CAPITULO 1 Tomado de: Carvajal R. Estadística para Análisis Epidemiológico. Editorial Catorse. 2004 MARCO CONCEPTUAL DE VIGILANCIA 1.1. METODO CIENTIFICO, METODO EPIDEMIOLOGICO Y METODO ESTADÍSTICO Con base en las definiciones dadas por Larroyo 1, Ander Egg 2 y Kerlinger 3 el Método Científico se puede definir como un procedimiento ordenado, sistemático sujeto a ciertos principios para llegar de manera válida y confiable a solucionar problemas o adquirir nuevos conocimientos. Se basa en dos supuestos fundamentales: primero, existe una realidad objetiva independiente de nuestro sentido de observación y segundo, no hay efecto sin causa, esto es, si sucede algo no es por simple azar. El Método Científico parte de la observación, la cual debe ser objetiva, exacta y confiable (esquema 1). El paso siguiente consiste en realizar una descripción objetiva de lo observado. Esto implica medir y comparar procurando disminuir los sesgos que afectan la validez de la medición. 1
ESQUEMA 1 METODO CIENTIFICO, EPIDEMIOLOGICO Y ESTADISTICO OBSERVACION DESCRIPCION Medir Comparar Epidemiología Descriptiva Persona, lugar, tiempo I ndicadores: Razón, proporción, porcentaje, Tasa Estadística Descriptiva Ordenar y graficar la información Estimar medidas resumen Estimar medidas de variabilidad Estudios descriptivos FORMULACION DE HIPOTESIS CAUSA EFECTO VERIFICACION Diseños experimentales Diseños cuasi experimentales Diseños no experimentales (analíticos) FACTOR DE RIESGO EFECTO Epidemiología Analítica Tipos de estudios : Cohortes, Casos y Controles Comparativos Medidas de fuerza de asociación Control de variables de confusión Estadística de inferencia Pruebas de hipótesis Intervalos de confianza EXPLICACION 2
Para la observación y descripción de los fenómenos en el área de salud se emplea la epidemiología descriptiva que consiste en estudiar el fenómeno según características (variables) de persona, lugar y tiempo. A continuación se listan algunos ejemplos: PERSONA LUGAR TIEMPO Edad Nivel internacional Tendencia secular Sexo Nivel nacional Variaciones estacionales Estado nutricional Nivel local Variaciones inesperadas Hábitos Institución Conglutinación temporal: Ocupación Lugar de trabajo - Al ingreso al Hospital Nivel socioeconómico Vivienda - Al momento del parto Características biológicas Vía pública - Al primer control Indicadores en Salud Mapa Epidemiológico Indice endémico Métodos Estadísticos Series de tiempo Descriptivos Para la descripción de las características de la variable persona generalmente se utilizan los indicadores en salud tales como razón, proporción, porcentaje, tasas y métodos estadísticos descriptivos. La estadística descriptiva proporciona los métodos que facilitan resumir y presentar adecuadamente la información obtenida, analizar la validez de los datos y su generalización. La estadística viene a ser como el fonendoscopio del Epidemiólogo. Para la descripción del fenómeno observado generalmente se emplean los estudios de casos, estudios descriptivos y estudios de prevalencia. 3
CAPITULO 2 Tomado de: Carvajal R. Estadística para Análisis Epidemiológico. Editorial Catorse. 2004 MEDICION Todo Estudio Epidemiológico debe ser entendido como un ejercicio de Medición Rothman 2.1 CONCEPTOS DE EXACTITUD Y PRECISION La medida de una característica cualitativa o cuantitativa en el sujeto observado se denomina valor medido. Dicho valor obtenido está compuesto de dos partes: El valor verdadero (usualmente desconocido) y un error de medida. Por lo tanto: Valor Medido = Valor Verdadero + Error de Medida. El error de medida a su vez, está compuesto de dos partes: una parte sistemática (error sistemático) y una parte aleatoria (error aleatorio). Por consiguiente: Valor medido = valor verdadero + error de medida (sistemático, aleatorio) En la medida en que el valor medido esté próximo o sea igual al valor verdadero se tendrá por definición exactitud en la medición. 4
