EPIDEMIOLOGIA

EPIDEMIOLOGIA

CUADERNO DE TRABAJO

En 1960 las ECNT representaban slo el 7% del total de defunciones y actualmente rebasan el 40%; se multiplic X 6 la tasa de enfermedades del

corazn; X 2.5 el cncer; X 12 la de diabetes; X 1.6 la Cerebro vascular

GOL

Enero 2011

CONTENIDO

I. CONCEPTOS BSICOS SOBRE LA EPIDEMIOLOGA MODERNA....3

1.1.1. Qu es la Epidemiologa?

1.1.2. Objetivo(s) de la Epidemiologa.

1.1.3. Transicin Epidemiolgica.

1.1.4. Epidemiologa y prevencin.

II. DINMICA DE LA TRANSMISIN DE LA ENFERMEDAD.....9

2.1.1. Historia natural de la enfermedad.

2.1.2. Caracterizacin de la ocurrencia de Riesgos y Daos a la Salud.

2.1.3. Endemia, epidemia y pandemia.

III. CAUSALIDAD E INFERENCIA........ 17

3.1.1. Modelo general de causalidad.

3.1.2. Inferencia causal de Epidemiologa.

IV. MEDIDAS DE FRECUENCIA EN EPIDEMIOLOGA..... 23

4.1.1. Medidas absolutas y relativas.

4.1.2. Prevaleca, incidencia.

4.1.3. Indicadores de salud.

4.1.4. Tasas, razones y proporciones

V. MEDIDAS DE ASOCIACIN........ 32

5.1.1. Riesgo relativo

5.1.2. Razn de Momios

VI. SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD DE PRUEBAS DIAGNSTICAS... 36

6.1.1. Valor predictivo.

6.1.2. Reproductividad.

VII. METODOLOGA Y DISEOS DE LA INVESTIGACIN EPIDEMIOLGICA.. 39

7.1.1. Generalidades sobre estudios epidemiolgicos

7.1.2. Tipos de estudio

7.1.3. Caractersticas (Tiempo, Lugar, personas)

7.1.4. Estudios analticos

7.1.5. Estudios experimental

REFERENCIA BIBLIOGRFICA......... 44

0

10

20

30

40

50

60

70

196019701980199020032010

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Mortalidad % ECNTEnfermedades del CoraznDiabetesNeoplasiasNefropataECV

I. CONCEPTOS BSICOS SOBRE LA EPIDEMIOLOGA MODERNA

1.1.1. Qu es la Epidemiologa?

La epidemiologa es la disciplina cientfica que estudia la distribucin, frecuencia, determinantes, relaciones, predicciones y control de los factores relacionados con la salud y enfermedad en poblaciones humanas.

La epidemiologa se considera una ciencia bsica de la medicina preventiva y una fuente de informacin para la de salud pblica. La epidemiologa estudia, sobre todo, la relacin causa-efecto entre exposicin y enfermedad. Las enfermedades no se producen de forma aleatoria; tienen causas, muchas de ellas sociales, que pueden evitarse. Por tanto, muchas enfermedades podran prevenirse si se conocieran sus causas. Los mtodos epidemiolgicos han sido cruciales para identificar numerosos factores etiolgicos que, a su vez, han justificado la formulacin de polticas sanitarias encaminadas a la prevencin de enfermedades, lesiones y muertes prematuras.

La epidemiologa surgi del estudio de las epidemias de enfermedades infecciosas; de ah su nombre. Ya en el siglo XX los estudios epidemiolgicos se extendieron a las enfermedades y problemas de salud en general, analizados mediante diversos mtodos, entre los cuales los de la demografa y la estadstica son especialmente importantes

1.1.2. Objetivo(s) de la Epidemiologa.

La epidemiologa es parte importante de la salud pblica y contribuye a:

1. Definir los problemas de salud importantes de una comunidad.

2. Describir la historia natural de una enfermedad.

3. Descubrir los factores que aumentan el riesgo de contraer una enfermedad (su etiologa)

4. Aclarar los posibles mecanismos y formas de transmisin de una enfermedad.

5. Predecir las tendencias de una enfermedad.

6. Determinar si la enfermedad o problema de salud es prevenible o controlable.

7. Determinar la estrategia de intervencin (prevencin o control) ms adecuada.

8. Probar la eficacia de las estrategias de intervencin.

9. Cuantificar el beneficio conseguido al aplicar las estrategias de intervencin sobre la poblacin.

10. Evaluar los programas de intervencin.

11. La medicina moderna, especialmente la mal llamada medicina basada en la evidencia (medicina factual o medicina basada en estudios cientficos), est basada en los mtodos de la epidemiologa.

Ramas de la epidemiologia

Epidemiologa descriptiva: es la rama de la epidemiologa que describe el fenmeno epidemiolgico en tiempo, lugar y persona, cuantificando la frecuencia y distribucin del fenmeno mediante medidas de incidencia, prevalencia y mortalidad, con la posterior formulacin de hiptesis.

Epidemiologa analtica: busca, mediante la observacin o la experimentacin, establecer posibles relaciones causales entre "factores" a los que se exponen personas y poblaciones y las enfermedades que presentan.

Epidemiologa experimental: busca, mediante el control de las condiciones del grupo a estudiar, sacar conclusiones ms complejas que con la mera observacin no son deducibles. Se basa en el control de los sujetos a estudiar y en la aleatorizacin de la distribucin de los individuos en dos grupos, un grupo experimental y un grupo control. Se ocupa de realizar estudios en animales de laboratorio y estudios experimentales con poblaciones humanas

Eco epidemiologa: busca, mediante herramientas ecolgicas, estudiar integralmente como interaccionan los factores ambientales con las personas y poblaciones en los medios que los rodean y como ello puede influir en la evolucin de enfermedades que se producen como consecuencia de dicha interaccin.

1.1.3. Transicin Epidemiolgica. (grafico 1)

Constituye un proceso de cambio dinmico a largo plazo en la frecuencia, magnitud y distribucin de la morbilidad y mortalidad de la poblacin. La transicin epidemiolgica, que va acompaada por la transicin demogrfica, presenta cuatro aspectos a destacar:

1. Desplazamiento en la prevalencia de las enfermedades trasmisibles por las no trasmisibles. (grafico 2)

2. Desplazamiento de la mortalidad como fuerza predominante por la morbilidad, sus secuelas e invalideces.

3. Polarizacin epidemiolgica. La polarizacin epidemiolgica sucede cuando en distintas zonas de un pas o en distintos barrios de una misma ciudad encontramos diferencias en la morbilidad y mortalidad de la poblacin.

ETAPA 1 Descriptiva

De caso

TIPOS DE ESTUDIOCasos o brote

Ecologicos

Trsasversales

De comunidad

Diagnostico de salud

Ocurrencia

Diaria

Semanal

De tiempo Mensual

Estacional

Anual

Secular (Quinquenios, decenios, etc)

Distribucin segn:

Continentes

Paises

De lugar Estados

Municipios

Localidades

Sectores

Edad, sexo, etnia, estado civil

Ocupacin nivel economico

Religin, escolaridad

De personas Educacion en salud

Antecedentes patologicos

Antecedentes hereditatios

Caracteristicas fisicas

Medio interno: sangre,

Bioquimica sanguinea, genoma, etc.

Habitos, estilos de vida, etc.

Prospectivos

Etapa 2 Analitica De cohorte Retrospectivos

Casos y controles

Prevalencia

En animales

Etapa 3 Experimental Ensayos clinicos

En Humanos

Ensayos de campo

Ensayos comunitarios

Experimentales naturales

Cuasi-experimentales

Caracteristicas o atributos estudiados en los estudios descriptivos

TIPOS DE ESTUDIO ANALITICOS

TIPOS DE ESTUDIO EXPERIMENTAL

Metodologia y diseos de la investigacin epidemiologica

1.1.4. Epidemiologa y prevencin.

Dentro de los propsitos de la epidemiologia esta la salud pblica, ya que investiga los indicadores de salud de la poblacin y a travs de ellos estima riesgos actuales y futuros de la comunidad, establece prioridades de accin, evala procedimientos y efectos.

Estos propsitos se emplean para la prevencin en salud de la poblacin ya que apoya a la vigilancia permanente de la morbimortalidad, interpreta el proceso salud enfermedad en sus determinantes poltico econmico y sociocultural.

Lleva a cabo investigacin descriptiva analtica y experimental de cualquier medida que sirva para prevenir, controlar o erradicar enfermedades que afectan al ser humano y mejorar las expectativas de salud, eficiencia y longevidad.

Aporta el mtodo epidemiolgico y los conocimientos adquiridos sobre salud y patologas humanas. La epidemiologia en esencia, conserva el mismo significado etimolgico, ampliado en nuestros das a la investigacin de la multicausalidad de enfermedades trasmisibles y no trasmisibles con el propsito de combatir la causa efecto del dao a la salud, as como la determinacin de factores y pronsticos de la salud en la comunidad. A futuro esta funcin ser ms relevante que la de estudio de las epidemias.

