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Principios de Epidemiología
Dona Schneider, PhD, MPH, FACE
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Epidemiology (Schneider)
Definición de Epidemiología
Epi + demos + logos = “lo que sucede
al hombre”
El estudio de la distribución y
determinantes de la frecuencia de la
enfermedad en poblaciones humanas
(MacMahon and Pugh, 1970)
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Epidemiology (Schneider)
Definición de Epidemiología
El estudio de la distribución y de los
determinantes de los estados eventos
relacionados a la salud en poblaciones
específicas y la aplicación de este
estudio al control de los problemas de
salud (John Last, 1988)
![Page 4: Principios de Epidemiología Dona Schneider, PhD, MPH, FACE](https://reader034.vdocuments.co/reader034/viewer/2022051216/5665b43f1a28abb57c905e51/html5/thumbnails/4.jpg)
Epidemiology (Schneider)
Usos de la Epidemiología Identificar las causas de la enfermedad
Enfermedad de los Legionarios
Completando el cuadro clínico de la enfermedad
Experimento Tuskegee
Determinación de efectividad terapeútica y medidas preventivas
Mamografías, estudios clínicos
Identificación de nuevos síndromes
Variedades de hepatitis
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Epidemiology (Schneider)
Usos de la Epidemiología Monitoreo de la salud de una comunidad,región o nación.
Vigilancia, reportes de accidentes.
Identificación de riesgos en términos de señalamientos de probabilidad.
Hijas dietilestilbestrol.
Estudio de tendencias sobre el tiempo para hacer predicciones para el futuro.
Tabaquismo y cáncer de pulmón.
Estimación de las necesidades de servicios de salud.
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Epidemiology (Schneider)
Tabla de Vida de Muertes en Londres
100--0
0180
1276
3366
6456
10646
16936
251526
402416
64366
SobrevivientesMuertesEdad
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Epidemiology (Schneider)
Observaciones de Graunt
Exceso de nacimientos de masculinos
Elevada mortalidad infantil
Variación estacional en mortalidad
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Epidemiology (Schneider)
Mortalidad Anual para 1632: Principales 10 causas de muerte
0 500 1000 1500 2000 2500
Crecimiento hepático
Muerte de cunaConvulsión
Edema e hinchazónDiarrea
Viruela y varicela
Cólico, piedras y micción dolorosaFiebre
Consumación (TB)
Chrisomes & Infants
Número de muertes
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Epidemiology (Schneider)
Principales causas de mortalidad en USA: 1900
0 50 100 150 200 250 300
DifteriaCáncer
Enfermedades de la infanciaEmbolia
Trauma no intencionalNefritis crónica
Enfermedad cardiáca
Diarrea y EnteritisTB
Neumonía
Tasa de muerte por 100,000
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Epidemiology (Schneider)
0 50 100 150 200 250 300
VIH/SIDA
Enfermedad hepática
Suicidio
DiabetesNeumonía y influenza
Enfermedad pulmonarTrauma no intencional
Embolia
Cáncer
Enfermedad cardiáca
Tasa de Muertes por 100,000
Principales causas de muerte en USA: 1990
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Epidemiology (Schneider)
Endemia Vs. Epidemia
Endemia Epidemia
No
. of
Ca
so
s d
e u
na
En
ferm
ed
ad
Tiempo
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Epidemiology (Schneider)
Pirámide poblacional
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Epidemiology (Schneider)
1900 1940 1960
20001980
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Epidemiology (Schneider)
Estadística Estadística: Una rama de las matemáticas
aplicadas que utiliza procedimientos para
condensar, describir, analizar e interpretar grupos
de información.
Bioestadística: Un subgrupo de la estadística
usada para manejar información relevante a salud.
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Epidemiology (Schneider)
Estadística (cont.) Estadística descriptiva: Métodos de producir
resúmenes cuantitativos de información Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
Estadística inferencial: Métodos de hacer generalizaciones a un gran grupo basado en información de un subgrupo(muestra) de ese grupo.
