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337salud pblica de mxico / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000

Principales medidas en epidemiologa ACTUALIZACIONES

(1) Departamento de Salud Pblica, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autnoma de Mxico.(2) Direccin de Polticas y Planeacin, Centro de Investigacin en Sistemas de Salud, Instituto Nacional de Salud Pblica, Mxico.

Solicitud de sobretiros: Alejandra Moreno Altamirano. Depto. de Salud Pblica. Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autnoma de Mxico.Correo electrnico: [email protected]

Concepto de medicin, variables y escalas

Una vez que se ha identificado un problema cient-

fico y se ha aventurado una explicacin hipot-tica, es necesario someterla a prueba. Para contrastarla hiptesis se requiere descomponerla en un conjuntosuficientemente pequeo de variables susceptibles deser evaluadas empricamente. Si los procedimientosempricos no refutan la hiptesis planteada sta seacepta como probablemente verdadera. En pocas pa-labras, este es el camino que el cientfico sigue msfrecuentemente al realizar su trabajo. Dado que en lamayora de los casos es necesario medir las variablesdurante la contrastacin emprica de la hiptesis, lamedicin resulta un procedimiento indispensable enla prctica cientfica.

En epidemiologa, el proceso de investigacin essimilar al utilizado en el resto de las ciencias. Cuandose investiga la salud de la poblacin tambin se pro-ponen una o varias explicaciones hipotticas que pos-teriormente son sometidas a contrastacin emprica.En este proceso, los conceptos de mediciny de variableresultan fundamentales.

Concepto de variable

La funcin de las variables consiste en proporcionarinformacin asequible para descomponer la hipte-

sis planteada en sus elementos ms simples. Las va-riables pueden definirse como aquellos atributos ocaractersticas de los eventos, de las personas o de los

Principales medidas en epidemiologaAlejandra Moreno-Altamirano, C.D., M. en C.,(1)Sergio Lpez-Moreno, M.C.,(2)

Alexnder Corcho-Berdugo, M.C.(2)

grupos de estudio que cambian de una situacin a otrao de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomardiversos valores. Para su estudio es necesario medir-

las en el objeto investigado, y es en el marco del pro-blema y de las hiptesis planteadas donde adquierenel carcter de variables.

De acuerdo con la relacin que guardan unas conotras, las variables se clasifican en independientes (ovariables explicativas) y dependientes (o variables res-puesta). Cuando se supone que una variable produceun cambio en otra, se considera a la primera como inde-pendiente (o causa) y a la segunda como dependiente(o efecto). En los estudios epidemiolgicos la enfer-medad o evento es por lo general la variable depen-diente y los factores que determinan su aparicin,magnitud y distribucin son las variables independien-

tes, o exposicin. No obstante, el concepto de depen-dencia e independencia es contextual, es decir, obedeceal modelo terico planteado. Una vez que se han iden-tificado las variables el investigador debe definirlas demanera operativa, especificando el mtodo y la escalacon las cuales llevar a cabo su medicin.

El uso de variables permite a la epidemiologa laelaboracin de modelos descriptivos, explicativos ypredictivos sobre la dinmica de la salud poblacional.En los modelos ms sencillos (por ejemplo, en los mo-delos en los que se considera una sola exposicin y unsolo dao o evento) las variables generalmente se ex-

presan en tablas simples de dos categoras mutuamenteexcluyentes (llamadas dicotmicas), representadaspor la ausencia y la presencia de la exposicin y la


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Moreno-Altamirano A y col.

ausencia y la presencia del evento. Al combinar ambascategoras se forma una tabla con dos filas y dos co-lumnas, conocida como tabla tetracrica o tabla de 2por 2. Cuando, en cambio, existen ms de dos cate-goras de exposicin, o varias formas de clasificar elevento, esta relacin se expresa en tablas de varias co-

lumnas y varias celdas. En este texto se analizar laelaboracin de medidas epidemiolgicas basadas encategoras dicotmicas y el uso de tablas de 2 X 2.

Concepto de medicin

La medicin consiste en asignar un nmero o una ca-lificacin a alguna propiedad especfica de un indivi-duo, una poblacin o un evento usando ciertas reglas.No obstante, la medicin es un proceso de abstrac-cin. En trminos estrictos no se mide al individuosino cierta caracterstica suya, abstrayndola de otras

propiedades. Uno no mide al nio sino que obtieneinformacin sobre su estatura o su peso. Adems, loque se hace es comparar el atributo medido en otrosindividuos (o en el mismo individuo en otro momen-to), con el fin de evaluar sus cambios en el tiempo ocuando se presenta en condiciones distintas de lasoriginales.

Para medir es necesario seguir un proceso queconsiste, en breves palabras, en el paso de una entidadterica a una escala conceptual y, posteriormente, a unaescala operativa.

En general, los pasos que se siguen durante la me-dicin son los siguientes: a) se delimita la parte del

evento que se medir, b) se selecciona la escala con laque se medir, c) se compara el atributo medido conla escala y, d) finalmente, se emite un juicio de valoracerca de los resultados de la comparacin. Para medirel crecimiento de un menor, por ejemplo, primero seselecciona la variable a medir (la edad, el peso, la ta-lla); luego se seleccionan las escalas de medicin (me-ses cumplidos, centmetros, gramos); inmediatamentedespus se comparan los atributos con las escalas se-leccionadas (un mes de edad, 60 cm de talla, 4 500 gra-mos de peso) y, por ltimo, se emite un juicio de valor,que resume la comparacin entre las magnitudes en-

contradas y los criterios de salud aceptados como v-lidos en ese momento. Como resultado, el infante secalifica como bien nutrido, desnutrido o sobrenutrido.

Como se puede notar, la medicin es un procesoinstrumental slo en apariencia, ya que la seleccinde la parte que se medir, de la escala de mediciny de los criterios de salud que se usarn como ele-mentos de juicio deben ser resultado de un proceso dedecisin terica. En otras palabras, slo puede medirse

lo que antes se ha concebido tericamente. La medi-cin, sin embargo, nos permite alcanzar un alto gradode objetividad al usar los instrumentos, escalas y cri-terios aceptados como vlidos por la mayor parte dela comunidad cientfica.

Principales escalas de medicin

Las escalas se clasifican en cualitativas (nominal y or-dinal) y cuantitativas (de intervalo y de razn). Un re-quisito indispensable en todas las escalas es que lascategoras deben ser exhaustivas y mutuamente exclu-yentes. En otras palabras, debe existir una categorapara cada caso que se presente y cada caso debe podercolocarse en una sola categora.

Escala nominal

La medicin de carcter nominal consiste simplementeen clasificar las observaciones en categoras diferentescon base en la presencia o ausencia de cierta cualidad.De acuerdo con el nmero de categoras resultantes,las variables se clasifican en dicotmicas (dos cate-goras) o politmicas (ms de dos categoras). En lasescalas nominales no es posible establecer un ordende grado como mejor o peor, superior o inferior, oms o menos. La asignacin de cdigos numricos alas categoras se hace con el nico fin de diferenciarunas de otras y no tienen interpretacin en lo que serefiere al orden o magnitud del atributo. Como ejem-plos de este tipo de medicin en la investigacin epi-

demiolgica se pueden mencionar el sexo (masculino0, femenino 1), el estado civil (soltero, casado, viu-do, divorciado), la exposicin o no a un factor X, y ellugar de nacimiento, entre otras.

Escala ordinal

En contraste con las escalas nominales, en este tipo demedicin las observaciones se clasifican y ordenan porcategoras segn el grado en que los objetos o eventosposeen una determinada caracterstica. Por ejemplo,se puede clasificar a las personas con respecto al gra-

do de una enfermedad en leve, moderado o severo. Sise llega a utilizar nmeros en este tipo de escalas sunica significacin consiste en indicar la posicin delas distintas categoras de la serie y no la magnitudde la diferencia entre las categoras. Para la variableantes mencionada, por ejemplo, sabemos que existeuna diferencia de grado entre leve y severo, pero no esposible establecer con exactitud la magnitud de la di-ferencia en las enfermedades de una u otra personas.


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Escala de intervalo

Esta es una escala de tipo cuantitativo en la que, ademsde ordenar las observaciones por categoras del atri-buto, se puede medir la magnitud de la distancia rela-tiva entre las categoras. Esta escala, sin embargo, no

proporciona informacin sobre la magnitud absolutadel atributo medido. Por ejemplo, se puede obtener unaescala de intervalo para la altura de las personas de ungrupo si, en lugar de medirlas directamente, se midela altura de cada persona con respecto a la altura pro-medio. En este caso, el valor cero es arbitrario y losvalores asignados a la altura no expresan su magnitudabsoluta. Esta es la caracterstica distintiva de las esca-las de intervalo en comparacin con las de razn.

El ejemplo ms conocido de las escalas de intervaloes la escala de Celsius para medir la temperatura, en laque por convencin el grado cero corresponde al pun-

to de congelacin del agua y donde, por lo tanto, larazn entre dos objetos con temperaturas de 10 y 20grados no indica que uno de ellos sea realmente dosveces ms caliente (o ms fro) que el otro. En cienciasde la salud, un buen ejemplo de este tipo de escalas esla utilizada para medir el coeficiente intelectual.

Escalas de razn

Esta escala tiene la cualidad de que el cero s indica laausencia del atributo y, por lo tanto, la razn entre dosnmeros de la escala es igual a la relacin real existenteentre las caractersticas de los objetos medidos. En

otras palabras, cuando decimos que un objeto pesa8 kg estamos tambin diciendo que pesa el doble queotro cuyo peso es de 4 kg, y que un avin que viaja a600 km por hora tardar en llegar a su destino la mitaddel tiempo que tardara si viajara a 300 km por hora.Muchas caractersticas biofsicas y qumicas que pue-den ser medidas en las unidades convencionalmenteaceptadas (metros, gramos, micras, mol/kg, mg/dl,etc.) son ejemplos de mediciones que correspondena este tipo de escala. En materia de investigacin so-cial y de salud, el ingreso econmico y la concentracinde plomo en sangre son buenos ejemplos de este tipo

de escalas.

