Modulo I INTRODUCCI

1
Modulo IINTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLÓGIA
CURSO AFAM 2011
27 de Abril 2011 Adriana Durán Coordinación Sida
2
Epidemiología

• Estudio de la distribución de los
  determinantes de los estados o acontecimientos
  relacionados con la salud de determinadas
  poblaciones y la aplicación de este estudio al
  control de los problemas sanitarios
• Last 1989

3
EPIDEMIOLOGIA TRADICIONAL

• Determinar la frecuencia y las tendencias de
  exposición a factores o marcadores que se asocian
  con daño o enfermedad
• Determinar las poblaciones de riesgo (riesgo ,
  susceptibilidad y vulnerabilidad )
• Describir la variación de la frecuencia de las
  enfermedades en el tiempo y entre las poblaciones
• Generar hipótesis sobre las causas que producen
  los eventos a partir de la descripción de su
  distribución .

4
Epidemiología

• Estudio de la distribución de los
  determinantes de la salud en las poblaciones y la
  aplicación de este conocimiento para disminuir
  los problemas de salud
• Diez Roux 2008

5
SALUD COLECTIVA

• Propone un ámbito de prácticas contra-hegemónicas
  con distintos significados en relación a la salud
  pública.
• Incorpora el concepto de proceso-salud-enfermedad-
  atención-cuidado (PSEAC) que incluye
  determinantes históricos
• Plantea un concepto de salud no limitado a lo
  médico y con jerarquización de los determinantes
  sociales
• Compromiso de producción de conocimiento para la
  acción
• Compromiso con el desarrollo de acciones para
  eliminar las desigualdades

6
PARADIGMAS EPIDEMIOLOGICOS

• Teoría miasmática
• Teoría del gérmen
• Teoría de la caja negra

7
Paradigmas epidemiológicos
Período Teoría dominante Momento histórico Foco de interés / eje conductor Enfoque preventivo
Sanitario Miasmática 1 mitad del siglo XIX - Población - morbi-mortalidad sin causa específica Saneamiento ambiental y condiciones de vida
Enfermedades infecciosas Gérmen Fin siglo XIX Causa única / enfermedad única Aislamiento, vacunas
Enfermedades crónicas Caja negra Siglo XX post 2 guerra mundial - Multi-causalidad - factores de riesgo individual Factores de riesgo
8
nada tan poderoso como las llamadas
enfermedades-metáfora para evidenciar la
representación de una enfermedad, tanto para la
corporación médica, como para una sociedad
determinada Sontag, 1984
9
Por enfermedades-metáfora entiendo el conjunto
de enfermedades cuya enunciación depara
catástrofes. Esas enfermedades, generalmente,
poseen una larga historia de desarrollo y
envolvimiento con el imaginario social y
movilizan fuerzas que suscitan miedo y
proscripción en la sociedad.. Desde el punto
de vista sociológico, .pueden se consideradas
categoría-síntesis porque consiguen crear un
consenso sobre la fuente de los males en la
sociedad Cecilia de Souza Minayo, La artesanía
de la investigación cualitativa
10
1981 - Se identifican los primeros casos de
deficiencias del sistema inmunitario poco comunes
en varones homosexuales de USA . - Los medios
de comunicación hablan del "cáncer o peste
rosa"..
11
1982 Se encuentran casos entre heroinómanos,
hemofílicos y haitianos, además de los
homosexuales, por lo que se habla del "club de
las 4 haches", y se maneja el desafortunado
término de "grupos de riesgo". Se detecta una
epidemia heterosexual en África de mayores
proporciones que la norteamericana. Se
identifican con claridad las vías de transmisión
sexual, perinatal y sanguínea. El Departamento
de Salud de Estados Unidos (CDC) establece el
término oficial de síndrome de inmunodeficiencia
adquirida (sida). El número estimado de casos
se eleva a casi 1 millón.
12
1983 - En Francia, Luc Montaigner logra aislar
al agente causal del sida y lo denomina virus de
la linfadenopatía (LAV). - La jerarquía
católica habla de "castigo divino" a los
"pervertidos". - Las organizaciones gay son las
primeras en responder a la crisis de salud. Se
realiza la primera Caminata Nocturna Silenciosa
en San Francisco.
13
1984 Robert Gallo anuncia que ha logrado aislar
el virus que causa el sida y lo llama HTLV-III,
con lo que se inicia el pleito, en el que hay de
por medio millones de dólares, por la autoría del
descubrimiento. Fallece el filósofo francés
Michel Foucault a causa del sida.
14
1985 Aparecen las pruebas diagnósticas bajo los
nombres de ELISA y Western Blot y se instalan
rutinariamente en los bancos de sangre Se
realiza la primera Conferencia Mundial sobre Sida
en Atlanta, Estados Unidos. Fallece la
estrella de Holywood Rock Hudson.
15

• 1987
• Los gobiernos de Francia y EU anuncian un acuerdo
  sobre la patente del test serológico, de esta
  manera, termina la disputa entre Luc Montaigner y
  Robert Gallo, a quienes se considera
  codescubridores del virus.
• - La Organización Mundial de la Salud (OMS)
  establece el Programa Especial sobre sida, que
  más tarde se llamará Programa Mundial del Sida.
• - La Federal Drug Administration (FDA) aprueba el
  uso de zidovudina (AZT), primer fármaco
  antirretroviral contra el VIH.
• -

