Conceptos básicos utilizados en epidemiología. Así como las medidas más comunes, tales como razones, proporciones y tasas.

1. Terminología
Epidemiológica
DR. ABELARDO MÉNDEZ

2. Epidemiología y evolución
Epidemiología Antigua
◦ Recuento de la historia
Epidemiología Moderna
◦ Nace en el siglo XIX
◦ Avances en la medicina
◦ Sistemas de atención en salud
◦ Comportamiento de la enfermedad
◦ Epidemias.

3. Tres eras de la epidemiología
moderna
Era Sanitaria estadística Epidemiología de las
enfermedades
infecciosas
Epidemiología de las
enfermedades
crónicas
Nueva era
ecoepidemiológica
Paradigma Miasmas:
emanaciones
nocivas del suelo,
aire y agua,
causantes de
envenenamientos.
Teoría de los
gérmenes.
Microorganismos
que cusan
enfermedades
específicas.
Caja negra.
El resultado
relaciona con la
exposición, sin
necesidad de
factores
intervinientes o
patogénesis.
Cajas Chinas:
Todo se basa en
sistemas incluidos
dentro de otros,
relacionados
íntimamente
entre sí y
organizados por
jerarquías.
Primera mitad
Siglo XIX
Epidemiología Moderna
Segunda mitad
Siglo XIX
Siglo XX
Finales de los 80
Siglo XXI

4. Conceptos y definiciones
epidemiológicas
Estadística
• Disciplina que se ocupa de la recopilación, organización,
procesamiento y análisis de los datos para describir situaciones,
así como para realizar inferencias y probar hipótesis.
Bioestadística
• Es la aplicación específica de las herramientas estadísticas para el
manejo de los datos que proceden de las ciencias biológicas o
médicas.
• Descriptiva- Muestra datos
• Inferencial- Proyecta a la población.

5. Conceptos y definiciones
epidemiológicas
• Colección de entidades de interés para una investigación o un fin
específico.
Población:
• Parte representativa de la población.
Muestra:
• Medida descriptiva calculada a partir de la población.
Parámetro:
• Medida descriptiva calculada a partir de una muestra.
Valor estadístico:

6. Conceptos y definiciones
epidemiológicas
Inferir:
• Generalizar los hallazgos en una muestra → población
general.
• Permite tomar decisiones a partir de una pequeña
porción de ella.
• Tiene dos áreas:
• Estimación
• Prueba de hipótesis

7. Conceptos y definiciones
epidemiológicas
Estimación: Proceso por medio del cual se calcula, a
partir de datos de una muestra, valores
estadísticos que se aproximan al parámetro
correspondiente de la población.
Prueba de
hipótesis:
Consiste en demostrar una proposición
acerca de una o más poblaciones.

8. Conceptos y definiciones
epidemiológicas
Observaciones y mediciones:
• Son valores resultantes de los procedimientos de medida de las variables.
Validez:
• Es cuando los datos obtenidos corresponden al verdadero estado del
fenómeno que está siendo medido.
Confiabilidad:
• Es cuando los datos obtenidos de repetidas mediciones de un fenómeno
estable dan resultados similares.

9. Medidas epidemiológicas
Razón
◦ Relación entre dos cantidades.
◦ Es el número de observaciones de un grupo con
determinada característica, dividido por el número de
grupo sin esa característica.
Razón =
𝑎
𝑏
◦ Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres
◦ ¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M)
◦ ¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H)

10. Medidas epidemiológicas
Razón
◦ Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres
◦ ¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M)
◦ Razón (H:M) → a = 15, b = 30
◦ 𝑅𝑎𝑧ó𝑛 𝐻: 𝑀 = 15: 30 =
15
30
= 0.5
◦ También puede expresarse como H:M = 1:2
◦ Lo que significa que hay “Un hombre por cada dos mujeres”

11. Medidas epidemiológicas
Razón
◦ Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres
◦ ¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H)
◦ Razón (M:H) → a = 30, b = 15
◦ 𝑅𝑎𝑧ó𝑛 𝐻: 𝑀 = 30: 15 =
30
15
= 2
◦ También puede expresarse como M:H = 2:1
◦ Lo que significa que hay “Dos mujeres por cada hombre”

12. Medidas epidemiológicas
Proporción
◦ Es una razón, el numerador está incluido en el
denominador
◦ Es el número de observaciones específicas de un grupo,
dividido por el total de observaciones del grupo, donde
los datos del numerador están incluidos en el
denominador.
Proporción =
𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯

13. Medidas epidemiológicas
Proporción
◦ Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres
Total = 30 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 + 15 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 = 45 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 =
15
45
=
1
3
= 0.33
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 =
30
45
=
2
3
= 0.67
Para mejor comprensión se puede expresar como un valor porcentual %
◦ 33% de las personas son hombres
◦ 67% de las personas son mujeres
Nota: la suma de todas las proporciones siempre es la unidad (1) lo que
equivale al 100%

14. Medidas epidemiológicas
Proporción
◦ Ejemplo: En un grupo de 20000 pacientes con
tuberculosis(TB), 5000 son mujeres y 15000 son hombres la
proporción de mujeres con TB es:
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑇𝐵 =
5000
20000
=
1
4
= 0.25
Interpretación
◦ Forma # 1: el 25 % de los pacientes con TB son mujeres
◦ Forma # 2: un cuarto de la población con TB es mujer

15. Medidas epidemiológicas
Tasa
◦ Es una proporción poblacional multiplicada por un factor
de base diez: 1000, 10000 o 100000, etc.
◦ Medida más común
◦ Tasa verdadera, un cambio por unidad de tiempo
◦ Algunas tasas usadas en epidemiología no son verdaderas
tasas, sino proporciones.
Tasa × cada 10 𝑛 =
𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
∗ 10 𝑛
Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯

16. Medidas epidemiológicas
Tasa de
ataque:
Proporción de la población que se enferma después de una
exposición específica.
Tasa de ataque × cada 10 𝑛
=
𝐸𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜𝑠
𝐸𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠
∗ 10 𝑛
Tasa de
mortalidad
general:
Proporción de personas que fallecen respecto al total de la
población.
Tasa de mortalidad 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙 × cada 10 𝑛
=
𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛
∗ 10 𝑛

17. Medidas epidemiológicas
Tasa de
mortalidad
particular:
Proporción de personas con una característica particular que mueren respecto
al total de personas que tienen esa característica.
Tasa de mortalidad 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 × cada 10 𝑛
=
𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐í𝑓𝑖𝑐𝑎
∗ 10 𝑛
Tasa de
letalidad:
Proporción de personas que mueren por una enfermedad entre los
afectados por la misma en un periodo y área determinados.
Tasa de letalidad × cada 10 𝑛 =
𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠
𝐸𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜𝑠
∗ 10 𝑛

18. Medidas epidemiológicas
Tasa
◦ Ejemplo: en un estudio sobre consumo de ASA e IAM en un grupo de
11037 personas, 139 sufrieron IAM en el año de observación. La tasa
anual por cada 10000 pacientes que tomaba ASA fue:
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
139
11037
∗ 10000
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.01259 ∗ 10000
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 126
Interpretación
◦ La Tasa de IAM es de 126 por cada 10000 pacientes que consumen ASA

19. Medidas epidemiológicas
Tasa
◦ Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20
murieron.
Tasa de mortalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
20
11037
∗ 10000
Tasa de mortalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.0018 ∗ 10000
Tasa de mortalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 18
Interpretación
◦ La Tasa de mortalidad por IAM es de 18 por cada 10000 pacientes que
consumen ASA

20. Medidas epidemiológicas
Tasa
◦ Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20
murieron.
Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
20
139
∗ 10000
Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.14388 ∗ 10000
Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 1439
Interpretación
◦ La Tasa de letalidad por IAM es de 1439 por cada 10000 pacientes que
consumen ASA

21. Ejercicio
En un estudio se quiere investigar Neumonía/Bronconeumonía en tres
poblaciones durante la observación de un año. Se hizo la observación
durante el año 2016 obteniendo los siguientes datos:
Fuente: Memoria de labores 2016 (Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social)
Para tasas por cada 100000 habitantes, responda las siguientes preguntas:
◦ ¿En qué población se enferman más?
◦ ¿En qué población están muriendo más personas?
◦ ¿En qué población la Neumonía/Bronconeumonía ha sido más letal?
Quetzaltenango
880963 habitantes
Casos reportados 3767
Muertes reportadas 307
Totonicapán
553363 habitantes
Casos reportados 2302
Muertes reportadas 523
Huehuetenango
1300702 habitantes
Casos reportados 10714
Muertes reportadas 659

22. Gracias por su
atención!!!