Epidemiología Humana - Paula Gómez-Utrero - Universidad Complutense de Madrid 2022-2023 PDF

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE MEDICINA EPIDEMIOLOGÍA PROF. JUANA MARÍA SANTOS PAULA GÓMEZ-UTRERO NAVARRO CURSO 2º, GRUPO 1A Curso: 2022-2023 EPIDEMIOLOGÍA juanamsa@...

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE MEDICINA EPIDEMIOLOGÍA PROF. JUANA MARÍA SANTOS PAULA GÓMEZ-UTRERO NAVARRO CURSO 2º, GRUPO 1A Curso: 2022-2023 EPIDEMIOLOGÍA [email protected] – [email protected] – [email protected] Índice BLOQUE: conceptos generales...................................................................................................... 2 Tema: concepto de salud y enfermedad................................................................................... 2 BLOQUE: demografía.................................................................................................................... 6 Tema: demografía sanitaria...................................................................................................... 6 Tema: demografía estática, estructura poblacional................................................................. 9 Tema: demografía dinámica.................................................................................................... 11 Tema: diagnóstico de salud de la comunidad......................................................................... 20 BLOQUE: epidemiología.............................................................................................................. 23 Tema: epidemiología............................................................................................................... 23 Tema: inferencia causal en epidemiología.............................................................................. 27 Tema: tipos de estudios epidemiológicos............................................................................... 40 Tema: epidemiología descriptiva............................................................................................ 44 Tema: epidemiología analítica................................................................................................ 49 Tema: epidemiología experimental........................................................................................ 55 Tema: interpretación de las pruebas diagnósticas................................................................. 59 Tema: errores en epidemiología............................................................................................. 64 Tema: vigilancia epidemiológica............................................................................................. 69 Tema: epidemiología general de las enfermedades transmitibles......................................... 71 Tema: epidemiología general de las enfermedades crónicas................................................. 74 Tema: epidemiología ambiental.............................................................................................. 77 1 BLOQUE: conceptos generales Tema: concepto de salud y enfermedad 1. Conceptos de salud a) Enseñanza de la medicina preventiva y salud pública A principios del siglo XX España era un país en vías de desarrollo por lo que había una morbimortalidad muy alta debido a factores como la higiene, que era muy deficiente. Aquí, el concepto de salud pública se conocía como higiene. A partir de los años 50, aparecen medicamentos como los antibióticos (excepto las sulfamidas, que aparecieron durante la Primera Guerra Mundial) y las vacunas. A partir del 1952, el concepto de salud pública se denomina medicina preventiva y social. No será hasta el año 1953 cuando se emplee el término salud pública cuyo objetivo principal es la prevención de la enfermedad y la promoción de la salud. Para lograr estos objetivos es necesario: - Conocer la comunidad para lo que se estudia la demografía. - Ver las necesidades de la comunidad mediante diagnósticos de salud. - Ver los recursos de los que se dispone. Para, posteriormente, poder planificar medidas de Salud Pública. b) Concepto de Salud Pública El catedrático G. Piédrola (años 70) definió la salud pública como: “Conjunto de actividades organizadas por la colectividad dirigidas a proteger, fomentar y promocionar la salud de la comunidad cuando está sana y a restaurar y restablecer su salud cuando se pierde”. De lo que intuimos que el objetivo principal de la salud pública es conservar la salud. Sin embargo, la salud pública no depende de un solo campo sino que es un conjunto de disciplinas, es multidisciplinar (ejemplo: médico, físico midiendo contaminación atmosférica, ingeniero de caminos, basurero que recoge los residuos generados…). La salud pública está constituida por cinco áreas profesionales específicas: - Epidemiología: nos va a dar las frecuencias. - Administración sanitaria: va a encargarse de administrar todos los centros sanitarios, con el objetivo de que funcionen correctamente y cuenten con el material y personal necesarios. - Medicina preventiva: es un servicio con el que cuentan los hospitales que se encargan de controlar las infecciones nosocomiales (las que se cogen en el hospital) mediante la inspección de superficies (entre otras cosas) y de vacunar. - Salud ambiental y laboral: importantes el medio ambiente físico y el social que van a determinar el tipo de enfermedades que va a sufrir una población. - Promoción de la salud: la ignorancia es una causa de enfermedades ya que si desconocen los efectos perjudiciales que tienen determinadas acciones, tienden a cometerlos más. 2  c) Concepto de salud - 1791 – Revolución francesa: nace el derecho a la salud. - 1948 – Declaración Universal Derechos Humanos: se establece que la salud es un derecho básico al alcance de todos sin distinción de raza, sexo, religión, ideología política o condición socio-económica. - 1977 – OMS declara salud para todos en el año 2000: en la 30 Asamblea Mundial se decide esto como 1ª meta social de los gobiernos en Europa. Todo ciudadano debe tener para ese año el grado máximo de salud que se pueda lograr. - 1978 – Constitución Española, art. 43: se establece como un derecho desarrollado en la Ley General de Sanidad 1986. - 1988 – OMS salud para todos en el siglo XXI: en la 51 Asamblea Mundial se aumenta el plazo que se había establecido en la 30 asamblea. Hoy en día sigue siendo un objetivo prioritario para Gobiernos y la OMS. Hipócrates (460-350 A.C.) afirmó que para conocer la salud y la enfermedad es necesario estudiar al hombre en su estado normal y en relación con el medio en que vive, e investigar al mismo tiempo las causas que han perturbado el equilibrio entre el hombre y el medio exterior y social. Desde entonces, han existido varios conceptos de salud: Concepto clásico: vigente hasta mediados del siglo XX, se define la salud como la “ausencia de enfermedad e invalidez”, sin embargo, no se corresponde con la realidad. Por ejemplo, si no soy pobre, no soy rico. Concepto de la OMS (1946): “estado completo de bienestar físico, mental y social y no solo la ausencia de enfermedad”. Sin embargo, esta definición equipara salud con bienestar, y es que, sentirse bien no es incompatible con la enfermedad. Por ejemplo, alguien puede presentar un tumor y sentirse bien. Concepto de Milton Terris (1975): “la salud es el estado completo de bienestar físico, mental y social con capacidad de funcionar y no solo la ausencia de enfermedad”. Esta definición, propone que la salud cuenta con dos aspectos, uno objetivo, que es la capacidad de funcionar y otro subjetivo que es el sentirse bien. Asimismo, la enfermedad tiene dos aspectos, uno objetivo que trata la limitación en diferentes grados y otro subjetivo que es el sentirse mal. Concepto dinámico (1970): “la salud absoluta no existe”. Propone que la salud y la enfermedad forman un continuo, cuyos extremos son el óptimo de salud y la muerte. Sin embargo, la separación entre salud y enfermedad no es absoluta como parecían indicar las definiciones anteriores. Concepto global: “el logro del más alto nivel de bienestar físico, mental y social y de capacidad de funcionamiento que permitan los factores sociales y ambientales en los que vive inmerso el individuo y la colectividad” (nos recuerda a la definición de Hipócrates). d) Acciones de la salud pública 3 Para estudiar las acciones, nos basaremos en el concepto dinámico. Según nos acercamos al extremo de la “muerte”, busca la restauración de la salud. Y cuando nos acercamos al extremo contrario, va a promover la salud (educación). Existe una zona neutra en la que procurará la protección de la salud y la prevención de la enfermedad (por ejemplo, vacunación). e) Determinantes de Salud Lalonde (1974) En este año, el ministro Lalonde, hizo un informe donde agrupó los factores principales que hacían que los ciudadanos canadienses (de los estudios que se habían realizado previamente) en cuatro grandes determinantes: - Biología humana: constitución, carga genética, edad. - Medio ambiente: contaminación física (efecto invernadero, cambio climático, rayos UV), química, biológica (enfermedades producidas por vectores como mosquitos), psicosocial (violencia, estrés, ansiedad, pobreza, marginación social, trabajo) y sociocultural. - Estilos de vida: drogas, sedentarismo, alimentación, conducción temeraria. - Sistema sanitario: número de centros y personal sanitarios, mala utilización de recursos, listas de espera excesivas, burocratización de la asistencia. Influencia en la reducción de la Mortalidad y Gasto de recursos en EEUU Peso en la mortalidad Gasto Biología humana 27% 6,9% Medio ambiente 19% 1,5% Estilo de vida 43% 1,2% Sistema de asistencia sanitaria 11% 90,4% Ciclo económico de la enfermedad de Horwitz (s.XX): La baja producción provocada por la incultura y la pobreza, provoca que estas personas tengan salarios apenas suficientes para subsistir, lo que va a provocar una nutrición y educación deficientes y vivienda insalubre. Esto desemboca en la enfermedad. La enfermedad, a su vez, provoca que haya una mayor inversión en atención médica, por lo que hay menos inversión en la medicina preventiva y salud pública (ya que ahora no tratamos de evitar la enfermedad sino de restaurar la salud), esto provoca una mayor enfermedad, lo que provoca energía humana de baja calidad y absentismo laboral, que desembocará de nuevo en una baja producción. 