prof. dr. luis mª béjar. universidad de sevilla. medidas de frecuencia de enfermedades

Prof. Dr. Luis Mª Béjar. Universidad Prof. Dr. Luis Mª Béjar. Universidad de Sevilla.de Sevilla.

Medidas de frecuencia de Medidas de frecuencia de enfermedadesenfermedades


Medidas de frecuencia de Medidas de frecuencia de enfermedadesenfermedades

• Se deben considerar tres tipos de variables:Se deben considerar tres tipos de variables:

– Caso (enfermedad).Caso (enfermedad).

– Tiempo.Tiempo.

– Localización (población). Localización (población).


PrevalenciaPrevalencia

• Es la frecuencia de la enfermedad en un área Es la frecuencia de la enfermedad en un área geográfica específica en un momento geográfica específica en un momento determinado, sin diferenciar los casos nuevos determinado, sin diferenciar los casos nuevos de los antiguos.de los antiguos.

• Se calcula dividiendo el número de casos por Se calcula dividiendo el número de casos por el total de personas estudiadas.el total de personas estudiadas.



• Es una probabilidad y como tal oscila entre 0 y Es una probabilidad y como tal oscila entre 0 y 1 (0% y 100%).1 (0% y 100%).



1.000 personas 160 están enfermas

Prevalencia= 160/1.000= 0,16 (16%)


IncidenciaIncidencia

• Es la frecuencia de Es la frecuencia de aparición de aparición de nuevos nuevos casos casos de la de la enfermedad en un enfermedad en un área geográfica área geográfica específica durante un específica durante un periodo de tiempo periodo de tiempo determinado.determinado.

• Existen dos medidas Existen dos medidas de incidencia:de incidencia:

1.1. La tasa de densidad La tasa de densidad de incidencia.de incidencia.

2.2. La tasa de incidencia La tasa de incidencia acumulada.acumulada.


Tasa de densidad de incidenciaTasa de densidad de incidencia

• Se calcula dividiendo el número de Se calcula dividiendo el número de nuevos casos de la enfermedad por la nuevos casos de la enfermedad por la suma de las personas-tiempo seguidas suma de las personas-tiempo seguidas durante el estudio.durante el estudio.


Persona 1Persona 1

Personas-TiempoPersonas-Tiempo

Persona 3Persona 3

Persona 2Persona 2

Tiempo de seguimiento: 5 añosTiempo de seguimiento: 5 años





• El término “personas- tiempo” es la suma de El término “personas- tiempo” es la suma de los intervalos de tiempo de seguimiento de los intervalos de tiempo de seguimiento de las personas estudiadas.las personas estudiadas.

• 100 personas-año pueden ser 10 personas 100 personas-año pueden ser 10 personas seguidas durante 10 años o 50 seguidas seguidas durante 10 años o 50 seguidas durante 2 años.durante 2 años.



4

8

14

5

8

13

2

8

6

12

0 5 10 15

10

8

6

4

2• En este ejemplo hay tres En este ejemplo hay tres

nuevos casos de la nuevos casos de la enfermedad en 80 enfermedad en 80 personas-años.personas-años.

• Si lo expresamos por Si lo expresamos por 1.000 personas-años: 3 1.000 personas-años: 3 x 1.000 / 80= 37,5 por x 1.000 / 80= 37,5 por 1.000 personas-años.1.000 personas-años.

*

*

*


Tasa de incidencia acumuladaTasa de incidencia acumulada

• Se calcula dividiendo el número de nuevos Se calcula dividiendo el número de nuevos casos de la enfermedad por el total de personas casos de la enfermedad por el total de personas seguidas que inicialmente no padecían la seguidas que inicialmente no padecían la enfermedad.enfermedad.

• Es una probabilidad y como tal oscila entre 0 y Es una probabilidad y como tal oscila entre 0 y 1 (0% y 100%).1 (0% y 100%).


