Your SlideShare is downloading. ×
Epidemiología de la salud (validez, especificidad y riesgos)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Introducing the official SlideShare app

Stunning, full-screen experience for iPhone and Android

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

Epidemiología de la salud (validez, especificidad y riesgos)

294
views

Published on

Published in: Health & Medicine

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
294
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
9
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1.  Estudios de seguimiento o incidencia, un grupo de personas (una cohorte) inicialmente sanas. Se clasifican en subgrupos según la exposición a una causa potencial de enfermedad o algún otro efecto.  Cohorte: Grupo de individuos que comparte una experiencia común (exposición o no a un factor de riesgo)
  • 2. Población Personas sin la enfermedad Expuestos No expuestos Con enfermedad Sin enfermedad Con enfermedad Sin enfermedad Tiempo Dirección de la investigación Los individuos se eligen en función de la exposición al hipotético factor causal
  • 3. Suelen llamarse “estudios prospectivos” siendo confuso porque “prospectivo” se refiere a la recogida de datos, no a la relación entre la exposición y el efecto. Por lo tanto :  Prospectivo si el efecto apareció después de iniciar la investigación.  Retrospectivo (cohortes históricas) si ocurrió con anterioridad.  De inicio si el individuo forma parte de la investigación desde el comienzo de la exposición (ej. Supervivientes de Hiroshima que empezaron a ser estudiados justo tras la explosión).
  • 4.  Proporcionan la mejor información para estudiar la causa de la enfermedad y medir directamente el riesgo de que la enfermedad se desarrolle.  Precisan largos periodos de seguimiento ( Longitudinales)  Búsqueda de asociaciones etiológicas  Se realiza mediante observación en el tiempo de dos o más grupos de personas inicialmente sanas y expuestas de manera diferente a un factor etiológico.  La exposición a la que están sometidos los participantes y el efecto resultante después de un tiempo.
  • 5.  Complejidad máxima.  Costo elevado.  Duración larga.  Inviables si la enfermedad es de baja incidencia o largo periodo de inducción.  Difícil mantener las condiciones del estudio.  Posibilidad de invalidez por otras investigaciones.
  • 6.  Se destinan sobre todo para el estudio de la causalidad.  Pocas fuentes de error o sesgo.  Se debe controlar las pérdidas de sujetos durante el seguimiento.
  • 7.  Capacidad de la prueba para clasificar correctamente al enfermo como enfermo …o… la probabilidad de tener un resultado positivo, si se tiene la enfermedad. “La sensibilidad de una prueba es su capacidad para detectar a los enfermos evitando la presencia de falsos negativos.”
  • 8.  Por ejemplo; si se presenta un número X de enfermos ya diagnosticados por métodos comunes, el test sensible en un 100% debería detectarlos como enfermos, en su totalidad sin excluir a ninguno.  Cuando el test deja escapar a cierto número de enfermos que en estos casos serían falsos negativos, su sensibilidad está disminuida. Cómo es difícil encontrar un test ideal que siempre capta a todos los enfermos, un test altamente sensible presenta una alta probabilidad de detectar al enfermo.  Si un test es sensible en un 98% significa, que de cada 100 enfermos con esta patología, se tendrá la probabilidad de detectar a 98.
  • 9.  Capacidad de la prueba para clasificar correctamente al sano como sano… o… como la probabilidad de tener un resultado negativo, si se está sano. “La especificidad de la prueba es su capacidad para descartar al exento de la enfermedad investigada evitando la presencia de falsos positivos”
  • 10.  Por ejemplo; al presentar un número X de personas sanas, o sin la patología investigada, el test específico en un 100% debería descartarlos como no enfermos en su totalidad.  Un test altamente específico, en un 97%, tiene la probabilidad de descartar como no enfermos a 97 de cada 100 individuos que se presentan sin la patología investigada, los test restantes serán falsos positivos.
  • 11.  Capacidad del test de dar un resultado positivo a los realmente enfermos, evitando así la inclusión de falsos positivos.  Estimación de la probabilidad de estar enfermo cuando el test es positivo.  Un test que indicaría un 100% de valor predictivo, significaría que la totalidad de individuos que presentan el resultado del test positivo son enfermos sin excepción. En otros términos, pacientes con resultado del test positivo son pacientes que presentan la patología investigada con toda certeza.
  • 12.  Un test con valor predictivo positivo alto, sea en un 97%, indicaría que de cada 100 individuos que presentan el resultado del test positivo, 97 tienen la patología investigada, y los 3 restantes serían falsos positivos. El test positivo indicaría entonces una alta seguridad o probabilidad de tener la patología investigada.