ACTIVIDADES UNIDAD 1

en base a lo expuesto y a la lectura previa elabora, tu propio concepto de epidemiologia

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menciona de CADA UNA DE LAS CLASIFICACIONES de la epidemiologia (descriptiva, analtica y experimental) que estudia, investiga y cules son sus acciones e implicaciones en salud

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menciona cual ha sido el impacto de la epidemiologia en la salud de la poblacin ___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

investiga los siguientes trminos ms usuales en epidemiologia

Agente

Ambiente

Anticuerpo

Antgeno

Causalidad

Contacto

Contaminacin

Cuarentena

Desinfeccin

Desinfestacin

Endemia

Epidemia

Incidencia

Inefectividad

Inmunidad

Incubacin

Infeccin

Letalidad

Morbilidad

Mortalidad

Notificacin

Patogenicidad

Portador

Prevalencia

Reservorio

Salud

Salud pblica

Susceptible

Transmisibilidad

Tasa de ataque

Vector

Viabilidad

Virulencia

MENCIONAR LA REFERENCIA BIBLIOGRFICA Y/0 ELECTRNICA DE LA CONSULTA.

de la siguientes definiciones de pirmide menciona a qu tipo de pirmide corresponde la pirmide de poblacin de Mxico y por qu? (observa el grafico nm. 3)

La pirmide de poblacin, dependiendo de su forma, puede dar una visin general de la juventud, madurez o vejez de una poblacin, y por lo tanto obtener consecuencias sociales de ello.

Segn su perfil podemos distinguir tres tipos bsicos de pirmides:

Depoblacin expansiva: con una base ancha y una rpida reduccin a medida que ascendemos. Es propia de los pases del Tercer Mundo en plena transicin demogrfica con altas tasas de natalidad y mortalidad, y con un crecimiento natural alto.

Depoblacin regresiva: con una base ms estrecha que el cuerpo central y un porcentaje de ancianos relativamente grande. Es propia de los pases desarrollados que han terminado la transicin demogrfica, pero an estn presentes sus ltimas generaciones. Se trata de una poblacin envejecida con bajas tasas de natalidad y de mortalidad, y con un crecimiento natural reducido.

Depoblacin estacionaria: con una notable igualdad entre las generaciones jvenes y adultas, y una reduccin importante en las ancianas. El crecimiento natural es bajo. Este tipo de pirmide es propia de las poblaciones que no presentan cohortes de la transicin demogrfica. Pueden responder a pases con tasas de natalidad y mortalidad altas, que an no han comenzado la transicin demogrfica (sobre todo si se trata de poblaciones histricas) o a pases que ya han terminado la transicin demogrfica y han desaparecido todas sus generaciones. Esto, a comienzos del siglo XXI, no ha sucedido en ninguna parte, aunque los pases escandinavos las ltimas generaciones de la transicin demogrfica estn en la cima de la pirmide.

Tipos de pirmide

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II. DINMICA DE LA TRANSMISIN DE LA ENFERMEDAD

2.1.1. Historia natural de la enfermedad.

La historia natural de una enfermedad es la secuencia o curso de acontecimientos que ocurren en el organismo humano entre la accin secuencial de las causas componentes (etiologa) hasta que se desarrolla la enfermedad y ocurre el desenlace (curacin, paso a cronicidad o muerte).

La historia natural de una enfermedad es la evolucin de una enfermedad sin intervencin mdicabobo , al contrario que el curso clnico el cual describe la evolucin de la enfermedad que se encuentra bajo atencin mdica.

Gracias al conocimiento de la historia natural de una enfermedad, es posible conocer la causa o etiologa de sta, as como los medios de prevencin, diagnstico, tratamiento y pronstico de ella. Los datos objetivos y subjetivos concernientes a la historia natural de una enfermedad estn reflejados en la historia clnica del paciente o enfermo.

La mayora de las enfermedades tienen una fase prepatolgica o preclnica, donde el individuo est asintomtico, pero es viable detectar la enfermedad, y una fase patolgica o clnica donde s es posible diagnosticar la enfermedad. Tambin la historia natural permite conocer la prevencin primaria, secundaria y terciaria.

Los primeros que hablaron de ello fueron Leavell II.R y Clark E.G.

De acuerdo al enfoque dado por Leavell y Clark cabe reconocer que el planteamiento de medidas preventivas en una enfermedad requiere el conocimiento detallado de los factores que la determinan. En este sentido en el que la investigacin de las caractersticas del agente hace necesario el conocimiento de sus peculiaridades fsicas qumicas y biolgicos.

Agente causal de la enfermedad:

Factores del husped (el husped es el sujeto de una enfermedad y de su individualidad biolgica, psicolgica y social depende de que sea factible enfermarse.)

1. Edad

2. Sexo

3. Grupo tnico

4. Ocupacin

5. Estado civil

6. Caractersticas genticas

7. Caractersticas psicolgicas

8. Caractersticas socioeconmicas

9. Hbitos y costumbres

10. Susceptibilidad

Factores del ambiente

1. Fsicos

a) Clima

b) Geografa

2. Socioeconmicos

a) Ingreso

b) Habitacin

c) Promiscuidad y hacinamiento

d) Acceso a servicios de salud

3. Biolgicos

a) Animales (reservorio)

b) Vectores

Algunas enfermedades se clasifican de acuerdo a ciertas caractersticas del husped relacionadas con el agente y el ambiente como a continuacin se expone:

Inefectividad se conoce como la capacidad del agente etiolgico de alojarse y multiplicarse en el husped. La patogenicidad es la capacidad de un agente infeccioso de producir enfermedad en un husped susceptible. Y la Virulencia es el grado de intensidad de la patogenicidad de un organismo a lo indicado por la tasa de mortalidad de las enfermedades relacionadas con la capacidad para invadir a los tejidos y su causa de la enfermedad.

ALTA

MEDIA

BAJA

MUY BAJA

Viruela

Sarampin

Rubeola

INFECTIVIDAD

Varicela

Parotiditis

tuberculosis

Lepra

Poliomielitis

Influenza

Viruela

Sarampin

PATOGENICIDAD

Rabia

Rubeola

Poliomielitis

Lepra

Varicela

Parotiditis

Tuberculosos

Influenza

Rabia

VIRULENCIA

Viruela

Rubeola

Tuberculosis

Poliomielitis

Sarampin

Varicela

Lepra

Influenza

El viejo esquema de Leavell y Clark sobre la historia natural de la enfermedad sigue teniendo la importancia didctica que se le dio al principio, pues resume las principales caractersticas de una enfermedad que llevan de la mano hacia el control de esta. (figura 4)

La descripcin que utiliza la OPS y los tratados de medicina tienen una conformacin semejante a la propuesta por estos dos pioneros de la salud pblica y la epidemiologia. (Figura 5)

Prevencin

Ocurrencia

Control

Investigacin epidemiolgica

Figura 4

Historia natural de la enfermedad y sus niveles de prevencin.

Periodo pre patognico

Periodo patognico

Agente

Husped

Ambiente

Biolgico

Fsico qumico

Psicosocial

Herencia

Inmunidad

Grupo tnico

Edad, sexo

Hbitos

Ocupacin

Fsico

Biolgico

Socioeconmico

Cultural

H. clnico

Muerte

Invalidez

Signos y

Cronicidad

gravedad

Reacciones

Sntomas

Incubacin

Tisulares

recuperacin

PREVENCIN PRIMARIA

PREVENCIN SECUNDARIA

PREVENCIN

TERCIARIA

Promocin

Proteccin especifica

Diagnostico precoz y tratamiento adecuados

Limitacin del dao

Educacin

Saneamiento

Vivienda

Alimentos

Desarrollo

Recursos de salud

Legislacin

Empleo

Ingreso econmico

Higiene laboral

Ejercicio

Recreacin.

Vacunas

Quimioprofilaxis

Educacin especifica

Prevencin de factores de riesgo especficos: hogar, escuela, lugares pblicos, centros laborales, etc.

Encuestas serolgicas

Muestreo inmunolgico

Exmenes peridicos de salud pesquisa

Notificacin

Tratamientos y control tempranos y adecuados

Capacitacin medica

Educacin medica

Educacin preventiva especifica individual, familiar a grupos y comunidad.

Prevencin de secuelas utilizacin de recursos mdicos para evitar que la enfermedad pase a estadios ,ms avanzados

Fsica

Psicolgica

Social

Fuente: Martnez y Martnez R: la salud del nio y del adolescente. 4 ed. Mxico: El manual Moderno, 2001; 20-21.

Causalidad y multicausalidad

Tener el esquema causal de la enfermedad significa identificar una cadena de causa y efecto y los eslabones vulnerables de ella.

Cuando no se conocen las causas primarias se recurre al control de variables. Otras veces se descubre el tratamiento o prevencin antes de conocer todos los factores, como ocurri con la viruela; se descubri la vacuna antes que el virus especifico. En el clera al combatir los factores de saneamiento ambiental, algunos pases abatieron la enfermedad antes de identificar el vibrin responsable.

En la actualidad desconocer efectos patgenos de contaminantes ambientales y de alimentos a largo plazo no impide a los gobiernos tomar, desde hoy, medidas de control; estas medidas se deben de aplicar de acuerdo con criterios pronsticos de causalidad epidemiolgica.

Cadena epidemiolgica

Actividades unidad II

menciona el significado de los siguientes conceptos

endemia ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

epidemia

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

pandemia

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

en el siguiente esquema realiza la historia natural de la enfermedad de a cuerdo a los niveles de Leavell y Clark

Historia natural de y sus niveles de prevencin.