Tasa de incidencia acumuladaTasa de incidencia acumulada

1.000 personas 840 no enferman160 enferman

Riesgo de incidencia acumulada= 160/1.000= 0,16 (16%)


Medidas de las asociación Medidas de las asociación causalcausal


Medidas de asociación causalMedidas de asociación causal

El propósito de la Epidemiología es estudiar la asociación causal El propósito de la Epidemiología es estudiar la asociación causal entre dos tipos de variable:entre dos tipos de variable:

Variable independiente: Variable independiente: • Factor de exposiciónFactor de exposición (consumo de fibra, consumo de tabaco…) (consumo de fibra, consumo de tabaco…) • Procedimiento de intervenciónProcedimiento de intervención (programa de prevención, (programa de prevención,

procedimiento de diagnóstico, intervención quirúrgica, procedimiento de diagnóstico, intervención quirúrgica, medicamento…).medicamento…).

Variable dependiente:Variable dependiente:

• EnfermedadEnfermedad (cáncer, tuberculosis, diabetes…) (cáncer, tuberculosis, diabetes…) • DesenlaceDesenlace (mejoría, empeoramiento, curación o muerte). (mejoría, empeoramiento, curación o muerte).


Medidas de asociación causalMedidas de asociación causal

Variable independiente Variable dependiente

Radiaciones ionizantes Cáncer de mama

Vacunación anti HB Protección VHB


Medidas de asociación causalMedidas de asociación causal• La La magnitudmagnitud de la asociación causal: de la asociación causal:

Riesgo relativo (RR).Riesgo relativo (RR).Riesgo atribuible (RA).Riesgo atribuible (RA).Odds ratio (OR).Odds ratio (OR).

• La La precisiónprecisión de los estimadores de magnitud: de los estimadores de magnitud: Límites de confianza del RR, del RA o de OR.Límites de confianza del RR, del RA o de OR.

• La La significación estadísticasignificación estadística de la asociación de la asociación causal: causal: Probabilidad (p).Probabilidad (p).


Riesgo relativoRiesgo relativo

• Es el cociente entre la incidencia (de la Es el cociente entre la incidencia (de la enfermedad o del desenlace) en los expuestos enfermedad o del desenlace) en los expuestos y la incidencia en los no expuestos a un y la incidencia en los no expuestos a un procedimiento.procedimiento.

• RR= Incidencia en expuestos / Incidencia en RR= Incidencia en expuestos / Incidencia en los no expuestos.los no expuestos.



• Si el RR=1 : no hay asociación causal (nulidad Si el RR=1 : no hay asociación causal (nulidad de efecto).de efecto).

• Si el RR>1 : la variable de exposición es factor Si el RR>1 : la variable de exposición es factor de riesgo.de riesgo.

• Si el RR<1 : la variable de exposición es factor Si el RR<1 : la variable de exposición es factor de protección.de protección.



• En este ejemplo se ha En este ejemplo se ha estudiado la densidad estudiado la densidad de incidencia de infarto de incidencia de infarto de miocardio en de miocardio en fumadores y en no fumadores y en no fumadores.fumadores.

Expuestos Noexpuestos

Total

Casos 800 100 900

Personas-Tiempo

100.000 100.000 200.000

Razón deTasas=

8,00



• En este ejemplo se ha En este ejemplo se ha estudiado la incidencia estudiado la incidencia acumulada de cáncer de acumulada de cáncer de riñón en expuestos y no riñón en expuestos y no expuestos a la expuestos a la fenacetina.fenacetina.


Total

Casos 66 22 88

No casos 434 478 912

Total 500 500 1.000

Razón deRiesgo=

3,00


Riesgo atribuibleRiesgo atribuible

• Es la diferencia entre la incidencia (de la Es la diferencia entre la incidencia (de la enfermedad o del desenlace) en los expuestos enfermedad o del desenlace) en los expuestos y la incidencia en los no expuestos.y la incidencia en los no expuestos.

• RA= Incidencia en expuestos - Incidencia en RA= Incidencia en expuestos - Incidencia en los no expuestos.los no expuestos.


Riesgo AtribuibleRiesgo Atribuible

• Si el RA=0 : la proporción de casos atribuible a la Si el RA=0 : la proporción de casos atribuible a la exposición es nula.exposición es nula.

• Si el RA>0 : la proporción de casos atribuible a la Si el RA>0 : la proporción de casos atribuible a la exposición es positiva y su eliminación los exposición es positiva y su eliminación los prevendría.prevendría.