2.1.1 Exactitud. Indica la proximidad de una medida a su valor verdadero. Entre más cerca está el valor medido del valor verdadero, mayor será la exactitud lograda. Para juzgar la exactitud de una medición (cualitativa o cuantitativa) es necesario conocer el valor verdadero de dicha medición. Si se obtienen medidas repetidas, se considera como valor medido el promedio aritmético o mediana de las mediciones realizadas. Suponga que se quiere evaluar cual de tres auxiliares de enfermería toma mejor la presión arterial; cada una de ellas se la toma a una misma persona en tres ocasiones. En este caso el valor medido corresponde al promedio de los tres valores de presión obtenidos. La auxiliar de enfermería más exacta para la toma de presión arterial, será aquella cuyo valor promedio (valor medido) está más cerca al valor verdadero. Este a su vez puede ser obtenido previamente por una persona experta o por medios electrónicos. 2.1.2. Precisión. Indica la proximidad entre varias medidas obtenidas de idéntica manera. No se puede hablar de precisión con una sola medida. Se considera que un procedimiento de medición es exacto cuando los valores obtenidos se acumulan en la inmediata vecindad del valor verdadero. Se considera preciso cuando la dispersión de los valores obtenidos es pequeña. 5
Ejemplo: FIGURA A FIGURA B FIGURA C Valor Valores Valor Valor Verdadero Medidos Verdadero Verdadero Valores medidos Valores medidos NO Exactitud Exactitud Precisión sin exactitud NO Precisión Precisión Error sistemático (sesgo) 2.2 SESGO. Es un error sistemático. Es tener precisión sin ser exacto. Un error sistemático afecta a todas las mediciones de un modo definido y generalmente constante. El valor medido puede diferir del valor verdadero debido a errores de la persona que mide (observador), errores en el sujeto observado y errores en el instrumento de medición, esto es, a errores sistemáticos: Valor medido = valor verdadero + error de medida (sistemático, aleatorio) Observador Sujeto observado Instrumento 6
El error sistemático es posible corregirlo. En la medida que se controle o corrija, se tendrá mayor exactitud. El error aleatorio son aquellas pequeñas variaciones de origen desconocido que aparecen en sucesivas mediciones por más meticuloso que sea el proceso de medición. Su tratamiento es puramente estadístico con base en distribuciones de probabilidad. 2.3 VARIABLE Característica cualitativa o cuantitativa observable en el sujeto de estudio. Ejemplo: Si el sujeto de estudio son los recién nacidos, para evaluar su crecimiento se pueden medir variables antropométricas tales como peso, talla, perímetro cefálico, etc. 2.3.1. Variable dependiente: - Se define como el efecto producido por la acción de una o varias variables denominadas independientes. - Usualmente es aquella que el investigador desea estudiar. Ejemplos: - Insatisfacción de los usuarios de un servicio - Baja cobertura de un determinado programa - Excesiva demora en la atención 2.3.2. Variable independiente: Es aquella que es manipulada, tratada u observada por el investigador con el fin de determinar que efecto produce en la variable respuesta (o dependiente) 7
Ejemplos: - Falta de organización del personal - Falta de actividades permanentes de promoción - Mecanismo inadecuado de asignación de citas 2.4. NIVELES DE MEDICION Son escalas que se han construido según ciertas reglas lógicas y propiedades inherentes a cada una de ellas para clasificar las variables e indicadores seleccionados en un estudio. Facilitan además, el análisis estadístico de la información recolectada. 2.4.1 Escala Nominal. Consiste en establecer categorías de igual jerarquía y que cumplan las condiciones siguientes: a) Las categorías deben ser exhaustivas; esto significa que es necesario establecer todas las alternativas posibles de clasificación, (categorías) de tal forma que ninguna observación quede sin ser clasificada. b) Las categorías deben ser mutuamente excluyentes; esto es, distintas unas de otras y claramente diferenciables. Ejemplos: Estado civil, género, utilización de un servicio, resultado de una biopsia, color de los ojos. 8