Periodo pre patognico

Periodo patognico

Agente

Husped

Ambiente

Horizonte clnico

PREVENCIN PRIMARIA

PREVENCIN SECUNDARIA

PREVENCIN TERCIARIA

Promocin

Proteccin especifica

Diagnostico precoz y tratamiento adecuados

Limitacin del dao

Rehabilitacin

Fuente: Martnez y Martnez R: la salud del nio y del adolescente. 4 ed. Mxico: El manual Moderno, 2001; 20-21.

en el siguiente esquema realiza la cadena epidemiolgica, de la misma enfermedad que desarrollaste en la historia natural de la enfermedad

III. CAUSALIDAD E INFERENCIA

3.1.1. Modelo general de causalidad.

Mervyn Susser propone que para los epidemilogos una relacin causal es una que posee los siguientes atributos: asociacin, orden en el tiempo, y direccin. Una causa es algo que se asocia con su efecto, est presente antes o por lo menos al mismo tiempo que su efecto, y acta sobre su efecto. En principio, una causa puede ser necesaria sin ella el efecto no ocurrir y/o suficiente con ellas el efecto ocurrir estn o no presentes otros factores.

Este enfoque es de monocausalidad fue utilizado a principios del siglo XX cuando predominaban las enfermedades infecciosas, en las que un agente (virus, bacterias, hongos, entre otros) era suficiente para producir la enfermedad. Es decir, una causa nica para un efecto nico. Se obvian factores asociados al husped y a su entorno, necesarios para que se produzca una enfermedad.

Este modelo explicativo dio origen al llamado modelo ecolgico, segn el cual los problemas de salud se explicaban por relacin agente - husped, en un determinado ambiente. Dentro de este modelos se destacan los trabajos de Pasteur, Henle y Koch.

El segundo modelo es el de mltiples causas y un efecto; el cual se comenz a usar cuando apareci la transicin en los perfiles epidemiolgicos en algunos pases, al disminuir las enfermedades infecciosas y al aumentar las crnicas.

Qu es causalidad en epidemiologa?

En epidemiologa, lacausalidadse define como el estudio de la relacinetiolgicaentre unaexposicin, por ejemplo la toma de un medicamento y la aparicin de unefecto secundario.

Losefectos pueden ser:

Enfermedad

Muerte

Complicacin

Curacin

Proteccin(vacunas)

Resultado(uso de mtodos, cambio de prcticas, erradicacin de una enfermedad, participacin en un programa, etc.)

Las causas o factores que influyen en el proceso salud-enfermedad de la poblacin requieren una investigacin adecuada para prevenir la aparicin de efectos no deseados y controlar su difusin.

A continuacin se menciona algunos factores causales de enfermedades:

Factores biolgicos (edad, sexo, raza, peso, talla, composicin gentica, estado nutricional, estado inmunolgico).

Factores psicolgicos (autoestima, patrn de conducta, estilo de vida, respuesta al estrs).

Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural (calentamiento global, contaminacin, cambios demogrficos, estilo de vida, actividad fsica durante el tiempo de ocio, pertenencia a una red social, acceso a servicios bsicos, hacinamiento, drogadiccin, alcoholismo).

Factores econmicos (nivel socioeconmico, categora profesional, nivel educativo, pobreza,

mbito laboral (accidente de trabajo, empleo, prdida del empleo, acceso a la seguridad social, tensin laboral, contaminacin sonora, condiciones del ambiente de trabajo).

Factores polticos (guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalizacin, invasin).

Factores relacionados con el medio ambiente fsico (geologa, clima, causas fsicas, causas qumicas, presencia de vectores, deforestacin.

Servicios de salud (acceso a servicios de salud, programas de control y erradicacin de enfermedades, vigilancia epidemiolgica, vigilancia nutricional)

3.1.2. Inferencia causal de Epidemiologa.

Observacin directa vs. Inferencia:

Mucho del conocimiento cientfico es obtenido a travs de la observacin directa. La introduccin de tecnologa para observacin en las dimensiones de percepcin pticas, auditivas y qumicas, a travs de instrumentos como microscopios, rayos x, ultrasonido, exploraciones por resonancia magntica, y anlisis bioqumicos han expandido en forma importante nuestras oportunidades para la observacin directa y contribuido a avances sustanciales en el conocimiento cientfico. Por ejemplo, recientemente se otorg un Premio Nobel por la medicin de canales inicos en las clulas, un proceso que previamente tena que ser inferido. Con la observacin directa, es posible ver la causalidad, sobre todo si se puede manipular el proceso. As, se ha dicho que los avances en las tcnicas de biologa molecular han estado convirtiendo la ciencia gentica de una de inferencia a una de observacin directa.

En general, sin embargo, los desafos del conocimiento trascienden lo que se puede observar directamente, de manera que la inferencia es un aspecto esencial de la actividad cientfica. Tpicamente no es posible observar todos los aspectos del fenmeno de inters, y esta es la situacin de las relaciones que son investigadas por la investigacin epidemiolgica. Es ms, an la observacin involucra inferencia.

Consideremos las dificultades que surgen de la latencia y la induccin. La rapidez con que mejoraba el escorbuto despus de que Lind comenz sus tratamientos fue una gran ayuda para reconocer los efectos de los limones. El perodo de dos semanas de induccin del sarampin y su contagiosidad antes de la aparicin de los sntomas debe haber sido una barrera para comprender cmo se transmite el sarampin, en algn perodo. En el momento de las investigaciones de Goldberger, la pelagra se desarrollaba en forma tpica unos cuatro meses despus del comienzo de la dieta deficiente en niacina. El perodo de induccin prolongado debe haber hecho que fuera ms difcil asociar la causa con el efecto. Por ejemplo, un intervalo de cuatro meses mezclaba la estacionalidad, de manera que los casos eran ms frecuentes en primavera y verano (cuando los alimentos se estaban haciendo ms disponibles) que en invierno (cuando la enfermedad en realidad se estaba desarrollando.) Hubo pocas en que los que se resistan a aceptar la relacin causal entre el tabaco y el cncer de pulmn sealaron las bajas tasas de cncer de pulmn en poblaciones con altas tasas de fumadores (por ejemplo, mujeres norteamericanas en la dcada de los cincuenta) como evidencia contradictoria, no tomando en cuenta el largo intervalo entre el comienzo del hbito de fumar y el desarrollo del cncer de pulmn.

De manera similar, las enfermedades raras requieren la observacin de muchos sujetos, restringiendo en forma importante el nivel de detalle que puede ser observado o examinado. Varias restricciones sobre la medicin tambin se imponen por la necesidad de confiar fundamentalmente en mtodos de medicin no invasivos.

Por qu la bsqueda de las causas?

La bsqueda de la causa, tiene al menos dos justificaciones:

1. Si entendemos la causa podemos generar cambios. Podramos definir la relacin causal entre laexposiciny elefectoen trminos del cambio que sufre el ltimo cuando se modifica el primero. Una intervencin intencional que altere la exposicin puede ser exitosa en modificar el efecto, slo si la exposicin es causa real del desenlace. La exposicin puede ser un excelente marcador o predictor del efecto, sin ser necesariamente su verdadera causa. Esta es otra forma de decir que laasociacinno siempre es prueba de causalidad.

2. Estudiar la causa es aprender sobre los mecanismos. El conocimiento de los mecanismos causales sirve como base para generar nuevashiptesisy para planear intervenciones que modifiquen los efectos.

Existen modelos para representar la relacin entre una presunta causa y un efecto.

El modelo de Koch-Henle

El modelo de Bradford-Hill

Los postulados de Evans

El modelo de Koch-Henle

El modelo de Koch-Henle (1887): propuesto para el estudio de enfermedades infecto-contagiosas. Se basa en la influencia de un microorganismo, que debe:

a) encontrarse siempre en los casos de enfermedad.

b) poder ser aislado en cultivo, demostrando ser una estructura viva y distinta de otras que pueden encontrarse en otras enfermedades.

c) distribuirse de acuerdo con las lesiones y ellas deben explicar las manifestaciones de la enfermedad.

d) ser capaz de producir la enfermedad en el animal de experimentacin al ser cultivado (algunas generaciones).

Este modelo result til para enfermedades infecciosas, no as para las enfermedades no infecciosas.

Los criterios de Bradford Hill (1965) propone los siguientes criterios de causalidad, en la bsqueda de relaciones causales para enfermedades no infecciosas:

1. Asociacin estadstica: Se trata de averiguar si existe relacin entre el supuesto factor causal y el efecto estudiado. Para esto hay que buscar estudios epidemiolgicos (Cohortes o Caso - Control) que indiquen el riesgo significativo (Riesgo Relativo o Razn de Momios).

2. Constancia o Consistencia: Consiste en conocer si la relacin entre las dos variables, a las que investigamos una posible relacin causa-efecto, ha sido confirmada por ms de un estudio, en poblaciones y circunstancias distintas por autores diferentes.

3. Especificidad: Es ms fcil aceptar una relacin causa-efecto cuando para un efecto slo se plantea una sola etiologa, que cuando para un determinado efecto se han propuesto mltiples causas. En este caso lo apropiado sera hablar de Especificidad de la causa.

4. Temporalidad: Se trata de asegurar que el factor de riesgo ha aparecido antes que el supuesto efecto. Puede ser difcil de demostrar cuando no se puede asegurar si la presunta causa apareci con anterioridad al presunto efecto. (Equivale a la cronologa de Simonin)

5. Relacin dosis-respuesta: Denominada gradiente biolgico, La frecuencia de la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposicin. (Equivale a la Intensidad de Simonin). Sin embargo, hay casos en que el gradiente biolgico no se cumple (en una reaccin alrgica).

6. Plausibilidad biolgica: El contexto biolgico existente debe explicar lgicamente la etiologa por la cual una causa produce un efecto a la salud. Esta caracterstica viene limitada por los conocimientos cientficos que se tengan al respecto en el momento del estudio.

