capitulo - reyhysindustrialuao2012 · factor de riesgo efe cto´

Dr. REYNALDO CARVAJAL ORTIZ

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CAPITULO 1

Tomado de: Carvajal R. Estadística para Análisis Epidemiológico. Editorial Catorse. 2004

MARCO CONCEPTUAL DE VIGILANCIA

1.1. METODO CIENTIFICO, METODO EPIDEMIOLOGICO Y METODO

ESTADÍSTICO

Con base en las definiciones dadas por Larroyo1, Ander Egg2 y Kerlinger3 el

Método Científico se puede definir como un procedimiento ordenado,

sistemático sujeto a ciertos principios para llegar de manera válida y

confiable a solucionar problemas o adquirir nuevos conocimientos.

Se basa en dos supuestos fundamentales: primero, existe una realidad

objetiva independiente de nuestro sentido de observación y segundo,

no hay efecto sin causa, esto es, si sucede algo no es por simple azar.

El Método Científico parte de la observación, la cual debe ser objetiva,

exacta y confiable (esquema 1).

El paso siguiente consiste en realizar una descripción objetiva de lo

observado. Esto implica medir y comparar procurando disminuir los

sesgos que afectan la validez de la medición.


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ESQUEMA 1

METODO CIENTIFICO, EPIDEMIOLOGICO Y ESTADISTICO

OBSERVACION

Medir DESCRIPCION

Comparar Epidemiología Descriptiva

Persona, lugar, tiempo I ndicadores: Razón, proporción, porcentaje, Tasa

Estadística Descriptiva

Ordenar y graficar la información Estimar medidas resumen Estimar medidas de variabilidad

Estudios descriptivos

FORMULACION DE HIPOTESIS “ CAUSA EFECTO”

VERIFICACION

Diseños experimentales Diseños cuasi experimentales Diseños no experimentales (analíticos) FACTOR DE RIESGO “EFECTO”

Epidemiología Analítica

Tipos de estudios : Cohortes, Casos y Controles Comparativos

Medidas de fuerza de asociación Control de variables de confusión

Estadística de inferencia

Pruebas de hipótesis Intervalos de confianza

EXPLICACION


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Para la observación y descripción de los fenómenos en el área de salud

se emplea la epidemiología descriptiva que consiste en estudiar el

fenómeno según características (variables) de persona, lugar y tiempo.

A continuación se listan algunos ejemplos:

PERSONA LUGAR TIEMPO

Edad Nivel internacional Tendencia secular

Sexo Nivel nacional Variaciones estacionales

Estado nutricional Nivel local Variaciones inesperadas

Hábitos Institución Conglutinación temporal:

Ocupación Lugar de trabajo - Al ingreso al Hospital

Nivel socioeconómico Vivienda - Al momento del parto

Características biológicas Vía pública - Al primer control

Indicadores en Salud Mapa Epidemiológico Indice endémico

Métodos Estadísticos Series de tiempo

Descriptivos

Para la descripción de las características de la variable persona

generalmente se utilizan los indicadores en salud tales como razón,

proporción, porcentaje, tasas y métodos estadísticos descriptivos.

La estadística descriptiva proporciona los métodos que facilitan resumir y

presentar adecuadamente la información obtenida, analizar la validez de los

datos y su generalización. La estadística viene a ser como el

“fonendoscopio” del Epidemiólogo.

Para la descripción del fenómeno observado generalmente se emplean los

estudios de casos, estudios descriptivos y estudios de prevalencia.


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CAPITULO 2


MEDICION

“Todo Estudio Epidemiológico debe ser entendido

como un ejercicio de Medición”

Rothman

2.1 CONCEPTOS DE EXACTITUD Y PRECISION

La medida de una característica cualitativa o cuantitativa en el sujeto

observado se denomina valor medido. Dicho valor obtenido está

compuesto de dos partes: El valor verdadero (usualmente desconocido)

y un error de medida.

Por lo tanto: Valor Medido = Valor Verdadero + Error de Medida.

El error de medida a su vez, está compuesto de dos partes: una parte

sistemática (error sistemático) y una parte aleatoria (error aleatorio). Por

consiguiente:

Valor medido = valor verdadero + error de medida (sistemático, aleatorio)

En la medida en que el valor medido esté próximo o sea igual al valor

verdadero se tendrá por definición exactitud en la medición.


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2.1.1 Exactitud. Indica la proximidad de una medida a su valor

verdadero. Entre más cerca está el valor medido del valor verdadero,

mayor será la exactitud lograda.

