El Manual de Salud Pública

Por Roberto Tapia-Conyer

El Manual de Salud Pública (Tercera Edición) , ofrece a los lectores una serie de dieciocho temas selectos con los que pretende abarcar los diferentes aspectos del quehacer de la salud pública, desde las herramientas metodológicas de la epidemiología hasta las estrategias del desarrollo del potencial humano, tocando áreas relevantes para la salud p

• Idioma: Español
• Editorial: Intersistemas
• Fecha de lanzamiento: 13 feb 2024
• ISBN: 9786074436396

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EL MANUAL DE SALUD PÚBLICA

El Manual de Salud Pública

Dr. Roberto Tapia-Conyer

Todos los derechos reservados. Ninguna parte de esta publicación puede reproducirse, almacenarse en cualquier sistema de recuperación de datos inventado o por inventarse, ni transmitirse en forma alguna y por ningún medio electrónico o mecánico, incluidas fotocopias, sin autorización escrita del titular de los derechos de autor

ISBN 978-607-443-639-6 Tercera edición

Diseñado y producido por:

Intersistemas, S.A. de C.V.

Dra. María del Carmen Ruíz Alcocer

Cuidado de la edición

CONTENIDO

Preliminares

Presentación

Metodología Epidemiológica aplicada a la Salud Pública

Introducción

Medición de eventos relacionados con la salud

Medición de variables cualitativas

Diseños de estudios epidemiológicos

Pruebas diagnósticas

Referencias

Colaboradores

Vigilancia epidemiológica: herramienta para la toma de decisiones

Introducción

Conceptos básicos de la vigilancia epidemiológica

Estructura y organización de un sistema de vigilancia epidemiológica

El laboratorio en salud pública

Referencias

Colaboradores

Diabetes Mellitus

Introducción

Epidemiología de la diabetes

Definición y tipos de diabetes

Detección de la diabetes

Diagnóstico de la Diabetes

Tratamiento de la diabetes

Complicaciones de la diabetes

Educación en diabetes

Referencias

Colaboradores

Preobesidad y Obesidad

Introducción

Carga epidemiológica de la preobesidad y obesidad

Consecuencias en la salud de las personas preobesas y con obesidad

Principales causas de la preobesidad y la obesidad

Trastornos metabólicos generados por la preobesidad y la obesidad

Técnicas de adecuada medición antropométrica

Problemas emergentes: síndrome metabólico

Problemas emergentes: preobesidad y obesidad infantil

Detección y evaluación integral de la persona

Abordaje integral para la prevención y tratamiento

Reflexión final

Referencias

Colaboradores

Hipertensión Arterial y Enfermedad Cardiovascular

Introducción

Epidemiología de la hipertensión y la enfermedad cardiovascular

Definición, clasificación y diagnóstico de la hipertensión arterial

Abordaje integral de la hipertensión arterial

Principales barreras en el tratamiento de la hipertensión arterial

La enfermedad cardiovascular y sus factores de riesgo

Factores de riesgo de la enfermedad cardiovascular

Fisiopatología de la enfermedad cardiovascular

Clasificación del riesgo cardiovascular

Referencias

Colaboradores

Inmunizaciones

Introducción

Primera parte

Historia de la vacunación

Tipos de vacuna

Principales vacunas

Vacunas para el viajero

Referencias

Segunda parte

Inmunoglobulinas

Sueros

Antitoxinas

Elementos de un sistema de distribución y administración de vacunas

Aplicación de vacunas

Referencias

Colaboradores

Infecciones respiratorias agudas e Influenza

Introducción

Descripción de la enfermedad

Factores de riesgo

Estrategias de prevención

Estrategias de atención de pacientes con IRA

Influenza

Referencias

Colaboradores

Enfermedad diarreica Aguda y Cólera

Introducción

Descripción de la enfermedad

Estrategias de manejo para pacientes pediátricos con enfermedad diarreica aguda

Estrategias de prevención para las enfermedades diarreicas agudas

Cólera

Referencias

Enfermedades transmitidas por Vectores

Introducción

Malaria

Dengue

Fiebre amarilla

Referencias

Colaboradores

Tuberculosis

Introducción

Generalidades sobre la tuberculosis

Vigilancia epidemiológica de la tuberculosis

Prevención de tuberculosis

Control de la tuberculosis

Referencias

Colaboradores

Enfermedades del rezago en Salud Pública

Introducción

Las enfermedades asociadas al rezago

Referencias

Colaboradores

Sexualidad y Salud Reproductiva

Introducción

Conceptos básicos en sexualidad y salud reproductiva

Sexualidad en las etapas de la vida

Referencias

Colaboradores

Salud materna y perinatal

Introducción

Conceptos básicos de la salud materna y perinatal

Atención prenatal, nacimiento y seguimiento posnatal

Urgencia obstétrica

Atención del recién nacido

Información para la acción

Mortalidad materna y perinatal

Reflexiones finales

Referencias

Colaboradores

Infecciones de Transmision Sexual (ITS) y Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH)

Introducción

Características generales de las infecciones de transmisión sexual y el VIH

Epidemiología

Mecanismos de transmisión de las ITS y el VIH

Historia natural de las infecciones de transmisión sexual y del VIH

Herramientas para proporcionar información, favorecer la escucha y proporcionar servicios para la atención de ITS, VIH y SIDA

Detección y diagnóstico de las infecciones de transmisión sexual y la infección por VIH

Atención integral

Medidas de control y prevención

Recomendaciones generales para el personal de salud o actores comunitarios

Referencias

Colaboradores

Cáncer de mama

Introducción

Epidemiología del cáncer de mama

Control del cáncer de mama

Tratamiento

Evaluación de los programas de prevención y control

Desarrollo del potencial humano para la prevención y control del cáncer de mama

Referencias

Colaboradores

Cáncer cérvicouterino

Introducción

Etiología

Aspectos generales del cáncer cérvicouterino

Prevención primaria del cáncer cérvicouterino

Historia natural y clasificación del cáncer cérvicouterino

Diagnóstico y tratamiento del cáncer cérvicouterino

El papel de la vigilancia epidemiológica en el cáncer cérvicouterino

Desarrollo del potencial humano en cáncer cérvicouterino

Referencias

Colaboradores

Genómica aplicada a la Salud Pública

Introducción

De la genética humana a la era genómica: La historia, sus protagonistas y conceptos básicos

Introducción a las ciencias Omicas

Salud pública genómica

Referencias

Colaboradores

Desarrollo del Potencial Humano en Salud Pública

Introducción

Origen y significado del desarrollo del potencial humano

Desarrollo personal

Desarrollo interpersonal

Cambiar para crecer y ser mejor

Referencias

Bibliografía complementaria

Colaboradores

PRESENTACIÓN

La Salud Pública es una arte por todo lo que su concepto encierra, es un orgullo por su importancia, su alcance y trascendencia, y un placer para el personal de salud que la practica.

La definición clásica descrita en 1920¹, la precisa como una ciencia para prevenir enfermedades, prolongar la vida y promover la salud física por medio de los esfuerzos comunitarios organizados para el saneamiento del ambiente, el control de las enfermedades infecciosas, la educación de los individuos en los principios de la higiene personal, en la organización de los servicios médico y de enfermería, para el diagnóstico oportuno y tratamiento de las enfermedades y en el desarrollo social, que asegure que todo individuo en la comunidad tenga un estándar de vida adecuado para mantener la salud.

