1. 3
Capítulo 3
Medición en Epidemiología
Profesora titular:
M. en C. Paola Adanari Ortega Ceballos
Coordinación: Mtra. María de Lourdes Alemán Escobar
Tutores:
Dr. Héctor Eduardo Velasco Mondragón
MSP. Luis Enrique Rodríguez de Mendoza
Autores: Héctor Eduardo Velasco Mondragón
Luis Enrique Rodríguez de Mendoza
Aurelio Cruz Valdez
Paola Adanari Ortega Ceballos

2. 4
CAPITULO 3
Objetivo general:
Que el alumno identifique los elementos metodológicos necesarios
para la detección y cuantificación de daños de salud, aplicando
diversas medidas epidemiológicas con la finalidad de prevenir
y controlar los problemas de salud pública que aquejan a la población.
3. Medición en epidemiología
3.1. Cifras absolutas
3.2. Cifras relativas
3.2.1. Razón.
3.2.2. Proporción.
3.2.3. Tasa.
3.3. Tipos de medidas
3.3.1. Medidas de frecuencia
3.3.2. Medidas de asociación
3.3.3. Medidas de impacto potencial
3.4. Ajuste de tasas
3.4.1. Ajuste de tasas por el método directo
3.4.2. Ajuste de tasas por el método indirecto

3. 5
3. Medición en epidemiología
Introducción
Dentro de la infraestructura en salud, así como en la investigación
de daños en el proceso salud-enfermedad o eventos en salud, la
medición de éstos procesos, nos permiten averiguar el nivel de
salud de la población, son de gran ayudad e importancia para la Planeación y
Evaluación de los recursos destinados al ramo de la salud, la información que se
genera en cuanto a la morbilidad y mortalidad debe ser recolectada y analizada de la
mejor manera posible para implementar propuestas y acciones útiles y adecuadas,
que generen beneficios a la comunidad.
A continuación definiremos algunas de las medidas más utilizadas desde el punto de
vista de la epidemiología.
3.1. Cifras absolutas. Describen el conteo simple de un evento sin relacionarse con
otras características, tiene utilidad dentro de los sistemas de salud en cuanto a la
magnitud que refieren, ya que en base a estas medidas se planifican acciones
inmediatas. Son obtenidas en base a las estadísticas vitales, por ejemplo permiten
hacer conjeturas sobre el volumen de consulta en una unidad hospitalaria, centro de
salud, programan acciones en cuanto a la detección de algún evento de morbilidad
en la población expuesta, etc.
3.2. Cifras relativas. Estas son de mayor utilidad que las cifras absolutas ya que
nos brindan mayor información y comprensión de la problemática de salud dentro de
una población específica a cualquier nivel de atención. Dentro de estas medidas
tenemos: las razones, las proporciones y las tasas.
3.2.1. Razón. Expresa la relación existente entre dos eventos de diferente
naturaleza. Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el
denominador. Ejemplo:
Hipertensos controlados con dieta
Hipertensos no controlados con dieta
La utilidad de multiplicar por K (constante) es hacer más comprensibles nuestros
resultados. La multiplicación por la K dependerá de la magnitud tanto del numerador
como del denominador, y esta estará siempre dada por múltiplos de 10 (10n; n> 1).
3.2.2. Proporción. Es un tipo específico de razón, pero aquí siempre estará incluido
el numerador dentro del denominador. Ejemplo:
Hipertensos controlados con dieta x K
Población de hipertensos
3.2.3. Tasa. Es una razón que mide la velocidad de cambio de un evento en relación
a un factor de riesgo que normalmente es el tiempo. La tasa mide la velocidad de
aparición de casos de enfermedades, defunciones, curaciones o de diferentes
factores de riesgo, como son la aparición de nuevos casos de consumo de tabaco.