2. Historia natural de la enfermedad Estudia el curso que sigue una enfermedad que no es tratada, desde sus causas hasta su desenlace. Primero existe un periodo prepatogénico, antes de haber contraído al patógeno o la enfermedad, pero estamos expuestos. Después entramos en el periodo patogénico, que tiene una primera etapa que es asintomática (generalmente se corresponde con el momento de 4 incubación) y una segunda que es la sintomática. Dentro de la fase patogénica también podemos encontrar otra división en fases: - Subclínica: agente etiológico presente, los cambios Pródromo: señal o síntoma son a nivel molecular. Asintomática. que indica el comienzo de la - Prodrómica: alteraciones inespecíficas, comienza la enfermedad. sintomatología. - Clínica: sintomatología clara. La última etapa es el resultado, es decir, el desenlace de la enfermedad (recuperación, incapacidad, cronicidad o muerte). a) Niveles de prevención Medidas encaminadas a impedir o limitar la evolución o proceso. Prevención primaria → prepatogénica: - Protección específica: por ejemplo vacunas, dieta, inmunizaciones, flúor o selladores. Van dirigidas a una enfermedad concreta. - Protección inespecífica: medidas generales que van a hacer que no enfermemos, por ejemplo higiene de los alimentos, medio ambiente, educación, condiciones de trabajo… Es muy útil en enfermedades infecciosas. Prevención secundaria → subclínica y prodrómica: - Su objetivo es identificar y detener el avance de una enfermedad así como prevenir la difusión de la misma. - Diagnóstico precoz como los test cribado (citologías) autoexámenes, educación sanitaria, análisis clínicos, rx diagnósticos, … Es buena en enfermedades crónicas. - Tratamiento precoz o limitación del daño: detiene la enfermedad. Ejemplos son endodoncias, exéresis tumor primario y localizado, obturación de caries incipientes. - En las infecciones con periodos de incubación cortos, es difícil realizar un diagnóstico precoz, para ellos es más eficaz la prevención primaria. Prevención terciaria → clínica y desenlace: - Busca la máxima reinserción del individuo en la comunidad. - Tratamiento: eliminar o reducir consecuencias de una enfermedad. - Reinserción - Rehabilitación 5 BLOQUE: demografía Tema: demografía sanitaria 1. Concepto general Según la ONU, la demografía sanitaria se define como “ciencia cuyo objetivo es el estudio de las poblaciones humanas y que trata su dimensión, estructura, evolución y caracteres generales, principalmente desde un punto de vista cuantitativo”. Podemos encontrar dos tipos de demografía: a) Demografía estática Estudia características de la población como el tamaño de la población, variables (edad, sexo…) y el asentamiento geográfico. Con esta información se obtiene una imagen puntual en un momento determinado del tiempo, es como tomar una fotografía. Decimos que la demografía estática es la anatomía. b) Demografía dinámica Tiene en cuenta las entradas (nacimientos, inmigraciones) y las salidas (defunciones y emigraciones) en una población, es decir, estudia la evolución de la población. Por lo tanto, es como una película y no una fotografía como pasaba con la estática. Decimos que la demografía dinámica es la fisiología. 2. Demografía sanitaria Actualmente la demografía utiliza como fuentes principales fuentes de datos el censo, el padrón continuo y el registro civil. a) Censo de población, viviendas y edificios Ámbito Nacional Responsabilidad Estatal Carácter Secreto, no se van a explotar ni publicar los datos individuales sino los agrupados, para estudiar la población en conjunto. Interés Estadístico Periodicidad 10 años, se denomina momento censal. Se realiza los años acabados en 1. Desarrollo Instituto nacional de estadística (INE). Metodología Características: - Universal: hasta el 2011 se incluía a todos los habitantes españoles, llevando cuestionarios a cada casa. Sin embargo, en el 2011, debido a la crisis económica, se buscó otro método. Basándose en el marco europeo del momento (Alemania, Holanda y Polonia), se basaron en los datos administrativos (padrón) a partir de los cuales se hacía un cálculo del tamaño muestral para representar a la población. A partir de ahí se extraía un porcentaje, y la encuesta se realizaba por muestreo (12%). - Individualizado: un cuestionario por persona. La unidad básica es la persona residente y la unidad básica adicional es la familia u otros colectivos. 6  - Obligatorio: por ley es obligatorio responder al cuestionario. - Simultáneo: 1 de noviembre de 2011. - Sencillo: fácil respuesta, neutra y útil. Datos que recoge: Características de persona Variables demográficas básicas como la edad, sexo… Variables de educación. Variables de actividad económica. Variables de fecundidad y nupcialidad. Características de los hogares Como el número de personas. Características de viviendas Calefacción, aire, piscina… Características de los edificios Ascensor, portero… Esto nos permite elaborar y evaluar políticas sanitarias, educativas, en relación con el medio ambiente… b) Padrón continuo Es un registro administrativo de los vecinos de un municipio, es decir, registra los residentes de un municipio. La responsabilidad de realizar el registro es municipal. El INE se encargará de la coordinación de todos los padrones para el posterior estudio de los datos anuales (1 de enero). Estas cifras oficiales de población tienen carácter anual. A diferencia del censo, es de carácter público y el interés es administrativo (impuestos, gestión de los recurso municipales…). Datos: nombre y apellidos, nacionalidad, DNI o similar, sexo, lugar y fecha de nacimiento, domicilio habitual. c) Registros civiles Dependen del ministerio de justicia y están en conexión con el padrón continuo (nacimientos y defunciones). El registro civil consiste en la inscripción de hechos concernientes al estado civil de las personas como nacimientos, matrimonios, actos de última voluntad (testamentos) y defunciones. Se consiguen también certificados de antecedentes penales. Está integrado por: - Registros municipales (juez de 1ª instancia). - Registros consulares (consulados en el extranjero). - Registro central (datos no inscritos en otros registros). d) Otras fuentes → censo parcial Es una muestra representativa de la población. Es secreto, individual y simultáneo y tiene un menor número de variables. Ejemplos: - Encuesta de población activa (EPA), se elabora de manera trimestral y recoge datos de población en paro y trabajando. - Encuesta de presupuestos familiares, recoge datos relacionados con el consumo de hogares en bienes y servicios. 7 - Encuesta de fecundidad: estudia el comportamiento de mujeres respecto a la fecundidad. 8 Tema: demografía estática, estructura poblacional La demografía estática estudia en un momento determinado la dimensión, estructura y características generales de la población. Nos va a proporcionar el tamaño (¿cuántos?), estructura (¿qué y quienes?) y territorio (¿dónde?). La demografía estática va a recoger variables de persona como la edad, sexo, estado civil, lugar de nacimiento, fecundidad de las mujeres, nacionalidad, idioma, nivel de estudios y nivel económico. Estos datos enumerados son los que la ONU considera necesarios. 1. Estructura y características Zona dasícora: es una zona de alta densidad de población (mayor de 100000 habitantes). Suelen ser zonas urbanas debido a que hay más trabajo, sanidad, ocio… Además de que suelen ser zonas donde hay una mayor inversión económica y social. Como desventajas encontramos la marginación y enfermedades mentales. - Ejemplo: Hospitalet de Llobregat →21343 hab/km2 (2021) Zona areocora: son zonas con baja densidad de población (menor de 10000 habitantes). Suelen ser zonas rurales, donde tiene especial importancia el sector primario. Suelen ser zonas donde la población se encuentra envejecida. Como desventajas encontramos que hay menos servicios disponibles. - Ejemplo: provincia de Soria → 8.6 hab/km2 (2021) 2. Tasas de dependencia Relacionan la población dependiente, es decir, la no productiva, con la población activa (trabajadora). A nivel internacional se sigue la siguiente clasificación: - Menores de 16 años: dependencia juvenil. - Entre 16 y 64 años: población activa. - Mayor o igual a 65 años: dependencia senil. 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 < 16 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑇. 𝐷. 𝐽. = · 100 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎 (16 − 64 𝑎ñ𝑜𝑠) 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 > 65 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑇. 𝐷. 𝑆. = · 100 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎 (16 − 64 𝑎ñ𝑜𝑠) En el 2021 se obtuvieron los siguientes datos: - TDT = 54,77% - TDS = 30,46% - TDJ = 24,31% Por lo tanto, por cada 100 activos, hay 55 dependientes (niños y jubilados). Envejecimiento de la población: si vemos los datos de población mayor de 65 años en España a lo largo de los años veremos que en el 1950 eran 2 millones, en el 1980 4 millones y en el 2021 9.307.511 habitantes (de los cuales 2.862.461 son mayores de 80 y 577.668 mayores de 90). 9 Esto tiene un gran impacto sobre el crecimiento económico pues el gasto en pensiones se ve incrementado así como el aumento del gasto sanitario. 