• Si el RA<0 : la proporción de casos atribuible a la Si el RA<0 : la proporción de casos atribuible a la exposición es negativa y su eliminación los haría exposición es negativa y su eliminación los haría aparecer.aparecer.



• En este ejemplo se ha En este ejemplo se ha estudiado la densidad estudiado la densidad de incidencia de infarto de incidencia de infarto de miocardio en de miocardio en fumadores y en no fumadores y en no fumadores.fumadores.


Total

Casos 800 100 900

Personas-Tiempo

100.000 100.000 200.000

Diferenciade Tasas=

700 por100.000



• En este ejemplo se ha En este ejemplo se ha estudiado la Incidencia estudiado la Incidencia Acumulada de cáncer de Acumulada de cáncer de riñón en expuestos y no riñón en expuestos y no expuestos a la expuestos a la fenacetina.fenacetina.


Total

Casos 66 22 88

No casos 434 478 912

Total 500 500 1.000

DiferenciadeRiesgo=

44 por 500


““Odds ratio” (“Razón de ventajas”).Odds ratio” (“Razón de ventajas”).

• En Epidemiología, la Odds RatioEn Epidemiología, la Odds Ratio es la razón es la razón (cociente) entre la “odds” de los expuestos y la (cociente) entre la “odds” de los expuestos y la “odds” de los no expuestos. “odds” de los no expuestos.

• La “Odds” de una enfermedad es la La “Odds” de una enfermedad es la probabilidad de padecerla dividida por la probabilidad de padecerla dividida por la probabilidad de no padecerla.probabilidad de no padecerla.


““Odds ratio” (“Razón de ventajas”).Odds ratio” (“Razón de ventajas”).

• Si la Odds de los Si la Odds de los expuestos es a/N1 expuestos es a/N1 dividido por c/N1 y la dividido por c/N1 y la Odds de los no Odds de los no expuestos es b/N0 expuestos es b/N0 dividido por d/N0, dividido por d/N0, entonces la Odds ratio= entonces la Odds ratio= a/c dividido por b/d.a/c dividido por b/d.

Expuestos No expuestos Total

Casos a b M1

Controles c d M0

Total N1 N0 T


““Odds Ratio” (“Razón de ventajas”).Odds Ratio” (“Razón de ventajas”).

• Con una pequeña Con una pequeña manipulación aritmética manipulación aritmética la Odds ratio= a d / b c.la Odds ratio= a d / b c.

Expuestos No expuestos Total

Casos a b M1

Controles c d M0

Total N1 N0 T


““Odds Ratio” (“Razón de ventajas”).Odds Ratio” (“Razón de ventajas”).

• Si la OR=1 : no hay asociación causal (nulidad Si la OR=1 : no hay asociación causal (nulidad de efecto).de efecto).

• Si la OR>1 : la variable de exposición es Si la OR>1 : la variable de exposición es factor de riesgo.factor de riesgo.

• Si la OR<1 : la variable de exposición es Si la OR<1 : la variable de exposición es factor de protección.factor de protección.


Precisión del estimadorPrecisión del estimador

• La precisión del estimador de magnitud de la La precisión del estimador de magnitud de la asociación causal (RR, OR o RA) se mide con asociación causal (RR, OR o RA) se mide con sus límites de confianza.sus límites de confianza.

• Casi siempre el límite de confianza inferior y Casi siempre el límite de confianza inferior y el límite de confianza superior se calculan con el límite de confianza superior se calculan con un 95% de margen.un 95% de margen.


Límites de confianza del estimadorLímites de confianza del estimador

21 3

1,3 2,1

RR

2,7


Límites de confianza del estimadorLímites de confianza del estimador

21 3

2,1

RR

0,3 3,4


Significación estadísticaSignificación estadística

¿Cuál es la probabilidad de que estas diferencias ¿Cuál es la probabilidad de que estas diferencias se deban al azar?.se deban al azar?.

El investigador las determina previamente. El investigador las determina previamente.

Lo más frecuente = 5% (p<0,05).Lo más frecuente = 5% (p<0,05).

prof. dr. luis mª béjar. universidad de sevilla. medidas de frecuencia de enfermedades

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