16
1987 - Se crea la organización Act Up en
Estados Unidos, caracterizada por su
combatividad, originalidad y su radicalismo
contra la apatía gubernamental y la especulación
de la industria farmacéutica. - Se funda la
Red Mundial de Personas que Viven con VIH/sida
17
1989 - Gracias a las enérgicas campañas de Act
Up, la compañía Burroughs Wellcome reduce el
precio del AZT en 20 por ciento. - Se establece
el 1 de diciembre como Día Mundial de Lucha
contra el Sida.
18
1991 - Se aprueba el segundo fármaco
antirretroviral didanosida (ddI) - Muere
Freddie Mercury. - El grupo de artistas Visual
AIDS crea el listón rojo como símbolo de
solidaridad con las personas afectadas por el
sida.
19
1994 - Se aprueba la venta del cuarto
medicamento el d4T. - Se difunden los
resultados del estudio ACTG 076 que demuestra que
el uso de AZT durante el embarazo logra reducir
en más de 60 por ciento la transmisión
materno-infantil del virus.
20

• 1995
• Se aprueba el saquinavir, primer inhibidor de la
  proteasa.
• En Europa oriental se detecta un brote de VIH
  entre los consumidores de drogas intravenosas

21
1996 Se crea el Programa Conjunto de las
Naciones Unidas sobre el VIH/sida (Onusida).
Nuevos medicamentos son aprobados, entre ellos
indinavir y nevirapina. Se celebra la XI
Conferencia Internacional sobre Sida en
Vancouver, donde se da a conocer con gran
optimismo el famoso "coctel antiviral",
combinación de tres medicamentos que logra
desacelerar el avance del virus en el organismo.
Estados Unidos anuncia un descenso de 13 por
ciento en las muertes relacionadas al sida
gracias al "coctel" de medicamentos. Se
establece la prueba de la carga viral como un
indicador útil para determinar el avance del
virus en el organismo.
22
1997 - Brasil, primer país en desarrollo que
aprueba dar los tratamientos a todas las personas
afectadas a través de su sistema público de
salud. - El número de defunciones en los
países donde se aplica la terapia antirretroviral
combinada desciende de 33 a 50 por ciento.
23
1998 - Se realiza la XII Conferencia
Internacional sobre Sida en Ginebra, donde se
difunden los reportes sobre los efectos
secundarios, las fallas terapéuticas, el
desarrollo de resistencias virales y el elevado
costo de los medicamentos que los vuelve
inaccesibles para el 90 por ciento de las
personas afectadas en todo el mundo.
24
2000 - Los gobiernos de Brasil y Sudáfrica se
enfrentan a las grandes compañías farmacéuticas
por su política de producir los medicamentos sin
respetar las patentes. - Crece la presión
mundial para que esas compañías rebajen sus
precios en los países pobres.
25
2001 - Algunas compañías farmacéuticas rebajan
sus precios en África y América Latina, y retiran
las demandas contra los países productores de
genéricos. - La Organización Mundial de
Comercio acuerda flexibilizar sus tratados de
patentes. - Alrededor de 80 vacunas han sido
experimentadas a la fecha en seres humanos sin
tener todavía resultados satisfactorios. - La
Organización de las Naciones Unidas (ONU),
realiza una sesión extraordinaria sobre el
VIH/sida, donde se firma una Declaración de
Compromiso para detener la pandemia.
26
LA OTRA RESPUESTA
VULNERABILIDAD el nacimiento de un concepto
27
Período del descubrimiento 1981-1984

• Factor de riesgo ? Grupos de riesgo
• (H-H-H-H)

Abstinencia Aislamiento
Estigma y discriminación
28
Período de las primeras respuestas 1985-1988

• Grupos de riesgo ? comportamientos de riesgo

• Estrategias de reducción de riesgo
• Información
• Sexo seguro
• Reducción de daño

Información voluntad cambio de
comportamiento???protección???
29
Avances clínico (los noventa)

• La respuesta no es global

Componentes estructurales
30
(No Transcript)
31
Acceso al Tratamiento
OMS
32
Después de los 90

• Comportamiento de riesgo ? vulnerabilidad

• oportunidad de exposición como resultante de
  aspectos no solo individuales sino colectivos y
  contextuales con distintas disponibilidades de
  recursos para protegerse
• Individual
• Social
• Programático

33
Estrategias preventivas según marco conceptual
Marco conceptual Foco Dificultades
Grupo de riesgo Particularidad Estigma y discriminación
Comportamiento de riesgo Universalidad No contempla particularidades culturales,morales o económicas
Vulnerabilidad Universalidad del compromiso singularidad operativa victimización
34
VIGILANCIA INCIDENCIA VIH
VIGILANCIA CASOS SIDA
PERIODO VENTANA
PERIODO ASINTOMATICO
MUERTE
INFECCION
35
QUE ESTUDIAR Y PARA QUE?
QUE DATOS RECOLECTAR?
DONDE Y COMO RECOLECTARLOS?
COMO PRESENTARLOS?
COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?
36
(No Transcript)
37
EPIDEMIOLOGIA DESCRIPTIVA