7. Coherencia: la interpretacin de causas y efectos no puede entrar en contradiccin con el comportamiento propio de la enfermedad o lesin. Este criterio combina aspectos de consistencia y plausibilidad biolgica (Corresponde a la evolucin de Simonin)

8. Experimentacin: Es un criterio deseable de alta validez. Se trata de reproducir

Experimentalmente la asociacin causa-efecto, o incidir en la causa para alterar el efecto cuando no sea posible o no se considere tica otra modalidad de experimentacin.

9. Analoga: Se fundamenta en relaciones de causa-efecto establecidas, con base a las cuales si un factor de riesgo produce un efecto a la salud, otro con caractersticas similares debiera producir el mismo impacto a la salud.

NOTA: Bradford Hill no considera el criterio de topografa introducido por Simonin, aunque no es aplicable en todos los casos. Por ejemplo, en cuando tratamos de encontrar la lesin topogrfica que provoca la anorexia nerviosa es un esfuerzo intil

Los postulados de Evans

En 1976, Evans propuso los siguientes postulados:

1. La proporcin de individuos enfermos debera ser significativamente mayor entre aquellos expuestos a la supuesta causa, encomparacincon aquellos que no lo estn.

2. Laexposicina la supuesta causa debera ser ms frecuente entre aquellos individuos que padecen la enfermedad que en aquellos que no la padecen.

3. El nmero decasos nuevos de la enfermedad debera ser significativamente mayor en los individuos expuestos a la supuesta causa en comparacin con los no expuestos, como se puede comprobar en los estudios prospectivos.

4. De forma transitoria, la enfermedad debera mostrar tras la exposicin a la supuesta causa, una distribucin de losperodos de incubacinrepresentada por una curva en forma de campana.

5. Tras la exposicin a la supuesta causa debera aparecer un amplio abanico de respuestas por parte del hospedador, desde leves hasta graves, a lo largo de un gradiente biolgico lgico.

6. Previniendo o modificando la respuesta del husped, debe disminuir o eliminarse la presentacin de la enfermedad (por ej.: vacunando o tratando con antibiticos a una poblacin expuesta o enferma).

7. La reproduccin experimental de la enfermedad debera tener lugar con mayor frecuencia en animales u hombres expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en comparacin con aquellos no expuestos; esta exposicin puede ser deliberada en voluntarios, inducida de forma experimental en el laboratorio o demostrada mediante la modificacin controlada de la exposicin natural.

8. La eliminacin (por ejemplo la anulacin de un agente infeccioso especfico) o la modificacin (por ejemplo la alteracin de una dieta deficiente) de la supuesta causa debera producir la reduccin de la frecuencia de presentacin de la enfermedad.

9. La prevencin o la modificacin de la respuesta del hospedador (por ejemplo, mediante inmunizacin) debera reducir o eliminar la enfermedad que normalmente se produce tras la exposicin a la causa supuesta.

10. Todas las relaciones y asociaciones deberan de ser biolgica y epidemiolgicamente verosmiles

La inferencia causal es de fundamental importancia para el avance de los conocimientos cientficos. La postura de Popper es que al final, toda teora es tentativa. Cualquier teora puede ser potencialmente desechada por datos incompatibles que no pueden en s mismos ser cuestionados. De manera que en opinin de muchos, los conocimientos cientficos avanzan a travs de los intentos de rechazar las teoras existentes.

Inferencia Estadstica: Probabilidad de que la Inferencia sea correcta sobre la poblacin objeto de estudio. Obtener conclusiones basadas en datos experimentales e informacin subjetiva: Inferencia Bayesiana.

El objetivo de Inferencia Estadstica e Inferencia Bayesiana es evaluar la Incertidumbre mediante Probabilidad.

Tipos de causas

Causa suficiente: Si el factor (causa) est presente, el efecto (enfermedad) siempre ocurre.

Causa necesaria: Si el factor (causa) est ausente, el efecto (enfermedad no puede ocurrir.

Factor de riesgo: Si el factor est presente y activo, aumenta la probabilidad que el efecto (enfermedad) ocurra.

La existencia de una asociacin epidemiolgica significativa (riesgo relativo superior a dos) es uno de los criterios para proponer una relacin causa - efecto; hay que tener en cuenta, que no es el nico.

ACTIVIDADES UNIDAD III

explica con tus palabras los siguientes trminos

causalidad

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

inferencia

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

CONTESTA EL SIGUIENTE FORMULARIO

Son factores a evaluar como causales

a) Poltica econmicab) Estado de inmunizacionesc) Nivel educativod) Todos los anteriores

2) El concepto de "exposicin" se refiere a:

a) Puede ser un agente nocivo o beneficiosob) Una enfermedadc) Un sntomad) Un signo

3) El trmino evento se refiere a:

a) Una complicacin, curacin, proteccin o resultadob) Un problema de saludc) a y bd) Slo enfermedad y muerte

4) La bsqueda de causas se deriva de:

a) Necesidad de aprender sobre mecanismos de aparicin del evento y de generar cambiosb) Presencia de asociacin epidemiolgicac) Que exista una asociacin estadsticad) Curiosidad

5) El modelo de Koch y Henle

a) Es til para enfermedades crnicasb) Es til para enfermedades infecciosasc) Es til para enfermedades transmisiblesd) Todas las anteriores

6)El modelo de Bradford-Hill

a) Es til para enfermedades crnicasb) Es til para enfermedades infecciosasc) Es til para enfermedades transmisiblesd) Todas las anteriores

7) Es el criterio imprescindible en el modelo de Bradford-Hill

a) Analogab) Evidencia experimentalc) Relacin temporald) Ninguna de las anteriores

8) En relacin con causa necesaria y suficiente:

a) El efecto ocurre siempreb) No es frecuente en procesos biolgicos o mdicosc) El efecto no se puede predecird) La causa siempre est presente

9) Cundo se dice que una relacin estadsticamente significativa no es causal?

a) Cuando la presunta causa no precede al efectob) Otro factor es responsable del efecto y del presunto factor

c) a y bd) Cuando el valor de p no es menor de 0.05, con un nivel de alfa de 95

10) Son ejemplos de relaciones causales demostradas

a) Tabaquismo y cncer pulmonarb) Helicobacter pylori y cncer gstricoc) a y b

FINAL DEL FORMULARIO

realiza dos ejemplos de causalidad siguiendo el modelo koch henle

realiza dos ejemplos de causalidad siguiendo los criterios de Bradford Hill

IV. MEDIDAS DE FRECUENCIA EN EPIDEMIOLOGA

En la medicin de sucesos de inters sanitarios se utilizan un conjunto reducido de indicadores, los que a su vez se pueden fragmentar en mltiples subgrupos. Para representar adecuadamente un suceso puede ser necesario, y hasta recomendable, la utilizacin combinada de alguna de los siguientes indicadores:

4.1.1. Tasas, razones y proporciones

La enfermera clnica llega a el razonamiento diagnstico y un plan de cuidados para el paciente mediante una >valoracin< interrogatorio directo e indirecto, exploracin fsica, anlisis de las manifestaciones objetivas y subjetivas. Ahora bien la enfermera sanitarista debe de valorar la comunidad como un complejo organismo viviente la enfermera en salud pblica debe de utilizar herramientas y tcnicas adecuadas para evaluar el estado de salud de la comunidad. Tradicionalmente, estos medios consisten en estadsticas demogrficas de la comunidad que incluyen el nmero de nacimientos, muertes enfermedades y diversas tasas y razones que pueden calcularse a partir de ellas.

En las siguientes secciones se presentan algunas de las tasas y razones ms tiles y ampliamente utilizadas. Sin embargo antes de proceder es necesario distinguir entre los trminos tasa y razn, definiendo cada uno como sigue:

1. Tasa. Aun cuando hay algunas excepciones, el termino tasa se utiliza por lo general para referirse a aquellos clculos que implican la frecuencia de ocurrencia de algn evento. La tasa se expresa de la siguiente forma:

a

K

a+b

Donde:

a= la frecuencia con la cual se ha presentado un evento durante algn periodo especificado.

a+b= el nmero de personas expuestas al riesgo del evento durante el mismo periodo.

K= algn nmero, como 10, 100, 1000, 10,000 o 100,000

2. Razn, Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relacin aritmtica existente entre dos eventos en una misma poblacin, o un solo evento en dos poblaciones. Una razn es una fraccin de la forma

c

K

d

Donde K es alguna base, como ya se ha definido, y tanto c como d se refieren a la frecuencia en que ocurre algn evento o detalle. En el caso de la razn, al contrario de lo que sucede en la tasa, el numerador no es parte componente del denominador; por ejemplo, puede hablarse de razn personas: enfermeras o de razn personas: camas de hospital en cierta rea geogrfica. Los valores de K que se utilizan con mayor frecuencia en razones son 1 y 100.

3. Proporcin: es la divisin de los individuos con las caractersticas de mayor inters (a) entre el nmero total de observaciones (a b).

P = a b

4. Porcentaje: es una porcin multiplicada por 100

a 100 b 100

4.1.2. Medidas epidemiolgicas

La medicin epidemiolgica

Definiciones

Caracterstica. Es el dato o atributo a estudiar

Variable. Es toda caracterstica que tiene valores diferentes o que vara.

Variable cualitativa. Cuando no es posible medirla

Cualitativa nominal. Se identifica con un nombre

Cualitativa ordinal. Se identifica con un dato subjetivo.

Variable cuantitativa. Cuando es posible medirla

Cuantitativa discreta. Cuando se expresa en nmeros enteros indivisibles

Cuantitativa contina cuando la unidad admite ser fraccionada.