Las variables binarias o dicotómicas son un ejemplo de clasificación en el nivel nominal: respuestas de si ó nó, positivo o negativo, blanco o negro, cara o sello, presente o ausente, etc. 2.4.2 Nivel ordinal. En este nivel también se construyen categorías que cumplan los dos requisitos anteriores. Además se establece un orden jerárquico entre las categorías en términos de mayor que o menor que pero sin determinar distancias. Por consiguiente no se puede determinar cuánto mayor ó cuánto menor. Ejemplos: Nivel socio-económico, grado de satisfacción con el servicio, calidad de la atención, grado de desnutrición. Las variables con nivel de medición nominal u ordinal son claramente cualitativas. Por ser cualitativas, se deben establecer definiciones operacionales de las categorías para evitar el sesgo de mala clasificación. 2.4.3 Nivel Numérico. En este nivel se clasifican las variables medidas en escalas de intervalo y de razón. En la escala de intervalo se introduce una unidad estándar de medida permitiendo establecer cuantas veces mayor o menor es una categoría con respecto a otra. Sin embargo el punto cero es arbitrario. Esta arbitrariedad permite ejecutar cálculos matemáticos de suma y resta pero no es posible utilizar la multiplicación, ni la división por lo convencional del punto cero. Ejemplos: Temperatura en grados centígrados, cociente intelectual, etc. 9
La escala de razón posee un punto de origen igual al cero absoluto, permitiendo todo tipo de cálculos matemáticos. Ejemplos: Peso (kgrs.), Talla (cms.), Volumen (litros) etc. 2.5. EJERCICIO SOBRE NIVELES DE MEDICION Para cada uno de los numerales marcar con una (x) la alternativa que usted considere correcta. Marcar el nivel de medición más alto para evitar dualidades VARIABLES ESCALA DE MEDICION CATEGORICA NUMERICA Nominal Ordinal 1. Número de dientes cariados en una población escolar ( ) ( ) ( ) 2. Enfermedades registradas en un servicio de urgencias ( ) ( ) ( ) 3. Registro del grado de desnutrición En la población infantil ( ) ( ) ( ) 4. Número de personas en el grupo Familiar ( ) ( ) ( ) 5. Registro periódico de la temperatura. ( ) ( ) ( ) 6. Número de días de Hospitalización ( ) ( ) ( ) 7. Peso al nacer ( ) ( ) ( ) 8. Calidad de la vivienda ( ) ( ) ( ) 9. Opinión acerca de un servicio ambulatorio ( ) ( ) ( ) 10. Registro de causa muerte ( ) ( ) ( ) 11. Registro de Apgar ( ) ( ) ( ) 12. Niveles de atención en Servicios de Salud ( ) ( ) ( ) 13. Calidad del cuidado médico ( ) ( ) ( ) 14. Dosis (mg) de un medicamento ( ) ( ) ( ) 10
CAPITULO 3 Tomado de: Carvajal R. Estadística para Análisis Epidemiológico. Editorial Catorse. 2004 METODOS ESTADISTICOS PARA ANALISIS UNIVARIADO El análisis univariado tiene como objetivo analizar cada variable incluida en el estudio para observar la tendencia general, su variabilidad y estimar una medida resumen que puede ser de Tendencia Central, (promedio, mediana o moda) ó un Indicador (razón, proporción, porcentaje o tasa). El análisis estadístico depende del nivel de medición de las variables: Las variables NUMERICAS se analizan con base en el promedio aritmético, mediana, moda, desviación estándar, etc. Las variables CATEGÓRICAS se analizan con base en razones, proporciones, porcentajes, riesgo y tasas. 11
3.1 INDICADORES Son medidas cuantitativas expresadas en valores absolutos o relativos (cocientes) útiles para juzgar cuantitativamente las actividades o el impacto de un programa, servicio u organización. Deben ser sencillos (de fácil cálculo e interpretación), objetivos, válidos, económicos y definidos en lugar y tiempo. Los indicadores en el área de salud se clasifican en razones, proporciones, porcentajes y tasas. 3.1.1 Razón. (Número índice). Es el cociente de dividir dos cantidades con la condición de que una no incluya a la otra. Matemáticamente se expresa: a/b donde a es diferente de b Significa: tantos a por unidades de b Ejemplo: Hombres Mujeres Razón de sexos = o también Mujeres Hombres 3.1.2 Proporción y Porcentaje. La proporción es un cociente donde el numerador está incluido en el denominador. Matemáticamente se expresa: a a + b La proporción no tiene unidad de medida y varía entre cero (cuando a = 0) y uno (cuando b = 0). 12