Clculo de proporciones, tasas y razones

Un rasgo caracterstico de la contrastacin en los es-tudios epidemiolgicos es que las relaciones causalespostuladas entre las variables se traducen en tr-minos probabilsticos. Es decir, se trata de establecersi la mayor o menor probabilidad de que un evento

ocurra se debe precisamente a los factores que se sos-pecha intervienen en su gnesis y no al azar. Paracumplir con este objetivo, la investigacin epidemio-lgica se basa en la construccin de tres tipos de medi-das: a) de frecuencia; b) de asociacin o efecto, y c) deimpacto potencial. La construccin de estas medidas

se realiza por medio de operaciones aritmticas sim-ples y de los instrumentos matemticos conocidoscomo razones, proporciones y tasas. Antes de abor-dar las medidas utilizadas en los estudios epidemiol-gicos repasaremos brevemente estos tres conceptos.

Proporciones

Las proporciones son medidas que expresan la fre-cuencia con la que ocurre un evento en relacin conla poblacin total en la cual ste puede ocurrir. Estamedida se calcula dividiendo el nmero de eventos

ocurridos entre la poblacin en la que ocurrieron.Como cada elemento de la poblacin puede contri-buir nicamente con un evento es lgico que al ser elnumerador (el volumen de eventos) una parte del de-nominador (poblacin en la que se presentaron loseventos) aquel nunca pueda ser ms grande que ste.Esta es la razn por la que el resultado nunca puedaser mayor que la unidad y oscile siempre entre cero yuno.

Por ejemplo, si en un ao se presentan tres muertesen una poblacin compuesta por 100 personas, la pro-porcin anual de muertes en esa poblacin ser:

3 muertes 100 personas

A menudo las proporciones se expresan en formade porcentaje, y en tal caso los resultados oscilan entrecero y 100. En el ejemplo anterior, la proporcin anualde muertes en la poblacin sera de 3 por 100, o de 3%.Ntese, asimismo, que el denominador no incluye eltiempo. Las proporciones expresan nicamente la re-lacin que existe entre el nmero de veces en las quese presenta un evento y el nmero total de ocasionesen las que se pudo presentar.

Tasas

Las tasas expresan la dinmica de un suceso en unapoblacin a lo largo del tiempo. Se pueden definir comola magnitud del cambio de una variable (enfermedado muerte) por unidad de cambio de otra (usualmenteel tiempo) en relacin con el tamao de la poblacinque se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.

P= = 0.03


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ACTUALIZACIONES



En las tasas, el numerador expresa el nmero deeventos acaecidos durante un periodo en un nmerodeterminado de sujetos observados.

A diferencia de una proporcin el denominadorde una tasa no expresa el nmero de sujetos en ob-servacin sino el tiempo durante el cual tales sujetos

estuvieron en riesgo de sufrir el evento. La unidad demedida empleada se conoce como tiempo-personade seguimiento. Por ejemplo, la observacin de 100individuos libres del evento durante un ao corres-ponde a 100 aos-persona de seguimiento; de manerasimilar, 10 sujetos observados durante diez aos co-rresponden a 100 aos-persona.

Dado que el periodo entre el inicio de la observa-cin y el momento en que aparece un evento puedevariar de un individuo a otro, el denominador de latasa se estima a partir de la suma de los periodos detodos los individuos. Las unidades de tiempo pueden

ser horas, das, meses o aos, dependiendo de la na-turaleza del evento que se estudia.El clculo de tasas se realiza dividiendo el total de

eventos ocurridos en un periodo dado en una pobla-cin entre el tiempo-persona total (es decir, la sumade los periodos individuales libres de la enfermedad)en el que los sujetos es tuvieron en riesgo de presen-tar el evento. Las tasas se expresan multiplicandoel resultado obtenido por una potencia de 10, con elfin de permitir rpidamente su comparacin conotras tasas.

nmero de eventos ocurridos en

una poblacin en un periodo t

sumatoria de los periodos durante

los cuales los sujetos de la poblacin libres

del evento estuvieron expuestos al riesgo

de presentarlo en el mismo periodo

Razones

Las razones pueden definirse como magnitudes queexpresan la relacin aritmtica existente entre dos even-tos en una misma poblacin, o un solo evento en dospoblaciones. En el primer caso, un ejemplo es la razn

de residencia hombre: mujer en una misma pobla-cin. Si en una localidad residen 5 000 hombres y 4 000mujeres se dice que, en ese lugar, la razn de residen-cia hombre:mujer es de 1:0.8 (se lee 1 a 0.8), lo que signi-fica que por cada hombre residen ah 0.8 mujeres. Estacantidad se obtiene como sigue:

4 000

5 000

En este caso, tambin se podra decir que la raznhombre:mujer es de 10:8, pues esta expresin aritm-tica es igual a la primera (1:0.8).

En el segundo ejemplo se encuentran casos comola razn de tasas de mortalidad por causa especfica(por ejemplo, por diarreas) en dos comunidades. En

este caso, la razn expresara la relacin cuantitativaque existe entre la tasa de mortalidad secundaria adiarreas registrada en la primera ciudad y la tasa demortalidad secundaria a diarreas registrada en lasegunda. La razn obtenida expresa la magnitud re-lativa con la que se presenta este evento en cada po-blacin. Si la tasa de mortalidad por diarreas en laprimera ciudad es de 50 por 1 000 y en la segunda de25 por 1 000 la razn de tasas entre ambas ciudadessera:

tasa de mortalidad en la ciudad B 50 X 1 000

tasa de mortalidad en la ciudad A 25 X 1 000

Donde RTM es la razn de tasas de mortalidad(en este caso, por diarreas) entre las ciudades A y B. Elresultado se expresa como una razn de 1:2, lo que si-gnifica que por cada caso en la ciudad A hay 2 en laciudad B.

Medidas de frecuencia

El paso inicial de toda investigacin epidemiolgicaes medir la frecuencia de los eventos de salud con elfin de hacer comparaciones entre distintas poblacio-

nes o en la misma poblacin a travs del tiempo. Noobstante, dado que el nmero absoluto de eventos de-pende en gran medida del tamao de la poblacin enla que se investiga, estas comparaciones no se pue-den realizar utilizando cifras de frecuencia absoluta(o nmero absoluto de eventos).

Por ejemplo, si en dos diferentes poblaciones sepresentan 100 y 200 casos de cncer cervicouterino,respectivamente, se podra pensar que en el segundogrupo la magnitud del problema es del doble que en elprimero. Sin embargo, esta interpretacin sera inco-rrecta si el segundo grupo tuviera el doble de tamao

que el primero, ya que la diferencia en el nmero decasos podra deberse simplemente al mayor tamaode la segunda poblacin y no a la presencia de un fac-tor de riesgo extraordinario. Aunque la frecuencia ab-soluta cambie la magnitud del problema puede ser lamisma.

En consecuencia, para comparar adecuadamentela frecuencia de los eventos de salud es necesario cons-truir una medida que sea independiente del tamao

Tasa= x una potencia de 10

Razn hombre: mujer= = 0.8

RTM= = = 2.0


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de la poblacin en la que se realiza la medicin. Estetipo de medidas, denominadas medidas de frecuenciarelativa, se obtiene, en general, relacionando el nmerode casos (numerador) con el nmero total de indivi-duos que componen la poblacin (denominador). Elclculo correcto de estas medidas requiere que se es-

pecifique claramente qu constituye el numerador yel denominador. Es evidente, por ejemplo, que losvarones no deben ser incluidos en el denominadordurante el clculo de la frecuencia relativa de carci-noma del crvix.

La parte de la poblacin que es susceptible a unaenfermedad se denomina poblacin en riesgo. As, porejemplo, los accidentes laborales slo afectan a las per-sonas que trabajan, por lo que la poblacin en riesgoes la poblacin trabajadora. Si, en cambio, queremosinvestigar el efecto de un contaminante generado poruna fbrica podramos ampliar el denominador a toda

la poblacin expuesta al mismo, sea o no trabajadora.Las medidas de frecuencia ms usadas en epide-miologa se refieren a la medicin de la mortalidad ola morbilidad en una poblacin. La mortalidad es tilpara estudiar enfermedades que provocan la muerte,especialmente cuando su letalidad es importante. Em-pero, cuando la letalidad es baja y, en consecuencia, lafrecuencia con la que se presenta una enfermedad nopuede analizarse adecuadamente con los datos demortalidad, la morbilidad se convierte en la medidaepidemiolgica de mayor importancia.

En ocasiones, la morbilidad tambin puede ser-vir para explicar las tendencias de la mortalidad, ya

que los cambios en la mortalidad pueden ser secun-darios a cambios ocurridos antes en la morbilidad o,por el contrario, las tendencias en la mortalidad puedenexplicar los cambios en los patrones de morbilidadcuando, por ejemplo, la disminucin en la mortali-dad infantil explica los aumentos aparentes en el vo-lumen de enfermedades en otras edades. Por ambasrazones, el anlisis de las condiciones de salud delas poblaciones se basa siempre en los cambios obser-vados en las medidas de mortalidad y morbilidad.

Las principales fuentes de informacin de mor-bilidad son los datos hospitalarios y los registros de

enfermedad. Sin embargo, debido a las limitaciones deestos registros, los estudios epidemiolgicos se basanen informacin obtenida mediante mtodos de detec-cin especialmente diseados para ello. A continuacinse presenta un resumen de los elementos ms impor-tantes de las medidas de mortalidad y morbilidad.

Medidas de mortalidad

El concepto de mortalidad expresa la magnitud con laque se presenta la muerte en una poblacin en un

momento determinado. A diferencia de los conceptosde muerte y defuncin que reflejan la prdida de lavida biolgica individual, la mortalidad es una cate-gora de naturaleza estrictamente poblacional. En con-secuencia, la mortalidad expresa la dinmica de lasmuertes acaecidas en las poblaciones a travs del tiem-

po y el espacio, y slo permite comparaciones en estenivel de anlisis. La mortalidad puede estimarse paratodos o algunos grupos de edad, para uno o ambossexos y para una, varias o todas las enfermedades. Lamortalidad se clasifica de la siguiente manera: a) ge-neral y b) especfica.

Mortalidad general

La mortalidad general es el volumen de muertes ocu-rridas por todas las causas de enfermedad, en todoslos grupos de edad y para ambos sexos. La mortalidad

general, que comnmente se expresa en forma detasa, puede ser cruda o ajustada, de acuerdo con eltratamiento estadstico que reciba.

