Intensive Course in infection control for infection control practitioners of Latin America. San Salvador, El Salvador. Enero 31-Febrero 26,2005

Transcripción

1 Intensive Course in infection control for infection control practitioners of Latin America San Salvador, El Salvador. Enero 31-Febrero 26,2005 FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA PARA LA VERIFICACIÓN DE UN BROTE Proyecto 5: Investigación y control de brote Qué son medidas de frecuencia? Recuerde que Epidemiología es la ciencia que estudia la frecuencia, la distribución y las determinantes de las enfermedades en grupos de humanos. En epidemiología se usa una variedad de métodos para manejar datos. Un método fundamental es la distribución de frecuencias, que ubica a las personas en categorías distintas de acuerdo a una variable. Puede ser: por sexo, edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad, etc. En epidemiología interesa clasificar y contar cada unidad de observación que presenta una determinada característica o variable y obtener datos resumen. Los datos individuales o resumen adquieren significado cuando están referidos a un lugar y a un tiempo y a una población o grupo de personas específicos. Los conceptos se conocen como: tiempo, lugar y persona y son esenciales en epidemiología. Antes de abordar las herramientas de conteo que tiene la Epidemiología para determinar la frecuencia de eventos de salud enfermedad, hay que conocer los tipos de variables que existen y las expresiones matemáticas básicas en epidemiología. Qué tipos de variables usamos en epidemiología? Cómo se clasifican? De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en independientes (o variables de exposición) y dependientes (o variables de respuesta). Cuando se supone que una variable produce un cambio en otra, se considera a la primera como independiente (o causa) y a la segunda como dependiente (efecto o resultado). En los estudios epidemiológicos la enfermedad o evento es por lo general la variable dependiente y los factores que determinan su aparición, magnitud y distribución son las variables independientes, o exposición. Una vez que se han identificado las variables el investigador debe definirlas de manera operativa, especificando el método y la escala con las cuales llevará a cabo su medición. De acuerdo a la escala que utilizan hay 4 diferentes tipos de variables: nominal, ordinal, cuantitativa discreta y cuantitativa continua. Nominal: Sus valores sólo se pueden clasificar en clases (o categorías), no se pueden ordenar de pequeño a grande o de menos a más. No importa el orden de sus categorías ni la magnitud de sus etiquetas. Si solo existen dos posibles respuestas se llaman Nominales dicotómicas (Ej: sexo) y si existen más de dos posibles respuestas se llaman Nominales politómicas (Ej: estado civil, profesión, ocupación, etc). Por ejemplo: La variable Sexo esta puede ser etiquetada con cualquier número o letra o símbolo, etc. En la variable Estado civil, cada categoría (casada, soltera, viuda, etc.) puede ser etiquetada con cualquier numero, letra o símbolo y no importa el

