilancia para una patología específica. La metodología puede ser activa o pasiva. La vigilancia especializada es, sobre todo, para enfermedades transmisibles, de notificación individual, o para erradicación de una patología en las formas finales en cuanto a incidencia se refiere, cuando se baja la curva. Se puede encontrar vigilancia especial para diabetes, cáncer, enfermedades cardiovasculares, accidentes. La vigilancia especializada se justifica, sobre todo, cuando se plantea el estricto control o la erradicación de una patología. Se refiere a un tipo de vigilancia específica para una determinada enfermedad, tal como el cólera, en donde se establece un servicio para una rápida detección, seguida inmediatamente de acción y prevención específica. Generalmente se deben reforzar las formas empleadas de vigilancia pasiva en registros, por ser más barata, muy eficaz y permitir fácilmente emprender mejor los estudios prospectivos y retrospectivos. La vigilancia activa, en forma de encuestas o búsqueda de casos por tamización, controla periódicamente la vigilancia pasiva, pero es más costosa aunque más exhaustiva y exacta. d) Responsabilidad de cada nivel de atención La vigilancia epidemiológica, referida a un evento, significa estar alerta, con la prontitud suficiente, de la magnitud del problema y de los factores que lo determinan.

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El desarrollo de enfermedades está relacionado a un conjunto de factores, algunos conocidos, sobre los cuales se pueden tomar o no acciones de lucha. Los factores desconocidos o mal conocidos dificultan la acción de control en salud. Se necesita entonces la información de la serie de factores que en forma individual o conjunta, desencadenan el evento o su inminencia. Para el evento, objeto de vigilancia epidemiológica, se debe delimitar claramente la identificación de los factores de riesgo, la forma de recolección de datos, las personas y las entidades encargadas de realizarla, los canales que deben seguir para llegar finalmente al sistema central de registro. Basadas en la tendencia secular de la morbimortalidad para el evento en los últimos 10 años y más, se puede analizar el efecto de ciertas medidas sobre el comportamiento del evento, predecir su curso en un futuro corto según las variaciones cíclicas y estacionales y haciendo énfasis sobre la identificación de los grupos expuestos a riesgo. Se puede analizar las razones o causas de los cambios de frecuencia de las enfermedades para facilitar su control posterior. Para lograr este objetivo, habrá que diseñar lo ideal y factible para el país en que se vive, o el área de estudio, y de esto ver con qué se cuenta y qué falta, siempre y cuando sea realizable en este medio. Desde luego la investigación de un evento a través de todas las fuentes es deseable para conocer las causas y los factores de riesgo en la producción del evento. En orden ascendente se referirá a la vigilancia epidemiológica en cada uno de los diferentes niveles: 1. Nivel local Es el nivel organizado más bajo de la vigilancia epidemiológica. Es esencialmente operativo. Es responsable de la información, su recolección, interpretación y análisis, y de la toma de medidas preventivas y curativas, y de la evaluación de las mismas dentro del área de influencia. 2. Nivel regional El nivel regional es intermedio entre el nivel local y seccional. Está formado por un conjunto de varios niveles locales según el área y número de habitantes, utilizando criterios administrativos y económicos. Una ciudad densamente poblada puede constituir de por sí una regional. Este nivel regional cumple en menor escala las mismas funciones administrativas de un nivel seccional, pero no es normativo. Recoge, condensa, analiza y evalúa la información del área de influencia, divulga la información a los niveles adecuados y plantea las medidas de acción y administrativas con la agilidad necesaria para la región. 3. Nivel seccional Concretamente el servicio seccional o departamental de salud, norma y administra recursos para la vigilancia epidemiológica. No es un nivel operativo. Dicho nivel necesita recoger, analizar y evaluar la información con el fin de planificar la atención de la salud, localizar las áreas ecológicas en donde es más

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predominante una patología, coordinar las acciones preventivas y terapéuticas y plantear recomendaciones y acciones de salud para la mejoría de la situación de salud del área. Presta asesoría en la investigación. Con respecto al proceso del flujo de información, este nivel consolida y procesa la información procedente de los niveles inferiores. 4. Nivel central Este nivel es más que todo normativo y de asesoría a los servicios departamentales. No es responsable de acciones directas, en cuanto a vigilancia epidemiológica se refiere, ni administra recursos. La información recibida a este nivel es condensada, procesada, analizada para la evaluación de la patología global del país, las relaciones interdepartamentales para visualizar las grandes áreas ecológicas. Propicia las investigaciones de alto nivel y la conducta a tomar en grandes áreas para tener rápidamente la información del estado de la patología en el país, el resultado y evaluación de medidas tomadas para ciertas enfermedades que constituyen problemas de salud pública (52). 5. Vigilancia hospitalaria La patología hospitalaria es aquella que, por su gravedad o delicadeza de la intervención, requiere la estadía del paciente en un centro hospitalario para uno o más días. Por su aspecto selectivo, por su gravedad y por desbordar el área políticoadministrativa en la cual se encuentra, la patología de un hospital no siempre es representativa de dicha área. La información así obtenida representa la incidencia o la prevalencia hospitalaria para una área de influencia mayor y no necesariamente la incidencia poblacional del área en cuestión. En cuanto a aspectos de vigilancia de infecciones intrahospitalarias se necesita distinguir los gérmenes intrahospitalarios de los gérmenes circulantes en la comunidad. Se debe recordar que los gérmenes intrahospitalarios son de alta gravedad por la gran virulencia y la resistencia a los antibióticos comunes (171). La vigilancia de tratamiento hospitalario médico, quirúrgico y de otra índole, es de gran importancia. También implica una política y una línea de conducta a través de la terapia utilizada para determinada patología, el control de su acción y de su fracaso, de los efectos secundarios producidos y del establecimiento de una especie de «comité de vigilancia de drogas» para su acción y evaluación (35).

e) Utilidad del laboratorio de salud pública En cuanto al laboratorio de salud pública, permite conocer la patología infecciosa y otras patologías, no tanto a nivel individual, sino sobre todo a nivel de colectividad y también para aspectos de contaminación del agua y del aire. Es de suma utilidad para: — Confirmar diagnósticos de enfermedades transmisibles de vigilancia especial como cólera, SIDA, y de enfermedades no transmisibles.

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— Establecer el mapa inmunológico o el conocimiento de los principales gérmenes circulantes en una comunidad mediante encuestas o investigaciones. — Servir de laboratorio de referencia y de control de los diferentes laboratorios de zona, tanto a nivel departamental como a nivel nacional e, inclusive, a nivel internacional. — Conocer el grado de contaminación ambiental. Según la complejidad del examen o del laboratorio se irá ascendiendo de nivel para poder conocer las patologías de ciertas regiones, ver su evolución y el dinamismo de presentación de las infecciones tanto a nivel de un hospital y de una comunidad, como a nivel de una nación, ya que ciertos gérmenes aparecen sucesivamente o simultáneamente en varios lugares. Sería importante establecer laboratorios de referencia de salud pública por lo menos en los principales polos de desarrollo de un país, y un buen laboratorio central de referencia para la normalización a nivel nacional y en coordinación permanente con los laboratorios de referencia a nivel continental y mundial.

f) Pautas para medidas de acción Según su naturaleza, la patología puede dividirse de acuerdo con la acción de lucha en: — Patología prevenible: Es aquella patología por la cual se dispone de medidas que impidan el proceso de su incidencia. — Patología tratable: Es aquella contra la cual se dispone de tratamiento curativo o paliativo. El tratamiento no afecta directamente la incidencia. — Patología actualmente sin tratamiento efectivo y sin forma de prevención: En esta última forma se dispone únicamente de la información. La acción es nula en lo que respecta a estrategia de lucha con medios conocidos. Para la vigilancia epidemiológica de una patología se debe contar con una estrategia de acción para combatirla por todos los medios disponibles y posibles en una comunidad, organizar recursos para la lucha, con el fin de erradicar o controlar dicha patología para que no constituya un problema de salud pública. Necesariamente se seguirán teniendo otros problemas que tomarán el lugar de la patología erradicada, o controlada. Sin embargo, como la vigilancia epidemiológica es dinámica, constantemente se revisará la información para detectar nuevas patologías prioritarias y adoptar medidas de lucha contra ellas. La información, su análisis e interpretación sirven de pautas para toma de decisión, de plan de acción al nivel correspondiente, y también para políticas de salud. La toma de decisión implica alternativas y las consecuencias de cada una de las alternativas tomadas, es decir, el pro y el contra, dejan implícita la manera de evaluar. Al presentar las alternativas para ayudar a tomar decisiones de acción, la vigilancia debe completarse con el plan de evaluación de las acciones, que es la manera de comprobar la bondad de las medidas de salud y su eficacia en forma bastante clara. Por momentos, la indicación de la decisión a tomar es bastante clara. La acción consecutiva a la vigilancia de la poliomielitis en zonas en donde es probable la presentación de esta enfermedad es la vacunación. Si es clara para una enfermedad en

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donde la meta es la erradicación, no siempre lo es para enfermedades en donde se trabaja hacia un control. La vigilancia para malaria plantea las alternativas a tomar, el plan de acción, la lucha no sólo contra vectores, sino contra portadores, la eliminación del peligro de salud pública que presenta un individuo con germen circulante en la sangre, aun sin la sitomatología, la evaluación de las medidas de acción en todos los campos, preventivo como en la vacunación y curativo a través del tratamiento, la baja de las tasas de la enfermedad, la conducta en frente a la resistencia tanto para vectores como para el tratamiento del individuo. La vigilancia en si no toma la acción, que es reservada a las medidas directas de atención médica, pero sí plantea las alternativas, controla su dinamismo, revisa la estrategia, plantea la evaluación y los ajustes, las posibles metas. Transforma una vigilancia pasiva, cuando la enfermedad sigue de alta prevalencia, a una vigilancia activa cuando la patología entre bajo control y se quiere erradicarla o se quiere controlarla hasta donde sea posible con los medios de que se dispone. Ajusta los medios a la lucha, corrige las observaciones en los objetivos planteados. Si la meta es la erradicación de una patología, se plantea tanto una vigilancia pasiva como la activa. Se erradican enfermedades erradicables. Una enfermedad es erradicable cuando se la puede prevenir por medios eficaces masivos y económicos, actuando sobre sus factores causales y desencadenantes. Así se impide su presentación actuando sobre la incidencia, es decir, antes de que se produzca la enfermedad. En enfermedades transmisibles, un tratamiento oportuno y rápido también evita la diseminación o la transmisión a partir de un caso, lo que no es la misma política en caso de enfermedades no transmisibles. Una enfermedad no transmisible se previene actuando sobre sus principales factores causales y los factores condicionantes de su producción. Se reducen los traumas causados por accidentes de tránsito actuando de manera directa sobre los factores que los producen. En esos casos, al contrario de las enfermedades transmisibles, el tratamiento eficaz no impide la incidencia de una enfermedad si no baja la prevalencia y, por tanto, la duración de la enfermedad curable, y rebaja las complicaciones en caso de enfermedades no curables (133). Para erradicar, controlar o disminuir la mortalidad causada por una patología que constituye un problema de salud pública por su incidencia, o por la prevalencia o mortalidad altas, se necesita disponer de medios suficientes. Si no hay los medios necesarios, se requiere únicamente la información, ya que la información para la acción no cumple su finalidad en estas circunstancias, porque faltan recursos para la acción, y la evolución indicaría un estado estacionario o un aumento de esta patología. Si muestra un descenso, eso sería únicamente debido a la tendencia secular de la patología y no a las medidas de acción que no se han tomado. Se debe instalar el sistema de vigilancia cuando hay esfuerzos encaminados a la acción. De lo contrario hay duda sobre un esfuerzo realizado que no tendrá resultados en la baja o en el cambio de tendencia de esta patología. En enfermedades sin mucha ventaja para la acción, se puede quedar en la parte informativa global y solamente se tendrá una vigilancia especial para aquellas enfermedades que tienen manera de ser controladas, o que necesitan una acción paliativa cuando la patología conduce a una alta mortalidad, o por aspectos estrictamente investigativos.

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g) Estrategia administrativa El establecimiento de un sistema de vigilancia epidemiológica implica una decisión política de parte de las autoridades de salud y del alto gobierno, ya que es necesario un cambio en las normas anteriores, en el rodaje administrativo, en la distribución de recursos y en el adiestramiento de personal (53, 92). Se necesita colaboración a todo nivel para el flujo de información y el procesamiento de los datos. Debe existir un presupuesto destinado al funcionamiento del sistema de vigilancia y a la adecuación de recursos necesarios para un sistema continuo y dinámico. Además, el análisis de la información supone la presencia de personal adiestrado para las tareas sencillas en los niveles de base y para las más especializadas en los niveles superiores. Es importante el adiestramiento de personal auxiliar polivalente de los servicios de salud para que puedan identificar la aparición de los casos, su confirmación indirecta, el agrupamiento y control de los datos y su transcripción (28). Se debe tratar de lograr la participación activa de la comunidad en un sistema de vigilancia epidemiológica, sobre todo en enfermedades transmisibles.

4. Problemas para montar el sistema de vigilancia El buen funcionamiento de un sistema de vigilancia epidemiológico puede encontrar dificultades y problemas, tanto en su instalación como en su desarrollo. Los principales problemas son: — Confiabilidad en el diagnóstico de una patología, en el dato médico y demográfico. — Ausencia de registros apropiados. — Subregistros. — Dificultad en el procesamiento del dato. — Difusión de la información en su flujo y reflujo. Retraso en la información a todos los niveles. — Limitación de recursos.

a) Confiabilidad en el dato Es importante establecer buenos criterios diagnósticos, tanto en mortalidad como en morbilidad. El diagnóstico debe ser apropiado y confirmado con criterios precisos que pueden ser según la enfermedad, solamente clínicos, o ayudados por pruebas paraclínicas y, si es el caso, con exámenes anatomopatológicos. Por otra parte, para mejor exactitud en la presentación del dato, convendría para fines investigativos disociar los datos hospitalarios de otros tipos de registros. La información en los niveles inferiores a centros de salud, como puestos de salud e información de perímetro rural, necesita la ayuda de encuestas periódicas para conocer la patología existente y para saber cuál debe ser el enfoque de las medidas de acción que pueda tomar la auxiliar de enfermería o la promotora rural.

