2. ¿Qué queremos aprender?
1. Las maneras de medir la frecuencia de los fenómenos
epidemiológicos.
2. El concepto y manera de calcular la prevalencia
(estimación puntual y por intervalo)
3. El concepto y manera de calcular la incidencia
acumulada y la densidad de incidencia (estimación
puntual y por intervalo)
4. La relación entre incidencia y prevalencia como
duración de la enfermedad
3. Estructura de la sesión
1. Definiciones: número, proporción, razón,
odds y tasa.
2. Prevalencia.
3. Incidencia acumulada.
4. Densidad de incidencia.
5. Relación entre incidencia y prevalencia
5. Número
• Total de personas, de casos, circunstancia,
etc. que cumple la característica que se
describe.
• “frecuencia absoluta”
• Poco informador por sí solo pero necesario
para interpretar correctamente la información
que aportan otras medidas más completas.
6. Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según
clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
7. Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según
clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
Ej.: “138 hombres de clase I-II hacían AF intensa”.
“1144 hombres de la muestra no realizaban
actividad física de ocio”
8. Proporción
• Cociente de dos frecuencias absolutas en el que el
numerador forma parte del denominador.
Proporción = a / ( a+b)
• No tiene unidades
• Rango de valores: entre 0 y 1
• Porcentaje (%): proporción * 100
En inglés: proportion, percentage
9. Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según
clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
“el 66% de los hombres que no realizaban ninguna
actividad física de ocio eran de clase social
desfavorecida”
Ej.: p(IV-V no AF) = 755 / 1144 = 0,659 = 65,9%
10. Razón
• Cociente entre dos cantidades mútuamente excluyentes
(numerador no está incluido en denominador).
Razón = a / b
• A veces se conoce como “índice”
Ej: - Población por médico general (2000 / 1)
- Índice de población autóctona / emigrante
En inglés: ratio
11. Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según
clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
Razón entre muy activos y sedentarios para la actividad física de
ocio:
razón = 541 / 1144 = 0,47 / 1
“Hay 0,47 muy activos por cada sedentario”
12. Odds
• Es un tipo de razón.
• Es el cociente entre dos probabilidades complementarias.
Odds = p / (1 – p)
• Ejemplos:
– Odds de salir 1 al tirar un dado: (1/6) / (5/6) = 1/5
– Odds hombre / mujer para una enfermedad concreta.
13. Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según
clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
Odds de ser “activo” para la actividad física de ocio:
· prob ser activo: 2201 / 3345
· prob de no ser activo: 1144 / 3345
· odds de ser “activo” = prob ser activo / prob no ser activo =
(2201/3345) / (1144/3345) = 0,658 / 0,342 = 1,92
“La probabilidad de ser activo es casi dos veces mayor que la de no serlo”.
14. Tasa
• Razón de cambio entre dos magnitudes.
• La razón incluye en su cálculo el tiempo que tarda en
aparecer el suceso
Tipos de tasas: - instantáneas
- promedio
- absolutas
- relativas
En inglés: rate
16. Tasa instantánea y promedio
Ej.: la velocidad
Velocidad = 120 Km / h tasa instantánea
· no hace falta conducir una hora
· no hace falta recorrer 120 Km
Si hacemos un viaje de 120 Km…
· a veces iremos a 120 Km/h
· a veces a 100 Km/h
· y pocas veces a 130 ó 140 Km/h
… pero si tardamos una hora: velocidad promedio de 120 K
17. Tasa absoluta y relativa
Tasa absoluta
Ej.: Velocidad = razón entre distancia y tiempo (Km/h)
Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población
Población de 5000 personas, seguida 10 años, en la que un 5% de la
población desarrolla la enfermedad aparecen 250 casos
• Tasa absoluta = 250 casos / 10 años = 25
casos/año
18. Tasa absoluta y relativa
Tasa absoluta
Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población
Nueva situación: Población de 10000 personas,
seguida también 10 años, en la que aparecen también un
5% de casos ( = 500 casos)
• Tasa absoluta = 500 casos / 10 años = 50
casos/año
A pesar de producirse también un 5% de casos, la
tasa absoluta es mucho mayor, porque depende
del tamaño de la población que se sigue
19. Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa
Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población
Podemos definir la tasa relativa como la variación del
número de casos relativa al número de personas seguidas
durante un tiempo determinado
Nº nuevos casos
Tasa relativa =
Nº personas seguidas x Nº años de seguimiento
Nº personas-tiempo
20. Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa
Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años
250 casos
Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
4875 personas x 10 años
(Pobl inicial – Pobl final) / 2
21. Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa
Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años
250 casos
Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
4875 personas x 10 años
Ej.: Población de 10000 personas con 500 casos en 10 años
500 casos
Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
9750 personas x 10 años
22. Medidas epidemiológicas de
frecuencia
• Medidas de prevalencia
– Prevalencia instantánea
– Prevalencia de período
• Medidas de incidencia
– Incidencia acumulada o proporción de incidencia
– Tasa de incidencia o densidad de incidencia
23. • Medidas de prevalencia
Miden todos los eventos (enfermedad,
característica) existentes en un determinado
momento o período
• Medidas de incidencia
Miden eventos “nuevos” o cambios de estado
(pasar de estar sano a estar enfermo, de
estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)
25. Prevalencia
• Número de casos o eventos (antiguos o recientes) que
existen en una población
– Prevalencia instantánea
– Prevalencia de período
En inglés: prevalence (ojo: prevalence rate)
26. Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según
sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.