• Describir como se distribuye una enfermedad o
  evento en una población en un lugar y tiempo
  determinado.
• Determinar su frecuencia.
• Describir los determinantes y factores asociados

A partir de la descripción se pueden generar
hipótesis
38
Distribución etaria de la razón H/M y porcentaje
de embarazadas por grupo, residentes, CABA,
2003-2008
Situación epidemiológica del VIH en la CABA 2009,
Coordinación Sida
39
Situación epidemiológica del VIH en la CABA 2009,
Coordinación Sida
40
EPIDEMIOLOGIA ANALÍTICA

• Analiza las hipótesis para confirmarlas o
  rechazarlas
• Permite establecer una asociación entre
  enfermedad (evento) y factores de exposición
  (riesgo/protección)

41
Relación entre el momento de diagnóstico y TV del
VIH CABA 2003-2007
Variable Niños( ) Niños( ) total
antes o durante embarazo 22(53.6) 227 (94.2) 249
parto o puerperio 19 (46.4) 14 (5.8) 33
total 41 241 282
X2 55.7 plt 0.001 (gl 1)
OR 14 (IC95 6.1 31.7)
42
Los estudios epidemiológicos generan información
valiéndose de distintos tipos de diseños
Plan general seleccionado para confirmar la
hipótesis
Su elección depende del objetivo y posibilidades
de ejecutarlo
43
CLASIFICACIÓN DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

• Unidad de análisis
• - Individuales
• Agregados
• Papel del investigador
• Observacionales
• Intervención o experimentales
• Dimensión temporal
• Transversal
• Longitudinal

44
CLASIFICACION
45
TIPOLOGÍA DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN
EPIDEMIOLOGÍA ( Almeida Filho)
Unidad de análisis Papel del investigador Referencia temporal Denominaciones
Agregado Observacional Transversal Ecológico
Agregado Observacional Longitudinal Tendencia o series temporales
Agregado Intervención Longitudinal Ensayo comunitario
Individual Observacional Transversal Encuesta o prevalencia
Individual Observacional Longitudinal Prospectivos (cohorte)
Individual Observacional Longitudinal Retrospectivos (casos y controles)
Individual Intervención Longitudinal Ensayos clínicos
46
CONOCER EL TIPO DE PLANEAMIENTO DE UN ESTUDIO ES
FUNDAMENTAL PARA COMPRENDER LAS CONCLUSIONES QUE
PUEDEN EXTRAERSE
47
QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR???
El diseño constituye el plan general que permite
obtener respuestas a los interrogantes. La
elección del diseño depende del objetivo a
alcanzar y de las posibilidades para su ejecución.
48
QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR???
Ocurrencia de una enfermedad ?
Diseños Descriptivos
Reporte de caso Serie de casos
Útiles para enfermedades de baja prevalencia
49
LIPODISTROFIA EN PACIENTES CON VIH
Etapa I 1997 - se comunicaron reportes de
alteraciones en el metabolismo de lípidos e
hidratos de carbono caracterizados por una
distribución anómala de la grasa corporal
(lipodistrofia) vinculados al uso de
antirretrovirales . Case reports - serie de
casos
50
Reporte de casos
51
Ocurrencia de una enfermedad y un factor de
exposición en una población en un momento dado ?
Descriptivo
Transversal o de prevalencia
Útiles para enfermedades crónicas, de larga
evolución dado que no definen incidencia sino
prevalencia
52
Etapa II Estudios transversales
Debido a la ausencia de definición de caso de
lipodistrofia, la prevalencia reportada varia
entre el 3 y 80
53
ESTUDIOS TRANSVERSALES

• La exposición y el evento son medidos en el mismo
  tiempo histórico

54
Estudios transversales
55
Queremos conocer la prevalencia de enfermedad
coronaria (enfermedad) en individuos sedentarios
(factor de exposición) y en los que no lo son.....
Supongamos que se observara que la prevalencia de
enfermedad coronaria es mayor en el grupo de
sujetos sedentarios.........................
Podríamos asumir que ambas condiciones se
encuentran asociadas.....sin embargo.....
Podríamos establecer que la exposición precede a
la enfermedad o por el contrario, la enfermedad
ocurrió primero?
56
LA PRINCIPAL DESVENTAJA DE LOS ESTUDIOS
TRANSVERSALES ES QUE NO PERMITEN ESTABLECER LA
RELACION TEMPORAL ENTRE LA SUPUESTA CAUSA (FACTOR
DE EXPOSICION) Y ENFERMEDAD
57
Queremos establecer causas de enfermedad ?
Tenemos que recurrir a diseños que permitan
establecer asociación entre factor de riesgo y
enfermedad
Utilización de grupos comparadores
Estudios analíticos observacionales casos y
controles cohorte
58
Asociación entre cáncer de pulmón y tabaquismo
COHORTE
Desde el factor de exposición
si
Ca pulmón
tabaquismo
no
Desde el evento
CASOS Y CONTROLES
si
Ca pulmón
tabaquismo
no
59
ESTUDIOS de COHORTE

• Los grupos se definen en base al factor de
  exposición

60
Estudio prospectivo
Los grupos de investigación se definen ANTES de
que haya ocurrido el evento
61
Estudios de cohorte
62