Para juzgar la exactitud de una medición (cualitativa o cuantitativa) es

necesario conocer el valor verdadero de dicha medición. Si se obtienen

medidas repetidas, se considera como valor medido el promedio aritmético

o mediana de las mediciones realizadas.

Suponga que se quiere evaluar cual de tres auxiliares de enfermería toma

mejor la presión arterial; cada una de ellas se la toma a una misma persona

en tres ocasiones.

En este caso el valor medido corresponde al promedio de los tres valores

de presión obtenidos. La auxiliar de enfermería más exacta para la toma

de presión arterial, será aquella cuyo valor promedio (valor medido) está

más cerca al valor verdadero. Este a su vez puede ser obtenido

previamente por una persona experta o por medios electrónicos.

2.1.2. Precisión. Indica la proximidad entre varias medidas obtenidas de

idéntica manera.

No se puede hablar de precisión con una sola medida.

Se considera que un procedimiento de medición es exacto cuando los

valores obtenidos se acumulan en la inmediata vecindad del valor

verdadero. Se considera preciso cuando la dispersión de los valores

obtenidos es pequeña.


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Ejemplo:

FIGURA A FIGURA B FIGURA C

Valor Valores Valor Valor

Verdadero Medidos Verdadero Verdadero Valores

medidos

Valores medidos

NO Exactitud Exactitud Precisión sin exactitud NO Precisión Precisión Error sistemático (sesgo)

2.2 SESGO.

Es un error sistemático. Es tener precisión sin ser exacto. Un error

sistemático afecta a todas las mediciones de un modo definido y

generalmente constante.

El valor medido puede diferir del valor verdadero debido a errores de la

persona que mide (observador), errores en el sujeto observado y errores en

el instrumento de medición, esto es, a errores sistemáticos:

Valor medido = valor verdadero + error de medida (sistemático, aleatorio)

Observador Sujeto observado Instrumento


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El error sistemático es posible corregirlo. En la medida que se controle o

corrija, se tendrá mayor exactitud.

El error aleatorio son aquellas pequeñas variaciones de origen desconocido

que aparecen en sucesivas mediciones por más meticuloso que sea el

proceso de medición. Su tratamiento es puramente estadístico con base en

distribuciones de probabilidad.

2.3 VARIABLE

Característica cualitativa o cuantitativa observable en el sujeto de estudio.

Ejemplo: Si el sujeto de estudio son los recién nacidos, para evaluar su

crecimiento se pueden medir variables antropométricas tales como peso,

talla, perímetro cefálico, etc.

2.3.1. Variable dependiente:

- Se define como el efecto producido por la acción de una o varias

variables denominadas independientes.

- Usualmente es aquella que el investigador desea estudiar.

Ejemplos:

- Insatisfacción de los usuarios de un servicio

- Baja cobertura de un determinado programa

- Excesiva demora en la atención

2.3.2. Variable independiente:

Es aquella que es manipulada, tratada u observada por el investigador con

el fin de determinar que efecto produce en la variable respuesta (o

dependiente)


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Ejemplos:

- Falta de organización del personal

- Falta de actividades permanentes de promoción

- Mecanismo inadecuado de asignación de citas

2.4. NIVELES DE MEDICION

Son escalas que se han construido según ciertas reglas lógicas y

propiedades inherentes a cada una de ellas para clasificar las variables e

indicadores seleccionados en un estudio. Facilitan además, el análisis

estadístico de la información recolectada.

2.4.1 Escala Nominal. Consiste en establecer categorías de igual

jerarquía y que cumplan las condiciones siguientes:

a) Las categorías deben ser exhaustivas; esto significa que es

necesario establecer todas las alternativas posibles de clasificación,

(categorías) de tal forma que ninguna observación quede sin ser

clasificada.

b) Las categorías deben ser mutuamente excluyentes; esto es, distintas

unas de otras y claramente diferenciables.

Ejemplos:

Estado civil, género, utilización de un servicio, resultado de una biopsia,

color de los ojos.


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Las variables binarias o dicotómicas son un ejemplo de clasificación en el

nivel nominal: respuestas de si ó nó, positivo o negativo, blanco o negro,

cara o sello, presente o ausente, etc.

2.4.2 Nivel ordinal. En este nivel también se construyen categorías que

cumplan los dos requisitos anteriores. Además se establece un “orden

jerárquico” entre las categorías en términos de “mayor que” o “menor que”

pero sin determinar distancias. Por consiguiente no se puede determinar

“cuánto mayor” ó “cuánto menor”.