Fum. Exfum. No fum. Total
Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658
45-64 años 1.166 822 726 2.714
Mujeres 16-44 años 2.369 675 2.432 5.476
45-64 años 507 249 2.104 2.860
¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16
a 44 años?
27. Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según
sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.
Fum. Exfum. No fum. Total
Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658
45-64 años 1.166 822 726 2.714
Mujeres 16-44 años 2.369 675 2.432 5.476
45-64 años 507 249 2.104 2.860
¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16
a 44 años?
• Preval (hombres, 16-44 años) = 2741 / 5658 = 0,484 =
48,4 %
• Preval (mujeres, 16-44 años) = 2369 / 5476 = 0,433 = 43,3
%
28. • Prevalencia instantánea
Frecuencia de casos existentes en un
momento determinado del tiempo.
– Prevalencia t = Nº casos t / población total t
– t: momento del tiempo
• Es a la que nos referimos cuando sólo se
habla de “prevalencia”.
29. • Prevalencia de período
Frecuencia de casos existentes en un
período de tiempo.
Prevalencia t0-t = Nº casos t0-t / población total t0-t
t0-t: tiempo entre t0 y t.
Algunos casos que han tenido la enfermedad en ese
período de tiempo pueden estar ya curados o bien
haber muerto en el momento de medir la
prevalencia.
¡Poco usada!
30. • La prevalencia es una proporción (p)
• No tiene unidades (de 0 a 1, generalmente %)
• Estimación por intervalo
Intervalo de confianza (IC) del 95% de una
proporción:
p ± 1,96 * (p*q)/N [q=1-p N=numerosidad]
p (hombres, 16-44 años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 %
IC95%: 0,484 ± 1,96 * [(0,484*(1–0,484)] / 5658 =
0,484 ± 0,013 Lím Inf. 0,470 y Lím. Sup. 0,497
Prevalencia = 48,4% (IC95%: 47,0% - 49,7%)
31. • Medidas de prevalencia
Miden todos los eventos (enfermedad,
característica) existentes en un determinado
momento o período
• Medidas de incidencia
Miden eventos “nuevos” o cambios de estado
(pasar de estar sano a estar enfermo, de
estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)
32.
33. DIAS DEL MES DE SEPTIEMBRE
CASO 1 5 10 15 20 25 30
A _________________
B _________
C ____________________________________
D _______________________________________________________________..............
E ________
F ______________
G __________________________
H _______________________
I ____________________________
J ________________________________________________________
K _______________
L ___________________
M ____________________
N __________________________________.....
O _________________
P _____________
Q ________________
R ____________
S _______________
1 5 10 15 20 25 30
37. Proporción de Incidencia
Densidad de Incidencia
Incidencia Absoluta
Comparaciones de las Medidas de Incidencia
1
2
3
4
Medidas de Incidencia
38. Incidencia
• Número de nuevos casos de enfermedad
que ocurren en un período específico de
tiempo, en una población a riesgo de
desarrollar la enfermedad.
• La incidencia mide cambio: de ausencia a
presencia de enfermedad, de vivo a muerto,
de no tener una característica a tenerla.