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Epidemiology (Schneider)
Poblaciones y muestras
Antes de que podamos determinar que
pruebas estadísticas usar, necesitamos
saber si nuestra información representa
una población o una muestra.
Una muestra es un subgrupo que debería
ser representativa de la población
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Epidemiology (Schneider)
Muestras
Una muestra debería ser representativa si es
seleccionada aleatoriamente (v.gr. Cada dato
deberá tener la misma oportunidad de ser
seleccionado)
En algunos casos, la muestra debe ser
estratificada para luego aleatorizarla dentro
de los estratos.
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Epidemiology (Schneider)
EjemploQueremos una muestra que refleje el género y
edad de la población:
1. Estratifique los datos por género
2. Dentro de cada estrato, estratificado por edad.
3. Seleccione aleatoriamente dentro de cada estrato de género/edad, hasta que el número seleccionado sea proporcional al de la población
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Epidemiology (Schneider)
Poblaciones y muestras
Se puede decir si se están observando datos estadísticos de una población o de una muestra
Letras griegas señalan parámetros de la población (desconocidos pero fijos)
Letras arábigas señala estadísticas de una muestra (conocida pero aleatoria)
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Epidemiology (Schneider)
Clasificación de datos
Cualitativos o cuantitativos
Cualitativos: categorías no numéricas
Ejemplos: género, raza/etnicidad
Cuantititiva: numérica
Ejemplos: edad, temperatura, tensión arterial
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Epidemiology (Schneider)
Clasificación de datosDiscretos o Contínuos
Discretos: tienen un número fijo de valores
Ejemplos: estado civil, tipo sanguíneo, número de niños
Contínuos: tienen un número infinito de valores
Ejemplos: estatura, peso, temperatura
![Page 22: Principios de Epidemiología Dona Schneider, PhD, MPH, FACE](https://reader034.vdocuments.co/reader034/viewer/2022051216/5665b43f1a28abb57c905e51/html5/thumbnails/22.jpg)
Epidemiology (Schneider)
Sugerencia Datos cualitativos (categoricos) son
discretos
Datos cuantitativos (numéricos) pueden ser discretos
contínuos
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Epidemiology (Schneider)
Datos cualitativos: Nominal Datos que caen en categorías mutuamente exclusivas
(discretas) para los que no hay un órden natural
Ejemplos:
Raza/etnicidad
Género
Estado civil
Códigos ICD-10
Datos dicotómicos omo VIH+ o VIH-; si o no.
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Epidemiology (Schneider)
Datos cualitativos: Ordinal Datos que caen en categorías mutuamente
exclusivas (datos discretos) que tienen un orden
natural o clasificación
Ejemplos: Grados
Nivel socioeconómico
Estadío de enfermedad
Bajo, medio, alto
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Epidemiology (Schneider)
Datos cuantitativos: Intérvalo Datos que son medidos en unidades estándar
La escala mide un punto de los datos que es diferente a otros, pero también mide por cuanto.
Ejemplos Número de días desde el ataque de la
enfermedad (discreta)
Temperatura en Fahrenheit o Celsius (contínua)
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Epidemiology (Schneider)
Datos que son medidos en unidades
estándar donde un cero verdadero
representa la ausencia de esa unidad
Ejemplos Número de niños (discreto)
Temperatura en Kelvin (contínua)
Datos cuantitativos: Razón
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Epidemiology (Schneider)
Revisión de Bioestadística descriptiva
Media
Mediana
Modo y rango
Varianza y desviación estándar
Distribuciones de frecuencias
Histogramas
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Epidemiology (Schneider)
Media (promedio)
Medida de tendencia central más comúnmente usada.
Promedio aritmético
Fórmula: x = x / n
Sensible a valores extremos
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Epidemiology (Schneider)
Ejemplo: Número de accidentes por semana
8, 5, 3, 2, 7, 1, 2, 4, 6, 2
x = (8+5+3+2+7+1+2+4+6+2) / 10
= 40 / 10 = 4
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Epidemiology (Schneider)
Mediana El valor que divide a un grupo clasificado
en dos mitades iguales.