2 orden de las posibles respuestas. Ordinal: Sus valores se pueden clasificar en categorías y se pueden ordenar en jerarquías con respecto a la característica que se evalúa. Ejemplos: nivel socioeconómico, Apgar, puntaje Apache de Gravedad, clase social. Cuantitativa discreta: Nace del proceso de contar. Sus valores tienen un orden natural, es posible cuantificar la diferencia entre dos valores de intervalo. Generalmente tienen unidad de medida. Solamente puede tomar un valor entero. Por ejemplo: número de hijos, veces que se consultó al establecimiento de salud. Cuantitativa continua: Nace del proceso de medir (utilizan instrumentos de medición). Sus valores tienen un orden natural, es posible cuantificar la diferencia entre dos valores de intervalo. Generalmente tienen unidad de medida. Pueden tomar valores enteros y quebrados y su única limitación es la sensibilidad del instrumento de medición utilizado Por ejemplo: nivel de colesterol sérico, edad de consulta, peso en Kg. al nacer, etc. Expresiones matemáticas fundamentales En Epidemiología hay 3 expresiones matemáticas básicas: Razón, Proporción y Tasa. Razón: Es el cociente de dos variables, los valores del numerador y del denominador son independientes, NINGUNO está contenido en el otro. Ejemplo: En el Hospital de Quito nacieron 100 neonatos (RN) durante mayo de 2004, de los cuales 75 eran varones y 25 niñas. Calcular la razón de masculinidad (RM): RM = RN masculinos / RN femeninos= 75/25 = 3 Para interpretar una razón hay que agregarle un número 1 imaginario como denominador al resultado de la división, en este caso así: Razón de masculinidad = 3/1. Esto se lee así: Hubo tres neonatos masculinos por CADA (UN) neonato de sexo femenino Por otro lado, si se pide la razón de RN niñas por CADA RN varón, entonces haremos así: RN femeninos / RN masculinos= 25/75 = 0.3 = 0.3/1 Esto se lee así: Hubo 0.3 neonatos femeninos por CADA (UN) neonato masculino. Esto es un poco difícil de entender porque implica números quebrados, pero si multiplicamos numerador y denominador por 10, entonces se vuelve más fácil de entender: RN femeninos / RN masculinos= 25/75 = 0.3/1 = 0.3 x10/1 x10= 3/10 Esto es más fácil de comprender, leyendo así: Hubo 3 neonatos femeninos por CADA DIEZ neonatos masculinos. Usted puede utilizar las razones para comparar eventos diferentes entre si, por ejemplo: estimar cuantas muertes por diarrea rotaviral hubo por CADA UNA muerte por Leucemia. Proporción: Es el cociente de dos variables, el numerador SIEMPRE está contenido en el denominador y SIEMPRE va a formar parte de él. Ejemplo: En el mismo escenario anterior, determine la proporción de neonatos (RN) varones de todos los recién nacidos:

3 Proporción de RN masculinos = RN masculinos / RN totales= 75/100 = 0.75 La forma más popular de expresar las proporciones es como % (porcentaje), por lo tanto multiplicamos el resultado de la división por 100: RN masculinos / RN totales= 75/100 = 0.75 x 100= 75% Esto se lee: Que 75 de cada 100 nacidos vivos eran del sexo masculino. Las proporciones sirven para estimar la importancia de una parte o varias partes con respecto al total. Tasa: Tasa es un tipo de proporción que toma en cuenta la variable tiempo. Es la medida que expresa la dinámica de los eventos. Es la magnitud del cambio de la variable que mide un evento por unidad de cambio de otra (el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de presentar el evento. Las tasas brutas son calculadas para toda la población. Las tasas específicas se calculan para un subgrupo específico que está en riesgo de presentar el evento. Puede haber tasas por edad, sexo, raza, ocupación y así sucesivamente. Ejemplo: Durante 2003 en la UCI del Hospital de Manizales se ingresaron 500 pacientes que necesitaron ventilación mecánica y de los cuales 100 desarrollaron neumonía nosocomial. Estime la tasa de Neumonía Nosocomial (NN) entre estos ingresados: Tasa NN = casos NN/ingresados UCI 2003= 100/500 = 0.20 x 100 = 20% Hay que hacer notar que la tasa es una proporción en la cual el numerador SIEMPRE esta dentro del numerador. El resultado anterior se lee: Del total de pacientes que ingresaron a UCI durante 2003 y que necesitaron ventilación mecánica, 20 de cada 100 desarrollaron Neumonía nosocomial. Fíjese como está implícito el concepto de riesgo. Los sujetos que ingresaron a UCI y que se ventilaron SE CONSIDERABAN EN RIESGO DE ADQUIRIR Neumonía nosocomial (NN) y (que felicidad!!) solo una quinta parte de esos POTENCIALES CASOS DE NN en realidad desarrollaron ésta. La tasa es una proporción que lleva implícito el concepto de riesgo. La tasa es el mejor instrumento de comparación de la Epidemiología. Medidas de frecuencia Tradicionalmente son dos: Prevalencia e incidencia Prevalencia: Expresa la frecuencia con la que un evento está presente en el total de población presente en un momento y lugar. Estima la proporción de personas que tienen determinada característica (enfermo o no, fumador o no, drogadicto o no, etc.) en un momento y lugar dado. Típicamente es una proporción y es ESTATICA!!!. Es como si usted le tomara una foto a un partido de fútbol en el minuto 30 de la primera mitad, usted solo sabrá lo que sucede en ese preciso momento pero no tiene idea que paso antes ni que pasará después. Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos presentes (ya sea enfermedad o exposición) entre la población en un momento y lugar determinados, así: Prevalencia de enfermedad = Enfermos actuales / población presente en momento y lugar Ejemplo: En un censo del año 2002, en la ciudad de Santa Ana (de 5000 habitantes) se encontraron 12 casos de tuberculosis (TB). La prevalencia de TB obtenida es: Prevalencia TB Sta Ana 02= 12 casos existentes de TB/5000 habitantes = casos