4. A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de
sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en
riego de sufrir el evento. El denominador de la tasa se estima a partir de la suma de
los periodos de todos los individuos. Las unidades de tiempo pueden ser horas, días,
meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia.
6
Número de veces que ocurre o se encuentra el
Tasa: evento en un intervalo de tiempo determinado x K
Suma del tiempo de cada individuo en riesgo de
enfermar en el periodo de estudio
Así por ejemplo, la tasa de letalidad es el número de defunciones asociadas a un
problema de salud dividido por el número de personas diagnosticadas del mismo
problema durante un período de tiempo que se especifica.
Dentro de la Salud Pública las Tasas que cotidianamente se utilizan están referidas
a la mortalidad, morbilidad, letalidad y a la fecundidad.
Una tasa frecuentemente referida dentro de los Servicios de Salud es la tasa cruda o
bruta de mortalidad, la que se calcula en general para un año y se incluye en el
numerador al total de defunciones por todas las causas, edades y sexo en una área
determinada y el denominador a la población total de esa área a mitad del período
mencionado.
Ejemplo: Para calcular la tasa cruda o bruta de mortalidad general en una
Jurisdicción “X” durante el período de un año calendario, tendremos que conocer el
número total de defunciones registradas que ocurrieron en ese año por todas las
causas y grupos de edad de los dos sexos y dividirlo entre el número total de la
población a mitad de período de esa Jurisdicción “X” y multiplicarlo por una
constante (K) que generalmente es por 1,000.
Así si ocurrieron 300 defunciones en una Jurisdicción “X” por todas las causas y
grupos de edad, en un período de un año y sabemos que la población de esa
Jurisdicción a mitad de período fue de 60,000 habitantes entonces tendremos que
hacer la siguiente operación:
Tasa de mortalidad general de la Jurisdicción “X” = 3 0 0 = .005 (1000)= 5
60,000 (1 año)
Tasa de mortalidad general de la Jurisdicción “X” = 5 defunciones por cada 1,000
habitantes en un período de un año.

5. 7
3.3. Tipos de medidas
Dentro de la epidemiología existen tres diferentes tipos de medidas:
frecuencia, asociación y de impacto potencial.
Medidas de frecuencia:
Prevalencia
Incidencia Acumulada
Tasa de Incidencia
Medidas de asociación relativa:
Razón de tasas de Incidencia
Razón de Incidencia Acumulada
Razón de Momios
Razón de Prevalencias
Medidas de Impacto Potencial:
Riesgo atribuible en expuestos
Riesgo atribuible poblacional
3.3.1. Medidas de frecuencia
Este tipo de medidas nos reflejan la ocurrencia relativa de la enfermedad o evento
en la población, es decir nos indican que tan frecuentes son en relación con el
tamaño de la población en riesgo. Son utilizadas para describir la situación de salud
de poblaciones y predicen el curso y la magnitud de la ocurrencia en esas
poblaciones y nos ayudan en la elaboración de las otras medidas.
Prevalencia. Es una proporción de la población (anteriores y nuevos) que
padece algún evento o enfermedad en un momento o período determinado.
Número de casos existentes de una enfermedad
Prevalencia= en una población definida en un punto en el tiempo x K
Número de personas en la población en estudio
durante el mismo punto en el tiempo.
Ejemplo: se desea saber cual fue la Prevalencia de desnutrición en una Localidad
Estado de Chiapas que tuvo una población de 2,500 habitantes durante el año de
1996, y que el total de casos de esa enfermedad para ese año fue de 180.
Si despejamos la fórmula nos darán los siguientes números
Prevalencia= 80 x 1,000 =0.032 (1,000)= 32
2,500