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El problema de diagnóstico se presenta tanto en la morbilidad como en la mortalidad. Con respecto a los certificados de defunción, la información depende de si el certificado ha sido diligenciado por personal médico u otro personal oficial, como un alcalde municipal o la primera autoridad del lugar. En cuanto al personal médico, la confiabilidad del dato del certificado depende de que la diligencia sea resultado de autopsia, con exámenes anatomapatológicos macroscópicos y microscópicos de un médico tratante hospitalario o ambulatorio, o de un certificado médico basado en la anamnesis post-mortem por los familiares o testigos de la muerte. La información demográfica sufre el mismo proceso según si la proyección de la población sea hecha a partir de un censo correcto y teniendo en cuenta la corrección por migración, o según si son datos tomados del censo de población con cierta reserva, o del recuento directo de la población en una área.

b) Ausencia de registros apropiados Cuando hay registros, no siempre están condicionados según los criterios necesarios para un buen análisis e interpretación de la información de base y de los criterios de mayor condensación a medida que suba de nivel en el sistema de vigilancia, ni con discriminación suficiente para llenar los requisitos de acuerdo con el tipo de vigilancia que corresponda. La solución a estos problemas es el establecimiento de una buena red de información y el adiestramiento del personal de base para presentar oportunamente dicha información según las variables ya establecidas para la nueva red, y la corrección de los defectos de la información en registros adecuados.

c) Subregistro El registro, aun con los criterios y las variables necesarias para una buena información oportuna, no siempre incluye todos los hechos vitales de importancia para la vigilancia. Generalmente, la patología hospitalaria se registra, pero no siempre la patología en la población en donde gran número de personas consultan a personal no médico, que desde luego no informa, o también al personal médico que puede o no informar, y con una periodicidad muy variable. Resulta entonces que el hecho vital por momento no se informa, o la información puede no ser completa (24). El convencer al cuerpo médico y paramédico de la utilidad y de la importancia de la información para el mejor tratamiento y toma de acción contra la patología y el devolverle la información no sólo sobre su área, sino también en todo el país, favorece la disminución del subregistro en morbilidad. Valdría la pena resaltar que en el campo de mortalidad el subregistro se ve sobre todo en la mortalidad neonatal. Se debe añadir que en ciertos sectores, sobre todo rurales, en algunos países en vía de desarrollo, la inhumación de algunos individuos se hace a veces sin certificado de defunción, ni es registrada.

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d)

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Dificultades en el procesamiento de los datos

Las dificultades se pueden presentar tanto a nivel de la obtención del dato, como en su recolección, tabulación y condensación, que son pasos previos en el análisis. Los datos se obtienen de las historias clínicas, de los registros, de las encuestas. Para recolectar dicha información, se necesita que existan en forma adecuada en las fuentes sobre grupos de edad, sexo y procedencia de los pacientes. Para la tabulación del dato se necesitan un plan preciso, adecuado para el lote de información deseada, porque de lo contrario el resultado no será uniforme para la finalidad deseada. Es un error condensar demasiado los datos en los niveles locales de la misma manera como se debería hacerlo en un nivel central. De esta forma es difícil disponer de una información discriminada. Los datos deben tener mayor detalle en la información a medida que bajan de nivel y mayor condensación a medida que aumentan de nivel, pero con la amplitud necesaria para servir según su finalidad en el nivel que corresponda y con los datos demográficos con el mismo detalle según donde se van a aplicar. No siempre es factible el análisis e interpretación de los datos, lo que debería hacerse desde el nivel local de centros de salud y hospitales. Una de las dificultades resulta de la falta de discriminación de los datos en variables, pudiendo formar categorías de interés para localizar los subgrupos de mayor exposición a ciertos riesgos. También se presenta la falta de personal preparado para un análisis y la interpretación de la información recolectada. Otra dificultad corriente es la falta al no presentar los datos en forma de cuadros, de gráficos, de tasas específicas, de tasas ajustadas, de proyecciones y tendencias, de comparación de los datos pasados con los presentes, de comparación con tasas de otras regiones o con patrones en el país o fuera del país. Esta presentación, según el nivel que corresponda, facilita el análisis e interpretación del dato y, por ende, la toma de decisión.

e) Difusión de la información Al tener buenos registros, la información debe subir y bajar de niveles, o para informar a los niveles superiores o para devolver una información tratada y analizada a los niveles inferiores y a otros sectores diferentes al de salud. La ausencia de un mecanismo, para el suministro rápido y oportuno de la información, sobre todo para enfermedades transmisibles es un gran inconveniente para la red de vigilancia y para tomar medidas de acción y establecer la estrategia necesaria. Al truncar la información a cualquier nivel, se dificulta el flujo y reflujo de la misma. El dato que se recibe ya no es oportuno y la acción se tomará atrasada si la información, el análisis y la decisión de toma de acción no se hacen a tiempo. El mecanismo de comunicación falla generalmente en la notificación, en la falta de un análisis correcto y oportuno, en el retraso para el reflujo de la información y su divulgación, pasos necesarios para una acción oportuna y la evaluación de las medidas. Para que la vigilancia epidemiológica sea operante, se necesita el doble flujo de actividades a través de la información, la divulgación y la decisión.

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f) Problemas de recursos Un problema bastante serio, en cualquier programa o sistema, es el de recursos adecuados. La simplicidad o complejidad del recurso depende del nivel de atención médica y de los detalles que se necesitan para cumplir con la vigilancia epidemiológica. Se pueden resumir aquellos recursos en humanos, económicos y materiales. En cuanto al recurso humano o de personal, es importante la preparación de todo el personal de base, médico y paramédico, para el éxito de la vigilancia. De la buena colaboración de todo el personal, cada uno según la tarea que le corresponda, funcionará un buen sistema de vigilancia. El personal más directamente en contacto con los aspectos de vigilancia debe manejar bien los aspectos de obtención del dato, su notificación, la rapidez en la acción y la evaluación no solamente de la acción, sino del sistema de vigilancia. Los recursos económicos deben ser por lo menos lo mínimo para permitir el manejo del sistema con suficiente agilidad, para el montaje de registros, para transporte de material, pago del procesamiento de datos, pago de ciertas investigaciones, etc. Los recursos materiales y de equipo son los necesarios para transporte rápido, para procesamiento de datos y de los implementos para la rapidez en el flujo y reflujo de la información y demás pasos del sistema de vigilancia. Con limitaciones administrativas o recursos insuficientes se cree que es falta de ética provocar necesidades de salud sin poder atenderlas directamente. Si no hay recursos para la acción de lucha en contra de la patología, no se justifica el esfuerzo de montar un sistema de vigilancia.

5. Evaluación del sistema de vigilancia La evaluación del sistema de vigilancia epidemiológica comprende los siguientes aspectos principales: — Evaluación administrativa. — Evaluación en el terreno. — Evaluación en la red de vigilancia.

a) Evaluación administrativa La evaluación del sistema administrativo implica la revisión del aparato de vigilancia epidemiológica a todos los niveles, local, regional, seccional y nacional. Implica también la evaluación de los recursos humanos, materiales, económicos apropiados para el sistema de vigilancia tanto general como específica, a alguna patología (60). Se revisará el aspecto administrativo del funcionamiento del sistema de vigilancia epidemiológica para la eliminación de las trabas administrativas que dificultan la prontitud necesaria para un buen sistema de vigilancia. La evaluación de los recursos humanos incluye los aspectos de calidad, en cuanto a proyección del personal, y su competencia para desempeñar su función. El aspecto de

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cantidad del personal para cumplir una de las actividades de la vigilancia según el nivel correspondiente es muy importante. Igualmente influye en el recurso humano el aspecto de dedicación, espíritu, motivación para el cumplimiento de la vigilancia. En cuanto al recurso económico, es indispensable que sea oportuno. El recurso debe ser suficiente para un nivel dado, liberado de las dificultades de auditoría, entregado con bastante agilidad, controlado para evitar derroche, duplicación, siendo que el gasto debe ser adecuado y bien planeado. En cuanto al aspecto de recursos materiales, la evaluación debe garantizar la presencia de equipos adecuados, suficientemente modernos para la rapidez del procesamiento. El aspecto de transporte rápido y eficaz y del sistema de comunicación debe ser resuelto, lo mismo que la facilidad de correo, prioridad telegráfica y la red de radiotelecomunicaciones cuando la hay.

b) Evaluación en el terreno Es otro aspecto bastante importante en el sistema de vigilancia epidemiológica. Consiste en revisar la bondad del sistema en los sitios donde se produce la información, o sea, a nivel de centros de salud y del sistema hospitalario, lo mismo que en los programas extramurales correspondientes, que son los niveles operativos por excelencia. Sería fundamental que unos equipos especializados del nivel seccional, asesorados por el nivel central si es necesario, revisaran la información tomada de los niveles operativos para juzgar la confiabilidad de la información realizada en el terreno. Los responsables de los niveles centrales, seccionales y regionales, deben desplazarse frecuentemente en el terreno para evaluar los diferentes medios empleados para la ejecución de esta cadena de vigilancia. Eso implica: — La puesta en marcha de encuestas periódicas, trimestrales o semestrales o por períodos más cortos según el caso, para asegurarse de la confiabilidad del dato. — La evaluación de las investigaciones de brotes: comprende los criterios establecidos para su ejecución y la estrategia planteada para su realización. También incluye la revisión de los resultados obtenidos de las investigaciones, con respecto al número de investigaciones empezadas con justificación, el número de ellas terminadas, el concepto aclarado o el beneficio del resultado de dichas investigaciones. — La confrontación de la patología registrada con las encuestas realizadas en el terreno. Eso da una idea de la calidad del registro y de las fuentes de información. Las encuestas de prevalencia presentan la patología presente en todos los estados de la enfermedad y la patología que se registra y la que normalmente escapa a los registros por no presentarse a los servicios de salud oficiales y privados. Otro aspecto de la evaluación en el terreno es la revisión de la marcha del sistema en cuanto al criterio diagnóstico, a los registros, al subregistro y a la evaluación de la red de laboratorio. También se refiere al juicio de valor sobre la confiabilidad del dato en el terreno, a la necesidad de encuestas de supervisión en forma periódica. Es importante la revisión y estandarización de los criterios necesarios para

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establecer un diagnóstico y la confiabilidad del diagnóstico, según sea o no apoyado por pruebas paraclínicas. El registro debe ser suficientemente detallado para la utilidad que presta, dependiendo del nivel de atención. Debe ser funcional y los datos anotados con claridad, tanto para los informes periódicos, como para las investigaciones necesarias a partir de los registros, sean aquellas retrospectivas o prospectivas. La estimación del subregistro se hace mediante la diferencia de la patología en encuestas de morbilidad de tipo específico o general, con los datos de registro. La evaluación del subregistro es importante para planeación de servicios y para la política de orientación de los servicios de salud. La actividad en el terreno permite presentar un juicio sobre la confiabilidad del dato, de acuerdo con las circunstancias de su presentación; igualmente para la confiabilidad de la notificación y de la patología de base. Para una mejor evaluación del terreno, es útil efectuar encuestas periódicas o la supervisión para una estandarización del sistema, un control de calidad de la información y para un adiestramiento en servicio del personal de vigilancia a nivel operativo. Igualmente hay que plantear un sistema para detectar las mejorías y fallas del sistema en las actividades del terreno. En cuanto a la red de laboratorio, la evaluación se basa en la calidad del servicio que puede ofrecer, en su capacidad de acuerdo con el área que sirve, en su especialización según el nivel que corresponda, en la confiabilidad de los resultados, en la agilidad para evacuar correctamente las muestras que se reciben, en su capacidad para servir de base a las investigaciones. A todos los niveles, los laboratorios deben ser estandarizados, en técnicas y criterios, y tener algunos laboratorios centrales de referencia, pudiendo ser a nivel seccional, nacional e inclusive a nivel internacional. Los laboratorios de referencia deben controlar periódicamente a los laboratorios de base para un mejor servicio, ya que el laboratorio, tanto clínico como de salud pública, es un pilar para confirmación de diagnósticos en el sistema de vigilancia especialmente cuando se refiere a las enfermedades transmisibles.

c)

Evaluación de la red de vigilancia

Es uno de los puntos más importantes de toda la evaluación del sistema. Permite atribuir un factor o coeficiente de vigilancia en función de la regularidad, del atraso o de la ausencia de información periódica en cuanto a la patología y a las medidas de acción. Comprende entre otras la evaluación del flujo de información, de la calidad del procesamiento de los datos y del análisis, y de las pautas y medidas de acción. 1. La evaluación del flujo de información tiene en cuenta el tiempo de ida y vuelta de la información, según la patología, lo que debe ser extremadamente rápido para enfermedades transmisibles de notificación obligatoria; la rapidez de la confirmación de sospechas corroborando o descartando un diagnóstico de presunción inicial. También incluye a la investigación de brotes, su papel en el flujo de información, las investigaciones originadas a partir de la revisión del análisis de la información.

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En el flujo de la información se debe evaluar también la calidad científica del boletín de divulgación, hacer la crítica del contenido, de su claridad según el nivel de atención y de su periodicidad que es importante para la continuación de la información. Se debe evaluar la tendencia del boletín en cuanto a información empezada y continuada en los siguientes boletines que deben reflejar las tendencias cíclicas, estacionales y seculares de la patología. Como flujo de información el boletín debe ser útil al personal de salud y a otras instituciones que necesitan esta información. La utilidad del boletín se puede evaluar por medio de encuestas al personal de base y en diferentes niveles de los servicios de salud para juzgar su papel en las mejoras de los servicios de atención médica, en la toma de decisión o en política de salud. 2. La evaluación de la calidad del procesamiento del dato se hace con respecto al sistema de notificación, de recolección, de tabulación, consolidación, conduciendo al análisis. Debe incluir las variables y las categorías de interés para cada nivel de atención y su consolidación en el nivel superior. Incluye también la crítica del dato en cuanto a sus características principales de exactitud, confiabilidad, oportunidad, validez. Esta evaluación incluye la toma de muestras en forma periódica para revisar posibles errores de procesamiento, plantear cambios y mejorías en la transformación del dato. 3. En cuanto a la calidad del análisis, se debe revisar el tipo de gráficas utilizadas para evaluar la utilidad de su presentación y de las conclusiones que se pueden deducir de ellas. Las gráficas pueden ser o no las adecuadas para determinado tipo de análisis y de comparación. No sólo se deben revisar las conclusiones, sino también las tendencias de la patología. Una tendencia debe ser tomada de la misma fuente para que realmente indique un aspecto de una patología. Las tendencias de los registros deben ser separadas de las deducidas de una encuesta de prevalencia o de un programa de tamizado, ya que un observador desprevenido podría notar inmediatamente la presencia de una epidemia, mientras no es sino la proyección de tendencias tomadas de fuentes diferentes y superpuestas. Otro punto de bastante importancia en la evaluación del análisis es su periodicidad. Un análisis mensual de la patología debe ser seguido de un análisis global de tendencia en forma semestral o trimestral, para dar una visión de conjunto del período anual anterior, o visión retrospectiva del quinquenio anterior y una proyección futura de la patología. Esta presentación permitirá la interpretación de los posibles factores causales que intervienen en la tendencia y también la interpretación de las medidas de acción que se interponen como freno al ascenso de la misma patología. 4. La evaluación de las pautas y medidas de acción puede ser contemplada a corto, mediano y largo plazo. Fundamentalmente se revisa la tendencia de la patología en la población expuesta al riesgo con respecto a las medidas tomadas.