  • 13.  Es su capacidad de dar un resultado negativo a los realmente exentos de la enfermedad, evitando así la inclusión de falsos negativos.  Es la estimación de la probabilidad de ausencia de la enfermedad cuando el test es negativo. Un test con un 100% de valor predictivo negativo significaría que la totalidad de individuos con el test negativo son exentos de la patología investigada, sin ninguna excepción.
  • 14.  En otros términos, individuos con test negativos son individuos sin la patología con toda certeza.  Un test con un alto valor predictivo negativo, sea en un 98%, significaría que de cada 100 individuos con resultado negativo del test, 98 se encuentran realmente libres de la patología investigada, los 2 restantes serían falsos negativos. El test negativo indicaría en este caso una alta seguridad o probabilidad de no tener la patología buscada.
  • 15. + - + a b a+b total expuestos - c d c+d total no expuestos a+c total enfermos b+d total no enfermos a= Sujetos con diagnóstico positivo + y test positivo + (Verdadero positivo) b= Sujetos con diagnóstico negativo – y test positivo + (Falso positivo) c= Sujetos con diagnóstico positivo + y test negativo – (Falso negativo) d= Sujetos con diagnóstico negativo – y test negativo – (Verdadero negativo) a + c= Total de sujetos con diagnóstico positivo confirmado. b + d= Total de sujetos con diagnóstico negativo confirmado. a + b= Total de sujetos con test positivo. c + d= Total de sujetos con test negativo. Test Dx Dx Total n Positivo Negativo Total
  • 16.  Sensibilidad: a/ a+c  Especificidad: d/ b+d  Valor predictivo positivo: a/ a+b  Valor predictivo negativo d/ c+d
  • 17. Dx + Dx - Total Test + 110 369 479 Test - 38 483 521 Total 148 852 1000 S: a/ a+c= 110/ 148= 0.74= 74% E 0.56 VP+ 0.22 VP- 0.92
  • 18. Dx + Dx - Total Test + 61 36 97 Test - 555 348 903 Total 616 384 1000
  • 19.  Sesgo: Todo error sistemático que se comete al realizar un estudio y que afecta a la validez interna del mismo.  Tipos de sesgos › Durante el seguimiento:  Pérdida en el seguimiento.  Observación desigual de las cohortes. › Sesgo de selección:  Conocimiento del individuo de la cohorte a la que pertenece.
  • 20. 1.-Conocer la incidencia en expuestos y no expuestos y ver si hay asociación. 2.-Comprobar la significación estadística 3.-Conocer la magnitud de la asociación y estimar riesgos: – R. Relativo: Frecuencia con que padecen la enfermedad los expuestos en relación a los no expuestos. – R. Atribuible: Riesgo de los sujetos expuestos que se debe a la exposición.
  • 21. + - + a b a+b total expuestos - c d c+d total no expuestos a+c total enfermos b+d total no enfermos Problema/Enfermedad Factor de riesgo Tabla de 2x2 o tetracórica
  • 22.  RR = › incidencia en expuestos a/a+b › incidencia en no expuestos c/c+d  RR = 1: Magnitud nula  RR > 1: Magnitud positiva Factor de riesgo  RR < 1: Magnitud negativa Factor protector  RA= incidencia en expuestos - incidencia en no expuestos a c › a+b c+d
  • 23. “El principal objetivo de la prestación de los servicios de salud es la solución de las necesidades y problemas de la población, con el mejor aprovechamiento de la infraestructura y recurso humano.”
  • 24. La epidemiología se utiliza en la gerencia y administración de los servicios de salud porque aporta metodología útil que permite planear y evaluar la actividad asistencial. La contribución de esta ciencia es en varios niveles Descriptiva Analítica Experimental
  • 25. Epidemiología Descriptiva Permite conocer las características de la población y el estado de salud de la misma, los sistemas de información proveen los datos correspondientes a la manera como se utilizan los servicios, costos, aprovechamiento de las instalaciones,, personal, etc. Epidemiología Analítica Permite probar hipótesis de las probables relaciones de causalidad consideradas previamente (análisis etiológico). Epidemiología Experimental Aporta diseños que contribuyen a la evaluación
  • 26. EVOLUCIÓN DIAGNÓSTICA DE LAS ENFERMEDADES Reconoce la disminución o la emergencia de un problema de salud por medio del análisis de los eventos en función del tiempo, también llamada tendencia. DIAGNÓSTICO DE SALUD DE LAS COMUNIDADES Analiza la salud de poblaciones en función del tiempo, espacio o lugar de las personas. Observa las características de la triada ecológica.