Ejemplos:

Nivel socio-económico, grado de satisfacción con el servicio, calidad de la

atención, grado de desnutrición.

Las variables con nivel de medición nominal u ordinal son claramente

cualitativas. Por ser cualitativas, se deben establecer definiciones

operacionales de las categorías para evitar el sesgo de mala clasificación.

2.4.3 Nivel Numérico. En este nivel se clasifican las variables medidas en

escalas de intervalo y de razón.

En la escala de intervalo se introduce una unidad estándar de medida

permitiendo establecer cuantas veces mayor o menor es una categoría con

respecto a otra. Sin embargo el punto cero es arbitrario. Esta arbitrariedad

permite ejecutar cálculos matemáticos de suma y resta pero no es posible

utilizar la multiplicación, ni la división por lo convencional del punto cero.

Ejemplos:

Temperatura en grados centígrados, cociente intelectual, etc.


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La escala de razón posee un punto de origen igual al cero absoluto,

permitiendo todo tipo de cálculos matemáticos.

Ejemplos:

Peso (kgrs.), Talla (cms.), Volumen (litros) etc.

2.5. EJERCICIO SOBRE NIVELES DE MEDICION

Para cada uno de los numerales marcar con una (x) la alternativa que usted considere

correcta. Marcar el nivel de medición más alto para evitar dualidades

VARIABLES ESCALA DE MEDICION

CATEGORICA NUMERICA

Nominal Ordinal

1. Número de dientes cariados en

una población escolar ( ) ( ) ( )

2. Enfermedades registradas en

un servicio de urgencias ( ) ( ) ( )

3. Registro del grado de desnutrición

En la población infantil ( ) ( ) ( )

4. Número de personas en el grupo

Familiar ( ) ( ) ( )

5. Registro periódico de la

temperatura. ( ) ( ) ( )

6. Número de días de

Hospitalización ( ) ( ) ( )

7. Peso al nacer ( ) ( ) ( )

8. Calidad de la vivienda ( ) ( ) ( )

9. Opinión acerca de un

servicio ambulatorio ( ) ( ) ( )

10. Registro de causa muerte ( ) ( ) ( )

11. Registro de Apgar ( ) ( ) ( )

12. Niveles de atención en

Servicios de Salud ( ) ( ) ( )

13. Calidad del cuidado médico ( ) ( ) ( )

14. Dosis (mg) de un medicamento ( ) ( ) ( )


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CAPITULO 3


METODOS ESTADISTICOS PARA

ANALISIS UNIVARIADO

El análisis univariado tiene como objetivo analizar cada variable incluida en

el estudio para observar la tendencia general, su variabilidad y estimar una

medida resumen que puede ser de Tendencia Central, (promedio,

mediana o moda) ó un Indicador (razón, proporción, porcentaje o tasa).

El análisis estadístico depende del nivel de medición de las variables:

Las variables NUMERICAS se analizan con base en el promedio

aritmético, mediana, moda, desviación estándar, etc.

Las variables CATEGÓRICAS se analizan con base en razones,

proporciones, porcentajes, riesgo y tasas.


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3.1 INDICADORES

Son medidas cuantitativas expresadas en valores absolutos o relativos

(cocientes) útiles para juzgar cuantitativamente las actividades o el impacto

de un programa, servicio u organización.

Deben ser sencillos (de fácil cálculo e interpretación), objetivos, válidos,

económicos y definidos en lugar y tiempo.

Los indicadores en el área de salud se clasifican en razones, proporciones,

porcentajes y tasas.

3.1.1 Razón. (Número índice). Es el cociente de dividir dos cantidades

con la condición de que una no incluya a la otra.

Matemáticamente se expresa: a/b donde a es diferente de b

Significa: “tantos a por unidades de b”

Ejemplo:

Hombres Mujeres Razón de sexos = o también Mujeres Hombres 3.1.2 Proporción y Porcentaje. La proporción es un cociente donde el

numerador está incluido en el denominador.

Matemáticamente se expresa: a

a + b

La proporción no tiene unidad de medida y varía entre cero (cuando a = 0)

y uno (cuando b = 0).


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El porcentaje es una proporción multiplicada por 100:

a x 100

a + b

En los estudios descriptivos los porcentajes obtenidos se denominan

prevalencias.

