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Unidad 2

Medidas de frecuencia usadas en epidemiología Los epidemiólogos usan una variedad de métodos para resumir los datos. Un método fundamental es la distribución de frecuencias, que muestra la ubicación de las personas en cada categoría de acuerdo con variables tales como edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad. En próximas lecciones usted aprenderá otros métodos para resumir datos. En la unidad 3, por ejemplo, usted aprenderá como calcular medidas de tendencia central y dispersión, en la unidad 4, como elaborar tablas, gráficas y mapas. Aunque esos métodos son ampliamente usados en epidemiología, no están limitados a esta, son apropiados para manejar datos virtualmente en todos los campos. En contraste, el registro de casos de enfermedad es dominio de la epidemiología y componente central de la vigilancia de una enfermedad, paso crítico en la investigación de una epidemia. El conteo de casos debe ubicarse en la perspectiva adecuada, usando tasas para caracterizar el riesgo de enfermedad en la población. El cálculo de tasas según diferentes grupos de edad, sexo, historia de exposición y otras características, puede permitir identificar grupos de alto riesgo y factores causales. Tal información es vital para el desarrollo y enfoque de medidas efectivas de prevención y control. Objetivos Después de estudiar esta unidad y responder a las preguntas de los ejercicios, el participante será capaz de:

• Generar una distribución de frecuencias • Calcular (*) e interpretar las siguientes medidas estadísticas:

o Razones o Proporciones o Tasas de incidencia, incluyendo tasa de ataque o Tasas de mortalidad o Prevalencia o Años de vida potencial perdidos

• Seleccionar y aplicar las medidas estadísticas apropiadas *Se recomienda usar una calculadora con raíz cuadrada y funciones logarítmicas

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Introducción a las distribuciones de frecuencias Los datos epidemiológicos se presentan en distintas formas y tamaños. Una de las formas más comunes es una base de datos rectangular con filas y columnas. Cada fila contiene información acerca de un individuo y se llama "registro" u "observación". Cada columna contiene información acerca de una característica tal como etnia o fecha de nacimiento y se llama "variable". La primera columna de una base de datos epidemiológicos usualmente contiene el nombre del individuo, sus iniciales o número de identificación, lo que nos permite distinguir quién es quién. El tamaño de la base de datos depende del número de observaciones y de variables. Una base pequeña puede manejarse en una simple hoja de papel; una grande, con miles de registros y cientos de variables es mejor manejada con un computador. Cuando investigamos una epidemia, normalmente creamos una base de datos llamada “listado de casos ” o “sábanas”. En un listado de casos, cada fila representa un caso de la enfermedad que estamos investigando. Las columnas contienen información sobre detalles clínicos, factores epidemiológicos y posibles factores etiológicos. Observe los datos del cuadro 2.1. ¿Cuántos de los casos son hombres?. Cuando una base de datos contiene unos pocos registros podemos fácilmente extraer la información que necesitamos directamente de las filas. Si revisamos la segunda columna podemos observar que cinco de los casos son hombres.

Cuadro 2.1 Listeriosis Neonatal, Hospital General A Costa Rica, 1989

ID Sexo Cultivo Inicio Nac. Parto Sitio Egreso Síntomas al Ingreso

CS F 6/2 6/2 6/2 Vag SP Vivo Disnea CT M 6/8 6/8 6/2 Ces Q Vivo Fiebre WG F 6/15 6/15 6/8 Vag U Muerto Disnea PA F 6/15 6/12 6/8 Vag SP Viv Fiebre SA F 6/15 6/15 6/11 Ces Q Viv Neumonía HP F 6/22 6/20 6/14 Ces Q Vivo Fiebre SS M 6/22 6/21 6/14 Vag SP Vivo Fiebre JB F 6/22 6/18 6/15 Ces Q Vivo Fiebre BS M 6/22 6/20 6/15 Ces Q Vivo Neumonía JG M 6/23 6/19 6/16 For SP Vivo Fiebre NC M 7/21 7/21 7/21 Vag SP Muerto Disnea Fuente: 11 Abreviaturas: Vag=Parto Vaginal, Ces=Cesárea, For=Fórceps SP=Sala de parto, Q=Quirófano, U=Urgencias FC=Fecha de Cultivo Inicio=Fecha de inicio de Síntomas Nac=Fecha de nacimiento.

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Con bases de datos grandes es bastante difícil obtener la información que queremos con una ojeada. Además, normalmente es conveniente resumir las variables en cuadros que llamamos de "distribuciones de frecuencias". Una distribución de frecuencias muestra los valores que una variable puede tomar y el número de personas o registros con cada valor. Por ejemplo, suponga que nosotros estamos estudiando un grupo de mujeres con cáncer de ovario y tenemos datos sobre paridad de cada mujer, esto es, el número de niños que cada mujer ha tenido. Para elaborar una distribución de frecuencias mostrando esos datos, primero listamos, desde el valor mas bajo observado hasta el más alto, todos los valores que la variable paridad puede tomar. Para cada valor de paridad anotamos el número de mujeres que han dado a luz a tal número de niños. El cuadro 2.2 muestra la distribución de frecuencias resultante. Note que listamos todos los valores de paridad entre el menor y el más alto observados, aunque no hubo casos en algunos de ellos. Note también que cada columna está adecuadamente rotulada y que el total aparece en la última fila. Tabla 2.2

Distribución de casos según su paridad, Estudio de Cáncer de Ovario, Centros de Control de Enfermedades, Diciembre de 1980 - Septiembre de 1981.

Paridad Número de casos

0 45 1 25 2 43 3 32 4 22 5 8 6 2 7 0 8 1 9 0 10 1

Total 179 Fuente:4

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Ejercicio 2.1 A continuación enumeramos los datos sobre paridad recogidos de 19 mujeres que participaron en un estudio sobre salud reproductiva. Organice tales datos en una distribución de frecuencias.

0,2,0,0,1,3,1,4,1,8,2,2,0,1,3,5,1,7,2

Respuestas en la página 136. Resumiendo diferentes tipos de variables Algunas veces los valores de una variable pueden ser puntos a lo largo de una escala numérica, como en el cuadro 2.2; otras veces estos son categorías como en la tabla 2.3. Cuando se usan los puntos sobre una escala numérica, la escala se llama Escala Ordinal, ya que los valores están clasificados en un orden por niveles. Cuando se usan las categorías, la escala de medida es llamada Escala Nominal, ya que nombra las clases o categorías de la variable que está siendo estudiada. En epidemiología, a menudo encontramos variables nominales con únicamente 2 categorías: vivo o muerto, enfermo o sano, comió o no comió ensalada de papas. La tabla 2.3 muestra una distribución de frecuencias para una variable con únicamente dos valores posibles.

Cuadro 2.3 Estado de vacunación contra influenza en

residentes del ancianato A Vacunado? Número

Si 76 No 125

Total 201

Como puede observarse en los cuadros 2.2 y 2.3, los datos en escalas nominales u ordinales pueden resumirse en distribuciones de frecuencia. A su vez, los datos dispuestos en escala nominal son generalmente manejados como razones, proporciones y tasas, las cuales se describen más adelante en esta unidad. Los datos dispuestos en escala ordinal se resumen también por lo general con medidas de tendencia central y de dispersión, descritas en la unidad 3.

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Introducción a las Medidas de frecuencia

En epidemiología, muchas variables nominales tienen únicamente dos posibles categorías: vivo o muerto; caso o control; expuesto o no expuesto, etc. Tales variables se denominan variables dicotómicas. Las medidas de frecuencia que usamos con variables dicotómicas son razones, proporciones y tasas. Antes de aprender estas medidas específicas, es importante entender las relaciones entre los 3 tipos de medidas y cómo difieren unas de otras. Las 3 medidas se basan en la misma fórmula:

Razón, proporción y tasa = xy

n× 10

En esta fórmula, X y Y son las 2 cantidades que se están comparando. La fórmula muestra que X se divide sobre Y. 10n es una constante usada para transformar el resultado de la división en una cantidad uniforme, se lee como "10 a la n potencia". El tamaño de 10n puede ser igual a 1, 10, 100, 1000 y tanto como sea el valor de n. Por ejemplo: 100 = 1 101 = 10 102 = 10 x 10 = 100 103 = 10 x 10 x 10 = 1000 Usted aprenderá qué valor de 10n usar una vez que haya aprendido los detalles particulares de cada tipo de razones, proporciones y tasas. Razones, Proporciones y Tasas Comparadas En una razón, los valores de X y Y pueden ser completamente independientes o X puede estar incluido en Y. Por ejemplo, el sexo de los niños en una clínica de inmunización puede ser comparado en cualquiera de las siguientes formas: (1) mujeres/hombres (2) mujeres/todos En la primera opción, X (mujeres) es completamente independiente de Y (hombres). En la segunda, X (mujeres) está incluida en Y (hombres). Ambos ejemplos son razones.

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Una proporción, el segundo tipo de medida de frecuencia usado con variables dicotómicas, es una razón en la cual X está incluida en Y. De las dos razones mostradas anteriormente, la primera no es una proporción porque X no es parte de Y. La segunda es una proporción porque X es parte de Y. El tercer tipo de medida de frecuencia usado con variables dicotómicas, la tasa, es como una proporción, con una dimensión adicional: mide la ocurrencia de un evento en una población sobre el tiempo. La fórmula básica para la tasa es la siguiente:

Tasa n= ×número de casos o eventos en un período de tiempo dadopoblación a riesgo durante el mismo período de tiempo

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Observe tres importantes aspectos de esta fórmula:

• Las personas en el denominador deben reflejar la población de la cual se obtienen los casos en el numerador.

• Las cifras en el numerador y el denominador deben cubrir el mismo período de tiempo.

• En teoría, las personas en el denominador deben estar "a riesgo" para el evento, esto es, debe

existir la posibilidad para ellas de experimentar el evento. Ejemplo

Durante los 9 primeros meses de vigilancia nacional para el síndrome de eosinofilia- mialgia (SEM), el CDC recibió notificaciones de 1.068 casos de los cuales 893 eran mujeres y 175 hombres. Mostraremos cómo calcular la razón género (mujeres:hombres) para el SEM. 1. Definir X y Y: X = casos en mujeres; Y = casos en hombres 2. Identificar X y Y: X = 893 Y = 175 3. Obtener la razón X/Y: 893/175 4. Reducir la fracción para que X o Y sean iguales a 1: 893/175 = 5.1 a 1 Entonces, se han notificado aproximadamente 5 mujeres con SEM por cada hombre con SEM.

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Ejemplo Con base en los datos del ejemplo anterior, mostraremos cómo calcular la proporción de casos de SME en hombres. 1. Definir X y Y: X = casos en hombres Y = total de casos 2. Identificar X y Y: X = 175 Y = 1.068 3. Obtener la razón X/Y: 175/1.068 4. Reducir la fracción para que X o Y sean iguales a 1: 175/1.068 = 0.16/1 = 1/6.10 Entonces, cerca de 1 de cada 6 casos notificados de SEM fueron en hombres. En el primer ejemplo, calculamos la razón mujer a hombre. En el segundo, calculamos la proporción de casos que fueron hombres. Es la razón mujer a hombre una proporción? La razón mujer a hombre no es una proporción, ya que el numerador (mujeres) no está incluido en el denominador (hombres), esto es una razón no una proporción. Como usted puede ver en la discusión anterior, razones, proporciones y tasas no son tres tipos muy diferentes de medidas de frecuencia. Todas ellas son razones: las proporciones son un tipo particular de razón y algunas tasas son un tipo particular de proporción. En epidemiología, sin embargo, asumimos como completamente diferentes estas medidas. Cuando le llamamos a una medida razón generalmente pensamos en una razón no proporcional, cuando llamamos a una medida una proporción se piensa usualmente en una razón proporcional que no mide un evento en el tiempo y cuando se usa el término tasa, frecuentemente nos referimos a una razón proporcional que medie un evento en una población en el tiempo.

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Uso de Razones, Proporciones y Tasas En salud pública, usamos razones y proporciones para caracterizar poblaciones por edad, sexo, raza, exposición y otras variables. En el ejemplo de los casos de SME se caracterizó la población por sexo. En el ejercicio 2.2 usted caracterizará una serie de casos por variables seleccionadas. También usamos razones, proporciones y sobre todo tasas, para describir tres aspectos de la condición humana: morbilidad (enfermedad), mortalidad (muerte) y natalidad (nacimiento). La tabla 2.4 muestra algunas razones, proporciones y tasas utilizadas para cada una de esas clases de eventos.