Ordene los datos Si n es par, divida las dos observaciones
centrales
Si n es impar, la mediana es la observación de en medio.
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Epidemiology (Schneider)
Dando un par número de observaciones (n=10):
Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Mediana = (3+4) / 2 = 3.5
Gando un impar número de observaciones (n=11):
Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10
Mediana = 4
(n+1)/2 = (11+1)/2 = 6a observación
![Page 32: Principios de Epidemiología Dona Schneider, PhD, MPH, FACE](https://reader034.vdocuments.co/reader034/viewer/2022051216/5665b43f1a28abb57c905e51/html5/thumbnails/32.jpg)
Epidemiology (Schneider)
Modo
El valor que ocurre más frecuentemente en un grupo de datos
Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Modo = 2
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Epidemiology (Schneider)
Rango
La diferencia entre el mayor y menor de los valores en una distribución
Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Rango = 8-1 = 7
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Epidemiology (Schneider)
Varianza y desviación estándar
Medidas de dispersión (o scatter) de los valores alrededor de la media
Si los números están cerca de la media, la varianza es pequeña
Si alejados de la media, la varianza será más grande.
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Epidemiology (Schneider)
Varianza
V = [(x-x)2] / (n-1)
V = [(8-4) 2 +(5-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(7-4) 2 +(1-4) 2 +
(2-4) 2 +(4-4) 2 +(6-4) 2 +(2-4) 2] / (10-1) =
V = 5.7777
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Epidemiology (Schneider)
SD = V
Desviación estándar
SD = 2.404
![Page 37: Principios de Epidemiología Dona Schneider, PhD, MPH, FACE](https://reader034.vdocuments.co/reader034/viewer/2022051216/5665b43f1a28abb57c905e51/html5/thumbnails/37.jpg)
Epidemiology (Schneider)
Distribuciones simétricas y sesgadas
Mea
Mediana
ModoModoMediana
Media
Simétrica Sesgada
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Epidemiology (Schneider)
Diagramas de frecuencia de distribucuiones simétricas y sesgadas
Simétrica Sesgada
![Page 39: Principios de Epidemiología Dona Schneider, PhD, MPH, FACE](https://reader034.vdocuments.co/reader034/viewer/2022051216/5665b43f1a28abb57c905e51/html5/thumbnails/39.jpg)
Epidemiology (Schneider)
Puntaje de 12 pacientes en la escala de 5 puntos de la ansiedad
Paciente 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Puntaje de ansiedad
4 3 5 1 4 4 2 5 4 3 4 5
Puntaje Frecuencia
1 1
2 1
3 2
4 5
5 3
Total 12
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Epidemiology (Schneider)
Diagrama de frecuencia de 12 pacientes psiquiátricos
0
1
2
3
4
5
1 2 3 4 5
Puntaje
Frequencia
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Epidemiology (Schneider)
Accidentes en los campamentos de verano, requiriendo tratamiento en Urgencias
Semana Frecuencia Porcentaje
1 1 10
2 3 30
3 1 10
4 1 10
5 1 10
6 1 10
7 1 10
8 1 10
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Epidemiology (Schneider)
Histograma
0
1
2
3
4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Número de accidentes por semana
Fre
qu
enci
a
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Epidemiology (Schneider)
Polígono de frecuencias
0
1
2
3
4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Número de accidentes por semana
Fre
qu
enci
a
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Epidemiology (Schneider)
0
1
2
3
4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Histograma y polígono de frecuencias
Número de accidentes por semana
Fre
quen
cia
A
A
B
B
C
C
D
D
Nota: área A = A; B = B; C = C; D = D; área bajo el histograma = a área bajo el polígono
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Epidemiology (Schneider)
Estdística descriptiva Usada como un primer paso al observar
resultados relacionados a la salud.
Examina los números de casos para identificar un incremento (epidemia)
Examina patrones de casos para ver quién tiene enfermedad (variables demográficas) y dón de están los enfermos (variables de tiempo/espacio).