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17 Diseño de investigación en salud

Esta presentación del diseño de investigación en salud pretende servir de guía, aunque no exhaustiva, para lo común de las inquietudes de las investigaciones en salud. El diseño de investigación está incluido dentro de un proyecto de investigación, que en esencia puede constar de lo siguiente: anteproyecto, protocolo, diseño, ejecución e informe. Según las circunstancias, se pueden excluir el anteproyecto y el protocolo, pero las últimas tres partes (diseño, ejecución e informe), son inherentes al proyecto de investigación y la más importante es el diseño de investigación. — El anteproyecto expresa la idea que se piensa resolver y la manera global de presentar la solución e incluye una presentación general de los recursos administrativos, humanos, materiales y económicos que se puedan requerir. — El protocolo es algo más detallado que un anteproyecto, pero menos que un diseño. Comprende la idea central y los objetivos, un resumen de la situación actual del problema, un esbozo de la metodología que se va a desarrollar, un resumen del plan de análisis, un rápido calendario de actividades y la presentación concisa del presupuesto requerido y otros tipos de recursos según las alternativas a seguir, ya que algunas entidades pueden necesitar de una información más amplia que el anteproyecto para tomar una decisión. — El diseño de investigación es una presentación detallada del plan de investigación. Debe ser suficientemente claro y prever todos los pasos que se van a incluir en la investigación. Por su importancia, ocupará el lugar principal en este capítulo. — La ejecución de la investigación incluye la selección y formación de los grupos de estudio (índice) y de control (referente), la determinación de los factores de riesgo y del efecto, la cooperación de los individuos, la recolección de datos, el procesamiento de los mismos, el análisis de la información eliminando o controlando los posibles sesgos. — El informe científico es la forma en que aparecen publicados los resultados y hallazgos de la investigación. Este capítulo, reservado principalmente al diseño, esbozará también los aspectos de la ejecución de la investigación y de laLibertadDigital presentación del informe científico. | 2015

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1. Diseño El diseño consta básicamente de la exploración de los siguientes aspectos: revisión completa del estado de conocimiento sobre el tema; la especificación de la hipótesis o de la idea que se quiere investigar; la selección del planteamiento metodológico; el plan de análisis; el plan de inferencia científica; los aspectos administrativos; la anticipación a dificultades y problemas y su posible solución, y la bibliografía.

a) Revisión de los conocimientos sobre el tema Este punto implica la selección, la definición, naturaleza del problema y el estado actual de su etiología. Es también llamado marco teórico o concepto. Incluye una revisión exhaustiva y cuidadosa de los conocimientos actualizados sobre el tema en general, la idea o el problema a tratar, permitiendo ver así la viabilidad de realizar esta investigación de acuerdo con la literatura científica u opinión de expertos (132). 1. Selección del tema Fuera del juicio crítico, del sentido común y de la lógica, indispensables para cualquier investigador en el campo de la salud, la selección del tema requiere además estudio, pensamiento, planeación y también imaginación dirigida (2). Hay varias preguntas sin respuestas, respuestas incompletas, respuestas no comprobadas en ciertos lugares, o controvertidas, que necesitan una aclaración. Estas son algunas preguntas frente a la selección de un tema o de un problema: ¿a quién?, ¿dónde?, ¿cuándo?, ¿para qué?, ¿cómo? Además, se debe pensar en lo siguiente: — Interés, actualidad y originalidad del tema. — Necesidad y utilidad del mismo. — Capacidad para desarrollar dicho tema. — Tiempo disponible para su realización. — Factibilidad y viabilidad del tema o problema. 2. Definición del problema Se debe saber si se trata de un tema nuevo, o si es continuación de un aspecto de un tema en curso. La definición del problema incluye lo siguiente: — Título. — Subtítulo. — Objetivos. — Origen. — Para quién va a servir. — Procedimientos.

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3. Naturaleza del problema Se debe fijar con claridad, exactitud y precisión la naturaleza del problema o idea, de la manera siguiente: — Importancia del problema. — Tipo y fuente del problema. — Antecedentes y estudios previos sobre el problema. — Antecedentes, limitaciones e implicaciones del tema. 4. Etiología del problema Consiste en una síntesis sobre las investigaciones realizadas anteriormente, o en curso con respecto al tema. De éstas, las comprobadas, las que aún no lo son pero tienen bases firmes y lógicas para su credibilidad, y las controvertidas. La idea presentada puede confirmar alguna etiología, servir de puente entre dos facetas conocidas, o explorar un lado completamente desconocido sobre el tema.

b) Especificación de la idea particular

La idea particular o el problema se expresa en forma de hipótesis cuando es necesario, también por medio de objetivos y propósitos. 1. Hipótesis Tratándose de una hipótesis, sea general o específica, se debe tener en cuenta el concepto de hipótesis, su finalidad, su implicación, formulación, el tipo de hipótesis, su viabilidad, la selección y evaluación de la misma (6, 41, 56, 71, 80, 82, 103, 148). a) Concepto y proceso de la hipótesis a A) Concepto y elementos básicos de una hipótesis: La hipótesis consta de una proposición causal formada por un sujeto, un verbo, un atributo y los aspectos circunstanciales. El verbo une el sujeto al atributo. El sujeto consta de una variable dependiente que es un factor de riesgo o posible causa (o varios factores de riesgo). El atributo es la variable dependiente o efecto, que puede ser la enfermedad, la curación, una complicación o muerte. El sujeto está unido al efecto en una investigación en salud por un concepto de probabilidad y no por un concepto de determinismo. La relación entre el sujeto y el atributo, es decir, entre el factor de riesgo y el efecto, se plantea de tipo causal (o de tipo preventivo o curativo), según aspectos circunstanciales de persona, tiempo, lugar y otros. a.2) Proceso de hipótesis epidemiológica: Los elementos son: (probablemente)

.

Factores de nesgo

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Efecto

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Esta relación entre el evento inicial, o sea el factor de riesgo y el evento final, o sea, el efecto, significa que se realiza en una población, planteando en lo posible una relación de tiempo-respuesta, y también puede ser de dosis-respuesta. La epidemiología emplea generalmente el término de factor de riesgo en vez de causa y la relación de asociación causal o proceso causal (en términos probabilísticos) para producir el efecto (110, 168, 176). b) Finalidad de la hipótesis Se plantea una hipótesis como una pregunta que necesita una respuesta clara, precisa y concisa. Es la formulación de una deducción lista para pasar del concepto o marco teórico a la parte investigativa. La finalidad entonces es probar algo que teóricamente tiene bases de factibilidad según la lógica, sentido común y conocimientos actuales según indicios previos. Como bases de apoyo para sustentar y presentar las hipótesis se debe considerar si se trata de: — Hipótesis original o continuación de una cadena de hipótesis. — Hipótesis para aclarar un cuello de botella, continuación y reconfirmación de datos anteriores. c) Implicación de una hipótesis La hipótesis, según sea de causalidad, de prevención o de curación, presenta generalmente una relación de causa a efecto que se quiere probar. d) Elaboración y formulación de la hipótesis Un problema grande de la investigación es la elaboración y formulación de una hipótesis. Las condiciones de una hipótesis implican que la proposición es generalmente probabilística. entonces probablemente

Si X

Y. Generalmente no se presenta la proposición determi-

nante: Si X

siempre

Y

Las condiciones para el planteamiento de una hipótesis médica en general son de una proposición irreversible: entonces

Si X

no se puede afirmar

Y, pero si Y

X

Con respecto a la relación con el tiempo se plantea la proposición secuencial: Si X

mas tarde

Y

Para las enfermedades agudas esta relación secuencial es corta. Dicha relación es mucho más larga en las enfermedades crónicas. LibertadDigital | 2015

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d.1) Una hipótesis epidemiológica bien elaborada describe cada uno de los elementos siguientes con un alto grado de especificidad: — La población. Contiene las características de las personas a las cuales se aplica la hipótesis en un área determinada y en un período dado. — El efecto esperado, o sea, el desarrollo de la enfermedad investigada que se manifiesta siempre con una secuencia cronológica, produciendo primero la causa y luego el efecto. — La causa, o el factor de riesgo, que se sugiere responsable de la producción de la enfermedad o evento investigado. — La relación dosis-respuesta, en la cual un aumento progresivo del efecto está de acuerdo con una mayor exposición al factor de riesgo, tanto en intensidad como en duración de este último. — La relación tiempo-respuesta, que indica la secuencia del lapso entre la exposición a la causa y la aparición del efecto. d.2) Por su parte, la formulación de la hipótesis implica su comprobación por medio de estudios descriptivos, analíticos o experimentales. Si la hipótesis epidemiológica debe presentar una relación de causa a efecto entre categorías de eventos, por tanto, debe mostrar una consistencia lógica, una compatibilidad con el conocimiento científico sobre el tema y una capacidad de ser confrontada a la verificación o prueba. Así que una hipótesis bien formulada debe: — Ser autoconsistente y lógica. — Ser compatible, aunque no necesariamente en todo, con el estado actual de los conocimientos disponibles. — Implicar consecuencias que hagan posible apreciar observaciones concretas. e) Viabilidad de la hipótesis Una hipótesis debe admitir una confrontación con los datos. Una hipótesis planteada debe ser verificada con una base teórica lógica, y permitir la realización de los datos prácticos necesarios para la prueba de la misma. Una hipótesis que para su verificación necesita elementos de acercamiento demasiado sofisticados o costosos, o elementos teóricos muy elevados y complejos, será poco viable. Por otra parte se necesita que los recursos para su prueba sean de uso común, y posible en el medio en que se encuentran, para los recursos humanos, económicos y materiales, lo mismo desde el punto de vista de conocimiento científico necesario para su realización en un tiempo prudencial y con capacidad de ser repetida en varias condiciones de persona, tiempo y lugar. Que sea una verdad que se necesite y responda a preocupaciones y necesidades sentidas. La viabilidad de una hipótesis, según Galtung, consta de un buen planteamiento o formulación, una evaluación adecuada, seguida de la factibilidad de confirmación de la hipótesis (71). Una hipótesis plantea varias alternativas de solución. El diseño de una investigación tiene que pensar en todas las posibles alternativas que se pueden presentar y especular sobre la presencia de cada una de las posibilidades para una interpretación anticipada.

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f) Selección y evaluación de la hipótesis La hipótesis epidemiológica debe ser lo más específica posible con respecto al problema o a la idea que se quiere investigar. El valor de la hipótesis está inversamente proporcional al número de alternativas aceptables, es decir, que mientras más alternativas menor el valor de la hipótesis propuesta. Galtung plantea varias dimensiones para la selección y evaluación de una hipótesis (71): f.1)

Generalidad. Dependiendo de la unidad de análisis o sujetos de observación, según sean homogéneos o heterogéneos.

f.2)

Complejidad. Dependiendo del número de variables, de las categorías en cada variable y del cruce de las mismas.

/.3) Especificidad, según los niveles de las variables. f.4) Determinación, con respecto a los criterios establecidos para el nivel de aceptación o rechazo de la hipótesis.

Rechazo

Aceptación

f.5) Comprobabilidad, según la comprobación o confrontación de la hipótesis con los datos (viabilidad). f.6)

Comunicabilidad, entre la hipótesis y los datos.

f.7)

Reproducibilidad. Debe permitir la repetición del fenómeno en varias condiciones de persona, tiempo y lugar.

f.8) Predecibilidad, que es la coincidencia de la hipótesis con los datos futuros. f.9)

Grado de confirmación, en la medida en que se puede probar, o que haya mecanismos para la prueba de hipótesis.

g) Prueba de hipótesis Para el proceso de prueba o verificación de la hipótesis epidemiológica, se debe tener en cuenta los aspectos de: — Validez de la información, o procedimiento destinado a evitar los errores sistemáticos o sesgos y otras disposiciones en el estudio. — Reproducción del estudio, procedimiento destinado a controlar los errores de muestreo. Este mecanismo se llama también precisión del estudio. — Exactitud, que es el mecanismo encargado de evitar tanto los sesgos como los errores de muestreo, lo que es una combinación de la validez y de la precisión del estudio. Es importante tener en cuenta que la verificación de la hipótesis se hace en forma probabilística y no en forma determinante, utilizando la secuencia de los estudios descriptivos, analíticos y experimentales. Si bien es cierto que el estudio experimental o de intervención es el mejor y máximo nivel de prueba epidemiológica, es uno de los más difíciles de realizar, no tanto por el aspecto metodológico, sino sobre todo por los de ética y de logística. La gran mayoría

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de los eventos epidemiológicos quedan a nivel de estudios analíticos de casos y controles y de cohorte. 2. Objetivos Consisten en una guía para el trabajo, dependiendo de la hipótesis planteada, de acuerdo con el problema, la ideal central o con los propósitos que se establecen. Un trabajo de investigación en salud puede no tener hipótesis, pero siempre tendrá una idea central o directriz que se encaminará a través de los objetivos. El objetivo es aquello que se dirige hacia una meta concreta y precisa. El objetivo tiene por finalidad según Acosta-Hoyos: — Determinar el trabajo que debe hacerse. — Identificar las partes principales del problema, así como la relación que existe entre ellas. — Seleccionar el procedimiento o la metodología adecuada para la realización del trabajo. — Programar el trabajo en términos de unidades de tiempo y procedimiento (2). Los objetivos, por dirigir la idea principal de la investigación hacia un fin, permiten un mejor aprovechamiento del trabajo requerido y una adecuada coordinación de esfuerzos para alcanzar los resultados últimos. Se deben distinguir distintos tipos de objetivos: Hay objetivos a corto y largo plazo. Implica que algunos objetivos deben lograrse al final de un período corto, mientras que otros pueden ser realizados en una fecha más lejana. Hay objetivos particulares y generales. Los objetivos particulares o específicos son aquellos que forman parte de objetivos más amplios. Los objetivos generales implican desde luego la realización de varios objetivos particulares. En cuanto a los objetivos subordinados, son medios para alcanzar determinados objetivos principales. c) Planteamiento metodológico La selección de la metodología depende de la hipótesis formulada, cuando la hay, y de los objetivos definidos. Un determinado objetivo implica una metodología que más se ajusta a la finalidad deseada. El planteamiento metodológico comprenderá la selección del tipo de estudio, la lista de variables incluyendo su nivel de medición, el tipo de sujetos de observación, la fuente de los sujetos, el tamaño de muestra adecuado, el procedimiento de intervención o de observación para la toma de los datos (47, 54, 79, 81, 110, 168, 194). 1. Selección del tipo de estudio La selección del tipo de estudio depende, desde luego, de la hipótesis y de los objetivos. Los principales tipos de estudio epidemiológico son: — Descriptivo. — Analítico o de observación. — Experimental o de intervención.