Cuadro 2.4 Medidas de frecuencia por tipo de evento descrito

Condición Razones Proporciones Tasas Morbilidad (enfermedad)

Razón de riesgo (riesgo relativo) Razón de tasas Razón de posibilidades (odds ratio)

Proporción atribuible Prevalencia de punto

Incidencia Tasa de ataque Tasa de ataque secundario Tasa de tiempo-persona Prevalencia de período

Mortalidad (Defunción)

Razón de casos a defunciones Tasa de mortalidad materna Razón de mortalidad proporcional Tasa de mortalidad postneonatal

Mortalidad proporcional Tasa de letalidad

Tasa bruta de mortalidad Tasa de mortalidad específica Tasa específica de mortalidad por edad Tasa específica de mortalidad por raza Tasa ajustada de mortalidad Tasa de mortalidad neonatal Tasa de mortalidad infantil Tasa de años de vida potencial perdidos

Natalidad (Nacimiento)

Razón de bajo peso al nacer

Tasa bruta de mortalidad Tasa bruta de fertilidad Tasa bruta de incremento natural

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Ejercicio 2.2. En el cuadro 2.1, se presenta alguna información recogida sobre nacimientos con listeriosis neonatal en el hospital general A.

a. ¿Cuál es la razón de masculinidad (masculinos a femeninos)? b. ¿Cuál es la proporción de infantes nacidos vivos?

c. ¿Cuál es la proporción de infantes nacidos en la sala de partos?

d. ¿Cuál es la razón de partos atendidos en el quirófano con respecto a los atendidos en la sala de partos?

Respuestas en la página 136.

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MEDIDAS DE FRECUENCIA PARA MORBILIDAD

Para describir la presencia de enfermedad en una población, o la probabilidad (riesgo) de su ocurrencia, usamos una medida de frecuencia de la morbilidad. La tabla 2.4 muestra varias medidas de morbilidad. Todas pueden ser convertidas en medidas específicas por edad, raza, sexo o alguna otra característica de cualquier población que esté siendo descrita. Describiremos cómo calcular cada una de las medidas de morbilidad y cuándo pueden ser usadas. El cuadro 2.5 muestra un resumen de las fórmulas para las medidas de morbilidad frecuentemente utilizadas.

Cuadro 2.5 Medidas de morbilidad frecuentemente usadas

Medida Numerador (x) Denominador (y) 10n Tasa de incidencia # casos nuevos de una

enfermedad específica en un período de tiempo

Población promedio durante ese período de tiempo

Varía en el que n=2,3,4,5,6

Tasa de ataque # casos nuevos de una enfermedad específica en un período epidémico

Población al inicio del período epidémico

Varía en el que n=2,3,4,5,6

Tasa de ataque secundario

# casos nuevos secundarios de una enfermedad específica entre contactos de un caso conocido dentro de un período de incubación

Contactos expuestos y susceptibles dentro de un período de incubación

Varía en el que n=2,3,4,5,6

Prevalencia de punto # de casos actuales y viejos de una enfermedad específica en un momento dado

Población estimada en un momento dado

Varía en el que n=2,3,4,5,6

Prevalencia de período

# de casos actuales y viejos de una enfermedad en un período dado

Población estimada a mitad del período dado

Varía en el que n=2,3,4,5,6

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Tasas de Incidencia Las tasas de incidencia son la forma más común de medir y comparar la frecuencia de enfermedad en las poblaciones. Las usamos en lugar de números en bruto para comparar la ocurrencia de enfermedad en diversas poblaciones ya que las tasas se ajustan a los diferentes tamaños de población. La tasa de incidencia expresa la probabilidad o riesgo de enfermar en una población durante un período de tiempo. Como la incidencia es una medida de riesgo, cuando una población tiene una mayor incidencia de enfermedad que otra, decimos que la primera tiene un mayor riesgo de desarrollarla enfermedad que la segunda, siendo iguales otros factores. Podemos también expresar esto diciendo que la primera población es un grupo de alto riesgo comparada con la segunda. Una tasa de incidencia (referida algunas veces simplemente como incidencia) es una medida de la frecuencia con que un evento, tal como un caso nuevo de enfermedad, ocurre en una población durante un período de tiempo. La fórmula para calcularla es la siguiente:

Tasa de incidencianúmero de casos o eventos nuevos en un período de tiempo dado

población a riesgo durante el mismo período de tiempo= × 10n

Ejemplo En 1989, se informaron 733.151 casos nuevos de gonorrea en población civil de los Estados Unidos. A mitad de ese año la población civil se estima que era de 246,552,000. Con estos datos usaremos un valor de n=5 para 10n. Calcularemos la tasa de incidencia de gonorrea. 1. Definir X y Y: X = Casos nuevos de gonorrea en 1989 Y = Población civil en 1989 2. Identificar X, Y y 10n: X = 733,151 Y = 246,522,000 10n = 105 = 100.000 3. Calcular (X/Y) x 10n: 733.151/ 246.552.000 X 105 = .002974 X 100.000 = 297.4/100.000 o aproximadamente 300 casos notificados por 100.000 habitantes durante 1989.

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El numerador de una tasa de incidencia debe reflejar los casos nuevos de enfermedad que ocurrieron o fueron diagnosticados durante el período específico. El numerador no debe incluir casos que ocurrieron o fueron diagnosticados antes. Note que el denominador es la población a riesgo. Es decir, las personas incluidas en el denominador deben estar en condiciones de sufrir la enfermedad que está siendo descrita durante el período cubierto. Desafortunadamente, a menos que nosotros realicemos un estudio especial, generalmente no podemos identificar y eliminar personas no susceptibles a la enfermedad a partir de los datos poblacionales disponibles. En la práctica, en EE.UU se usa el censo poblacional o estimados para la mitad del período en consideración. Si la población en estudio es pequeña y muy específica -tal como la de un hogar de ancianos podemos y debemos usar los datos precisos en el denominador. El denominador debe representar la población de la cual provienen los casos en el numerador. Para propósitos de la vigilancia, la población se define generalmente por áreas definidas geopolíticamente (por ejemplo, Estados Unidos; estado de Georgia). La población, sin embargo puede ser definida por afiliación o registros (por ejemplo, empleados de la compañía X), experiencia común (niños sometidos a irradiación del tiroides), o cualquier otra característica que defina a una población apropiada para los casos en el numerador. Note que en el ejemplo descrito, el numerador estaba limitado a los casos civiles y el denominador necesariamente está restringido a la población civil. Dependiendo de las circunstancias, el denominador más apropiado será uno de los siguientes:

• El promedio de población durante el período

• La población (total o a riesgo) a mitad de período

• La población a comienzo del período Para 10n, cualquier valor de n puede ser usado. Para la mayoría de enfermedades notificables, un valor de 100,000 o 105 es usado para 10n. En el ejemplo anterior, 105 es usado ya que se trata de gonorrea, enfermedad notificable. De otro lado, usualmente seleccionamos un valor para 10nde tal modo que la tasa más pequeña calculada en una serie sea un número entero pequeño (por ejemplo, 4,2/100, no 0.42/1000; 9,6/100.000 no 0.96/1,000,000). Como cualquier valor de n es posible, el investigador debe indicar claramente qué valor está usando. En el ejemplo anterior usamos el valor de 100,000; nuestra incidencia fue declarada notificada como "297.4 por 100,000". En un cuadro donde se ha usado un valor de 10n, el investigador debe especificar "tasa por 1,000" en el encabezamiento de la columna donde se presenta la tasa o "/1,000" al lado de cada tasa.

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Las tasas implican cambio en el tiempo. Para las tasas de incidencia de enfermedad, el cambio va desde el estado de salud al de enfermedad. El período de tiempo debe especificarse. Para los propósitos dela vigilancia, el período de tiempo comúnmente usado es el año calendario, pero cualquier intervalo puede ser usado. Cuando el denominador es la población al inicio del período, la medida es algunas veces llamada incidencia acumulada. Esta medida es una proporción ya que todas las personas del numerador están también en el denominador. Es una medida de la probabilidad o riesgo de enfermar, esto es, qué proporción de la población desarrollará enfermedad durante el período especificado de tiempo. A diferencia, la tasa de incidencia es semejante a la velocidad e indica qué tan rápidamente enferma la población en un año. Ejemplo La figura 2.1 representa 10 episodios de una enfermedad en una población de 20 individuos, durante un período de 16 meses. Cada línea horizontal representa el tiempo que una persona duró enferma, comienza en la fecha de inicio y termina en la fecha de muerte o de recuperación. En este ejemplo calcularemos la tasa de incidencia desde octubre 1 de 1990 a septiembre 30 de 1991, usando la población en el punto medio como denominador. Note que la población de estudio son 20 individuos. Usaremos 10n = 100. Para el denominador usamos la población total a mitad de período (población total menos aquellos que han muerto antes del 1º abril de 1991).

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Figura 2.1

Diez episodios de una enfermedad en 20 personas Fecha de inicio de la enfermedad Fecha de defunción Fecha de recuperación

Octubre 1/90 Abril 1/91 Septiembre 30/91 X = Casos nuevos entre el 1ero. de octubre de 1990 y el 30 de septiembre de 1991 = 4 Y = Población total en el punto medio = 20 - 2 = 18 X/Y x 10n = 4/18 x 100 = 22/100 Por tanto, hubo una incidencia anual de 22 casos por 100 habitantes. Ejercicio 2.3 En 1990, se notificaron 41,595 nuevos casos de SIDA en los Estados Unidos. La población a mediados de año se estimó en unas 248,710,000 personas. Calcule la tasa de incidencia de SIDA. (Nota: Para facilitar los cálculos con su calculadora, el numerador y el denominador pueden dividirse primero por 1000.) Respuesta en la página 137.

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Prevalencia La prevalencia, algunas veces referida como tasa de prevalencia, es la proporción de personas en una población que tienen una enfermedad o atributo particular en un momento o durante un período de tiempo. La fórmula para la prevalencia de una enfermedad es la siguiente:

Prevalencianúmero de casos nuevos y pre - existentes en un período de tiempo dado

población a riesgo durante el mismo período de tiempo= × 10n

La fórmula para la prevalencia de un atributo es la siguiente:

Prevalenciapersonas con el atributo particular en un período de tiempo dado

población durante el mismo período de tiempo= × 10n

El valor de 10n es generalmente 1 o 100 para atributos comunes. El valor de 10n puede ser 1,000, 100,000, o 1,000,000 para rasgos raros y muchas enfermedades. Prevalencia de punto y prevalencia de período Los aspectos cuantitativos de la enfermedad en las poblaciones están cambiando constantemente. Algunas veces queremos conocer dichos aspectos en un único período de tiempo -con el fin de obtener una imagen "del momento" o "instantánea" de la población con respecto a una enfermedad. Con tal propósito se usa la prevalencia de punto. El numerador en este caso es el número de personas con una enfermedad o atributo particular en una fecha específica. La prevalencia puntual no es una tasa de incidencia, pues el numerador incluye casos preexistentes; es una proporción, ya que las personas del numerador están incluidas en el denominador. Otras veces deseamos conocer los aspectos cuantitativos de una enfermedad cualquiera en una población, a lo largo de un período. Entonces usamos la prevalencia de período, donde el numerador es el número de personas enfermas en un intervalo breve, que puede ser una semana, un mes, un año, una década o cualquier otro período específico.

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Ejemplo En una investigación de enfermedades de transmisión sexual en San Francisco, 180 de los 300 pacientes entrevistados manifestaron haber utilizado preservativo al menos una vez durante los dos meses anteriores a la entrevista. La prevalencia de período para uso de condón en esta población durante los últimos dos meses se calcula así: 1. Identificar X y Y: X = usuarios de condón = 180 Y = total entrevistado = 300 2. Calcular (X/Y) x 10n: 180/300 x 100 = 60% La prevalencia del uso del preservativo en los 2 meses anteriores al estudio fue del 60% en esta población de pacientes. Diferencia entre prevalencia e incidencia A menudo se tiende a confundir la prevalencia y la incidencia. Son similares pero difieren en el tipo de casos incluidos en el numerador. Numerador de la incidencia = casos nuevos en el período estudiado Numerador de la prevalencia = todos los casos presentes en el período estudiado Como puede ver, el numerador de la tasa de incidencia consiste únicamente en las personas que enferman durante el intervalo específico. El numerador de la prevalencia incluye todas las personas enfermas en ese intervalo independientemente de la fecha de comienzo de la enfermedad. Incluye no solamente casos nuevos sino también casos viejos que permanecieron enfermos algún tiempo durante el período específico. Al calcular la prevalencia, un caso cuenta hasta que se produce su recuperación o la muerte.

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Ejemplo Se realizaron dos encuestas en la misma comunidad con 12 meses de diferencia; se observó que 25 de 5,000 personas estudiadas la primera vez, tenían anticuerpos contra histoplasmosis. Doce meses después, 35 tenían anticuerpos, incluyendo los 25 originales. Calcularemos la prevalencia en la segunda investigación y se comparará con la incidencia en 1 año. 1. Prevalencia en la segunda investigación: X = personas con anticuerpos = 35 Y = población = 5,000 X/Y x 10n = 35/5,000 x 103 = 7 por 1,000 2. Incidencia en el período de 12 meses: X = nuevos casos positivos = 35 - 25 = 10 Y = Población a riesgo = 5,000 - 25 = 4,975 X/Y x 10n = 10/4.975 x 10n = 2 por 1,000 La prevalencia está basada en la incidencia (riesgo) y en la duración de la enfermedad. Una alta prevalencia de una enfermedad en una población puede reflejarun alto riesgo o supervivencia prolongada sin curación, por el contrario, baja prevalencia puede indicar una baja incidencia, un proceso rápidamente fatal o una rápida recuperación. Usamos más a menudo la prevalencia que la incidencia para medir la ocurrencia de enfermedades crónicas, tales como la osteoartritis las cuales tienen larga duración y fechas de inicio difíciles de establecer.