• La incidencia es una medida de riesgo.
39. Incidencia(s)
• Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Riesgo de que se produzca el suceso
• Tasa de incidencia (densidad de incidencia)
Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto
al tamaño de la población
40. Ej: En Argelia, en 1998, se
registraron 4 casos nuevos de
Tuberculosis Pulmonar
PRECISAR:
• Casos de que...
• Cuántos
• Dónde
• Cuándo
1. Incidencia Absoluta
41. Incidencia acumulada
(proporción de incidencia)
• Se calcula utilizando un período de tiempo durante el
cual consideramos que todos los individuos de la
población están a riesgo de la enfermedad.
• Es la proporción de sujetos que desarrollan la
enfermedad, en un período de tiempo, del total de
población a riesgo al inicio del período.
• Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad
(probabilidad de desarrollar la enfermedad)
42. Medición de la probabilidad con la que
aparece el daño durante el período
Equivalente al RIESGO ABSOLUTO (RA)
PI =
Número de casos nuevos
Población de referencia
PI = Proporción de incidencia en el grupo de referencia
P = Proporción de datos entre la población
PIe = Proporción de incidencia entre los expuestos
2. Proporción de la Incidencia
Acumulada (PI)
43. Estudios de Cohorte
Solo puede hacerse en los estudios longitudinales, pues
éstos repiten las mediciones a lo largo del tiempo y
pueden diferenciar los casos nuevos:
Estudios de Intervención
Mediciones de la
Incidencia
46. Nuevos casos en un t determinado
IA=
Población a riesgo en t0
• Mide la probabilidad de tener el evento.
• No tiene unidades. Es una proporción (se expresa como %, %0 ...
• Valores entre 0 y 1 [0 – 100].
• No lleva implícito el período de tiempo debe expresarse siempre.
Condiciones:
– No puede haber pérdidas en el seguimiento.
– Se siguen a todos los sujetos durante todo el período.
– No permite inferir fuera del período de estudio.
Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
47. En una población de 15000 personas se quiere
conocer cuál es la incidencia de cáncer de mama en
las mujeres entre 50 y 64 años.
La población está formada por 8500 mujeres, de las
cuales el 15 % tienen entre 50 y 64 años. De éstas,
15 ya han sido diagnosticadas de cáncer de mama.
Después de un año de seguimiento activo
(mamografia) se detectan 6 casos de cáncer de
mama.
¿Cuál es la incidencia acumulada en esta población?
Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Ejemplo
48. 8500 mujeres
15%
1275 mujeres
IA = 6 / 1260 = 0,00476 en un año
Tienen la
enfermedad:
15
Casos prevalentes
Mujeres a
riesgo:
1.260
Sin cáncer
1254 mujeres
Casos
nuevos de
cáncer de
mama: 6
1 año
IA = 0,476 % = 4,8 ‰ en un año
49. • Estimación por intervalo de la Incidencia Acumulada
Intervalo de confianza (IC) del 95% de una
proporción:
IA ± 1,96 * [IA*(1-IA)]/N [N=personas a riesgo]
Ej.: Calcular el IC95% de la IA de cáncer de mama (deberes)
50. Calculo de la incidencia acumulada cuando
hay casos censurados
La población al inicio NO es un buen denominador si se
producen “censuras” (pérdidas) en la población a
riesgo.
Podemos “corregir” la población a riesgo (el denominador)
mediante dos métodos:
1) IA basada en el método de la tabla de vida
2) IA basada en el método de Kaplan-Meier
51. Incidencia acumulada
basada en el “enfoque de las tablas de vida”
• Numerador: nuevos eventos.
• Denominador: Población a riesgo al inicio
“corregida” por las pérdidas.
• Por convenio, la corrección de las pérdidas
se hace suponiendo que, como promedio,
han aportado un total de la mitad del período
de seguimiento a riesgo.
52. IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”
Se asume que:
- Las pérdidas son uniformes en el tiempo de
seguimiento y por lo tanto, la media de seguimiento
de todas ellas es la mitad del período.
- El riesgo de las pérdidas es el mismo que el de las
personas en que se ha podido hacer el seguimiento
el riesgo es independiente de la causa de la
pérdida.