Esta definición puede ampliarse² con la búsqueda de lograr la libertad del individuo, la autoridad del estado y el balance entre los individuos y las responsabilidades colectivas, para prevenir la enfermedad, conservar y mantener la salud y la eficiencia en una relación compartida y responsable entre el trabajador de la salud y la comunidad.

Esto es lo que hace de la Salud Pública una ciencia sui generis; se ha concebido, desarrollado y fortalecido por seres humanos, para y con seres humanos. Aquí, los individuos se desvanecen, pierden su individualidad – o acaso la ceden- para dejar el escenario a una figura indivisible que rebasa la simple suma de sus partes: la comunidad. Entonces, esta ciencia nos lleva a pisar los terrenos de la excelencia por medio de la participación profesional eficiente, pero también de la de la autorresponsabilidad de cada individuo, y hoy, de manera cada vez más relevante, a la incorporación a la práctica de las innovaciones tecnológicas y científicas. Nos lleva a concebir a la comunidad como sujeto de sus cuidados, al mismo tiempo, que su objeto mismo. Todo tras un fin, el equilibrio constante: la salud.

La práctica de la Salud Pública es realizada tanto por el salubrista, como por todo aquel que interesado en la salud de las poblaciones por medio del conocimiento individual o colectivo, es decir, se está practicando la Salud Pública con solo recomendar y aplicar una vacuna, en la atención y control de una epidemia, al realizar una prueba para la detección de cáncer cervicouterino, o al realizar una investigación epidemiológica; también se hace Salud Pública con el estudio de epidemias de enfermedades infecciosas emergentes y reemergentes, rompiendo paradigmas en la atención de las enfermedades crónicas, y en la vigilancia de nuevos retos como la amenaza de liberación intencionada de agentes biológicos.

Desde su primera edición, El Manual de Salud Pública ha buscado presentar el quehacer de la Salud Pública de manera diferente a lo ya escrito, pues la mayoría de los libros sobre el tema se han orientado a puntualizar en contenidos como: seguridad en el transporte, accidentes, salud en el trabajo, alcohol, tabaco, contaminación, entre otros, o bien, con una perspectiva temática: promoción para la salud, servicios públicos, epidemiología, medicina preventiva, políticas en Salud Púbica. El Manual de Salud Pública 3ª Edición que está hoy en sus manos, o quizá en sus pantallas, mantiene el objetivo de ser una herramienta fundamental de consulta para saber qué hacer, cuándo, cómo y cuáles son los procedimientos, metodologías y aplicaciones prácticas para llevar a cabo esta ciencia. Los contenidos de El Manual integran el conocimiento del grupo multidisciplinario de autores que volcaron su experiencia basada en sus éxitos, errores y omisiones, adquiridos con el pasar de los años al laborar en la práctica de la Salud Pública.

En esta tercera edición, El Manual de Salud Pública se transforma radicalmente, para presentar al personal de enfermería, a los profesionales especialistas de las diferentes áreas de la medicina y otras carreras afines a la salud, a los estudiantes y a los que prestan atención individualizada o asistencial, y en general a todos los interesados en la Salud Pública, una compilación de los temas más relevantes del quehacer de ésta disciplina, presentando el estado del arte y la vanguardia de cada uno, brindando información técnica actualizada para la práctica.

El Manual de Salud Pública 3ª Edición está integrado por 18 capítulos que presentan al lector temas selectos de ésta fascinante disciplina, comenzando por la descripción de la metodología epidemiológica y cómo utilizar las diversas técnicas de la vigilancia epidemiológica y los sistemas de información. Posteriormente se abordan tres temas de gran relevancia actual, las enfermedades crónicas no transmisibles que constituyen quizá el mayor reto hoy para los profesionales de la salud pública: la diabetes, la obesidad y la hipertensión. En esta sección se rompe el paradigma de la dualidad salud-enfermedad para introducir el concepto de pre-enfermedad, estado ideal para las intervenciones de prevención y control. La siguiente sección presenta temas tradicionales para la salud pública: las inmunizaciones y las enfermedades infecciosas, pero haciendo énfasis en las innovaciones científicas y tecnológicas existentes para su prevención y control. En esta sección se incluyen las enfermedades respiratorias agudas y la influenza, las enfermedades diarreicas agudas y el cólera, las enfermedades transmitidas por vector, la tuberculosis, y las enfermedades asociadas con el rezago social. La cuarta sección aborda los tópicos de la salud sexual y reproductiva, la salud materna y perinatal, las infecciones de transmisión sexual y VIH, así como los cánceres de la mujer tan relevantes para el quehacer de la salud pública: cáncer de mama y cáncer cérvicouterino. En materia de cáncer se exponen innovadoras medidas para reducir la incidencia y mortalidad por éstos padecimientos. Finalmente se presentan dos temas transversales en la salud pública: la genómica y el desarrollo del potencial humano. El primero es un tema de vanguardia que poco a poco se está integrando a la práctica de la salud pública, llevando la idea de la medicina personalizada y el riesgo individual de desarrollar enfermedades a la visión comunitaria y de riesgo poblacional. El segundo, plantea la importancia para maximizar el impacto de la práctica de la salud pública y sus intervenciones, mediante estrategias conducentes a lograr que los profesionales de ésta disciplina desarrollen su máximo potencial personal y profesional.

La visión integral de esta obra permite que todo aquel lector interesado pueda mantenerse actualizado de forma sencilla, clara y además podrá utilizarla en el proceso obligado de educación continua en Salud Pública, ya que es una obra recomendada por la Academia Nacional de Medicina, la Academia Mexicana de Cirugía, y la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México, y de manera especial, por el Consejo Nacional de Salud Pública y la Sociedad Mexicana de Salud Pública.

Finalmente, espero que disfruten de las experiencias vertidas por los autores y sobre todo que lo aquí aprendido sea en favor de la salud de las poblaciones.

Roberto Tapia-Conyer

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Winslow, C.E.A (1929) The untilled fields of Public Health, Science, 51; 23

Baggott Rob. (2000). Analysing Public Health: policy and politics. Ed Palgrave, UK. 1-14.

METODOLOGÍA EPIDEMIOLÓGICA APLICADA A LA SALUD PÚBLICA

INTRODUCCIÓN

La Salud Pública requiere de los principios, técnicas y aplicaciones de diversas disciplinas para explicar los problemas de salud.

Su definición más conocida describe que es una rama de la medicina cuyo interés fundamental es la preocupación por los fenómenos de salud en una perspectiva colectiva, es decir, de aquellas situaciones que por diferentes circunstancias, pueden adoptar patrones masivos en su desarrollo.

En 1920, Winslow definió la Salud Pública como: la ciencia y el arte de prevenir las enfermedades, prolongar la vida y fomentar la salud y la eficiencia física mediante esfuerzos organizados de la comunidad para sanear el medio ambiente, controlar las infecciones de la comunidad y educar al individuo en cuanto a los principios de la higiene personal; organizar servicios médicos y de enfermería para el diagnóstico temprano y el tratamiento preventivo de las enfermedades, así como desarrollar la maquinaria social que le asegure a cada individuo de la comunidad un nivel de vida adecuado para el mantenimiento de la salud ¹.