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Ejercicio 2.4 En el ejemplo de la página 13, se calculó la tasa de incidencia para los datos mostrados en la figura 2.1. Esta figura representa 10 episodios de enfermedad en una población de 20 personas durante 16 meses. Cada línea horizontal representa la duración de la enfermedad en cada persona. La línea comienza en la fecha de inicio y termina en la fecha de muerte o recuperación.

Figura 2.1 Diez episodios de una enfermedad en 20 personas revisitadas

Fecha de inicio de la enfermedad Fecha de defunción Fecha de recuperación

Octubre 1/90 Abril 1/91 Septiembre 30/91

Calcular las siguientes tasas:

a. Prevalencia puntual a 1 de octubre de 1990

b. Prevalencia de período entre el 1 de octubre de 1990 y el 30 de septiembre de 1991 Respuestas en la página 137.

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Tasa de ataque Es una variante de la tasa de incidencia, aplicada a una población estrechamente definida y observada por un período limitado de tiempo, como durante una epidemia. Por regla general, se expresa como un porcentaje, esto es 10n es igual a 100.

Tasa de ataquenúmero de casos nuevos en un período de tiempo dado

población a riesgo al inicio del período= × 10n

Ejemplo De 75 personas que asistieron a un asado de caridad, 46 desarrollaron posteriormente gastroenteritis. para calcular la tasa de ataque de gastroenteritis primero definimos el numerador y el denominador: X = Casos de gastroenteritis ocurridos ntre las personas que asistieron al asado dentro del período de

incubación de la enfermedad = 46 Y = Número de personas que asistieron = 75 Entonces, la tasa de ataque para gastroenteritis es: 46/75 x 100 = 61% Note que la tasa de ataque es una proporción (las personas incluidas en el numerador están también en el denominador) Esta proporción es una medida de la probabilidad o riesgo de afectarse. En el ejemplo anterior, podríamos decir que, entre las personas que asistieron al asado, la probabilidad o el riesgo de sufrir gastroenteritis fue del 61%. Tasa de ataque secundario Una tasa de ataque secundario es una medida de la frecuencia de nuevos casos de enfermedad en contactos de casos conocidos. Su fórmula es la siguiente:

Tasa de ataque secundarionúmero de casos entre contactos de casos primarios durante el período

Numero total de contactos= × 10n

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Para calcular el número total de contactos en viviendas, generalmente se se sustrae el número de casos primarios del total de residentes susceptibles en la vivienda. Ejemplo Siete casos de hepatitis A que ocurrieron entre 70 niños de un centro de desarrollo infantil. Cada niño infectado provenía de una familia diferente. El total de personas en las 7 familias afectadas fue de 32. Un período de incubación más tarde, 5 familiares de los 7 niños desarrollaron hepatitis A. Calcularemos la tasa de ataque en los niños del centro de desarrollo y la tasa de ataque secundario entre los contactos familiares de los casos. 1. Tasa de ataque en el centro: x = Casos de hepatitis A en el centro = 7 y = población en el centro = 70 Tasa de ataque = X/Y x 100 = 7/70 x 100 = 10%

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Figura 2.2 Propagación secundaria de hepatitis A de un centro de

desarrollo infantil a hogares

2. Tasa de ataque secundario: X = Casos de hepatitis A en contactos de niños con hepatitis A = 5 Y = población a riesgo en las familias (total de miembros familiares - niños ya infectados) = 32-7

= 25 Tasa de ataque secundario = X/Y x 100 = 5/25 x 100 = 20%

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Ejercicio 2.5 En una comunidad, 115 personas de una población de 4,399 enfermaron por una patología de etiología desconocida. Los 115 casos ocurrieron en 77 viviendas. El número total de personas que vivían en las 77 viviendas era de 424. a. Calcular la tasa de ataque en la comunidad. b. Calcular la tasa de ataque secundario en las viviendas afectadas, suponiendo que únicamente un caso por vivienda sea un caso primario. c. ¿Está la enfermedad distribuida de igual forma en la población? Respuestas en la página 137.

100

Tasa tiempo-persona Una tasa tiempo-persona es un tipo de tasa de incidencia que incorpora directamente el tiempo en el denominador. Típicamente, cada persona es observada desde un punto de inicio hasta un punto establecido de final (inicio de enfermedad, muerte, migración fuera del estudio). El numerador es el número de casos nuevos, pero el denominador es algo diferente. Éste es la suma del tiempo que cada persona es observada, totalizado para todas las personas.

Tasa tiempo -personaNumero de casos nuevos durante el periodo de tiempo observado

Tiempo en que cada persona es seguida y sumado para todas las personas= × 10n

Por ejemplo, una persona que participa en un estudio, que desarrolla la enfermedad de interés 5 años más tarde, contribuye con 5 personas-año al denominador. Una persona libre de enfermedad y que es perdida para el seguimiento al final del primer año, contribuye una persona-año al denominador. Las tasas tiempo-persona son usadas en estudios de cohortes de enfermedades con largos períodos de incubación o latencia, tales como algunas enfermedades ocupacionales, SIDA y enfermedades crónicas. Ejemplo Los investigadores incluyeron 2,100 hombres en un estudio y los siguieron durante 4 años para determinar la tasa de enfermedad cardíaca. Los datos del seguimiento se muestran a continuación. Calcularemos la tasa tiempo-persona para esa enfermedad. Suponemos que las personas a las que se les había diagnosticado la enfermedad y aquellas perdidas en el seguimiento estaban libres de la enfermedad hacia la mitad de un año, y, de este modo, contribuyen con medio año al denominador. Incluidos inicialmente: 2,100 hombres sin enfermedad. Después de un año: 2,000 no enfermos, 0 enfermos y 100 perdidos. Después de 2 años: 1,900 no enfermos, 1 enfermo y otros 99 perdidos. Después de 3 años: 1,100 no enfermos, 7 enfermos y otros 793 perdidos. Después de 4 años: 700 no enfermos, 8 enfermos 392 perdidos. 1. Identificar x: x = casos diagnosticados = 1+7+8 = 16 2. Calcular y, las personas año de observación:

101

(2.000 + 1/2 x 100) + (1.900 + 1/2 x 1 + 1/2 x 99) + (1.100 + 1/2 x 7 + 1/2 x 793) + (700 +

1/2 x 8 + 1/2 x 392) = 6.400 personas-año de observación. Una segunda vía para calcular las personas-año de observación, es tomar los datos próximos para reflejar cuantos fueron seguidos por cuantos años, como sigue: 700 hombres x 4.0 años = 2,800 personas-año 8 + 392 = 400 hombres x 3.5 años = 1,400 " 7 + 793 = 800 hombres x 2.5 años = 2,000 " 1 + 99 = 100 hombres x 1.5 años = 150 " 0 + 100 = 100 hombres x 0.5 años = 50 " _____ Total = 6.400 " Esto es exactamente igual al promedio de población a riesgo (1600) por la duración del seguimiento (4 años) 16 3. Tasa tiempo-persona = ------- x 10n = .0025 x 10n 6,400 Si 10n es 1,000 hubo 2.5 caso por mil personas-año de observación, lo que también puede expresarse como 2.5casos por 1,000 personas por año. A diferencia, la tasa de ataque sería 16/2.100 = 7.6 casos por 1000 personas durante los cuatro años, un promedio de 1.9 casos por 1.000 personas por año. La tasa de ataque es menos adecuada porque ésta ignora a las personas perdidas en el seguimiento. La tasa de ataque se usa más frecuentemente cuando estamos interesados en la proporción de una población que enferma durante un breve período, particularmente en el curso de una epidemia. La tasa tiempo-persona se utiliza más cuando estamos interesados en la rapidez con la que enferma una población, suponiendo una tasa constante en el tiempo. Razón de riesgo Una razón de riesgo o riesgo relativo, compara el riesgo de algunos eventos relacionados con la salud tales como enfermedad o muerte en dos grupos. Los dos grupos son típicamente diferentes por factores demográficos tales como sexo (hombres vs. mujeres) o por exposición a un supuesto factor de riesgo (consumo o no de ensalada de papas, por ejemplo). A menudo usted observará que el grupo de interés primario se llama de "expuestos" y el de comparación el de "no expuestos". El grupo de interés primario se ubica en el numerador y el de comparación en el denominador.

102

Razon de RiesgosRiesgo en el grupo de interes primario

Riesgo en el grupo de comparacion= × 1

Los valores usados para el numerador y el denominador deben tener en cuenta el tamaño de la población de donde se obtienen. Para medidas de frecuencia, pueden usarse las tasas de incidencia y de ataque en cada grupo. Observe que se usa 1 como valor de 10n. Una razón de riesgo de 1.0 indica idéntico riesgo en los dos grupos. Una razón de riesgo mayor que 1.0 indica un riesgo incrementado para el grupo del numerador mientras uno menor que 1.0 indica un riesgo disminuido para ese grupo (quizá muestra un efecto protector del factor en el grupo "expuesto" del numerador). Ejemplo Usando los datos de uno de los estudios clásicos de pelagra realizados por Goldberger, calcularemos la relación de riesgo de pelagra para mujeres vs hombres. La pelagra es una enfermedad causada por déficit dietético de niacina, y está caracterizada por dermatitis, diarrea y demencia. Los datos de un estudio comparativo como éste, pueden resumirse en una tabla de 2x2 que se refiere a 2 variables (sexo y estado de enfermedad), cada una con dos categorías. En la unidad 4 se discutirán con más detalle estos cuadros. Los datos del estudio sobre la pelagra se muestran en el cuadro 2.6, donde también se muestran los totales para hombres y mujeres.

Cuadro 2.6 Número de casos de pelagra por género, Carolina del Sur, 1920’s

Pelagra Si No Total Mujeres a=46 b=1,483 1,484 Hombres c=18 d=1,401 1,419 Fuente:6 Con el fin de calcular la razón de riesgo de pelagra para mujeres vs hombres, calculamos primero el riesgo de enfermedad en mujeres y hombres. a 46 Riesgo de enfermedad en mujeres = ----- = ----- = .031 a + b 1,484 c 18 Riesgo de enfermedad en hombres = ----- = ----- = .013 c + d 1,419

103

Por tanto, el riesgo de enfermedad en mujeres es de 0.031 (3.1%) y el riesgo de enfermedad en hombres es del 0.013 (1.3%). Para calcular la relación de riesgos en mujeres y en hombres, las mujeres serán el grupo de interés primario y los hombres el de comparación. La fórmula es: Razón de riesgo = 3.1% / 1.3% = 2.4 El riesgo relativo de pelagra sería 2,4 veces mayor en mujeres que en hombres. Ejemplo En el mismo estudio, el riesgo de pelagra para los trabajadores del molino fue 0.9% y el de quienes no trabajaban en el molino fue 4.4%. El riesgo relativo de pelagra para los trabajadores del molino vs no trabajadores del molino se calcula así: Riesgo relativo = razón de riesgo = 0.9% / 4.4% = 0.2 El riesgo de pelagra en trabajadores del molino parece ser únicamente 0.2 o un quinto del riesgo en no trabajadores del molino. En otras palabras, trabajar en el molino parece proteger contra el desarrollo de pelagra. El riesgo relativo es llamado una medida de asociación por que cuantifica la relación (asociación) entre la llamada exposición (sexo, empleo en el molino) y la enfermedad (la pelagra). Razón de tasas Una razón de tasas compara dos grupos en términos de tasas de incidencia, tiempo-persona o mortalidad. A semejanza de la razón de riesgo, los dos grupos son típicamente diferentes por factores demográficos o por exposición a un agente causal sospechoso. La tasa para el grupo de interés primario es dividida por la tasa para el grupo de comparación.

Razon de TasasTasa en el grupo de interes primario

Tasa en el grupo de comparacion= × 1

La interpretación del valor de la razón de tasas es similar a la de la razón de riesgo.

104

Ejemplo La razón de tasas cuantifica la incidencia relativa de un evento particular de salud en dos poblaciones específicas (una expuesta a un agente causal sospechoso, una no expuesta) durante un período específico. Por ejemplo, los datos del cuadro 2.7a muestra tasas de muerte por cáncer de pulmón tomadas de un estudio clásico por Doll y Hill sobre el cáncer de pulmón y el hábito de fumar cigarrillos. Usando esos datos calcularemos la razón de tasas de fumadores de 1-14 cigarrillos por día con respecto a las tasas de los no fumadores. El "grupo expuesto" es el de fumadores de 1-14 cigarrillos día y el de "no expuestos" el de fumadores de 0 cigarrillos día.