Cálculo del denominador:
N0 – ½ w
w: total de pérdidas en el seguimiento
53. Ejemplo
• Seguimiento de 6 personas (2 años):
3 casos
2 pérdidas antes de los 2 años
1 sobrevive 2 años
¿Cuál es la incidencia
acumulada a los 2 años?
IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”
54. Caso
Pérdida en el seguimento
(#) Número de meses de seguimiento
Ene
1999
Ene
2000
Ene
2001
1
3
2
4
5
6
(24)
(6)
(18)
(15)
(12)
(3)
Paciente
Tiempo “calendario”
55. Cambiamos a “tiempo de seguimiento”
Paciente
0 1 2
1
3
2
4
5
6
(24)
(6)
(18)
(15)
(12)
(3)
Tiempo de seguimiento (años)
Caso
Pérdida en el seguimento
(#) Número de meses de seguimiento
56. ¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?
¿Contamos los perdidos como seguidos?
¿Contamos los perdidos como desaparecidos al
empezar el seguimiento?
57. Solución de Tabla de vida
Suponer que las pérdidas durante el período
contribuyen al denominador como si fuesen
la mitad de las personas a riesgo.
ID
0 1 2
1
3
2
4
5
6
(24)
(6)
(18)
(15)
(12)
(3)
Seguimiento (años)
60
,
0
5
3
2
2
1
6
3
IA años
2
58. Cálculo de la Incidencia Acumulada
basado en el método de Kaplan-Meier
• Se basa en el cálculo de la probabilidad de cada
evento en el momento en que ocurre. El cómputo
total se basa en el cálculo de probabilidades
condicionadas en cada momento.
• El denominador: es la población a riesgo en el
momento que ocurre el evento.
no lo vamos a ver
59. Tasa de incidencia
• Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo
(denominador) son seguidos durante el mismo
período de tiempo.
• Si se disponen de los diferentes tiempos de
observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes
individuos, se puede calcular la densidad de
incidencia o tasa de incidencia.
60. - Es necesario especificar la unidad de tiempo a las
que se refiere la tasa (personas–año; personas–mes,
personas–semana, etc.).
- Una misma cantidad de personas-tiempo se puede
obtener mediante el seguimiento de distintos grupos
de población.
Ej: “1000 personas-año” se pueden obtener siguiendo a 1000
personas durante un año, o siguiendo a 500 personas
durante 2 años o siguiendo a 2000 personas durante 6
meses.
Tasa de incidencia o densidad de incidencia
61. • Se mide en unidades de tiempo–1.
• No son proporciones, es una tasa instantánea
• Expresa la “tasa” a la cual ocurren los eventos en
sujetos de la población en riesgo en cualquier
momento.
• Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o
la rapidez con la que se desarrolla el evento en la
población.
Tasa: datos agregados
Densidad de incidencia: tasa obtenida de datos
individuales.
Tasa de incidencia o densidad de incidencia
62. Tasa de incidencia
basada en datos agregados
- Generalmente: lugar geográfico.
- Denominador: población promedio para un período
de tiempo dado.
- Población a mitad de período (para períodos no
muy largos y demográficamente estables).
- Población promedio:
- (N0 + N1) / 2
- N0 – ½ (eventos+pérdidas)
63. Tasa de incidencia basada en datos agregados.
Ejemplo
¿Cuál fue la tasa de (incidencia de) mortalidad por sida en
Barcelona en el año 1996 (población de 25 a 44 años)?
Población a riesgo: 206.192 personas de 25 a 44 años
Muertes por Sida: 235 personas de 25 a 44 años
Tasa de mortalidad: 235 personas/ 206.192 personas x año
= 0,001140 = 114,0 / 100.000 personas-año
64. Densidad de incidencia
basada en datos individuales
- Se tienen datos relativamente precisos del momento
en que se producen los eventos o las pérdidas para
cada individuo de una cohorte definida.
- Denominador: suma de los diferentes personas-
tiempo (períodos de riesgo) de cada uno de los
individuos a lo largo del tiempo.
65. Nuevos casos (t0,t)
Densidad Incidencia =
Personas-tiempo a riesgo (t0,t)
Personas – tiempo:
- Suma de tiempos que los individuos están a rieso de desarrollar
el evento.
- Las unidades a utilizar dependen del investigador. Los eventos
poco frecuentes suelen describirse en personas-año o un
múltiplo del mismo (100 o 1000 personas-año). En cambio en
los eventos más frecuentes (ej: la gripe) se pueden utilizar
personas-semana o personas-día.