La mortalidad cruda expresa la relacin que exis-te entre el volumen de muertes ocurridas en un pe-riodo dado y el tamao de la poblacin en la que stasse presentaron; la mortalidad ajustada (o estandari-zada) expresa esta relacin pero considera las posiblesdiferencias en la estructura por edad, sexo, etctera,de las poblaciones analizadas, lo que permite hacercomparaciones entre stas. En este caso, las tasas sereportan como tasas ajustadas o estandarizadas. La tasacruda de mortalidad se calcula de acuerdo con la si-

guiente frmula:

nmero de muertes en

el periodo t

poblacin total promedio

en el mismo periodo

Mortalidad especfica

Cuando existen razones para suponer que la mortali-dad puede variar entre los distintos subgrupos de lapoblacin sta se divide para su estudio. Cada una de

las medidas obtenidas de esta manera adopta sunombre segn la fraccin poblacional que se reporte.Por ejemplo, si las tasas de mortalidad se calculan paralos diferentes grupos de edad, sern denominadastasas de mortalidad por edad. De la misma manerapueden calcularse la mortalidad por sexo, por causaespecfica, etctera.

En algunos casos pueden calcularse combinacio-nes de varias fracciones poblacionales, y cuando es as,se especifican los grupos considerados (por ejemplo,mortalidad femenina en edad reproductiva). Las ta-

Tasa mortalidad general= (x 10n)


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sas de mortalidad especfica por edad y sexo se calcu-lan de la siguiente forma:

total de muertes en un grupo de edad

y sexo especficos de la poblacin durante

un periodo dado

poblacin total estimada del mismo grupode edad y sexo en el mismo periodo

Donde TME es la tasa de mortalidad especficapara esa edad y sexo.

Tasa de letalidad. La letalidad es una medida de la gra-vedad de una enfermedad considerada desde el pun-to de vista poblacional, y se define como la proporcinde casos de una enfermedad que resultan mortalescon respecto al total de casos en un periodo especifica-do. La medida indica la importancia de la enfermedad

en trminos de su capacidad para producir la muertey se calcula de la manera siguiente:

nmero de muertes por una enfermedad

en un periodo determinado

nmero de casos diagnosticados de

la misma enfermedad en el mismo periodo

La letalidad, en sentido estricto, es una propor-cin ya que expresa el nmero de defunciones entre elnmero de casos del cual las defunciones forman parte.No obstante, generalmente se expresa como tasa deletalidad y se reporta como el porcentaje de muertes

de una causa especfica con respecto al total de enfer-mos de esa causa.

Medidas de morbilidad

La enfermedad puede medirse en trminos de preva-lencia o de incidencia. La prevalencia se refiere al n-mero de individuos que, en relacin con la poblacintotal, padecen una enfermedad determinada en un mo-mento especfico. Debido a que un individuo slo pue-de encontrarse sano o enfermo con respecto a cualquierenfermedad, la prevalencia representa la probabili-

dad de que un individuo sea un caso de dicha enfer-medad en un momento especfico.

La incidencia, por su parte, expresa el volumende casos nuevos que aparecen en un periodo deter-minado, as como la velocidad con la que lo hacen; esdecir, expresa la probabilidad y la velocidad con la quelos individuos de una poblacin determinada desa-rrollarn una enfermedad durante cierto periodo.

Prevalencia

La prevalencia es una proporcin que indica la frecuen-cia de un evento. En general, se define como la pro-porcin de la poblacin que padece la enfermedad enestudio en un momento dado, y se denomina nica-

mente como prevalencia (p). Como todas las propor-ciones, no tiene dimensiones y nunca puede tomarvalores menores de 0 o mayores de 1. A menudo, seexpresa como casos por 1 000 o por 100 habitantes.

En la construccin de esta medida no siempre seconoce en forma precisa la poblacin expuesta al ries-go y, por lo general, se utiliza slo una aproximacinde la poblacin total del rea estudiada. Si los datos sehan recogido en un momento o punto temporal dado,p es llamada prevalencia puntual.

Prevalencia puntual. La prevalencia puntual es la pro-

babilidad de un individuo de una poblacin de ser uncaso en el momento t, y se calcula de la siguiente ma-nera:

nmero total de casos existentes al momento t

total de la poblacin en el momento t

La prevalencia de una enfermedad aumenta comoconsecuencia de una mayor duracin de la enferme-dad, la prolongacin de la vida de los pacientes sinque stos se curen, el aumento de casos nuevos, la inmi-gracin de casos (o de susceptibles), la emigracin desanos y la mejora de las posibilidades diagnsticas.

La prevalencia de una enfermedad, por su parte, dismi-nuye cuando es menor la duracin de la enfermedad,existe una elevada tasa de letalidad, disminuyen loscasos nuevos, hay inmigracin de personas sanas, emi-gracin de casos y aumento de la tasa de curacin. Enresumen, la prevalencia de una enfermedad dependede la incidencia y de la duracin de la enfermedad.

Dado que la prevalencia depende de tantos facto-res no relacionados directamente con la causa de laenfermedad, los estudios de prevalencia no proporcio-nan pruebas claras de causalidad aunque a vecespuedan sugerirla. Sin embargo, son tiles para valo-

rar la necesidad de asistencia sanitaria, planificar losservicios de salud o estimar las necesidades asisten-ciales.

Anteriormente era comn el clculo de la llama-da prevalencia de periodo (o lpsica), que buscabaidentificar el nmero total de personas que presenta-ban la enfermedad o atributo a lo largo de un periododeterminado. No obstante, debido a las confusiones

TME= (x 10n)

Letalidad (%)= x 100 p= (x 10n)


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que origina, esta medida es cada vez menos empleada,y en materia de investigacin es mejor no utilizarla.

Incidencia

En los estudios epidemiolgicos en los que el prop-

sito es la investigacin causal o la evaluacin demedidas preventivas, el inters est dirigido a la me-dicin del flujo que se establece entre la salud y la en-fermedad, es decir, a la aparicin de casos nuevos.Como ya se mencion anteriormente, la medida epi-demiolgica que mejor expresa este cambio de estadoes la incidencia, la cual indica la frecuencia con queocurren nuevos eventos. A diferencia de los estudiosde prevalencia, los estudios de incidencia inician conpoblaciones de susceptibles libres del evento en lascuales se observa la presentacin de casos nuevos a lolargo de un periodo de seguimiento. De esta manera,

los resultados no slo indican el volumen final de ca-sos nuevos aparecidos durante el seguimiento sino quepermiten establecer relaciones de causa-efecto entre de-terminadas caractersticas de la poblacin y enferme-dades especficas. La incidencia de una enfermedadpuede medirse de dos formas: mediante la tasa de in-cidencia (basada en el tiempo-persona) y mediante laincidencia acumulada (basada en el nmero de perso-nas en riesgo). La tasa de incidencia (tambin deno-minada densidad de incidencia) expresa la ocurrenciade la enfermedad entre la poblacin en relacin conunidades de tiempo-persona, por lo que mide la ve-locidad de ocurrencia de la enfermedad. La incidencia

acumulada, en cambio, expresa nicamente el volu-men de casos nuevos ocurridos en una poblacin du-rante un periodo, y mide la probabilidad de que unindividuo desarrolle el evento en estudio. La inciden-cia acumulada, por esta razn, tambin es denomi-nada riesgo.

Tasa de incidencia o densidad de incidencia. La tasa de in-cidencia (TI) es la principal medida de frecuencia deenfermedad y se define como el potencial instant-neo de cambio en el estado de salud por unidad detiempo, durante un periodo especfico, en relacin con

el tamao de la poblacin susceptible en el mismo pe-riodo. Para que una persona se considere expuesta alriesgo en el periodo de observacin debe iniciar stesin tener la enfermedad (el evento en estudio).

El clculo del denominador de la TI se realiza su-mando los tiempos libres de enfermedad de cada unode los individuos que conforman el grupo y que perma-necen en el estudio durante el periodo. Este nmero semide generalmente en aos, pero pueden ser meses,

semanas o das, y se conoce como tiempo en riesgo otiempo-persona.

El nmero de individuos que pasan del estadosano al estado enfermo durante cualquier periodo de-pende de tres factores: a) del tamao de la poblacin,b) de la amplitud del periodo de tiempo, y c) del po-

der patgeno de la enfermedad sobre la poblacin. Latasa de incidencia mide este poder, y se obtiene divi-diendo el nmero observado de casos entre el tiempototal en el que la poblacin ha estado en riesgo, equi-valente a la sumatoria de los periodos individualesen riesgo. Al sumar periodos de observacin que pue-den variar de uno a otro individuo y considerar slo eltiempo total en riesgo la TI corrige el efecto de entraday salida de individuos al grupo durante el periodo deseguimiento.

A menudo no es posible calcular exactamente laduracin del tiempo-persona para los individuos que

ya no estn en riesgo, debido a que desarrollaron laenfermedad. No obstante, para este grupo el valortotal del tiempo-persona en riesgo puede estimarsede manera aproximada y generalmente satisfactoriamultiplicando el tamao medio de la poblacin por laduracin del periodo de observacin.

La TI no es una proporcin como la prevalenciay la incidencia acumulada dado que el denominadorexpresa unidades de tiempo y, en consecuencia, midecasos por unidad de tiempo. Esto hace que la magni-tud de la TI no pueda ser inferior a cero ni tenga lmitesuperior. La frmula general para el clculo de la TI esla siguiente:

nmero de casos nuevos

suma de todos los periodos libres

de la enfermedad durante el periodo

definido en el estudio (tiempo-persona)

Incidencia acumulada. La incidencia acumulada (IA) sepuede definir como la probabilidad de desarrollar elevento, es decir, la proporcin de individuos de unapoblacin que, en teora, desarrollaran una enfer-medad si todos sus miembros fuesen susceptiblesa ella y ninguno falleciese a causa de otras enferme-

dades. Tambin se ha definido simplemente como laprobabilidad, o riesgo medio de los miembros deuna poblacin, de contraer una enfermedad en un pe-riodo especfico.