3. Pirámides de población En demografía, las variables que más se utilizan son las de edad y sexo. Para representarlo, la gráfica más utilizada es la pirámide de población de Thomson. Según el tipo de población, vamos a encontrar un tipo de pirámide de población: Pagoda Natalidad alta Mortalidad alta Edad media baja La tasa de dependencia juvenil es alta y la senil baja Nivel sanitario bajo Típica de países en desarrollo Población progresiva Campana Natalidad media Mortalidad baja Edad media alta Las tasas de dependencia juvenil y la senil son altas Nivel sanitario bueno Población estacionaria Bulbo Natalidad baja Mortalidad muy baja Edad media muy alta Tasa de dependencia juvenil baja y la senil alta. Nivel sanitario bueno. Población regresiva Transición demográfica en España: 10 Tema: demografía dinámica 1. Definición La demografía dinámica va a estudiar en la población lo cambios, en el tiempo de dimensión, estructura o distribución. Estos cambios van a estar regulados por las entradas (nacimientos e inmigraciones) y salidas (defunciones y emigraciones). Para estudiar los cambios, como natalidad, mortalidad y migraciones, utilizamos tasas. Una tasa va a relacionar el número de eventos a estudiar con la población en un tiempo: 𝑛º 𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑇𝑎𝑠𝑎 = · 10𝑥 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Vamos a encontrar dos tipos de tasas, las tasas globales en las que el denominador es la población total a mitad de año (1 de julio) y las específicas en las que el denominador es una parte de la población. 2. Natalidad a) Tasa de natalidad Hace referencia a los nacidos vivos en un tiempo determinado, que suele ser de un año, por cada 1000 habitantes, se calcula: 𝑁𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 = · 1000 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑎ñ𝑜 El resultado será la tasa global (o bruta o cruda), sin embargo, como el denominador es la población total en una región, esta tasa no es comparable con la de otras regiones. Para poder compararlas vamos a tener que realizar el ajuste de tasas. b) Tasa de fecundidad general Nos indica cuántos nacen vivos en un año por cada 1000 mujeres en edad fértil (15 a 49 años). Sí es comparable. Se calcula: 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝑇. 𝐹. 𝐺. = · 1000 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑓𝑒𝑚𝑒𝑛𝑖𝑛𝑎 15 − 49 𝑎ñ𝑜𝑠 A pesar de que una mujer puede ser fértil siendo menor de 15 años o mayor de 49 años, consideramos este rango de edad como el de mujeres en edad fértil por ser muy limitada la capacidad de procrear fuera de ellos. c) Tasa específica de fecundidad Expresa el número de nacidos vivos por grupo etario de la madre. Se calcula: 𝑁(𝑢) 𝑇. 𝐸. 𝐹. = · 1000 𝑃(𝑢) Donde u es el grupo etario, N el número de nacidos vivos y P(u) es la población femenina del grupo etario. d) Índice sintético de fecundidad Es el promedio de hijos (hijos o hijas) que cada mujer aportaría durante su vida fértil. Se calcula: 11  𝛽 𝐼𝑆𝐹 = 𝑎 ∑ 𝑇𝐸𝐹 𝛼 Donde a es la amplitud del grupo (generalmente 5 años), α es el primer grupo etario fecundo (15-19 años), β es el último grupo etario fecundo (45-49 años) y TEF es la tasa específica de fecundidad por grupo etario. Para asegurar la renovación el ISF debe ser mayor o igual a 2,1. Ejemplo: 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 (15 − 19) 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 (20 − 24) 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 (45 − 49) 𝐼𝑆𝐹 = 5 · ( + + ⋯+ 𝑛º 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑛º 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 (20 − 24) 𝑛º𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 (45 − 49) e) Índice sintético de reproducción Es el promedio de HIJAS que cada mujer aportaría durante su vida fértil. 𝛽 𝐼𝑆𝑅 = 𝑓𝑎 ∑ 𝑇𝐸𝐹 𝛼 Donde f es el coeficiente de feminidad al nacimiento (se calcula como nº de niñas/total de nacidos). Existe una constante biológica, aproximadamente 0,4888 que significa que nacen menos hijas que hijos. El resultado de este cálculo se traducirá en si una generación será o no sustituida. Para asegurar la renovación el ISR debe ser mayor o igual 1,1. Evolución de la natalidad: En el 1975 muere Franco, es entonces cuando las mujeres comienzan a tener un papel más relevante en la vida laboral, además de que se comercializan los anticonceptivos. Esto provoca una disminución de la natalidad. A partir del 1996, comienza a crecer de nuevo la natalidad, como consecuencia de la bonanza económica de esos años, hasta el 2008, con la llegada de la crisis que vuelve a bajar. Actualmente nuestro ISF es de 1,31, el cual es un valor bajo y no nos asegura la renovación. Evolución del porcentaje de nacimientos de madres menores de 20 años y mayores de 34: - A lo largo de los años el porcentaje de madres mayores de 34 ha ido aumentando mientras que cada vez es menor el porcentaje de madre menores de 20 años. 3. Mortalidad a) Tasa global de mortalidad Representa el número de fallecidos en un tiempo determinado, generalmente un año, en la población por cada 1000 habitantes. Se calcula: 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑏𝑟𝑢𝑡𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 = · 1000 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎 1 𝑑𝑒 𝑗𝑢𝑙𝑖𝑜 12 La tasa global (o bruta, o cruda), no es comparable, ya que el denominador es la población total en una región, que es distinta a la población que hay en otras regiones. Además, cada región tiene unas características distintas y para poder compararlo hay que tener en cuenta causas, edad, sexo... b) Letalidad Es importante no confundir la letalidad con la mortalidad, la letalidad es el número de fallecidos entre los diagnosticados de la enfermedad en un periodo determinado con respecto al total de diagnosticados de la enfermedad en un periodo determinado. La supervivencia será igual al nº diagnosticados – nº fallecidos. Ejemplo: Población Enfermos de A Muertos por Nº total defunciones enfermedad A 5000 425 3 20 Mortalidad → (20/5000)·1000 = 4 muertes por 1000 habitantes y año. Letalidad → (3/425)·1000 = 7,06 muertes por 1000 enfermos y año. Supervivencia → [(425-3)/425)]·100 = 99,3% c) Tasa de mortalidad específica por causa A pesar de decir que es específica, se trata como una tasa global porque utiliza como denominador la población total a mitad de año; por lo que no vamos a poder compararla. Se calcula: 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑢𝑛𝑎 𝑐𝑎𝑢𝑠𝑎 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝑇𝑀𝐶 = · 1000 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑎ñ𝑜 d) Tasa de mortalidad porcentual por causa 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑢𝑛𝑎 𝑐𝑎𝑢𝑠𝑎 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝑇𝑀𝑃𝐶 = · 100 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜 Si observamos las defunciones según las causas de muerte más frecuentes, vemos que la causa más común en varones son las enfermedades isquémicas del corazón, mientras que en mujeres son las enfermedades cerebrovasculares. Si comparamos las defunciones en el 2018 y las del 2020: 2018 2020 Suicidios → 1ª causa ext. (3539) Suicidios → 1ª causa ext. (7,4% +) Caídas accidentales → 2ª causa ext. (3143) Caídas accidentales → 2ª causa ext. (9,3% +) Accidentes de tráfico → 3ª causa ext. (1896) Accidentes de tráfico → 4ª causa ext. (20,6%-) Enfermedades infecciosas = 1,5% Enfermedades infecciosas = 16,4% e) Tasa de mortalidad específica por edad Va a medir el total de defunciones de un grupo de edad en un año entre la población total de esa edad a mitad de año. 13  𝐷𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝑇𝑀 𝑒𝑑𝑎𝑑 = · 1000 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑎 𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑎ñ𝑜 f) Índice de Swaroop o mortalidad proporcional Mide el porcentaje de defunciones de personas mayores de 50 años a lo largo de un año, por lo que es mejor que una población tenga un índice de Swaroop alto, pues significa que las defunciones se producen principalmente en edades avanzadas. 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 50 𝑦 𝑚á𝑠 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 𝐼𝑆 = · 100 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑎ñ𝑜 g) Mortalidades desde la concepción hasta el primer año Mortalidad fetal precoz o aborto espontáneo: Se define como la pérdida involuntaria del producto de la concepción antes de las 22 semanas de gestación. Abarca desde la gestación hasta la semana 22 de gestación (aproximadamente 500 gramos de peso). La OMS estima que del 10-24% de las gestaciones reconocidas son abortos espontáneos. Factores implicados: - Endógenos: una edad mayor a los 35 años, abortos previos, autoinmunidad. - Exógenos: estilo de vida (4 café puede aumentar hasta 15 veces, cigarrillos...), infecciones (toxoplasmosis…), fármacos, radiaciones ionizantes, gases anestésicos, derivados halogenados (percloroetileno). Mortalidad perinatal: Comprende desde la semana 22 de gestación hasta los 7 días de vida e incluye la mortalidad fetal tardía (semana 22-parto), mortalidad intraparto (durante el parto) y mortalidad neonatal precoz (parto-7 días). Para calcular la mortalidad perinatal: 𝑁º 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑠𝑑𝑒 22 𝑠𝑒𝑚𝑎𝑛𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑡𝑎 7 𝑑í𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑑𝑎 · 1000 𝑁º 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 + 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑓𝑒𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡𝑎𝑟𝑑í𝑎𝑠 Indicador sanitario: es muy sensible para evaluar la cobertura y calidad de la atención sanitaria materno infantil. 