4 Esto cuesta interpretarlo, aún cuando lo convertimos en porcentaje: x 100 = 0.24%, así que lo multiplicamos por mil para huirle a los quebrados, así: x 1000 = 2.4 casos x 1000 habs. Aquí es más fácil de comprender y se leería así: Que existían dos casos de TB por cada 1000 habitantes de Sta Ana en el año 2002 La prevalencia es muy útil para estimar la carga que una enfermedad o una exposición significa para un sistema de salud o sociedad. Así, que para estimar costos y gastos administrativos y asignación de recursos la prevalencia es ideal. Incidencia: Expresa el volumen de casos nuevos que aparecen en un periodo determinado, así como la velocidad con la que lo hacen; es decir, expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto periodo. La incidencia es una tasa y es DINAMICA!!. Es como si en vez de obtener una fotografía de un momento de un partido de fútbol usted toma la película entera, usted sabe lo que sucede desde el principio hasta el final. El concepto de incidencia está íntimamente ligado a la palabra mágica: CAMBIO!!! En otras palabras, estima la proporción de personas que cambian de un estado de no enfermo a enfermo en un momento y lugar dado. O en palabras más sencillas, estima la proporción de personas QUE SE ENFERMAN (fíjese bien en el carácter dinámico de esta expresión, no nos referimos a que se encuentren enfermos sino a que se convierten en enfermos) en un momento y lugar dado. Típicamente el numerador contiene SOLAMENTE los casos nuevos de enfermedad y el denominador contiene a la población que estaba en riesgo de enfermarse. La población en riesgo sólo es aquella que puede presentar el evento (diabetes, diarrea, curación, etc.). La población en riesgo no incluye a quienes ya presentaban el evento, por lo que hay que quitar del denominador a las personas que no eran susceptibles de presentar el evento porque ya lo presentaban. Ej: Al estimar incidencia de cáncer de próstata en una población hay que quitar del denominador todos aquellos que ya tienen cáncer de próstata y también hay que quitar a las mujeres pues estas NO estarán en riesgo de adquirirlo. Hay dos tipos de incidencia: La acumulada y la tiempo-persona (llamada también Incidencia de densidad). Incidencia acumulada: Es la más popular y calcula la proporción de sujetos que se enferman en un momento y lugar. Estima la probabilidad de enfermarse de una población. Inc acumulada = Casos nuevos enfermedad / población en riesgo de enfermar en momento y lugar Ejemplo: Durante 2003, en San Francisco Gotera (10,000 habs) se diagnosticaron 50 casos nuevos de diabetes, sumándose a los 250 casos ya diagnosticados en años pasados. Calcular (estimar) la incidencia acumulada de diabetes en esa población para el 2003: Inc acumulada = 50 casos nuevos diabetes / población Gotera MENOS los enfermos anteriormente diagnosticados Al denominador se le quitan los ya enfermos dado que recuerde que tiene que estar allí SOLAMENTE LA POBLACION QUE HAYA ESTADO EN RIESGO DE ENFERMARSE!!! (Los ya diabéticos ya no estaban en riesgo de enfermarse de diabetes) Inc acumulada= 50 casos nuevos diabetes / 10, = 50/19750 = x 1000=5 O sea, hubo 5 casos nuevos de diabetes por cada 1000 habitantes de Gotera que estaban en riesgo de enfermarse durante En otras palabras, el riesgo de esa población de Gotera