Densidad de incidencia basada en datos individuales
66. Paciente
0 1 2
4
1 (24)
2 (6)
3 (18)
(15)
5 (12)
6 (3)
t seguimiento (años)
Paciente Años
Calcular el denominador, es decir, el
número de unidades de tiempo con que
contribuye cada individuo y el total
Densidad de incidencia basada en datos individuales
68. Condiciones:
· Las personas perdidas durante el seguimiento tienen
la misma probabilidad de sufrir el evento que las
personas que no se pierden.
· Las personas que se pierden lo hacen de forma
uniforme durante todos los años o periodo de
seguimiento.
· El riesgo de contraer la enfermedad o el evento es
uniforme durante todo el período.
Densidad o tasa de incidencia
69. • Estimación por intervalo
Intervalo de confianza (IC) del 95% :
TI = n/PT TI=tasa de incidencia
TI ± 1,96 * TI / PT n=nuevos casos
PT=personas-tiempo
Densidad o tasa de incidencia
70. Medición de la Velocidad con la que
aparece el daño durante el período
Se expresa en unidades de tiempo
DI =
Número de casos nuevos
Tiempo Persona
DI = Proporción de incidencia en el grupo de referencia
PIne = Proporción de incidencia entre los NO expuestos
PIe = Proporción de incidencia entre los expuestos
3. Densidad de Incidencia (DI)
73. Relación entre prevalencia e incidencia
Incidencia
Prevalencia
Mortalidad
Curación
Duración
de la
enfermedad
74. Relación entre prevalencia e incidencia
Determinantes de la prevalencia:
Incidencia
Duración de la enfermedad
Se puede derivar que:
Prevalencia = Incidencia x duración de la enfermedad
Ej.: Enfermedad con incidencia anual del 3%
Duración media (de Dx a curación o muerte) = 6 años
Prevalencia = 18%
Curación
Muertes
Incidencia
Prevalencia
75. Prevalencia e incidencia:
dos medidas diferentes de frecuencia
Prevalencia
• Probabilidad de padecer una
enfermedad
• Numerador: casos antiguos y
nuevos
• No necesita seguimiento
• Condicionada por la duración de la
enfermedad
• Poco útil para medir la frecuencia
de enfermedades agudas
• Mejor medida para estimar la
carga poblacional de una
enfermedad crónica
Incidencia
• Probabilidad de desarrollar una
enfermedad
• Numerador: sólo casos nuevos
• Necesita seguimiento en el tiempo
• Independiente de la duración de la
enfermedad
• Útil para medir la frecuencia de
enfermedades agudas
• Útil en la investigación de
relaciones causales
77. Recapitulación
2. Prevalencia
Número de casos o eventos que existen en una
población.
Prevalencia t = Nº casos t / población total t
Estimación puntual y por intervalo
78. Recapitulación
3. Incidencia
Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un
período específico de tiempo, en una población a riesgo de
desarrollar la enfermedad
• Incidencia acumulada (proporción de incidencia)
Riesgo de que se produzca el suceso
• Tasa de incidencia (densidad de incidencia)
Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al
tamaño de la población
• Con datos agregados
• Con datos individuales
Estimación puntual y por intervalo
80. INCIDENCIA
Casos Nuevos: Los eventos han
aparecido en el período y son
claramente nuevos.
PREVALENCIA
Casos Nuevos y Viejos: Entre los
eventos observados NO es
posible diferenciar nuevos de los
antiguos
Las mediciones de frecuencia
Mas importantes en epidemiología son:
82. RR Riesgo Relativo
RAF Riesgo Atribuíble al Factor
RAP Riesgo Atribuíble a la Población
RRA Reducción de Riesgo Absoluto
NNT Número Necesario a Tratar
OR Odds Ratio
3. Medidas para comparar
Incidencias
83. Riesgo en Epidemiologia
En epidemiología se denomina riesgo a
la probabilidad de ocurrencia de un
evento, típicamente enfermar, aunque
también morir, curar, etc
El riesgo constituye una medida de
probabilidad estadística de que en un
futuro se produzca una acontecimiento
por lo general no deseado.