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Se pueden ver los detalles en el capítulo «Estrategia», y en cada uno de los capítulos correspondientes a los diferentes tipos de estudio. 2. Fuentes de variabilidad del estudio y nivel de medición de las variables Se recordará que el evento puede presentar una variabilidad con respecto a los sujetos de observación (si son individuos) de manera intrapersonal, interpersonal e intergrupos. El instrumento de medición de las variables puede presentar variabilidad entre instrumentos de la misma especie. Como generalmente el evento se mide a través de una muestra y no siempre sobre el universo o población, presenta variabilidad, según la muestra que se expresa por el error de muestreo. Fuera de la variabilidad misma del evento biológico, social o de otra índole, se presenta además variabilidad con respecto a factores de persona, de tiempo y de lugar. Estas fuentes de variabilidad muestran la realidad a tener en cuenta en el análisis de un evento y las circunstancias diferentes que deben ser controladas cuando se busca similitud o cuando se quieren mostrar diferencias debidas únicamente a un solo factor. El nivel de medición varía desde el nivel nominal, ordinal, hacia los niveles interval y/o de razón. El análisis de una variable es más complejo y completo y da mayor información a medida que se puede aumentar el nivel de medición. Claro que, según la variable y según el sujeto de observación considerado, hay eventos que están limitados a determinados niveles de medición. Se hará el análisis tanto para comparación y asociación según el nivel de medición de la variable considerada. Para la interrelación de dos variables, el análisis se hará de acuerdo con la variable que presenta el nivel más bajo con respecto a los eventos epidemiológicos. Por regla, mientras más alto sea el nivel de medición, mayor información se puede obtener a partir de la variable. 3. Tipos de sujetos de observación La metodología de estudio puede implicar el estudio de los individuos aislados como sujetos de observación. El sujeto de observación puede ser, además: — Pares de gemelos. — Dientes (y no personas) en el caso de algunos estudios odontológicos. — Instituciones (hospitalarias o de otra índole). — Comunidades, urbanas o rurales, según el tipo de estudio como en la fluoración del agua o de la sal en la prevención de la caries dental. El plan de análisis depende de la unidad de análisis. El análisis es más sencillo cuando la unidad de análisis es el individuo. Se puede presentar en forma más compleja cuando el sujeto de observación es una comunidad y, por ende, la unidad de análisis. Hay variables que medidas en un individuo no pueden ser establecidas sino a nivel nominal, como, por ejemplo, la mayoría de las enfermedades. Sin embargo, en estudio de comunidades pueden ser establecidas a nivel de razón, empleando tasas o proporciones para la medición de la variable. El nivel de medición de la variable puede ser diferente según si el sujeto de observación es un individuo o grupo de individuos.

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4. Fuente de información de los sujetos Puede ser de varias clases: — Encuestas por interrogatorio directo o indirecto, o por correo. — Examen directo para obtener los datos. — Registros de especialidades o de urgencias, registros de hospitalización, de consulta externa y de consultorio médico, certificados de defunción, cruce de registros. — Mezcla de las diversas fuentes anteriores. La fuente de los sujetos es importante para la inferencia. Se debe tener en consideración la variabilidad y las características de los sujetos según persona, tiempo y lugar. También se debe ver la relación de la población de estudio con la población de referencia correspondiente y la población general. Igualmente se debe tener presente en la selección de los individuos que van a participar en el estudio la distribución en grupos de acuerdo con la exigencia metodológica. Esta distribución de grupos puede ser: — De un solo grupo para descripción de un fenómeno. — De dos o más grupos cuando se trata de comparación o de probar alguna asociación. 5. Numero de sujetos (tamaños de muestra) Puede que el estudio se realice sobre todos los sujetos disponibles de una área o institución. Entonces se hará en el universo de sujetos, o sea, un estudio poblacional. Cuando se hace un programa tamiz en una comunidad, la finalidad es rastrear a todos los individuos susceptibles de presentar el evento. En estas condiciones se trabaja sobre el universo de sujetos. Cuando no se necesita revisar el evento en todos los sujetos de una comunidad, se estudiará solamente una muestra representativa o no de la población de referencia, con un tamaño lo suficientemente amplio para permitir el conocimiento del evento. Es decir, habrá un tamaño de muestra mínimo para garantizar el buen estudio del evento. El tamaño de muestra, así estipulado, será fijo (84, 114, 164, 169). Se puede considerar también una estrategia secuencial, según la cual el tamaño de la muestra no está fijo, sino que se van introduciendo los sujetos hasta tener un desenlace a favor o en contra de la hipótesis planteada para su comprobación o rechazo. Esta metodología secuencial se emplea, sobre todo, en algunos tipos de estudio, generalmente experimental, en donde no se puede comprometer a muchos individuos, sea para evitar el inconveniente de una medida nociva, o sea para evitar que unos individuos no alcancen a beneficiarse a tiempo de una medida que se torne muy eficaz (12, 79). El tamaño de la muestra depende además de consideraciones del trabajo, de las variables que se van a analizar y de los cruces a presentar, del nivel de medición de las variables, de los diferentes grupos a comparar, siendo que a mayor complejidad mayor será el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra depende también del tipo de estudio, descriptivo, analítico o de intervención, de la metodología de análisis transversal o longitudinal, de la secuencia cronológica, sea prospectiva o retrospectiva. Igualmente intervienen aspectos

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administrativos de recursos humanos, materiales y económicos. Depende además del margen de error permitido en el estudio, siendo que a mayor precisión mayor será el tamaño de muestra. Según el tipo de estudio y la finalidad de la misma, la muestra puede ser: — Representativa, teniendo las mismas características del universo. — Seleccionada, escogiendo una categoría de interés en la población de estudio para revisar un aspecto especial. 6. Procedimiento de intervención y de observación Este planteamiento metodológico incluye la relación del o de los factores de riesgo con el efecto, siendo el factor de riesgo siempre anterior al efecto. El factor de riesgo puede ser asignado o determinado, pero el efecto será siempre determinado. Se recordará que asignación implica un procedimiento activo por medio del cual el investigador es quien manipula o introduce aleatoriamente el factor de riesgo a individuos, grupos o comunidades, que eran exentos del factor de riesgo o de una medida. Mientras que determinación significa la detección u observación de un evento que no fue introducido por el investigador a un individuo o una comunidad. Cuando se asigna el factor de riesgo para el seguimiento posterior que conlleva a la determinación del efecto, se emplea el procedimiento de intervención. El procedimiento de intervención consiste en la manipulación del evento inicial, o sea, el factor de riesgo, no solamente estableciendo su presencia o ausencia, sino también la variabilidad de su presencia por las diferentes dosis que se pueden introducir, con el fin de determinar el efecto en posterior seguimiento. Este procedimiento es propio de los estudios experimentales o de intervención. Cuando se determina el factor de riesgo en grupos de sujetos para establecer el desenlace en la determinación del efecto, se emplea el procedimiento de observación. El procedimiento de observación consiste en la determinación de los factores o eventos del estudio sobre los sujetos de observación, sin ninguna manipulación directa del investigador sobre el evento inicial. El investigador escoge solamente las categorías de interés para llevar a cabo su análisis. Este es el procedimiento utilizado en los estudios de «casos y controles» y de cohorte, e igualmente en algunos estudios descriptivos. Con respecto a los eventos del estudio, factores de riesgo, efecto y factores asociados, se debe tener en cuenta para facilitar los procedimientos de intervención o de observación, los siguientes aspectos de las variables: — Su fuente. — Naturaleza. — Variabilidad. — Categoría en que se distribuyen. — Nivel de medición.

d) Plan de análisis Implica el plan de recolección, de procesamiento de datos y de análisis de las variables tanto en forma general como en forma específica.

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Se deben indicar los tipos de análisis, pruebas necesarias, también tasas probables que se obtendrán de acuerdo con los trabajos anteriores o la revisión de la literatura. Igualmente se debe especular sobre las diferentes alternativas, la interpretación de los posibles hallazgos de acuerdo con los conocimientos actuales. Se plantea la forma de analizar los datos para responder a las implicaciones de la hipótesis y a la orientación de los objetivos generales y específicos (44, 123). La investigación etiológica requiere el conocimiento de conceptos tales como probabilidad, inferencia estadística, estimación de punto y de intervalo, prueba de hipótesis, test de significancia, aspectos de comparabilidad en la distribución de t, del chi-cuadrado y análisis de varianza, asociación entre dos o más variables en el estudio de regresión y correlación, análisis multivariable y análisis de la función discriminante (7, 16, 19, 27, 28, 46, 123, 136, 142, 162, 196). Para el plan de análisis, se debe tener en cuenta antes que todo: — El número de variables que intervienen en el estudio, de acuerdo con su naturaleza, nivel de medición y categorías en las cuales se encuentran subdivididas las variables. — El número de grupos a considerar (plan de comparación y de asociación). — Principales interrelaciones de variables. 1. Número de variables Conviene analizar las diferentes alternativas que se presentan según el número de variables que se desean cruzar (7). Mientras más variables consideradas en un estudio, mayor puede ser su complejidad. La complejidad aumenta desde el análisis de cada una de las variables por separado pasando por la realización de varios cruces de variables de dos en dos en forma aislada, o en presencia de otras variables que se controlan, hasta el análisis en una forma conjunta de la relación de varias variables independientes con respecto a un efecto, o sea, en el análisis multivariable. a) Una sola variable Se medirá la variable según los datos de reducción para ver su distribución, las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión, cuando se estudian en un solo grupo. Se procede a la comparación de esta variable en caso de dos o más grupos. Se utilizan las técnicas apropiadas según si las medidas de tendencia central se relacionan a proporciones o a promedios. b) Dos variables Hay variables que de por sí son relacionadas, en donde la presencia de una está siempre seguida de la presencia de la otra. No es este tipo de relación lo que se busca para probar la asociación de dos eventos. Dos eventos podrían estar asociados estadísticamente, cuando la presencia de la una se relaciona con la presencia de la otra, en una forma mayor de lo que podría ser debido simplemente por el azar. En otros términos, la presencia de los dos eventos en forma simultánea es mayor de lo esperado. c) Tres o más variables Se emplearán las distintas clases del análisis multivariable (16, 19, 64, 103, 142, 155, 162, 180, 184).

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En general, las pruebas para buscar asociación de variables dependerán del número de grupos que se consideran, del nivel de medición de las variables, de las categorías en juego para cada variable y, sobre todo, de la variable efecto. Con respecto a la categoría de las variables, mientras mayor número de categorías se presentan en cada variable, mayor será su complejidad. En un nivel nominal, la variable puede ser dicotómica, como el sexo (femenino, masculino), o ser policotómica, como el grupo sanguíneo (A, B, O, AB), o la ocupación en categorías múltiples. Igual sucede para los diferentes niveles de medición ordinal, de interval y de razón. Se comprende que mientras más categorías hasta cierto límite, mayores serán las casillas para interrelación de variables, mayor tamaño de muestra y mayor el gradiente de precisión de la relación de la variable. Aumentará más la complejidad si se aumentan los grupos, las variables y los niveles de medición, según la unidad del análisis. 2. Número de grupos El número de grupos que conforman el ensayo depende del tipo de estudio, de los objetivos planteados para las finalidades deseadas. El análisis es diferente para un solo grupo que para dos o más grupos. Un solo grupo no implica comparación, a menos que se quiera hacer con un patrón o con la población general. La comparación se plantea a partir de dos grupos o más, según si los grupos son independientes o relacionados. Es muy importante, cuando se comparan grupos con respecto a alguna variable, establecer si los grupos son similares entre sí, salvo con respecto a la variable que se quiere comparar según su presencia o ausencia, o según el gradiente de su presencia. 3. Interrelación de variables Para la interrelación de las variables, fuera de los aspectos anteriores, se debe pensar además en: — Estudio de las variables según orden cronológico (transversal, retrospectivo, prospectivo). — Control de variables en el análisis. — Estudio de las variables según lugar. Según el plan de análisis se hará el plan de recolección, reducción y tratamiento de datos para servir a los planes generales y a la finalidad específica de la investigación que se desarrolla, de acuerdo con las fuentes de los datos.

e) Plan de inferencia científica o interpretación La interpretación de los datos para su ampliación a la población de referencia, o sea, la inferencia, se hace en base a: — Los conocimientos anteriores existentes. — La metodología empleada en la investigación. — Los resultados obtenidos en la investigación.

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Comprende la interpretación del análisis estadístico, el establecimiento de las bases para causalidad e inferencia, el planteamiento de la validez de las conclusiones, los alcances y limitaciones de las conclusiones y de la inferencia. Según estas bases anteriores el investigador formula su punto de vista personal del objeto de la investigación, pudiendo ser la hipótesis, la idea o el problema a resolver. Igualmente sugiere los alcances y limitaciones de la inferencia del estudio.

f) Aspectos administrativos Los principales problemas administrativos dependen de los recursos, del presupuesto, del plan de actividad y de conceptos netamente administrativos. 1. Recursos En los aspectos administrativos de una investigación es importante prever el desenvolvimiento de la investigación según los recursos humanos, materiales y económicos de que se puede disponer (91). 2. Presupuesto Para el buen éxito de una investigación se debe contar con un presupuesto adecuado a los costos reales, presentes y futuros para los implementos de una investigación. Para países con una inflación suficientemente alta para ser tenida en cuenta, se debe observar la tendencia del costo de vida en los últimos años para proyectar en un futuro no muy lejano. Por esta razón, fuera de la previsión con respecto al aumento de costos, es indispensable tener un porcentaje del presupuesto para imprevistos que incluya no solamente costos por dificultades no planeadas, sino por aumento encima de lo calculado o esperado. El presupuesto debe incluir todos los gastos de una investigación, ya que no se puede investigar sin los recursos necesarios. Es un error grave iniciar una investigación sin tener recursos suficientes para terminarla, ya que se perderán los esfuerzos humanos y materiales, las molestias para los observados y será una frustración para el investigador. Desgraciadamente, por no tener un buen diseño suficientemente detallado y explícito, no se prevén suficientemente los recursos necesarios y se puede fracasar en una investigación. 3. Plan de actividades Es importante ordenar la serie de actividades necesarias para lograr la meta propuesta en los objetivos. Hay actividades iniciales, intermedias y finales. Eso implica que hay actividades anteriores a otras y actividades posteriores; también algunas actividades pueden hacerse en forma simultánea. Se debe hacer la lista de las actividades, detectar las actividades paralelas, las actividades madres y las actividades hijas, siendo las madres anteriores a las hijas. Entonces se hará un diagrama para el desarrollo del flujo de las actividades. Dicho diagrama puede realizarse en forma mecánica o electrónica si la lista

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de actividades es grande. El diagrama ayudará a presentar las actividades en una forma ordenada. Posteriormente se conformará un calendario de actividades para poder programar las diferentes etapas y la duración del proyecto de la investigación. g) Dificultades anticipadas y su posible solución Estas dificultades pueden ser de factibilidad, de recolección de datos, de análisis, éticas, legales, administrativas y de recursos. 1.