6. La prevalencia de desnutrición en 1996 en esa localidad del estado de Chiapas fue
de 32 casos por cada 1,000 habitantes al momento de realizar el estudio.
Prevalencia lápsica o de período. Es otra manera de calcular la magnitud de
algún evento o enfermedad en un lapso o período de tiempo y se calcula igual que la
Prevalencia general la única diferencia es que se suman los casos iniciales y los
nuevos en ese espacio de tiempo que se desea calcular.
8
Prevalencia lápsica = Total de casos del período (iniciales y nuevos) x K
Total de la Población durante ese período de tiempo
Ejemplo: en un municipio del Estado de Chihuahua se contaba al inicio del año de
1994 con 55 casos de fluorosis dental, durante el año de 1995 se diagnosticaron 75
casos y para el año de 1996 se presentaron otros 70 casos, la población total de
este Municipio es de 125,000 habitantes en ese período. Si se desea saber cuál fue
la Prevalencia lápsica de este padecimiento, para un período comprendido de los
años 94 al 96;
Se calculará de la siguiente manera:
Prevalencia lápsica = Casos iniciales + casos nuevos durante el período x K
(Período 94 - 96) Población Total durante ese período de Tiempo (94-96)
Prevalencia lápsica (94-96) = 55 + 75 + 70 x K
125, 000 hab. Durante ese período
Prevalencia lápsica = 200 = 0.016 X K (1000)
125,000 hab.
Prevalencia lápsica = 1.6
La prevalencia de fluorosis durante el período de 1994 a 1996 en la Jurisdicción del
Estado de Chihuahua fue de 1.6 casos por cada 1,000 habitantes.
Factores que hay que considerar cuando se calcula e interpreta una medida de
frecuencia como la Prevalencia.
Existen diferentes factores que pueden influir en aumentar o disminuir la
prevalencia.
La aumentan. La duración de la enfermedad, el aumento en el número de casos
nuevos, la posibilidad de diagnosticar mejor una enfermedad, dado que con el
avance de la ciencia y la tecnología cada día esto va cambiando, la llegada de
personas enfermas, así como la salida de personas sanas de nuestra población, la
duración prolongada de la enfermedad, entre otras.
La disminuyen. La letalidad de la enfermedad ya que si esta es alta nos va a reportar
resultados menores, otra causa sería la duración de la enfermedad o el evento

7. medido, ya que si es corto su período en muchas ocasiones cuando estamos
tratando de hacer los cálculos estamos subestimando la prevalencia, la salida de los
casos a otros lugares o la llegada de personas sanas nos estarán ocasionando
también esta disminución.
Incidencia Acumulada.- Mide el riesgo de un individuo de pasar del estado de
sano a enfermedad en un período de tiempo determinado. Es la probabilidad de
pasar de sano a enfermo dado que se este expuesto a un factor de riesgo.
Para poder calcular la incidencia acumulada siempre se parte de individuos libres de
la enfermedad. Es un seguimiento en el tiempo para cuantificar los casos nuevos de
un evento o enfermedad en un lapso determinado.
La fórmula para poder calcular la Incidencia Acumulada es la siguiente:
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Incidencia Acumulada= No.casos nuevos enfermedad en período tiempo x K
Población en riesgo de enfermedad
al inicio período estudiado
Ejemplo: En 1981, se reclutó un grupo de 5,000 mujeres sanas de 45 a 75 años a
las cuales se les siguió durante 5 años. En ese período se diagnosticaron 20 casos
nuevos de cáncer de mama.
Incidencia Acumulada= 20 x K= 0.004 x K (1,000)= 4 por cada 1,000 habitantes.
5,000
El riesgo de desarrollar cáncer de mama en esta población durante el período de 5
años fue de 4 por cada 1,000 habitantes.
Tasa de Incidencia. Este tipo de medida de frecuencia refleja la velocidad a la
que ocurre el cambio de salud a enfermedad en una población; también puede
decirse que mide el “poder patógeno” de una enfermedad.
La fórmula para calcularla es la siguiente:
No. de casos nuevos de enfermedad procedentes de una
Tasa de incidencia= Población definida en un período de tiempo determinado x K
Sumatoria de tiempo-persona en riesgo durante este período.
Tiempo-persona en riesgo es igual a la suma del tiempo en riesgo de contraer la
enfermedad de cada individuo en la Población. Es el tiempo durante el cual el
individuo permanece en el grupo de estudio libre de la enfermedad, y por lo tanto
está en riesgo de padecerla.
Se deben sumar todos los períodos de tiempo en riesgo de todos los individuos.
El valor total del tiempo en riesgo puede calcularse de manera aproximada y
generalmente satisfactoria multiplicando el tamaño de la población estudiada por la