Milton Terris, quien propone en 1990 una adaptación contemporánea a la definición de Winslow, la define como: "La ciencia y el arte de prevenir las dolencias y las discapacidades, prolongar la vida y fomentar la salud y la eficiencia física y mental, mediante esfuerzos organizados de la comunidad para sanear el medio ambiente, controlar las enfermedades infecciosas y no infecciosas, así como las lesiones; educar al individuo en los principios de la higiene personal, organizar los servicios para el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades y para la rehabilitación, así como desarrollar la maquinaria social que le asegura a cada miembro de la comunidad un nivel de vida adecuado para el mantenimiento de la salud" ²

Para efectos de este manual nosotros manejaremos la siguiente definición: La práctica social integrada donde el sujeto y objeto de estudio son las poblaciones humanas, se encarga de prevenir la enfermedad y la discapacidad, fomentar la salud física y mental, mediante los esfuerzos organizados de la comunidad para el saneamiento del ambiente y el desarrollo del tejido social, afrontando integralmente los problemas de salud para mejorar y mantener un nivel adecuado de la calidad de vida.

Para la Organización Mundial de la Salud (OMS), la epidemiología es el estudio de la distribución y los determinantes de estados o eventos (en particular de enfermedades) relacionados con la salud y la aplicación de esos estudios al control de enfermedades y otros problemas de salud ³. Nosotros la definiremos como: la disciplina científica que estudia la frecuencia y distribución de los fenómenos relacionados con la salud, enfermedad y muerte. Así, la epidemiología permite el estudio sistemático de las causas de mortalidad, los factores de riesgo y las cadenas causales generadoras de la pérdida del estado de salud.

Parafraseando lo mencionado en los párrafos anteriores, podemos decir que la epidemiología es una disciplina de la Salud Pública, la cual recurre a algunas herramientas matemáticas, específicamente la estadística, para conocer el perfil de los eventos en salud en la población. Dichas herramientas nos permiten conocer desde las determinantes sociales del proceso salud-enfermedad hasta la carga de la enfermedad en poblaciones específicas. La métrica epidemiológica nos es también útil para conocer el acceso y uso de los servicios de salud. Así pues, la epidemiología es la esencia de la métrica indispensable para la toma de decisiones en la definición de políticas públicas, programas preventivos y soluciones de problemas específicos.

Con este marco de definiciones, nos adentraremos a observar cómo la Salud Pública utiliza la metodología epidemiológica para obtener información en materia de salud de la población, para lo cual utilizaremos ejemplos de las herramientas epidemiológicas más utilizadas en la investigación en salud pública. Asimismo, descubriremos cómo través del método epidemiológico se puede mejorar el conocimiento del estado de salud de una población para una mejor toma de decisiones en la planificación o gestión de las actividades de los servicios de salud.

METODOLOGÍA EPIDEMIOLÓGICA APLICADA A LA SALUD PÚBLICA

MEDICIÓN DE EVENTOS RELACIONADOS CON LA SALUD

Como ya hemos señalado, la epidemiología tiene entre sus aplicaciones la cuantificación y medición de los eventos relacionados con la salud, la enfermedad y la muerte. Para poder cumplir con este fin, se vale de los diseños epidemiológicos; a través de los cuales se establece la metodología que permite medir dichos eventos. Al efectuar un estudio epidemiológico es necesario realizar mediciones, las cuales consisten en asignar un número o una calificación a alguna propiedad específica de un sujeto, población o evento bajo la aplicación de ciertas reglas. La medición es el resultado de un proceso teórico ya que es el investigador quien define la parte que se medirá, la escala de medición y los criterios que se usarán como elementos de juicio; sin embargo, permite establecer y usar los elementos válidos por la mayor parte de la comunidad científica ⁴,⁵.

Para poder entender y aplicar correctamente un diseño epidemiológico, es necesario entender el concepto de variable, ya que a partir de dicho elemento es como definimos la forma en que se obtendrá, resumirá y analizará la información epidemiológica. El método epidemiológico es el mecanismo en salud pública para la recolección de datos sobre salud, a partir de los cuales se extraerá información a través del método estadístico ⁶.

Las variables se definen como "aquellos atributos o características de los eventos, personas o grupos de estudio que cambian de una situación a otra o de un tiempo a otro y que por lo tanto, pueden tomar diversos valores" ⁷. La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema de registro y medición capaz de identificar el valor real que adopta. En epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan hipótesis de explicación de sucesos.

Existen múltiples formas de clasificar las variables. En este manual sólo describiremos dos clasificaciones, por ser las más importantes para entender la metodología epidemiológica: por su interacción, y por su naturaleza (y a manera de subclasificación, por escala de medición).

Clasificación de variables por su interacción

Por su interacción, podemos clasificar las variables epidemiológicas en ⁸:

Dependientes (o variables resultado): constituyen el problema de estudio. Indican las características posteriores o finales en el tiempo con relación a las demás variables. Registran el efecto final que depende de las interacciones de las demás variables.

Independientes (o variables explicativas): son aquellas que ocurren previas en el tiempo al problema de estudio. El objetivo de un estudio epidemiológico es hallar y en su caso cuantificar el efecto que tienen sobre las variables dependientes.

Modificadoras: son variables que interactúan con las dos variables anteriormente señaladas, potenciando o atenuando el efecto que la variable independiente tiene sobre la variable dependiente.

Confusoras: es una variable que está asociada con la variable independiente, pero que de forma relacionada a la misma, actúa como un factor de riesgo para la variable dependiente. Es decir, es la verdadera variable explicativa del resultado, cuya asociación con la putativa variable independiente nos conduce a generar una asociación espuria (falsa) entre causa y efecto.

Las variables independientes y dependientes forman la relación original, es decir, el proceso hipotético donde una causa genera un efecto. Las variables modificadoras y confusoras por su parte, son las variables control, aquellas que deben de reducirse o eliminarse por distintos medios durante la investigación a fin de no caer en conclusiones espurias.

Clasificación de variables de acuerdo a su naturaleza y escala de medición

Por su naturaleza, las variables se pueden clasificar en⁷:

Cualitativas: Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad. Asimismo, se refiere a variables que no pueden ser medidas con números. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en clasificar cada observación en una categoría determinada. Las categorías deben ser mutuamente excluyentes (cada observación no puede clasificarse en más de una categoría) y colectivamente exhaustivas (las categorías comprenden todas las posibilidades donde se puede clasificar una observación). Las variables cualitativas se subdividen a su vez de acuerdo a su escala de medición en:

Nominales: representan el nivel mínimo de medición, limitándose a establecer grupos de acuerdo a la presencia o ausencia de un atributo o característica. De acuerdo al número de categorías se pueden subdividir en dicotómicas (dos categorías), o politómicas (más de dos categorías). Las variables nominales no pueden establecer un orden de grado superior o inferior entre sus categorías. Debido a lo anterior, el estudio de estas variables se limita a la frecuencia, es decir, el número de observaciones registrado por categoría. Son ejemplos el sexo, el estado civil, y el tener o no una enfermedad o un factor de riesgo.