  • 27. ADMINISTRACIÓN DE LOS SERVICIOS DE SALUD. Planeación y administración de servicios de salud, estableciendo el uso racional de los servicios, su evaluación y control. Reconoce la variabilidad en la presentación de cuadros clínicos y su presentación en el ser humano conforme a las características geo-demográficas. INTEGRACIÓN DE CUADROS CLÍNICOS. ESTIMACIÓN DE RIESGOS Determina la probabilidad de que ocurra un hecho o daño a la salud en una población determinada.
  • 28. POR MANIPULACIÓN  Experimental  De Observación POR SEGUIMIENTO  De Cohorte  Longitudinales POR ANÁLISIS  De causa-efecto (cohorte)  Análisis de efecto- causa (casos y controles) POR MOMENTO DE COMIENZO  Retrospectivos  Prospectivos
  • 29.  La información epidemiológica debe ser utilizada en los diversos niveles de atención, para una mejor selección y disposición de los recursos, y la aplicación de políticas de atención médica acordes con las situaciones de la comunidad.
  • 30. La medición de las variables en los estudios epidemiológicos debe regirse por dos principios: 1.1. VALIDEZVALIDEZ 2.2. REPRODUCTIVIDADREPRODUCTIVIDAD
  • 31.  VALIDEZ: Expresa el hecho de que lo que mida un determinado método sea igual a lo que realmente pretende medir. (se compara con un metodo de referencia). Términos que definen la validez: -SENSIBILIDAD -ESPECIFICIDAD -VALOR PREDICTIVO
  • 32.  SENSIBILIDAD: cuanto más sensible sea más capaz será de detectar enfermos positivos.  ESPECIFICIDAD: más específicos cuanto más capaz de discriminar a los sanos como negativos.  VALOR PREDICTIVO: puede ser positivo o negativo.
  • 33.  Indica la precisión del método o la consistencia de los resultados obtenidos en mediciones repetidas.  Las diferencias entre medidas repetidas en un mismo individuo pueden ser debidas a la variabilidad.
  • 34.  Si la reproductibilidad de un instrumento es baja, será poco útil para establecer una relación de causa-efecto, o clasificar la población en grados de exposición.  Pero puede ser útil para describir prevalencia o tendencia central de una variable en grandes grupos de población.
  • 35. 1. Presentar información más pertinente en forma que ésta pueda percibirse de una “ojeada” 2. Conseguir cierto grado de síntesis de la información sin que sea necesario recurrir a frases técnicas analíticas complejas.
  • 36.  Los indicadores muestran el resultado de salud o nutrición y determinados factores que los condicionan por vía de asociación y no de causalidad lo que hay que tenerse en cuenta al interpretar los datos.  Empleando cifras absolutas y tasas se obtiene una visión de la magnitud relativa de los problemas nutricionales sanitarios.
  • 37. La demografía aporta datos sobre cierta comunidad lo que permite conocer sus características y contribuir a instaurar medidas de salud pública. Suministra los datos necesarios para: -La elaboración de tasas -Realización de estudios epidemiológicos sobre poblaciones. -Planificar y programar las actividades de salud publica Indicadores de medición (Demografía)Indicadores de medición (Demografía)
  • 38. Las variables mas utilizadas son la edad y el sexo y para compararlas se utilizan las pirámides de población e índices demográficos Demografía dinámica: estudia los cambios que operan a lo largo del tiempo, en la dimensión, estructura y distribución geográfica de las poblaciones humanas y las leyes que determinan esa evolución; los cambios responsables de la dinámica evolutiva, están regulados por fenómenos demográficos concretos : natalidad, fecundidad, mortalidad y movimientos migratorios
  • 39. Por lo tanto es un instrumento básico para la planificación y programación sanitaria, ya que se pueden prever los cambios que se producirán en el tamaño y estructura de la población. -Natalidad: nacimientos como componentes del cambio de la población -Fecundidad: relación entre el numero de niños que nacen y el numero de mujeres que pueden tenerlos.
  • 40.  Morbilidad: enfermedades más comunes en una población determinada.  Mortalidad: defunciones de una enfermedad en un área determinada y tiempo específico de una población.