8. duración del período de observación, su dimensión es por unidad de tiempo de
observación.
Ejemplo:
Se estudió a un grupo de 250 médicos de un hospital de la Secretaría de Salud que
tenían el hábito de fumar durante un período de seguimiento de 3 años. Al final del
estudio se comprobó mediante pruebas específicas que 25 de ellos presentaban
problemas pulmonares.
Para calcular la Tasa de Incidencia, tendríamos que despejar la fórmula de la
siguiente manera.
10
Casos nuevos de la enfermedad = 2 5
Tiempo persona en riesgo = 250 médicos por 3 años de seguimiento = 750
Tasa de incidencia = 25 casos nuevos x K (100) = 0.033 = 3 por cada 100 años en
250 médicos x 3 años = 750 riesgo
El número de individuos que enfermaron en esta población es de 3 por cada 100
años persona en observación o en riesgo.
Letalidad. Es la proporción de individuos que mueren a causa de una
enfermedad del total de individuos que la padecen.
Letalidad: No. de defunciones en relación con el problema de salud x K
No. de personas diagnosticadas del problema de salud
Ejemplo: Durante el año de 1996 en un Hospital del Seguro Social se presentaron 4
defunciones dentro de 80 pacientes de SIDA, si se quiere calcular la Letalidad de la
enfermedad para ese año se calcularía de la siguiente forma:
Letalidad por Sida= 4 = 0.05 x K (100)=5 de cada 100 pacientes de SIDA fallecieron
80 durante el año de 1996 en este hospital.
3.3.2 Medidas de asociación
Estas medidas estiman la magnitud de la asociación entre la exposición y la
enfermedad e indican cuán mayor es la probabilidad de que el grupo expuesto
desarrolle la enfermedad respecto al no expuesto.
Reflejan la magnitud de la asociación estadística entre un factor bajo estudio (factor
de riesgo) y un evento o enfermedad. Típicamente involucran una comparación
cuantitativa de dos medidas de frecuencia, se utilizan para elaborar inferencias
causales.
Dentro de estas medidas de efecto o de asociación las más usuales son: la Razón
de Momios (RM), el Riesgo Relativo (RR) y la razón de Tasas, existen otras de
diferencia de riesgo como la Diferencia de riesgos, de Prevalencias o de tasas pero
se usan poco actualmente.

9. Para poder calcular este tipo de medidas de asociación en primer lugar es
conveniente introducir todos nuestros datos en una tabla de contingencia,
cuadricelular o también llamada de 2 x 2.
11
DAÑO A LA SALUD
R CASOS NO CASOS
I EXPUESTOS a b Ni
E NO EXPUESTOS c d No
S
G
Mi Mo N
O
En la tabla cuadricelular o de cuatro celdillas se introducen los datos de la siguiente
manera:
Celda a se colocarán todos las personas que presenten la enfermedad o el daño a la
salud y que tengan también presente el factor de riesgo o de exposición.
Celda b se colocarán los individuos que presenten la exposición a un factor de
riesgo pero que no presenten la enfermedad o el daño a la salud.
Celda c se colocan a todas las personas que no presentan la exposición pero que si
presenten la enfermedad o el daño a la salud, y
Celda d se introducirán todas las personas que ni sean casos ni tengan la
exposición es decir individuos sanos y no expuestos.
En el final de la columna de casos (Mi) se colocará el total de casos de la
enfermedad o el daño a la salud, en la columna de los no casos (Mo) se colocará al
total de los no casos, en el final del renglón de expuestos (Ni) se colocará el total de
personas que tienen la exposición, en el final del renglón de los individuos no
expuestos de colocará el total de personas que no presenten la exposición al factor
de riesgo (No), y en el extremo más inferior de la tabla se colocará el total de los
individuos del estudio o de la muestra estudiada (N).
Es importante señalar que siempre las sumas de todas las celdas tendrán que
coincidir con la N o tamaño de la población.
Razón de momios. Indica cuantas veces es mayor (o menor, si la exposición
está asociada a un riesgo reducido) la probabilidad de que los casos hayan estado
expuestos al factor en estudio en comparación con los controles. Razón de momios,
se calculan para estudios epidemiológicos del tipo de los Transversales y de los
casos y controles.
La fórmula para calcularse es: R M = a x d
b x c

