EPIDEMIOLOGÍA ASOCIADA A LA GESTIÓN DE RIESGOS

1. EPIDEMIOLOGÍA ASOCIADA A LA GESTIÓN DE RIESGOS DR.CARLOS JIMÉNEZ GUTIÉRREZ Centro de Investigaciones en Sistemas de Salud Instituto Nacional de Salud Pública. México. Cuernavaca, Morelos. octubre de 2002

2. Medición del Proceso Salud-Enfermedad en la Población

3. DEFINICIÓN DE SALUD SALUD AUTOR(ES) “estado completo de bienestar físico, mental y social, y no simplemente la ausencia de enfermedad” OMS 1985, 1987; JM Last. 1988 “un recurso que da a las PERSONA la habilidad de gestionar e incluso cambiar lo que les rodea” OMS, 1987; Epp J 1986 “estado de un INDIVIDUO O GRUPO de individuos, que les permite respuestas biológicas y sociales adecuadas a los estímulos del ambiente habitual y la adaptación adecuada a los estímulos nuevos” Jenicek M, 1996 “estado de un INDIVIDUO O GRUPO en el que se han descartado los problemas de salud más importantes” Jenicek M, 1996

4. EPIDEMIOLOGIA DEFINICIONES AUTOR(ES) / AÑO Estudio de la distribución de la enfermedad y de los determinantes de su prevalencia en el hombre MacMahon y Pugh, 1965 Estudio de la distribución y los determinantes de enfermedades y lesiones en poblaciones humanas Mausner, Bahn, 1977 Estudio de la ocurrencia de los procesos patológicos Gaylord Anderson, 1979 Ciencia que estudia la frecuencia de las enfermedades en las poblaciones humanas Ahlbom y Norell, 1981 Estudia los patrones de distribución de las enfermedades en las poblaciones humanas, así como los factores que influyen sobre dichos patrones Lilienfeld y Lilienfeld, 1986 Estudio de la salud y la enfermedad en poblaciones humanas Kleinbaum, Kupper, Morgenstern;

5. EPIDEMIOLOGÍA: Griego: epi, demos, logos “estudio (logos) de lo que esta entre (epi) las personas (demos)” Unidad de análisis: población de sujetos MEDICINA Individuo SALUD PÚBLICA Muestras  Describir la salud y la enfermedad en términos de MEDIDAS de frecuencias y distribución, asociación y riesgo en la población de sujetos

6. FILOSOFÍA DE LA EPIDEMIOLOGÍA: Proveer evidencia de la relación entre factores (variables independientes) y la salud o la enfermedad (variables dependientes) La enfermedad no esta distribuida en forma azarosa en la población de sujetos Comprender los factores de riesgo y los mecanismo biológicos que influyen en la perdida de salud y por tanto de enfermar

7. APLICACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA El espectro de la enfermedad La historia natural de la enfermedad Identifica factores que incrementan o decrementan el riesgo de desarrollar una enfermedad Predicen las tendencias de una enfermedad Aclaran los mecanismos de la transmisión de una enfermedad Pruebas de eficacia de estrategias de intervención Evalúa programas de intervención Identifica las necesidades de salud de una comunidad Evalúa programas de salud pública

8. ¿QUÉ INVESTIGA LA EPIDEMIOLOGÍA? La distribución, frecuencia y determinantes de la enfermedad y sus consecuencias biológicas, psicológicas y sociales La distribución y frecuencia de los marcadores de enfermedad La distribución, frecuencia y determinanates de los riesgos para la salud Las formas de control de las enfermedades, de sus consecuencias y de sus riesgos Las modalidades e impacto de las respuestas adoptadas para atender todos estos eventos

9. NIVELES DE MEDICIÓN: I. DESCRIPTIVO: • Cuantitativa y/o cualitativa • Ocurrencia de la enfermedad • Características de las PERSONAS (muestra) • Características del LUGAR • Características de la ENFERMEDAD-SALUD II. CONOCIMIENTO ETIOLÓGICO: INFERENCIA CAUSAL Fuerza de asociación entre variables independientes (hipotéticamente causales) y la variable resultado a través de un diseño de estudio apropiado

10. III. PROBLEMAS DE INTERVENCIÓN: Acciones preventivas o terapéuticas para modificar los riesgos de salud a nivel poblacional