En un estudio cientfico, podemos clasificar las variables segn la escala de medicin o la influencia que asignemos a unas variables sobre otras y por esta razn, se pueden clasificar como sigue:

SEGN LA MEDICIN:

1. Variables cualitativas: Son las variables que expresan distintas cualidades, caractersticas o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categora y la medicin consiste en una clasificacin de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser ordinales y nominales. Las variables cualitativas pueden ser dicotmicas cuando slo pueden tomar dos valores posibles como s y no, hombre y mujer o son politmicas cuando pueden adquirir tres o ms valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo, leve, moderado, grave.

Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia.

2. Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante cantidades numricas. Las variables cuantitativas adems pueden ser:

Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores especficos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El nmero de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo el peso (2,3kg, 2,4kg, 2,5kg, ...) o la altura (1,64m, 1,65m, 1,66m, ...), que solamente est limitado por la precisin del aparato medidor, en teora permiten que siempre exista un valor entre dos cualesquiera.

3. Segn la influencia que asignemos a unas variables sobre otras, podrn ser:

Variables independientes: Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrnsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de control, que modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en cuenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo.

Variables dependientes: Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podran estar influenciadas por los valores de las variables independientes.

Variable Independiente:

Es aquella caracterstica o propiedad que se supone ser la causa del fenmeno estudiado. En investigacin experimental se llama as, a la variable que el investigador manipula.

Variable Dependiente:

Hayman (1974: 69) la define como propiedad o caracterstica que se trata de cambiar mediante la manipulacin de la variable independiente. La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente.

Variable Interviniente:

Son aquellas caractersticas o propiedades que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y estn vinculadas con las variables independientes y dependientes.

Variable Moderadora:

Segn Tuckman: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relacin entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.

4.1.3. Prevaleca, incidencia.

Morbilidad se refiere a los efectos de una enfermedad en una poblacin en el sentido de la proporcin de personas que la padecen en un sitio y tiempo determinado. En el sentido de la epidemiologa se puede ampliar al estudio y cuantificacin de la presencia y efectos de una enfermedad en una poblacin.

Tambin es una adaptacin mal empleada al espaol que proviene de la inglesa "morbidity" generalmente usada as en Sudamrica para identificar una condicin mdica en la que se estudian los padecimientos de una enfermedad y cuyo verdadero significado es "patolgico". O tambin para definir discapacidad, es el porcentaje de individuos que contrae una cierta enfermedad en una poblacin.

Morbilidad se describe como el nmero total de enfermedades/problemas de salud o condicin incapacitante que acontece durante un perodo a una poblacin o lugar determinado. Pueden ser remediadas, curadas o controladas. Algunas de ellas pueden ser prevenidas.

Tasa de morbilidad

La frecuencia de la enfermedad en proporcin a una poblacin. El cmputo de la tasa de morbilidad requiere que se especifique:

1. el perodo, y

2. el lugar.

Las tasas de morbilidad ms frecuentemente usadas son las siguientes:

PREVALENCIA

Se define como el nmero de casos nuevos de una enfermedad o de veces que ha aparecido un caso durante un perodo de tiempo determinado. Se expresa como una razn en la cual el nmero de casos es el numerador y la poblacin con riesgo el denominador.

Formula:

P= C (casos) 100, 1 000, 10 000, etc.

N (No. De personas en la fecha de

estudio o la mitad de periodo)

Ejemplo:

Prevalencia de lepra en Mxico (1996)

P= 6 106 10 000 = 0.6

N = 89 891 329

INCIDENCIA ACUMULADA

Es el nmero de casos que ocurren en una poblacin en un periodo determinado

Formula:

IA

CO 1 000, 10 000, 100 000

N (poblacin en estudio al inicio

del periodo de observacin)

Ejemplo:

Incidencia de rabia en Mxico en 1997

CO = 23

X 100 000

0.02

N = 91 331 610

TASA DE ATAQUE

Es un brote epidmico indica el porcentaje de poblacin expuesta al riesgo de enfermar en un periodo determinado.

Tasa primaria

Formula:

TA= CN (casos nuevos) x 100

N (grupo expuesto)

Ejemplo:

En una vecindad ocurrieron 10 casos de dengue en una semana. La poblacin de esa vecindad era de 250 personas

CN = 10 x 10

N = 250

Tasa secundaria:

Nmero de casos nuevos derivados de casos primarios

Dentro del periodo de incubacin conocido x 1000

Total de contactos expuestos al riesgo

LETALIDAD

Indica la probabilidad de morir por determinado padecimiento.

Formula:

Numero de defunciones por alguna

Enfermedad x 100, 1 000, etc.

Nmero de casos ocurridos de esa misma enfermedad.

Ejemplo: (hipottico)

TL = defunciones por tifoidea: 8x 100 = 2.3

Casos de tifoidea: 350

Nota: en el caso de rabia es conocida su letalidad de 100% una vez iniciado los sntomas.

MORTALIDAD GENERAL

Se llama tambin tasa bruta de mortalidad

Permite conocer el riesgo de morir en todos los grupos de poblacin, durante un periodo. Por lo general se toma como base un ao.

Formula:

Defunciones (todas las causas, todas las edades) x 1 000

N (poblacin de todas las edades a mitad del periodo)

La mitad del periodo anual sera junio.

4.1.4. Indicadores de salud.

Indicadores de natalidad

Definicin/Clculo

Amplificacin

Tasa bruta de natalidad

Nm. de recin nacidos vivos / Poblacin estimada a mitad de periodo

1.000 habitantes

Tasa de Fecundidad General

Nm. Nacimientos/Nm. mujeres en edad frtil (15-49 aos)

1.000 mujeres

Tasa de Fecundidad por edad

Nm. nacimientos por grupo de edad/Nm. mujeres por grupo de edad

1.000 mujeres

Tasa recin nacidos de bajo peso

Recin nacidos vivos < 2.500 grs/Nm. recin nacidos vivos

1.000 nacidos vivos

Indicadores de mortalidad

Definicin/Clculo

Amplificacin

Tasa de mortalidad general

Total de defunciones /Poblacin total a mitad de periodo

1.000 habitantes

Tasa mortalidad segn sexo

Total defunciones por sexo/Pobl. masculina o femenina mitad de periodo

1.000 hombres o mujeres

Tasa mortalidad por grupo de edad

Total defunciones por grupo de edad /Poblacin del mismo grupo de edad

100.000 personas

Tasa de mortalidad Infantil

Defunciones de menores de un ao/Total de recin nacidos vivos

1.000 recin nacidos vivos

Tasa de mortalidad neonatal

Defunciones nios menores de 28 das /Total de recin nacidos vivos

1.000 recin nacidos vivos

Tasas de mortalidad infantil tarda

Defunciones nios > 28 das > 1 ao/Total de recin nacidos vivos

1.000 recin nacidos vivos

Indicadores de morbilidad

Definicin/Clculo

Amplificacin

Tasa de morbilidad por causa

Nm. enfermos por causa /Poblacin total a mitad de periodo

1.000 habitantes

Tasa de morbilidad especfica por edad, sexo

Nm. Enfermos segn edad o sexo/Pobl. total a mitad de periodo segn edad o sexo

100.000 habitantes

Tasa de incidencia

Nm. de casos nuevos de enfermedad/Poblacin expuesta

Variable

Tasa de prevalencia

Nm. casos (nuevos y antiguos)/Poblacin total expuesta

Variable

Tasa ataque primaria

Nm. casos enfermedad transmisible /Poblacin expuesta

100 expuestos

Tasa de ataque secundario

Nm. casos enfermedad transmisible aparecidos despus de casos 1arios/Poblacin expuesta

100 contactos

PREGUNTAS Y EJERCICIOS DE REPASO. UNIDAD IV

1. Explica la diferencia entre tasa y razn.

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

2. Calcula la siguiente razn, proporcin y porcentaje.

No. De casos de SIDA en Mxico (1992 a 1996)

Sexo

Frecuencia

Razn

Proporcin

Porcentaje

Masculino

21 565

M/F=

Femenino

3 667

F/M=

Total

25 232

3. El 31 de diciembre a las 22 hrs, en la localidad de Ro Abajo que tiene una poblacin de 6000 habitantes, se realiz la presentacin del candidato a la presidencia municipal de la localidad

con una cena baile a la cual asistieron el 30% de la poblacin cuntos habitantes asistieron

a la presentacin?

______________________________

4. Se define como variable a los atributos o caractersticas de los eventos, de las personas o de los grupos de estudio que cambian de una situacin a otra o de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar diversos valores

Falso verdadero

5. La definicin operativa de las variables se refiere a:

a).- Especificacin del mtodo y escala con las cuales se llevar a cabo la medicin de la variable

b).- Relacin que guarda una variable con otra clasificndose en dependiente e independientes

c).- a y b son correctas

d).- Ninguna es correcta

6. Operacionaliza las siguientes variables (siguiendo el ejemplo)

Variable

Tipo

Escala de medicin

Edad

Categrica

Politomica

Ordinal

1 a 5 aos

6 a 10 aos

11 a 15 aos

16 a 20 aos

Sexo

Escolaridad

Ocupacin

Religin

7. ejemplifica las variables de estudio independientes y dependientes.