Ordinales: representan un nivel de medición donde es posible establecer un orden, una secuencia lógica que establece la magnitud del atributo. Sin embargo, no son capaces de medir la magnitud de la diferencia entre categorías. Dicho de otra forma, permiten identificar que categoría presenta más de un atributo con respecto a otra, pero no la cantidad. En este nivel de medición no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme. Al igual que en las variables nominales, las variables ordinales se analizan por su frecuencia; sin embargo, ya que estas variables presentan un orden, es posible estudiar en ellas algunas medidas de tendencia central (como mediana y moda) y dispersión (como rango y cuartiles). Son ejemplos las escalas de dolor (leve, moderado, intenso), así como las estatificaciones de tumores malignos.

Cuantitativas: son aquellas que sus modalidades pueden ser expresadas en términos numéricos. Son variables en donde se pueden realizar operaciones aritméticas y por lo tanto se estudian a través de su tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y su dispersión (desviación estándar, varianza, rango, cuartiles y coeficiente de variación. Las variables cuantitativas se pueden subdividir en:

Discretas cuando se representan por valores enteros no divisibles (como número de hijos, número de eventos en salud) y

Continuas cuando sus valores pueden expresarse en fracciones (peso, talla).

De acuerdo a su escala de medición, las variables cuantitativas se dividen en:

Intervalares: representan un nivel de medición intermedio; no sólo establecen el orden entre las distintas categorías, sino que miden también la magnitud que existe entre cada una. Además, los intervalos deben ser iguales entre categorías. En esta clase de variables, el punto cero y la unidad de medida son arbitrarios, por lo que la proporción de dos intervalos cualesquiera es independiente de la unidad de medida y del punto cero. Como el cero no representa la ausencia total del elemento en estudio, pueden tomar valores negativos. Ejemplos son la escala Celsius de temperatura, las puntuaciones del IQ y los años transcurridos (1500 DC)

De razón: representan el máximo nivel de medición. Estas variables nombran orden, presentan intervalos iguales y su cero identifica una posición de ausencia total del rasgo o fenómeno estudiado, por lo que no manejan de manera natural números negativos. La proporción de dos intervalos cualesquiera es dependiente de la unidad de medida y del punto cero. Son ejemplos la escala Kelvin de temperatura, la masa de un objeto y la velocidad.

En los estudios epidemiológicos la variable dependiente corresponde a la enfermedad o fenómeno en estudio y las variables independientes pertenecen a los factores que determinan su magnitud y distribución.

METODOLOGÍA EPIDEMIOLÓGICA APLICADA A LA SALUD PÚBLICA

MEDICIÓN DE VARIABLES CUALITATIVAS

La metodología epidemiológica contempla la construcción de tres tipos de medidas: de frecuencia, asociación e impacto potencial ⁹-¹²:

Medidas de frecuencia

Toda investigación en epidemiología, necesita medir con qué frecuencia se repiten ciertos eventos de salud en las poblaciones y compararlas conforme transcurre el tiempo, así como con otras poblaciones. Las medidas de frecuencia más usadas en epidemiologia se refieren a la medición de la morbilidad y/o la mortalidad en una población. Como su nombre lo indica, son aquellas que permiten conocer con qué repetición se presenta el evento en estudio. Estas medidas son: razones, proporciones y tasas ¹³ – ¹⁵ .

Razones

La razón es una división aritmética que relaciona a dos modalidades de una variable cualitativa entre sí. Las razones o relaciones siempre se definen como una parte dividida entre otra parte, por lo que el numerador no forma parte del denominador. Es preciso aclarar que esta medida se recomienda solamente para variables cualitativas dicotómicas, ya que si nos enfrentamos a variables politómicas omitiremos información, puesto que la razón solamente nos puede dar información de dos grupos, siempre omitiremos la relación entre estas dos categorías y las demás.

Supongamos que queremos conocer cómo afecta la enfermedad por SIDA a los hombres en relación con las mujeres. Usaremos los siguientes datos:

Casos notificados de SIDA en México de 1983 al 2014 por sexo: Mujeres 31,378 y Hombres 143,186.

Si queremos contestar a la pregunta ¿cuántos hombres existen por cada mujer? debemos dividir

Sustituyendo y dividiendo tendríamos:

Se interpreta En México desde 1983 hasta el 2014 por cada caso de SIDA en mujeres existen 5 casos en hombres

Por el contrario, si queremos contestar a la pregunta ¿cuántas mujeres existen por cada hombre? debemos dividir

Sustituyendo y dividiendo tendríamos:

Se interpreta de la siguiente manera: En México desde 1983 hasta el 2014 por cada caso de SIDA en hombres existen 0.2 casos de SIDA en mujeres, o, para evitar utilizar fracciones, multiplicar por un múltiplo de 10 hasta obtener un entero, en este caso: En México desde 1983 hasta el 2014 por cada diez casos de SIDA en hombres existen 2 casos en mujeres

En ocasiones estas medidas se usan como indicadores y se establecen ciertos índices que permiten establecer criterios de funcionalidad, en este caso del sistema de salud, por ejemplo el número de enfermeras por médico. La variable es recursos humanos para la salud y las modalidades son médicos y enfermeras.

Si queremos contestar a la pregunta ¿cuántas enfermeras existen por cada médico en México en el 2013? debemos dividir

Sustituyendo y dividiendo tendríamos:

Se interpreta de la siguiente manera: En México en el año 2013 por cada médico existen 1.5 enfermeras;si esto lo comparamos con datos de la OECD acerca de recursos para la salud, podríamos concluir que este indicador, está por debajo de lo que reportan países como Japón, Dinamarca, Canadá y Estados Unidos; los cuales tienen una razón de más de 4 enfermeras por médico.

Proporciones

La proporción es una medida de frecuencia en la que se expresa qué parte del total de observaciones representa determinada característica. La proporción es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Las proporciones oscilan en un rango entre 0 y 1. Si al cociente que resulte lo multiplicamos por 100 tenemos entonces un porcentaje y así el rango oscila entre 0 y 100.

Utilicemos los datos utilizados en el ejemplo anterior, pero en lugar de conocer cómo se comparan los dos grupos entre sí, queremos saber cómo se comparan con respecto a toda la población. Sabemos que el total de personas con SIDA en el período estudiado es de 174,564. ¿Cuál es la proporción de casos de SIDA que son hombres?

Para responder a la pregunta tendremos que dividir:

Sustituyendo, tendríamos

Si por el contrario queremos contestar a la pregunta: ¿cuál es la proporción de casos de SIDA del que son mujeres?, tendremos que dividir:

Sustituyendo, tendríamos

Por lo general las proporciones se expresan en forma de porcentaje, por lo que de acuerdo con el ejemplo anterior, para el primer caso la proporción de casos de SIDA en hombres debe multiplicarse por 100 y se expresa así: 82 por 100, u 82%; de la misma forma, para conocer el porcentaje de casos de SIDA en mujeres debe multiplicarse por 100 y se expresa así: 18 por 100, o 18 %.