11. ERRORES DE MEDICIÓN

12. CONTEXTO DE MEDICIÓN MÉTODO CIENTÍFICO Teoría o conocimiento actual Identificación de un problema Generalización Conclusiones Hipótesis conceptual Diseño Interpretación Resultados Hipótesis operativa Recolección de datos Análisis Observaciones

13. MÉTODO CIENTÍFICO TEORÍA O CONOCIMIENTO ACTUAL Identificación problemas de salud Generalización Definición Error Pregunta de investigación Diseño Conclusiones Error Objetivos específicos de estudio Realización Error Interpretación Resultados

14. TIPO DE ERRORES ERROR ALEATORIO ERROR SISTEMATICO (SESGO) • Azar • Trabajar con muestras de sujetos v.s. Poblaciones • Variabilidad del proceso de medición de variables • instrumento de medida, • variabilidad biológica, • variabilidad debida al • observador • PRECISIÓN: Medida precisa menor componente aleatorio Diseño de estudio Selección de sujetos (sesgo de selección) Medición de las variables (sesgo de información) Variables confusoras y/o modificadoras de efecto Estimación incorrecta o no válida del efecto que se estudia Validez interna y externa

15. ÍNDICES PARA DESCRIBIR EL ESTADO DE SALUD DE UNA POBLACIÓN

16. Recuento de los casos de interés que se presentan durante un periodo de tiempo determinado De gran utilidad en la planificación de los servicios de salud De poca utilidad para la investigación de problemas de salud Índices estáticos de salud: PROPORCIONES y ODDS II. OPTICA LONGITUDINAL I. OPTICA TRANSVERSAL Registro de datos para un período de tiempo determinado Registro incorpora el momento en el que se produce el acontecimiento Disponer de información sobre el ritmo con el que se presenta el fenómeno de estudio Índices dinámicos de salud: TASA (ABSOLUTA, RELATIVA)

17. USOS EN LA INVESTIGACIÓN EPIDEMIOLÓGICA I. MEDICIONES DE FRECUENCIA Explicar la ocurrencia de enfermedad o los decesos en una POBLACIÓN, para un TIEMPO determinado y para una ZONA GEOGRÁFICA establecida MEDIDAS A UTILIZAR: • TASA DE INCIDENCIA (INCIDENCIA) (TI) • INCIDENCIA ACUMULADA (IA) • PREVALENCIA (P) • ESTANDARIZACIÓN DE TASAS

18. II. MEDICIONES DE ASOCIACIÓN O EFECTO: Expresan el GRADO O FUERZA DE ASOCIACIÓN entre los factores de riesgo (variables independientes) y la enfermedad (variable resultado) MEDIDAS A UTILIZAR: EFECTOS ABSOLUTOS (DIFERENCIAS): • DIFERENCIA DE PREVALENCIAS • DIFERENCIA DE RIESGOS O INCIDENCIA ACUMULADA • DIFERENCIA DE TASAS EFECTOS RELATIVOS (RAZONES): • RAZÓN DE PREVALENCIAS (RP) • RAZÓN DE RIESGOS O RIESGO RELATIVO (RR) • RAZÓN DE TASAS (razón de tasas de incidencia, razón de riesgos) • RAZÓN DE ODDS (RAZÓN DE MOMIOS)

19. III. MEDICIONES DE IMPACTO POTENCIAL: Miden el impacto potencial de las acciones preventiva o terapéuticas Refiere a la cantidad de la enfermedad que puede ser prevenida disminuyendo, bloqueando o eliminando una exposición MEDIDAS A UTILIZAR: • RIESGO ATRIBUIBLE (EXPUESTO) (FAe) • RIESGO ATRIBUIBLE POBLACIONAL (FAP) • Fracción Etiológica, Riesgo Atribuible Poblacional, Proporción Atribuible

20. H.E.L.P.2001 / S.O.S INSTITUTO NACIONAL DE SALUD PÚBLICA /CRUZ ROJA INTERNACIONAL INDICADORES E ÍNDICES DE LA MEDICIÓN DE LA SALUD

21. INDICADOR: Representa alguna característica de un individuo que puede definirse cualitativa o cuantitativamente. INDICE: Expresión cuantitativa de un indicador.

22. CARACTERÍSTICAS DE LAS MEDIDAS DE LA SALUD: Obtenerse fácilmente sin sacrificar la calidad de los datos Disponibles a un coste razonable • Fáciles de: • USAR • ANALIZAR • INTERPRETAR Suficientemente SENSIBLES para reflejar la asociación entre los factores de riesgo y la(s) enfermedad(es) Cuanto más complejos son los índices de salud, Cuanto más amplio es el espectro de salud que abarcan SON MENOS OPERATIVOS ¡ !