Problemas de factibilidad

Estos problemas son el resultado generalmente de una planeación inadecuada, ya que antes de iniciar una investigación hay que pensar si la hipótesis o la idea es viable. A veces se recibe una información errónea y se da cuenta del engaño o de la dificultad solamente en la realización o ejecución de la investigación. Además se debe tener en cuenta si se dispone del tiempo necesario, de los recursos y la capacidad de llevar a cabo una investigación, según el medio en que se encuentre. De todas maneras, es importante prever esta clase de problemas para obviarlos o minimizarlos encontrando soluciones apropiadas. 2. Problemas en la recolección de información Se pueden presentar barreras para la obtención de los datos y una vez obtenidos se pueden encontrar dificultades en su recolección. a) Barrera para la obtención de los datos En la investigación se encuentran una serie de barreras para la obtención de los datos. La profesión médica y paramédica es celosa para transmitir datos, ya que se cree que la enfermedad es algo individual que concierne únicamente al paciente, al médico tratante y a los familiares más cercanos responsables del paciente. Tanto el médico tratante, como el hospital o clínica y el mismo paciente, se muestran reacios a dar cualquier indicación sobre el desarrollo de la enfermedad a personas ajenas al tratamiento. El médico en general por temor a creerse equivocado, o por una mala imagen de la auditoría médica que se piensa más como una fiscalía en vez de ser una orientación para el médico de parte de otros colegas, se muestra cauteloso en suministrar información. También en oportunidades los colegas médicos, por exceso de trabajo o por otras razones, no hacen una historia clínica adecuada y no ponen en la historia datos concretos sobre la evolución del paciente que permitan dar bases inequívocas sobre el cambio a la mejoría o a la gravedad. Es también una causa para no facilitar informes. Por otra parte, ahora más que antes, se presentan demandas judiciales que afectan a las instituciones y al personal médico tratante. Es también una fuente de temor para entregar datos. Igualmente se han tenido casos de mala utilización de los datos recogidos por algunas personas de mala fe y que van posteriormente en contra de la institución y del personal que de buena fe entregó los datos.

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Para obviar problemas en la obtención de datos, entre otras precauciones hay que respectar la tradición médica y suavizar las relaciones con las instituciones, solicitar los permisos correspondientes, garantizar el anonimato de los datos para no revelar lo que se entiende por secreto profesional o la reserva de la historia, respetar la privacidad del médico tratante y también del paciente y obrar de acuerdo con la legislación de salud cuando la hay. Sobre todo se debe actuar con la rectitud, honestidad, buena fe, amor al prójimo y moral indispensables a un buen investigador de salud. b) Dificultades en la recolección Se necesita de una información suficiente para la recolección de datos cuando ya se tiene acceso a las fuentes. Las principales dificultades en la recolección pueden resumirse en lo siguiente: — Variable difícil de medir por falta de registro adecuado. — Falta de criterio para la obtención de los datos en su máximo nivel de medición. — Gran variabilidad del evento. — Evento de baja incidencia o prevalencia en una comunidad y circunscrito solamente a algunos grupos a riesgo. — Evento diseminado en la comunidad, pero difícil de concentrar en un solo lugar para la observación y la intervención. — Dificultad para situar el evento en alguna de las distribuciones de probabilidad paramétricas. 3.

Problemas referidos al tipo de estudio y al análisis

a) Tipo de estudio Un problema importante es si se ha escogido realmente el tipo de estudio adecuado para probar una hipótesis o para resolver el interrogante planteado por los objetivos de la investigación. Se cree que cada hipótesis u objetivo tiene un tipo de estudio lo más apropiado. Pero a veces se presenta realmente una dificultad para decir que un tipo de estudio es el más aconsejable. Se debe pensar que cada tipo de estudio tiene su alcance y sus limitaciones y no se puede ir más allá de las conclusiones que permiten. Por otra parte, fuera de las limitaciones y alcances de la validez de las conclusiones, se debe pensar en el alcance de la inferencia que se debe tratar de maximizar como una de las finalidades de una buena investigación. b) Problemas del análisis e interpretación Hay problemas realmente serios en el análisis y la interpretación de las conclusiones de una investigación. En efecto, la interpretación de una investigación se hace en base a los conocimientos actuales que se poseen sobre el tema, también a los resultados de la investigación que deben ser objetivos si se ha empleado la metodología adecuada. Se debe tener en cuenta entonces, de este conjunto de situaciones objetivas, que el punto de vista de los investigadores es subjetivo, a pesar del criterio científico. Por eso con los mismos datos, los mismos antecedentes y la misma metodología, se pueden encontrar conclusiones diferentes y a veces hasta opuestas de diversos investigadores que se han colocado en ángulos diferentes para una misma situación. Esto

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constituye un problema muy difícil de resolver en la investigación, aunque no es lo común. En la literatura se han asistido a polémicas largas que dejan a los lectores muy confusos o les abren el ojo según los múltiples enfoques de una situación investigativa. 4. Dificultades administrativas Los países en vía de desarrollo tienen las principales fuentes de fracaso desde el punto de vista administrativo en lo siguiente: — Mala planeación consecuente a un diseño no siempre adecuado y discutido en su viabilidad. — Dificultad para obtener financiación adecuada y oportuna para el trabajo planeado. — Inflación galopante en progresión geométrica al igual que la demora en obtener fondos, hacen que el presupuesto se vuelva obsoleto en el momento de recibir los fondos. — Falta de mecanización para el procesamiento de datos. Los datos se quedan acumulados sea por falta de planeación para los cruces de variables posibles o sea por no prever el costo del tiempo de procesamiento de datos; se convierte en un cuello de botella para terminar la investigación, o sea, simultáneamente por falta de un procesamiento oportuno y adecuado al no disponer de los paquetes estadísticos necesarios. Otros problemas de la investigación se presentan por los aspectos administrativos de falta de recursos humanos, materiales y económicos para llevar a cabo una investigación. Por falta de planeación, o por cambios de los aspectos generales de la investigación a veces no se dispone del elemento humano para llevar a cabo parte de la investigación. En oportunidades, investigadores en países en vía de desarrollo se convierten únicamente en recolectores de datos diseñados por otros investigadores sin un conocimiento real de los objetivos originales de la investigación, sin conocer el diseño completo y mucho menos el plan de análisis para procesamiento e interpretación de los datos que se hacen por otras personas, en otros países. Dichos investigadores o simples recolectores de datos, cuando quieren procesar ellos mismos aquellos datos, se encuentran con dificultades insospechadas, ya que datos recogidos sin un plan previo no se dejan manejar como se quiere, sino como se pueda, siempre y cuando que se disponga de la posibilidad de procesamiento de datos y de los conocimientos previos de la literatura indispensables para la interpretación. Así que habrá limitación de recursos humanos, lo mismo que materiales y también de recursos económicos disponibles, ya que el renglón de la investigación no entra generalmente en los presupuestos de universidades, hospitales, servicios de salud y otros organismos del ramo. Cuando hay este renglón en el presupuesto, es generalmente muy bajo, sin un orden de prioridad, y además las personas encargadas de distribuir el recurso, a sabiendas de las limitaciones, prometen mucho más del presupuesto disponible. Fuera de que no hay un orden de prioridad, no siempre se utiliza un mecanismo en el cual los investigadores defienden su diseño de investigación delante de jurados idóneos, para su aprobación o su rechazo en un término breve para que el investigador sepa a qué atenerse y no abrigar una esperanza que nunca llegará, o llega al cabo de

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tres o cuatro años, cuando ya había cambiado de dirección o de parecer, o perdió actualidad el diseño, o el presupuesto se encuentre obsoleto por el proceso de inflación tan fuerte en esos países latinoamericanos. 5. Problemas éticos y legales a) Dificultades éticas Hay situaciones que plantean dificultades éticas a los investigadores. Se peca contra la ética tanto por acción como por omisión. Se encontrará el investigador con el dilema: ética vs. objetividad científica. Hay limitaciones por la deontología médica. Hay limitaciones sanitarias, pero las leyes sanitarias generalmente son imprecisas por ser estáticas y atrasadas, mientras que la investigación de por sí es dinámica. El investigador tiene que ser honesto consigo mismo y con las demás. A veces la limitación no será sino de su propia conciencia y dependerá de si se ama a sí mismo y también al prójimo, o si se deja ganar únicamente con el interés científico y el deseo de descubrir algo grande. Establecer una barrera de ética es difícil aunque hay normas morales que se deben respetar. Sin embargo, el investigador debe ser rápido en sus aspectos y, dependiendo de la enfermedad y de los avances en la misma, él verá si se arriesga o no. En frente a situaciones difíciles, sin normas claras y que no van directamente contra la moral, es aconsejable que se arriesgue después de haber oído la opinión de otros grupos de personas de reconocido valor moral, tanto dentro del campo de la salud como en otros campos. Con respecto al aspecto religioso, el investigador debe respetar las normas morales de su propia religión y de las demás religiones, porque si él no tiene, las personas que son investigadas pueden tener una. Si tanto él como sus observados y compañeros no tienen ninguna religión, hay leyes naturales que cada cual debe respetar. Una investigación fracasará si va en contra de las creencias religiosas, tribales, regionales y nacionales del área en que se debe investigar. Por eso es importante conocer el medio en que se va a investigar y no planear desde su casa o su país o continente, a control remoto. Se evitarán pérdidas económicas, materiales y a veces poner en peligro a los colaboradores por actos de posible violencia originados por ideas o acciones que van contra las normas de los habitantes del sector en donde se desarrolla la investigación. El aspecto de ética entonces es fundamental para la toma de decisiones, para la ejecución y para obviar problemas de investigación. b) Problemas legales Se pueden presentar aspectos legales en una investigación y es importante que el investigador esté alerta ante esta posibilidad. Varias veces se solicita asesoría para dirigir una investigación o para ejecutarla, y se tiene la sorpresa de que los resultados sirven para aspectos legales en base a demandas hechas sea a favor o en contra de instituciones o personas. Cuando se prevén estas situaciones, se debe tratar de ser lo más objetivo posible, aclarar bien los alcances y limitaciones de la investigación, confrontarlas cuando es del caso con otras investigaciones realizadas sobre aspectos específicos o generales de este tema, evitar emplear términos ambiguos ni dogmáticos y recordar que las conclusiones se refieren a aspectos de probabilidad y no a aspectos de determinismo.

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Por otra parte, el investigador debe respetar las leyes del país en que se encuentra, nunca olvidarlas, ni descuidarlas o desconocerlas aun en favor de la ciencia, porque cualquier aspecto legal en contra tumbará los esfuerzos de una investigación, ya que el legislador siempre piensa que «nadie debe ignorar la ley» y no admite error involuntario. El investigador sabe que el espíritu de la ley es a veces difícil de interpretar teniendo en cuenta que muchas veces los mismos juristas no se ponen de acuerdo sobre algunas especificaciones de la ley que se creen sencillas, pero de todos modos tiene que solicitar asesoría legal para evitar caer en errores o problemas legales que no son sencillos.

h) Bibliografía Se debe incluir la bibliografía sobre la cual se apoyan el planteamiento del diseño de la investigación para sustentar la hipótesis, el ordenamiento de los conocimientos actuales, el plan de análisis e interpretación según el tipo de estudio presentado. De esta forma, con los aspectos anteriores, se termina la parte del diseño que es sin duda el punto más importante de un proyecto de investigación. El diseño de investigación debe ser bien revisado, discutido entre los investigadores y por grupos de otros profesionales y administradores para estudiar la viabilidad, factibilidad, costo, utilidad para el avance de la ciencia y del tema que se trata, los problemas que presenta, las fallas, limitaciones y puntos oscuros que se desprenden. Para facilidad se presentará a continuación un esquema del diseño de investigación. TITULO 1. Resumen de los conocimientos anteriores sobre el tema. 2. Especificación de la idea particular o del problema que se quiere investigar: 2.1. Presentación de la hipótesis. 2.2. Definición de los objetivos. 2.3. Viabilidad del estudio. 3. Planteamiento metodológico, especificando: 3.1. Selección del tipo de estudio. 3.2. Lista de variables en juego y su nivel de medición. 3.3. Tipos de sujetos observados o unidades de análisis. 3.4. Fuentes de sujetos. 3.5. Tamaño de muestra. 3.6. Procedimiento de observación o de intervención, según el tipo de estudio. 4. Plan de análisis. 4.1. Finalidad del análisis según objetivos. 4.2. Análisis según: — Número de variables en juego, nivel de medición y categoría. — Número de grupos a comparar. — Principales interrelaciones de variables. 5. Plan de inferencia científica. Interpretación, generalización o inferencia según: — Conocimientos actuales. — Metodología presente.

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— Resultados encontrados. — Punto de vista del investigador. 6. Aspectos administrativos: 6.1. Recursos. 6.2. Presupuesto. 6.3. Plan de actividades. 7. Dificultades anticipadas. — Problemas de factibilidad del estudio. — Dificultades en recolección de datos. — Problemas para el análisis. — Dificultades administrativas. — Problemas éticos y legales. 8. Bibliografía

Se debe recordar que el diseño de investigación hace parte de todo el proyecto de investigación, lo cual a su vez puede incluir un anteproyecto, un protocolo que es más explícito que el anterior, un diseño que es un plan detallado indispensable para cualquier investigación, la ejecución de la investigación y finalmente el informe científico, que es lo que generalmente aparece en una publicación. De un diseño adecuado dependerá seguramente la buena ejecución de la investigación.