Las cifras obtenidas mediante el clculo de la IAson relativamente fciles de interpretar y proporcio-nan una medida sumamente til para comparar los di-ferentes riesgos de distintas poblaciones. Para calcularla IA en el numerador se coloca el nmero de personas

Tasa de incidencia=


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que desarrollan la enfermedad durante el periodo deestudio (llamados casos nuevos) y en el denominadorel nmero de individuos libres de la enfermedad alcomienzo del periodo y que, por tanto, estaban en ries-go de padecerla. La incidencia acumulada es una pro-porcin y, por lo tanto, sus valores slo pueden variar

entre 0 y 1. A diferencia de la tasa de incidencia la IAes adimensional. Su frmula es la siguiente:

nmero de personas que contraen la enfermedad

en un periodo determinado

numero de personas libres de la enfermedad en la

poblacin expuesta al riesgo en el inicio del estudio

Como la duracin del periodo de observacininfluye directamente sobre la IA su amplitud debeconsiderarse siempre que se interprete esta medida.Cuando los miembros de una poblacin tienen dife-

rentes periodos bajo riesgo debido a que se incor-poran o abandonan el grupo a lo largo del periodo deseguimiento la IA no puede calcularse directamente.

Medidas de asociacin o de efecto

Las medidas de asociacin son indicadores epidemio-lgicos que evalan la fuerza con la que una determi-nada enfermedad o evento de salud (que se presumecomo efecto) se asocia con un determinado factor (quese presume como su causa).

Epidemiolgicamente, las medidas de asociacinson comparaciones de incidencias: la incidencia de la

enfermedad en las personas que se expusieron al fac-tor estudiado (o incidencia entre los expuestos) contrala incidencia de la enfermedad en las personas que nose expusieron al factor estudiado (o incidencia entrelos no expuestos). Estadsticamente, lo que estos in-dicadores miden es la magnitud de la diferencia ob-servada. Debido a que las medidas de asociacinestablecen la fuerza con la que la exposicin se asociaa la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estasmedidas permiten realizar inferencias causales, espe-cialmente cuando se pueden evaluar mediante unafuncin estadstica. En este documento se abordar

el clculo de medidas de asociacin para variablesdicotmicas.

Las medidas de asociacin ms slidas se calcu-lan utilizando la incidencia, ya que esta medida de fre-cuencia nos permite establecer, sin ninguna duda, queel efecto (el evento o enfermedad) es posterior a la causa(la exposicin). En estos casos, se dice, existe una co-rrecta relacin temporal entre la causa y el efecto. Em-pero, en los estudios en los que no existe suficienteinformacin para calcular la incidencia (como las

encuestas transversales y la mayora de los estudiosde casos y controles) no es posible calcular la inciden-cia. En estos casos puede estimarse la asociacin entreel evento y la exposicin al comparar las prevalenciasa partir de la razn de prevalencias (RP) o de produc-tos cruzados (RPC).

En general, hay dos tipos de medidas de asocia-cin: las de diferencia (o de efecto absoluto) y las derazn (o de efecto relativo).

Medidas de diferencia

Como indica su nombre, estas medidas expresan ladiferencia existente en una misma medida de frecuen-cia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones.

En general, las medidas de diferencia indican lacontribucin de un determinado factor en la produc-cin de enfermedad entre los que estn expuestos a l.

Su uso se basa en la suposicin de que tal factor esresponsable de la aparicin de la enfermedad y en lapresuncin de que, de no existir, los riesgos en am-bos grupos seran iguales. Por este motivo, se dice quelas medidas de diferencia indican el riesgo de enfer-mar que podra evitarse si se eliminara la exposicin.Como sinnimo se emplea el trmino riesgo atribui-ble. Estas medidas se calculan de la siguiente manera:

Diferencia = Ei- Eox 100

donde,

Ei es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo ex-puesto, y

Eoes la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no ex-

puesto.

El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor =0 indica no-asociacin (valor nulo).

Valores 0 indica asociacin positiva y puede tomar valores

positivos hasta infinito.

Debe sealarse que el trmino riesgo atribuible ca-rece de justificacin cuando no existe una relacin cau-sa-efecto entre la exposicin y la enfermedad. Noobstante, como la diferencia de incidencias ya sea di-ferencia de tasas de incidencia (DTI) o diferencia deriesgos (DR) puede llegar a indicar diferencias verda-deramente atribuibles a la exposicin, estas medidasse siguen usando para estimar la magnitud de proble-

IA=


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mas de salud pblica, aunque ya casi nunca se usan eninvestigacin.

La diferencia de prevalencia (DP), usada en estu-dios transversales, puede ser en algunas condicionesun estimador aceptable de la diferencia de incidencia,pero sus resultados slo indican asociacin y no cau-

salidad.

Medidas de razn

Estas medidas tambin cuantifican las discrepanciasen la ocurrencia de enfermedad en grupos que difie-ren en la presencia o no de cierta caracterstica. Comose seal antes, una razn puede calcularse tanto parados eventos en una misma poblacin como para unsolo evento en dos poblaciones. Las razones que conmayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, yse obtienen con la siguiente frmula:

medida de frecuencia en un grupo expuesto (Ei)

medida de frecuencia de un grupo no expuesto (Eo)

La razn representa cuntas veces ms (o menos)ocurrir el evento en el grupo expuesto al factor, com-parado con el grupo no expuesto. El resultado se in-terpreta de la siguiente forma:

Valor =1 indica ausencia de asociacin, no-asociacin o

valor nulo.

Valores 1 indica asociacin positiva, factor de riesgo.

0 1

factor protector valor nulo factor de riesgo

La interpretacin de estas medidas se basa en elhecho de que si se dividen dos cantidades entre s yel resultado es 1, estas cantidades son necesariamenteiguales, y tener o no la caracterstica estudiada es lomismo, pues ello no afecta la frecuencia de enferme-dad. Cuando, en cambio, la razn es mayor de 1, elfactor se encuentra asociado positivamente con el ries-go de enfermar y la probabilidad de contraer el padeci-

miento ser mayor entre los expuestos. Si el resultadoes menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestoscontra esa enfermedad.

Conforme el resultado se aleja ms de la unidad,la asociacin entre el factor y la enfermedad es msfuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermarentre los expuestos es cuatro veces mayor que entrelos no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaraque el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatroveces menor que entre los no expuestos.

La incidencia y la mortalidad son las medidas defrecuencia ms empleadas en la construccin de lasmedidas de razn. Con la densidad de incidencia seobtiene la razn de densidad de incidencia (RDI), ycon la incidencia acumulada se obtiene la razn deincidencia acumulada (RIA) tambin llamado riesgo

relativo (RR). Ambas medidas que se obtienen en es-tudios de cohorte permiten asumir inferencia etio-lgica, ya que siempre implican la posibilidad deestablecer adecuadamente una relacin de tempora-lidad causal.

Razn de densidad de incidencia

Esta medida es til para identificar la velocidad con laque se pasa del estado sano al de enfermo segn seest expuesto o no a determinado factor.

Razn de incidencia acumulada o riesgo relativo

Compara el riesgo de enfermar del grupo de expuestos(IA

i) con el riesgo de enfermar del grupo de no expues-

tos (IAo). Es til si lo que se desea es conocer la proba-

bilidad de padecer la enfermedad en funcin de laexposicin, y es la medida que mejor refleja su aso-ciacin.

IAi a/niIA

o c/n

o

donde,

IAies la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre

los expuestos, y

IAoes la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre

los no expuestos (para observar grficamente la ubicacin

de las celdas a, c, niy n

o, vase la tabla de 2 X 2).

Razn de prevalencias

La razn de prevalencias (RP) se utiliza en los estu-dios transversales y se calcula de forma similar a laestimacin del RR en los estudios de cohorte. Si la du-

racin del evento que se estudia es igual para expues-tos y no expuestos, la RP puede ser buen estimador dela velocidad con la que se pasa del estado sano alde enfermo, pero, en general, esta medida subestimala RDI.

Razn de productos cruzados

La razn de productos cruzados (RPC u OR) se estimaen los estudios de casos y controles donde los su-

RR= =

Razn=


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jetos son elegidos segn la presencia o ausencia deenfermedad, desconocindose el volumen de la po-blacin de donde provienen por lo que no es posiblecalcular la incidencia de la enfermedad. La RPC tam-bin se conoce con los trminos en ingls odds ratio (OR)y relative odds, y en espaol como razn de momios (RM),

razn de ventaja y razn de disparidad . La RM es unbuen estimador de la RDI, sobre todo cuando los con-troles son representativos de la poblacin de la que hansido seleccionados los casos. La RM tambin puede serun buen estimador del RR. Esta medida se calcula obte-niendo el cociente de los productos cruzados de unatabla tetracrica:

a/c ad

b/d bc

donde,

casos controles

Total de

presente a b expuestos (ni)

Exposicin ausente c d Total de no

expuestos (no)

Total (mi) Total (mo) Total de

sujetos (n)

Al igual que en las medidas anteriores, esta fr-mula expresa el caso ms sencillo, cuando la exposi-cin y la enfermedad se reportan simplemente comopresentes o ausentes.

El resultado se interpreta de la misma forma queen el resto de las medidas de razn. Cuando la OR tie-ne un valor de 1 (o nulo), el comportamiento del factores indiferente; si el valor es superior a 1, el factor puedeconsiderarse como de riesgo, y si es inferior a 1 es va-lorado como factor protector.

Medidas de impacto potencial

La razn de densidad de incidencia, el riesgo relativoy la razn de momios describen la asociacin entre laexposicin y el evento en trminos de la magnitud de

la fuerza de la asociacin entre estos, informacinque es muy importante cuando evaluamos la exis-tencia de asociaciones causales. Sin embargo, estasmedidas no se pueden traducir fcilmente en el con-texto de la salud de la poblacin. Qu tan importantees una exposicin? Qu proporcin de las enferme-dades se pueden atribuir a esta variable? Para poderestimar el efecto de cierta exposicin en la poblacinen estudio o en la poblacin blanco se requiere esti-

mar otro tipo de medidas, conocidas como medidasde impacto.