10. Riesgo relativo. Se utiliza como una medida de fuerza etiológica. Su cálculo
solo se puede efectuar en estudios epidemiológicos de Cohorte, que son estudios de
seguimiento en el tiempo y que parten siempre de personas que no presentan la
enfermedad pero que están expuestas a un factor de riesgo.
La fórmula para calcularse es: R R = a / NI
12
c / NO
Razón de Tasas. Se calcula para estudios epidemiológicos de Cohorte, y nos
reflejan con que velocidad se nos están enfermando más los que tienen la
exposición contra los que no tienen este atributo en un período de tiempo de
observación.
a / LI
Fórmula = R T = _______
c / LO
Para calcular:
LI se multiplica Ni por el tiempo de seguimiento (meses, años, etc.)
LO se multiplica No por el tiempo de seguimiento (meses, años, etc.)
Interpretación de las medidas de asociación
Cuando al calcular estas medidas el resultado es un valor de:
1.0 Indica que las incidencias de la enfermedad en los grupos expuestos y no
expuestos son idénticas y por tanto no se observa una asociación entre la
exposición y la enfermedad.
> a 1.0 Indica una asociación positiva, o un mayor riesgo entre los expuestos.
< a 1.0 Indica una asociación negativa, inversa, factor protector o un menor riesgo
entre los expuestos.
Ejemplo: cuando se encuentra un valor superior a 1 se interpreta como la
probabilidad tantas veces mayor de presentar la enfermedad entre quienes están
expuestos contra los que no lo están.
Ejemplos
Cálculo de Razón de Momios (RM)
La relación entre el uso de estrógenos conjugados (factor de riesgo) y el riesgo de
cáncer de endometrio (evento o enfermedad). En un estudio ficticio se examinó en
188 mujeres de 40 a 80 años con cáncer de endometrio (MI) y 428 controles de
edad similar hospitalizadas por enfermedades no cancerosas (MO). El estudio se
realizó en un hospital de la ciudad de Guadalajara, Jalisco, entre 1978 a 1983. El
39% de los casos (a) y el 20% de los controles (b) tenían historia de consumo de