Cuadro 2.7a Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón

según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill , 1951-1961

Cigarrillos/día Tasas de muerte Razón de tasa por 1000/año 0 (no fumadores) 0.07 1-14 0.57 15-24 1.34 25 + 2.27 Fuente: 5 Razón de tasas = 0.57 / 0.07 = 8.1 La tasa de cáncer de pulmón en fumadores de 1-14 cigarrillos es 8.1 veces más alta que la tasa de cáncer de pulmón en no fumadores. Ejercicio 2.6 Utilizando los datos del cuadro 2.7ª, calcule las siguientes razones de tasa. Anote las razones en el cuadro. Discuta que muestran las diferentes razones de tasas acerca del riesgo de cáncer pulmonar entre los fumadores de cigarrillos.

a. Fumadores de 15 a 24 cigarrillos por día comparados con los no-fumadores b. Fumadores de 25 y + cigarrillos por día comparados con los no-fumadores.

Respuestas en la página 137.

105

La razón de posibilidades (Odds Ratio*) La razón de posibilidades u Odds ratio es otra medida de asociación que cuantifica la relación entre una exposición y una consecuencia en salud a partir de un estudio comparativo. Se calcula así: Razón de posibilidades = ad / bc a = # personas enfermas y expuestas b = # personas no enfermas y expuestas c = # personas enfermas y no expuestas d = # personas no enfermas y no expuestas a + c = Total # personas con enfermedad ("casos") b + d = Total # personas sin enfermedad ("controles") Observe que se usan las mismas letras (a, b, c, d) que en la tabla de 2x2 de la página 90. La razón de posibilidades algunas veces se es llamado razón de productos cruzados, ya que el numerador es el producto de la celda a y la d, mientras el denominador es el producto de la celda b y la c. Una línea desde la celda a a la d (para el numerador) otra desde la celda b a la c (para el denominador) crean una X o cruce sobre la tabla de 2x2. Ejemplo Para cuantificar la relación entre la pelagra y el sexo, la razón de posibilidades se calcula así: 46 x 1,401 Razón de posibilidades = ---------- = 2.5 1,438 x 18 Note que el la razón de posibilidades es 2.5 es muy cercano a la razón de riesgo de 2.4. Este es uno de los hallazgos atractivos de la razón de posibilidades, cuando el evento es poco común, la razón de posibilidades provee una buena aproximación al riesgo relativo. Otro hallazgo atractivo es que podemos calcular la razón de posibilidades si conocemos los valores de las 4 casillas de la tabla 2x2; no necesitamos conocer el tamaño del grupo de expuestos y no expuestos. Este hallazgo es particularmente relevante cuando analizamos datos de un estudio de casos y controles, el cual tiene un grupo de casos (en las celdas a y c de la tabla 2x2) y un grupo de no casos o controles (celdas b y d). El tamaño del grupo control es arbitrario y el verdadero tamaño de la población de la cual vienen los casos normalmente, no es conocida, haciendo que usualmente no se pueda calcular tasas oel riesgo relativo. No obstante, podemos calcular la razón de posibilidades e interpretarlo como una aproximación al riesgo relativo. *Odds ratio ha sido traducido al español como razón de momios, de desventajas, de desigualdades y de suertes, entre otras.

106

Proporción atribuible La proporción atribuible, también conocida como porcentaje de riesgo atribuible, es otra medida de impacto de un factor causal sobre la salud pública. Para calcularla asumimos que la ocurrencia de enfermedad en un grupo no expuesto a un factor bajo estudio representa el riesgo esperado o basal para esa enfermedad; nosotros atribuiremos a su exposición cualquier riesgo por encima de ese nivel en el grupo expuesto. Representa la reducción esperada en la enfermedad si la exposición pudiera ser removida (o nunca existió). Para dos subpoblaciones específicas, identificadas como expuestas o no expuestas a un factor de riesgo sospechado, con riesgo de un evento de salud registrado en un período concreto,

Proporcion AtribuibleRiesgo en el grupo de expuesto - Riesgo en el grupo no expuesto

Riesgo en e grupo expuesto= × 100%

Para tasas, la proporción atribuible puede calcularse de la misma forma. Ejemplo Usando los datos de la tabla 2.7a, calcularemos la proporción atribuible de personas que fuman entre 1 y 14 cigarrillos diarios.

Cuadro 2.7b Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón

según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill , 1951-1961

Cigarrillos/día Tasas de muerte Proporción Atribuible 0 (no fumadores) 0.07 1-14 0.57 15-24 1.34 25 + 2.27 Fuente: 5 1. Identificar la tasa en el grupo expuesto: tasa de muertes para fumadores de 1-14 cigarrillos por día

= 0.57 por 1.000/año. 2. Identificar tasa en el grupo no expuesto: tasa de muertes por cáncer de pulmón para no fumadores

= 0.07 por 1.000/año. 3. Calcular la proporción atribuible:

107

0.57 - 0.07 = ----------- x 100% 0.57 = 0.877 x 100% = 87.7% Por tanto, suponiendo que nuestros datos son válidos (por ejemplo, los grupos son comparables en edad y otros factores de riesgo), cerca del 88% de los casos de cáncer de pulmón en los fumadores de 1 a 14 cigarrillos diarios, puede ser atribuido al hecho de fumar. Aproximadamente un 12% de los casos de cáncer de pulmón en este grupo habría ocurrido por otras causas. Ejercicio 2.7 Utilizando los datos de la tabla 2.7b, calcule la proporción atribuible para lo siguiente: a. Fumadores de 15 a 24 cigarrillos por día b. Fumadores de 25 y más cigarrillos por día

Cuadro 2.7b revisado Tasas de mortalidad y razones de tasas de mortalidad por cáncer de pulmón

según consumo diario de cigarrillos, estudio de seguimiento de médicos por Doll y Hill , 1951-1961

Cigarrillos/día Tasas de muerte Proporción Atribuible 0 (no fumadores) 0.07 1-14 0.57 15-24 1.34 25 + 2.27 Fuente: 5

Respuestas en la página 138.

108

Medidas de frecuencia en mortalidad Tasas de mortalidad Una tasa de mortalidad es una medida de la frecuencia con que tiene lugar la muerte en una población definida durante un intervalo específico. Para una población definida, en un período de tiempo,

Tasa de mortalidadnúmero de defunciones durante un período de tiempo dado

población entre la cual ocurrieron las defunciones a mitad de período de tiempo= × 10n

Cuando las tasas de mortalidad están basadas sobre estadísticas vitales (conteo de certificados médicos), el denominador más comúnmente usado es el tamaño de la población a mitad de período. En EE.UU., valores de 1,000 y 100,000 son usados para 10n para la mayoría de tasas de mortalidad. La tabla 2.8 resume las fórmulas de las medidas de mortalidad frecuentemente usadas.

Cuadro 2.8 Medidas de mortalidad frecuentemente usadas

Medida Numerador (x) Denominador (y) 10n Tasa bruta de mortalidad

# total de muertes registradas durante un periodo de tiempo

Población estimada a mitad de ese período de tiempo

1,000 o 100,000

Tasa de mortalidad por causa específica

# total de muertes asignadas a una causa específica registradas durante un periodo de tiempo

Población estimada a mitad de ese período de tiempo

1,000 o 100,000

Mortalidad proporcional

# total de muertes asignadas a una causa específica registradas durante un periodo de tiempo

# total de muertes registradas durante un periodo de tiempo

100 o 1,000

Razón de defunción por Caso

# total de muertes asignadas a una causa específica registradas durante un periodo de tiempo

# total de casos nuevos de esa enfermedad específica durante el mismo periodo de tiempo

100

Tasa de mortalidad neonatal

# de defunciones en menores de 28 días durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante el mismo período de tiempo

1,000

Tasa de mortalidad post-neonatal

# de defunciones de los 28 días y 11 meses 29 días durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante el mismo período de tiempo

1,000

Tasa de mortalidad infantil

# de defunciones en menores de un año durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante el mismo período de tiempo

1,000

Tasa de mortalidad materna

# de defunciones asignadas a causas relacionadas con el embarazo durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante el mismo período de tiempo

1,000

109

Tasa bruta de mortalidad La tasa cruda de mortalidad es la tasa de mortalidad por todas las causas de muerte en una población. El valor de 10n es de 1.000 o 100.000. Tasa de mortalidad específica por causa Es la tasa de mortalidad por una causa específica para una población. El numerador es el número de muertes atribuidas a la causa específica y el denominador es la población a mitad de período. Para 10n se usa 100.000. Tasa de mortalidad específica por edad Es una tasa de mortalidad limitada a un grupo de edad particular. El numerador es el número de muertes en ese grupo de edad y el denominador el número de personas en ese grupo de edad en la población. Algunos tipos especiales de tasas de mortalidad específica por edad son la neonatal, post-neonatal y la de mortalidad infantil. Tasa de mortalidad infantil Es una de las más comúnmente usadas para comparar los servicios de salud entre las naciones. El numerador es el número de muertes en niños por debajo de 1 año de edad declaradas durante un período, usualmente un año calendario. El denominador es el número de nacidos vivos notificados en el mismo período. Se expresa usualmente por 1,000 nacidos vivos. ¿Es acaso la tasa de mortalidad infantil una proporción? Técnicamente es una razón y no una proporción. En 1988, en los Estados Unidos, murieron 38,910 infantes murieron y habían nacido 3.9 millones, para una tasa de mortalidad infantil de 9.95 por 1.000. Indudablemente, algunas de esas muertes ocurrieron en niños nacidos en 1987, pero el denominador incluye únicamente los nacidos en 1988. Tasa de mortalidad neonatal El período neonatal se define como aquel comprendido entre el nacimiento y los 28 días (sin incluir el día 28). El numerador está dado por el número de muertes en niños menores de 28 días en un período de tiempo. El denominador de la mortalidad neonatal, al igual que la anterior, es el número de nacidos vivos durante el mismo período. La mortalidad neonatal usualmente se expresa por 1.000 nacidos vivos. En 1988, la tasa de mortalidad neonatal en los EE.UU. fue 6.3 por 1.000 nacidos vivos.

110

Tasa de mortalidad postneonatal El período postneonatal se define como el comprendido entre los 28 días de edad y el año (sin incluirlo). El numerador de la tasa de mortalidad postneonatal es el número de muertes en niños entre 28 días y un año durante un período de tiempo. El denominador es el número de nacidos vivos declarados en el mismo período de tiempo. Por regla general, se expresa por 1.000 nacidos vivos. En 1988, la tasa de mortalidad postneonatal en EE.UU. fue 3.6 por 1.000. Tasa de mortalidad materna La tasa de mortalidad materna es realmente una razón usada para medir la mortalidad asociada con la gestación. El numerador es el número de muertes atribuidas a causas relacionadas con la gestación durante un determinado período y el denominador es el número de nacidos vivos durante el mismo período. Debido a que la mortalidad materna es mucho menor que la mortalidad infantil, usualmente se expresa por 100.000 nacidos vivos. En 1988, la tasa de mortalidad materna en EE.UU. fue 8.4 por 100.000 nacidos vivos. Tasa de mortalidad específica por sexo Una tasa de mortalidad específica por sexo es la que ocurre ya sea en hombres o en mujeres y tanto el numerador como el denominador están limitados a un sexo. Tasa de mortalidad específica por raza Es aquella tasa de mortalidad en un grupo racial específico y tanto el numerador como el denominador se limitan a individuos de esa raza. Combinaciones de tasas de mortalidad específicas Las tasas de mortalidad pueden ser, además, doblemente específicas o triplemente específicas, haciendo combinaciones que son específicas por causa, edad, sexo y/o raza. Por ejemplo, la tasa de mortalidad atribuida a VIH entre 25 y 44 años en los EE.UU. durante 1987 fue 9,820 muertes en 77.6 millones de individuos en ese grupo de edad, o 12.7 por 100.000. Esta es una tasa de mortalidad específica por edad y causa ya que está limitada a una causa (VIH) y un grupo de edad (25 - 44 años). Tasas de mortalidad ajustadas por edad A menudo, queremos comparar la experiencia de mortalidad entre diferentes poblaciones. Sin embargo, como las tasas de mortalidad se incrementan con la edad, una más alta en una población puede simplemente reflejar que ésta tiene individuos más viejos. Se utilizan técnicas estadísticas para ajustar o estandarizar las tasas en las poblaciones a comparar, lo cual elimina el efecto de las diferentes distribuciones por edad en ellas. Las tasas de mortalidad manejadas con estas técnicas se llaman tasas ajustadas o estandarizadas por edad.