Las principales medidas de impacto potencial sonel riesgo atribuible (o fraccin etiolgica), que se es-tima cuando el factor de exposicin produce un incre-mento en el riesgo (RR>1), y la fraccin prevenible,

relacionada con factores que producen una dismi-nucin en el riesgo (RR


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RM-1

RM

Para ilustrar su interpretacin y clculo suponga-mos que se desea estimar el RAP

Expde los resultados

derivados de un estudio de casos y controles sobre ta-

baquismo y cncer pulmonar. En el mencionado es-tudio se documenta un asociacin entre el riesgo decncer de pulmn y el tabaquismo (RM) de 12.5. ElRAP

Expse podra estimar dividiendo 12.5 menos 1 en-

tre 12.5, lo que dara un RAPExp

de 0.92 (o 92%), lo queindicara que el 92 % de los casos de cncer pulmonaren el grupo expuesto al tabaco podran atribuirse aesta exposicin. Esto significa que el RAPExpindica elporcentaje de casos en el grupo expuesto que se po-dra prevenir si se eliminara la exposicin, asumiendoque la exposicin es la nica causa del evento y que elresto de las causas de cncer de pulmn se distribu-

yen de igual manera entre los fumadores (grupo ex-puesto) y los no fumadores (grupo no expuesto), comose indica en la figura 1. Para el ejemplo anterior indi-cara que se podran prevenir cerca del 92% de los ca-sos de cncer de pulmn que ocurren en el grupo defumadores.

El RAPP se puede considerar como una proyec-cin del RAP

Exphacia la poblacin total. En este caso,

los resultados obtenidos en el grupo de expuestos seextrapolan hacia la poblacin blanco estimando el im-pacto de la exposicin a nivel poblacional. Siguiendoel ejemplo anterior, la estimacin del RAPP nos indica-ra cuntos casos de cncer de pulmn en la poblacin

total son atribuibles al tabaco o se podran evitar supo-

niendo que se eliminara el tabaquismo en la poblacingeneral. EL RAPP se estima ponderando el RAP

Expde

acuerdo con la proporcin de sujetos expuestos en lapoblacin blanco. El RAPP se puede estimar utilizan-do la siguiente formula:

Pe (RDI-1)Pe (RDI-1)+1

Al igual que en el caso anterior, el RAPP se puedeestimar para estudios de cohorte, donde se estima laincidencia acumulada, o en estudios de casos y con-troles, donde se estima la razn de momios. En esteultimo caso, se puede utilizar la prevalencia de expo-sicin en los controles para estimar la prevalencia enla poblacin blanco o poblacin de referencia. En elestudio antes mencionado sobre tabaquismo y cncerpulmonar se observo una prevalencia del 28.5 de taba-

quismo en el grupo control. Dado que la serie de con-troles se puede considerar como representativa de lapoblacin base, en este estudio se podra estimar di-rectamente el RAPP, lo que dara una fraccin de 0.76.Esta ultima cifra indicara que, en la poblacin blanco,el 76% de los casos de cncer pulmonar pueden seratribuidos al tabaquismo, asumiendo que el tabaquis-mo es su nica causa.

Mediante el calculo del RAPExp

y del RAPP es posi-ble identificar diversos escenarios:

a) Con un RR alto y una prevalencia de expuestosalta, la reduccin del riesgo de enfermedad puede

considerarse como de alto impacto.b) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expues-

tos es alta, la supresin del factor de riesgo poseeun impacto moderado, pero notable entre los ex-puestos.

c) Cuando el RR es alto pero la prevalencia de ex-puestos es baja, la eliminacin del factor de riesgotiene un impacto relativamente bajo tanto entre lapoblacin blanco como entre los expuestos, y

d) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expues-tos tambin es baja, la eliminacin del factor deriesgo no es una prioridad en salud pblica, ya

que su impacto en la poblacin blanco y en losexpuestos sera irrelevante.

Fraccin prevenible

Esta medida se aplica cuando a partir de las medidasde asociacin se obtienen factores protectores o nega-tivos (RR < 1). Tambin existen dos modalidades: frac-cin prevenible poblacional y fraccin prevenible entreexpuestos.

FIGURA1. REPRESENTACINHIPOTTICADEUNESTUDIODECOHORTEPARAEVALUARELEFECTODELTABAQUISMOSOBREELRIESGODEDESARROLLARCNCERDEPULMN

RAPP=

RAPexp=

Fraccin atribuible a la exposicinen expuestos

Casos por la accin deltabaquismo +casos por laaccin de otros agentes

Fraccin atribuible al tabaquismoFraccin atribuible a otras causas

Casos por la accinde otros agentes

No expuesto a Expuesto atabaquismo tabaquismo

In

cidenciadecncerpulmonar


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ACTUALIZACIONES



La fraccin prevenible poblacional es la propor-cin de todos los casos nuevos que potencialmentepodran haber ocurrido entre la poblacin general enun determinado periodo en ausencia de una expo-sicin protectora especfica; o bien, es la proporcinde casos potenciales que seran realmente prevenibles

o evitados si existiera la exposicin entre la poblacin.Finalmente, la fraccin prevenible para los expues-

tos es la proporcin de casos nuevos entre los expuestosque potencialmente podra haber ocurrido en un deter-minado periodo en ausencia de una exposicin parti-cular. Es decir, es la proporcin de casos expuestospotenciales que realmente se evitaran si la poblacinse expusiera al factor protector.

Bibliografa

1. MacMahon B, Pugh TF. Epidemiology. Principles and methods. Boston:Little Brown & Co., 1970.2. Kleimbaum DG, Kupper LL, Morgenstern H. Epidemiologic research.Ney York (NY): Van Nostrand Reinhold Co., 1982.

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144 salud pblica de mxico / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000

Hernndez-Avila M y col.

(1) Centro de Investigacin en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pblica (INSP), Mxico.(2) Centro de Investigacin en Sistemas de Salud, INSP, Mxico.

Solicitud de sobretiros: Mauricio Hernndez Avila, Centro de Investigacin en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pblica.Avenida Universidad 655, colonia Santa Mara Ahuacatitln, 62508 Cuernavaca, Morelos, Mxico.

Correo electrnico: [email protected]

Los principales objetivos de la investigacin epi-demiolgica son, por un lado, describir la distri-

bucin de las enfermedades y eventos de salud en

poblaciones humanas y, por otro, contribuir al descu-brimiento y caracterizacin de las leyes que gobiernano influyen en estas condiciones. La epidemiologa norepresenta un dominio del conocimiento claramentedelimitado como el que tienen otras ciencias mdicascomo, por ejemplo, la bioqumica o la fisiologa. Laepidemiologa se emplea en las distintas ramas dela medicina como una herramienta para el estudiode diferentes enfermedades o eventos relacionados conla salud, especialmente cuando se busca evaluar la re-percusin de stos en el mbito de la poblacin. As,es posible encontrar aplicaciones de la epidemiologatanto para definir los mecanismos de transmisin de

una enfermedad infecciosa como para evaluar la res-puesta mdica organizada para contender con la mis-ma o para evaluar el impacto, en el mbito poblacional,del desarrollo de resistencia a los diferentes trata-mientos. El principal objetivo de la epidemiologa esdesarrollar conocimiento de aplicacin a nivel pobla-cional (cuadro I), y por esta razn es considerada comouna de las ciencias bsicas de la salud pblica.

La informacin necesaria para cumplir con los ob-jetivos de la investigacin epidemiolgica, ya sea detipo descriptivo o analtico, se deriva de la experimen-tacin con seres humanos o, ms frecuentemente, de

la observacin directa de grupos poblacionales. A pe-sar de que para la epidemiologa es de inters princi-

pal derivar conocimiento de aplicacin poblacional, ra-ramente estudia a la poblacin en su conjunto. Por ello,tanto para la experimentacin con voluntarios como

para la observacin de grupos poblacionales es nece-sario desarrollar estrategias muestrales y de medicinque permitan, en primera instancia, estudiar subgru-pos de la poblacin y, en un segundo trmino, hacerextrapolaciones del conocimiento generado hacia el to-tal de la poblacin. La validez de la informacin deri-vada de los estudios epidemiolgicos depende demanera importante de lo adecuado y apropiado de losmtodos utilizados. El reconocimiento de la impor-tancia que tienen los aspectos metodolgicos como un

Diseo de estudios epidemiolgicosMauricio Hernndez-Avila, Ph.D.,(1) Francisco Garrido-Latorre, M. en C.,(2)

Sergio Lpez-Moreno, M.C.(2)

Cuadro I

PRINCIPALESUSOSDELAEPIDEMIOLOGAENSALUDPBLICA

Identificacin de la historia natural de las enfermedades Descripcin de la distribucin, frecuencia y tendencias de la enfer-

medad en las poblaciones Identificacin de la etiologa y los factores de riesgo para la aparicin

y desarrollo de enfermedades Identificacin y explicacin de los mecanismos de transmisin y di-

seminacin de las enfermedades Identificacin de la magnitud y tendencias de las necesidades de salud Identificacin de la magnitud, vulnerabilidad y formas de control de

los problemas de salud Evaluacin de la eficacia y efectividad de las intervenciones teraputicas Evaluacin de la eficacia y efectividad de la tecnologa mdica Evaluacin del diseo y ejecucin de los programas y servicios de

salud


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Diseo de estudios epidemiolgicos ACTUALIZACIONES

eje necesario para el desarrollo y avance del cono-cimiento epidemiolgico ha propiciado que se asumacomo un objetivo mismo de la epidemiologa el de-sarrollo y el estudio de nuevos mtodos de aplicacinen el campo. Esto, sin duda, ha contribuido de maneraimportante a mejorar la calidad y la validez del cono-

cimiento derivado de estudios epidemiolgicos y aconsolidar a la epidemiologa como una ciencia bsicanecesaria para el avance de la salud pblica y de lamedicina.

En este trabajo se hace una revisin y una actua-lizacin de los principales diseos epidemiolgicosutilizados en investigaciones de tipo epidemiolgicopara conformar los grupos poblacionales de estudio.Asimismo, se propone un esquema de clasificacinde dichas estrategias, conforme a una escala ordinalen trminos de la evidencia que aporta cada diseopara establecer relaciones causa efecto entre dos va-

riables de inters.En diferentes libros de texto y trabajos que abor-dan la aplicacin y desarrollo de los mtodos epide-miolgicos se han propuesto diversos esquemas paraagrupar y caracterizar a los distintos tipos de estudio,los cuales se han clasificado de acuerdo con: a) el tipode asignacin de la exposicin o variable en estudio;b) el nmero de mediciones que se realiza en cadasujeto de estudio para verificar la ocurrencia del even-to o cambios en la exposicin; c) la temporalidad delinicio de la exposicin o de la ocurrencia del evento;d) los criterios utilizados para la seleccin de la pobla-cin a estudiar, y e) la unidad de anlisis donde se mide

el evento en estudio (cuadro II).1-5

En trminos de causalidad la asignacin de la ex-posicin* es el criterio ms importante de clasificaciny divide a los estudios epidemiolgicos en tres tipos:a) experimentales, cuando el investigador controla laexposicin y utiliza la aleatorizacin como mtodo deasignacin; b) pseudo-experimentales (o de inter-

vencin no aleatorizados), cuando el investigador con-trola la exposicin pero no utiliza procedimientos dealeatorizacin en la asignacin, y c) no-experimentalesu observacionales, cuando la exposicin ocurre sin laparticipacin del investigador y de acuerdo con varia-bles que estn fuera de control del investigador.