14 Factores implicados: principalmente por bajo peso al nacimiento (pero < 2.5 kg) o prematuridad. Ambos factores están influenciados por: - Factores biológicos (malformaciones, edad de la madre…). - Socioeconómicos (estrés, malas conductas de vida…). - Estilos de vida (nutrición, tabaco. Alcohol…). Mortalidad infantil: Comprende desde el nacimiento hasta el primer año de vida, por lo que va a incluir la mortalidad neonatal (nacimiento– 28 días) y la postneonatal (28 días- 1 año), pero no la intraparto. La mortalidad infantil la vamos a poder calcular: 𝑁º 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑠𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 ℎ𝑎𝑠𝑡𝑎 1 𝑎ñ𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑑𝑎 · 1000 𝑁º 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 Indicador sanitario: más sensible y correlacionado con aspectos socioeconómicos, culturales y sanitarios. Factores implicados: - Endógenos: en países desarrollados suponen el 75%. Cromosopatías, malformaciones congénitas… - Obstétricos: mal control en la gestación. - Exógenos: infecciones, desnutrición, malnutrición, muerte súbita… Mortalidad neonatal: (nacimiento a 28 días) → está relacionada con la calidad de la asistencia sanitaria y con los cuidados neonatales. Mortalidad postneonatal: (28 días a 1 año) → relacionada con factores infecciosos, nutricionales y socioeconómicos. Mortalidad materna: Según la FIGO, la Federación Internacional de Ginecólogos y Obstetras la mortalidad materna se define como: “número de mujeres muertas como consecuencia de embarazo, parto o puerperio en relación al número de nacidos vivos en un año”. El CIE 11 la define como: “muerte de una mujer embarazada o durante los 42 días que siguen a la terminación del embarazo independientemente de la duración y la localización del mismo, provocada por cualquier causa relacionada con, o agravada, por el embarazo o su asistencia, pero no por causas accidentales o incidentales”. Se calcula como: 𝑁º 𝑚𝑢𝑒𝑟𝑡𝑒𝑠 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑠 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑀𝑀 = · 100000 𝑁º 𝑟𝑒𝑐𝑖é𝑛 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑖𝑣𝑜𝑠 Causas: - Obstétricas directas: hemorragias, eclampsia, fiebre puerperal… - Obstétricas indirectas: enfermedades preexistentes descompensadas (cardiopatía, DM…). Indicador sanitario: condiciones socioeconómicas, cobertura y calidad sanitaria. 15 Factores más importantes: la edad (49), asistencia embarazo y parto. En países desarrollados se expresa en números absolutos debido al bajo número de muertes por esta causa que se producen. De hecho, en 2020 mueren 10 mujeres en España y 1 en Madrid. 4. Ajuste de tasas Ejemplo: Guatemala Dinamarca Grupo (edad) Nº fallecidos Población Nº fallecidos Población 65 237.655 763.029 1.000.684 Total 13.316.000 3- Número de muertes esperadas de una edad en la población de referencia (Nm) TME = Nm / población de referencia de esa edad → Nm = población de referencia · TME cada grupo Nº muertes con las características de Guatemala en la Nº muertes con las características de Dinamarca en la población de referencia: 128.498,25 población de referencia: 90.962,69 16  4- Tasa ajustada de mortalidad Tasa ajustada= nº de muertes esperadas / población de referencia. T.ajustada Guatemala = (128.498,25/13.316.000)·1000 = 9,6% T.ajustada Dinamarca = (90.962,69/13.316.000)· 1000 = 6,8% 5- Interpretación Razón de mortalidad → 9,6/6,8 = 1,41 es decir, en Guatemala se producen un 41% más de muertes que en Dinamarca. Esto es así porque 1 significa igualdad en las tasas, si al resultado de la razón se le quita la unidad, queda la proporción en el que el numerador es mayor que el denominador. - 2,35 → 135% más de muertes en uno que en otro. - 4,26 → sería un 326% más de muertes en uno que en otro. 5. Esperanza de vida Se define la esperanza de vida como “número de años que en promedio se espera que viva un individuo”, eso sí, si no cambian las condiciones en las que vive la población. La esperanza de vida puede calcularse en distintos momentos de la vida, como el nacimiento, a los 15 años, 45, o 65. Pero tenemos que tener en cuenta que el hecho de que la esperanza de vida sea un valor alto, no significa que toda la población vaya a llegar a esa edad, por lo que decimos que es la edad media aplicable a la población en general y no a nivel de un individuo. Además, aunque la carga genética tiene un papel importante, los estilos de vida del individuo tienen una mayor importancia. Indicador sanitario: informa sobre el nivel sociosanitario. a) Esperanza de vida en buena salud Una esperanza de vida alta implica una mayor probabilidad de enfermar. Por ello, surge el término esperanza de vida en buena salud, que se define como “número medio de años que se espera que viva en buena salud un individuo”. Esto va a evaluar la calidad de vida y mide hasta la aparición del primer trastorno crónico. Se puede calcular en distintos momentos de la vida (nacimiento, 15, 45, 65). Como la esperanza de vida, es aplicable a la población en general y no a nivel de un individuo y es conseguible con estilos de vida saludables. b) Esperanza de vida libre de incapacidad Las mujeres tenemos una Se define como “número medio de años que se espera que mayor esperanza de vida pero viva libre de incapacidad un individuo”. Se puede aplicar en tenemos un mayor porcentaje de población con discapacidad distintos momentos de la vida y es aplicable a la población en al vivir más años. general y no a nivel de un individuo. 6. Mortalidad evitable (ME) 17 También denominada MIPSE (Mortalidad Innecesariamente Prematura y Sanitariamente Evitable). Vamos a definir muerte prematura como aquella que se produce en grupos de edad en los que se podría evitar, al disponer de medidas preventivas y curativas eficaces. El 90% de ellas en países desarrollados es por errores humanos. Es un indicador sanitario de la calidad y cantidad de la asistencia sanitaria. Límites establecidos: - Inferior: 1 año (muerte infantil). - Superior: 75 años (las muertes con más de esta edad no se consideran prematuras. Principales causas: - Países desarrollados: mala alimentación (causa principal), sedentarismo (HTA, IAM, DM), tabaco, alcohol, accidentes de tráfico, errores médicos… - Países en vías de desarrollo: desnutrición, falta de personal sanitario, falta de hospitales, falta de vacunas, falta de medicamentos… 7. Años potenciales de vida perdidos (APVP) Son los años que se dejan de vivir cuando se muere prematuramente. Por ejemplo, si la esperanza de vida es de 80 años y alguien muere con 30, habrá perdido 50 años. Sin embargo, no se hace a nivel individual sino a nivel poblacional: Ejemplo → muertes con 30 años = 500, esperanza de vida 80 años → APVP = (80-30)·500 = 25000 años de vida perdidos. Igual que en la anterior, existen límites, va de 1 año a los 75 años. Usos: da prioridades de investigación, establecer programas de prevención e informar a la población. Ejemplo: 1998 la primera causa de APVP en los hombres fueron los accidentes de tráfico y en mujeres fueron los cánceres de mama. → Esto hace que se empleen más recursos en evitar estas causas de muerte. 8. Evolución de las poblaciones a) Tasa de crecimiento vegetativo Va a estudiar el crecimiento de la población en un año. Se calcula: (𝑛º𝑛𝑎𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 − 𝑛º𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠)𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑎ñ𝑜 · 1000 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑎ñ𝑜 b) Saldo vegetativo 𝑛º 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 − 𝑛º 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 9. Movimientos migratorios Es la tercera variable que condiciona los cambios demográficos y puede hacerlo modificando la edad (población activa), sexo (como la pirámide de los Emiratos árabes) o las características socio-culturales y raciales. 18 Vamos a encontrar dos tipos de migraciones, las migraciones internas (dentro de un mismo país) y las externas (de otros países). a) Tasa neta de migración 𝑛º 𝑖𝑛𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 − 𝑛º 𝑒𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑒𝑛 1 𝑎ñ𝑜 · 1000 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑎ñ𝑜 b) Saldo migratorio 𝑛º 𝑖𝑛𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 − 𝑛º 𝑒𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 19 Tema: diagnóstico de salud de la comunidad 1. Diagnóstico de salud 1- Conocer el estado de salud → debemos identificar: Problemas de salud, frecuencia y distribución: mortalidad (INE) y morbilidad (Vig. Epidem, EDO = enfermedades de declaración obligatoria, registros tumores, Bajas seguridad social…). Factores de riesgo: estilos de vida (ENS = encuesta nacional de salud → sedentarismo, tabaco, café…), medio ambiente (agua, aire…), recursos sanitarios (humanos, materiales, económicos), estructura socioeconómica (distribución de los trabajadores) y estructura poblacional (censo, padrón, migraciones). 2- Realizar pronóstico de la situación → viendo lo más urgente. 3- Proponer medidas de salud pública → planificando actuaciones 2. Indicadores sanitarios a) Definición Para realizar el diagnóstico de salud se utilizan los indicadores sanitarios, que son “variables numéricas que miden aspectos del estado de salud de una población”. Ejemplo: TM, tasa de alfabetización, renta per cápita… La O.M.S. define los indicadores sanitarios como “variables que sirven para medir cambios en la salud de la población”. Nos van a permitir ver las desigualdades en salud y observar cómo el nivel socioeconómico se encuentra asociado a la salud (Ciclo de Horwitz). b) Aplicaciones Ayuda a la administración en planificación sanitaria: - Prioridades en salud en la población (ejemplo: caries, covid-19…). - Medidas necesarias para mejorarla (Ejemplo: flúor en agua, aislamiento). - Evaluación de resultados (se vuelve a realizar la medida de la enfermedad, caries, covid- 19). Información pública: - Informar a la población de los factores de riesgo a los que están expuestos (nivel CO2, polen, nº contagios de covid-19 por zonas…). Ayuda a la investigación etiológica de los problemas de salud: - Investiga las causas de los problemas a los que se ve sometida la población. Ejemplo: aumento de hospitalizaciones por Covid-19, ¿se debe a no usar mascarillas? O aumento de hospitalizaciones por enfermedades pulmonares en verano, ¿se debe a la contaminación atmosférica? c) Indicadores sanitarios de la OMS Para poder seguir el Programa Europeo “salud para todos en el s.XXI”, todos los gobiernos deben mejorar los indicadores sanitarios que se refieren a estos 5 bloques: 20 Estado de salud Esperanza de vida: al nacer, 1, 15, 45, 65 años por sexos. de la población - Esperanza de vida en buena salud. - Esperanza de vida libre de incapacidad. Mortalidad: por causas y por edad. - Mortalidad infantil (neonatal y postneonatal). - Mortalidad perinatal. - Mortalidad materna. Morbilidad: por causas, edad y