  • 41. *Incidencia: cuantifica la rapidez con la que ocurren nuevos “eventos” en una población numero de casos nuevos de la enfermedad Total del periodo libre de enfermedad en personas-tiempo durante el periodo de observación a-Incidencia acumulada o Taza de incidencia : medida de la frecuencia con que ocurre una enfermedad o estado de salud. IA= casos nuevos en un período determinado total de la pob al comienzo del período b- Densidad de incidencia DI= # casos q aparecen en la pob en un período determinado suma de los períodos de tiempo en riesgo de contraer enf
  • 42. *Prevalencia: es la frecuencia de casos de enfermedad en una población y en un momento dado. P= casos antiguos + casos nuevos x 10 total de la población en riesgo Existen varios factores que influyen en la prevalencia: - La gravedad de la enfermedad - La duración de la enfermedad - En numero de casos nuevos Aumenta por: Disminuye por: Mayor duración de la enfermedad Menor duración Prolongación de la vida de los pacientes sin curación Elevada tasa de letalidad por la enfermedad Aumento de casos nuevos Disminución de casos nuevos Inmigración de casos Inmigración de personas sanas Mejora de las posibilidades diagnosticas Aumento de la tasa de curación de casos
  • 43. La relación entre ellas varia de una enfermedad a otra; ejemplo: -alta prevalencia y baja incidencia (diabetes) -baja prevalencia y alta incidencia (resfriado común) Las estadísticas de prevalencias son útiles para valorar la necesidad de medidas preventivas y planificar la atención sanitaria y los servicios de salud
  • 44. Incidencia Prevalencia Refleja la probabilidad de desarrollar una enfermedad Refleja la probabilidad de ya padecer la enfermedad Solo casos nuevos de la enfermedad En el numerador aparecen casos nuevos y viejos de enfermedad Para calcularla se necesita el seguimiento de los individuos durante un periodo de tiempo No precisa seguimiento No esta condicionada por la duración de la enfermedad Esta muy condicionada por la duración de la enfermedad Cuantifica bien la magnitud de las enfermedades agudas No sirve para medir la frecuencia de las enfermedades agudas Preferida en relaciones causales Es la mejor medida de frecuencia para estimar el coste poblacional de una enfermedad crónica
  • 45. Proporción: es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador y oscila en un rango entre 0 y 1 o entre 0 y 100 si es %. ejemplo: 297/396= .75 (3/4 partes de la población H) Porcentaje: es una proporción multiplicada x 100 297/396= .75 x 100= 75%
  • 46. Razón: es un cociente en el que el numerador no esta incluido en el denominador y tiene un rango de entre 0 y el infinito. Ejemplo : a) # de camas hospitalarias por cada 1.000 habitantes b)297 Hombres 297/99=3 99 Mujeres Hay 3 hombres x 396 Total cada mujer.
  • 47. Razón  Relación numérica existente de individuos de diferente naturaleza en un mismo evento.  Analiza cuantas veces existe un individuo en relación al otro.  Solo evalúa la relación de individuos de diferentes características. Proporción  Muestra una panorámica en relación al total.  Puede expresar de algún modo el riesgo a que están sometidos los pobladores.
  • 48. • Tasa: es una forma de medida de frecuencia que tiene en cuenta el factor tiempo. Otorgando una expresión de velocidad con que produce un cambio de estado • Numerador: Es el número de sucesos que han aparecido en un periodo de tiempo determinado de observación. • Denominador: Indica el total de sujetos y el tiempo en que ha estado en riesgo de padecer el suceso . • Como el numerador nunca podrá ser > el denominador el resultado será < que la unidad para evitar el uso de decimales se multiplicará x 100, 1000, 10000 ó 100000.
  • 49. Tasas Ventajas Desventajas Especificas Subgrupos homogéneos La comparación de muchos subgrupos se hace difícil. Brutas Dan a conocer la magnitud real de fenómeno. Los datos se consiguen con facilidad Difícil de interpretar cuando se hacen comparaciones debido a las diferencias en variables importantes como la edad. Ajustadas Permiten la comparación “en igualdad de condiciones” Su valor depende de la población estándar escogida. No revelan aspectos importantes de las tasas especificas y pueden esconder tendencias opuestas en ellas
  • 50.  Tasa: riesgo de que acontezca determinado fenómeno. Es simplemente un quebrado.  Numerador: Es el número de veces que ocurrió determinado fenómeno, en un área perfectamente delimitada en un período de tiempo perfectamente definido.  Denominador: Indica el número de habitantes de la población en la cual puede ocurrir el fenómeno descrito en el numerador.  Como el numerador nunca podrá ser > el denominador el resultado será < que la unidad para evitar el uso de decimales se multiplicará x 100, 1000, 10000 ó 100000.