84. En el caso de enfermedad …
Se define el riesgo como la
probabilidad de que un individuo, libre
de enfermedad y susceptible de ella, la
desarrolle en un periodo determinado,
condicionada a que el individuo no
muera a causa de otra enfermedad
durante el periodo.
85. Un factor de riesgo es cualquier
característica o circunstancia
detectable de una persona o grupo de
personas que se sabe asociada con un
aumento en la probabilidad de padecer,
desarrollar o estar especialmente
expuesto a un proceso mórbido
Factor de Riesgo
87. Los estudios epidemiológicos pueden medir
la contribución relativa de cada uno de
estos factores al desarrollo de la
enfermedad, así como la posible reducción
correspondiente en la enfermedad si se
elimina cada uno de los factores de riesgo.
88. La presencia de un factor de riesgo
significa un riesgo aumentado de presentar
en un futuro una enfermedad, en
comparación con personas no expuestas.
Predicción de
la Enfermedad
89. Si un factor de riesgo se conoce asociado
con la presencia de una enfermedad, su
eliminación reducirá la probabilidad de su
presencia
Prevención
90. Riesgo en Epidemiología
Para calcular el riesgo de que una exposición
de lugar a un efecto sobre la salud se realiza
un proceso de comparación de frecuencias
con la que la enfermedad se presenta en las
personas.
Existen dos tipos de comparaciones:
Absolutas
Relativas
92. Categoría N° de casos Años-persona de
observación
Tasa de
incidencia de
accidente
cerebrovascular
(*100.000)
No
fumadoras
70 395.594 17.7
Ex
fumadoras
65 232.712 27.9
Fumadoras 139 280.141 49.6
Total 274 908.447 30.2
Relación entre el consumo de tabaco y la tasa de incidencia de
accidente cerebro-vascular en una cohorte de 118.538 mujeres
Fuente: Colditz et al . 1988 RA FA RAP RA
93. Riesgo en Epidemiología
Comparación de Frecuencias Absolutas
Diferencia de Riesgo
Sinónimo: Riesgo Atribuible o Riesgo
Absoluto
Diferencia de las tasas de ocurrencia entre
los grupos expuestos y no expuestos.
95. Riesgo en Epidemiología
49.6 – 17.7 31.9 por 100.000 años-persona
El riesgo absoluto en relación a la tasa de incidencia
de accidentes cerebrovasculares entre las mujeres que
fuman y las que no fuman es de 31.9 por 100.000 años-
persona.
Diferencia de Riesgo o Riesgo Absoluto:
Tasa Expuestos – Tasa no Expuestos= Riesgo Absoluto
96. Es una medida de la magnitud de un
problema de salud pública causado
por la exposición.
Mide la incidencia del daño en la
población total.
Riesgo Absoluto
97. Riesgo en Epidemiología
Fracción Atribuible o Fracción Etiológica
(en los expuestos)
Cuando parece que una exposición es la
causa de una enfermedad determinada, la
fracción atribuible es la proporción de la
enfermedad en la población específica que
se eliminaría si no existiera exposición.
99. Fracción Atribuible o Fracción Etiológica
49.6 – 17.7 64%
49.6
X 100
Fracción atribuible al consumo de tabaco
para el accidente cerebrovascular en las
mujeres fumadoras es :
100. Interpretación:
El 64% de los accidentes
cerebrovasculares en las
fumadoras se debe a la exposición
( tabaco).
Por tanto es de esperar una reducción
de un 64% del riesgo de accidentes
cerebrovasculares en las mujeres
fumadoras si dejaran de fumar
101. La fracción atribuible en el grupo
expuesto establece el grado de
influencia que tiene la exposición
en la presencia de enfermedad
entre los expuestos
Es útil para valorar las
prioridades de acción en Salud
Pública.
102. Riesgo en Epidemiología
Riesgo Atribuible Poblacional
Es la proporción en la que se
reduciría la tasa de incidencia de la
enfermedad en el conjunto de la
población si se eliminara la exposición
103. Riesgo Atribuible Poblacional
Ip
In
IP - In
Ip
RAP
Tasa de incidencia de enfermedad
en la población
Tasa de incidencia de enfermedad en
los no expuestos.
x 100
104. Riesgo Atribuible Poblacional
RAP
30.2 –17.7
30.2
X 100 41.4%
Interpretación: La tasa de incidencia de la
enfermedad cerebrovascular en el total de
mujeres bajo estudio se reduciría en un
41.4% si se eliminara el TABAQUISMO en
la población en estudio.