sexo. Estilos de vida y Tasa de alfabetización: por sexo conducta - Analfabetismo en sentido estricto: ningún tipo de formación. - Analfabetismo funcional: se conocen letras y números, sin capacidad para hacer operaciones matemáticas sencillas o interpretar textos. - Analfabetismo digital: en el 2020 en España el 91,3% de la población de entre 16-74 años ha usado internet al menos una vez por semana en los últimos tres meses. El menor uso es entre los 65 y 74 y entre los de nivel educativo bajo. Porcentaje de recién nacidos de bajo peso: - En 2019, 1 de cada 7 niños → 20 millones. - La tasa de nacimientos prematuros está entre 5-18% - Más de 2 millones/año de muertes. - En España 28000/año (1 de cada 3) tienen bajo peso. En 2020 tenía una prevalencia de aproximadamente 3%. - Avanzada edad materna, embarazos múltiples, tabaco… Consumo de alcohol: - Según la ENS de 2020 un 12,6% es bebedor a diario. - Ingestión de alcohol puro: H = 60 g, M = 50 g. - Equivalente a 6 cervezas o 3 combinados en 4-6 h: Hombres = 8,4 %, Mujeres = 3,6%. - Jóvenes (15-24 años): hombres = 12,9%, mujeres = 9,5%. Consumo de tabaco: según la ENS de 2020 el 19,8% es fumador a diario. Más hombres que mujeres. Consumo de drogas ilegales: en el 2020 - Cannabis: 10,5% - Éxtasis: 0,9% - Cocaína: 2,5% - Anfetaminas: 0,7% Actividad física en tiempo libre: - En 2020 un 50,7% son sedentarios. - En la gráfica se representa la población que realiza ejercicio físico. Medio ambiente - Porcentaje de población con gestión correcta de aguas residuales. - Porcentaje de población con suministro de agua potable. - Incidencia de toxiinfecciones alimentarias (contaminación). - Condiciones de la vivienda. 21  - Incidencia de enfermedades profesionales debidas a riesgos químicos, físicos y biológicos. Asistencia - Profesionales sanitarios en relación a la población: Nº sanitaria médicos/100.000 habitantes, Nº farmacéuticos/100.000 adecuada habitantes, Nº veterinarios/100.000 habitantes, Nº ATS- DUE/100.000 habitantes. - Número de camas hospitalarias en relación a la población. - Porcentaje de población cubierta por seguro médico. - Cobertura vacunal. - Tasa de infección nosocomial. - Reacciones adversas al consumo de medicamentos. Apoyos - Formación continuada del personal sanitario: el gobierno debe necesarios para el favorecer que los profesionales tengan una formación continuada fomento de la a lo largo de su vida profesional. salud - Porcentaje del PIB dedicado a la salud: debe ser aproximadamente 7% y tiene en cuenta el gasto sanitario público y privado. - Indicador de desarrollo humano (IDH): es un indicador compuesto que tiene en cuenta: EV + grado de alfabetización + tasa de matriculación escolar + PIB Cuando más cercano a 1 sea el IDH, mejor. En España en 2019 el IDH fue 0,904 (Número 25 en el mundo). 22 BLOQUE: epidemiología Tema: epidemiología 1. Concepto general La epidemiología es la ciencia que estudia las cosas que suceden en las poblaciones. Más concretamente, es la ciencia que se ocupa de los fenómenos de salud y enfermedad en la población, así como de los factores que determinan su frecuencia y distribución. 2. Historia de la epidemiología La epidemiología es una historia tan antigua como la propia medicina: - India: textos como los vedas escritos en el 5000 a.C. (hace más de 7000 años). También el Ayurveda en Sánscrito “Ciencia del correcto vivir”. - China: el “Gran libro de la medicina china” escrito en el 4000 a.C. - Oriente medio: libros sagrados de las grandes religiones como la Biblia, el Talmud o el Corán. Mencionan el aislamiento a leprosos, lavado de manos, circuncisión, no comer cerdo… a) Hipócrates Hipócrates (460-385 a.C.) es el primero en deducir que la enfermedad no es un castigo divino sino que se debe a factores ambientales y personales. En su tratado sobre “aires, aguas y lugares” señala que os vientos, el agua y la dieta (estilos de vida) y el clima y la calidad de la tierra están involucrados en la aparición de las enfermedades en la población. b) John Graunt John Graunt (1620-1674) es considerado el primer demógrafo, ya que al acceder a datos de natalidad y mortalidad en las parroquias de Londres desarrolla las primeras tasas de mortalidad, estudia sus causas y variaciones estaciones y concluye también, que nacen más niños que niñas. c) William Farr William Farr (1807-1883) comienza a usar la estadística en medicina. Gracias a ello pudo generalizar el uso de las tasas de mortalidad, el concepto de población en riesgo, descubrir la relación entre prevalencia, incidencia y la duración de la enfermedad y pudo fundamentar la necesidad de muestras grandes para poder inferir. d) John Snow John Snow (1813-1858) fue un médico inglés, el cual es considerado el Padre de la epidemiología. Estudió una epidemia de cólera en Londres con una metodología que dio lugar a la moderna epidemiología. Este es el origen del Método Epidemiológico. e) Microbiología A finales del siglo XIX aparece la microbiología. La microbiología es la ciencia que estudia los microorganismos y su asociación con las enfermedades en el hombre: 23  - Gracias a la microbiología se empiezan a descubrir y nombrar los patógenos que provocan las enfermedades infecciosas. - A raíz de la II Guerra Mundial, con el desarrollo de antibióticos y vacunas se reduce el número de enfermedades infecciosas pero al aumentar la esperanza de vida, aumentan las enfermedades crónicas (DM, cáncer, EPOC…). A esto se le conoce como transición epidemiológica. Transición epidemiológica: Con el control de las enfermedades transmisibles, como las infecciones (por una mejora en las medidas sanitarias, mayor conocimiento sobre las enfermedades, mayor conocimiento de la población…) se produce una disminución de la mortalidad. Sin embargo, una duración mayor de la vida, trae consigo un aumento de las enfermedades crónicas y de la discapacidad e invalidez. Por lo tanto, podemos definir transición epidemiológica como el paso de muertes por enfermedades infecciosas a muertes por enfermedades crónicas o discapacidad. f) Definiciones de epidemiología Satllybras (1930): ciencia que estudia las enfermedades infecciosas, sus causas, propagación y prevención. McMahon (1970): ciencia que se ocupa del estudio de las enfermedades y de los factores que determinan su frecuencia y distribución en las poblaciones. Rey Calero: estudio de los fenómenos de salud y enfermedad en grupos sociales, así como de los factores que determinan su frecuencia y distribución. Por lo tanto, vemos que la epidemiología cuenta con 3 componentes básicos: 1- Frecuencia: debe cuantificarse. 2- Distribución: aquí se buscan datos sobre quién enferma, dónde y cuándo. 3- Determinantes de la enfermedad: factores causales sobre los que podemos intervenir para prevenir la enfermedad. 3. Método epidemiológico y clasificación a) Epidemiología descriptiva Es la que va a estudiar la frecuencia y distribución de la enfermedad. Va a utilizar estudios descriptivos. La vamos a utilizar para analizar la hipótesis emitida. Para analizarlo, vamos a hacer una comparación de grupos. Los dos grupos deben ser semejantes y solo se deben diferenciar en la exposición al factor de riesgo. b) Epidemiología analítica Estudia los factores que la determinan, es decir, estudia las causas de una enfermedad. Va a utilizar estudios analíticos. c) Epidemiología experimental Estudia las medidas de control y prevención. Va a utilizar estudios experimentales. 24 Generalmente no se utiliza un solo tipo de epidemiología, sino que el método desarrollado por John Snow cuenta con las 3. Primero se realiza la epidemiología descriptiva, en su caso, primero marcó los lugares donde se habían dado los brotes de cólera y después visitó los lugares, donde vio que no había un grupo de edad específico. Después pasó a la epidemiología experimental. Tras analizar sus descubrimientos de la fase anterior, realizó la siguiente hipótesis, que era el agua de una fuente la causante de la enfermedad. Para comprobarla cerraron la fuente de agua. Por último empleó la epidemiología analítica, que le permitió analizar los datos obtenidos, viendo que efectivamente, el número de casos había disminuido. d) Método epidemiológico Para iniciar cualquier estudio epidemiológico se deben seguir tres pasos: 1- Medir la frecuencia de la enfermedad. 2- Conocer su distribución, es decir, dónde (¿se da por igual en todos los lugares?), cuándo (¿influye el tiempo en la aparición de la enfermedad?) y quién (¿afecta por igual a todos los expuestos?). → Epidemiología descriptiva. Conocer la distribución de la enfermedad nos permite formular una hipótesis acerca de la posible causa de la enfermedad. 3- Analizar la hipótesis emitida: al analizar nuestra hipótesis (epidemiología analítica), si es correcta, podemos proponer medidas de prevención (epidemiología experimental). El método epidemiológico nos va a permitir realizar un estudio epidemiológico. Un estudio de este tipo busca una asociación entre una exposición (causa) y una enfermedad (efecto). Ejemplo: hipótesis → el tabaco está asociado al cáncer de pulmón. Ahora compararemos la probabilidad de enfermar si estamos expuestos al factor de riesgo y la probabilidad si no estamos expuestos. e) Objetivos de la epidemiología - Medir la frecuencia de la enfermedad - Describir patrones de distribución de variables (persona, lugar, tiempo). - Investigar brotes de una enfermedad. Denominamos brote al momento en el que el número de casos es mayor que el esperable. - Identificar nuevos síndromes. - Conocer la historia natural de la enfermedad, es decir, cuándo aparece, cómo evoluciona y cuál es su desenlace. - Determinar la validez de test diagnósticos estudiando la sensibilidad, especificidad, el VPP y el VPN. - Identificar la etiología o causa de la enfermedad. Para ello hay que tener en cuenta que factor de riesgo no es lo mismo que factor etiológico o causal. Factor de riesgo: evento o fenómeno de cualquier naturaleza al que se expone el individuo en su ambiente. Su presencia o ausencia está relacionada con la aparición de la enfermedad 25 investigada, pudiendo ser la causa de la misma. Ejemplo: tabaco y cáncer de pulmón. No es la causa directa, fumar no implica necesariamente que se desarrolle cáncer de pulmón pero aumenta el riesgo de padecer la enfermedad. Factor etiológico o causal: aquel en el que una modificación de su frecuencia implica una modificación en la frecuencia de la enfermedad. Se conocen de forma experimental: si intervenimos sobre el factor modificamos la enfermedad. Si te expones a este factor, desarrollas la enfermedad. Ejemplo: radiaciones ionizantes y cataratas. - Evaluar la eficacia y seguridad de tratamientos y acciones sanitarios por medio de los ensayos clínicos. - Predecir el pronóstico de la enfermedad, y la letalidad. - Vigilancia epidemiológica, farmacovigilancia: se encarga de ver los efectos adversos de los medicamentos. - Proporcionar el razonamiento y metodología de investigación por medio del método epidemiológico que capacita para leer artículos científicos. 