  • 51. Tasa bruta o general: el denominador está compuesto por la población total expuesta a un evento Tasa específica: el denominador está compuesto por subgrupos de la población expuesta, considerando características de ella que pueden influir en la ocurrencia de un suceso
  • 52.  Tasa Incidencia: número de casos nuevos de una enfermedad, entre la población de una comunidad, zona geográfica o grupo de edad en un lapso determinado por cada 10000 de estos grupos.  Tasa General: ∑ casos Población total Tasa= Número de eventos durante un periodo (todos R.nac.) X 100 Número total de eventos posibles (todos los habit. de la cd)
  • 53.  El término implica la presencia de una característica o factor (o de varios) que aumenta la probabilidad de consecuencias adversas, esto debido a la presencia de cierto número de características de tipo genético, ambiental, biológicas, psicosociales, que actuando individualmente o entre sí desencadenan la presencia de un proceso.  En este sentido el riesgo constituye una medida de probabilidad estadística de que en un futuro se produzca un acontecimiento por lo general no deseado.
  • 54.  En cada sociedad existen comunidades, grupos de individuos, familias o individuos que presentan más posibilidades que otros, de sufrir en un futuro enfermedades, accidentes, muertes prematuras, etc.
  • 55. “La cuantificación del grado de riesgo constituye un elemento esencial y fundamental en la formulación de políticas y prioridades que no deben dejar hueco a la intuición ni a la casualidad.” Hay diferentes maneras de cuantificar ese riesgo:  Riesgo Absoluto: Mide la incidencia del daño en la población total.  Riesgo Relativo: Compara la frecuencia con que ocurre el daño entre los que tienen el factor de riesgo y los que no lo tienen
  • 56. Riesgo Relativo: mide la fuerza de la asociación entre la exposición y la enfermedad. Indica la probabilidad de que se desarrolle la enfermedad en los expuestos a un factor de riesgo en relación al grupo de los no expuestos. Su cálculo se estima dividiendo la incidencia de la enfermedad en los expuestos (Ie) entre la incidencia de la enfermedad en los no expuestos (Io).
  • 57. Odds Ratio Razón de Momios Se refiere a una aproximación al Riesgo Relativo dado que se utiliza en estudios de prevalencia. Si intenta establecer un exceso entre los casos verdaderos según sean expuestos o no expuestos contra aquellos que son falsos. Odds Ratio = A x D B x C
  • 58. “A” Verdaderos Positivos VP “B” Falsos Positivos FP “C” Falsos Negativos FN “D” Verdaderos Negativos VN Daño Sin Daño Expuestos No Expuestos A x D B x C
  • 59. Interpretación del RR y OR  > 1 = Los expuestos tienen mayor riesgo que los no expuestos.  1 = Los expuestos tienen el mismo riesgo que los no expuestos.  < 1 = Los expuestos tienen menos riesgo que los no expuestos
  • 60. -Es la diferencia de enfermar entre el grupo expuesto y el no expuesto. - Es una diferencia de proporciones. -Es la contribución del factor de riesgo para que suceda la diferencia entre las dos proporciones.  Ra = Ie - Ine ; Ra = [a / (a+b)] –[ c / (c+d)]
  • 61. -Tiene fines administrativos y de investigación - Puede indicar el riesgo de enfermarse que se puede remover si se elimina el factor. - Indica el impacto que tiene el factor de riesgo en el grupo expuesto. - Cuando Ie = Ine, entonces la diferencia es cero, por lo tanto es igual estar o no expuesto para la probabilidad de daño a la salud
  • 62. -Un Riesgo Atribuible alto no implica que exista un RR alto. -Los conceptos que se miden tienen esferas individuales diferentes.
  • 63. -Representa el porcentaje del riesgo atribuible que se debe al factor de riesgo en el grupo expuesto - La expresión es en base porcentual con respecto al riesgo del grupo expuesto RA = {{[a(a+b)] –[ c(c+d)]} / [a(a+b)]} x 100 ; RA % = [(Ie – Ine) / Ie] x 100 RA = {[(20/1000) – (2/1000)] / 20/1000} x 100 = 90 Dentro del grupo que esta expuesto, el 90% del riesgo se debe al factor que se esta estudiando.
  • 64. -Es similar a la anterior, solo que expresado en forma de porcentaje -Si el riesgo de la enfermedad en la población y el riesgo del grupo no expuesto son iguales, la proporción se reduce a 0. RAP% = {[(a + c) / n] - (c / c + d)} / [(a + c) / n] x 100; [(Ip – Ine) / Ip] x 100
  • 65.  Se utilizan para una correcta actuación en la práctica médica.  La información epidemiológica debe ser utilizada en los diversos niveles de atención, para una mejor selección y disposición de los recursos, y la aplicación de políticas de atención médica acordes con las situaciones de la comunidad.