23. FUENTE DE LOS DATOS: • Estadísticas vitales • Registros de problemas específicos de la salud • Registros de cáncer • Registros de enfermedades de etiología infecciosa y sistema de vigilancia epidemiológica • Registro de otras enfermedades • Registros hospitalarios • Registros demográficos: Censos, Encuestas de salud • Investigación epidemiológica

24. CLASIFICACIÓN DE ÍNDICES E INDICADORES (fuente de datos, la calidad de la medida y si miden más de un aspecto de salud)

27. PAPEL DE LA ESTADÍSTICA: • Selección de la variable respuesta • Definición de los criterios de selección de la población de estudio • Elección de la técnica de selección de los sujetos • Cálculo del número de sujetos a estudiar • Selección de las variables que deben ser medidas • Medición de las variables (precisión y exactitud) • Descripción de la muestra de sujetos estudiados • Estimación de la magnitud del efecto o respuesta observada • Comparación del efecto observado en diferentes grupos • Control de los factores de confusión • Interpretación de los resultados

28. Estadística Descriptiva: Revisión de los datos recogidos en un estudio para asegurar la calidad y la validez del análisis estadístico Organización, presentación y síntesis de la información de la muestra estudiada Estadística Inferencial: Establecer conclusiones relacionadas con poblaciones a partir de los resultados obtenidos en muestras de estudio Evaluar la variabilidad aleatoria y controlar las variables confusoras y/o modificadoras de efecto

29. Población (  ) Azar ... Muestra 1 Muestra i Muestra 2

30. INFERENCIA CAUSAL

31. Efecto observado (asociáción o diferencia) ¿Existe algún sesgo de selección o información? ¿Se ha controlado los factores de confusión? ¿La magnitud de la estimación es relevante y lo suficientemente precisa? EVALUACIÓN DE LA VALIDEZ INTERNA Resultado válido • Criterios de causalidad • Magnitud observada de la fuerza de la asociación • Plausibilidad biológica • Consistencia • Secuencia temporal • Gradientes biológico • Disminución del riesgo después de la reducción de la exposición Criterios de Bradford-Hill

32. GRADÁCIÓN DE LA EVIDENCIA CIENTÍFICA (US Preventive Service Task Force, 1979)

33. GRADÁCIÓN DE LA EVIDENCIA CIENTÍFICA (Gray JAM. Atención sanitaria basada en la evidencia, 1979)

34. NOMBRES DADOS A LAS VARIABLES EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS CAUSA X VARIABLE INDEPENDIENTE EXPOSICIÓN FACTOR DE ESTUDIO FACTOR DE RIESGO VARIABLE PREDICTORA ESTIMULO INTERVENCIÓN ABSCISAS (eje horizontal) EFECTO Y VARIABLE DEPENDIENTE VARIABLE RESULTADO ENFERMEDAD CRITERIO DE EVALUACIÓN RESPUESTA DESENLACE ORDENADAS (eje vertical) tiempo

35. Eje de Coordenadas Relación de Variables ASIMÉTRICA Y Y X X X Relación de Variables SIMÉTRICA Y X X Y Y

36. VARIABLES CONFUSORAS Respuesta Factor de estudio Variables confursoras • Relacionada con el factor de estudio • Relacionada con la respuesta • No es una variable intermedia en la secuencia causa-efecto

37. ELECCIÓN DE LOS INDIVIDUOS QUE PARTICIPARÁN EN EL ESTUDIO: ESPECIFICACIÓN Y MUESTREO

38. ¿Cuál es el objetivo de elegir adecuadamente a los individuos que participarán en el estudio? Asegurar que los hallazgos o resultados observados en dicho estudio representen con exactitud lo que sucede en la población

39. LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE UN PROTOCOLO PARA ELEGIR A LOS INDIVIDUOS DE UN ESTUDIO PREGUNTA A INVESTIGAR (Verdad en el universo) PLAN DEL ESTUDIO (Verdad en el estudio) PASO 2. Población accesible Especificar las características temporales y geográficas CRITERIOS Representativa de las poblaciones diana y fácil de estudiar PASO 3. Muestra diseñada Diseño de un método para seleccionar la muestra CRITERIOS Representatividad de la población accesible y fácil de obtener PASO 1. Población diana Especificar las características clínicas y demográficas CRITERIOS Adecuados a la pregunta que se investiga Especificación Muestreo

40. LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE UN PROTOCOLO PARA ELEGIR A LOS INDIVIDUOS DE UN ESTUDIO POBLACIÓN DIANA Población a la que se desea generalizar los resultados Validez Externa Criterios de selección POBLACIÓN ACCESIBLE Población definida por los criterios de selección y accesible para el investigador Validez Interna Muestreo MUESTRA Sujetos realmente estudiados

41. MUESTREO Estudiar a toda la POBLACIÓN ACCESIBLE (idóneo) POBLACIÓN ACCESIBLE: • Demasiado grande • Diseminada a lo largo del tiempo TIPOS DE MUESTREO: • Probabilístico • No probabilístico

42. MUESTREO PROBABILÍSTICO Utiliza un proceso aleatorio (garantiza que cada unidad de la población tiene una probabilidad específica de ser seleccionada) La fidelidad con que los fenómenos observados en la muestra son representativos de los que ocurren en la población Calcular significaciones estadísticas e intervalos de confianza • MUESTREO ALEATORIO SIMPLE • MUESTREO SISTEMÁTICO • MUESTREO ESTRATIFICADO • MUESREO POR CONGLOMERADOS

43. Algoritmo para la selección de la técnica de muestreo ¿Existe una población de referencia accesible y bien diferenciada antes de iniciar el estudio? Si No Muestreo no probabilístico (Conveniencia) Muestreo probabilistico ¿La población de referencia es muy grande, dispersa y está agrupada por alguna característica? No Si ¿Interesa a priori controlar la distribución de alguna variable de confusión? Muestreo en múltiples etapas No Si Muestreo aleatorio simple o sistemático Muestreo estratificado

44. FÓRMULA para el cálculo del número de sujetos que se requiere estudiar para la realización de un estudio cuyo objetivo es la estimación de una PROPORCIÓN (Variable Cualitativa) P = proporción esperada i = Amplitud del intervalo (precisión) Z =Nivel de confianza 95% ( = 0.05, Z = 1.96)

45. Z2 P(1-P) N= i2 EJEMPLO: Supongamos que se desea estudiar la prevalencia de hipercolesterolemia en varones mayores de 40 años. Estudios previos cifran esta prevalencia alrededor de 20%. Se desea estimar el resultado con una precisión de ±3% y una confianza del 95%. Formula: Calcular: Resultado: 1.962 x .20 (1 - .20) N= .032 3.8416 x 0.8 x .20 = 682.95 N= 0.0009 Tabla A: 683

46. Z2 P(1-P) N= i2 Ejercicio: Se trata de un estudio de prevalencia de hipertensión en mujeres con pesos superiores a 60 kg. Calcule el tamaño de muestra requerida si la prevalencia reportada en la bibliografía es de 30%, con una precisión de ± 5% (0.05) y una confianza del 95%. 1.962 x 0.3 (1 - 0.3) N= = 322.69 0.052 Tabla A = 323

47. Fórmula para el cálculo del número de sujetos que se requiere estudiar para la realización de un estudio cuyo objetivo es la estimación de una MEDIA (variable cuantitativa) N = número de sujetos necesarios S2 = variancia de la distribución de la variable cuantitativa que se supone que existe en la población i = Amplitud del intervalo (precisión) Z =Nivel de confianza 95% ( = 0.05, Z = 1.96)

48. EJEMPLO: Se desea estimar la présión arterial diastólica (PAD) de los pacientes diabéticos registrados en un centro de salud. Por estudios previos, se conoce que la desviación estándar de la PAD en sujetos diabéticos es de 25 mmHg (S=25mmHg; S2=625mmHg) Datos necesarios: S2 = variancia de la distribución de la variable cuantitativa que se supone que existe en la población i = Amplitud del intervalo (precisión) =  5mmHg Z =Nivel de confianza 95% (1-  = 0.05, Z = 1.96) 1.962 x 625 = = 96 52 TABLA B: 96

49. CORRECIÓN POR LAS NO RESPUESTAS, PÉRDIDAS Y ABANDONOS N= número de sujetos teórico Na = número de sujetos ajustado R = proporción esperada de pérdidas

50. Influencia de la precisión de la estimación y del valor supuesto de la proporción que se deasea estimar sobre el número de sujetos necesarios INFLUENCIA DE LA PRECISIÓN INFLUENCIA DEL VALOR DE LA PROPORCIÓN