• Como disminuir el costo de los estudios de
  cohorte?
• Utilizando sistemas de monitoreo existentes
• Utilizando cohortes históricas
• Utilizando como grupo control a la población
  general
• Realizar estudios anidados

63
ESTUDIOS de CASOS y CONTROLES

• Los grupos se definen en base a la presencia o
  no del evento

64
Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número
exagerado de cataratas y otros defectos
congénitos en RN en Australia Intuyó que esto
estaba relacionado con una epidemia de rubéola
cuando las madres se encontraban en período de
gestación. A la pregunta si habían tenido
rubéola durante el embarazo, la proporción fue
tan elevada que estableció un riesgo cercano al
100 Cuál fué su error ????????
65
Estudio retrospectivo
Los grupos de investigación se definen DESPUÉS de
que ha ocurrido el evento
66
Estudios de casos y controles
67
Selección de casos y controles

• Fuentes hospitalarias
• Registros de enfermedades específicas
• Definir casos prevalentes o incidentes

CASOS

• Deben ser seleccionados con sumo cuidado para
  evitar sesgos
• Emparejamiento

CONTROLES
68
De que depende la elección ?

• De la naturaleza de la enfermedad
• baja prevalencia
• largo período de latencia
• múltiples factores de exposición
• Del tipo de exposición
• exposiciones infrecuentes
• una exposición asociada a múltiples enfermedades
• Disponibilidad de recursos
• económicos
• registros

Casos y controles
Cohorte
69
Qué estudios analíticos podrían ser planteados
para establecer la asociación entre LD y
tratamiento ARV ?
70
ESTUDIOS ECOLÓGICOS

• La descripción del evento se basa en datos
  obtenidos a nivel poblacional

71
ESTUDIOS ECOLÓGICOS
72
Queremos demostrar la eficacia de un tratamiento
o de una acción preventiva ?
Estudios analíticos experimentales Ensayos
clínicos
73
ESTUDIOS EXPERIMENTALES

• Los grupos de estudio se definen en base a la
  intervención asignada

74
ENSAYOS CLINICOS

• Comparan la evolución del grupo en estudio y el
  control en relación a una intervención.
• De mayor validez para demostrar eficacia.
• Los estudios controlados, randomizados, a doble
  ciego, son el gold standard en investigación
  clínica.
• El diseño depende de
• - número de centros participantes
• - grupo control
• - ciego

75
INICIO ESTUDIO
BUSCO CONSECUENCIA
ALEATORIZACION
EFECTO CON
ESTUDIO
SIN CON SIN
INDIVIDUOS CON CRITERIO DE ELIGIBILIDAD
CONTROL
En una aleatorización correcta, la única
diferencia entre el grupo experimental y el
control es si recibieron o no la
intervención. Por lo tanto, cualquier diferencia
en los resultados, debe ser atribuída a la
intervención.
76

• Centros participantes
• uni o multicéntrico
• nacional o internacional
• Grupo control
• no comparativo
• controles históricos
• auto controles

• Ciego
• abierto
• simple ciego
• doble ciego
• Randomización
• no randomizados
• randomización simple
• randomización balanceada
• randomización estratificada

77
ESTUDIOS DE INTERVENCION

• Como los estudios de Cohorte parten de la
  exposición.
• No observan sino que asignan una intervención a
  un grupo dentro de la población en estudio.
• El grupo que no recibe la intervención actúa como
  control.
• El patrón de referencia es la Investigación
  Clínica Controlada Aleatorizada. (ICCA)
• Investigación actos en pos de un
  conocimiento
• Clínica sobre sujetos humanos
• Controlada se utiliza un grupo control
• Aleatorizada intervenciones asignadas al
  azar

78
(No Transcript)
79
PROTOCOLO ACTG 076
REDUCCION 67.5
80

• Criterios de exclusión
• Consumo de alcohol o estupefacientes que, según
  el investigador principal, obstaculizarían el
  seguimiento de las dosis y evaluaciones del
  protocolo.
• Mujeres en edad reproductiva que no utilicen
  métodos anticonceptivos de barrera efectivos
  durante el estudio.
• Anomalías clínicas o de laboratorio ? Grado 3 de
  toxicidad
• Hemoglobina lt 9,2 g/decilitro (dl) para hombres y
  lt 8,.8 g/dl para mujeres (
• Recuento de neutrófilos lt 1000 células/mm3.
• Recuento de plaquetas lt 75.000 células/mm3.
• Aspartato-amino-transferasa (AST) o
  alanina-amino-transferasa (ALT) ?5 veces el
  valor superior normal (ULN.)
• Creatinina sérica ? 1,6 veces el ULN.
• Amilasa sérica ? 2,0 veces el ULN (porción
  pancreática). Se requieren niveles de lipasa o
  amilasa pancreática normales si la amilasa total
  es gt 2,0 veces el ULN.