111

Ejemplo En EE.UU. se notificaron 2,123,323 muertes durante 1987. La población media se estimó en 243,401,000. La mortalidad relacionada con VIH y los datos poblacionales por edad de todos los residentes y los hombres negros se muestra en el cuadro 2.9. Usaremos estos datos para calcular las siguientes tasas de mortalidad: a. Tasa bruta de mortalidad b. Mortalidad específica por VIH para toda la población c. Mortalidad específica por VIH en el grupo de 35 a 44 años d. Mortalidad especifica por VIH en hombres negros de 35 a 44 años. a. Tasa bruta de mortalidad. Muertes en EE.UU. = ----------------- x 100,000 Población total 2,123,323 = ----------- x 100.000 = 872.4 muertes por 100,000 243,401,000 Cuadro 2.9 Mortalidad por VIH y población estimada por edad para todos las razas/etnias y los varones negros. EE.UU. 1987

Todas las razas/etnias Varones negros Grupo etario

(años) Muertes por VIH Población

(en miles) Muertes por VIH Población

(en miles) 0-4 5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55 y +

Desconocida Total

191 47 492 5026 4794 1838 1077

3 13468

18252 34146 38252 43315 34305 23276 51855

243401

47 7

145 1326 1212 395 168 1

3301

1393 2697 2740 2549 1663 1117 1945

14104

Fuente: 10

112

b. Tasa de mortalidad específica por VIH (causa) para toda la población Número de muertes por VIH = ------------------------- x 10n Población 13,468 = ----------- x 100,000 habitantes 243,401,000 = 5.5 muertes por VIH por 100,000 habitantes c. Tasa de mortalidad por VIH entre los 35 y 44 años de edad (tasa de mortalidad específica por

causa y edad) Muertes por VIH entre los 35 y 44 años = -------------------------------------- x 10n Población entre 35 y 44 años 4,794 = ---------- x 100.000 34,305,000 = 14 muertes relacionadas con VIH por 100,000 individuos entre 35 y 44 años d. Tasa de mortalidad por VIH en hombres negros de 35 a 44 años de edad (tasa de mortalidad

específica por causa, edad, sexo y raza) Muertes por VIH en hombres negros de 35-44 años = ----------------------------------------------- x 10n Población de hombres negros de 35-44 años 1,212 = --------- x 100.000 1,663,000 = 72.9 Muertes relacionadas con VIH por 100,000 hombres negros entre 35 y 44 años.

113

Ejercicio 2.8

En 1987 se registraron un total de 12,088 defunciones asociadas con el VIH entre masculinoss y 1,380 defunciones asociadas con VIH en femeninos (10). La población estimada a mitad de período para masculinos y femeninos fue de 118,531,000 y 124,869,000, respectivamente.

a. Calcule la tasa de defunción por VIH entre masculinos y femeninos.

b. ¿Qué tipos de tasas de mortalidad calculó en el paso a?

c. Calcule la razón de masculinidad de las tasas. Respuestas en la página 138.

114

Razón defunción por caso La razón defunción por caso es el número de muertes atribuidas a una enfermedad particular durante un período específico de tiempo dividido por el número de casos nuevos de esa enfermedad identificados durante el mismo período: Muertes por enfermedad particular durante el período Razón defunción por caso = ---------------------------------------------------------- x 10n Casos nuevos de la enfermedad en ese mismo período Las cifras usadas para el numerador y el denominador deben aplicarse a la misma población. Las muertes en el numerador no necesariamente están incluidas en el denominador ya que algunas de las muertes pueden haber ocurrido en personas que desarrollaron la enfermedad antes del período específico. Por ejemplo, 22,517 nuevos casos de tuberculosis se declararon en EE.UU. en 1987. Durante el mismo año, ocurrieron 1,755 muertes atribuidas a tuberculosis. Presumiblemente, muchas de las muertes ocurrieron en personas que habían contraído la enfermedad años antes. Entonces, muchos de los 1,755 casos del numerador no están entre los 22,517 del denominador. Además. la razón muerte a caso es una razón y no una proporción. La razón defunción a caso de tuberculosis para 1987 fue: 1,755 -------- x 10n 22,517 Podemos calcular el número de muertes por 100 casos dividiendo el numerador por el denominador y multiplicando por 100 (10n = 100 para este cálculo): 1,755 / 22,517 x 100 = 7.8 muertes por 100 casos nuevos Alternativamente, podemos calcular el número de casos por muerte, dividiendo el denominador por el numerador (10n = 1 en este caso): 22,517 / 1,755 = 12.8 Esto es, hubo 12.8 nuevos casos por cada muerte. Es correcto usar cualquiera de las dos expresiones de la razón.

115

Ejercicio 2.9 El siguiente cuadro muestra el número de casos nuevos de difteria y el número de muertes relacionadas con difteria en los EE.UU. por décadas. Calcule la razón defunción por caso por décadas. Describa la presencia de difteria en la población interpretando el cuadro.

Cuadro 2.10

Número de casos y defunciones por difteria por decenios, Estados Unidos, 1940-1989

Decenio Número de casos nuevos notificados

Número de defunciones registradas

Razón de Defunción por Caso (por 100)

1940-49 1950-59 1960-69 1970-79 1980-89

143,497 23,750 3,679 1,956

27

11,228 1,710 390 90 3

__________ __________ __________ __________ __________

Fuente: 2 Respuesta en la página 139.

116

Tasa de letalidad Es la proporción de personas con una condición particular (causa) quienes mueren por esa condición. La fórmula es: Número de muertes por causa específica entre casos incidentes Tasa de letalidad = ------------------------------------------------------------- x 10n Número de casos nuevos A diferencia de la razón caso-muerte, que es solamente la razón de muertes específicas por causa y casos durante un período especificado, la tasa de letalidad es una proporción y requiere que las muertes en el numerador estén limitadas a los casos en el denominador. Considere los datos en el cuadro 2.1. En ella observamos que de los 11 neonatos que sufrieron listeriosis, 2 murieron. La tasa de letalidad es: 2 muertes Tasa de letalidad = --------- x 100 = 18.2% 11 casos Mortalidad proporcional Describe la proporción de muertes en una población específica sobre un período de tiempo atribuible a diferentes causas. Cada causa esta expresada como un porcentaje de todas las muertes y la sumatoria de estas debe llegar a 100%. Estas proporciones no son tasas de mortalidad, ya que el denominador es el total de muertes, no la población en la cual ocurrieron. Para una población específica en un período específico, muertes por una causa la mortalidad proporcional = ---------------------------- x 100 muertes por todas las causas el cuadro 2.11 muestra la distribución de primeras causas de muerte en los EE.UU. en 1987, Los datos están agrupados en 2 rangos de edad. El primero incluye personas de todas las edades y el segundo incluye únicamente a las de 25 a 44 años. Para el primer grupo, se muestra el número de muertes, la mortalidad proporcional (como porcentaje) y el valor alcanzado por cada causa de muerte. Mirando la tabla encontramos que la enfermedad cerebro-vascular fue la tercera causa de muerte en la población total, con una mortalidad proporcional de 7.1%. Sin embargo, entre los 25 y 44 años de edad la enfermedad cerebro-vascular ocasionó sólo el 2.6% de las defunciones. Algunas veces comparamos la

117

mortalidad proporcional en un grupo de edad u ocupacional con la población entera, ya sea por muertes por todas las causas o por causa específica. La razón calculada así se llama una razón de mortalidad proporcional o RMP.

Cuadro 2.11 Distribución de causas básicas de defunción para todas las edades y el grupo de 25 a44 años de

edad, Estados Unidos, 1987 Causa Todas las edades Edades de 25 a 44 años

Número Porcentaje Rango Número Porcentaje Rango

Enfermedades cardiacas Cáncer Enf. Cerebrovascular?? Accidentes Efectos Adversos Enf. Pulmonar obst.crónica Neumonía e influenza Diabetes mellitus Suicidio Enf. crónica del hígado Aterosclerosis Homicidios Infección por VIH Todas las demás Total

760,353

476,927

149,835

95,020

78,380

69,225

38,532

30,796

26,201

22,474

21,103

13,468

341,009

2,123,323

35.8

22.5

7.1

4.5

3.7

3.3

1.8

1.5

1.2

1.1

1.0

0.6

16.1

100.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

<10

<10 -

15,874

20,305

3,377

27,484

897

1,936

1,821

11,787

4,562

53

10,268

9,820

22,980

131,164

______

______

2.6

______

0.7

1.5

1.4

______

3.5

<0.1

______

______

17.5

100.0

______

______

8

______

<10

9

10

______

7

<10

______

______ -

Fuente: 10

118

Ejercicio 2.10 Usando los datos del cuadro 2.11, calcule las mortalidades proporcionales y los rangos para las personas del grupo etario de 25 a 44 años. Introduzca los porcentajes y rangos en los lugares vacíos del cuadro. Respuestas en la página 140.

119

Ejercicio 2.11 Usando los datos del cuadro 2.11, calcule razón de mortalidad proporcional por homicidios entre las personas del grupo etario de 25 a 44 años con la mortalidad proporcional por homicidios en todos los grupos de edad. Respuestas en la página 141.

120

Años de vida potencial perdidos y tasa AVPP Los años de vida potencial perdidos (AVPP) son una medida del impacto de la mortalidad prematura sobre una población. Se calcula sumando las diferencias entre algunos puntos finales predeterminados y la edad de muerte para aquellos que murieron antes de ese punto. Los dos puntos finales más comúnmente usados son la edad de 65 años y la esperanza de vida. En razón de la forma en que se calcula los AVPP, esta medida da más peso a la muerte ocurrida más temprano. Cálculo de la medida desde un listado 1. Eliminar los registros de todas las personas muertas en o después de una edad seleccionada como

límite (ej, 65 años). 2. Para cada persona fallecida antes del punto final, identificar los AVPP individuales restando la

edad de muerte de la edad límite. 3. Sumar los AVPP. Cálculo de la medida desde una distribución de frecuencias. 1. Asegúrese de que los grupos de edad se cortan en la una edad seleccionada como límite (ej, 65

años). Elimine todos los grupos de edad mayores a ese punto. 2. Para cada grupo de edad menor que la edad límite, identifique el punto medio, así: Edad menor + edad mayor + 1 Punto medio = ----------------------------------- 2 3. Para cada grupo de edad menor que el punto final, identifique los AVPP para esa edad

substrayendo el punto medio del punto final. 4. Calcule los AVPP específicos de edad multiplicando los AVPP por el número de personas en ese

grupo de edad. 5. Sume los AVPP específicos por edad. La tasa de años de vida potencial perdida representa este valor por 1.000 personas menores de 65 años (o por debajo de la esperanza de vida). Estas tasas pueden ser usadas para comparar mortalidad

121

prematura en diferentes poblaciones, ya que los AVPP no toman en cuenta diferencias en el tamaño de las poblaciones. La fórmula para una tasa de AVPP es la siguiente: AVPP Tasa de AVPP = -------------------------- x 10n Población menor de 65 años Ejemplo Usando los datos sobre lesiones por vehículo de motor (LVM) del cuadro 2.12a, calcularemos lo siguiente: a. Tasa de mortalidad relacionada con LVM para todas las edades. b. Tasa de mortalidad relacionada con LVM para personas menores de 65 años. c. Años de vida potencial perdida relacionada con LVM. d. Tasa AVPP relacionada con LVM.

Cuadro 2.12a

Muertes atribuidas a lesiones por vehículo de motor (LVM), neumonía e influenza por grupo de edad, E.E.U.U. 1987

Grupo de Edad (años)

Población (en miles)

Defunciones por LVM Defunciones por neumonía e influenza

0-4 5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84 85 +

Sin especificar Total

18,252 34,146 38,252 43,315 34,305 23,,76 22,019 17,668 9,301 2,867

- 243,401

1,190 2,397

14,447 10,467 5,938 3,576 3,445 3,277 2,726 778 49

48,290

873 94 268 759

1,177 1,626 3,879

10,026 21,777 28,739

7 69,225

122

a. Tasa de mortalidad relacionada con lesiones por vehículo de motor = (48,290/243,401,000) x

100,000 = 19.8 muertes por 100,000 habitantes. b. Tasa de mortalidad relacionada con LVM: 1,190 + 2,397 + 14,447 + 10,467 + 5,938 + 3,576 +3,445 = ------------------------------------------------------------------------------- x 100,000 (18,252 + 34,146 + 38,252 + 43,315 + 34,305 + 23,276 + 22,019) x 1,000 41,460 = ----------- x 100.000 213,565,000 = 19.4 muertes por LVM por 100,000 personas menores de 65 años. c. Años de vida potencial perdida por LVM: 1. Calcular el punto medio de cada intervalo de edad usando la fórmula expuesta

anteriormente. El punto medio del grupo de 0 a 4 años es (0 + 4 + 1)/2 = 5/2 = 2.5 años. Usando la misma fórmula, los puntos medios deben determinarse para cada grupo de edad hasta el de 55 a 64 años.

2. Restar el punto medio del punto final para determinar los años de vida potencial perdida

para un grupo de edad. Para el grupo de 0 a 4 años, cada muerte representa 65 menos 2.5 o 62.5 años de vida potencial perdida (ver columna 4 del cuadro 2.12b).