La principal ventaja de calcular porcentajes es que nos permite comparar dos grupos de diferente tamaño, ya que genera una magnitud relativa, la cual representa la fracción de un todo que presenta una característica distinta.

Las proporciones pueden evaluar la importancia relativa de parte de un fenómeno respecto a la totalidad del mismo. En ciertas condiciones, pueden resumir la probabilidad de que acontezca un evento. Por ejemplo, en un hospital se sabe que la proporción de hombres con fracturas es de 432/528 = 0.818, o de 81.8%; lo cual indicaría que hay 81.8% de probabilidades que ocurra una fractura en hombres que llegan al servicio de urgencias. La información señalada en el ejercicio anterior, podría ser útil, para estimar de mejor forma la proporción de camas que el hospital debe destinar para hospitalizar a estos pacientes.

Tasas

Hasta aquí hemos visto dos medidas de frecuencia en la que las variables estudiadas se pueden medir, relacionando sus modalidades entre sí (razón) o relacionando sus modalidades con el total de observaciones realizadas (proporción). La medida que a continuación revisaremos usa el concepto matemático de la probabilidad clásica. Por ello es importante que se tomen en cuenta los siguientes puntos:

La probabilidad clásica se define como la probabilidad p de que suceda un evento S de un total de n casos posibles igualmente probables es igual a la razón (división) entre el número de ocurrencias h de dicho evento (casos favorables) (en nuestro caso son desfavorables, ya que es la ocurrencia de estar enfermo o estar muerto) y el número total de casos posibles n (son los pobladores que podrían estar enfermos, estar muertos o estar vivos).

La probabilidad es un número (valor) que varía entre 0 y 1. Cuando el evento es imposible se dice que su probabilidad es 0, si el evento es cierto y siempre tiene que ocurrir su probabilidad es 1.

Dado que la población es dinámica y diferente en cada lugar, para poder medir esta probabilidad se define un tiempo y un lugar.

Basado en lo anterior, es posible fundamentar que las tasas son medidas de frecuencia en epidemiología que miden el riesgo (al igual que la probabilidad) de que una persona presente un evento en salud.

En la construcción de una tasa, el numerador refleja el número de sucesos que han ocurrido en un periodo y lugar determinado de observación, mientras que el denominador indica el total de sujetos en ese mismo tiempo y lugar.

Con base en el inciso 2, el cociente que se obtiene cuando realizamos la división es inferior a la unidad, por lo que para su interpretación es necesario multiplicarlo por un factor (que es una potencia de diez: 100, 1 000, 10 000, 100 000), a fin de convertir la fracción obtenida en un número entero, y de esta manera hacerlo más entendible. Esta potencia se conoce como constante (K).

Como es evidente las tasas miden el riesgo de enfermar o de morir, pero al mismo tiempo se convierten en variables cualitativas continuas, por lo cual, una vez construida pude utilizar todas las herramientas de medición de las variables cuantitativas continuas como son la media y la desviación estándar.

Las tasas de acuerdo a su uso

El principal uso de las tasas en epidemiología, es que miden el daño a la salud. Esta medición se puede hacer al medir la enfermedad, que sería el daño menor, o al medir la muerte que sería el daño mayor.

Cuando las tasas miden la enfermedad nos referimos a la morbilidad y cuando las tasas miden la muerte entonces nos referimos a la mortalidad. Por lo tanto, las tasas de morbilidad miden el riesgo de enfermarse y las tasas de mortalidad miden el riesgo de morir.

La morbilidad se mide a través de tasas de incidencia y tasas de prevalencia. Convencionalmente se usan las tasas de incidencia para describir la epidemiología de las enfermedades agudas y la tasa de prevalencia para la descripción epidemiológica de las enfermedades crónicas.

En el caso de la mortalidad existen tasas generales, también llamadas crudas o brutas y tasas específicas. Es frecuente usar las tasas de mortalidad como medidas de frecuencia en el ámbito internacional ya que permiten comparar a un país con otro país, en este caso debemos de tener cuidado, ya que si se usan tasas crudas o brutas, la comparación podría ser errónea, dado que las tasas crudas o brutas están influenciadas por la estructura poblacional. Esto quiere decir que si comparamos las tasas crudas o brutas de moralidad de una población con estructura población de forma de una pirámide con una base muy amplia de niños menores de 1 año, como es el caso de muchos países africanos, contra una población con una pirámide invertida con base de menores de 1 año muy pequeña, como sería Francia, podría darnos como resultado que el riesgo de morir en Francia es mayor que en algún país africano, cuando es todo lo contrario. Esto no sucede con las tasas específicas, el mejor ejemplo es la tasa de mortalidad infantil que es un indicador internacional muy sensible para conocer el daño a la salud en niños menores de un año.

También existe combinaciones que permiten medir al mismo tiempo las defunciones y la enfermedad, así tenemos a la tasa de letalidad, que mide el riesgo de morir de la población enferma.

Problemas en la construcción de tasas

Como hemos visto para construir tasas necesitamos datos de enfermos o datos de defunciones y datos poblacionales. El origen de estos datos proviene de dos métodos de recolección, en el caso de los enfermos se obtienen de los registros médicos y para las defunciones del registro civil. Los datos de población se obtienen del registro civil, para el caso de los nacimientos y de los censos y conteos de población para la población, los datos de la población intercensal se estiman por diversos métodos. Todo lo anterior nos indica que si existen problemas en la calidad de los datos en los registros y los censos es obvio que repercuten en la calidad de las tasas construidas.

El numerador presenta ciertos problemas para su formulación y en otras ocasiones a pesar de esta bien definido el numerador su conteo proviene de sistemas de información sin controles de calidad. Existen más problemas en los registros de enfermedad que de muerte, pero en esta ocasión y a manera de ejemplo nos referiremos a un problema relacionado con el denominador en los casos de defunciones, aun cuando en México existe un alto número de defunciones certificadas por médicos, es también muy alto el porcentaje de estos médicos que no fueron los médicos tratantes y certifican causas diferentes a la que dio muerte a la persona. Lo anterior, un sub-registro de ciertas enfermedades o un sobre-registro de otras. Por ello, es muy importante que se realicen estudios de sub-registro y sobre-registro.

En muchas ocasiones, el denominador no puede ser calculado fácilmente, debido a que no existe un sistema de recolección de esta información. El ejemplo más claro es la tasa de muerte materna, el denominador correcto sería la población de embarazadas en ese año, sin embargo no se tiene en ningún registro ese dato, por tal motivo, se utiliza el dato de nacidos vivos registrados, ya que se estima que cada uno niño nace de una mujer embarazada, debido a esto se dice que se hace un uso incorrecto de la palabra tasa y por tal motivo se utiliza razón de muerte materna.

En la Figura 1 podemos observar las principales tasas usadas con frecuencia en epidemiología.

Ejercicios de ajuste de tasas

Ejercicio 1

Ante la pregunta ¿Cuál es la situación de la mortalidad en las jurisdicciones de Atlacomulco y Ecatepec en el Estado de México?. Se hace necesario hacer una medición de las defunciones en el tiempo en ambas jurisdicciones.

La figura 2 muestra las defunciones ocurridas en los residentes de ambas jurisdicciones desde el año 2000 hasta el año 2013.