105. Cuantifica el exceso de tasa de
enfermedad atribuible a la
exposición en el conjunto de la
población en estudio
Es la cantidad de riesgo que sufre
toda la población como
consecuencia de la exposición
106. Es una medida útil para determinar
la importancia relativa de la
exposición para la población en
conjunto
107. Riesgo en Epidemiología
Para calcular el riesgo de que una exposición
de lugar a un efecto sobre la salud se realiza
un proceso de comparación de frecuencias
con la que la enfermedad se presenta en las
personas.
Existen dos tipos de comparaciones:
Absolutas
Relativas
108. Riesgo Relativo o Razón de Riesgos
Es la razón entre el riesgo de que ocurra
una enfermedad en la población expuesta y
el riesgo en la no expuesta.
Se utiliza para valorar probabilidad de que
una asociación represente una relación
causal
RR
IE
IN
111. Compara la frecuencia con que
ocurre el daño entre los que
tienen el factor de riesgo y los
que no lo tienen
Riesgo Relativo
112. Indica la probabilidad de que se
desarrolle la enfermedad en los
expuestos a un factor de riesgo
en relación al grupo de los no
expuestos
113. Riesgo Relativo
Ejemplo
El riesgo relativo del cáncer del pulmón en
grandes fumadores con mucho tiempo de
exposición es, en comparación con los no
fumadores, de alrededor de 20.
Es un riesgo relativo muy alto que indica
que no es probable que la relación sea un
hallazgo casual
114. Tablas de contingencia
Enfermedad
Sí No Total
Exposición
Sí a b a+b
No c d c+d
Total a+c b+d a+b+c+d
Los hallazgos de muchos estudios epidemiológicos
pueden ser presentados en tablas 2 x 2
115. • RAZON DE DISPARIDAD
• RAZON DE DESVENTAJAS
• RAZON DE NOMIOS
• RAZON DE PRODUCTOS CRUZADOS
ODDS RATIO (OR)
116. Compara la desventaja (Odds) de enfermedad en
ambos grupos
OR =
ad
cb
a b
c d
ENFERMOS
NO
ENFERMOS
EXPUESTOS
NO
EXPUESTOS
Compara la frecuencia en que ambas variables
se encuentran relacionadas con EL EVENTO , y su relación de
asociación
ODDS RATIO (OR)
117. El riesgo solo puede medirse cuando se
dispone de incidencias
El riesgo puede estimarse con base en
las mediciones de prevalencia de los
estudios de Casos y Controles
ESTIMACIONES DE RIESGO
118. Los casos seleccionados representan la
totalidad de enfermos de una población
hipotética N (N puede ser o no
cuantificada)
Los controles son una proporción k de
esta población hipotética
K = n / N
ESTIMACIONES DEL RIESGO
EN ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES
119. K = n / N
a b
c d
EXPUESTOS
NO
EXPUESTOS
CASOS
CONTROLES
PI e = k
a
c x t
PI Ne = k
b
d x t
RR =
PI e
PI Ne b
d x t
a
c x t
k
k
= =
a / c
b / d
Si los casos son incidentes...
Estimaciones del Riesgo
en Estudios de Casos y Controles
120. El riesgo solo puede medirse cuando se
dispone de incidencias
El riesgo puede estimarse con base en
las mediciones de prevalencia de los
estudios de Casos y Controles
ESTIMACIONES DE RIESGO
121. Medidas de asociación de una tabla 2x2
Estudio cohorte: la medición del resultado es el
riesgo relativo (o razón de riesgos o razón de tasas)
– En estudios cohorte se inician con la exposición de
interés y luego se determina la tasa de desarrollo de
la enfermedad
– RR mide la probabilidad de tener la enfermedad si
estás expuesto en relación a aquellos no expuestos.