2. Ejecución de la investigación Se debe tener como guía el diseño de la investigación y solucionar las dificultades previstas y otras imprevistas durante el desarrollo de la investigación. La ejecución de la investigación depende del tipo de estudio, del plan de análisis, de la naturaleza, del nivel de medición y de las categorías de las variables. Además de los pasos que conducen a la selección de la población de estudio y de los grupos participantes, este punto comprende lo siguiente: — Recolección de datos. — Procesamiento de datos. Incluye la reducción, el análisis de los datos para la caracterización de los sujetos según variables de persona, tiempo y lugar, en forma general. También incluye el análisis de los datos para los problemas de la investigación actual en forma específica según la hipótesis y los objetivos. a) Recolección de datos El modo de recolección de los datos depende del plan de análisis, que a su vez se deriva de la hipótesis que se quiere probar y de los objetivos del estudio. La recolección de la información puede hacerse por medio de: — Encuesta en forma directa, en base a un interrogatorio por un encuestador a la persona seleccionada o a tercera persona.

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— Encuesta por correo, en donde el encuestado llene un formulario que devolverá después de haberlo diligenciado. — Un examen clínico para buscar sintomatología en la persona interesada. — Registros, o historias clínicas sin necesitar la presencia del individuo observado, a menos que se quiera confrontar lo anotado en el registro con los datos directos sobre el paciente. — Una combinación de un interrogatorio con un examen clínico y paraclínico. Se debe comprobar la sensibilidad y especifidad de la información recolectada. De la fuente de información, los datos deben pasar a un formulario para su recolección y su posterior transformación según el código previamente diseñado en donde se indica la lista de las variables, la unidad de medida según el nivel de medición de las variables y las diferentes categorías que contiene cada variable para el almacenamiento de los datos con el fin de proceder al análisis.

b) Procesamiento de dato Consiste en el conjunto de transformación que sufren los datos para conducir al análisis descriptivo estadístico y a las pruebas estadísticas específicas según los diferentes cruces de variables necesarias en la investigación. Posteriormente a la recolección y la transformación de los datos, según el procedimiento de codificación empleado, se debe pensar en la depuración y verificación de los datos ya recogidos para la programación de los cruces necesarios para el análisis estipulado en el plan. Hay varios tipos de paquetes estadísticos para la programación electrónica de la tabulación de los datos y del análisis estadístico necesario. Después de la reducción del dato, el análisis se hace en primer lugar en forma general, en donde se establece la caracterización de los sujetos de observación. Se observa de esta forma la distribución de los sujetos de observación según variables de persona, de tiempo y lugar, con respecto a factores de riesgo y efecto, y otros factores asociados. En forma específica, se analizarán los datos según la metodología, los cruces planteados en el plan de análisis y según las variables a controlar.

3. Informe científico Al terminar la ejecución de la investigación, después de un buen diseño, se alista la presentación del informe científico, que es la publicación de todos los datos de la investigación. El informe científico de una investigación puede ser: — De carácter secreto, solamente para las directivas de la institución solicitante de la investigación. — De circulación restringida, solamente para utilización interna de una entidad, grupos docentes u organismos oficiales o privados. — Destinado a la publicación abierta de una revista de circulación pública para lectores de preparación general o específica.

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Un informe que va dirigido al personal que trabaja en salud debe ser entendible para el grupo de lectores al cual va orientado. Si se deben emplear términos técnicos o abreviaturas ellos deben ir con la explicación para facilidad de comprensión. De todos modos se deben evitar los términos demasiado técnicos, o explicar su significado, porque no es raro que para una misma palabra puedan existir significados diferentes según las escuelas científicas. Por otra parte, palabras diferentes pueden tener el mismo significado y es probable que determinados lectores conozcan lo mismo bajo un nombre diferente, así que al explicar el contenido de las palabras que se consideran como claves, se facilita su lectura aun para grupos no especializados. Se debe recordar que el investigador prepara un informe generalmente para ser leído, interpretado, discutido, criticado, aceptado, rechazado, corregido, complementado o continuado por otros. De ahí que debe ser claro, conciso, preciso, exacto, limitarse a su tema y dar la interpretación lo más correcta y objetiva posible. Hay tendencia, a veces, en orientar las conclusiones de acuerdo con determinados sistemas políticos, administrativos o religiosos. Dichos sistemas pueden apoyar sus tesis sobre informaciones científicas, pero lo contrario, es decir, apoyar la conclusiones científicas según el color político, religioso o social, puede por lo menos recibir rechazo de las conclusiones generales, no tanto por el fondo científico, sino por el fondo político, social o religioso, ya que estos últimos factores son en general más fundamentados por el sentimiento o convicciones, que sobre bases científicas bien cimentadas. Así que el informe debe ser apolítico, sin creencias religiosas, ni con prejuicios sociales, de tal manera que sea leído sin prevención por quien sea, sin distinción de raza, de credo político o religioso, ni de clase social, pero respetando el pensamiento de cada cual. Si hay que poner el dedo en algún problema social o de cualquier índole, que sea entonces lo más objetivo posible. Es probable que se considere lo anterior como un ideal, pero el acercamiento a este ideal evitará rechazos debidos más a problemas sentimentales que a verdaderas razones científicas, ya que el hombre tiene una fuerte dosis sentimental que a veces pesa más que la fuerza de la razón. Se establecerán a continuación las principales partes de un informe científico. El informe tiene todas las partes positivas y negativas de importancia del diseño, pero algunas resumidas. Para entender mejor la presentación del informe científico se recordará a continuación sus diferentes partes en forma resumida. Un informe científico en el campo de la salud, se expresa generalmente así: — Introducción. — Materiales y métodos. — Resultados. — Discusión e interpretación. — Conclusiones. — Resumen. — Bibliografía (81, 132). Con base en el resumen del diseño anterior, las principales partes del informe científico, con algunas variaciones, se presentan en la forma siguiente:

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a) Introducción

Comprende un resumen de los puntos 1, 2.1, 2.2 y 3.1 del diseño: — La enumeración del problema. — Los antecedentes y la revisión del estado actual de los conocimientos sobre el tema, los puntos concordantes y discordantes y los puntos dudosos. — Especificación del objeto del estudio, presentación de la idea, y/o de la hipótesis. Se definen claramente los objetivos de la investigación y la naturaleza de la solución que se plantea. — Plan general del trabajo. — Selección del tipo de estudio.

b) Materiales y métodos Comprende los puntos 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6 y 4.2 del diseño. Indica las partes positivas y negativas de importancia: — Tipos de sujetos de observación o unidades de análisis, la caracterización de los sujetos y los procedimientos de selección según el tipo de estudio escogido. — Fuente de los sujetos. — La muestra y el procedimiento de selección de la misma, según sea representativa o seleccionada. — El procedimiento de observación o de intervención depende del tipo de estudio que se escoja para probar la hipótesis o realizar los objetivos planteados. — También se plantea el plan de análisis para la caracterización de los datos y para las diferentes pruebas de comparación y asociación que se necesitan. — La fuente de información y la manera de recolectar los datos. En resumen, la presentación de la metodología debe indicar el instrumento requerido, el material utilizado, las pruebas necesarias y los procedimientos empleados.

c) Resultados Es la presentación en forma clara, concisa y objetiva de los datos de importancia, sean positivos o negativos para la solución del problema o para probar la hipótesis. Dependerá de la recolección, reducción y procesamiento de los datos. La presentación de los datos será dividida en dos partes: — Presentación de los datos y sus análisis según la caracterización de persona, tiempo y lugar. — Presentación de los datos según el plan de análisis para la realización específica de los objetivos o para la interrelación de variables necesarias para la prueba de hipótesis. Los datos deben ser presentados y analizados en forma objetiva.

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d) Discusión e interpretación Es la presentación del punto 5, que es la interpretación de los hallazgos en la presentación y análisis de los datos según el estado existente de los conocimientos actuales, la metodología del estudio, los resultados y las dificultades encontradas, los alcances y limitaciones del estudio. Se debe intentar la interpretación de los datos, encontrar explicaciones válidas y significativas con el conocimiento de los antecedentes, sean concordantes o discordantes, y explicar la concordancia y discordancia con argumentaciones persuasivas. Posteriormente, se debe ir más allá para intentar la generalización o inferencia de los hallazgos a la población de referencia, o para tratar de establecer una verdad universal, o si no se puede, indicar la forma o el camino a seguir para llegar a esta meta. También se debe pensar en hacer predicciones sobre los datos encontrados y sobre el tema planteado. d) Conclusiones Es la presentación de los hallazgos sobresalientes como resultado de la discusión. Se debe recordar que las conclusiones deben estar ligadas a la introducción. Las conclusiones deben ser sencillas, no repetir los argumentos utilizados en la discusión, sino simplemente indicar los hallazgos que confirman o niegan la hipótesis o el planteamiento de los objetivos. Indicarán en resumen: — La corroboración o no de la hipótesis. — La solución encontrada al problema planteado. — Lo que se demostró en el trabajo. — La proyección o la posible inferencia según los hallazgos y la orientación de la discusión. f) Resumen El resumen debe contener en una forma sucinta y condensada toda la información de interés en el estudio, consignando el planteamiento del problema, idea o hipótesis, la metodología de estudio, los hallazgos principales y las conclusiones. Se evitarán los detalles para concretarse únicamente a los hechos fundamentales. En varias oportunidades, según las publicaciones científicas y según las políticas de algunas revistas, el resumen se incluye inmediatamente después del título. g) Bibliografía Se debe enumerar y presentar la bibliografía de base que ha servido para los conocimientos del tema, la metodología, el análisis de los resultados y las bases de la discusión e interpretación de los hallazgos.

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índice alfabético

Acción de potencialización, 77 información para la, 283, 291 toma (medidas) de, 113, 114, 169, 279, 282, 283, 284, 288, 290-291, 292, 297, 298 Aceleración, 40 Agrupación familiar, 95, 162 Ajuste de tasas, véase además Tasas cálculo, 231-235, 238-239 concepto de, 202, 227-241 condiciones mínimas para el, 229 fórmula abreviada, 233-235, 239 fórmula original, 231-233, 235 información para el, 229 justificación del, 229-231, 239 método directo, 231-236, 237 método indirecto, 231, 237-239 para variables diferentes a edad, 239-241 Ajuste del riesgo relativo concepto de, 207-225 en estudio de casos y controles, 215-217, 222-225 en estudio de cohorte tipo densidad, 210-215, 217222 en estudio de cohorte tipo proporción, 207-210 Aleatorización, 79, 85, 113, 114-115, 118, 119, 122, 125, 128, 202, 203, 204, 205 Ambiente, 26, 27, 134, 162, 284 Análisis de causa-efecto, 78 de corte, 97 de efecto-causa, 78 de supervivencia, 66 del estudio epidemiológico, 85-86, 108-112, 124129, 139-154, 162-168 dirección del, 154 estadístico, 143-147, 166-168, 309, 311, 318 estratificado, 204, 205, 207-225 longitudinal, 307 multivariable, 202, 204, 205, 309 plan de, 124, 125, 306, 308-310, 314, 317, 318

problemas en el, 110-111, 127-129, 148-154, 313314 transversal, 307 unidad de, 244, 304, 306, 310 Año-persona (exposición a riesgo), 36, 37-39, 50, 51, 52,61,62,64, 134, 139, 211, 212 Apareamiento, véase Equipamiento Área, véase Lugar Asignación ciega, 115, 116, 117, 200 concepto de, 114-115, 116, 119, 122, 308 del factor de riesgo, 114, 115, 116, 117, 124, 129, 131, 308 Asociación causal, 75, 86, 90, 97, 106, 141, 189, 206, 245, 302 concepto de, 72-77, 141, 164-165, 246, 306, 307, 309 consistencia en la, 71, 175 espuria, 76, 175, 201, 202 estadística, 71, 76, 140 estudio de, 103, 112 fuerza de la, 71, 77, 141, 152, 168, 174, 175, 178, 193, 222 no causal, 75, 175, 201 no significante, 75 significante, 71, 75, 139, 150, 151, 245 validez de la, 152, 153 valor de P en la, 141, 144, 164, 165, 167 Atributo, 90, 91, 97 Bayes, teorema de, 42-45, 270-275 Biometría, 76 Características, 90, 91, 95, 104 Categoría de interés epidemiológico, 25, 70, 78, 90, 91, 93, 103, 104, 106, 109-110, 112, 135, 153, 170, 203, 228, 229, 282, 285, 294, 298, 308 de una variable, 20, 21, 22, 89, 106, 310, 317, 318 excluyente, 21, 22 331

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ÍNDICE ALFABÉTICO

exhaustiva, 21, 22 social, 94, 158 Causa, véase Causalidad Causalidad análisis causa-efecto, 78, 84, 90, 128, 129 análisis efecto-causa, 78 asociación causal, 75, 86, 90, 97, 106, 141, 189, 206, 245, 302 bases para el establecimiento de, 174, 175, 178 causa suficiente, 73, 75, 77 clasificación de un estudio de, 69, 77-83 concepto de, 43, 69, 72-77, 174, 201 factor causal, 5, 7, 74, 97, 98, 110, 285, 291, 298 hipótesis de, 12, 83, 87, 91, 100, 103, 106, 132, 155, 165, 180, 210, 214, 222, 225, 302 modelo de, 23 multicausalidad, 72, 76, 140 naturaleza, proceso de, 70-77, 302 necesaria, 90, 91 proposición de, 73-74, 301 relación de, 19, 69, 73, 85 Cierre de campo, 90, 92, 103, 108, 109-110, 112, 158 Cobertura, 13, 127 Cohorte al nacer, 101 de estudio, 132 definición de, 35, 131 dinámica, 35-39, 50, 51, 60, 151 entrada de miembros a la, 135, 150, 151 especial, 131, 139 estudio de, 131-154 fija, 35, 60, 151 general, 131 geográfica, 138 noción de, 35-39, 96, 131 paralela, 138, 150 pérdidas en la, 35, 36, 39, 48, 51, 52, 53, 56, 66, 129, 132, 136, 137, 148, 149, 150, 151-152, 154, 175, 181 por grupos de edad, 96 problemas de seguimiento de la, 160-162 proceso de selección en la, 137, 138-139 salida de los miembros de la, 150, 151 Colaboración, 119, 124, 125, 127, 136 Comparación en varios lugares, 98, 100 en un solo lugar, 98, 99, 100 grupos de, 112, 138-139, 163-164 noción de, 72, 85, 89, 141, 306, 307, 309, 310 problemas de, 157 Comunidad, 128 Confianza intervalo de, 144, 145, 146, 147, 167, 168, 210, 214, 222, 225, 248, 249, 254 límites de, 145, 147, 163, 184, 185, 186, 210, 214, 215, 222, 225, 248, 254, 255 nivel de, 141, 144, 146, 167, 185, 214 Cooperación, 49, 51, 118, 125, 126, 128, 129