81

• Criterios de exclusión
• Neuropatía periférica gt Grado 2 o antecedentes
  significativos.
• Malabsorción o diarrea crónica (? Grado 2)
  dentro de los 30 días antes del estudio o
  imposibilidad de ingerir en forma adecuada ( ? 1
  comida(s) al día) debido a náuseas crónicas,
  emesis, o malestar estomacal o esofágico.
• Evento médico agudo o severo dentro de los 30
  días de la visita de selección. El tratamiento
  agudo debe completarse 14 días antes del inicio
  del estudio.
• Infecciones oportunistas previas de SIDA,
  excepto tuberculosis pulmonar o infección
  gastrointestinal.
• Pacientes actualmente en tratamiento contra
  tuberculosis activa.
• Pacientes que requieren tratamiento o profilaxis
  crónicos con drogas sulfa.
• Pacientes que utilicen derivados de astemizol,
  cisaprida, midazolam, triazolam o ergotina.

82
ALTA VALIDEZ INTERNA
INTERVENCION
CONTROL
ENSAYOS CLINICOS
CIEGOS
ALEATORIEDAD
BAJA VALIDEZ EXTERNA
83
DIFERENTES TIPOS DE ESTUDIOS CIENTIFICOS
RESPONDEN A FIFERENTES PREGUNTAS

• ESTUDIOS DESCRIPTIVOS
• GENERAN HIPOTESIS
• ESTUDIOS ANALITICOS
• DEMUESTRAN RELACION CAUSA-EFECTO
• ESTUDIOS EXPERIMENTALES
• DEMUESTRAN EFICACIA Y SEGURIDAD

84
(No Transcript)
85
CUANTIFICACIÓN DE PROBLEMAS EN SALUD
PARTE II
86
Pasos en el proceso de investigación de un evento
en salud
QUE ESTUDIAR Y PARA QUE?
QUE DATOS RECOLECTAR?
DONDE Y COMO RECOLECTARLOS?
COMO PRESENTARLOS?
COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?
87
Los datos que recolectemos dependen de las
variables que escojamos

• En los estudios cuantitativos, las variables
  deben ser siempre definidas a priori.
• La identificación de las variables es crucial
  para definir como se van a medir.
• El marco teórico define las variables y las
  describe.
• La bibliografía aporta nuevas variables a medir.

88

• Tipos de variables
• Según la función en la hipótesis
• dependientes
• independientes
• Según la pregunta que responden
• quienes? (persona)
• cuando? (tiempo)
• donde? (lugar)

89
Cuál es la variable dependiente y cuál la
independiente?
90
Variables universales

• Sexo
• Edad
• Raza/grupo étnico
• Nivel socio-económico
• Ocupación

91
(No Transcript)
92
AL REALIZAR UNA INVESTIGACION, CUALQUIERA SEA EL
TIPO DE ESTUDIO, NO SOLO ES IMPORTANTE
IDENTIFICAR LAS VARIABLES SINO QUE HAY QUE
DEFINIRLAS CON LA MAYOR PRECISION POSIBLE
OPERACIONALIZAR UNA VARIABLE SIGNIFICA DEFINIR LA
FORMA EN QUE SE OBSERVARÁ Y MEDIRÁ CADA VARIABLE
DEL ESTUDIO
ESTE PROCESO ES FUNDAMENTAL PARA QUE UN ESTUDIO
PUEDA SER REPRODUCIDO Y SUS RESULTADOS COMPARADOS
93
OPERACIONALIZAR

• Significa pasar de una definición teórica a una
  forma de medición.
• Es una forma de explicar como se miden las
  variables que se han seleccionado.
• La función básica es precisar al máximo el valor
  que se le ha dado a la variable.

94
Las variables deben ser descompuestas en
dimensiones y traducidas en indicadores que
permitan una medición directa
Indicador Es una construcción o índice con
información proveniente de distintas
áreas Ejemplo NBI ó IMC
95
COMO SE MIDEN LAS VARIABLES?
96
MEDICIÓN DE VARIABLES
97
(No Transcript)
98
Según la escala de medida
VARIABLES ESCALA CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS
Cualitativas Nominal Categorías no numéricas Sin relación de orden Estado civil, Sexo, Marca, Consumo
Cualitativas Ordinal Categorías no numéricas Con relación de orden Estudios, Clase social, Categoría
Cuantitativas Continuo Unidad numérica constante Comparación por diferencia Tallas
Cuantitativas Discreto Unidades numéricas con un cero absoluto Edad Número de hijos
99
Diferentes variables para medir el hábito de fumar
100
(No Transcript)
101
DONDE Y COMO OBTENER LOS DATOS ?
PUEDEN EXISTIR PREVIAMENTE O SER PROVOCADOS POR
EL INVESTIGADOR
FUENTES PRIMARIAS O DE RECOLECCION DIRECTA
FUENTES SECUNDARIAS O DOCUMENTALES
102
FUENTES SECUNDARIAS

• PERMANENTES
• Estadísticas hospitalarias
• Estadísticas vitales (Registro Civil) ?
  nacimientos defunciones
• EVENTUALES
• Censos
• Empadronamientos
• Encuestas nacionales

103
(No Transcript)
104
Pasos en el proceso de investigación de un evento
en salud
QUE ESTUDIAR Y PARA QUE?
QUE DATOS RECOLECTAR?
DONDE Y COMO RECOLECTARLOS?
COMO PRESENTARLOS?
COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?
105
(No Transcript)
106
MEDIDAS DE RESUMEN
Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas
Medidas de tendencia central Media Mediana Moda
Medidas de dispersión Rango Rango intercuartílico Desvío standard
Medidas de orden Centiles Cuartiles
DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE
MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE
107
RAZÓN

• Se emplea para variables de tipo nominal
• Es una división que no implica relación entre
  numerador y denominador
• El numerador NO se encuentra incluído en el
  denominador
• Numerador y denominador pueden tener unidades
  diferentes.