Es fácil percatarse que existe un número mayor de defunciones en Ecatepec comparadas con las que ocurren en Atlacomulco. Sin embargo, esto no resuelve la pregunta planteada ya que se solicitó la mortalidad no las defunciones. Por tal motivo, es necesario calcular la tasa bruta de mortalidad en cada jurisdicción y los resultados se muestran en la siguiente figura.

Este cuadro muestra una realidad diferente, ya que al medir el riesgo de morir en las jurisdicciones; ahora se puede observar que es más alto el riesgo de morir en la jurisdicción de Atlacomulco que en la jurisdicción de Ecatepec. Una característica muy importante del método epidemiológico es que exige hacer el análisis en el tiempo, lo cual nos da más información. Al menos dos puntos resaltan al analizar el tiempo, uno es que el riesgo en Atlacomulco disminuye casi dos puntos en el periodo de 14 años; en cambio en la jurisdicción de Ecatepec se incremento el riesgo en al menos un punto en el mismo periodo. Estas dos observaciones hacen que la brecha de tres puntos entre las jurisdicciones desapareciera en el periodo de 14 años.

Con todo lo anterior podemos concluir y contestar nuestra pregunta de la manera siguiente: actualmente el riesgo en ambas jurisdicciones es prácticamente el mismo, aunque al inicio del siglo 21 existía una diferencia de casi 3 puntos más en Atlacomulco que en Ecatepec. Es necesario estudiar el incremento del riesgo en Ecatepec y la importante disminución en Atlacomulco.

Ejercicio 2

Con la evidencia anterior, nos tenemos que preguntar ahora ¿de qué fallecen los pobladores de ambas jurisdicciones? Para contestar esta pregunta debemos medir en ambas jurisdicciones la mortalidad por causa. Al medir la mortalidad por causa estamos usando tasas específicas, que como se dijo anteriormente son comparables, ya que se elimina el factor demográfico que influye en una tasa general o bruta.

En los siguientes cuadros se midió la mortalidad por causa en ambas jurisdicciones y como se podrá apreciar a pesar de que en el año 2013 el riesgo de morir en ambas jurisdicciones es casi el mismo, las causas no tienen el mismo peso ni el mismo riesgo.

Con esta medición podemos resaltar al menos tres puntos importantes. Primero aun cuando son en su mayoría las mismas causas, sobresale que en Atlacomulco no existe la Enfermedad por virus de la inmunodeficiencia humana como causa, la cual ocupa el octavo lugar en Ecatepec. Segundo a pesar de que las dos principales causas de muerte son las mismas, el riesgo es diferente; ya que este es mayor en Ecatepec que en Atlacomulco. Y tercero, existen al menos dos causas que definen de alguna forma la situación epidemiológica en ambas jurisdicciones, la enfermedades del hígado que ocupan el tercer lugar en Atlacomulco desplazando a los tumores malinos y el riesgo es tres veces mayor que en Ecatepec, por otro lado, en Ecatepec la Agresiones (homicidios) están en el quinto lugar en comparación con Atlacomulco que se ubican en el lugar número 12, pero el riesgo es cuatro veces mayor en Ecatepec que en Atlacomulco.

Para concluir debemos decir que aun cuando en el 2013 la mortalidad en ambas jurisdicciones es muy similar, el estudio de las causas nos muestra diferencias importantes, como son que la carga de ala mortalidad por las enfermedades del hígado es mayor en Atlacomulco y en contraste los agresiones (homicidios) tienen una carga mayor en Ecatepec que en Atlacomulco. Estas diferencias demuestran que existe variabilidad de los problemas de salud pública en ambas poblaciones, la cual debe ser considerada para plantear intervenciones de la prevención y el control de las enfermedades en ambas jurisdicciones.

Como hemos visto, en epidemiología las tasas son de las herramientas más utilizadas, ya que permite medir la situación de los daños a la salud de manera precisa. Los dos ejemplos anteriores nos muestran una de las características del método, ya que la respuesta a una pregunta nos provoca la siguiente pregunta, que puede ser resuelta con el uso adecuado de las tasas.

Ajuste o estandarización de tasas

Frecuentemente los profesionales de la salud necesitan comparar tasas de algún evento, características de una población o bien de distintas poblaciones en dos diferentes periodos. Si las poblaciones se distribuyeran de manera parecida respecto a los factores relacionados con el evento estudiado como puede ser edad, sexo, escolaridad, o cualquier otro factor demográfico, no habría problema en comparar las tasas crudas o brutas; sin embargo, con frecuencia las distribuciones no son similares, por lo que puede resultar engañoso comparar tasas directamente.

Para resolver la situación al comparar tasas en poblaciones distintas y realizar un análisis adecuado, objetivo y sin errores, se desarrollaron métodos de estandarización o ajuste de tasas, evitando con ello distorsiones debidas a factores, principalmente demográficos como: edad, género, raza, grupo étnico, etcétera. El ajuste de tasas, por tanto, es la corrección de esa distorsión; el resultado son las tasas ajustadas o estandarizadas.

Para el ajuste de tasas existen dos tipos de métodos: el método directo y el método indirecto. El primero utiliza el total de las poblaciones estándar o de los grupos a comparar; el segundo es un método alterno abreviado, que utiliza proporciones de la población estándar o de las otras poblaciones. Es importante tomar en cuenta que, sin importar el método con que se obtengan, las tasas ajustadas carecen de valor intrínseco, es decir, carecen de sentido por sí mismas; sólo sirven para compararlas con otras obtenidas bajo las mismas condiciones.

Ajuste o estandarización por el método directo: También conocido como método de base fija, compara las diferentes tasas ajustadas utilizando una distribución única por grupos de edad tomada de una población estándar; ésta puede ser una de las poblaciones que se comparan o puede utilizarse una tercera población; el resultado será una tasa ajustada que permita realizar comparaciones y evidenciar diferencias de las tasas entre las poblaciones.

Supongamos que queremos comparar la tasa de mortalidad entre dos comunidades. En la comunidad A su tasa cruda de mortalidad es de 27 por 1000 habitantes, mientras que en la comunidad B es de 59.8, con lo que se pensaría que la mortalidad es mayor en esta última. Sin embargo, la comunidad A tiene un 74% de la población menor a 45 años, mientras que la comunidad B un 72% de la población es mayor de 44 años. Dado que esta comparación no es válida, se requiere ajustar las tasas para poder comparar ambos países. Se utilizará la suma de ambas poblaciones para generar una población de referencia. Veamos un ejemplo siguiendo la secuencia de pasos en la Figura 6.

Primer paso: Cálculo de las muertes esperadas para cada grupo:

Se obtiene multiplicando la población estándar (columna 8) por la tasa específica de mortalidad para cada grupo de edad (columnas 4 y 7) en las poblaciones de interés.

Segundo paso: Cálculo del total de las muertes esperadas:

Se suma el resultado de cada grupo específico de edad.

Tercer paso: Cálculo de tasas ajustadas:

Se calculan dividiendo el total de muertes esperadas para cada población entre el total de la población estándar:

Debemos recordar que las tasas ajustadas son hipotéticas pero comparables, en tanto que las tasas brutas o globales son reales, pero no son comparables directamente.