De acuerdo con el nmero de mediciones que serealiza en cada sujeto de estudio para medir la ocu-rrencia del eventoo cambios en la variable de expo-sicin a lo largo del tiempo, los estudios se puedendividir en: a) longitudinales, cuando se realizan almenos dos mediciones: la medicin basal para de-

terminar el estado inicial y una subsecuente para

* En este trabajo utilizaremos el trmino exposicin para referirnosa la variable en estudio. Utilizaremos exposicin como un trminode significado amplio, que puede abarcar desde la exposicin auna bacteria o una sustancia txica hasta la exposicin a un su-plemento nutricional, una vacuna, un programa de salud o unestilo de vida.

Utilizaremos el trmino evento para referirnos a la variable res-puesta o cambio que se espera detectar con relacin a la expo-sicin. Se utiliza tambin de manera amplia y puede referirsetanto a la ocurrencia de una enfermedad, como al cambio de es-tado o cambio promedio en una variable continua; por ejemplo,cambio en las concentraciones de colesterol srico o seroconver-sin despus de aplicada una vacuna.

Cuadro II

CLASIFICACIN DELOSESTUDIOSEPIDEMIOLGICOS

Tipo de estudio Asignacin de la exposicin Nmero de Criterios de seleccin Temporalidad Unidad observaciones de la poblacin de anlisis por individuo en estudio

Ensayo aleatorizado Aleatoria Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo

Pseudo-experimentales Por conveniencia Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo

Cohorte Fuera de control del investigador Longitudinal Exposicin Prospectivo Individuo

o retrospectivoCasos y controles Fuera de control del investigador Longitudinal o transversal Evento Prospectivo Individuo

o retrospectivo

Estudio de encuesta Fuera de control del investigador Transversal N inguno Retrospectivo Individuo

Ecolgico o de conglomerado Fuera de control del investigador Longitudinal o transversal Ninguno Retrospectivo Grupo

(o poblacin)


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ACTUALIZACIONES



determinar la ocurrencia del evento, y b) transversales,cuando se realiza una sola determinacin en los su-jetos de estudio y se evalan de manera concurrente laexposicin y el evento de inters.

En trminos de causalidad existe una diferenciaimportante entre estos dos tipos de estudio, ya que en

los longitudinales es posible verificar que la exposi-cin antecede a la ocurrencia del evento, con lo que secumple el principio temporal de causalidad la causaantecede al efecto; en tanto que en los transversa-les resulta imposible verificar este tipo de relacionescuando se estudian exposiciones que cambian con eltiempo. Los estudios transversales s pueden propor-cionar informacin valiosa cuando se estudian fac-tores que no varan (como el sexo y la carga gentica)o exposiciones nicas que no cambian con el tiempo(por ejemplo, el caso de la poblacin expuesta a unabomba atmica).

El criterio de temporalidad en la ocurrencia delevento se utiliza para distinguir entre los estudios re-trospectivos y prospectivos. El punto de referencia paraesta clasificacin es la ocurrencia del evento de inters(la variable respuesta). Si al inicio del estudio, el even-to investigado ya ocurri y el investigador planeareconstruir su ocurrencia en el pasado utilizando re-gistros o entrevistando a los mismos sujetos de estu-dio, se considera que el estudio es retrospectivo. Si laocurrencia del evento se registra durante el estudio,es decir, si los sujetos de estudio estn libres del even-to de inters al iniciar su participacin en el estudio, eldiseo se considera de tipo prospectivo. En general,

podramos afirmar que los estudios prospectivostienen mayor puntaje en la escala de causalidad, dadoque en este tipo de estudios se pueden disear instru-mentos para la medicin y registro del evento que ase-guren la calidad de las mediciones. En cambio, en losestudios retrospectivos la calidad de medicin y regis-tro del evento dependen con frecuencia de instrumen-tos que no fueron diseados de manera expresa paraobservar el evento en cuestin ni para responder a losobjetivos de la investigacin. Los estudios que inclu-yen eventos que ocurrieron antes de iniciar la inves-tigacin y eventos evaluados de manera prospectiva

son referidos en algunos textos como mixtos o am-bispectivos.3

La seleccin de los participantes en el estudio sepuede llevar a cabo de acuerdo con la exposicin, elevento o sin considerar ninguna de estas caracters-ticas de los sujetos elegibles para el estudio. La selec-cin con base en estos atributos se utiliza con frecuenciapara distinguir entre los diferentes estudios epidemio-lgicos de tipo observacional. Cuando los sujetos sonseleccionados con base en la exposicin, es decir, se

elige un grupo expuesto y uno no expuesto, en los queposteriormente se determinar la ocurrencia delevento, se considera que se trata de un estudio de co-horte. En contraste, cuando se selecciona a los parti-cipantes con base en el evento de estudio, es decir, seelige de manera independiente un grupo de sujetos

que tienen el evento de inters (casos) y un grupo desujetos que no lo tienen (controles) y en estos gruposse determina la exposicin, entonces hablamos de unestudio de casos y controles. Finalmente, cuando la se-leccin es indistinta de la ocurrencia de la exposicino del evento, es decir, los sujetos de estudio son selec-cionados sin considerar informacin sobre la exposi-cin o el evento, y la ocurrencia de stos se determinauna vez conformada la poblacin en estudio, entonceslos estudios se denominan de encuesta, aunque algunostextos tambin los clasifican como de tipo transversal.2

La caracterstica principal de esta ltima estrategia de

muestreo es que la evaluacin de la exposicin y de laocurrencia del evento se hacen de manera simultnea.En trminos de causalidad se puede decir, de manerageneral, que los estudios de cohorte tienen mayor pesoque los estudios de casos y controles y que los trans-versales. Sin embargo, es importante mencionar quelos estudios de casos y controles, con ciertas caracters-ticas, pueden ser tan informativos (en trminos de cau-salidad) como un estudio de cohorte.

Por ltimo, la unidad de anlisis se ha utilizadopara clasificar a los estudios en ecolgicos (de conglo-merados) e individuales. A diferencia de los estudiosindividuales, en los que la unidad de anlisis es el in-

dividuo y se cuenta con al menos una medicin de cadauno de ellos, en los estudios ecolgicos la unidad deanlisis es un grupo (por ejemplo, un pas o una regin)y se cuenta con el promedio de eventos o de expo-sicin para el grupo, desconocindose a nivel indivi-dual la condicin de evento o exposicin para cadaindividuo de la poblacin. Este tipo de estudios con-lleva problemas importantes en su interpretacin yaque, dado que los datos se encuentran agrupados, noes posible corregir por diferencias en otras variables(posibles variables confusoras*) que pudieran explicarlos resultados observados. Por esta razn, los resulta-

dos de este tipo de estudios tienen el peso ms bajo enla escala de causalidad.

A continuacin describiremos brevemente las ca-ractersticas de las principales estrategias epidemio-lgicas utilizadas para estudiar grupos poblacionales.

* Una variable confusora est asociada con la exposicin y el even-to en estudio, por lo que una diferencia en su distribucin en losgrupos que se comparan puede distorsionar los resultados.


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Ensayos epidemiolgicos aleatorizados

Los ensayos epidemiolgicos aleatorizados son estu-dios experimentales que, cuando se llevan a cabo demanera adecuada, proporcionan el mximo gradode evidencia para confirmar la relacin causa efecto

entre la exposicin y el evento en estudio. Se distinguende los estudios observacionales (no experimentales)porque el investigador tiene control sobre la asigna-cin de la exposicin y porque sta se lleva a cabo me-diante un proceso aleatorio. Adems, dado que se tratade estudios longitudinales y prospectivos, y en los quela unidad de anlisis es el individuo, es posible pre-venir la introduccin de sesgos y lograr altos ndicesde validez. En este tipo de estudios es posible mini-mizar la ocurrencia de sesgos mediante tres proce-dimientos, los cuales tienen como objetivo garantizarla comparabilidad: a) de intervenciones (o de la ex-

posicin), b) de los grupos en estudio, y c) de los pro-cedimientos para recopilar la informacin obtenidade la poblacin en estudio.5

La comparabilidad de intervenciones es indica-tiva de la pureza del contraste entre los grupos expe-rimentales, y se refiere a que la nica diferencia entrelas exposiciones que se comparan es la parte o sustanciaactiva de la exposicin en estudio. El concepto de com-parabilidad de intervenciones se puede entender comouna extensin en epidemiologa del concepto de efectoplacebo observado de los ensayos clnicos. Este concep-to se deriva del hecho de que el efecto de un medica-mento es el resultado de la suma de dos componentes:

uno, causado por la sustancia activa del medicamentoy, otro, producido por la accin de recibir atencin opor el componente psicolgico asociado con la idea derecibir un medicamento. La idea de identificar unaintervencin exactamente igual a la que se pretendeprobar, pero sin la sustancia activa, es precisamenteeliminar de la comparacin el efecto atribuido al pla-cebo y de esta manera estimar nicamente la dife-rencia atribuible a la sustancia activa o intervencinen cuestin.

