Capacitaciones

1. MEDICIONES EPIDEMIOLÓGICAS
Interna Viviana Nario Lazo

2. MEDICIÓN
La medición constituye uno de los aspectos más

importantes de la metodología epidemiológica y de
la medicina científica.
 La observación es la base de la medición, de la
metodología científica y por lo tanto de la
epidemiología.
 La observación pasa por diferentes momentos en
su búsqueda objetiva de la realidad, este proceso
tiene niveles de complejidad que constituyen las
etapas de la observación.

3. OBSERVACIÓN
Es una característica esencial del método científico

experimental y la medición forma parte de ella.

4. ETAPAS DE LA OBSERVACIÓN
Clasificación de los objetivos según la presencia

del atributo de estudio
Se identifica y reconoce el atributo y se seleccionan

aquellos que lo tengan o no. Es la primera aproximación
a una real medición.
Cuantificación de la intensidad del atributo

Se valora la intensidad del atributo con el fin de

identificar su gradualidad e intensidad y poder
ordenarlos dentro de los que poseen el atributo en
estudio.
Medición de la intensidad del atributo

Se debe establecer una diferencia cuantitativa entre un

individuo que tenga el atributo y otro que también lo
posea.

5. OBSERVACIÓN
Planteamiento del problema

 Propósito
 Hipótesis
Variables


6. VARIABLE
Característica de interés sobre cada elemento

individual de una población o muestra.
 Característica que puede tomar diferentes valores
o estados.
 Es una propiedad no constante que cambia o
puede cambiar en un individuo o entre varios
individuos dentro de un grupo o varios grupos.
Variable es una cosa
que varía

7. INTERPRETACIÓN DE LA NOCIÓN VARIABLE
Su naturaleza:

Cualitativa o

 Cuantitativa
Su escala de medición:

Nominal

 Ordinal
 Intervalo o de razón
Su interrelación:

Dependientes o independientes

 Reversibles o irreversibles
 Precedentes o subsiguientes
 Determinantes o probabilísticas

8. NATURALEZA DE LA VARIABLE

9. TIPOS DE VARIABLES
Cualitativa o de atributos: clasifica o describe un

elemento de la población. Los valores que pueden
asumir no constituyen un espacio métrico , por lo
tanto las operaciones aritméticas, como sumar u
obtener promedios, no son significativas.
 Ejemplo: sexo, nacionalidad, etc.

10. TIPOS DE VARIABLES
Cuantitativa o numérica: cuantifica un elemento de

la población. Los valores que puede asumir
constituyen un espacio métrico, por lo tanto las
operaciones aritméticas, como sumar y obtener
promedios, son significativas.
 Ejemplo: cantidad de habitaciones, número de
hijos, etc.

11. TIPOS DE VARIABLES
Las variables cuantitativas se pueden clasificar a

su vez en discretas o continuas.
 Variables cuantitativas discretas: solo pueden
asumir ciertos valores. Ejemplo: cantidad de hijo (1,
2, 3, 4, …).
 Variables cuantitativas continuas: pueden asumir
cualquier valor dentro del rango de medición.
Normalmente se miden magnitudes como longitud,
superficie, volumen, etc. Ejemplo: peso al nacer.

12. ESCALAS DE MEDICIÓN

13. ESCALAS DE MEDICIÓN
Las variables cualitativas se miden en escala

nominal u ordinal.
 Nominal: los elementos solo pueden ser
clasificados en categorías pero no se da un orden o
jerarquía.
 Ejemplo: color de ojos.

14. CARACTERÍSTICAS DE LA ESCALA NOMINAL
Mutuamente excluyentes: un sujeto no puede

pertenecer a la vez a varias categorías de la misma
variable. Cada elemento que se observa
corresponde a una y solamente a una de esas
categorías. Ejemplo: grupo sanguíneo.
 Colectivamente exhaustivo: las categorías o grupos
presentes conforman la totalidad de los aspectos o
comprenden el conjunto de todas las posibilidades
en donde se pueden clasificar a un elemento dado.
Ejemplo: las 4 categorías del grupo sanguíneo.

15. ESCALAS DE MEDICIÓN
Ordinal: los elementos son clasificados en

categorías que tienen una jerarquía, la diferencia
entre valores no se pueden realizar o no son
significativas. Ejemplo: ocupación.

16. ESCALAS DE MEDICIÓN
Las variables cuantitativas se miden en escala de

intervalo o razón.
 Intervalo: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores se pueden realizar o son
significativas. La diferencia entre dos valores es de
tamaño constante y no existe el 0 absoluto.
Ejemplo: temperatura.

17. ESCALAS DE MEDICIÓN
Razón: los elementos son clasificados en

categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores se pueden realizar y son
significativas. Existe el 0 absoluto, es decir, la
ausencia de la variable medida. Ejemplo: tiempo de
vuelo.

18. CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU
NATURALEZA
Escalas de
medición
Cualitativas
Nominal
Ordinal
Variables
Intervalo
Cuantitativas:
-Discretas
Razón o
-Continuas
proporción

19. INTERRELACIÓN DE VARIABLES

20. VARIABLES DEPENDIENTES E
INDEPENDIENTES
La variable es independiente cuando se sospecha que

una variable produce un cambio determinado o efecto en
la presencia de otra.
 La variable es dependiente cuando alude al efecto o
cambio producido.
V.I V.D

21. CARACTERÍSTICAS DE LAS
MEDICIONES

22. CARACTERÍSTICAS
Validez y repetibilidad

 Error y sesgo
 Precisión e imprecisión

23. VALIDEZ
Si la medición que realizamos mide realmente y

con la mayor exactitud posible lo que se quiere
medir.

24. REPETIBILIDAD
Es la tendencia que debe mantener la medición de

producir resultados idénticos o similares, cuando el
mismo sujeto observador u observadores
diferentes los repiten en momentos distintos y en
las mismas condiciones.

25. ERROR
Existe error cuando las desviaciones acerca del

valor real ocurren en forma desorganizada, no
sistemática.

26. SESGO
Hay sesgo si la desviación tiene una tendencia

sistemática.

27. PRECISIÓN
Cuando las observaciones no difieren mucho entre

si, se dice que la medición es precisa.

28. IMPRECISIÓN
Cuando las observaciones difieren mucho entre

ellas.

29. MEDICIONES USADAS EN EPIDEMIOLOGIA
Medidas de Medidas de Medidas de
Frecuencia de Asociación Impacto
enfermedad (de efecto) Potencial
Incidencia Prevalencia
Medidas de
Medidas de Impacto de Impacto de
Diferencia
Diferencia remover la remover la
Relativa o
Absoluta exposición exposición
de Razón
sobre los en la
(Riesgo
expuestos población
Relativo)
• Puntual
• Incidencia
• Periodo
Acumulada
• Proporción • Diferencia
de Incidencia de riesgo
• Razón de • Riesgo
• Exceso • Riesgo
• Odds de Riesgo Atribuible
de riesgo Atribuible
• Razón de
Prevalencia Poblacional
• Riesgos • Exceso de
Incidencia
Atribuible Riesgo
Acumulada
• Densidad de
• Incidencia
• Riesgo
• Tasa de
Atribuible
• Razón • Riesgo
Incidencia
• Número Poblacional
de tasas Atribuible
necesario a Porcentual
• Razón de Porcentual
• Fracción
tratar • Fracción
Tasa de
Atribuible
Incidencia Etiológica
Poblacional
Porcentual
• Odds Ratio
• OR prevalencia

30. DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

31. DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
El principal objetivo de la epidemiología es desarrollar

conocimiento de aplicación a nivel poblacional.
 Por lo tanto se necesita información derivada de la
experimentación con seres humanos o, más
frecuentemente, de la observación directa de grupos
poblacionales.

32. DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
Para obtener dicha información es necesario desarrollar

estrategias muestrales y de medición, las cuales
permitan el estudio de un subgrupo poblacional y la
extrapolación del conocimiento generado a la población
total.

33. DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
La validez de la información derivada de los estudios

epidemiológicos depende de manera importante de lo
adecuado y apropiado de los métodos utilizados.

34. DISEÑOS
OBSERVACIONALES
EXPERIMENTALES
SIN GRUPO
CONTROL
NO
ALEATORIZADOS ALEATORIZADOS
LONGITUDINAL
TRANSVERSAL
CON GRUPO
CONTROL
CUASI
EXPERIMENTO
EXPERIMENTO
VERDADERO
CASOS Y
COHORTES
CONTROLES

35. DISEÑOS
OBSERVACIONALES
ESTUDIO TRANSVERSAL
El investigador no tiene control sobre ningún factor
-
considerado asociado o causal.
- Se investiga acerca de la presencia de la exposición y la
ocurrencia del evento una vez conformada la población
de estudio.
- Sólo se hace una medición en el tiempo en cada sujeto
de estudio.

36. ESTUDIO TRANSVERSAL

37. ESTUDIO TRANSVERSAL
VENTAJAS
 Eficientespara estudiar la prevalencia de
enfermedades en la población.
• Se pueden estudiar varias exposiciones
• Son poco costosos y se pueden realizar en poco
tiempo
• Se puede estimar la prevalencia del evento

38. ESTUDIO TRANSVERSAL
DESVENTAJAS
Problemas para definir y medir exposición.

• Sesgos de selección.
• Sesgos por casos prevalentes
• La relación causa efecto no siempre es verificable
• Sobrerrepresentación de enfermos con tiempos
prolongados de sobrevida o con manifestaciones
con mejor curso clínico.
• Se puede presentar causalidad débil.