108
PROPORCIÓN

• Expresa que parte del total de determinaciones
  expresa determinada característica
• El numerador se encuentra incluído en el
  denominador

109
(No Transcript)
110
TASA

• Expresa el número de eventos en una población
  determinada
• Una medida de tiempo es parte intrínseca del
  denominador
• En el numerador aparece el número de eventos y en
  el denominador la población de donde provienen
  los casos y el período de tiempo de riesgo.
• Se relaciona el evento con la población en riesgo
  de presentarlo
• Los resultados se multiplican por una constante
  (10 o múltiplo) para facilitar la comparación de
  poblaciones
• Las tasa pueden se brutas o específicas

111
PREVALENCIA

• Es el número de casos, de una enfermedad, en un
  grupo de sujetos en un momento determinado
• Intenta demostrar la frecuencia de una
  enfermedad, en un momento determinado,
  independientemente de cuando se haya originado
• Se expresa como proporción o porcentaje

112
INCIDENCIA

• Es el número de casos NUEVOS, de una enfermedad,
  en una población durante un período de tiempo
• La duración del período influirá en el número de
  casos
• Existen tres formas de calcularla
• 
  1. Incidencia acumulada
• 
  2. Tasa de incidencia acumulada
• 
  3. Densidad de incidencia

113
INCIDENCIA ACUMULADA
Representa la proporción de individuos sanos que
contraen la enfermedad en un período de tiempo
determinado
114
TASA DE INCIDENCIA ACUMULADA

• Es una tasa porque el denominador es el tiempo en
  riesgo de la población estudiada
• Sin embargo, muchas veces no es posible calcular
  este tiempo porque
• Frecuentemente, no es posible excluir el tiempo
  en que los individuos que se enferman ya no están
  en riesgo.
• En otras ocasiones, es imposible identificar el
  período de exposición de cada uno de los miembros
  de la población estudiada.

115
DENSIDAD DE INCIDENCIA

• Es el número de nuevos casos registrados,
  dividido por la suma de los períodos de tiempo en
  riesgo correspondientes a todos los individuos en
  estudio.
• Esta sería la "verdadera tasa de incidencia",
  porque en este caso se conocen los tiempos en
  riesgo de cada uno de los individuos y no se
  recurre a una aproximación como lo es la tasa de
  incidencia acumulada.
• Esta medida se utiliza cuando la población
  observada es inestable en el tiempo, es decir,
  cada sujeto ha estado "en riesgo" o expuesto al
  evento de interés por períodos de tiempo
  distintos, ya sea por abandono del estudio, por
  contraer la enfermedad, etc.
• Es una medida útil para el seguimiento de
  poblaciones dinámicas en las que ingresan y salen
  individuos. Su unidad de tiempo es
  personas-unidad de tiempo utilizada para el
  estudio (personas-años, personas-días, etc.). Una
  persona-año representa un individuo en riesgo de
  desarrollar la enfermedad durante un año.

116
Duración de exposición a reactividad de
trabajadores en seguimiento

1. Cuántas personas/año en seguimiento?
2. Cuál es la densidad de incidencia?
3. Cuál sería la incidencia acumulada?

117

1. Cuántas personas/año en seguimiento?

2. Cuál es la densidad de incidencia?
3. Cuál sería la incidencia acumulada?
118
(No Transcript)
119
En conclusión, la densidad de incidencia....
120
DIFERENCIAS ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA
CARACTERÍSTICA INCIDENCIA PREVALENCIA
Numerador Número de casos nuevos Número de casos
Denominador Población expuesta en un período Población expuesta
Tiempo T1 T2 T1
Formas de calcularla Incidencia acumulada Tasa de incidencia acumulada Densidad de incidencia Prevalencia puntual Prevalencia de período
Utilidad RIESGO FRECUENCIA
121
MEDIDAS DE RESUMEN
Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas
Medidas de tendencia central Media Mediana Moda
Medidas de dispersión Rango Rango intercuartílico Desvío standard
Medidas de orden Centiles Cuartiles
DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE
MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE
122
Medidas de tendencia central
Moda ? es el valor que se presenta con mayor
frecuencia en el conjunto de datos Media ?
es la suma de las observaciones dividida por el
total de observaciones (promedio)
123
Medidas de tendencia central
Mediana ? es la observación que deja la mitad de
los datos ( ordenados de menor a mayor)a mitad
de cada lado
124
MEDIDAS DE RESUMEN
Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas
Medidas de tendencia central Media Mediana Moda
Medidas de dispersión Rango Rango intercuartílico Desvío standard
Medidas de orden Centiles Cuartiles
DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE
MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE
125
Medidas de orden
Percentiles ? son divisiones del conjunto de
datos que dejan , por debajo de ellos,
determinados porcentajes (Percentilo 10 deja
por debajo al 10 de los datos) Cuartiles ? son
valores que dividen al conjunto de datos en
cuatro partes Q1 deja por debajo al 25 Q2
deja por debajo al 50 Q3 deja por debajo al 75
126
Medidas de dispersión
Expresan el grado de variación de los datos Rango
(R) ? se calcula como la diferencia entre la
observación mayor y la menor
Rango intercuartílico ? se define como la
distancia entre los cuales se encuentra el 50
central de los datos (intervalo entre el primer
y tercer cuartil)
127
Medidas de dispersión
Desvío standard (S ó DS) ? mide la dispersión de
los datos alrededor de la media aritmética
128
(No Transcript)
129
Como estudiar los determinantes o factores
causales de los fenómenos de salud ????
Cuantificación del riesgo
Medidas de efecto o asociación
Medidas de Impacto
130