La comparabilidad de poblaciones se logra cuan-do los grupos experimentales que reciben las diferen-

tes intervenciones son similares en todas y cada unade las caractersticas que pudieran tener relacincon el evento en estudio o con la manera en que actala exposicin. En trminos epidemiolgicos este con-cepto indica la ausencia de factores de confusin omodificacin de efecto. En una situacin ideal, la com-parabilidad de poblaciones se podra lograr obser-vando a los mismos sujetos en estudio en condicionesexperimentales diferentes. Sin embargo, las condi-ciones necesarias para que esto ocurra raramente se

consiguen en el contexto epidemiolgico. Como alter-nativa para lograr la comparabilidad de poblacionesse ha utilizado la aleatorizacin. Mediante este pro-ceso se deja al azar la distribucin de los sujetos en losdiferentes grupos experimentales y se espera que enpromedio los grupos tengan caractersticas compara-

bles. Es importante mencionar que la comparabilidadque se obtiene con la asignacin aleatoria a los gruposexperimentales depende del tamao muestral, y quela simple aleatorizacin no garantiza completamenteque las variables se distribuirn homogneamente enlos distintos grupos de intervencin. Dado que las va-riables se distribuyen al azar ser siempre necesarioverificar el resultado de la aleatorizacin, debido a queexiste la posibilidad de no funcionar adecuadamente.Esto se puede llevar a cabo comparando la distribucinde las variables medibles en los diferentes grupos ex-perimentales. La distribucin homognea de estas

variables entre los grupos experimentales sera indi-cativa de xito en la aleatorizacin.Por ltimo, la comparabilidad de la informa-

cin se logra cuando se utilizan exactamente los mis-mos mtodos de seguimiento y de medicin en todoslos participantes en el estudio. Una manera de lograresto es cegando o enmascarando a los evaluadores y alos participantes en el estudio respecto a la condicinde exposicin. Si el o los evaluadores desconocen lapertenencia de los sujetos que evalan, con relacina los grupos experimentales, es probable que la me-dicin no se vea afectada por esta informacin. Laignorancia, en este caso, hace que los grupos sean

tratados en igual forma. Si se pusiera especial intersen determinar la ocurrencia del evento en el grupo ex-perimental, los resultados podran ser errneos dadala diferencia en los procedimientos utilizados. Esteconcepto abarca tanto la calidad de la informacincomo la proporcin de los sujetos en estudio que sepueden perder durante el seguimiento en cada grupoexperimental. La prdida diferencial de participantespuede ocasionar errores importantes. Algunos tex-tos refieren este ltimo problema dentro de los sesgosde seleccin.2

Los pasos para la realizacin de este tipo de estu-

dios (figura 1) incluyen la definicin de la poblacinblanco, que es aquella a la cual se pretenden extrapolarlos resultados del estudio. Al aplicar los criterios de in-clusin en el estudio se define la poblacin elegible yde esta poblacin se seleccionan los participantes en elestudio; esto ltimo se puede llevar a cabo ya seamediante el reclutamiento de voluntarios o mediantela seleccin de una muestra representativa de la pobla-cin blanco. Es importante mencionar que siempre quese trabaja con poblaciones humanas se tendr un grupo


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ACTUALIZACIONES



autoseleccionado de la poblacin que corresponde a

aquellos sujetos que otorgan el consentimiento infor-mado para participar en el proceso experimental. Laautoseleccin o la seleccin de un grupo representa-tivo de la poblacin blanco tiene un alto grado de im-portancia en trminos de la validez externa* de losresultados, ya que stos sern aplicables a la poblacinblanco en la medida de que la poblacin en estudiorepresente adecuadamente a esta poblacin. Una vezidentificados los participantes en el estudio y que s-tos han dado su consentimiento para participar en elproceso experimental, los sujetos se asignan de maneraaleatoria a los grupos experimentales (figura 1). Poste-riormente, los sujetos se siguen en el tiempo con el fin

de documentar la ocurrencia del evento en estudio yposibles cambios en otras covariables de inters.

Algunos textos4 mencionan la existencia de ungrupo intermedio entre los estudios experimentales yno experimentales; stos son llamados quasi-experi-mentales. En estos diseos el investigador controla laasignacin de la exposicin, sin embargo, esta asig-nacin no se hace de manera aleatoria. Este tipo deestudios de intervencin incluye los diseos tipo antesy despus o de comparacin concurrente.

En los estudios observacionales (no experimen-tales) la asignacin de la exposicin ocurre sin la par-

ticipacin del investigador. En este tipo de diseos escomn que la exposicin ya haya ocurrido al iniciar elestudio, y que sta se haya dado por algn factor inde-pendiente y fuera del procedimiento experimental.

Estudios de cohorte

Entre los estudios observacionales, este tipo de diseorepresenta lo ms cercano al diseo experimental ytambin tiene un alto valor en la escala de causalidad,ya que es posible verificar la relacin causa efectocorrectamente en el tiempo. Sin embargo, dado que setrata de estudios observacionales tienen la importantelimitacin de que la asignacin de la exposicin no escontrolada por el investigador ni asignada de maneraaleatoria, por lo que no es posible controlar comple-tamente las posibles diferencias entre los grupos ex-puesto y no expuesto en relacin con otros factoresasociados con la ocurrencia del evento.

La seleccin de los participantes con base en laexposicin caracteriza a los estudios de cohorte (figu-ra 2). En este tipo de diseo epidemiolgico la pobla-cin en estudio se define a partir de la exposicin ydebe estar conformada por individuos en riesgo de de-sarrollar el evento en estudio. Los sujetos de estudiose seleccionan de la poblacin que tiene la exposicinde inters y de grupos poblacionales comparables, peroque no tienen la exposicin. Una vez conformada lapoblacin en estudio sta se sigue en el tiempo y seregistra en ella la ocurrencia del evento de inters ovariable respuesta.

El diseo de cohorte es especialmente eficientepara estudiar exposiciones raras o poco frecuentes; porejemplo, las exposiciones ocupacionales que se pre-sentan en poblaciones muy reducidas de trabajadores.En general, cuando se requiere evaluar los riesgosasociados con algn tipo particular de ocupacin, seselecciona a grupos ocupacionales y se establece ungrupo de comparacin (no expuesto) tomado de lapoblacin general o, incluso, ubicado en la misma in-

FIGURA1. ENSAYOCLNICOALEATORIZADO

* Validez externa: se refiere a la generalizacin de los resultadosobservados.

Poblacin blanco

Autoseleccin Seleccin aleatoria

Aleatorizacin Eventos Se puedenTiempo persona estimarPoblacin en estudio medidas

Eventos de incidenciaTiempo persona directamente

Inicia el estudioTiempo de seguimiento

Grupo expuesto

Grupo no expuesto

No elegibles

No participantes

} {

{


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dustria o en otra similar, pero no en contacto con laexposicin en estudio.

Los estudios de cohorte tambin se utilizan regu-larmente para estudiar exposiciones que se presentancon una alta frecuencia en la poblacin general. Paraeste tipo de exposiciones es comn seleccionar alea-

toriamente grupos representativos de la poblacin queposteriormente se clasifican de acuerdo con la expo-sicin; la cohorte (poblacin en estudio) queda confor-mada con los participantes que no tienen el evento enestudio y que estn en riesgo de desarrollar el evento,posteriormente este grupo se sigue en el tiempo con elfin de registrar la ocurrencia del evento. El procedi-miento antes descrito se refiere a un estudio prospec-tivo (figura 2); sin embargo, los estudios de cohortetambin pueden ser retrospectivos (figura 3). En estetipo de estudios, se inicia con la definicin de los gru-pos expuesto y no expuesto en algn punto en el pasa-

do y posteriormente se reconstruye la experiencia dela cohorte en el tiempo, identificando a los sujetos enel tiempo actual (cuando se realiza el estudio) y eva-luando si a la fecha referida ya han desarrollado elevento de inters.

En su concepcin ms simple (figuras 2 y 3),un estudio de cohorte consiste en seleccionar un grupoexpuesto y otro no expuesto de la poblacin elegible,observarlos durante un tiempo determinado y compa-rarlos en trminos de la ocurrencia del evento de in-ters. La validez de la comparacin depender de queno existan diferencias (aparte de la exposicin) entrelos grupos expuesto y no expuesto. Cualquier diferen-

cia con relacin a una tercera variable entre el grupoexpuesto y no expuesto que est relacionada con la ocu-

rrencia del evento podra distorsionar los resultadossobre la asociacin real entre la exposicin y el evento.

Los estudios de cohorte son difciles de realizar y,adems, son costosos. Se considera que este tipo dediseo es poco eficiente para el estudio de enfer-medades raras, ya que para registrar un nmero ade-

cuado de eventos se requerira un nmero muy grandede participantes y de tiempos prolongados de segui-miento (cuadro III).

Estudios de casos y controles

Durante los ltimos aos se ha desarrollado una estra-tegia de seleccin sobre la base del evento en estudio,

FIGURA3. ESTUDIOSDECOHORTERETROSPECTIVA

FIGURA2. ESTUDIOSDECOHORTEPROSPECTIVA

Eventos Se puedenTiempo persona estimar

medidasEventos de incidencia

Tiempo persona directamente

Inicia el estudio Tiempo de seguimiento

Cuadro III

VENTAJASYDESVENTAJASDELOSESTUDIOSDECOHORTE

Ventajas

Ms cercanos a un experimento La relacin temporal causa efecto es verificable Se pueden estimar medidas de incidencia

Eficientes para evaluar exposiciones poco frecuentes Se pueden estudiar varios eventos Se pueden fijar criterios de calidad en la medicin del evento Bajo riesgo de sesgo de seleccin (en especial en estudios prospectivos)

Desventajas

Cuando se trata de eventos poco frecuentes la complejidad y el costopueden aumentar considerablemente, ya que requiere estudiar y seguirun nmero grande de participantes

Son estudios difciles de realizar

Poblacin blanco

Seleccin de un grupo especial Seleccin aleatoria

Grupo expuesto

Grupo no expuesto

No elegibles

No participantes

} {

{ Se pueden Eventosestimar Tiempo personamedidasde incidencia Eventosdirectamente Tiempo persona

{

Inicia el estudioSe reconstruye en el pasado

el seguimiento de la cohorte

Grupo expuesto

Grupo no expuesto

No elegibles

No participantes

{

{

Poblacin blanco

Seleccin de un grupo especial Seleccin aleatoria} {


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ACTUALIZACIONES



en estudio, hubieran sido reclutados en la poblacinde estudio como casos. Es claro que a menos de queel estudio se desarrolle al interior de una cohorte biendefinida no ser posible verif icar el cumplimiento delas condiciones anteriormente mencionadas; sin em-bargo, el cumplimiento terico de las mismas se podr

analizar en la medida que pensemos en los estudiosde casos y controles como una alternativa para estu-diar una cohorte imaginaria, la cual es posible deli-near en tiempo y espacio, pero que es estudiada pormedio de la seleccin de una muestra representativade los eventos (casos) y de los individuos que no de-sarrollan el evento de inters (controles). El supuestodel origen comn de los casos y controles se cumple siambos se originan de la misma cohorte y representantanto a los eventos como a la poblacin en riesgo queno desarroll el evento.