11. estrógenos conjugados. Con estos datos se puede ya elaborar una tabla
cuadricelular que quedará de la siguiente manera:
13
CANCER DE ENDOMETRIO
ESTRÓGENOS Casos No casos
CONJUGADOS Expuestos 73 86 159 Ni
No expuestos 115 342 457 No
188
Mi
428
Mo
616 N
Razón de Momios = a x d = 73 x 342 = 24,966 = 2.5
b x c 86 x 115 9,890
Por lo tanto se puede decir que existen 2.5 veces más riesgo de padecer cáncer de
endometrio entre las mujeres que consumieron estrógenos conjugados respecto a
los no expuestos en la población estudiada.
Cálculo de Riesgo Relativo (RR)
Se hizo un seguimiento de mujeres embarazadas para estudiar si el tabaquismo
durante el período gestional es un factor de riesgo que este asociado al bajo peso al
nacer, para lo cual se estudio a un grupo de mujeres durante su embarazo que
asistían cotidianamente a un hospital de Gineco-obstetricia del Seguro Social en la
Ciudad de México, D.F. El total de mujeres fue de 250, mediante una serie de
cuestionarios 110 reportaron ser fumadoras habituales, 140 no presentaban este
factor de riesgo; 45 de las fumadoras durante su seguimiento se comprobó que
tuvieron niños con bajo peso al nacer, 28 de las no fumadoras dieron a luz niños
con bajo peso al nacer.
Con los datos antes mencionados, calcular la medida de asociación correspondiente,
que en este tipo de estudio (cohorte) es el riesgo relativo ya que se trata de un
estudio de seguimiento.
Datos: N= 250;
Expuestas (Ni) = 110
No expuestas (No) = 140
Total de casos (Mi) = 45 + 28 = 73
Casos expuestos (a) = 45
Casos no expuestos(c) = 28
NIÑOS CON BAJO PESO AL NACER
Casos No casos
Expuestos 45 65 110 Ni
No expuestos 28 112 140 No
73
Mi
177
Mo
250
N

12. 14
Si despejamos la Fórmula para: RR = a/Ni = 45/110 = .409 = 2.04
c/No 28/140 .200
Las mujeres fumadoras tienen 2 veces mayor riesgo de tener niños de bajo peso al
nacer respectos a mujeres que no fuman en el grupo de estudio.
3.3.3. Medidas de impacto potencial
Indica cuántos casos pueden ser atribuibles a una exposición determinada,
suponiendo que la relación entre la exposición y la enfermedad sea causal.
Estas medidas epidemiológicas también se les conocen como Riesgo atribuible, se
utilizan para estimar la proporción de casos observados en una población que son
debidos al factor bajo estudio y nos sirven para predecir el impacto de una
intervención o cambio en el estado de salud de una población. Pueden ser derivadas
tanto de las medidas de frecuencia como de las de asociación.
Este tipo de medidas también nos indican que tanta carga de enfermedad es
atribuible a un factor de riesgo.
Existen dos tipos de medidas de impacto potencial: El riesgo atribuible en expuestos
y el riesgo atribuible poblacional.
Las fórmulas para calcularlas son las siguientes :
Riesgo atribuible en expuestos = (RM - 1) Para estudios de tipo trasversal o de
(RAE) (RM) casos y controles.
(RR - 1) Para estudio de Cohorte.
(RR)
Riesgo atribuible poblacional = a X RM - 1
(RAP) Mi RM Para estudios de tipo transversal
o de casos y controles
Riesgo atribuible poblacional = a X RR - 1
(RAP) Mi RR Para estudios de cohorte
Como podemos observar en las fórmulas de las medidas de impacto potencial, la
medida de asociación (RM o RR) se substituyen de la fórmula, todo depende del
tipo de estudio del que estemos abordando, lo que siempre hay que tener presente,