Costo-beneficio, 13, 114, 126, 127 Costo efecto, véase Costo-beneficio Cronicidad, 7, 47, 48, 92 Cultura, 91, 92, 93, 99 Curación, 7, 47, 48, 53, 54, 56, 57, 66, 123, 124, 275, 277, 278, 279, 301 Curva oblicua, 96, 97 Datos, véase además Información análisis de, 282, 298 confiabilidad de los, 111, 282, 292-293, 296, 297, 298 demográficos, 111, 133, 135, 138, 150, 206, 292, 293, 294 procesamiento de los, 294, 299, 314, 318 recolección de los, 282, 299, 310, 314, 317-318 Decisión, véase además Acción Determinación ciega, 116, 117,200 concepto de, 115, 116, 308 del efecto, véase Efecto del factor de riesgo, véase Factor de riesgo prospectiva, 81, 82, 83 retrospectiva, 81, 82 Determinismo, 24, 302, 304, 315 Diagnóstico criterio, 46, 116, 136, 160, 192, 260, 275, 292, 293, 296 precoz, 57, 98, 127, 135, 276, 277, 287 procedimientos de, 14-15, 99 prueba diagnóstica, 275 Dosis-respuesta, 71, 77, 79, 123, 129, 147, 302, 303 Edad, 19, 91-92, 101, 109, 110, 125, 128, 131, 158, 203, 217, 222, 225, 227, 228, 229, 230, 231, 233, 234, 235, 243, 244, 248, 276, 277, 294 Educación, 93, 94-95, 127 Efecto análisis causa-efecto, 128, 129 definición del, 135 determinación del, 27, 80, 81, 82, 83, 114, 115, 116, 117, 122, 124, 132, 133, 135, 136, 137, 148, 151, 153, 154, 159, 160, 161, 174, 308 información sobre el, 135-137, 158 medición del, 133 noción de, 19, 24, 27-28, 41, 42, 43, 71, 80, 81, 83, 85, 88, 90, 91, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 125, 127, 129, 131, 140, 175, 181, 193, 201, 204, 205, 206, 243, 244, 245, 252, 299, 301, 302, 303, 318 posición del, 136 problemas relacionados con el, 149-150 Eficacia, 13, 16, 114, 123, 246, 290 Eficiencia, 13, 14, 114, 154, 206, 244, 245, 246, 252 Elementos condicionantes, 74 indispensables, 74 Encuesta de morbilidad, 55, 100, 103, 105, 113, 257, 287, 292, 297

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ÍNDICE ALFABÉTICO

de prevalencia, 55, 59, 102, 105-106, 112, 257, 296, 298 noción de, 87, 110, 111, 132, 134, 135, 137, 156, 159, 182, 186, 275, 276, 284, 286, 294, 317, 318 Enfermedad aguda, 302 clasificación de la, 158, 197 criterio de determinación de la, 195 crónica, 96, 102, 158, 302 de la primera infancia, 92 detección de la, 257, 258, 264, 275, 276, 277, 279 estable, 96, 101 frecuencia de la, 96, 99, 102 historia natural de la, 5-7, 16, 25, 27, 132, 158, 159, 279 historia social de la, 2-5, 7, 25, 27, 88, 132, 279 infecciosa, 95 no transmisible, 96, 282, 289, 291 patrón de la, 102 profesional, 134 tendencia de la, 96, 99, 101, 102, 138, 150, 283 transmisible, 96, 102, 104, 158, 171, 239, 282, 286, 289, 291, 292, 297 Epidemia, 96, 282 Epidemiología definición, 1-2 estrategia de la, 69-86 finalidad de la, 12, 26 objeto de la, 1 usos de la, 9-17 Equiparamiento costo del, 244, 246, 250 criterio de, 154, 162, 202, 203, 204, 244-245 en frecuencia, 204, 244 individual, 204, 243 justificación del, 244, 245, 251-252 noción de, 243-255 relación de, 243, 246, 248, 250-251, 252, 253 relación entre aleatorización, estratificación y, 205 sobreequiparamiento, 245-246 Erradicación, 282, 284, 290, 291 Error alfa, 190, 192-193 beta, 190, 192-193 control de, 189-206 de clasificación, 148, 152, 190, 194-197 de medición, 25, 189, 190-191, 200 de muestreo, 25, 190, 244, 304, 306, 308 del instrumento, 25, 191 del investigador, 25, 191 del sujeto observado, 25, 191 en el análisis, 189 noción de, 117, 189-206 que afecta la inferencia, 111, 189, 190, 191, 200, 206 residual, 110, 189, 190, 206 sistemático (sesgo), 190, 198-201, 244 tipo de, 189-190

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Especificidad, 134, 135, 193, 258-264 Estado civil, 91, 93-94, 248 Estandarización, véase Ajuste Estimación de intervalo, 143, 144, 145, 146, 147, 166, 167, 168, 184-186, 214, 221, 248, 309 de punto, 143, 144, 145, 146, 147, 163, 166, 168, 182-184, 214, 221, 309 Estrategia de la Epidemiología bases de la, 69-70 noción de, 69-86 reunión de hechos en la, 69-70 Estratificación análisis estratificado en estudios de casos y controles, 215-217, 222-225 análisis estratificado en estudios de cohorte de tipo densidad, 210-215, 217-222 análisis estratificado en estudios de cohorte de tipo proporción, 207-210 en el análisis, 112, 121, 126, 150, 202, 205, 207 en el diseño, 116, 122, 152, 202, 205, 207 noción de, 119, 154, 202, 203-204, 205, 207-225 Estudio de casos y controles análisis en 162-168 análisis estadístico en, 166-168, 215-217, 246-252 de tipo comun 163-66 de tipo pareado 246-252 equiparamiento en el, 245, 246-252 estimación de riesgo en, 182-187 fuente de casos en 159 fuente del grupo control, 161-162 representativos de la población, 165-166 selección de casos en, 158-160 selección de controles en, 160-162 usos del 155 Estudio de cohorte análisis del, 139-154, 207-215, 217-222, 250-255 análisis estadístico en el, 143-147 cálculo de riesgo en el, 141-143, 181-182 desventajas del, 132 equipamiento en el, 245, 252-255 inferencia en el, 139, 147-148 interpretación del, 139-154 pérdidas en el, 136, 148, 151-152 problemas relacionados con el, 148-154 prospectivo, 81, 82, 136, 148, 149, 150, 151, 154 retrospectivo, 81, 82, 136, 148, 150, 151, 154 salida del, 136, 148, 150, 151 tipo densidad (o tasa), 139, 143, 145-147, 210-215, 217-222 tipo proporción, 139, 140, 141, 143-145, 167, 207210, 252 usos del, 132 ventajas del, 132 Estudio descriptivo análisis del, 108-112 clasificación de los, 102-105 de corte, 80, 102-103

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ÍNDICE ALFABÉTICO

definición del, 87, 88 encuesta de morbilidad como, 105 encuesta de prevalencia como, 105-106 finalidad del, 104-105 interpretación del, 108-112 limitaciones del, 111-112 longitudinal, 80, 104-105 problemas relacionados con el, 110-111 tipos de, 105-108 usos del, 105 Estudio experimental o de intervención análisis de, 124-129 aplicaciones del, 113 ciego, 114, 117 desventajas del, 114 doble ciego, 117 interpretación del, 124-129 problemas relacionados con el, 127-129 programa de estudio y programa de control, 123124 secuencial, 114, 117, 122, 307 Estudios epidemiológicos análisis en, 85-86, 108-112, 124-129, 139-154 analíticos de observación, 70, 78, 84, 85, 131-154, 202, 204, 207, 305, 308 aspectos cronológicos en, 79-83, 97, 98, 110 clasificación de, 69, 77-79 criterios de selección, 83-84 de casos y controles, 70, 82-83, 84, 155-168, 198, 199, 200, 204, 308 de cohorte, 70, 80-82, 84, 131-154, 198, 200, 204, 308 de cohorte prospectivo, 81, 82, 154, 199 de cohorte retrospectivo, 81, 82, 154 de comunidades, 114, 115, 128, 306 de corte, 10, 80, 102-103, 257 de intervención, véase Experimental de seguimiento, véase Estudios de cohorte descriptivos, 27, 78, 79-80, 87-112, 202, 308 experimentales o de intervención, 78-79, 83, 84, 85, 113-129, 199, 200, 202, 204, 205, 307, 308 modalidades de los, 79-83 Ética, 114, 295, 304, 315, 316 Etiología, 12, 25, 27, 89, 91, 92, 95, 98, 112, 123, 132, 155, 158, 245, 251, 301 Evento asociado, 43, 97, 309 biológico, 22, 28, 306 concepto de, 49, 52 condicionado, 41, 44 de salud, 12-13 dependiente, 41 determinación de, 96-98, 114, 116, 192-193, 194197, 198 epidemiológico, 22, 31, 69, 73, 74, 83, 87, 91, 95, 96, 100, 102, 103, 104, 105, 110, 111, 227, 275, 284, 305, 306 excluyente, 41

independencia de, 41-42 medición del, 83, 87 precedente, 83 relacionado, 28 subsiguiente, 83 Expectativa de vida, 1, 264, 276, 277, 278 Exposición factor de, véase Factor de riesgo información sobre la, 134-135, 200 medición de la, 134, 157

Factor ambiental, 95, 96, 101 antecedente, 77, 79, 85, 104 asociado, 26 causal, 5, 7, 74, 97, 98, 110, 285, 291, 298 condicionante, 5, 9, 74, 111 de exposición, 25 dependiente, 73 desencadenante, 5, 291 independiente, 74 indispensable, 74 ocupacional, 5, 92, 94, 222 predisponente, 5, 9 subsiguiente, 77, 79, 85, 104 suficiente, 74 Factor de confusión concepto de, 83, 91, 98, 148, 152, 153-154, 162, 207, 217, 222, 223, 230, 232, 239, 244, 252 control del, 83, 153, 154, 175, 203, 204, 205, 227, 229, 243, 247 de tipo clásico, 201, 245 residual, 154, 206 Factor de ponderación, 207, 209, 213, 216, 217, 219, 223, 224 Factor de riesgo asignación del, 114, 115, 116, 117, 124, 129, 131, 308 definición del, 25, 148, 169 del ambiente externo, 26 del ambiente interno, 26 determinación del, 80, 81, 82, 114, 115, 116, 131, 132, 133, 134, 135, 137, 148-149, 153, 154, 160, 161, 174, 177, 180, 196, 197, 199, 201, 299, 308 exposición al, 27, 127 información sobre el, 133-135, 155-158 manipulación del, 131, 133 medición del, 133, 148, 194 noción del, 9, 11, 19, 24, 25-27, 41, 42, 43, 57, 71, 72, 79, 80, 81, 83, 85, 88, 89, 90, 91, 95, 96, 98, 103, 104, 105, 106, 107, 110, 113, 131, 132, 140, 156, 172, 173, 175, 182, 190, 193, 205, 206, 243, 244, 245, 246, 247, 252, 288, 301, 302, 303, 308, 318 problemas relacionados con el, 148-149 sinérgicos, 11, 77, 173, 202 variabilidad del, 149, 151

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ÍNDICE ALFABÉTICO

335

Inferencia causal, 79, 85, 139, 140, 157, 161, 162, 206 concepto de, 28-30, 42, 69, 72, 85, 106, 108, 124, 125, 129, 147-148, 159, 160, 307, 309, 310-311,

Frecuencia, véase además Medición y Tasas absoluta, 31-32, 33, 49, 57, 63-64 acumulativa, 32, 33 de las enfermedades, 131, 132 distribución de, 32-33, 87 indicador de, 47-63, 171 medidas de, 31-45, 158, 159 relativa, 31-32, 33, 49, 58-59, 64, 65

321

Genética, 43, 95, 162 Grado de libertad, 165, 209, 216, 219, 249 Grupo control, 85, 112, 113, 114, 115, 117, 122, 124, 125, 198, 203, 204, 243, 244, 299 Grupo de estudio concepto de, 72, 85, 112, 113, 114, 117, 119123, 124, 125, 198, 200, 203, 204, 243, 244, 245, 299 experimental, 113, 118-119 similitud con grupo control, 114, 116, 128, 129, 152 voluntarios como, 119 Grupo étnico, 92-93 Grupo experimental, 114, 125, 129 Hipótesis consistencia de la, 88 de causalidad, 12, 83, 87, 91, 100, 103, 106, 132, 155, 165, 180, 210, 214, 222, 225, 302 de curación, 113, 123, 132, 302 de prevención, 113, 132, 155, 165, 302 epidemiológica, 83, 301-302, 303 etiológica, 83 evaluación de la, 88, 304 formulación de la, 12, 69, 70, 78, 87, 88, 90, 100, 108, 169, 302-303 noción de, 301-305 prueba de, 12, 69, 70, 78, 106, 144, 167, 304-305, 309 selección de la, 304 verificación de la, 69, 70, 302, 304 viabilidad de la, 303, 312 Historia familiar, 95 natural de la enfermedad, 5-7, 16, 25, 27, 132, 158, 159, 279 social de la enfermedad, 2-5, 7, 16, 25, 27, 88, 132, 279 Incidencia concepto de, 10, 47-67, 96, 109, 158, 159, 169, 257, 264, 276, 278, 279, 282, 289, 290, 291, 313 densidad de, véase tasa de, estudio de, 104, 109 proporción de, 49-50, 52-53, 64, 171, 204 tasa de, 22, 50-53, 64-65, 96, 171, 204 Indicador de frecuencia, 47-67 de riesgo, 26-27 de salud ambiental, 8 de salud comunitaria, 8

condición de, 29-30 errores y problemas que afectan la, 28, 110-111, 189, 190, 191, 198, 200, 206 maximización de la, 108, 111, 127, 128, 148, 189, 313 Información, véase además Datos análisis de la, 285, 292, 294, 297 características de la, 283 consolidación de la, 289 demográfica, 285, 286 dificultad en la, 111, 294 evaluación de la, 282, 297 especificidad de la, 134, 135, 318 flujo de, 282, 292, 294, 297, 298 fuentes de, 111, 133-134, 147, 156-157, 283-284, 307, 318 interpretación de la, 285, 294 notificación de la, 284-285 recolección de la, 284-285, 294, 312, 313 sensibilidad de la, 131, 132, 318 sistema de, 277, 283-285 validez de la, 157, 283, 304 Interpretación, 59, 63, 64, 65, 66, 85, 86, 108-112, 124-129, 139-154, 177, 178, 180, 213-215, 216217, 221-222, 225, 265-270, 310-311, 313-314, 321 Investigación clínica, 88 de brote, 296, 297 dificultad en la, 312-316 diseño de, 200, 205, 244, 284, 299-321 ejecución de la, 299, 312, 317-318 epidemiológica, 59, 83, 276, 281, 282 etiológica, 12, 309 informe de la, 299, 318-321 objetivos de la, 305 operativa, 17 presupuesto de la, 311, 314, 315 plan de análisis de la, 308-310 planteamiento metodológico de la, 305-308 preventiva, 88 protocolo de, 299, 317 proyecto de, 299, 316, 317 revisión de conocimientos sobre el tema de, 300301 selección del tema de, 300 terapéutica, 88 Letalidad, 54, 65-66, 173, 264, 276 Lugar administrativo, 49, 98, 108, 118, 161, 162, 289 aglutinación por, 96 combinación persona y, 101