39. ESTUDIO LONGITUDINAL
El investigador observa a lo largo del tiempo cohortes ya

existentes.
Se establece una situación basal a partir de la cual se

registran los cambios que ocurren durante el periodo de
observación.
Son muy útiles para determinar incidencia de una cierta

enfermedad pero no sirven para encontrar asociaciones
con determinados factores.

40. ESTUDIO LONGITUDINAL
R.R.
INICIO
ENFERMOS
EXPUESTOS
SANOS
POBLACION EXPUESTOS
SELECCIÓN DE
SEGUIMIENTO
UNA COHORTE
ENFERMOS
SIN
NO EXPUESTOS
ENFERMEDAD
SANOS NO
EXPUESTOS
PRESENTE FUTURO

41. ESTUDIO DE COHORTES
Se seleccionan dos o más grupos de sujetos de

acuerdo con su nivel de exposición al factor causal.
Este modelo es el que más se aproxima al modelo

experimental.
El principio más importante es el de comparabilidad

entre los grupos de modo que se asegure que los
efectos se deben al factor señalado y no a otros
realacionados con variaciones del sujeto o del
medio ambiente.

42. ESTUDIO DE COHORTES
Si bien el modelo clásico es básicamente

prospectivo, existen otras alternativas para hacer
estudios de cohortes.
Una de las alternativas es el denominado estudio

de cohortes histórica o no concurrente.
Aquí se seleccionan las cohortes en el pasado y se

hace un “rastreo” de ellas para identificar los casos
nuevos ocurridos desde el comienzo de la
exposición

43. ESTUDIO DE COHORTES

44. ESTUDIO DE COHORTES
VENTAJAS
Más cercanos a un experimento.

 La relación temporal causa efecto es verificable.
 Se pueden estimar medidas de incidencia.
 Eficientes para evaluar exposiciones poco
frecuentes.
 Se pueden estudiar varios eventos.
 Se pueden fijar criterios de calidad en la medición
del evento.
 Bajo riesgo de sesgo de selección (en especial en
estudios prospectivos).

45. ESTUDIO DE COHORTES
DESVENTAJAS
Cuando se trata de eventos poco frecuentes la

complejidad y el costo pueden aumentar
considerablemente, ya que requiere estudiar y
seguir un número grande de participantes.
Son estudios difíciles de realizar


46. ESTUDIO CASOS Y
CONTROLES
Se conforman grupos de observación de acuerdo a la

presencia o no del efecto que se investiga.
Se requiere que ambos grupos sean representativos de

la población a la cual se pretende inferir los resultados.
Asimismo dichos grupos sólo difieren en la característica

señalada.

47. ESTUDIO CASOS Y
CONTROLES
Se parte de una situación dada y se trata de reconstruir

lo ocurrido a través de la anamnesis.
Son de bajo costo y más rápido de elaborar.

Muy empleados en estudio de enfermedades poco

frecuentes.

48. ESTUDIO CASOS Y
CONTROLES

49. ESTUDIO CASOS Y
CONTROLES
VENTAJAS
Eficientes para el estudio de enfermedades raras.

 Eficientes para estudiar enfermedades con
periodos de latencia o inducción prolongados.
 Se pueden estudiar varias exposiciones
simultáneamente.
 En comparación con los estudios de cohorte son
menos costosos y se pueden realizar en menor
tiempo.

50. ESTUDIO CASOS Y
CONTROLES
DESVENTAJAS
No se pueden estimar de manera directa medidas

de incidencia o prevalencia.
 Susceptibles a sesgos de selección.
 Se puede presentar causalidad reversa
 Problemas para definir población fuente de los
casos.
 Problemas para medir adecuadamente exposición.

51. ESTUDIO EXPERIMENTAL
VERDADERO
El investigador controla el factor causal y decide

aleatoriamente a quien somete o no a la experiencia.
La desventaja es que no siempre se puede hacer esta

selección en poblaciones humanas por razones éticas u
operativas.

52. ESTUDIO EXPERIMENTAL
VERDADERO
Se emplean en este estudio tres principios básicos:

aleatorización, comparación y control experimental.

53. ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO
ENFERMEDAD
O RESULTADO (+)
A
INTERVENCION
L
P EXPERIMENTAL
E
O C SIN ENFERMEDAD
A
O RESULTADO (-)
S
R
B T
U
I
L O
J
T R
A MEDICION
E
E I
C BASAL ENFERMEDAD
T
R Z
I O RESULTADO (+)
O
I A
O S
O C
N S I GRUPO
O CONTROL
SIN ENFERMEDAD
N
O RESULTADO (-)
MEDICION
INICIO
CONFORMACION RESULTADOS
GRUPOS