Los estudios de casos y controles son frecuente-

mente realizados de manera retrospectiva (figura 4),por lo que no tienen una relacin causal perfecta, yaque el evento se evala antes que la causa y no siem-pre se puede inferir que la causa antecedi al evento.La naturaleza retrospectiva de los estudios de casos ycontroles hace que este tipo de estudios sea particu-larmente vulnerable a la introduccin de errores enlos procesos de seleccin o de recoleccin de la in-formacin. Por esta razn, este tipo de estudios se haconsiderado tradicionalmente con un puntaje bajo enla escala de causalidad. Sin embargo, en ciertas oca-siones tambin es posible realizar este tipo de estudiode manera prospectiva y en ese contexto este tipo de

estudios tiene mayor peso en la escala de causalidad.Las principales ventajas y desventajas de este tipo deestudios se describen en el cuadro IV.

Estudios transversales

Finalmente, la poblacin en estudio puede ser selec-cionada de manera aleatoria sin considerar la ex-posicin o el evento como criterios de seleccin. Estetipo de estudio se ha denominado como de encuesta otransversal en los diferentes textos,1-4 y se distingueporque se indaga sobre la presencia de la exposicin y

la ocurrencia del evento una vez conformada la pobla-cin en estudio, y porque slo se hace una medicinen el tiempo en cada sujeto de estudio (figura 5). Elnmero de eventos as como la proporcin de sujetoscon la exposicin estn determinados por la frecuen-cia con que ocurren stos en la poblacin elegible y,por lo tanto, quedan fuera del control del investiga-dor. Esto ltimo contrasta con los estudios de cohorteo de casos y controles en los que el investigador puedefijar con anterioridad, ya sea la proporcin de expuestos

este tipo de muestreo se ha denominado en la litera-tura epidemiolgica como estudios de casos y contro-les,1-4 o casos y referentes.5La caracterstica principalde este diseo epidemiolgico es que el criterio de se-leccin de la poblacin en estudio se basa en la presen-cia (casos) o ausencia (controles) del evento en estudio

y en que es el investigador quien fija el nmero de even-tos a estudiar, as como el nmero de sujetos sinevento (controles) que se incluirn como poblacin decomparacin o referencia. De esta manera la poblacinen estudio queda compuesta por un grupo de su-jetos con el evento en estudio (casos) y un grupo desujetos sin el evento (controles), posteriormente estosgrupos se comparan en trminos de la exposicin quetuvieron al factor causal en estudio. A diferencia delos estudios de cohorte en los que se iguala la propor-cin de sujetos expuestos y no expuestos en la pobla-cin de estudio, en este diseo se tiende a igualar la

poblacin en estudio en trminos de los sujetos con ysin el evento en estudio.En general, este tipo de estudios se lleva a cabo

utilizando sistemas de registro que permiten identifi-car fcilmente a los sujetos que desarrollaron el eventoen estudio (casos). Los sistemas de registro tradicio-nalmente utilizados incluyen centros hospitalarios oregistros con base poblacional, como son los de neo-plasias o malformaciones congnitas. El comn deno-minador en este tipo de estudios es la utilizacin deun sistema que permite concentrar informacin sobrela poblacin que presenta el evento en tiempos rela-tivamente cortos y, en general, sin la necesidad de in-

vertir cuantiosos recursos econmicos, como los quese podran requerir para concentrar el mismo nmerode eventos en el contexto de un estudio de cohorte.Mediante un mecanismo de seleccin, independienteal utilizado para los casos, se selecciona como grupode contraste una serie de sujetos que no han desarro-llado el evento en cuestin. La comparacin directa desujetos con (casos) y sin (controles) el evento, con rela-cin al antecedente de exposicin se utiliza con frecuen-cia para establecer asociaciones entre la exposicin yel evento en estudio. Sin embargo, a pesar de que fre-cuentemente se utiliza esta comparacin de manera

automtica para establecer asociaciones causales en-tre la exposicin y el evento, es muy importante recal-car que para que sta pueda considerarse como vlida,se requiere del cumplimiento de ciertas condiciones so-bre el origen de los casos y los controles. Entre otrascosas se requiere, por ejemplo, que los casos y contro-les tengan su origen en la misma base poblacional, quelos controles representen de manera adecuada la po-blacin de donde provienen los casos y que cumplancon la condicin de que si desarrollaran el evento


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FIGURA4. ESTUDIOSDECASOSYCONTROLES

Cuadro IV

VENTAJASYDESVENTAJASDELOSESTUDIOSDECASOSYCONTROLES

Ventajas

Eficientes para el estudio de enfermedades raras Eficientes para estudiar enfermedades con periodos de latencia o

induccin prolongados Se pueden estudiar varias exposiciones simultneamente En comparacin con los estudios de cohorte son menos costosos y

se pueden realizar en menor tiempo

Desventajas

No se pueden estimar de manera directa medidas de incidencia oprevalencia

Susceptibles a sesgos de seleccin Se puede presentar causalidad reversa Problemas para definir poblacin fuente de los casos Problemas para medir adecuadamente exposicin

(estudio de cohortes) o la prevalencia del evento enla poblacin en estudio (estudio de casos y controles).Los estudios transversales se caracterizan porque slose hace una medicin en el tiempo en cada sujeto deestudio.

Este tipo de estrategia comparte muchas de las li-mitaciones de los estudios de casos y controles (cua-dro V), son retrospectivos y se basan en el estudio decasos prevalentes, los que en general representan a lossujetos con periodos de mayor sobrevida o duracinde la enfermedad (evento). Cualquier factor que estrelacionado con la duracin del evento y la exposicin

puede ser una fuente de error en este tipo de estu-dios. Por lo anterior, los estudios de encuesta tienen

una escala baja en trminos de causalidad y deben serinterpretados con mucha cautela. Sin embargo, son es-tudios tiles para la planeacin de los servicios de saludy para caracterizar el estado de salud de la poblacinen un punto en el tiempo.

Estudios ecolgicos o de conglomerado

En general, en los diferentes tipos de estudios epide-miolgicos que hemos mencionado, la unidad de an-lisis es el sujeto que compone la poblacin en estudio,y es en stos en los que se mide la exposicin y se re-

gistra la ocurrencia del evento en el estudio. Sin em-bargo, en ocasiones la unidad de anlisis puede noser el individuo, sino un conjunto o conglomeradode individuos miembros de la poblacin en estudio.Los conglomerados pueden estar constituidos porgrupos poblacionales, comunidades, regiones, o pa-ses. La caracterstica principal de este tipo de estudioses que se cuenta con informacin sobre la exposicino el evento para el conglomerado en su totalidad,desconocindose la informacin a nivel individualpara cada uno de los miembros del conglomerado.En este tipo de estudios es comn asignar la misma

exposicin (exposicin promedio) a todo el conglo-merado, ignorando o no considerando la variacinindividual de cada miembro del conglomerado. Lomismo sucede con la medicin del evento; dado queslo se cuenta con el nmero de eventos registradospara el conglomerado, no podemos discernir sobrelos eventos que se presentaron en los sujetos ex-puestos de los que ocurrieron en los no expuestos,al interior de cada conglomerado, por lo que es fre-cuente atribuir la totalidad de eventos sin una veri-

Poblacin blanco

Seleccin de casos Seleccin de controles

No participantes

} {

{Expuestos No expuestoscasos a b Se evala el

antecedentecontroles c d de exposicin

ControlesSujetos que no

desarrollaron el evento

Poblacin en estudio

Tiempo Inicia el estudio(se reconstruye la exposicin)Slo se puede estimar de manera directa la razn de momios (RM) RM=

No elegibles

CasosSujetos que

desarrollaron el evento

a* db * c


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ACTUALIZACIONES



Cuadro V

VENTAJASYDESVENTAJASDELOSESTUDIOSTRANSVERSALES

Ventajas

Eficientes para estudiar la prevalencia de enfermedades en la poblacin Se pueden estudiar varias exposiciones Son poco costosos y se pueden realizar en poco tiempo Se puede estimar la prevalencia del evento

Desventajas

Problemas para definir y medir exposicin Sesgos de seleccin Sesgos por casos prevalentes La relacin causa efecto no siempre es verificable Sobrerrepresentacin de enfermos con tiempos prolongados de

sobrevida o con manifestaciones con mejor curso clnico Se puede presentar causalidad dbil

ficacin real a la exposicin promedio que se registral interior del conglomerado.

Los estudios de conglomerados (ecolgicos) (cua-dro VI) permiten estudiar grandes grupos poblacio-nales en poco tiempo y con un costo relativamente muybajo, ya que en general utilizan estadsticas existentesrecolectadas con otros fines. Sin embargo, dado quetienen el puntaje ms bajo en la escala de causalidaddeben ser considerados nicamente para sugerir hi-

ptesis, que tendrn necesariamente que ser veri-ficadas mediante otros estudios ms rigurosos. Losprincipales problemas de este tipo de estudios son quese ignora la variabilidad individual de los integran-tes de los conglomerados y que no es posible corregirpor diferencias en otras variables que pudieran estartambin asociadas con la exposicin y el evento enestudio.

Conclusiones

Hemos revisado brevemente las principales estrategias

de muestreo o diseos de investigacin utilizados enlos estudios epidemiolgicos. Sin duda el ensayo alea-torizado es la estrategia que se reconoce como ms po-derosa para establecer relaciones causa efecto. Sinembargo, frecuentemente no es posible utilizar este tipode diseo en estudios epidemiolgicos, en particularcuando evaluamos los efectos de la exposicin a sus-tancias txicas, que pueden ser de uso comn pero quesu aplicacin deliberada a un grupo experimental serainaceptable, en estas circunstancias tendremos que

basarnos en diseos de tipo observacional y realizar

estudios en poblaciones que han estado expuestas poralguna circunstancia, ya sea de tipo ocupacional, am-biental o accidental.

Un ejemplo de la situacin antes mencionada esla exposicin al DDT. Pese a que se considerara ina-ceptable la exposicin intencional (experimental) deun grupo poblacional a este insecticida con el nicofin de evaluar efectos txicos, un gran nmero de per-sonas se expone frecuentemente a esta sustancia, yasea por actividades ocupacionales o por vivir en regio-

Poblacin blanco

Seleccin aleatoria

No elegibles

{

{Expuestos

epibasica spm

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