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ÍNDICE ALFABÉTICO

combinación persona-tiempo y, 102 combinación tiempo y, 102 comparación de patología por, 98, 100 de alto riesgo, 59 ecológico, 49, 98, 288 epidemiológico, 98 geográfico, 98, 118, 147, 158, 159, 161 patología de un, 99-100 político, 49, 98, 108, 118, 289 regionalización por, 98 unidad de, 98, 246 variable de, 70, 78, 88, 98-100 Manipulación, 79, 85, 113, 114-115, 118, 119, 125, 128, 308 Medición error en la, 25, 190-191 escala de, 19, 20-21 medidas de frecuencia, 31-45 nivel de, 21-22, 86, 140, 305, 306, 307, 308, 309, 310,313, 317, 318 nivel de razón, 21-22, 71, 72, 306, 310 nivel interval, 21, 71, 72, 306, 310 nivel nominal, 20-21, 72, 204, 306, 310 nivel ordinal, 21, 71, 72, 202, 306, 310 unidad de, 21, 318 Migración, 5, 49, 51, 53, 101, 137, 150, 257, 293 Momento dado, 54, 55-56, 57, 58, 59, 96, 97, 102, 257 Morbilidad concepto de, 47-67, 158, 159, 284, 286, 292, 293 indicadores de frecuencia de, 47-67 proporción de, 277 razón estandarizada de, REM, 238 tasa de, 127, 277, 278 Mortalidad concepto de, 10, 47-67, 158, 169, 227, 257, 264, 276, 278, 279, 282, 284, 286, 291, 292, 293 indicadores de frecuencia de, 47-67 proporción de, 60-66 razón estandarizada de, REM, 238 tasa de, 10, 60-62, 127, 225, 228, 231, 232, 233 Muestra aleatoria, 118, 162 concepto de, 28, 69, 105 error de muestreo, 25, 190, 306, 308 estratificada, 162 pareada, 204, 246 representativa, 29, 106, 107, 109, 119, 125, 131, 160, 162, 165, 180, 190, 194, 206, 275, 307, 308 tamaño de, 28, 84, 106, 117, 132, 134, 151, 152, 190, 203, 252, 307-308, 310 Multicausalidad, 72, 76, 140 Nivel de confianza, 141, 144, 146, 167, 185, 214 Nivel socioeconómico, 91, 94, 95, 128, 162, 204, 243 Ocupación riesgos de, 94, 170 variable, 92, 95, 110, 310

Pareo, véase Equiparamiento Patrón de la enfermedad, 102 Pérdidas (en el seguimiento), 35, 36, 39, 47,48, 51, 52, 53, 56, 66, 129, 132, 136, 137, 148, 149, 150, 151152, 154, 175 Período dado (tiempo), 56, 57, 58, 59, 61, 96, 97 de observación, 2, 55 epidemiológico, 96 prevalencia de, 54, 56 Persona, variable de, 34, 36, 37-39, 50, 52, 60, 61, 64, 70, 78, 88, 91-95, 101-102, 210, 214 Planificación de atención médica, 60, 92 de recursos, 14, 60 de salud, 13, 14, 60, 88, 105, 112, 147, 258, 276, 281, 288, 297 Población a riesgo, 87, 92, 98, 111, 189, 285, 298 de control, 112, 122 de estudio, 111, 275, 307, 308 de referencia, 28-29, 69, 106, 107, 111, 113, 118119, 127, 128, 132, 140, 141, 147, 148, 154, 160, 161, 162, 178, 189, 190, 206, 307, 321 de una área administrativa, 98, 303 estándar, 229, 230, 231, 232, 233, 234, 235-236, 237, 238, 239 estudio de, 106-108, 173-180, 307 estudio de categoría de una, 107-108 experimental, 113, 118-119, 126, 128 general, 29, 107, 118, 124, 138, 147, 162, 165, 279, 307, 310 inferencia en la, 28, 140, 152, 153, 165, 190 muestrada, 118 Potencialización de riesgo, 11, 77, 173 Precisión del estudio, 83, 84, 189, 244, 245, 304, 308, 310 grado de, 72 Prevalencia aplicaciones de la, 59-60 aspectos que influyen sobre la, 57 de período, 48, 54, 56, 58, 62-63, 64 de punto, 48, 54-56, 58, 62-63, 65, 66, 279 determinación de la, 54-57 diferencia entre incidencia y, 63-65 encuesta de, 55, 59, 102, 105-106, 112, 257, 296, 298 ilustración gráfica, 47-49 lápsica, véase prevalencia de período medidas de frecuencia de la, 57-59 noción de, 10, 47-67, 109, 158, 159, 169, 170, 190, 264, 265-270, 271, 275, 276, 278, 282, 289, 291, 313 proporción de, 10, 58, 59, 64, 65, 66, 277 relación entre incidencia y prevalencia de punto, 62-65 relación entre mortalidad y, 65-66

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ÍNDICE ALFABÉTICO

Prevención acción de, 8-9, 158, 282, 287, 290 estrategia de, 8-9 primaria, 9, 279 secundaria, 9 tipos de, 9 toma de medidas de, 98, 114, 288 Prioridad, 13, 59, 92 Probabilidad anterior, 42, 43, 271, 272 condicional, 41, 42, 43, 44, 271, 272 conjunta, 43, 271, 272 enfoque de, 11 noción de, 24, 40-45, 69, 74, 169, 171, 183, 184, 190, 192, 193, 203, 245, 249, 252, 257, 258, 259, 260, 264, 270, 275, 301, 302, 304, 309, 313, 315 posterior, 43, 271, 272 teorema de Bayes, 42-45, 270-275 Programa de detección, 122, 124 de estudio y de control, 114, 117, 122, 123-124, 126, 129 de masa, 14, 266, 270, 275, 276, 278 de prevención, 122, 124, 126 de salud, 112 de tamizado, 14, 127, 307 de terapia, 122, 124 evaluación de, 113, 114 Promoción de la salud, 8-9 Proporción ajuste de, 224-239 concepto de, 33-45, 89, 75, 212 de incidencia, 49-50, 52-53, 64, 171, 204 de mortalidad, 60, 66 de prevalencia, 10, 58, 59, 64, 65, 66, 277 diferencia de, 166-167 diferencia entre tasa y, 52-53 Pruebas de significancia, véase Test de significancia Prueba tamiz análisis de la, 275-279 costo en la, 278, 279 especificidad de la, 258-264 evaluación de la, 277-278 finalidad de la, 276-277 frecuencia de la, 279 interpretación de la, 265-270, 275-279 noción de, 43, 57, 80, 89, 100, 135, 257-279, 287, 298, 307 sensibilidad de la, 258-264 utilidad de la, 257, 264-265 valor predictivo de la, 258-264, 270-275

Raza, 91, 92, 93, 128, 239, 241, 248, 319 Razón concepto de, 33-45, 92, 173, 212 de densidad, 146-147, 211-212 de disparidad, 164-165, 167-168, 182-187, 216

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Recurso, 8, 60, 118, 126, 292, 295, 296, 299, 308, 311, 312, 314 Registro, 108, 110, 111, 133, 134, 137, 138, 150, 156157, 159, 182, 186, 250, 275, 285, 286, 289, 292, 293, 294, 296, 297, 298, 307, 313, 318 Relación causal, 19, 69, 73, 85 causa-efecto, 78, 84, 90, 128, 129 de variables, 23-24, 66-77, 310 determinante, 24, 302, 304, 315 dosis-respuesta, 71, 77, 79, 123, 129, 147, 302, 303 estocástica, véase probabilística multicausal, 24, 72, 76, 140 probabilística, véase probabilidad secuencial, 23-24 tiempo-respuesta, 26, 71, 84, 98, 129, 302, 303 unicausal, 24 Religión, 91, 92, 109, 315, 319 Restricción, 202, 203 Riesgo atribuible, 141, 142-143, 144, 147, 175-178, 181, 182, 186-187, 253, 254 atribuible en la población, 142, 179-180, 186-187 cálculo del, 141-143, 170, 172, 173-189 como función de factores de riesgo, 171-172 competitivo, 173 de mortalidad, 60, 170, 172, 179 definición, 11, 169 enfoque de, 169-187 estimación de, 180-187 exceso de riesgo relativo, 177, 180 exposición al, 69, 92, 98 global, 170-171 indicador de, 26-27, 202 noción de, 11, 26, 167-172, 208, 212, 281, 294 ocupacional, 95, 156, 171 potencialización de, 11, 77, 173 relativo, 86, 141, 142, 144, 145, 146, 147, 163, 165, 174-175, 177-178, 181, 207-225, 245, 246, 247, 253, 254, 255 sujetos expuestos a, 62, 288, 313 sujetos o grupos de alto, 13, 14, 59, 98, 100, 169, 170, 279 Salud indicadores de, 8 ocupacional, 95 planificación de, 13, 14, 60, 88, 105, 112, 147, 258, 276, 281, 288, 297 política de, 279 prevención de, 8-9 problemas de, 61, 264, 275, 279, 282, 284, 289, 290, 291 programa de, 8 promoción de, 8 servicios de, 60, 88, 271, 272, 281, 297, 298 Seguimiento Estudio de, véase estudio de cohorte

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ÍNDICE ALFABÉTICO

pérdida en el, 35, 36, 39, 48, 51, 52, 53, 56, 66, 129, 132, 136, 137, 148, 149, 150, 151-152, 154, 175, 181 periodo de, 35, 36, 122, 134, 181 problemas de, 150-152 Selección de un estudio epidemiológico, 69, 83-84 criterio de, 6, 83-84, 122, 124, 138-139, 158, 159162 Sensibilidad de la información, 134, 135, 318 del test o de la prueba, 193, 258-264 Sesgo concepto de, 83, 84, 117, 134, 135, 136, 137, 148, 150, 151, 152, 153, 156, 189-206, 244, 245, 304 control de, 189-206 de clasificación, véase de información de confusión, 153, 201-205 de información, 151, 198-200 de selección, 151, 200-201, 252 residual, 153 Sexo, 19, 91, 92, 98, 110, 128, 158, 203, 243, 244, 294, 310 Significancia test de, 85, 117, 140, 141, 144, 146, 164, 165, 167, 207, 209, 210, 212, 213, 214, 216, 218, 219, 221, 222, 224, 225, 246, 247, 249, 251, 252, 253, 254, 309 Sucesos, véase Eventos Sujetos de observación, 128, 149, 200, 203, 304, 305, 306, 307, 308, 318 Tasa ajuste de, 89, 91, 227-241, 294 bruta, 227, 228, 229, 231, 233, 239, 241 concepto de, 33-45, 50-53, 60-62, 64-65, 87, 89, 169, 212 concepto de aceleración en, 40 concepto de velocidad en, 34 de ataque, 239, 240, 241 de incidencia, véase Incidencia, tasa de, de mortalidad, 10, 60-62, 127, 225, 228, 231, 232, 233 de prevalencia, véase proporción de prevalencia diferencia entre proporción y, 52-53 específica, 39, 40, 89, 106, 138, 228, 229, 230, 231, 233, 237, 238, 294 estandarización de, véase ajuste de, global, 40, 227, 228, 229, 230, 231, 233, 237, 239 tendencia de la, 40, 96 Tendencia concepto de, 85, 87, 277, 278 curva oblicua, 96, 97 de la patología, 11, 59, 105 de tasas, véase Tasa estudio de, 85, 96 secular, 72, 89, 92, 99-100, 104. 124, 138, 150, 285, 288, 291, 298

variación cíclica, 72, 89, 100, 104, 285, 288, 298 variación estacional, 72, 89, 100, 104, 285, 288, 298 Terapia, 123 Test de filtración, véase Prueba Tamiz de significancia, véase Significancia especificidad del, 258-264 screening, véase Prueba Tamiz sensibilidad del, 193, 258-264 Tiempo aglutinación en, 96, 102 aglutinación témporo-espacial, 102 año-persona-exposición al riesgo, véase Año-persona calendario, 91, 101, 102 combinación de persona, lugar y, 102 curva oblicua, 96, 97 edad vs tiempo calendario, 91 mecanismo tiempo-respuesta, 26, 71, 84, 98, 129, 302, 303 tendencia secular, véase Tendencia tiempo-lugar, 102 tiempo-persona, 34, 37, 50, 52, 60, 61, 64, 101-102, 210 unidad de, 54, 56, 95-96, 246 variable de, 70, 78, 88, 95-98

Validez, 29, 111, 122, 128, 129, 152, 153, 154, 157, 189, 191, 198, 206, 228, 244, 245, 246, 251, 252, 278, 283, 298, 304, 311, 313 Valor de P, 141, 144, 164, 165, 167 Variabilidad biológica, 25 epidemiológica, 19, 24-28 fuente de, 24-28, 59, 306 Variable antecedentes, 71, 72 características de, 87 combinación de, 100-102 continua, 20, 69, 78 control de, 152, 154, 175, 227, 310 cualitativo, 20, 72, 106, 157, 204 cuantitativa, 20, 72, 106, 204 de confusión, véase Factor de confusión de interés, 48, 70, 83, 106 de lugar, 70, 78, 88, 98-100 de persona, véase Persona de tiempo, 70, 78, 88, 95-98 definición de, 19 dependiente, 23, 24, 71, 73, 202 detección de, 152 discreta, 20, 71 epidemiológica, 19-30, 90-102 escala de medición de, véase Medición independiente, 23, 24, 71, 73, 201, 202, 301 irreversible, 23 naturaleza de la, 20, 22, 72

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ÍNDICE ALFABÉTICO

noción de, 19-30, 304 precedente, 23-24 relación de, 23-24, 66-77, 310 reversible, 23 subsiguiente, 23-24, 71 unidad de medida en la, 72 Variación cíclica y estacional, véase Tendencia Vector, 5 Vigilancia epidemiológica definición de la, 13, 281 elementos de la, 282 estrategia de la, 285-292, 294

evaluación de la, 295-298 generalidades de la, 281-282 hospitalaria, 289 nivel de atención médica en la, 287-289 noción de, 13, 14, 87, 254, 273, 281-298 objetivos de la, 281 problemas en la, 292-295 sistema de información en la, 283-285 tipos de, 286-287 toma de decisión en la, 290, 294, 298 utilidad de la, 282 utilidad del laboratorio en la, 289-290, 297

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