Prevalencia Se define como la cantidad de una característica en un

momento dado. Es un concepto estático. Si se divide por la población se

obtiene una prevalencia proporción; en caso de multiplicarse por cien, se

obtendrá una prevalencia en porcentaje.

Ejemplos de proporciones y prevalencias (%):

Total de rechazos en un servicio

ACCESIBILIDAD = Total solicitudes de dicho servicio

PORCENTAJE DE NO USUARIOS

Recurso utilizado

UTILIZACIÓN= x 100 Recurso disponible

PORCENTAJE DE CUMPLIMIENTO DE CITAS

PORCENTAJE DE USUARIOS INSATISFECHOS CON EL SERVICIO

Prevalencia de sintomatología osteomuscular en corteros de caña


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CONCEPTO DE INCIDENCIA (Casos Nuevos)

Para calcular incidencia es necesario definir previamente:

1) El período de estudio (t0 = momento inicial y tf = momento final)

2) El evento que se quiere observar. Por ejemplo: accidentes,

incapacidad, enfermedad, lesión, etc.

3) Definir inicialmente (al momento t0 ) la población expuesta al riesgo.

Los individuos de dicha población deben estar libres del evento que

se quiere observar para evitar el sesgo de selección

3.1.3. Incidencia. Se define como el número de casos nuevos en un

período de tiempo definido. Los casos nuevos pueden ser personas o

eventos repetidos en personas.

La incidencia puede clasificarse como:

a) Incidencia número: Valor absoluto (casos nuevos)

b) Incidencia acumulada(Riesgo): Al dividir los casos nuevos entre la

población inicial expuesta al riego (al momento t0)

Población al riesgo. Se define como el total de personas expuestas a

contraer un evento determinado, en un área y en un período de tiempo

definido.

El riesgo (casos nuevos / población al riesgo) indica la probabilidad

condicional de volverse caso nuevo si el individuo pertenece a la cohorte

observada; varía entre cero y uno y no tiene unidad de medida.

Ejemplo:

En un estudio de accidentalidad se registraron los accidentes sufridos en 8500 trabajadores durante tres años. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Total de trabajadores accidentados = 704 Total de accidentes = 1074


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El riesgo de que un trabajador se accidente en dicha cohorte es igual a

704/8500 = 0,083

Interpretación: “La probabilidad de accidentarse de un trabajador durante ese

período de tiempo, en dicha cohorte es de 0,083”

Tener presente que el numerador del riesgo siempre son personas y no

eventos.

c) Incidencia densidad (Tasa): Al dividir los casos nuevos entre la

suma de persona-tiempo.

Persona-tiempo es el tiempo que permanece una persona libre del efecto

que se está observando hasta volverse caso nuevo durante el período del

estudio. Si el período de observación es un año se tendrá el concepto de

“persona-año”; si es un mes se estimará “persona-mes”. En salud

Ocupacional se utiliza el concepto de “Horas Hombre”

La Tasa se puede calcular para personas y para eventos. La tasa (casos

nuevos / suma persona-tiempo) es un concepto dinámico. Indica la

velocidad de producción de casos nuevos por unidad de tiempo; varía entre

cero e infinito y su unidad de medida es el tiempo “a la menos uno”. (t-1)

Ejemplo anterior:

En un estudio de accidentalidad se registraron los accidentes sufridos en 8500 trabajadores durante tres años. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Total de trabajadores accidentados = 704 Total de accidentes = 1074

Para calcular la tasa de personas accidentadas en el numerador se

colocan los casos nuevos (704)


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Para calcular la tasa de accidentes en el numerador se colocan el total de

eventos (1074)

El denominador son “años persona” y calcula de la manera siguiente:

Total trabajadores al inicio del estudio = 8500

Total trabajadores accidentados = 704

Total trabajadores no accidentados = 7796

Como el concepto de persona tiempo, es el tiempo que permanece una persona

libre del efecto que se está observando hasta volverse caso nuevo, entonces,

cada uno de los 7796 trabajadores que no se accidentaron permanecieron

“libres de accidentes” durante “tres años” que duró el estudio. Por lo tanto:

“Suma de años-persona” para los no accidentados = 7796 x 3 años =

23388 “años-persona”

Se considera que cada uno de los 704 trabajadores que se accidentaron

permanecieron en promedio “libres de accidentes” durante la mitad del

período de estudio. Por lo tanto:

“Suma de años-persona” para los accidentados = 704 x 1,5 años = 1056

“años-persona”

Denominador de la Tasa = 23388 + 1056 “años-persona”