Variable dependiente

Variable independiente

e p o c

Habito de fumar

8. a que se refiere el concepto de morbilidad

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

9. subraya cual no es una medida de morbilidad

a) Tasa de incidencia

b) Tasa de prevalencia

c) Razn de mortalidad de casos

d) Razn de inmadurez

e) Tasa de ataque secundario

f) Tasa acumulada de fertilidad

10. El da 1 de enero, de los asistentes a la fiesta se reportaron 720 enfermos de diarrea, nauseas y vmito; calcula cual fue la tasa de incidencia de personas con nauseas, vmitos y diarrea en la poblacin de Ro Abajo y la tasa de ataque de enfermos por diarrea, nauseas y vomito de los asistentes a la presentacin del candidato (tomando como supuesto que son los nicos casos reportados en la localidad por ser inicio de ao).

TI= _______________

TA=_______________

11. Los enfermos fueron trasladados a 2 hospitales de concentracin (A y B) en los que se recabaron 5 variables cualitativa y 5 cuantitativa a cada paciente a fin de caracterizar la enfermedad; Describa estas variables segn corresponda a

Variables cuantitativas variables cualitativas

____________________________ _____________________________

____________________________ _____________________________

____________________________ _____________________________

____________________________ _____________________________

____________________________ _____________________________

____________________________ _____________________________

12. calcula la tasa de mortalidad segn la edad.

calculo de la tasa de mortalidad ajustada por edades

para el estado de Georgia, 1970, mediante el mtodo directo

1

2

3

4

Tasa de mortalidad

segn la edad

Edad (aos)

Poblacin

Muertes

(por 100 000)

0-14

424,600

2,483

5-14

955,000

449

15-24

863,000

1,369

25-34

608,100

1,360

35-44

518,400

2,296

45-54

486,400

4,632

55-64

384,400

7,792

65-74

235,900

9,363

75 y ms

132,900

12,042

Total

4,608,700

41,786

13. Explica la diferencia entre tasa bruta de mortalidad y tasa especifica de mortalidad

___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

14. realiza los ejercicios y calcula los indicadores de salud

En el ao 2004 Se reporto en la poblacin de Cd Guzmn Jalisco. Un total de 1731 nacidos vivos, y 800 muertes en todo el ao.

Distribucin de Poblacin por Rango de Edades

Ao

Poblacin Municipal

Rango Edad

Hombres

%

Mujeres

%

2005

96,050

0-4

4,529

4.72 %

4,340

4.52 %

05-9

4,518

4.70 %

4,404

4.59 %

10-14

4,695

4.89 %

4,529

4.72 %

15-19

4,822

5.02 %

4,997

5.20 %

20-24

4,354

4.53 %

4,749

4.94 %

25-29

3,658

3.81 %

4,052

4.22 %

30-34

3,272

3.41 %

3,802

3.96 %

35-39

2,989

3.11 %

3,546

3.69 %

40-44

2,566

2.67 %

3,141

3.27 %

45-49

2,346

2.44 %

2,692

2.80 %

50-54

1,990

2.07 %

2,233

2.32 %

55-59

1,473

1.53 %

1,643

1.71 %

60-64

1,194

1.24 %

1,388

1.45 %

65-69

835

0.87 %

1,011

1.05 %

70 y ms

1,781

1.85 %

2,248

2.34 %

No especificado

1,128

1.17 %

1,125

1.17 %

Totales

46,150

49,900

FUENTE: SEIJAL (Sistema Estatal de Informacin Jalisco), en base a datos proporcionados por el INEGI. (Anuarios Estadsticos de Jalisco).

Con estos datos calcula:

La tasa bruta de natalidad _________________________________________

La tasa general de fertilidad _______________________________________

La tasa de fertilidad especifica de 15 a 19 aos.________________________

La tasa de fertilidad especifica de 45 a 49 aos. _______________________

La tasa de mortalidad general ______________________________________

V. MEDIDAS DE ASOCIACIN

En epidemiologa, las medidas de asociacin tratan de estimar la magnitud con la que dos fenmenos se relacionan. Dicha asociacin no implica necesariamente causalidad. Ejemplos de medidas de asociacin son:

El riesgo relativo, utilizado en los estudios de cohortes. Compara la ocurrencia o incidencia acumulada de un suceso entre quienes estn expuestos a un factor de riesgo y quines no.

La razn de tasas, compara tasas de incidencia, es decir, la velocidad a la que ocurre un determinado fenmeno entre personas expuestas y no expuestas a un factor de riesgo.

El odds ratio, que se usa en los estudios de casos y controles, y que nos permite relacionar cuanto ms probable es que se produzca una exposicin determinada entre las personas enfermas (casos) que entre las sanas (controles).

En estadstica hay datos cualitativos y cuantitativos para las pruebas de 1, 2 y 3 o ms variables. Tpicos estadsticos de asociacin son la regresin y la correlacin, que a su vez se divide en datos cardinales y ordinales.

5.1.1. Riesgo relativo

El riesgo relativo es en estadstica y epidemiologa el cociente entre el riesgo en el grupo con el factor de exposicin o factor de riesgo y el riesgo en el grupo de referencia (que no tiene el factor de exposicin) como ndice de asociacin. El mejor estudio para calcular el riesgo relativo son los estudios prospectivos como el estudio de cohortes y el ensayo clnico, donde de la poblacin se extraen dos muestras sin enfermedad o en las que no haya sucedido el evento: una expuesta al factor de riesgo y otra sin tal exposicin. De cada muestra se calcula incidencia acumulada de expuestos y se calcula su cociente.

El conocimiento y la informacin sobre los factores de riesgo tienen diversos objetivos:

a. Prediccin: La presencia de un factor de riesgo significa un riesgo aumentado de presentar en un futuro una enfermedad, en comparacin con personas no expuestas. En este sentido sirven como elemento para predecir la futura presencia de una enfermedad.

b. Causalidad: La presencia de un factor de riesgo no es necesariamente causal. El aumento de incidencias de una enfermedad entre un grupo expuesto en relacin a un grupo no expuesto, se asume como factor de riesgo, sin embargo esta asociacin puede ser debida a una tercera variable. La presencia de esta o estas terceras variables se conocen como variables de confusin. As por ejemplo el ejercicio fsico se conoce como factor de proteccin asociado al infarto de miocardio. El efecto protector que pueda tener el ejercicio, se debe controlar por la edad de los pacientes, ya que la edad est asociada con el infarto de miocardio en el sentido de que a ms edad ms riesgo. Por otra parte la mayor dosis de ejercicio la realiza la gente ms joven; por lo tanto parte del efecto protector detectado entre el ejercicio y el infarto de miocardio est condicionado por la edad. La edad en este caso acta como variable de confusin.

c. Diagnstico: La presencia de un factor de riesgo aumenta la probabilidad de que se presente una enfermedad. Este conocimiento se utiliza en el proceso diagnstico ya que las pruebas diagnsticas tienen un valor predictivo positivo ms elevado, en pacientes con mayor prevalencia de enfermedad. El conocimiento de los factores de riesgo se utiliza tambin para mejorar la eficiencia de los programas de cribaje, mediante la seleccin de subgrupos de pacientes con riesgo aumentado.

d. Prevencin: Si un factor de riesgo se conoce asociado con la presencia de una enfermedad, su eliminacin reducir la probabilidad de su presencia. Este es el objetivo de la prevencin primaria. As por ejemplo se relacionan la obesidad y la hipertensin, la hipercolesterolemia y la enfermedad coronaria, el tabaco y el cncer de pulmn.

El trmino de riesgo implica que la presencia de una caracterstica o factor aumenta la probabilidad de consecuencias adversas. La cuantificacin del grado de riesgo constituye un elemento esencial y fundamental en la formacin de polticas y prioridades que no deben dejar hueco a la intuicin ni a la causalidad. (Tabla 1)

Hay diferentes maneras de cuantificar ese riesgo.

a. Riesgo Absoluto:Mide la incidencia del dao en la poblacin total.

b. Riesgo Relativo:Compara la frecuencia con que ocurre el dao entre los que tienen el factor de riesgo y los que no lo tienen

TABLA 1.1. TABLA DE 2 x 2 PARA EL CALCULO DE LAS MEDIDAS DE ASOCIACIN EN UN ESTUDIO DE SEGUIMIENTO

Enfermos

Sanos

Total

Expuestos

a

b

a + b

No expuestos

c

d

c + d

Total

a + c

b + d

a + b + c + d

5.1.2. Razn de Momios

En estadstica la odds (trmino en ingls de traduccin discutida; se ha traducido como disparidad, razn de posibilidades, razn de oportunidades, oportunidad, razn de momios, razn de probabilidades) es el cociente entre la probabilidad de que un evento suceda y la probabilidad de que no suceda. Es una medida de tamao de efecto.

El riesgo relativo mide la fuerza de la asociacin entre la exposicin y la enfermedad. Indica la probabilidad de que se desarrolle la enfermedad en los expuestos a un factor de riesgo en relacin al grupo de los no expuestos. Su clculo se estima dividiendo la incidencia de la enfermedad en los expuestos (Ie) entre la incidencia de la enfermedad en los no expuestos (Io).

En la Tabla 2, se expone los resultados de un estudio de seguimiento (7) donde 853 mujeres estuvieron pasivamente expuestas al humo del tabaco durante la gestacin y 1620 no lo estuvieron, y su asociacin con el bajo peso al nacer.

TABLA 2. DISTRIBUCIN DE GESTANTES SEGN EXPOSICIN PASIVA AL HUMO DE TABACO Y RECIN NACIDOS SEGN BAJO PESO O PESO NORMAL (7)

TabacoExposicin pasiva

Recin Nacido de Bajo peso

Total

S

No

S

20

833

853

No

14

1606

1620

Total

34

2439

2473

X2 = 9.03; p = 0.00265

95% IC (1.38;5.34)

El riesgo relativo igual a 2, significa que las expuestas al factor x (exposicin pasiva al tabaco) tienen

2,71 veces ms probabilidades de tener nios con bajo peso que las no expuestas.