13. es que para poder elaborar estas medidas de impacto potencial, tendremos primero
que calcular nuestra medida de asociación, la cual deberá de tener un valor mayor
de 1, para que exista asociación estadística y así poder calcular nuestra medida de
impacto potencial, ya que de no existir asociación entre el factor bajo estudio y el
evento o enfermedad no se puede calcular este tipo de medidas.
Este tipo de medidas siempre deberán trasformarse a porcentajes (%)
Ejemplo: Si retomamos el caso anterior en donde calculamos el RR y que teníamos
como factor de riesgo a mujeres embarazadas fumadoras y como el daño a la salud
el tener niños con bajo peso al nacer y que obtuvimos un RR= 2.0, podríamos
calcular las medidas de impacto potencial de la siguiente manera:
RAE = RR – 1 substituyendo valores RAE = 2.0 – 1.0 = 0.50 = 50%
15
RR 2.0
Este resultado o se interpreta de la siguiente manera se reduciría hasta en un 50 %
la frecuencia de los casos expuestos (a) si se eliminará el factor de riesgo o sea que
las mujeres fumadoras no hubiesen tenido este factor de riesgo.
También se pude decir que 50% es el peso que tiene el factor de riesgo sobre el
daño a la salud en cuanto a los casos expuestos (a)
Para el cálculo del riesgo atribuible poblacional se calcula de la siguiente manera:
RAP = a X RR – 1 substituyendo valores RAP = 45 X 2.0 – 1.0
Mi RR 73 2.0
RAP = (0.61) x (0.50) = 0.30 = 30 %
Este resultado se interpreta de la siguiente manera: se reduciría hasta en un 30% la
frecuencia de los casos poblacionales si se eliminara el factor de riesgo dentro de la
población, o también se puede decir que es el peso que tiene sobre el daño a la
salud este factor de riesgo en los casos poblacionales
3.4. Ajuste de tasas
Cuando se tiene información epidemiológica en forma de tasas
de diferentes poblaciones, al momento de compararlas hay que
tomar en consideración variables que pudieran estar influyendo en las
diferencias encontradas y que pudieran llevar a una apreciación equivocada de
éstas, estas variables se llaman “confusoras”.
Las poblaciones humanas pueden ser muy diferentes en cuanto a edad, sexo, nivel
socioeconómico, raza, etc.; éstas variables pueden influir en la asociación entre una

14. característica o potencial factor de riesgo y el evento de salud y por lo tanto
confundir dicha asociación.
Para controlar este fenómeno denominado confusión, se han desarrollado
procedimientos que permiten contar con elementos que hacen válida una
comparación. Entre estos procedimientos se encuentra el ajuste de tasas en sus dos
modalidades: método directo e indirecto.
El ajuste de tasas es un procedimiento que permite establecer cuáles serían las
tasas de una enfermedad en caso de que las dos poblaciones a comparar fueran
iguales en la distribución de una tercera variable (edad, sexo, escolaridad, etc.),
misma que pudiera estar confundiendo una asociación (diferencia entre un grupo
expuesto y otro no expuesto con respecto a la presencia o ausencia de un evento de
salud).
Para aplicar este método es necesario contar con una tercera población llamada
población estándar que puede ser real o hipotética, pero que sirve como referencia
para realizar la comparación, de tal manera que se anule el efecto de la variable
confusota.
3.4.1. Ajuste de tasas por el método directo
Para realizar el ajuste de tasas por el método directo requiere:
1.- Dos o más grupos de comparación (poblaciones)
2.- Para cada grupo, las tasas específicas en las categorías de la variable de interés.
3.- La tasa cruda (global) de las poblaciones a comparar.
4.-La población estándar con la distribución de la variable de interés (edad, sexo,
etc.) categorizada de manera similar a las poblaciones a comparar.
El método más sencillo para establecer una población estándar es realizar la suma
de las dos poblaciones a comparar, aunque puede ser cualquier población.
Pasos para realizarlo:
1. Seleccionar a la población estándar
2. Calcular el número de defunciones o de casos, según la información (datos de
mortalidad o morbilidad) que se esperarían, al aplicar a la población estándar,
las tasas específicas de cada población a comparar.
3. Para calcular el número de defunciones o de casos esperados se multiplica el
número de sujetos del grupo de edad de la población estándar por la tasa
específica de la población que se está comparando de ese grupo de edad y
se divide entre la constante que se esté utilizando (ej. 1,000,10,000, etc.)
4. Se realiza una sumatoria de las defunciones o casos esperados de cada una
16
de las poblaciones a comparar
5. Con el resultado de la sumatoria anterior, se divide entre la sumatoria de la
población estándar y se multiplica por la constante que se este utilizando
(10,100, 1000, etc.,) de la tasa cruda de mortalidad o morbilidad. El resultado
de esta operación representa el ajuste de tasas para cada población.