Denominador de la Tasa = 24444 “años-persona”

Por lo tanto:

Tasa de trabajadores accidentados = 704/24444 “años-persona”

Tasa de trabajadores accidentados = 704/24444 “años-persona”

Tasa de trabajadores accidentados = 0,0288/“años-persona”


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Amplificando por “cien”,

Tasa de trabajadores accidentados = 2,88/100“años-persona”

Interpretación: “Por cada 100 años-persona de trabajo se espera

aproximadamente 3 trabajadores accidentados”

La tasa de accidentes será igual a:

Tasa de accidentes = 1074/24444 “años-persona”

Tasa de accidentes = 0,0439/“años-persona”

Amplificando por “cien”,

Tasa de accidentes = 4,39/“años-persona”

Interpretación: “Por cada 100 años-persona de trabajo se espera

aproximadamente 4 accidentes”

En Salud Ocupacional la tasa de accidentalidad puede expresarse como el

número total de accidentes/total de horas-hombre trabajadas, durante un

período de tiempo y en un lugar específico.


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TALLER

SITUACIÓN DE REFERENCIA PARA LAS PREGUNTAS 1 a 6

Se siguió un grupo de 200 trabajadores de un empresa durante una semana laboral de 40 horas para observar la accidentalidad. Los resultados se muestran a continuación:

INFORMACION TOTAL

TOTAL DE HOMBRES ACCIDENTADOS 30

TOTAL DE PERSONAS ACCIDENTADAS 40

TOTAL DE MUJERES QUE LABORAN 80

NÚMERO DE ACCIDENTES EN HOMBRES 140

TOTAL DE ACCIDENTES 160

Con base en la información anterior responda las siguientes preguntas:

1) El riesgo de que un trabajador se accidente es igual a: 80% ( ) 66% ( ) 70% ( ) 20% ( ) Ninguna de las anteriores ( )

Sustente su respuesta: 2) La tasa de hombres que se accidentan es igual a:

400/1000H-H ( ) 6.25/1000H-H ( ) 7.14/1000H-H ( ) Ninguna de las anteriores ( )

Sustente su respuesta: 3) Los hombres tienen mayor riesgo de accidentarse que las mujeres:

VERDADERO ( ) FALSO ( ) Sustente su respuesta:

4) La tasa de accidentes es igual a: 80/100 H-H ( ) 2.2 /100 H-H ( ) 2/ 100 H-H ( ) 20 / 100 H-H ( ) N.A ( )

Sustente su respuesta: 5) El riesgo de que un trabajador no se accidentes es igual a:

20% ( ) 34% ( ) 30% ( ) 80% ( ) Ninguna de las anteriores ( )

Sustente su respuesta:


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En una población de 4400 habitantes (48% hombres), en un lapso de un año, 544

personas contrajeron una enfermedad de etiología desconocida, 228 de las cuales

eran mujeres:

7) Estime la razón de riesgo de enfermedad entre hombres y mujeres. Interprete

dicho resultado (Bravo y Breve):

8) Estime la razón de tasas de enfermedad entre hombres y mujeres. Interprete

dicho resultado (Bravo y Breve):

9) Estime la tasa de enfermedad en la Población e interprétela

10) Estime el riesgo de contraer dicha enfermedad en la Población e interprételo.

11) Calcule e interprete la razón entre tasa de enfermedad y riesgo de enfermarse.


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Se siguió un grupo de mil trabajadores de un empresa durante un año para observar la accidentalidad. Los resultados se muestran a continuación:

INFORMACION TOTAL

TOTAL DE HOMBRES ACCIDENTADOS 150

TOTAL DE PERSONAS ACCIDENTADAS 200

TOTAL DE MUJERES QUE LABORAN 250

NÚMERO DE ACCIDENTES EN HOMBRES 700

TOTAL DE ACCIDENTES 800

Con base en la información anterior calcular:

12) El riesgo de accidentarse de una persona que trabaje allí:

13) La tasa de hombres que se accidentan expresada en años-persona:

14) La tasa de accidentes en años-persona

15) Determinar cual tiene más riesgo de accidentarse, los hombres o las mujeres?: 16) Determinar cual tiene mayor tasa de accidentes, los hombres o las mujeres?:

17) ¿Cuántas veces más riesgo tienen los hombres de accidentarse que las mujeres?

“El que estudia mucho ... aprende mucho.... y el que no.....también...”

Santiago de Cali. Abril de 2010

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