• Medidas de asociación o efecto
• Permiten determinar la fuerza de asociación entre
  exposición y evento
• Medidas relativas o de razón ? RR OR

• Medidas absolutas o de diferencia ? RA

131
Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número
exagerado de cataratas y otros defectos
congénitos en RN en Australia Intuyó que esto
estaba relacionado con una epidemia de rubéola
cuando las madres se encontraban en período de
gestación. A la pregunta si habían tenido
rubéola durante el embarazo, la proporción fue
tan elevada que estableció un riesgo cercano al
100 Cuál fué su error ????????
132
Las madres de hijos sanos, a pesar de haber
tenido rubéola durante el embarazo no
consultaron!!!!!
Disponía del número de casos pero no del número
de expuestos
No podía calcular la tasa de incidencia en la
población expuesta para establecer una
comparación con la no expuesta
133
Cuantificación del riesgo a través de las medidas
de Efecto o Asociación
Permiten determinar la fuerza de asociación entre
factor de exposición y evento
Medidas relativas o de razón
Medidas absolutas o de diferencia

• RIESGO RELATIVO (RR) RIESGO ATRIBUIBLE (RA)
• ODDS RATIO (OR)

134
Nº personas con
eventoRIESGO --------------------------------
Nº de personas en riesgo de
experimentarlo
135
(No Transcript)
136
TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 )
R o INCIDENCIA EXPUESTOS a / a b
R o INCIDENCIA NO EXPUESTOS c/ c d
137
incidencia de enfermedad
expuestos (a / ab) RR
--------------------------------------------------
----------------------
incidencia de enfermedad en no expuestos (c
/ cd)
El RR responde a la pregunta......... cuantas
veces es más probable que las personas expuestas
desarrollen la enfermedad en comparación con las
no expuestas ?
138
0.3 RR ---------------------
- 3 0.1
139
INTERPRETACION DEL RR
La asociación entre exposición y daño no implica
necesariamente causalidad!!!!!!!!!
140
Cuando no se dispone de la información necesaria
para calcular las tasas de incidencia en
expuestos y no expuestos (estudios de casos y
controles) se debe utilizar otra medida de
asociación ? ODDS RATIO (OR)
Nº personas con evento ODDS
---------------------------------------------
0 - infinito Nº personas sin
evento
RIESGO
ODDS
PROPORCION
RAZON
141
(No Transcript)
142
(No Transcript)
143

expuestos con enfermedad
a ODDS expuestos
-----------------------------------

expuestos sin enfermedad b OR
-------------------------------------------------
-----------------------------------

no expuestos con enfermedad c
ODDS no expuestos
-----------------------------------

no expuestos sin enfermedad d
Razón de productos cruzados
144
TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 )

a ODDS EXPUESTOS --------------
b

c ODDS NO EXPUESTOS --------------

d
145
(No Transcript)
146
Se revisaron las historias clínicas del Servicio
de Ginecología de un hospital para establecer la
asociación entre cancer de ovario y uso de
anticonceptivos........................

• 235 casos de cancer de ovario
• 40 reportaron uso de ACO

• 451 controles
• 118 reportaron uso de ACO

• Como sería la tabla de contingencia?
• Que medida sería adecuada para cuantificar la
  presencia de asociación y por qué?
• Encontraron los investigadores asociación entre
  el cancer de ovario y el uso de ACO?

147
40 X 333 13320 OR
---------------------- -------------- 0.57
195 X 118 23010
148
(No Transcript)
149
Riesgo atribuible
RA incidencia en expuestos - incidencia en no
expuestos
Cuál es el riesgo de enfermar que la exposición
le agrega al riesgo basal ?
Expresa en número de casos que podrían evitarse
si se elimina el factor de riesgo !!!!
150
(No Transcript)
151
Exceso de riesgo de padecer bronquitis crónica en
pacientes fumadores
152
Relación entre cancer de piel y exposición solar

• Incidencia grupo expuesto 0.009

• Incidencia grupo no expuesto 0.003

0.009 RR
---------------------------------- 30
0.0003
RA 0.009 - 0.0003 0.0087
Como se interpretan estos resultados ????
153
(No Transcript)
154
Si repetimos la investigación en la misma
población........obtendría los mismos resultados
o fue simplemente una cuestión de azar ???
Qué errores se cometieron ????????
De la magnitud y la importancia de los errores
depende la confiabilidad de los resultados.
155
Que es error en Epidemiología???
Toda diferencia entre el valor medido, calculado
u observado y el verdadero valor
156
AZAR
SESGO
CONFUSION
Error muestral
Selección Recolección de datos Seguimiento
Distorsiona la asociación entre factor y
enfermedad
tamaño
selección
157
ERROR POR AZAR