26 Tema: inferencia causal en epidemiología 1. Estudio de la variable epidemiológica Una variable es aquella característica o cualidad que define a los individuos de una población. Como su nombre indica, varía de persona a persona e incluso en la misma persona (ejemplo, la edad). En definitiva, no son valores constantes. En los estudios epidemiológicos son fundamentales la edad y el sexo. Se van a clasificar según su naturaleza, la escala de medida y la relación: Por su naturaleza: - Cualitativas: informan sobre una cualidad característica no numérica como el sexo, raza, religión… - Cuantitativas: dan más información, se expresan numéricamente. Pueden ser discretas (valores enteros como el número de hijos, accidentes…) o continuas (con todos los decimales como la estatura, peso…). Por su escala de medida: - Nominales: mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustas. Cada persona pertenece a una categoría únicamente y las categorías presentes son todas las que hay. Ejemplos: sexo (dicotómica) → masculino y femenino; grupo sanguíneo (politómica) → A, B, AB, 0; provincia de nacimiento (politómica) → Madrid, Jaén, Murcia … - Ordinales: si las categorías se pueden ordenar: o Tabaco: no fuma, ocasional, habitual. o IMC: delgadez, normalidad, sobrepeso, obesidad. o Estado de salud: malo, regular, bueno. - Intervalos: diferencia entre las distintas categorías con intervalos numéricos. o IMC: delgadez 30. - Razón: se expresan numéricamente como un cociente. Dan mayor información. Ejemplo: tabaco = nº cigarrillos/día. ¿Qué tipo de variable proporciona mayor información? Ejemplo: tabaco. - Nominal: no fuma / fuma → da información pero no demasiada. - Ordinal: no fuma, fumador ocasional, fumador habitual. → da algo más de información. - Intervalo: 0, 1-5, 6-10, 11-15. - Razón: nº cigarrillos / día. Por su relación: - Dependiente / independiente: una depende de la otra en el caso de las dependientes. La independiente va a cambiar la aparición de la dependiente. 27  - Precedente / subsiguiente: entre las variables hay un orden en el tiempo. La cusa o exposición precederá al efecto o enfermedad, que será la variable subsiguiente. Ejemplo: v. precedente = radiación, v. subsiguiente = cataratas. - Irreversible / reversible: o Si una variable A puede causar otra B y no al revés serán irreversibles → Ejemplo: comer dulces → caries. o Si el cambio de A puede provocar cambio en B y al revés, serán reversibles → Ejemplo: peso ↓↔ IMC ↓. - Determinante / probabilística: o Será determinante cuando siempre que ocurra A se produzca la variable B. Ejemplo: radiación→ cataratas. o En epidemiología normalmente son probabilísticas. Si se da A probablemente se dará B. Ejemplo: si tienes obesidad probablemente tendrás hipertensión. 2. Recogida de información Los valores de las variables se van a obtener de formas distintas: Observación directa: exploración física (peso, estatura, tensión arterial…) o exploraciones complementarias (analíticas, radiografías…). Encuestas: entrevistas y cuestionarios. Informador directo: familia de niños o discapacitados. Registros y documentos previos: como historias clínicas, informes de compañías de seguros, ENS, CMBD… Con estas fuentes se pueden obtener tanto datos o variables individuales (como la edad, lugar de nacimiento, peso…) como datos o variables poblacionales (%diabéticos, %hospitalizaciones…). a) Encuestas en epidemiología Cuanto mejor sea la información que consigamos, mejor será la validez de nuestros resultados. Vamos a encontrar dos tipos, los cuestionarios y las entrevistas. Errores en las encuestas: Cuestionarios Entrevistas Ambos Observación limitada, no Respuestas socialmente Defectos de memoria, vemos expresiones, aceptadas, todo el mundo se diferente en jóvenes y posturas, es decir, el lenguaje cepilla los dientes a diario, es ancianos. → ¿Qué he comido corporal. Se intenta evitar más alto, más delgado… Se ayer? ¿Qué pasó el año diseñando preguntas que intenta evitar con la pasado? obliguen a contestar lo que observación del buscamos. entrevistador. Características de los cuestionarios: ejemplo → examen tipo test. - Contesta la persona, sin intermediarios. - Económicos y rápidos, permite que lo contesten muchas personas a la vez. 28  - Estandarizados: se pregunta lo mismo a todo el mundo y contestan todos de la misma forma. - Anónimos: se facilita la respuesta de preguntas sensibles como ingresos, drogas… Tipo de preguntas: - Abiertas: la persona contesta con sus propias palabras, libremente. Dificulta la estandarización (agrupar respuestas iguales). - Cerradas: se dan una serie de respuestas para elegir. Diseño del cuestionario: Para diseñar el cuestionario debemos empezar por realizar preguntas abiertas en una muestra pequeña. Una vez se tienen las respuestas se analizan y se realiza el diseño de las preguntas cerradas. Hay que considerar: - Población: es decir, quién va a contestar, si son niños, ancianos… - Instrucciones: pueden facilitar la estandarización de la respuesta. - Datos personales al inicio: sexo, lugar de nacimiento, edad… - Agrupar preguntas similares: alimentación, ejercicio, edad… - En preguntas con formato diferente añadir las instrucciones y es preferible poner un ejemplo para asegurarse de que el que realiza el cuestionario lo ha entendido. Formato del cuestionario: - Ordenado y despejado: evitar defectos visuales, para ello es importante tener en cuenta a quién va dirigido. - Preguntas ramificadas: a partir de una respuesta derivan las contestaciones de las siguientes. Poner instrucciones. Las preguntas deben ser claras, mejor en forma de razón; neutras, números concretos (evitar palabras subjetivas como excesivo o normal…), evitar preguntas con y/o. Escalas: Se utilizan para medir una variable, se van a dar varias afirmaciones o respuestas. Hay dos tipos, aditivas (Likert) o acumulativas (Guttman). - Escala aditiva de Likert: la suma de puntos representa la actitud respecto a lo que se pregunta. Una mayor puntuación implica una actitud más favorable. Ejemplo: Puntúe del 1 al 5 su opinión respecto a las siguientes afirmaciones. - Escala acumulativa de Guttman: es una pregunta cerrada con las respuestas ordenadas jerárquicamente. La aceptación de una proposición implica la aceptación de los niveles inferiores. Tendrán consistencia interna. Si contesta la primera, serán válidas las demás. Van a utilizarse para medir aspectos muy concretos y se utilizan menos que la anterior en investigación. Ejemplo: señale los estudios que ha cursado: - Doctorado - Universitarios 29  - Bachillerato - ESO - Estudios primarios Características de las entrevistas: - Intervienen dos personas siempre, el investigador y el entrevistado. - Mayor claridad e integridad, ya que el investigador puede resolver dudas y disminuye el número de preguntas no contestadas. - Mayor riqueza informativa (lenguaje no verbal). El investigador puede valorar posturas, sonrisas, emociones… b) Pasos en la toma de datos 1- Decidir las variables a incluir en los objetivos, lo mejor es realizar un listado. 2- Elegir el método que vamos a utilizar, bien cuestionario, bien entrevista. 3- Buscar alguno hecho que nos pueda servir para coger ideas. 4- Realizar un boceto, con pocos conocidos, con preguntas abiertas y finalmente cerradas. 5- Hacer un ensayo con 5-7 personas de distinto nivel cultural con el fin de observar el tiempo necesario para realizarlo y la reproducibilidad repitiendo mismas personas en tiempos diferentes. 6- Recortar si fuera necesario y revisar de nuevo. 7- Facilitar tipo de las respuestas para lograr una mayor estandarización, codificando siempre con el mismo criterio (1 = mujer, 2 = hombre). 3. Estimación de los riesgos La epidemiología mide la frecuencia de enfermedad en la población para estudiar la posible asociación entre una enfermedad y una determinada exposición. Para medir la frecuencia de una enfermedad podemos utilizar valores absolutos que no se pueden comparar, o valores relativos que sí pueden ser comparados (razones, proporciones, tasas…). a) Razón Es un cociente entre dos números cualesquiera, en el que ninguno de los elementos del numerador está incluido en el denominador (a/b). El rango puede oscilar de 0 a infinito. Ejemplo: cociente entre el número de mujeres y hombres en la clase: Razón = 30/15 = 2 → hay 2 veces más mujeres que hombres en la clase. b) Proporción Es un tipo especial de razón en el cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador (a/(a+b)). El rango puede oscilar de 0 a 1 y en porcentaje de 0 a 100. Ejemplo: cociente entre el número de varones entre todos los alumnos de la clase. Razón = 15/45 = 0,333 → el 33% de los alumnos son varones. c) Tasa Es un tipo especial de fracción que incluye una medida de tiempo en el denominador. Ejemplo: defunciones por tuberculosis en la población de 30 a 40 años en el año 2005: 30  8/1076635 = 0,000007 → la tasa de mortalidad por TBC es de 7 por 106 habitantes en 1 año. d) Medidas epidemiológicas Medidas de frecuencia: Prevalencia: es la proporción de enfermos en un momento dado y en una población. Se suele utilizar para calcular la probabilidad o riesgo de que un individuo esté enfermo en un momento dado. Es una proporción que oscila entre 0 y 100: 𝑁º 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑃= · 100 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Por lo tanto, la prevalencia, puede ser de punto (en un momento dado) y de periodo (en un periodo de tiempo). Es una fotografía de la situación de una población con respecto a una determinada enfermedad. Va a ser útil para la planificación sanitaria (centros de día para personas con Alzheimer, barreras arquitectónicas para minusválidos…). También es útil como medida de frecuencia de enfermedades crónicas o de larga evolución (como la miopía). Ejemplo: - Objetivo: frecuencia de hipercolesterolemia en trabajadores que comen en la cafetería de una empresa multinacional de sede en Madrid. - Población: N= 30000 trabajadores. - Metodología: Cuestionario el día 30 de junio del 2020. - No respuesta: 200 individuos rechazaron participar. - Resultados: 1300 diagnosticados de hipercolesterolemia de menos de 2 años de evolución. En el primer trimestre de 2020 fueron diagnosticados 50 trabajadores. ¿Cuál es la probabilidad de tener hipercolesterolemia entre los trabajadores de esta empresa? 