Como se señaló al inicio del ejercicio, la comunidad B es la que se supone con mayor tasa de mortalidad; sin embargo, al ajustar o estandarizar las tasas, la tasa de mortalidad en la comunidad A (47.29 por 1000) es mayor que en la tasa de mortalidad de la comunidad B (41.86 por 1000) cuando se ajusta, es decir, se controla el factor de confusión o distorsión que en este caso es la edad.

Al aplicar el método directo es importante tener claro el concepto de población estándar, que puede ser:

Una de las poblaciones de estudio que se compara.

Una población distinta con distribución de edad intermedia entre las poblaciones de estudio.

La suma de ambas poblaciones y sus grupos de edad.

Pero cualquiera que sea la población estándar empleada, se encontrará siempre una diferencia en mayor o menor grado, en la misma dirección, según el tipo de población estándar.

Ajuste o estandarización por el método indirecto: Cuando no se dispone de tasas específicas por grupos de la variable por la que se quiere ajustar, o bien, cuando ocurra que en algunos grupos el número de casos es muy pequeño, se puede ajustar por el método indirecto. Al realizar el ajuste por este método, se obtiene la Razón Estandarizada de Mortalidad (REM), la cual hace una comparación de la mortalidad observada en una población con la mortalidad esperada a partir de una población estándar. El método indirecto utiliza los tamaños de los grupos de la variable por la que se quiere ajustar y las tasas específicas de la población estándar para calcular cuántos eventos se podrían esperar en las poblaciones si tuvieran las mismas tasas de la población estándar.

Primer paso: Cálculo de las defunciones o muertes esperadas por cada grupo.

Se obtiene multiplicando la tasa específica de la población estándar en cada grupo de edad por el total de la población a estandarizar (comunidad A y B) en los mismos grupos de edad y dividida entre 1 000, ya que fue la constante utilizada en la población estándar. Para la comunidad A: columna 1 por la columna 3 y este resultado dividido entre 1000, y en el caso de la comunidad B: columna 2 por columna 3 y el resultado dividido entre 1000. El resultado de las defunciones o muertes esperadas se presenta en las columnas 4 y 5.

Segundo paso: Cálculo del total de muertes o defunciones esperadas:

Se deben sumar las columnas 4 y 5, respectivamente, para los las comunidades A y B.

Tercer paso: Relación de muertes observadas (O) con las esperadas (E) para cada país:

Esta relación se denomina Razón Estandarizada de Mortalidad (REM) y se obtiene dividiendo las muertes observadas entre las esperadas.

Cuarto paso: Obtener la tasa ajustada:

Se obtiene multiplicando la Razón de Mortalidad Estandarizada (REM) por la tasa bruta de la población estándar.

Tasa ajustada comunidad A = 47.2 x 1.089 = 51.4

Tasa ajustada comunidad B = 47.2 x 0.964 = 34.0

Como puede observarse, al igual que en el ejemplo de método directo, la comunidad B tiene una menor tasa de mortalidad ajustada, a pesar de tener una mayor tasa bruta de mortalidad.

Medidas de asociación

Las medidas de asociación evalúan la fuerza de un evento de salud o efecto asociado con un determinado factor o causa y permiten hacer inferencias causales. Por lo tanto, al utilizar el término inferencias causales nos referimos a la causalidad, uno los objetivos más importantes de los estudios epidemiológicos, en este caso la búsqueda de la causa de las enfermedades. Se interpreta como la magnitud en que incrementa el riesgo o probabilidad de desarrollar una enfermedad cuando se expone a un factor causal.

A diferencia de las medidas de frecuencia, que muestran el riesgo o probabilidad absoluta en una población, estas medidas producen riesgos o probabilidades relativas y se indican como tal. A diferencia de las medidas absolutas, que manejan valores entre 0 (nula probabilidad) y 1 (ocurrencia total del evento); las medidas relativas manejan valores con rangos entre cero y el infinito, 1 señalando una no asociación entre causa y efecto, valores mayores a 1 indicando asociación positiva (lo que usualmente se conoce como un factor de riesgo), y valores menores a 1 indicando una asociación negativa, también conocido como factor protector.

Entre las medidas de asociación más utilizadas se encuentran: prevalencia relativa, razón de momios y riesgo relativo ⁶, ¹⁴, ¹⁶.

Prevalencia relativa

Se conoce también como razón de prevalencias (RP). Se calcula dividiendo las dos prevalencias de los grupos que se quieren comparar.

Donde: Pe = Tasa de prevalencia en los expuestos al factor de riesgo

             P0 = Tasa de prevalencia en no expuestos

La prevalencia relativa es un buen estimador del riesgo cuando la enfermedad es de curso agudo. En el caso de enfermedades crónicas, la acumulación de casos genera una subestimación, lo que da lugar a conclusiones sesgadas. Es un estimador tradicionalmente asociado a estudios de prevalencia, mejor conocidos como estudios transversales, cuando se analizan enfermedades de curso agudo.

Razón de momios

También se conoce como razón de oportunidades o razón de productos cruzados. Los momios son expresiones numéricas que reflejan la probabilidad de que un evento ocurra o no ocurra. El resultado es una seudo tasa, un estimador del riesgo o probabilidad absoluta.

En el ámbito de los estudios epidemiológicos, los momios son una razón que compara la frecuencia en que un evento ocurre versus la frecuencia en que no. Por ello, la razón de momios se conoce también como razón de razones. La razón de momios es la probabilidad que una condición de salud se presente en un grupo de población frente al riesgo de que ocurra en otro. El cálculo de la razón de momios a partir de una tabla de 2x2 es el siguiente:

Donde: a = casos expuestos

             b = casos no expuestos

             c = no casos expuestos

             d = no casos no expuestos

El resultado de la razón de momios es útil para estimar el riesgo relativo, especialmente cuando los controles o no casos son representativos de la población. Es la medida de asociación tradicionalmente utilizada en los estudios de casos y controles, donde la selección arbitraria del número de no casos no permite conocer la verdadera prevalencia o incidencia en la población estudiada.

La RM también se utiliza en estudios transversales cuando la enfermedad estudiada es de curso crónico, ya que da una mejor estimación que la razón de prevalencias. Sin embargo, resulta poco útil al estudiar enfermedades hiperagudas con un alto número de expuestos, generando un estimador subestimado.

Riesgo relativo

Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto aparece después de la exposición, lo que señala una correcta relación temporal entre causa y efecto. Además, nos indican la velocidad con la que la población pasa de un estado sano a enfermo. El riesgo relativo es una razón de la incidencia acumulada en un grupo de expuestos frente a la incidencia en los no expuestos.