3. Calcular los años de vida potencial perdidos específicos por edad multiplicando el número

de muertes en un grupo de edad dado por sus años de vida potencial perdida. Para el grupo de 0 a 4 años, 1.190 muertes x 62.5 = 74.375 años de vida potencial perdida (ver columna 5 del cuadro 2.12b).

123

Cuadro 2.12b Muertes y años de vida potencial perdidos atribuidos a lesiones por vehículo de motor por edad, EE.UU. 1987

Columna 1 Columna 2 Columna 3 Columna 4 Columna 5

Grupo etario (Años)

Defunciones por LVM

Punto medio Años que restan a los 65

AVPP

0-4 5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84 85 y + Desconocida Total

1,190 2,397

14,447 10,467 5,938 3,576 3,445 3,277 2,726 778 49

48,290

2,5 10 20. 30 40 50 60 -- -- -- --

62,5 55 45 35 25 15 5 -- -- -- --

74,375 131,835 650,115 366,345 148,450 53,640 17,225

0 0 0 0

144,1985

4. Total de años de vida potencial perdida por edad. El total de AVPP atribuidos a lesiones

por vehículo de motor en los EE.UU en 1987 fue 1,441,985 años (columna 5 de la tabla 2.12b).

d. Tasa de AVPP relacionada con LVM= AVPP dividido por la población hasta 65 años. 1,441,985 = ----------- x 1.000 = 6.8 AVPP por 1,000 personas menores de 65 años 213,565,000 Comúnmente se usan 2 puntos finales. El primero, los 65 años de edad, ya ilustrado. Este punto asume que cada persona debe vivir al menos 65 años y cualquier muerte antes de esta edad es prematura. Ignora las muertes después de los 65 años. Entonces, el punto final a los 65 años enfatiza las causas de muerte en personas más jóvenes. El segundo punto final usado comúnmente es el remanente de esperanza de vida al momento de morir. Los AVPP se calculan restando la edad de muerte (o el punto medio para el grupo de edad) del

124

remanente de esperanza de vida a esa edad. El remanente de esperanza de vida está disponible en una tabla de vida publicada anualmente por el Centro Nacional de Estadísticas de Salud de los EEUU. Por ejemplo, en 1984, el remanente de esperanza de vida para un individuo de 60 años, fue 20.4 años y el remanente de esperanza de vida para el grupo de 75 a 84 años fue 8.2 años. En razón de que las muertes en edades mayores son más numerosas, el método de la esperanza de vida para el cálculo de los años de vida potencial perdida hace menos énfasis en las muertes a edades tempranas, y se asemeja con más exactitud a las tasas brutas de mortalidad. Usamos las tasas de AVPP para comparar los AVPP de diferentes lugares. Como las diferentes poblaciones pueden tener diferentes distribuciones de edad, se calculan las tasas ajustadas de AVPP para eliminar el efecto de ellas en las poblaciones a comparar. Ejercicio 2.12 Utilizando los datos sobre neumonía e influenza (N&I) del cuadro 2.12a calcule lo siguiente:

a. Tasas de mortalidad relacionadas con N&I en todas las edades.

b. Tasas de mortalidad relacionadas con N&I en personas menores de 65 años.

c. Años de vida potencial perdidos relacionados con N&I.

d. Tasa de AVPP relacionada con N&I.

Respuestas en la página 141.

125

Medidas de Frecuencia de Natalidad En epidemiología, las medidas de natalidad se usan en salud materno-infantil y, menos, en otras áreas. El cuadro 2.13 muestra un resumen de algunas medidas de natalidad utilizadas frecuentemente.

Cuadro 2.13 Medidas de natalidad frecuentemente usadas

Medida Numerador (x) Denominador (y) 10n Tasa bruta de natalidad

# de nacidos vivos durante un período de tiempo

Población estimada a mitad de ese período de tiempo

1,000

Tasa bruta de fertilidad

# de nacidos vivos durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante un período de tiempo

1,000

Tasa bruta de incremento natural

# de nacidos vivos menos # de defunciones durante un período de tiempo

Población estimada a mitad de ese período de tiempo

1,000

Razón de Bajo Peso al Nacer

# de nacidos vivos con peso inferior a 2,500 gramos durante un período de tiempo

# de nacidos vivos durante el mismo período de tiempo

100

126

Resumen

En epidemiología es importante medir la cantidad de enfermedad y otros eventos de salud. Ellas son la base para la vigilancia de enfermedades y la asignación de recursos. Sin embargo, las cantidades solas son insuficientes para describir las características de una población y para determinar riesgos. Con ese propósito se usan Razones, Proporciones y Tasas como también medidas de tendencia central y dispersión que seran discutidas en la siguiente unidad. Las razones y proporciones se utilizan para describir las características poblacionales. Las proporciones y las tasas se usan para cuantificar la morbilidad y la mortalidad. A partir de esas proporciones podemos inferir riesgo para diferentes grupos, detectar grupos de alto riesgo y desarrollar hipótesis acerca de causas, ej.. por qué esos grupos están en alto riesgo. Las dos medidas primarias de morbilidad son la incidencia y la prevalencia. Las tasas de incidencia reflejan la ocurrencia de casos nuevos de enfermedad en una población y la prevalencia refleja la presencia de enfermedad en la población. Para cuantificar la asociación entre ocurrencia de enfermedad y posibles factores de riesgo o causas, comúnmente usamos dos medidas: riesgo relativo y la razón de posibilidades (odds ratio). Las tasas de mortalidad han sido desde hace tiempo el estándar para medir la mortalidad en una población. Recientemente, los años de vida potencial perdidos y las tasas de años de vida potencial perdidos han ganado popularidad porque se centran en la valoración de la mortalidad precoz, más frecuentemente prevenible. Todas estas medidas son usadas en la tarea central de la epidemiología, conocida como epidemiología descriptiva.

127

Ejercicios de repaso Ejercicio 2.13 Responda las siguientes preguntas analizando los datos del cuadro 2.14 por tiempo, lugar y. persona: a. Agrupando las fechas de inicio en intervalos de 7 días, cree una distribución de frecuencias sobre

número de casos por semana. b. Use el listado de la tabla 2.14 y los datos de población en el área específica, del cuadro 2.15 para

calcular las tasas de ataque específicas por área. ¿Qué áreas de la ciudad tuvieron el mayor número de casos? ¿Cuál tiene las tasas de ataque más altas?

c. Calcule la razón de casos mujer a hombre.

128

d. Calcule la proporción de mujeres entre los casos. e. Use el listado y los datos específicos por edad y sexo de cuadro 2.16 para calcular las tasas de

ataque específicas por edad y sexo. ¿Qué grupos de edad y sexo tuvieron mayor riesgo? ¿Qué grupos de edad y sexo tuvieron el menor?

(Pista: el cuadro 2.16 está limitado a residentes de la ciudad, ¿quiénes deben incluirse en el numerador de sus tasas de ataque?).

f. Calcule el riesgo relativo para personas de 20 a 39

129

Cuadro 2.15 Listado de casos de la enfermedad X, ciudad M.

No. De Caso

Edad Sexo Area de Residencia

Fecha de Inicio

No. De Caso

Edad Sexo Area de Residencia

Fecha de Inicio

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

38 41 7

17 10 28 42 57 16 15 56 40 40 36 54 53 15 34 41 42 33 51 39 46 34 67 46 48 32 73 51 53 35 52 59 25 62 15 50 39 55 76 15 36 41 71 54 17 75 27

M M F F M M M M M M M M F F F M M F M F M M M F M F F F M M F M F M F F F F F F F F M M F F M M F M

7 8

11 8 8

13 2

Municpio** 11 9 9

ãîðîä* 4 4 8 2 4 1

12 12

Municipio Municipio Municipio

2 2

12 FM**

FM 12 3 8

Municipio Municipio

7 4 8 5

10 FM 12 7

FM Municipio

FM Municipio

6 1 8 8

11

2/10 2/10 2/10 2/10 2/10 2/11 2/13 2/14 2/15 2/15 2/15 2/16 2/16 2/17 2/17 2/17 2/17 2/17 2/18 2/18 2/18 2/19 2/19 2/19 2/19 2/20 2/20 2/21 2/21 2/21 2/21 2/21 2/22 2/22 2/22 2/22 2/22 2/22 2/22 2/22 2/23 2/23 2/24 2/24 2/24 2/24 2/25 2/26 2/26 2/26

51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99

14 57 50 58 69 51 67 40 57 72 26 31 41 54 54 29 44 73 49 60 63 8

66 65 17 16 40 76 46 44 55 37 35 67 18 20 86 38 40 86 44 67 30 60 49 16 57 42 29

F F F F M F F M M F M M F F F F F F F M M M F M F F F F M F F F F F M M M M F F F F F F F F M M F

5 FM 1 1

Ciudad Municipio Municipio

9 Municipio

7 3 5 3 7 4

FM FM FM 9

FM 5 4 2 7 3 3

FM 7

Municipio 1

FM FM

Municipio 12 5 6

Municipio 3 8 3

11 FM 7 3 6

11 5 9 2

2/27 2/27 2/28 2/28 2/28 2/28 2/28 2/28 2/29 2/29 2/29 2/29 3/01 3/01 3/01 3/01 3/01 3/01 3/02 3/02 3/02 3/03 3/03 3/03 3/04 3/04 3/05 3/05 3/05 3/06 3/06 3/07 3/07 3/07 3/07 3/08 3/09 3/09 3/11 3/11 3/11 3/12 3/13 3/13 3/24 3/29 4/04 4/05 4/09

*Ciudad=dentro de los límites de la ciudad, pero se desconoce la dirección exacta **Municipio=fuera de la ciudad pero dentro del municipio **FM= Fuera del municipio

130

Cuadro 2.15 Distribución de la población por área de residencia, Ciudad M

Número del área de residencia Población

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Total

4,006 2,441 3,070 1,893 3,003 2,258 2,289 1,692 3,643 1,265 1,302 3,408 441

30,711 *Población del condado fuera delos límites de la ciudad = 20,000

Cuadro 2.16

Distribución por edad y sexo de la población ciudad M

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

0-9 10-19 20-39 40-59 60 y + Total

3,523 2,313 3,476 3,078 2,270 14,660

3,379 2,483 3,929 3,462 2,798 16,051

6,902 4,796 7,405 6,540 5,068 30,711

131

Ejercicio 2.14 Utilizando los datos de los cuadros 2.17 a 2.21, responde las siguientes preguntas (a-j). Todas las preguntas se refieren a los EE.UU. en 1989. a. ¿Cuál es la tasa bruta de mortalidad? b. ¿Cuál es la razón de masculinidad de las tasas de mortalidad infantil? c. ¿Cuál es la razón entre la mortalidad neonatal y la post-neonatal? d. ¿Qué proporción de la población de los EE.UU. está en edades iguales o superiores a 65 años? ¿Qué proporción de las muertes en EE.UU. se producen entre personas de edades iguales o superiores a 65 años? ¿Cuál es la tasa de mortalidad en personas de 65 años o más? ¿Qué tipo de tasa es ésta? e. ¿Cuál es la tasa de mortalidad atribuible a la infección por VIH?

132

f. ¿Cuál es la tasa de incidencia de SIDA? g. ¿Cuál es la razón muertes-casos en el VIH? (Use los casos declarados de SIDA para el denominador). h. ¿Cuál es la mortalidad proporcional por enfermedad cardiovascular? i. Calcule los años de vida potencial perdida (hasta los 65 años) por lesiones por vehículo de motor. j. Calcule la tasa de AVPP para las lesiones por vehículo de motor. Las respuestas, en la página 143-146

133

Cuadro 2.17 Nacidos vivos por género, Estados Unidos, 1989

Género Población

Masculinos

Femeninos

Total

2,069,490

1,971,468

4,040,958

Fuente: 9

Cuadro 2.18 Defunciones por edad y género, Estados Unidos, 1989

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

<28 días 28 días-11 meses

1-4 años 5-9 años

10-14 años 15-19 años 20-24 años 25-29 años 30-34 años 35-39 años 40-44 años 45-49 años 50-54 años 55-59 años 60-64 años 65-69 años 70-74 años 75-79 años 80-84 años 85 y + años

No especificada Todas las edades

14,059 8,302 4,110 2,510 2,914 11,263 15,902 19,932 24,222 26,742 28,586 32,718 42,105 62,981 96,628

129,847 148,559 157,090 135,580 149,735

405 1,114,190

11,109 6,185 3,182 1,803 1,687 4,307 5,016 6,998 9,372 11,120 14,471 18,139 25,304 38,493 61,956 89,250

113,568 144,135 162,401 307,623

157 1,036,276

25,168 14,487 7,292 4,313 4,601 15,570 20,918 26,930 33,594 37,862 43,057 50,857 67,409

101,474 158,584 219,097 262,127 301,225 297,981 457,358

562 2,150,466

Fuente: 8

134

Cuadro 2.19 Defunciones poer edd por causas seleccionadas, Estados Unidos, 1989

Grupo etario

(Años) ?Enf.