El porcentaje es una proporción multiplicada por 100: a x 100 a + b En los estudios descriptivos los porcentajes obtenidos se denominan prevalencias. Prevalencia Se define como la cantidad de una característica en un momento dado. Es un concepto estático. Si se divide por la población se obtiene una prevalencia proporción; en caso de multiplicarse por cien, se obtendrá una prevalencia en porcentaje. Ejemplos de proporciones y prevalencias (%): ACCESIBILIDAD = Total de rechazos en un servicio Total solicitudes de dicho servicio PORCENTAJE DE NO USUARIOS Recurso utilizado UTILIZACIÓN= x 100 Recurso disponible PORCENTAJE DE CUMPLIMIENTO DE CITAS PORCENTAJE DE USUARIOS INSATISFECHOS CON EL SERVICIO Prevalencia de sintomatología osteomuscular en corteros de caña 13
CONCEPTO DE INCIDENCIA (Casos Nuevos) Para calcular incidencia es necesario definir previamente: 1) El período de estudio (t 0 = momento inicial y t f = momento final) 2) El evento que se quiere observar. Por ejemplo: accidentes, incapacidad, enfermedad, lesión, etc. 3) Definir inicialmente (al momento t 0 ) la población expuesta al riesgo. Los individuos de dicha población deben estar libres del evento que se quiere observar para evitar el sesgo de selección 3.1.3. Incidencia. Se define como el número de casos nuevos en un período de tiempo definido. Los casos nuevos pueden ser personas o eventos repetidos en personas. La incidencia puede clasificarse como: a) Incidencia número: Valor absoluto (casos nuevos) b) Incidencia acumulada(riesgo): Al dividir los casos nuevos entre la población inicial expuesta al riego (al momento t 0 ) Población al riesgo. Se define como el total de personas expuestas a contraer un evento determinado, en un área y en un período de tiempo definido. El riesgo (casos nuevos / población al riesgo) indica la probabilidad condicional de volverse caso nuevo si el individuo pertenece a la cohorte observada; varía entre cero y uno y no tiene unidad de medida. Ejemplo: En un estudio de accidentalidad se registraron los accidentes sufridos en 8500 trabajadores durante tres años. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Total de trabajadores accidentados = 704 Total de accidentes = 1074 14
El riesgo de que un trabajador se accidente en dicha cohorte es igual a 704/8500 = 0,083 Interpretación: La probabilidad de accidentarse de un trabajador durante ese período de tiempo, en dicha cohorte es de 0,083 Tener presente que el numerador del riesgo siempre son personas y no eventos. c) Incidencia densidad (Tasa): Al dividir los casos nuevos entre la suma de persona-tiempo. Persona-tiempo es el tiempo que permanece una persona libre del efecto que se está observando hasta volverse caso nuevo durante el período del estudio. Si el período de observación es un año se tendrá el concepto de persona-año ; si es un mes se estimará persona-mes. En salud Ocupacional se utiliza el concepto de Horas Hombre La Tasa se puede calcular para personas y para eventos. La tasa (casos nuevos / suma persona-tiempo) es un concepto dinámico. Indica la velocidad de producción de casos nuevos por unidad de tiempo; varía entre cero e infinito y su unidad de medida es el tiempo a la menos uno. (t -1 ) Ejemplo anterior: En un estudio de accidentalidad se registraron los accidentes sufridos en 8500 trabajadores durante tres años. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Total de trabajadores accidentados = 704 Total de accidentes = 1074 Para calcular la tasa de personas accidentadas en el numerador se colocan los casos nuevos (704) 15