En los estudios de casos y controles, dado que la incidencia es desconocida, el mtodo de estimacin del riesgo relativo es diferente y se estima calculando el Odds ratio, traducida al castellano con mltiples nombres como (8, 9, 10,11): razn de productos cruzados, razn de disparidad, razn de predominio, proporcin de desigualdades, razn de oposiciones, oposicin de probabilidades contrarias, cociente de probabilidades relativas, oportunidad relativa.

Su clculo se indica en la tabla 1 y es:

c. Fraccin Atribuible y Riesgo Atribuible

La Fraccin atribuible: Estima la proporcin de la enfermedad entre los expuestos que puede ser atribuible al hecho de estar expuestos. Esta medida la podemos calcular:

a. en el grupo de expuestos y

b. en la poblacin.

PREGUNTAS Y EJERCICIOS DE REPASO. UNIDAD V

1. MENCIONA A QUE SE REFIERE EL TERMINO RIESGO RELATIVO

___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

2. MENCIONA A QUE SE REFIERE EL TERMINO RIESGO ABSOLUTO

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

3. MENCIONA 2 EJEMPLOS DE CAUSALIDAD

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

4. A QUE SE REFIERE EL TERMINO ESTADSTICO Odds. Y QUE MIDE?

___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

5. REALIZA LOS SIGUIENTES EJERCICIOS

Otro estudio de seguimiento expuso los resultados de un estudio. Donde 50 personas consumieron aves de corral contaminados por salmonelosis. Y 30 no comieron

Calcula el riesgo absoluto, el riesgo relativo y la razn de momios en la siguiente tabla 2x2

Exposicin

Salmonella

Enfermos

SI

NO

Total

SI

40

10

NO

16

14

Total

El riesgo relativo es igual a __________, significa que las personas expuestas a la salmonella tienen _______ veces ms probabilidades de enfermarse, que las que no consumieron.

Otro estudio de casos y controles, se identific que 125 mujeres si acudieron a control prenatal y 35 mujeres no acudieron a ningn control durante la gestacin

Calcula el riesgo absoluto, el riesgo relativo y la razn de momios en la siguiente tabla 2 x 2

Menciona a cuanto corresponde

Control prenatal

Enfermos

SI

NO

Total

SI

15

110

NO

11

24

Total

VI. SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD DE PRUEBAS DIAGNSTICAS

6.1.1. Valor predictivo.

En pruebas de tamizaje y de diagnstico, la probabilidad de que una persona con un test positivo sea un real positivo (es decir, tenga la enfermedad) se le llama valor predictivo de una prueba positiva; mientras que el valor predictivo de una prueba negativa es la probabilidad de que la persona con una prueba negativa no tenga la enfermedad. El valor predictivo est asociado a la sensibilidad y especificidad de la prueba.

Valor predictivo positivo: (VPP) Es la probabilidad de que el paciente est realmente enfermo cuando el resultado de la prueba (diagnstica) es positivo

valor predictivo negativo: (VPN) Es la probabilidad de que el paciente est realmente sano cuando el resultado de la prueba es negativo

6.1.2. Reproductividad.

Es evidente que una buena prueba diagnstica es la que ofrece resultados positivos en enfermos y negativos en sanos. Por lo tanto, las condiciones que deben ser exigidas a un test son:

Validez: Es el grado en que un test mide lo que se supone que debe medir. Con que frecuencia el resultado del test es confirmado por procedimientos diagnsticos ms complejos y rigurosos? La sensibilidad y la especificidad de un test son medidas de su validez.

Reproductividad: es la capacidad del test para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicacin en circunstancias similares. La variabilidad biolgica del hecho observado, la introducida por el propio observador y la derivada del propio test, determinan su reproductividad.

Seguridad: La seguridad viene determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo. Con que seguridad un test predecir la presencia o ausencia de enfermedad? Ante un resultado positivo de un test qu probabilidad existe de que este resultado indique presencia de la enfermedad? Veremos posteriormente que esta probabilidad est muy influenciada por la prevalencia de la patologa

A su vez, es conveniente que el test sea sencillo de aplicar, aceptado por los pacientes o la poblacin general, que tenga los mnimos efectos adversos y que econmicamente sea soportable.

En este trabajo se revisarn fundamentalmente los conceptos que determinan la validez de un test (sensibilidad y especificidad) y su seguridad (valores predictivos positivos y negativos).

La validez de una prueba diagnstica: Sensibilidad y especificidad

El caso ms sencillo que se nos puede plantear es el de una prueba dicotmica, que clasifica a cada paciente como sano o enfermo en funcin de que el resultado de la prueba sea positivo o negativo. En casos como ste, generalmente un resultado positivo se asocia con la presencia de enfermedad y un resultado negativo con la ausencia de la misma. Cuando se estudia una muestra de pacientes, los datos obtenidos permiten clasificar a los sujetos en cuatro grupos segn una tabla 2x2 como la que se muestra en laTabla 1 En ella, se enfrenta el resultado de la prueba diagnstica (en filas) con el estado real de los pacientes (en columnas) o, en su defecto, el resultado de la prueba de referencia o gold standard que vayamos a utilizar. El resultado de la prueba puede ser correcto (verdadero positivo y verdadero negativo) o incorrecto (falso positivo y falso negativo). El anlisis de su validez puede obtenerse calculando los valores de sensibilidad y especificidad:

Sensibilidad

Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. La sensibilidad es, por lo tanto, la capacidad del test para detectar la enfermedad.

Cuando los datos obtenidos a partir de una muestra de pacientes se clasifican en una tabla como la que se muestra en laTabla 1 es fcil estimara partir de ella la sensibilidad como la proporcin de pacientes enfermos que obtuvieron un resultado positivo en la prueba diagnstica. Es decir:

De ah que tambin la sensibilidad se conozca como fraccin de verdaderos positivos (FVP).

Especificidad

Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano, es decir, la probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo. En otras palabras, se puede definir la especificidad como la capacidad para detectar a los sanos. A partir de una tabla como laTabla 1, la especificidad se estimara como:

De ah que tambin sea denominada fraccin de verdaderos negativos (FVN).

La seguridad de una prueba diagnstica. Valores predictivos.

Los conceptos de sensibilidad y especificidad permiten, por lo tanto, valorar la validez de una prueba diagnstica. Sin embargo, carecen de utilidad en la prctica clnica. Tanto la sensibilidad como la especificidad proporcionan informacin acerca de la probabilidad de obtener un resultado concreto (positivo o negativo) en funcin de la verdadera condicin del enfermo con respecto a la enfermedad. Sin embargo, cuando a un paciente se le realiza alguna prueba, el mdico carece de informacin a priori acerca de su verdadero diagnstico, y ms bien la pregunta se plantea en sentido contrario: ante un resultado positivo (negativo) en la prueba, cul es la probabilidad de que el paciente est realmente enfermo (sano)?. As pues, resulta obvio que hasta el momento slo hemos abordado el problema en una direccin. Por medio de los valores predictivos completaremos esta informacin:

Valor predictivo positivo:

Es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en el test. El valor predictivo positivo puede estimarse, por tanto, a partir de la proporcin de pacientes con un resultado positivo en la prueba que finalmente resultaron estar enfermos:

Valor predictivo negativo:

Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo en la prueba est realmente sano. Se estima dividiendo el nmero de verdaderos negativos entre el total de pacientes con un resultado negativo en la prueba:

Razones de probabilidad

Queda claro pues cmo la prevalencia es un factor determinante en los valores predictivos de un test. Por lo tanto, stos, no pueden ser utilizados como ndices a la hora de comparar dos mtodos diagnsticos diferentes, ni tampoco a la hora de extrapolar los resultados de otros estudios a datos propios. Por ello, resulta necesario determinar otros ndices de valoracin que sean a la vez clnicamente tiles y no dependan de la prevalencia de la enfermedad en la poblacin a estudiar. As, adems de los conceptos de sensibilidad, especificidad y valores predicitivos, se suele hablar del concepto de razn de verosimilitudes, razn de probabilidad, o cociente de probabilidades. Estos miden cunto ms probable es un resultado concreto (positivo o negativo) segn la presencia o ausencia de enfermedad:

Razn de verosimilitudes positiva o cociente de probabilidades positivo:se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado positivo en los pacientes enfermos entre la probabilidad de un resultado positivo entre los sanos. Es, en definitiva, el cociente entre la fraccin de verdaderos positivos (sensibilidad) y la fraccin de falsos positivos (1-especificidad):

Razn de verosimilitudes negativa o cociente de probabilidades negativo:se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado negativo en presencia de enfermedad entre la probabilidad de un resultado negativo en ausencia de la misma. Se calcula por lo tanto, como el cociente entre la fraccin de falsos negativos (1-sensibilidad) y la fraccin de verdaderos negativos (especificidad):

tabla 1. Relacin entre el resultado de una prueba diagnstica y la presencia o ausencia de una enfermedad.

Resultado de la prueba

Verdadero diagnstico

Enfermo

Sano

Positivo

Verdaderos Positivos(VP)

Falsos Positivos(FP)

Negativo

Falsos Negativos(FN)

Verdaderos Negativos(VN)

Tabla 2.Resultados de la exploracin y biopsia prosttica de una muestra de pacientes con sospecha de cncer de prstata.