Corazón N&I LVM Diabetes VIH Las demás Total

<1 1-4

5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84

85 y mas Sin especificar

Todas las edades

776 281 295 938

3,462 11,782 30,922 81,351 165,787 234,318 203,863

92

733,867

636 228 122 271 881

1,415 1,707 3,880

10,418 24,022 32,955

15

76,550

216 1,005 2,266 12941 10,269 6,302 3,879 3,408 3,465 2,909 877 38

47,575

6 15 32 136 687

1,432 2,784 6,942

13,168 14,160 7,470

1

46,833

120 112 64 613

7,759 8,563 3,285 1,144 327 70 12 13

22,082

37,901 5,651 6,135

21,589 37,466 51,425 75,689 163,333 288,059 323,727 212,181

403

1,223,559

39,655 7,292 8,914 36,488 60,524 80,919

118,266 260,058 481,224 599,206 457,358

562

2,150,466 Fuente: 8

Cuadro 2.20 Casos nuevos de enfermedades de notificación obligatoria seleccionadas, EEUU, 1989

Enfermedad Número

Ántrax Gonorrea

Hepatitis A Hepatitis B Legionelosis

Peste Rabia Humana Salmonelosis Sarampión Shigelosis

SIDA Sífilis primaria

Sífilis congénita Triquinosis

Tuberculosis

0 733,151 35,821 23,419 1,190

4 1

47,812 18,193 25,010 33,722 44,540

859 30

23,495 *Casos civilies solamente Fuente:2

135

Cuadro 2.21 Población residente estimada (en miles) por edad y género, Estados Unidos, Julio 1, 1989

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

< 1 año 1-4 años 5-9 años

10-14 años 15-19 años 20-24 años 25-29 años 30-34 años 35-39 años 40-44 años 45-49 años 50-54 años 55-59 años 60-64 años 65-69 años 70-74 años 75-79 años 80-84 años 85 y + años

Todas las edades

2,020 7,578 9,321 8,689 9,091 9,368 10,865 11,078 9,731 8,294 6,601 5,509 5,121 5,079 4,631 3,464 2,385 1,306 850

120,981

1,925 7,229 8,891 8,260 8,721 9,334 10,834 11,058 9,890 8,588 6,920 5,866 5,605 5,788 5,538 4,549 3,648 2,422 2,192

127,258

3,945 14,807 18,212 16,949 17,812 18,702 21,699 22,136 19,621 16,882 13,521 11,375 10,726 10,867 10,169 8,013 6,033 3,728 3,042

248,239 Fuente: 13

136

RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS Respuesta al ejercicio 2.1 página 81

Distribución de mujeres por paridad,

Estudio de Salud Reproductiva Paridad Número de

casos 0 4 1 5 2 4 3 2 4 1 5 1 6 0 7 1 8 1

Total 19 Respuesta al ejercicio 2.2 página 86 a. 5 varones, 6 hembras varón:hembra = 5:6 La relación entre varones y hembras es de 5 a 6; 0.83 a 1. b. 9 vivieron, 2 murieron proporción que vivió = los que vivieron/todos los casos= 9/11 = 0,82 La proporción de niños que vivieron es del 82%, o 8,2 de 10. c. 5 en partos en sala de partos, 5 en quirófanos, y 1 parto en el área de urgencias proporción de partos en sala de partos= p. en sala de partos/todo los partos = 5/11 =0.45 La proporción de niños nacidos en sala de partos es del 45% o de 4.5 de 10. d. 5 partos en sala de partos y 5 en quirófano en sala de partos : en quirófano = 5:5 =1:1 La relación de partos en quirófano y partos en paritorio es de 1 a 1.

137

Respuesta al ejercicio 2.3 página 91 Tasa de incidencia del SIDA en 1990 = número de casos nuevos / población media en 1990 x 100000 = (41595/248710000) x 100000 = 16.7 por 100000 habitantes Respuesta al ejercicio 2.4 página 95 a. Prevalencia puntual el 1 de Octubre de 1990: x = casos presentes el 1/10/90 = 6 y = población = 20 x/y •10n = 6/20 •100 = 30% b. Prevalencia en el período del 1 de Octubre de 1990 al 30 de Septiembre de 1991 x = casos presentes entre el 1/10/90 y el 30/9/91 = 10 y = población = 20 x/y • 10n = 10/20 •100 = 50% Respuesta al ejercicio 2.5 página 99 a. Tasa de ataque general bruta = 115/4399 = 26/1000 o 2.6% b. Tasa de ataque secundaria = (nº de personas del hogar que desarrollan la enfermedad tras estar expuestos al caso primario) / (nº de contactos del hogar) = = (115-77) / (424-77) = 38/347 = 11.0% c. La tasa de ataque secundaria es considerablemente mayor que la tasa de ataque general bruta, lo que indica que las personas que vivían en una casa en la que existía un caso tenían mayor riesgo de enfermedad que la población general. Esta característica concuerda con cualquier etiología que ocasione un agrupamiento de casos en hogares, como patologías infecciosas, ambientales, genéticas, nutricionales y otras. Respuesta al ejercicio 2.6 (página 104) a. Relación de tasas en fumadores de 15-24 cigarrillos diarios, comparados con no fumadores = 1.39/0.07 = 19.9

138

b. Relación de tasas en fumadores de >25 cigarrillos diarios, comparados con no fumadores = 2.27/0.07 = 32.4 La tasa de muertes por cáncer de pulmón fue mucho mayor para los fumadores que para los no fumadores, variando de ser 8 veces mayor en los fumadores de 1-14 cigarrillos diarios a 32 veces mayor en el caso de los fumadores de >25 cigarrillos diarios. Estos resultados representan un efecto dosis-respuesta en el que el aumento en la exposición a los cigarrillos (aumento en la dosis) se asocia a tasas crecientes de muerte por cáncer de pulmón (respuesta mayor). Respuesta al ejercicio 2.7 (página 107) a. Riesgo atribuible porcentual en fumadores de 15-24 cigarrillos diarios = [(1.39-0.07)/1.39]•100 = 0.9496 •100 = 95% b. Riesgo atribuible porcentual en fumadores de >25 cigarrillos diarios = [(2.27-0.07)/2.27]•100= 0.9691 •100 = 97% Respuesta al ejercicio 2.8 (página 113) a. Tasa de muertes relacionadas con HIV, en varones = (12088/118531000) •100000 = 10.2 por 100000 Tasa de muertes relacionadas con HIV, en mujeres = (1380/124869000) •100000 = 1.1 por 100000 b. Estas tasas son tasas de mortalidad específicas en cuanto a la causa y el sexo. c. La relación de tasas de mortalidad por HIV de hombres y de mujeres = (10.2 por 100000)/(1.1

por 100000) = 9.3 La tasa de mortalidad asociada a HIV era 9.3 veces mayor en varones que en hembras.

139

Respuesta al ejercicio 2.9 (página 115)

Cuadro 2.10 completo Número de casos y defunciones por difteria por decenios, Estados Unidos, 1940-1989

Decenio Número de casos

nuevos notificados Número de defunciones registradas

Razón de Defunción a Caso (por 100)

1940-49 1950-59 1960-69 1970-79 1980-89

143,497 23,750 3,679 1,956

27

11,228 1,710 390 90 3

7.82 7.20

10.60 4.60

11.11

A pesar de que el número de casos de muertes ha descendido dramáticamente en los últimos 50 años, la razón defunciones-caso ha fluctuado paradójicamente. La disminución de las defunciones se debe a la disminución de la ocurrencia de la enfermedad más que a cualquier otra mejora en la sobrevida de los enfermos.

140

Respuesta al ejercicio 2.10 (página 118)

Cuadro 2.11 completo Distribución de causas básicas de defunción para todas las edades y el grupo de 25 a44 años de

edad, Estados Unidos, 1987 Causa Todas las edades Edades de 25 a 44 años

Número Porcentaje Rango Número Porcentaje Rango

Enfermedades cardiacas Cáncer Enf. Cerebro-vascular?? Accidentes Efectos Adversos Enf. Pulmonar obst.crónica Neumonía e influenza Diabetes mellitus Suicidio Enf. crónica del hígado Aterosclerosis Homicidios Infección por VIH Todas las demás Total

760,353

476,927

149,835

95,020

78,380

69,225

38,532

30,796

26,201

22,474

21,103

13,468

341,009

2,123,323

35.8

22.5

7.1

4.5

3.7

3.3

1.8

1.5

1.2

1.1

1.0

0.6

16.1

100.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

<10

<10 -

15,874

20,305

3,377

27,484

897

1,936

1,821

11,787

4,562

53

10,268

9,820

22,980

131,164

12.1

15.5

2.6

21.0

0.7

1.5

1.4

9.0

3.5

<0.1

7.8

7.5

17.5

100.0

3

2

8

1

<10

9

10

4

7

<10

5

6 -

141

Respuesta al ejercicio 2.11 (página 119) Mortalidad proporcional por homicidio entre personas de 25 a 44 años / mortalidad proporcional por homicidio en todas las edades= (número de muertes por homicidio en 25-44 años / número de muertes totales en 25-44 años) / (número de muertes por homicidio en todas las edades / número total de muertes en todas las edades) = (10268/131164) / (21103/2123323) = 0.078/0.010 = 7.8 a 1 Así pues, en 1987, el homicidio como causa de muerte era 7.8 veces más frecuente entre las edades de 25-44 años que en la globalidad de la población. Respuesta al ejercicio 2.12 (página 124) a. Tasa de mortalidad asociada a N&I (neumonía e influenza), en todas las edades = (69225/243401000) • 100000 = 28.4 muertes asociadas a N&I por 100,000 habitantes b. Tasa de mortalidad asociada a N&I en personas < 65 años = [(873+94+268+759+1177+1626+3879)/(213565000)]•100000 = (8676/213565000)•100000 = 4.1 muertes asociadas a P&I por 100000 personas < 65 años c. Años de vida potencial perdidos, asociados a N&I

142

Cuadro 2.12c Añosde vida potencial perdidods atribuíbles a

neumonía e influenza por grupo etario, EEUU, 1987 Grupo etario

(Años) Defunciones

N&I Punto Medio Años hasta los 65 AVPP

0-4 5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84 > 85

Desconocida Total

873 94 268 759

1,177 1,626 3,879

10,026 21,777 28,739

7 69,225

2.5 10 20 30 40 50 60 - - - -

62.5 55 45 35 25 15 5 - - - -

54,562.5 51,70.0 12,060.0 26,565.0 29,425.0 24,390.0 19,395.0

0,0 0,0 0,0 0,0

171,567.5

d. Tasa de años potenciales de vida perdidos asociados a P&I = (171567.5 / 213565000) •100,000 = 0.8 años de vida potencia perdidos por 100,000 habitantes< 65 años Respuesta al ejercicio 2.13 (página 127) a. Semana de comienzo

Semana Ciudad Fuera de la Ciudad Total

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Total

12 20 16 12 6 0 2 2 1 71

1 9 10 6 2 0 0 0 0 28

13 29 26 18 8 0 2 2 1 99

143

b. Tasas de ataque específicas por área

# Area # de Casos Población Tasa por 1,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Desconocida Total Ciudad

Municipio Fuera del Municipio

Total

5 6 8 6 6 3 8 9 5 1 5 6 1 2 71 14 14 99

4,006 2,441 3,070 1,893 3,003 2,258 2,289 1,692 3,643 1,265 1,302 3,408 441

30,711 20,000

1.248 2.458 2.606 3.170 1.998 1.329 3.495 5.319 1.372 0.791 3.840 1.761 2.268

2.312 0.700

El área 8 es la que más casos tiene, y la tasa de ataque más alta (5.3 por 1000). c. 57 casos en mujeres, y 42 casos en varones, por tanto la razón de mujeres a hombres es 57/42, o 1.4 a 1. d. 57 casos en mujeres / 99 casos totales = 0.576, o 57.6% de los casos son en mujeres. e. ¡Cuidado! ¡El numerador debe concordar con el denominador! Como sólo tenemos datos acerca de la población de la ciudad, tendremos que restringir nuestro numerador a los casos de la ciudad.