• Sobreviene al realizar mediciones sobre una
  muestra y atribuirlos a la población general
• Depende del procedimiento de selección de la
  muestra (tamaño y método de selección)
• Relación entre el tamaño de la muestra y el error
  muestral

158
Tipos de muestreo
159
ERROR SISTEMÁTICO (SESGO)cualquier error
sistemático en el diseño, realización o análisis
que da lugar a una estimación errónea del efecto
de la exposición sobre el evento

• Sesgo de selección
• Sesgo de información
• - durante la recolección de los datos
• Introducido por
  el entrevistado
• Introducido por
  el entrevistador
• -durante el seguimiento

160
EFECTO DE CONFUSIÓN
Un estudio de casos y controles muestra una
asociación entre el consumo de café y el cáncer
de páncreas con los siguientes datos
OR 2.24
Qué pasa si estratificamos los datos ????
161
NO FUMADORES
OR 1
FUMADORES
OR 1
162
(No Transcript)
163
Qué es un confusor?

• Es una tercera variable que conduce a una
  interpretación errónea de la asociación entre
  exposición y evento
• Condiciones
• Es un factor de riesgo para el evento estudiado
• Está asociado en forma diferencial con el factor
  de exposición

No es azar porque es una asociación existente No
es sesgo porque no es un error sistemático Aunque
la asociación no sea causal es real
164
Estrategias para controlar el efecto de confusión

• Durante el diseño
• restricción
• apareamiento
• randomización
• Durante el análisis
• estandarización
• estratificación
• modelos de regresión

165
Conclusiones

• El sesgo es el resultado de un error en el diseño
  del estudio.
• La confusión describe una relación real entre
  exposición y evento
• El sesgo debe ser reconocido y, si es posible,
  eliminado
• La confusión debe ser reconocida y expuesta

166
(No Transcript)
167
(No Transcript)
168
Cuando hacemos investigación el objetivo es
generalizar las observaciones realizadas sobre
una muestra a toda la población
población
INFERENCIA
Parámetros poblacionales
muestra
El estadístico obtenido a partir de una muestra
permite estimar o inferir el verdadero valor del
parámetro poblacional
estadísticos
169
Población habitantes masculinos de la Ciudad de
Bs. As de 20 a 60 años Seleccionamos una muestra
aleatoria de 100 varones Evaluamos el nivel de
colesterol en sangre
170
Distintas muestras tomadas de la misma población
producirán distintos valores del estadístico de
interés........por lo tanto...........

• Cuán variables son los valores del estadístico de
  muestra en muestra?
• Cuán confiable es la estimación producida por una
  muestra?
• Cuál es el error cometido al usar una muestra
  para estimar el valor de un parámetro poblacional?

Distribución de probabilidades del estadístico
estudiado
Inferencia estadística
Test de hipótesis
Estimación
171
ESTIMACION
En una muestra aleatoria de 216 pacientes con
cirrosis biliar se determinó el nivel sérico de
albúmina
X 34.46 gr/l
S 5.84 gr/l
IC 95 34.46 /- 0.78 ( 33.68 - 35.24 )
Estimamos con un 95 de confianza que la media
poblacional ( ?) estará entre 33.68 y 35.24 gr/l
172
TEST DE HIPOTESIS

• Hipótesis nula H0 no existe
  efecto o asociación
• Hipótesis alternativa H 1 existe efecto o
  es distinto de cero

Un test de hipótesis responde a la
pregunta......... La diferencia observada es real
o puede ser atribuída al azar ?
Como decidimos si rechazamos o no la hipótesis
nula ????
173
Existen numerosas pruebas estadísticas que ayudan
a tomar esta decisión (chi cuadrado - t de
Student - Fisher etc)
En todas estas pruebas se realiza un contraste de
la hipótesis que permite conocer la probabilidad
de tener un valor igual o más extremo del
observado, asumiendo que H0 es cierta, si
repitiéramos el estudio
Este valor de probabilidad es el valor de p Por
convención se rechaza la Ho con valores de p lt
0.1 - 0.05 - 0.01
174
Una empresa con 5000 empleados introduce el
horario flexible para disminuir el úndice de
ausentismo.............
H 0 el horario flexible no tiene efecto H 1
el horario flexible reduce el ausentismo
Después de un año de seguimiento de una muestra
de 100 empleados los resultados son los
siguientes
N 100 media días de ausentismo
5.4 días DS 3 días p valor 0.001
La media histórica de días de ausentismo es 6.3
días por año. La disminución observada demuestra
que el horario flexible disminuye el ausentismo?
175
El p valor nos dice que solo 1 de 1000 muestras
obtenidas aleatoriamente tendría estos valores
como producto del azar y rechaza la hipótesis nula
Por lo tanto el resultado es estadísticamente
significativo La disminución en el ausentismo es
real y no debida a la variabilidad aleatoria
Sin embargo...no podemos asegurar que la causa en
la reducción del ausentismo haya sido el horario
flexible!!!!
Es importante distinguir entre significación
estadística e importancia práctica !!!!!!!!!!