• RR = incidencia entre los expuestos/incidencia entre
los no expuestos
RR = a/(a+b)
c/(c+d)
122. Medidas de asociación de una tabla 2x2
– En un estudio de casos y controles, se inicia con el estatus de la
enfermedad y luego se estima la exposición
• RR es estimado debido a que los pacientes son
seleccionados sobre el estatus de la enfermedad y no
podemos calcular la incidencia basada en exposición
• El estimado es la razón de momios (OR) o la probabilidad
de tener la exposición si se tiene la enfermedad
relacionado a aquellos que no tienen la enfermedad
~RR = OR = a/c = ad
b/d bc
Estudio caso-control: el resultado medido es una estimación del
riesgo relativo o de la razón de momios (probabilidad relativa)
123. Riesgo atribuible o diferencia de riesgo
• En un estudio cohorte, podemos querer conocer el riesgo de
enfermedad atribuible a la exposición en el grupo expuesto,
esto es , la diferencia entre la incidencia de la enfermedad en el
grupo expuesto y el grupo no expuesto (exceso de riesgo)
AR = a/(a+b) – c/(c+d)
AR = 0: No hay asociación entre la exposición y la
enfermedad
AR > 0: Exceso de riesgo atribuible a la exposición
AR < 0: La exposición lleva un efecto protector
124. Porcentaje del riesgo atribuible
• En un estudio cohorte, podemos querer
conocer la proporción de la enfermedad
que podría ser prevenida por eliminar la
exposición en el grupo expuesto (fracción
atribuible o fracción etiológica)
Si la exposición es preventiva,
calcule la fracción preventiva
AR% = AR/[a/(a+b)] x 100
125. Riesgo atribuible a la población
• En un estudio cohorte, podemos querer conocer el
riesgo de la enfermedad atribuible a la exposición
en la población en estudio completa o la
diferencia entre la incidencia de la enfermedad en
la población del estudio completa y la del grupo
no expuesto
PAR = (a+c)/(a+b+c+d) – c/(c+d)
Para estimar PAR para una población más allá del grupo
en estudio, debemos conocer la prevalencia de la
enfermedad en la población total.
126. Porcentaje del riesgo
atribuible a la población
• En un estudio cohorte, podemos querer
conocer la proporción de la enfermedad
que podría ser prevenida eliminando la
exposición en la población en estudio
completa
PAR% = PAR/[(a+c)/(a+b+c+d)] x 100
127. Resúmen de cálculos del riesgo atribuible
En grupo
expuesto
En total de la
población
Incidencia
atribuíble a la
exposición
Ie – In
AR
Ip – In
PAR
Proporción de la
incidencia
atribuíble a la
exposición
Ie – In
X 100
Ip – In
X 100
Ie Ip
AR% PAR%
128. Comparando riesgo relativos
Fumadores No-fumadores
Ca Pulmón 140 10
Enf. Coronaria 669 413
Riesgo relativo (riesgo relativo, razón de riesgo) Ie/In:
CaP = 14.0; Enf. Coronaria = 1.6
Fumadores son 14 veces más probable que desarrollen CaP que los
no fumadores
Fumadores son 1.6 veces más probable que desarrollen Enf.
Coronaria que los no fumadores
Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 Médicos
Masculinos Británicos
Tabaquismo es un más fuerte factor de riesgo
para Cáncer de pulmón que para enfermedad
coronaria
129. Fumadores No-fumadores
Ca Pulmón 140 10
Enf. Coronaria 669 413
Riesgo atribuible diferencia de riesgos, fracción
etiólógica) Ie- In: CP = 130; CHD = 256
El exceso de cáncer de pulmón atribuible a tabaquismo es 130
per 100,000. El exceso de EC atribuible a tabaquismo es 256 per
100,000
Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 para
Médicos Masculinos Británicos
Comparando riesgos atribuibles
Si tabaquismo es causal, eliminar los cigarros
deberá salvar más fumadores de enfermedad
coronaria que de cáncer de pulmón
130. Fumadores No fumadores
Ca de pulmón 140 10
Enf. coronaria 669 413
Riesgo atribuible%=[(Ie-In)/Ie] x 100: Ca pulmón = 92%; Enf.
coronaria = 38%
Casi el 92% de los ca de pulmón podrían ser eliminados si los
fumadores en este estudio, no fumaran
Casi 38% de enf. Coronaria podría ser eliminada si los
fumadores en este estudio, no fumaran
Comparando porcentajes del riesgo atribuible
Tasa de muerte ajustada por edad por 100,000 para médicos masculinos británicos
Si tabaquismo es causal, eliminado el uso de cigarros se
evitarían el doble de la proporción de fumadores del ca
de pulmón que de enfermedad coronaria