Casos de la ciudad

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

0-9 10-19 20-39 40-59 > 60 Total

1 7 8 11 4 31

1 6 6 17 10 40

2 13 14 28 14 71

144

Población de la ciudad

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

0-9 10-19 20-39 40-59 > 60 ?Total

3,523 2,313 3,476 3,078 2,270 14,660

3,379 2,483 3,929 3,462 2,798 16,051

6,902 4,796 7,405 6,540 5,068 30,711

Tasas de ataque específicas por edad y sexo por 1,000 habitantes

Grupo etario Masculinos Femeninos Total

0-9 10-19 20-39 40-59 > 60 Total

0.28 3.03 2.30 3.57 1.76 2.11

0.30 2.42 1.53 4.91 3.57 2.49

0.29 2.71 1.89 4.28 2.76 2.31

Las tasas de ataque más altas ocurrieron entre las mujeres entre 40 y 59 años y las de >/= 6o años (4.9 y 3.6 por 1000, respectivamente), y en varones entre 40 y 59 años (3.6 por 1000). Los niños entre 0 y 9 años tenían tasas bajas, independientemente de su sexo. f. El riesgo relativo para el grupo de 40-59 años y el de 20-39 años se calcula como 4.28/1.89, o 2.3. Los ciudadanos entre 40 y 59 años de edad tenían más de dos veces más probabilidad de desarrollar la enfermedad que los de 20-39 años. Respuesta al ejercicio 2.14 (página 132) a. La tasa bruta de mortalidad en 1989: =(2150466/248239000) •100000 = 866.3 por 100,000 habitantes b. Tasa de mortalidad infantil en varones: = [(14,059+8,302)/2,069.490] •1,000 = (22,361/2,069,490) •1000 = 10.805 por 1000 nacidos vivos Tasa de mortalidad infantil en hembras:

145

= [(11,109+6185)/1,971.468] •1000 = (17,294/1,971,468) •1000 = 8.772 por 1000 nacidos vivos Razón de tasas de mortalidad infantil varones-hembras: = 10,805/8,772, o de 1.23 a 1. Nacen más varones que hembras, pero la tasa de mortalidad en neonatos-lactantes varones es superior a la de las hembras. c. Relación de la mortalidad neonatal y la postnatal: = 25168/14487 = 1.7 a 1. La mortalidad es sensiblemente mayor en el primer mes que en los siguientes 11 meses de vida. d. Proporción de población de 65 años y mayor: = (10169+8013+6033+3728+3042) •1000 / 248239000 = 30985000/248239000 = 0.1248, o el 12.5% de la población de los EE.UU. está por encima de los 65 años. Proporción de muertes entre personas de 65 años o más: = (219097+262127+301225+297981+457358) / 2150466 = 1537788 / 2150466 = 0.7151, o el 71,5% de las muertes en EE. UU. ocurren entre personas de 65 años o más. Tasa de mortalidad en personas de 65 años y más: = (1,537,788/30,985,000) •100,000 = 4963.0 por 100,000 habitantes (casi el 5% anualmente) Esta es una tasa de mortalidad específica de edad. e. Tasa de mortalidad específica por HIV: = (22082/248239000) •100000 = 8.9 muertes por HIV por 100,000 habitantes f. Tasa de incidencia de SIDA: = (33,722/248,239,000) •100,000 = 13.6 casos de SIDA declarados por 100,000 habitantes g. Relación de muertes por HIV y casos de SIDA: = 22082/33722 = 0.65 a 1 h. Mortalidad proporcional por enfermedad cardiovascular: = 733867/2150466 = 0.341, o 34.1% de las muertes son atribuíbles a enfermedad cardiovascular

146

i. Años de vida potencial perdidos por lesiones por vehículos de motor Defunciones y años de vida potencial perdidos atribuidos a lesiones por vehículo de motor por grupos de

edad, Estados Unidos, 1989 Grupo etario

(años) Defunciones por

LVM Punto Medio Años a 65 AVPP

<1 1-4

5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 Total

216 1,005 2,266

12,941 10,269 6,302 3,879 3,408

0,5 3

10 20 30 40 50 60

64.5 62 55 45 35 25 15 5

13,932 62,310 124,630 582,345 359,415 157,550 58,185 17,040

1,375,407

j. Tasa de años de vida potencial perdidos por lesiones por vehículos a motor = años de vida potencial perdidos, dividido entre la población hasta 65 años (ver la respuesta d) = [1,375,407/(248,239,000-30,985,000)]•1000

= (1,375,407/217,254,000)•1000 = 6.3 años de vida potencia perdidos por 1000 habitantes menores de 65 años.

147

Examen de Auto-evaluación 2 Ahora que usted ha leído la unidad 2 y ha realizado sus ejercicios, debiera estar preparado para hacer la prueba de auto-evaluación. Esta prueba ha sido diseñada para evaluar en qué medida ha asimilado el contenido de la unidad. Usted podrá volver al texto cuando tenga cualquier duda acerca de una respuesta pero recuerde que el examen final deberá realizarlo a libro cerrado. Rodee con un círculo TODAS las respuestas correctas a cada pregunta. 1. Un cuadro de dos columnas en la cual la izquierda muestra todos los posibles valores que una

variable puede tomar y la columna derecha muestra el número de registros en la base de datos con cada valor se denomina una __________________.

2. De las variables relacionadas a continuación, ¿cuáles pueden usarse en escala nominal? A.

Títulos de anticuerpos frente a la influenza A/H1N1 B. Sexo

C. Talla en centímetros D. Paridad E. "¿Estuvo usted hospitalizado esta semana?" 3. Las distribuciones de frecuencia son apropiadas para: A. variables en escala nominal solamente B. variables en escala ordinal solamente C. Ambos tipos de variables D. Ninguna de las dos variables 4. Fracción para la pregunta 1: # de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU. ---------------------------------------------------------------------------------- # de mujeres muertas por cáncer en 1991 en EE.UU.

La fracción mostrada arriba es: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)

A. Razón B. Proporción C. Tasa de ataque D. Tasa de mortalidad

148

5. Fracción para la pregunta 2: # de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU. ---------------------------------------------------------------------------------- # de mujeres muertas en 1991 en EE.UU.

La fracción mostrada arriba es una: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)

A. Razón B. Proporción C. Tasa de ataque D. tasa de mortalidad

6. Fracción para la pregunta 3: # de mujeres muertas por enfermedad cardiaca en 1991 en EE.UU. --------------------------------------------------------------------------------- # de mujeres en 1991 en EE.UU.

La fracción mostrada arriba es una: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)

A. Razón B. Proporción C. Tasa de ataque D. Tasa de mortalidad

7. La incidencia y la prevalencia pueden representarse con la fórmula (x/y) x 10n para un período

específico de tiempo. La principal diferencia entre incidencia y prevalencia está en:

A. x B. y C. 10n D. El período de tiempo de referencia

8. La prevalencia puntual y la prevalencia de período pueden representarse con la fórmula (x/y) x

10n para un período específico de tiempo. La principal diferencia entre ellas es:

A. x B. y

149

C. 10n D. El período de tiempo de referencia

9. En una encuesta reciente se encontró que la prevalencia de la enfermedad A era mayor que la de

la enfermedad B. La incidencia y el patrón estacional de ambas enfermedades era similar. Entre las posibles explicaciones que concuerden con estas observaciones están: (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)

A. Los pacientes se recuperan más rápidemente de la enfermedad A que de la B.

B. Los pacientes se recuperan más rápidamente de la enfermedad B que de la A.

C. Los pacientes mueren más rápidamente por la enfermedad A que por la B.

D. Los pacientes mueren más rápidamente por la enfermedad B que por la A.

10. Un descarrilamiento de tren expuso a los residentes de una comunidad a un riesgo químico.

Muchos residentes enfermaron y algunos murieron. Para calcular la probabilidad o riesgo de enfermar, qué denominador debería usarse?

A. La población en riesgo al comienzo del período B. La población en riesgo a mitad del período C. La población en riesgo al final del período D. El promedio de población en riesgo durante el período.

11. Durante la segunda semana de febrero, 87 personas en una pequeña comunidad (460 habitantes)

asistieron a un evento social que incluía una comida preparada por varios de los participantes. A los 3 días, 39 de los asistentes enfermaron, siendo diagnosticados de salmonelosis. La tasa de ataque entre los participantes fue:

A. 0.45/100 B. 8.5/100 C. 18.9/100 D. 44.8/100 E. No puede calcularse con la información suministrada

12. En una comunidad de 800 viviendas (4.799 habitantes), las autoridades de salud encontraron 120

personas con una condición D en 80 viviendas. Un total de 480 personas vivían en 80 viviendas afectadas. Asumiendo que cada vivienda tenía únicamente un caso primario, la tasa de ataque secundario es del:

150

A. 8.5% B. 10% C. 16.7% D. 25% E. 30%

13. Si 10 casos de enfermedad C ocurrieron durante un período de 2 años en una población estable

de 50.000 personas, la tasa persona tiempo de enfermedad C en la población es aproximadamente:

A. 10 casos/5,000 personas año B. 10 casos/25,000 personas año C. 10 casos/49,990 personas año D. 10 casos/50,000 personas año E. 10 casos/100,000 personas año

14. Un cuestionario fue aplicado a las personas que asistieron al evento social de una pregunta previa.

El cuadro de 2x2 que se muestra resume la relación entre el consumo de papa salada y la enfermedad.

Enfermos Sanos Total Expuestos a=36 b=12 48 No expuestos c=3 d=36 39 Total 39 48 87

La mejor estimación del riesgo relativo es aproximadamente:

A. 1.7 B. 3.7 C. 9.7 D. 36.0

151

15. Para investigar la asociación entre el síndrome de Kawasaki (SK) y un champú de alfombras, se llevó a cabo un estudio de casos y controles con 100 niños enfermos y 100 niños sanos. Entre los niños con la enfermedad, 50 referían una reciente exposición al champú y entre los no enfermos, 25 también la referían. La razón de posibilidades en este estudio sería del: A. 1.0 B. 1.5 C. 2.0 D. 3.0 E. No puede calcularse con la información suministrada.

16. Numerador = Número de niños con síndrome de Down menores de 12 años en Georgia a julio 1 de 1991.

Denominador = Número total de niños menores de 12 años en Georgia a julio 1 de 1991.

La medida que usa los datos descritos es un ejemplo de una:

A. Tasa de incidencia B. Tasa de ataque C. Tasa tiempo-persona D. Prevalencia puntual E. Prevalencia de período

Respuestas para las preguntas 17 a 20 A. n = 0 (10n = 1)

B. n = 1 (10n = 10) C. n = 2 (10n = 100) D. n = 3 (10n = 1000) E. n = 4 (10n = 10.000) F. n = 5 (10n = 100.000) G. n = 6 (10n = 1.000.000)

17. n habitual para riesgo relativo _______ 18. n habitual para tasas de ataque _______ 19. n habitual para tasas de enfermedades notificables ____

152

20. n habitual para tasas de mortalidad infantil ______ 21. De las siguientes tasas de mortalidad, dos usan el mismo denominador, ¿cuales? (Rodee con un

círculo DOS de ellas.)

A. Tasa cruda de mortalidad B. Tasa de mortalidad específica por edad C. Tasa de mortalidad específica por sexo D. Tasa de mortalidad específica por raza/etnia E. Tasa de mortalidad específica por causa

22. De las siguientes tasas de mortalidad, ¿cuáles usan el mismo denominador? (Rodee con un círculo

TODO lo que proceda.)

A. Tasa de mortalidad infantil B. Tasa de mortalidad neonatal C. Tasa de mortalidad postneonatal D. Tasa de mortalidad materna

23. Usando tan solo los datos que se muestran abajo, sobre muertes debidas a diabetes y enfermedad hepática crónica, ¿qué medida(s) puede(n) calcularse? (Rodee con un círculo TODO lo que proceda.)

Número de defunciones por diabetes y enfermedades crónicas

del hígado, Estados Unidos, 1987 Grupo etario

(años) Diabetes Enfermedad hepatica

<5 5-14 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84 > 85 Total

10 31 119 618

1,203 2,258 5,914

10,789 11,470 6,118

38,530

20 10 71

1,140 3,422 4,618 7,078 6,202 3,034 598

26,193

153

A. Mortalidad proporcional B. Tasa de mortalidad específica por causa C. Tasa de mortalidad específica por edad D. Razón de tasas de mortalidad E. Años de vida potencial perdida

24. Basándose en la información de la tabla, ¿cuál es la tasa de mortalidad neonatal?

Número de nacimientos y defunciones en una cohorte de niños, Municipio X ?Edad # Defunciones # Sobreviven

Nacimiento Hasta 24 horas? 1-6 días 7-27 ?días 28 ?días-11 meses 1-4 años

No disponible 400 300 300 500 200

100,000 99,600 99,300 99,000 98,500 98,300

A. 1.0 / 1.000 B. 4.0 / 1.000 C. 10.0/ 1.000 D. 11.0/ 1.000 E. 15.0/ 1.000

25. La tasa de AVPP por todas las causas en el Estado A es sustancialmente mayor que en el Estado

B. Explicaciones que concuerden con este hallazgo podrían incluir:

A. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero la población del Estado A es mayor que la del B

B. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero el Estado A tiene mucha más gente mayor de 65 años.

C. Las tasas de mortalidad específica por edad son similares, pero el Estado A tiene mucha más gente menor de 65 años.

D. Las tasas de mortalidad específica por edad son mayores en el Estado A que en el B, aunque los estados tengan distribuciones por edad similares.

154

Las respuestas se encuentran en el Apéndice J Si ha respondido al menos a 20 preguntas correctamente, habrá entendido la Unidad 2 lo suficientemente

bien como para pasar a la Unidad 3.

155

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