1300 + 50 𝑃= = 0,045 → 4,5 % 30000 − 200 Incidencia acumulada (IA): es la probabilidad o riesgo de que un sujeto desarrolle la enfermedad en un periodo de tiempo determinado. Es una proporción y oscila entre 0 y 100: 𝑁º 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝐼𝐴 = · 100 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑆𝐴𝑁𝐴 𝑒𝑛 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑎𝑟 Es útil como medida de frecuencia de enfermedades agudas de corta evolución (ejemplo: gripe). Al principio del estudio (tiempo = 0), todos los individuos del estudio deben estar sanos. Se puede utilizar tanto con poblaciones estáticas (todos entran al principio aunque pueden salir antes del final) como dinámicas (hay entradas y salidas a lo largo de la investigación. Ejemplo: - Objetivo: frecuencia de hipercolesterolemia en trabajadores que comen en la cafetería de una empresa multinacional de sede en Madrid. - Población: N= 30000 trabajadores. - Metodología: Cuestionario el día 30 de junio del 2020. - No respuesta: 200 individuos rechazaron participar. - Resultados: 1300 diagnosticados de hipercolesterolemia de menos de 2 años de evolución. En el primer trimestre de 2020 fueron diagnosticados 50 trabajadores. 31 ¿Cuál es la probabilidad de adquirir hipercolesterolemia en el primer trimestre de 2020 entre los trabajadores de esta empresa? 50 𝐼𝐴 = = 0,00175 → 0,18% 30000 − 200 − 1300 Tasa o densidad de incidencia (TI o DI): esta tasa va a asumir el tiempo real que los sujetos están 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 en riesgo de sufrir la enfermedad. Se caracteriza por tener tres dimensiones ( ); es 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎·𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 una tasa por lo que al incluir el tiempo en el denominador, nos da una idea de la velocidad de enfermar y además es útil para comparar la evolución de le enfermedad en grupos distintos. Ejemplo 1: entre 1995 y 2000 se realizó un estudio en 6 niños para conocer: la incidencia de sarampión en ese periodo y los casos de sarampión que surgían cada año. Los resultados de las observaciones en los 6 pacientes fueron las siguientes (ꞁ = comienza el estudio; D – diagnóstico; X- muerte del paciente): IA = 3/6 = 0,5 → 50 % DI = 3/(5+1+6+2+2+3) = 3/19 = 0,157 casos/persona·año Se producen 157 casos de sarampión por cada 1000 niños cada año del estudio. El sarampión deja inmunidad. Ejemplo 2: entre 1995 y 2000 se realizó un estudio sobre el riesgo de IAM entre pacientes hipertensos ancianos. Los resultados de las observaciones en 6 pacientes fueron las siguientes: ¿Cuál es el riesgo de desarrollar un IAM y la tasa de incidencia de IAM en estos pacientes al final del estudio? IA = 3/6 = 0.5 → 50 %. DI = 3/ (5+4+6+6+2+5) = 3/28 = 0,107 casos/persona·año → Se producen 107 IAM por cada 1000 personas en cada año del estudio. En el primer ejemplo para hacer la DI solo contabilizamos el tiempo hasta el diagnóstico y en el segundo todo el tiempo que dura el estudio. ¿A qué se debe? Esto es porque el sarampión produce inmunidad por lo que no puede padecerse dos veces, mientras que el infarto de miocardio puede volver a producirse. Relación entre incidencia y prevalencia: la prevalencia depende de la incidencia y de la duración media de la enfermedad. Los casos nuevos (incidencia), entran a formar parte del total de casos (P). Salen cuando sanan o mueren. Cuando la incidencia y el número de casos existentes en un momento dado, son aproximadamente constantes: P = I · duración media de la enfermedad 32  INCIDENCIA PREVALENCIA Probabilidad de desarrollar la enfermedad Probabilidad de padecer ya la enfermedad Numerador con casos nuevos de la Numerador con casos nuevos y viejos de la enfermedad enfermedad. Se debe seguir a los sujetos un cierto tiempo No precisa seguimiento. para calcularla. No está condicionada por la duración de le Muy condicionado por la duración de la enfermedad. enfermedad. A más duración, más prevalencia. Cuantifica bien enfermedades agudas. Cuantifica bien enfermedades crónicas. Útil para investigar las causas de las Útil para estimar el coste poblacional de una enfermedades. enfermedad. Medidas de asociación: Riesgo relativo (RR): mide la magnitud de la asociación entre un FR y una enfermedad si la hay (x2). Se calcula: 𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 (𝐼𝑒) 𝑅𝑅 = 𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 (𝐼𝑜) Se caracteriza porque es una razón y que el resultado va a expresarse como número de veces. - RR > 1 → Ie > Io → la exposición es un factor de riesgo. - RR < 1 → Ie < Io → la exposición protege, es un factor de protección. - RR = 1 → Ie = Io → la enfermedad no depende de la exposición, no podemos decir que haya asociación entre exposición y enfermedad. Interpretación del riesgo relativo: cuanto más alejado del 1, habrá mayor asociación, bien de riesgo o de protección. Ejemplo: - RR = 9 → los expuestos tienen 9 veces más riesgo de enfermar que los no expuestos. - RR = 0,25 → los no expuestos tienen 4 veces más riesgo de enfermar que los expuestos. Los expuestos tienen 4 veces menos riesgo de enfermar que los no expuestos. - RR = 0,5 → los expuestos tienen 2 veces menos riesgo (1/0,5 = 2). - RR = 0,8 → los expuestos tienen 1,2 veces menos riesgo (1/0,8 = 1,2). - RR = 0,15 → los expuestos tienen 6,6 veces menos riesgo (1/0,15 = 6,6). Intervalo de confianza: lo vamos a utilizar para calcular la precisión del RR. Al 95% el intervalo de confianza se calcula como: 1 1 1 1 (𝑙𝑛𝑅𝑅±1,96√ + + + ) 𝐼𝐶95% = 𝑒 𝑎 𝑏 𝑐 𝑑 = (𝑛1 − 𝑛2) Donde a, b, c, y d son las casillas de la siguiente tabla de contingencia: Enfermos No enfermos Total Expuestos a b a+b No expuestos c d c+d Total a+c b+d a+b+c+d 33 Ejemplo: - RR = 5 → los expuestos tienen 5 veces más riesgo de enfermar que los no expuestos. o IC95% = (3-7) → Con un 95% de confianza podemos decir que hay asociación entre la exposición y la enfermedad, y, al ser los dos valores mayores de 1, la exposición será un factor de riesgo. - RR = 0,5 → los expuestos tienen 2 veces menos riesgo de enfermar que los no expuestos. o IC95% = (0,3-0,7) → Con un 95% de confianza podemos decir que hay asociación entre la exposición y la enfermedad, y, al ser los dos valores menores de 1, la exposición será un factor de protección. - RR = 1,3 o IC95% = (0,8 – 2) → este IC quiere decir que entre los valores utilizados para hacer el intervalo, salieron datos para que RR < 1, RR > 1 y RR = 1, por lo tanto, con un 95% de confianza podemos decir que no hay asociación entre la exposición y la enfermedad. Es importante diferenciar entre alta precisión1, una medida exacta y no precisa2, una medida no exacta y no precisa3 y una medida de alta precisión y exactitud4. Cuanto menor sea el IC, más precisa será la medida (que no exacta). Odds ratio (OR): si al inicio del estudio epidemiológico ya había enfermos, no podemos calcular la incidencia y por tanto, no podemos calcular el riesgo relativo, es entonces cuando utilizamos el odds ratio, que se calcula: 𝑎·𝑑 𝑂𝑅 = 𝑏·𝑐 Se caracteriza por ser una razón y el resultado se expresa como número de veces, igual que el riesgo relativo. Las letras (a,b,c,d) se corresponden con la misma tabla de antes. - Si OR > 1 → la exposición es un factor de riesgo. - Si OR < 1 → la exposición protege, es un factor de protección. - Si OR = 1 → la enfermedad es independiente de la exposición. No podemos decir que el factor de riesgo esté asociado con la enfermedad. Definiciones: - Odds: probabilidad de que ocurra algo / probabilidad de que no ocurra. - Probabilidad: nº casos favorables / nº casos posibles. - OR = odds de exposición a casos / odds de exposición de controles. 