1. EPIDEMIOLOGÍA BÁSICA 11 de septiembre de 2012
ESTANDARIZACIÓN DE TASAS
Las principales aplicaciones de la estandarización de tasas son: a) el estudio de
tendencias temporales de un fenómeno, y b) la comparación de un fenómeno en
áreas geográficas, profesiones, raza o clase social en un mismo periodo, es decir,
la comparación de poblaciones o subpoblaciones. Es posible también realizar
estimaciones de la intensidad de un fenómeno a partir de pocos datos, sobre todo
en el caso de la estandarización indirecta (áreas pequeñas, índice de Burch,
indicadores de Princeton).
Con la estandarización indirecta se ofrece un cálculo de la intensidad del
fenómeno que, según la teoría del análisis demográfico, debería partir de las tasas
específicas propias. Cuando éstas no se pueden calcular, por los pequeños
números o bien porque no se dispone de los datos necesarios, como en el caso de
los países en vías de desarrollo, la estandarización indirecta es un buen método
para una estimación adecuada de la intensidad, según la bondad de la serie de
tasas tipo elegida.
Entre las razones para estandarizar se encuentra la facilidad de interpretación que
supone una medida resumen de las tasas específicas frente a un conjunto
numeroso de ellas. Los métodos de estandarización deben considerarse
descriptivos con la finalidad de identificar áreas de interés que requieren análisis
más profundos, es decir de generar hipótesis, no de contrastarlas. Cada índice
estandarizado responde a una determinada cuestión sobre las diferencias
observadas. El investigador debe decidir qué pregunta quiere contestar y
posteriormente escoger el índice más adecuado en función de las características
de cada uno de ellos.
ESTANDARIZACIÓN DIRECTA
1. La estandarización directa aplica directamente la lógica de la estandarización y
controla correctamente los efectos de la estructura según la edad o según otra
variable de confusión.
2. No tiene valor en sí misma, pero da un indicador comparable que se lee como
una tasa bruta hipotética.
3. Necesita de datos detallados y clasificados, de los que se ha de disponer para
aplicar el método.
4. La elección del estándar tiene mucha influencia.
4.1. El método proporciona una medida sintética no sesgada de las diferencias
respecto del fenómeno en ausencia de interacción: cuando las diferencias entre
las tasas específicas de las poblaciones comparadas son las mismas para todas
las categorías. Entonces, cualquier estándar medirá “bien” las diferencias.
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4.2. Si la interacción es débil: las tasas no se cruzan pero no conservan la misma
distancia para todas las categorías, el índice estandarizado permitirá clasificar
correctamente las poblaciones comparadas respecto del fenómeno. Sólo el orden
podrá ser respetado en este caso, cualquiera que sea la población-tipo, y no las
diferencias entre ellas.
4.3. Si hay interacción fuerte, es decir, se produce un cruce de tasas en diferentes
categorías, ningún estándar servirá, a no ser que se justifique su elección.
5. La interacción depende del patrón de medida utilizado; una transformación
adecuada de las tasas puede reducir o hacer desaparecer la interacción en ciertos
casos. No obstante, este patrón debe estar bien escogido y ser adecuado al
fenómeno estudiado.
6. Hay que tener, pues, precaución en el cálculo (distribuciones sesgadas,
categorías de la variable de confusión consideradas, etc.) y no “conformarnos” con
el primer resultado obtenido. Además la interpretación debe hacerse siempre en
función del estándar escogido.
7. En algunos casos, la tasa estandarizada puede llegar a ser mejor que otros
indicadores “clásicos” de la demografía en el estudio de las diferencias de
comportamiento.
8. Ejemplos de estandarización directa son los índices sintéticos y la población
estándar de la OMS para los estudios comparativos de mortalidad.
ESTANDARIZACIÓN INDIRECTA
1. La estandarización indirecta es un método que puede aplicarse a partir de
pocos datos.
2. Sus indicadores son más estables, debido que en el cálculo de las varianzas
intervienen datos globales, menos sujetos a la inestabilidad de los datos
clasificados.
3. Estas dos conclusiones indican que es el método ideal en los estudios aplicados
a poblaciones con poca disponibilidad estadística, así como a los estudios
específicos que deben usar datos poco numerosos y, por tanto, sujetos a una
mayor inestabilidad (demografía local, sobre poblaciones pequeñas o fenómenos
poco frecuentes). Asimismo, permite utilizarse como mecanismo de control de la
calidad de las estadísticas, mediante la estimación de indicadores resumidos.
4. Los índices que proporciona el método solamente son comparables en el caso
de dos poblaciones, pero no en comparaciones múltiples, debido a la intervención
de diferentes estructuras demográficas, sujetas por tanto a la heterogeneidad que
se pretendería controlar.
5. Las aplicaciones construidas sobre este tipo de estandarización son
ampliamente conocidas y utilizadas: indicadores de Princeton, índice de Burch.
6. El método de Hoem proporciona una ampliación del método de la
estandarización indirecta que resuelve muchos de los problemas inherentes a los
métodos clásicos.
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