Resultado del tacto rectal

Resultado de la biopsia prosttica

Cncer

Patologa benigna

Total

Anormal

634

269

903

Normal

487

1251

1738

Total

1121

1520

2641

En este caso, se obtiene un cociente de probabilidades positivo de 3,19. Ello viene a indicarnos que un tacto anormal es, por lo tanto, 3 veces ms probable en un paciente con cncer prosttico que en otro sujeto sin cncer.

Ejemplo:

Como ejemplo de lo visto hasta ahora, consideremos los datos de un estudio en el que se incluy a 2.641 pacientes con sospecha de cncer prosttico que acudieron a una consulta de Urologa durante un periodo de tiempo determinado. Durante su exploracin, se recogi el resultado del tacto rectal realizado a cada uno de estos pacientes, segn fuese ste normal o anormal, y se contrast con el posterior diagnstico obtenido de la biopsia prosttica. Los datos del estudio y los resultados obtenidos se muestran en laTabla 2. Se encontraron en total 1.121 casos de cncer, lo cual representa un 42,45% del total de sujetos estudiados. La sensibilidad del tacto rectal para detectar cncer fue de 56,56% (634/1121) y la especificidad de 82,3% (1251/1520). As, el tacto fue anormal en un 56,56% de los casos de cncer prosttico y normal en un 82,3% de los casos que presentaron finalmente otras patologas. Esto significa que un 100-56,56=43,44% de los pacientes que efectivamente tenan cncer presentaban tactos normales. Claramente ello indica la necesidad de utilizar otros marcadores ms sensibles, como el PSA o sus derivados, para poder establecer el diagnstico de forma ms precisa.

Resulta obvio que lo ideal sera trabajar con pruebas diagnsticas de alta sensibilidad y especificidad, pero esto no siempre es posible. En general, las pruebas de screening deben ser de alta sensibilidad para poder captar a todos los enfermos. Una prueba muy sensible ser especialmente adecuada en aquellos casos en los que el no diagnosticar la enfermedad puede resultar fatal para los enfermos, como ocurre con enfermedades peligrosas pero tratables, como los linfomas o la tuberculosis, o en enfermedades en las que un falso positivo no produzca serios trastornos psicolgicos o econmicos para el paciente (por ejemplo, la realizacin de mamografa en el cncer de mama).

Por otra parte, la especificidad se refiere, como se seal previamente, a la probabilidad de que un sujeto sano sea clasificado adecuadamente. En general, las pruebas confirmatorias del diagnstico deben ser de alta especificidad, para evitar falsos positivos. Los tests de alta especificidad son necesarios en enfermedades graves pero sin tratamiento disponible que las haga curables, cuando exista gran inters por conocer la ausencia de enfermedad o cuando diagnosticar a un paciente de un mal que realmente no padece pueda acarrear graves consecuencias, ya sean fsicas, psicolgicas o econmicas (por ejemplo, en el caso del SIDA).

resultados de la aplicacin del test de VIH en una poblacin de baja prevalencia.

Resultado del test

Verdadero diagnstico

VIH+

VIH-

Total

Positivo

5.970

13.970

19.940

Negativo

30

2.780.030

2.780.060

Total

6.000

2.794.000

2.800.000

Tabla 4. Resultados de la aplicacin del test de VIH en una poblacin de alta prevalencia.

Resultado del test

Verdadero diagnstico

VIH+

VIH-

Total

Positivo

796.000

10.000

806.000

Negativo

4.000

1.990.000

1.994.000

Total

800.000

2.000.000

2.800.000

EJERCICIOS DE REPASO UNIDAD VI

1. Con los datos que le presentan en la siguiente tabla de 2x2 de una poblacin hipottica de 1365 personas a las que les fue aplicada una prueba tamiz calcule y explique:

a. la sensibilidad de la prueba

b. la especificidad

c. valor predictivo positivo (TEOREMA DE BAYES)

d. valor predictivo negativo

e. razn de verosimilitud positiva

f. razn de verosimilitud negativa

ENFERMOS

NO

ENFERMOS

POSITIVA

258

VP

325

FP

583

NEGATIVA

32

FN

750

VN

782

TOTAL

290

1075

1365

VII. DISEOS EPIDEMIOLGICOS.

7.1.1. Generalidades sobre estudios epidemiolgicos

La Epidemiologa usa los estudios epidemiolgicos para encontrar las causas que determinan la enfermedad, o los factores de riesgo que hacen ms probable que una persona se enferme, as como tambin usa estos estudios para determinar los factores protectores o teraputicos (como los frmacos) que permiten sanar a la persona o prevenir la enfermedad.

Los estudios epidemiolgicos permiten establecer la relacin entre las causas de la enfermedad (variables independientes) y la influencia de stas en el desarrollo (o no) de la enfermedad (variable dependiente).

Existen numerosas clasificaciones, en funcin del factor de anlisis. Algunas de ellas seran:

Segn la temporalidad:

Estudio retrospectivo: es un estudio longitudinal en el tiempo que se analiza en el presente, pero con datos del pasado.

Estudio transversal: es un estudio que se realiza con los datos obtenidos en un momento puntual como el estudio de prevalencia.

Estudio prospectivo: es un estudio longitudinal en el tiempo que se disea y comienza a realizarse en el presente, pero los datos se analizan transcurrido un determinado tiempo, en el futuro.

Segn el tipo de resultado que se obtenga en el estudio:

Estudio descriptivo.

Estudio analtico. Dependiendo de si existe intervencin, los estudios analticos se clasifican en:

Estudio observacional: el investigador no interviene. Se limita a observar y describir la realidad. Ejemplos son el estudio caso control, estudio de cohortes y el estudio de prevalencia.

Estudio de intervencin: El investigador introduce variables en el estudio, interviniendo en la realidad y desarrollo del mismo. Dependiendo de si existe aleatorizacin o no:

Estudios cuasi-experimentales: son estudios en los que existe intervencin pero los sujetos participantes no son aleatorizados.

Estudios experimentales: los sujetos participantes han sido incluidos de forma aleatoria (ensayo clnico, ensayo comunitario, o de laboratorio). Un ensayo clnico es un estudio prospectivo, analtico y de intervencin con aleatorizacin.

Segn la unidad de estudio:

Estudio ecolgico o de correlacin: la unidad de estudio es la poblacin.

Estudios en los que los individuos son las unidades del estudio: comunicacin de un caso, estudio de serie de casos, estudio transversal

En el siguiente esquema se propone y se ampla un poco ms la visin de los estudios epidemiolgicos.

Cabe mencionar que fuera de este esquema sinptico puede existir o crearse muchas ms clases de investigacin sobre todo de estudios mixtos.

ETAPA 1

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS RESTUDIOS DESCRIPTIVOS.

VENTAJAS

Fciles de diseo

Rpidos

Econmicos

Existe ya la informacin

No involucran personas para el estudio

tiles en emergencias epidemiolgicas

Dan fundamentos de programacin en salud

Evalan resultados de acciones

Generan hiptesis

DESVENTAJAS

No miden el efecto aislado de variables independientes causales de enfermedades

No estudian incidencia

No detallan caractersticas individuales

No son tiles para comprobar hiptesis de causa efecto

No prueban inferencia clnica epidemiolgica

Pueden causar error al aplicar inferencia individual a resultados generales.

ETAPA 2

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS CASOS Y CONTROLES

VENTAJAS

Eficaces para el estudio de enfermedades raras

Eficaces para estudiar enfermedades con periodos de latencia o incubacin prolongados

Se pueden estudiar varias exposiciones simultneamente

Menos costoso y se pueden realizar en menor tiempo

DESVENTAJAS

No se pueden medir la incidencia o prevalencia

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS DE PREVALENCIA

VENTAJAS

Eficaces para confirmar hiptesis causal de prevalencia de enfermedades crnicas en la poblacin

Poco costosos y se pueden realizar en poco tiempo

DESVENTAJAS

Problemas para definir y medir la exposicin en cuanto a tiempo o incidencia

Puede haber sesgos de seleccin

La medicin de la relacin causa efecto no siempre es confiable.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS DE COHORTE

VENTAJAS

Se pueden estudiar varios eventos a la vez

Eficaz para estudiar exposiciones

Se puede medir la incidencia

DESVENTAJAS

Son estudios difciles de realizar

Cuando son eventos poco frecuentes la complejidad y el costo aumentan considerablemente

ETAPA 3

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS EXPERIMENTALES

VENTAJAS

Confiables

Aleatorios

El investigador controla la o las variables

Confirmables

DESVENTAJAS

Costosos

Personal de alta capacidad

Pueden tener sesgos

En el proyecto

Estadstico

Intencionalidad

MENCIONA QUE TIPO DE ESTUDIO EPIDEMIOLOGICO TE AGRADO MS Y POR QUE

___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

EVALUACION DEL MANUAL DE EPIDEMIOLOGIA

1. PRESENTACION

El presente manual me pareci:

a) agradable a la vista

b) desagradable a la vista

c) difcil de trabajar

d) fcil de trabajar

e) practico

2. DISEO

El presente manual me pareci con un diseo

f) Es formal

g) Es informal

3. CONTENIDO

Considero que el manual

a) Es completo con relacin al programa

b) Contiene poca informacin

c) Contiene mucha informacin

4. SUGERENCIA PERSONAL PARA MEJORAR EL MANUAL DE EPIDEMIOLOGIA

REFERENCIA BIBLIOGRFICA

LICENCIATURA EN ENFERMERA

MATERIA

ESTUDIANTE: __________________________________________________