Donde: Pe = Incidencia acumulada en los expuestos al factor de riesgo

             P0 = Incidencia acumulada en no expuestos

Observado desde una tabla de 2x2, es posible considerar que el Riesgo Relativo y la Prevalencia Relativa son el mismo indicador. Si bien el cálculo aritmético es el mismo para ambos indicadores, la interpretación y conclusiones que se obtiene de cada uno es distinta: el RR es una medición de velocidad, nos indica la probabilidad de ocurrencia de un evento en un período determinado. La PR es una medición que nos indica que tan común un evento es en la población, sin indicar la velocidad con la que está ocurriendo. Es por ello también la necesidad de hacer distinciones cuando se calcula la RM: en estudios donde se está registrando la prevalencia de un evento (como son estudios transversales y algunos de casos y controles), se utiliza la Razón de Momios para la Prevalencia (RMP), la cual indica la probabilidad de hallar el evento en la población. En estudios de incidencia (estudios experimentales, de cohorte y algunos casos y controles), se calcula la Razón de Momios para la Incidencia (RMI), la cual nos marca la probabilidad de que un evento ocurra versus que no ocurra. Como ya se mencionó anteriormente, es posible en ocasiones que la prevalencia pueda ser un estimador confiable de la incidencia, como es el caso de las enfermedades agudas, donde su corta duración significa que casi todos los casos observados son nuevos. En otras situaciones, como ya se mencionó, la acumulación de casos prevalentes causa una dilución de la causa/efecto, generándonos una subestimación de la verdadera asociación.

Determinación de la significancia estadística

Un punto que muchas veces omitimos durante el proceso de estudio de la asociación es determinar la significancia, o fuerza, de dicha asociación. La determinación de la significancia nos permite conocer si las diferencias que observamos entre los grupos expuestos y no expuestos se deben a algo más que el simple azar, lo cual es importante cuando se quiere evitar asociaciones espurias. Esta determinación forma parte del análisis estadístico de los datos ¹⁷.

Existen dos principales formas de hallar la significancia de una medida de asociación: el uso de intervalos de confianza y el uso de pruebas estadísticas.

Los intervalos de confianza nos permiten conocer un rango de valores en donde encuentra el valor real de la población de donde se hizo la inferencia a partir de una muestra. Se calculan a partir del valor observado de la prueba de asociación y un nivel de significancia asignado por el investigador (generalmente se utiliza el 0.05% en estudios observacionales, y 0.01% en estudios experimentales). El resultado de la prueba nos permite conocer la fortaleza del resultado de la medición de asociación: un intervalo que cruza la unidad (1), nos indica que no existe asociación estadística. Si los intervalos son muy amplios, podrían indicar una significancia pobre, derivado de un tamaño de muestra insuficiente.

Los intervalos de confianza representan una determinación indirecta de la significancia del estudio. Si se desea conocer objetivamente el nivel de significancia, es necesario realizar una prueba estadística. Las pruebas estadísticas son un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Se utilizan para probar una hipótesis estadística, considerando una hipótesis nula (H0), la cual indica falta de asociación, contra una hipótesis alternativa (Ha), tratando de identificar cuál de las dos es la verdadera.

Las pruebas estadísticas son muy variadas, lo que permite adaptarse dependiendo las características del estudio, la muestra y la métrica de las variables. En el caso de los estudios epidemiológicos, donde se analiza la asociación entre dos variables cualitativas, se utilizan pruebas de independencia para dos o más variables cualitativas. Usualmente se utiliza la prueba de chi cuadrada, que contrasta el valor observado con los valores que se esperarían si ambas variables fueran independientes entre sí. El valor obtenido del estadístico se contrasta contra los valores críticos de la distribución de chi cuadrada, lo que nos permite establecer un punto de corte para aceptar o rechazar la hipótesis nula.

Medidas de impacto potencial

La prevalencia relativa, razón de momios y riesgo relativo nos señalan la presencia de una asociación entre la exposición a un factor de riesgo y la aparición de una enfermedad. Sin embargo, una vez que se ha hallado dicha relación, el traducirlo en acciones para la salud no es tan sencillo. Es necesario cuantificar el impacto que el factor de riesgo representa en la población para la generación de la enfermedad.

Las medidas de impacto potencial reflejan el efecto esperado al cambiar uno o más factores de riesgo o al realizar una acción de carácter preventivo en una población particular. Regularmente se usan cuando las medidas de asociación o de efecto determinan que un factor está asociado con la presencia o ausencia de una enfermedad o evento, y por lo tanto son más confiables cuando se calculan a partir de medidas que evalúan el riesgo (Riesgo relativo) y no probabilidad (Prevalencia relativa y razón de momios).

Las medidas de impacto potencial pretenden calcular que tanto disminuiría el daño y por lo tanto se mejoraría la salud de la población en estudio, si se pudiera eliminar ese factor al que se están exponiendo, es decir, mide el impacto que se causaría al beneficiar a la población cuando intervenimos con medidas que eviten la exposición a esos factores que producen enfermedad o muerte en la misma.

Las medidas más importantes son el riesgo atribuible o fracción etiológica, que se estima cuando el factor de exposición produce un incremento en el riesgo; y la fracción prevenible, relacionada con factores que producen una disminución en el riesgo ¹⁴, ¹⁶, ¹⁷.

Fracción etiológica

Calculan el porcentaje de la enfermedad que disminuiría en la población en caso de eliminar el factor de riesgo. En algunos círculos se recomienda utilizar el término Riesgo atribuible proporcional, reservando el término Fracción etiológica cuando nos referimos a asociaciones causales bien demostradas. Existen dos dimensiones de la fracción etiológica:

Fracción etiológica en expuestos: estima la proporción de eventos que ocurren en el grupo expuesto al factor de riesgo que pueden atribuirse directamente a la exposición a dicho evento. Por ende, reflejan de manera porcentual el decremento que se observaría en el subgrupo de expuestos de eliminar el factor de exposición. La FEE se puede calcular de la siguiente manera:

El resultado puede interpretarse como el porcentaje de casos que se podrían prevenir de eliminar la exposición, asumiendo que a) la exposición actúa como causa única del evento y b) el resto de las causas del evento en estudio se distribuyen de manera igual y homogénea entre la población, ya sea expuesta o no expuesta al factor de riesgo en estudio.

Fracción etiológica poblacional: es una proyección de la FEE hacia la población total (expuestos y no expuestos). La FEP extrapola la los resultados de la FEE, dándonos un estimado del impacto que tiene la exposición en toda la población en conjunto. Es un indicador valioso desde el punto de vista de sistemas de salud, , ya que permite estimar cuál sería el efecto potencial en la población de remover el factor en estudio. La FEP se calcula de la siguiente manera:

El resultado puede interpretarse como el porcentaje de casos que se podrían prevenir de eliminar la exposición, asumiendo que a) la exposición actúa como causa única del evento y b) el resto de las causas del evento en estudio se distribuyen de manera igual y homogénea entre la población, ya sea expuesta o no expuesta al factor de riesgo en estudio.

Fracción etiológica poblacional: es una proyección de la FEE hacia la población total (expuestos y no expuestos). La FEP extrapola la los resultados de la FEE, dándonos un estimado del impacto que tiene la exposición en toda la población en conjunto. Es un indicador valioso desde el punto de vista de sistemas de salud, , ya que permite estimar cuál sería el efecto potencial en la población de remover el factor en estudio. La FEP se calcula de la siguiente manera:

O, visto desde otra perspectiva:

Como podemos observar, la FEP ajusta el valor de la FEE, tomando en consideración la incidencia en expuestos, para dar un valor que exprese el impacto que tiene la exposición en la población general.

Fracción prevenible

La fracción prevenible calcula el impacto protector que tiene un factor observado cuando éste arroja medidas