Para calcular la tasa de accidentes en el numerador se colocan el total de eventos (1074) El denominador son años persona y calcula de la manera siguiente: Total trabajadores al inicio del estudio = 8500 Total trabajadores accidentados = 704 Total trabajadores no accidentados = 7796 Como el concepto de persona tiempo, es el tiempo que permanece una persona libre del efecto que se está observando hasta volverse caso nuevo, entonces, cada uno de los 7796 trabajadores que no se accidentaron permanecieron libres de accidentes durante tres años que duró el estudio. Por lo tanto: Suma de años-persona para los no accidentados = 7796 x 3 años = 23388 años-persona Se considera que cada uno de los 704 trabajadores que se accidentaron permanecieron en promedio libres de accidentes durante la mitad del período de estudio. Por lo tanto: Suma de años-persona para los accidentados = 704 x 1,5 años = 1056 años-persona Denominador de la Tasa = 23388 + 1056 años-persona Denominador de la Tasa = 24444 años-persona Por lo tanto: Tasa de trabajadores accidentados = 704/24444 años-persona Tasa de trabajadores accidentados = 704/24444 años-persona Tasa de trabajadores accidentados = 0,0288/ años-persona 16
Amplificando por cien, Tasa de trabajadores accidentados = 2,88/100 años-persona Interpretación: Por cada 100 años-persona de trabajo se espera aproximadamente 3 trabajadores accidentados La tasa de accidentes será igual a: Tasa de accidentes = 1074/24444 años-persona Tasa de accidentes = 0,0439/ años-persona Amplificando por cien, Tasa de accidentes = 4,39/ años-persona Interpretación: Por cada 100 años-persona de trabajo se espera aproximadamente 4 accidentes En Salud Ocupacional la tasa de accidentalidad puede expresarse como el número total de accidentes/total de horas-hombre trabajadas, durante un período de tiempo y en un lugar específico. 17
TALLER SITUACIÓN DE REFERENCIA PARA LAS PREGUNTAS 1 a 6 Se siguió un grupo de 200 trabajadores de un empresa durante una semana laboral de 40 horas para observar la accidentalidad. Los resultados se muestran a continuación: INFORMACION TOTAL TOTAL DE HOMBRES ACCIDENTADOS 30 TOTAL DE PERSONAS ACCIDENTADAS 40 TOTAL DE MUJERES QUE LABORAN 80 NÚMERO DE ACCIDENTES EN HOMBRES 140 TOTAL DE ACCIDENTES 160 Con base en la información anterior responda las siguientes preguntas: 1) El riesgo de que un trabajador se accidente es igual a: 80% ( ) 66% ( ) 70% ( ) 20% ( ) Ninguna de las anteriores ( ) Sustente su respuesta: 2) La tasa de hombres que se accidentan es igual a: 400/1000H-H ( ) 6.25/1000H-H ( ) 7.14/1000H-H ( ) Ninguna de las anteriores ( ) Sustente su respuesta: 3) Los hombres tienen mayor riesgo de accidentarse que las mujeres: VERDADERO ( ) FALSO ( ) Sustente su respuesta: 4) La tasa de accidentes es igual a: 80/100 H-H ( ) 2.2 /100 H-H ( ) 2/ 100 H-H ( ) 20 / 100 H-H ( ) N.A ( ) Sustente su respuesta: 5) El riesgo de que un trabajador no se accidentes es igual a: 20% ( ) 34% ( ) 30% ( ) 80% ( ) Ninguna de las anteriores ( ) Sustente su respuesta: 18
SITUACIÓN DE REFERENCIA PARA LAS PREGUNTAS 7 a 11 En una población de 4400 habitantes (48% hombres), en un lapso de un año, 544 personas contrajeron una enfermedad de etiología desconocida, 228 de las cuales eran mujeres: 7) Estime la razón de riesgo de enfermedad entre hombres y mujeres. Interprete dicho resultado (Bravo y Breve): 8) Estime la razón de tasas de enfermedad entre hombres y mujeres. Interprete dicho resultado (Bravo y Breve): 9) Estime la tasa de enfermedad en la Población e interprétela 10) Estime el riesgo de contraer dicha enfermedad en la Población e interprételo. 11) Calcule e interprete la razón entre tasa de enfermedad y riesgo de enfermarse. 19
SITUACIÓN DE REFERENCIA PARA LAS PREGUNTAS 12 a 17 Se siguió un grupo de mil trabajadores de un empresa durante un año para observar la accidentalidad. Los resultados se muestran a continuación: INFORMACION TOTAL TOTAL DE HOMBRES ACCIDENTADOS 150 TOTAL DE PERSONAS ACCIDENTADAS 200 TOTAL DE MUJERES QUE LABORAN 250 NÚMERO DE ACCIDENTES EN HOMBRES 700 TOTAL DE ACCIDENTES 800 Con base en la información anterior calcular: 12) El riesgo de accidentarse de una persona que trabaje allí: 13) La tasa de hombres que se accidentan expresada en años-persona: 14) La tasa de accidentes en años-persona 15) Determinar cual tiene más riesgo de accidentarse, los hombres o las mujeres?: 16) Determinar cual tiene mayor tasa de accidentes, los hombres o las mujeres?: 17) Cuántas veces más riesgo tienen los hombres de accidentarse que las mujeres? El que estudia mucho... aprende mucho... y el que no...también... Santiago de Cali. Abril de 2010 20