𝑃 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑎/(𝑎+𝑐) 𝑎 - Odds exposición casos = 𝑃 𝑑𝑒 𝑛𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 = = 𝑐 𝑐/(𝑎+𝑐) 𝑃 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑏/(𝑏+𝑑) 𝑏 - Odds exposición controles = 𝑃 𝑑𝑒 𝑛𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 = 𝑑/(𝑏+𝑑) = 𝑑 Fuerza de la asociación según el valor de RR u OR: Ninguna Débil Moderada Fuerte Muy fuerte 1,0-1,2 1,2-1,5 1,5-3,0 3,0-10,0 >10,0 34 Medidas de impacto: Van a estudiar la contribución de la exposición en la enfermedad, es decir, van a ver si la exposición es un factor de riesgo. Riesgo atribuible (RA): se define como el riesgo de contraer la enfermedad atribuible exclusivamente al factor de riesgo, va a tener en cuenta el número de casos evitables si se suprime la exposición al factor de riesgo y la diferencia en la probabilidad de enfermar entre expuestos y no expuestos. Se calcula: 𝑅𝐴 = 𝐼𝑒 (𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠) − 𝐼𝑜 (𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠) Riesgo atribuible porcentual (RA%) o fracción etiológica en los expuestos: mide el porcentaje de enfermedad que es atribuible exclusivamente al factor de riesgo en el grupo expuesto. Se calcula como: 𝑅𝐴 (𝐼𝑒 − 𝐼𝑜) (𝑅𝑅 − 1) 𝑅𝐴% = · 100 = · 100 = · 100 𝐼𝑒 𝐼𝑒 𝑅𝑅 Si no se pudiese calcular la incidencia, en la fórmula en vez de RR, utilizamos OR. Riesgo atribuible poblacional (RAP): es el riesgo de contraer la enfermedad atribuible exclusivamente al factor de riesgo en la población. Nos va a permitir calcular el número de casos evitables si se suprime la exposición al factor de riesgo en la población. Se calcula: 𝑅𝐴𝑃 = 𝐼𝑝 (𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛) − 𝐼𝑜 Donde Ip = (a+c)/(a+b+c+d) Riesgo atribuible porcentual poblacional (RAP%): vamos a poder conocer el porcentaje de enfermedad en la población que es atribuible exclusivamente al factor de riesgo y el porcentaje de la enfermedad en la población que no se daría si eliminamos el factor de riesgo. Se calcula: 𝑅𝐴𝑃 (𝐼𝑝 − 𝐼𝑜) 𝑅𝐴𝑃% = · 100 = · 100 𝐼𝑝 𝐼𝑝 Fracción prevenible (FP) en los expuestos (FPE) y poblacional (FPP): nos va a permitir conocer el porcentaje de enfermedad que se evitaría si la población se expusiera al factor protector así como el porcentaje de casos nuevos que se producen en ausencia de la exposición (FP). Se calcula: 𝐼𝑒 (𝐼𝑜 − 𝐼𝑒) 𝐹𝑃𝐸% = (1 − 𝑅𝑅) · 100 = (1 − ) · 100 = · 100 𝐼𝑜 𝐼𝑜 Si no se pudiese calcular la incidencia, utilizamos el OR → FPE = (1-OR) · 100 El grupo de los expuestos se puede calcular con Ie y en la población con Ip. Ejemplo: % cáncer de colon atribuible exclusivamente a la ingesta de fibra. RR = 0,4. FPE% = (1-0,4)·100 = 60% → aparecen un 60% de casos nuevos de cáncer entre los que no toman fibra o bien, se evitarían un 60% de los casos de cáncer si se comiera fibra. Índice de intervención (II): es el número mínimo necesario de personas que hay que tratar para evitar un caso (NMNT) o bien los expuestos que tendrían que dejar de estar expuestos para evitar un caso. Se calcula: 35  1 𝐼𝐼 𝑜 𝑁𝑀𝑁𝑇 = 𝑅𝐴 Letalidad: es el porcentaje de muertes producidas por una enfermedad respecto a un total de casos de esa enfermedad en un periodo especificado. Es una medida de la gravedad de una enfermedad. Se calcula: 𝑛º 𝑚𝑢𝑒𝑟𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑙𝑎 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑 𝐿𝑒𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 = 𝑛º 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑 Ejemplo: Calcular: ECV No ECV Total Fuman 469 39531 40000 No fuman 415 59585 60000 Total 884 99116 100000 a. Riesgo de enfermar en los grupos de población Ie = 469 / 40000 = 0,011 → el riesgo de padecer una ECV entre los que fuman es del 1,1%. Io = 415 / 60000 = 0,0069 → el riesgo de padecer una ECV entre los no fumadores es 0,7%. b. ¿Existe asociación entre el tabaco y las ECV? RR = 0,011/0,0069 = 1,59 → [IC95% = (1,42-1,78)] → el riesgo de tener una ECV en los fumadores es 1,6 veces mayor que el riesgo de padecerla los no fumadores. c. Si hay asociación, ¿cuál sería el impacto del tabaco sobre las ECV? 0,011−0,0069 1,59−1 RA% = 0,011 · 100 = 1,59 · 100 = 37,2% → el 37,2% de las ECV en los fumadores son atribuibles exclusivamente al tabaco. 884 −0,0069 RAP% = 100000 884 · 100 = 23,7% → el 23,7% de las ECV en la población atribuibles 100000 exclusivamente al tabaco. 1 II = 𝐼𝑒−𝐼𝑜 = 224 → número de expuestos que tendrían que dejar de estarlo para evitar 1 caso. 4. Asociación a) Conceptos básicos - Hipótesis nula (H0): no hay asociación entre dos variables. - Hipótesis alternativa: si hay asociación entre dos variables. - P valor: es la probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. Oscila entre 0 y 1. Si el p valor es menor de 0,05 rechazamos la hipótesis nula (habrá asociación entre dos variables). Si el p valor es mayor que 0,05 aceptamos la hipótesis nula (no hay asociación entre dos variables). b) Asociación estadística Dos variables estarán asociadas si se mueven a la par. La asociación entre dos variables es estadísticamente significativa si el valor p del test es menor que 0,05. Si fuese mayor, la asociación puede ser debida al azar, y consideramos que no hay asociación entre ellas. 36 Para ver si hay asociación entre 2 variables cualitativas tenemos: el test de la chi cuadrado de Pearson, el intervalo de confianza al 95% y el p valor. Los 3 métodos deben coincidir. c) Asociación epidemiológica No causal o espuria: La relación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe relación causal entre la exposición y la enfermedad. Por ejemplo, llevar calcetines negros está relacionado estadísticamente al infarto de miocardio. Sin embargo, no hay una relación causal en ello. Esto puede deberse a lo que denominamos factor de confusión. Causal: Un cambio en la frecuencia de la exposición produce un cambio en la frecuencia de la enfermedad. Puede ser de dos tipos: - Directa: la exposición lleva directamente a la enfermedad. Ejemplo: radiación → cataratas. - Indirecta: la exposición lleva a pasos intermedios que desembocan en la enfermedad. Ejemplo: transfusión → hepatitis B → cirrosis → cáncer hepático. 5. Causalidad a) Causa Definimos causa como aquel suceso o condición que inicia o permite, sola o en conjunto con otras causas, una secuencia de sucesos que derivan en un efecto. Hay 3 tipos de causas: suficientes, necesarias y contribuyentes. Causa suficiente: siempre que la causa o las causas están presentes, la enfermedad se produce. Una enfermedad puede tener una o más causas suficientes. Causa necesaria: si la causa está ausente, el efecto, es decir, la enfermedad, no puede ocurrir. Debe estar presente para que se produzca el efecto pero puede no ser suficiente para que se produzca la enfermedad. Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer de cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis, VIH y Sida, virus de la gripe. Causa contribuyente: la causa contribuye a producir el efecto pero no es suficiente. Forma parte de un conglomerado que constituirá la causa suficiente. Factor A + Factor B + Factor C → Enfermedad Ejemplo: factor A = bacilo de Koch, factor B = inmunosuprimido, factor C = mala alimentación Resumen: - Causa suficiente: conjunto mínimo de causas para producir la enfermedad - Causa contribuyente: cada uno de los elementos que forma parte de una causa suficiente. → MECANISMO MULTICAUSAL. b) Diferencia entre riesgo y factor de riesgo 37 Riesgo: es la probabilidad de que ocurra un suceso en un intervalo de tiempo. Ejemplo: al salir de casa me caigo y me rompo una pierna. Va a ser diferente para cada persona porque depende de la edad, sexo, nivel socioeconómico… Estas variables serán los factores de riesgo. Factor de riesgo: toda variable relacionada estadísticamente con el acontecimiento estudiado. Si hay un factor de riesgo presente, aumentará el riesgo de que se produzca el efecto. Hay varios tipos de factores de riesgo: - Indicador de riesgo: cuando lo encontramos se traduce la presencia de la enfermedad aunque esta no haya debutado. o Ejemplo: manchas de koplik en la mucosa bucal y sarampión / ictericia y daño hepático. - Signo de riesgo: están asociados estadísticamente a un evento, pero no traduce la presencia de la enfermedad. o Ejemplo: sangrado en mujeres menopáusicas y cáncer de endometrio / mujer fértil sin regla y embarazo. - Marcador de riesgo: están asociados con la enfermedad y no se pueden modificar. Son los factores de riesgo endógenos como la edad, sexo, herencia… - Riesgos sinérgicos: son aquellos que multiplican su efectos cuando actúan conjuntamente. RR1 + RR2 + RR3 + RR4 < RR (1 + 2 + 3 +4) Ejemplo: Hiperglucemia + colesterolemia + sobrepeso + HTA → Riesgo IAM ↑↑↑ - Riesgos antagónicos: son aquellos en los que se neutraliza su efecto si se dan a la vez. o Ejemplo: tabaco y ejercicio físico para el IAM. c) Inferencia causal Para inferir nuestros resultados y poder decir que la exposición causa la enfermedad, se deben seguir dos pasos: 1- Ver la magnitud de la asociación entre la exposición y la enfermedad mediante los estudios epidemiológicos (RR y OR). 2- Determinar si esta relación es causal → ¿se afecta el número de enfermos si se altera la exposición? El mejor procedimiento sería la experimentación en laboratorio. La mayoría de las asociaciones estadísticas no son causales. A falta de datos experimentales, para decir si una asociación epidemiológica es causal, tenemos tres criterios: - Secuencia en el tiempo: la causa debe preceder en el tiempo a la aparición del efecto (enfermedad). - Fuerza de la asociación: cuanto mayor sea la fuerza de la asociación más probable será que la asociación sea causal (↑RR, OR). - Plausibilidad biológica: mecanismo biológico que explique la enfermedad. Ejemplo: tabaco y cáncer de cérvix, hay componentes del humo en moco cervical. d) Evidencia de asociación causal Para que una asociación sea causal, se deben cumplir estos criterios, los llamados criterios de Bradford Hill (1964): 38  - Relación temporal: la causa siempre antecede al efecto. - Fuerza de la asociación: riesgo relativo y OR. - Gradiente biológico = relación dosis-respuesta: a mayor exposición, más casos de la enfermedad. - Replicación de los resultados: realizar diferentes estudios en diferentes poblaciones y estudiar si salen los mismos resultados. - Plausibilidad biológica: debe existir un mecanismo biológico que explique el desarrollo de la enfermedad. o Ejemplo: café y aborto espontáneo → se debe a que hay un aumento de las metilxantinas que actúan sobre el feto. - Consistencia con otros conocimientos: entendimiento con la literatura científica. Ningún estudio dice que el tabaco sea bueno para la salud. El cumplimiento de estos criterios nos va a ayudar a decidir si un factor de riesgo es un factor etiológico, y lógicamente, cuantos más se cumplan, mejor. Sin embargo, no podemos tener seguridad porque no conocemos las causas suficientes de muchas enfermedades, no conocemos todas las causas contribuyentes, hay sesgos (de información, selección…) y cada persona es diferente y responde de manera distinta. 39 Tema: tipos de estudios epidemiológicos 1. Clasificación de los estudios epidemiológicos a) Según la manipulación de la exposición por el investigador Experimentales: hay manipulación, por ejemplo, los ensayos clínicos. Observacion