5 para enfermarse de Diabetes fue de 5 x 1000 habs (o sea 0.5%) ese año. Incidencia tiempo-persona (De densidad): Expresa la ocurrencia de la enfermedad entre la población en relación con unidades de tiempo-persona, por lo que mide la velocidad de ocurrencia de la enfermedad (es un velocímetro). Se le llama también fuerza de morbilidad o de mortalidad, según sea el caso. El numerador siempre son los casos nuevos de enfermedad y el denominador se determina sumando los tiempos libres de enfermedad de cada uno de los individuos que conforman el grupo y que permanecen en el estudio durante el periodo. Incidencia tiempo-persona = Casos nuevos de enfermedad / suma de los tiempos con que cada sujeto de la población en riesgo de enfermarse es observado hasta que se enferma o termina el tiempo de observación, en un momento y lugar dado Ejemplo: En abril de 2004, un grupo de 100 niños < 3 años de edad residentes en un barrio de Cuenca (Ecuador) fueron observados durante 100 días para identificar episodios de diarrea (3 o más deposiciones líquidas o semilíquidas en 24 horas). Los niños fueron observados todos los días y todos estuvieron libres de diarrea el primer día de observación. El niño 1 (Jessica Yamileth) se enfermo el 10ª día de observación y se considera como caso nuevo de enfermedad y contribuye al denominador con 10 días, el niño 2 (Remberto José) se enfermó en el 80ª día de observación considerándose como caso nuevo de enfermedad contribuyendo al denominador con 80 días, el niño 3 (Bryan Malaqu as) no se enfermó durante los 100 días de observación no incluyéndose en el numerador y contribuyendo al denominador con 100 días de observación, y así por el estilo Supongamos que se enfermaron 30 de los 100 niños y que la suma de todos los tiempos de observación de esos niños fue de 8,500 días, la tasa de tiempo persona se estima así: Incidencia tiempo persona= 30 casos nuevos / 8,500 días de observación o sea x 1000 = 3.5 casos nuevos de diarrea por cada 1000 días-persona de observación Este concepto es un poco difícil de interpretar (no se asuste), no pretendemos que lo domine a la cabalidad en esta Unidad, pero si puede comenzar a familiarizarse con el mismo. Veamos: Qué significa 1000 días-persona de observación? esto es bastante ambiguo, pues este mismo resultado puede aparecer si observamos a una persona por 1000 días o a 1000 personas por un día o a 500 personas por 2 días o a 250 personas por 4 días, siempre da lo mismo: 1000 días-persona de observación. Por lo tanto hay que tener claro que esta unidad de medida (si la podemos llamar así) solo tiene sentido si la comparamos con otros eventos que utilicen la misma unidad de medida, recuerde que está midiendo VELOCIDAD de aparición del evento en una población. Esto es algo así como el velocímetro de un carro. La Incidencia acumulada es parecido a cuando decimos que para ir a Santa Ana recorrimos 60 Km. en una hora, no nos importa si hubo momentos en que íbamos más rápido o más lento, sino lo que nos interesa es cuantos Km. recorrimos durante ese tiempo. Por otro lado, la incidencia tiempo persona es parecido a cuando decimos que cuando pasamos por Lourdes íbamos a 60 Km./hora, a lo mejor por El Poliedro tuvimos que disminuir la velocidad a 30 Km./hora, pero cuando llegamos a El Congo aumentamos a 80 Km./hora y al final siempre recorrimos los 60 Km. entre San Salvador y Sta Ana en el lapso de una hora. La incidencia es muy útil para estudiar factores de riesgo de aparición de enfermedades en poblaciones y para estimaciones de causa efecto.

6 Relación entre prevalencia e incidencia: La prevalencia de una enfermedad depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad. La incidencia alimenta la piscina de casos prevalentes. La salida de la prevalencia es curándose o muriéndose. Por ejemplo: en diabetes, que es una enfermedad crónica que no se cura y que dura hasta la muerte, aunque la incidencia sea muy poca, el lento drenaje (muerte) de la piscina de diabéticos hace que la prevalencia siga aumentando. Por otro lado, si aumenta la incidencia de meningococcemia seguramente la prevalencia no aumentara mucho dado lo fulminante de esta enfermedad (mata rápido) o su curación relativamente rápida con tratamiento adecuado. Es decir no da mucha oportunidad para estar prevalente, o sea para prevalecer enfermo y mostrarse como tal.