15. Interpretación de los resultados
Cuando las tasas ajustadas siguen siendo iguales a las crudas (convenientemente si
la diferencia es menor a 10%), decimos que la tercera variable no es confusota, pero
siempre hay que mencionar cual es la población estándar. Cabe mencionar que las
tasas crudas son las reales y las ajustadas son para motivos de comparación. Si las
tasas ajustadas cambian (más de 10%) en relación a las crudas, la tercera variable
se considera como confusota.
Ejemplo método directo.
1.- A continuación se muestran las tasas de mortalidad (x mil habitantes) para dos
Estados de la República Mexicana del año de 1992.
17
Chihuahua Chiapas
Grupo
de edad
Población Defunciones Tasa X
1,000
hab.
Grupo
de edad
Población Defunciones Tasa X
1,000
hab.
0 -4 326,949 1 730 5.29 0 -4 421,439 3,282 7.78
5-14 629,945 245 .38 5-14 812,003 591 0.72
15-24 568,314 900 1.58 15-24 732,555 903 1.23
25-34 434,881 877 2.01 25-34 560,556 1,043 1.86
35-44 282,225 888 3.14 35-44 363,772 1,087 2.98
45-54 181,344 1,154 6.36 45-54 233,736 1,187 5.07
55-64 124,552 1,704 13.68 55-64 160,532 1,432 8.92
65-74 69,101 2,177 31.50 65-74 89,061 1,618 18.16
75-85 32,461 3,818 117.61 75-85 41,831 3,083 73.70
Total 2,649,772 13,652 Total 3,415,485 14,396
T.C. X
5.1 T.C. X
4.2
1,000
1,000
hab.
hab.
A.- Comparando las tasas crudas de los dos estados, ¿en cuál de ellos es mayor
el riesgo de morir?
B.- Realice un ajuste de tasas, tomando como población estándar a la suma de
los dos estados.
Compare las tasas ajustadas por edad e interprete su resultado.
C.- Genere la población estándar (Columna b). Ejemplo: 326.949 +421,439=
748,388 (del grupo de edad de 0-4 años)
D.- Obtenga las defunciones esperadas, multiplicando la tasa específica de cada
grupo de edad, por el número de habitantes de la población estándar del
mismo grupo de edad y se divide entre la constante utilizada. Ejemplo
columna c (5.29) por columna b (748,388) entre 1,000 = 3,959 defunciones
esperadas (del grupo de edad de 0-4) y así subsecuentemente.
E.- El paso final para obtener la tasa ajustada para cada estado analizado de
realiza dividiendo la sumatoria de defunciones esperadas entre la sumatoria
de la población estándar y se multiplica por la constante utilizada.

16. 18
Población estándar (la suma de los 2 estados)
a b c d e f
Grupo
de edad
Población
Estándar
Tasas
Específicas
Chihuahua
Defunciones
esperadas
Chihuahua
Tasas
Específicas
Chiapas
Defunciones
Esperadas
Chiapas
0 -4 748,388 5.29 3,959 7.78 5,882
5 -14 1.441,948 .38 5,479 0.72 1,038
15-24
1.300,869
1.58
2,055
1.23
1.600
25-34
995,437
2.01
2.000
1.86
1,851
35-44
645,997
3.14
2,028
2.98
1,925
45-54
415,080
6.36
2.640
5.07
2,104
55-64
285,084
13.68
3.900
8.92
2,542
65-74
158,162
31.50
4,982
18.16
2,872
75-85
74,292
117.61
8,737
73.70
4,575
Total
6.065,257 Total 35,780 19,407
Tasa ajustada Chihuahua = Σ defunciones esperadas (K)
Σ población estándar
Tasa ajustada Chihuahua = 35,780 = 5.8 X 1000
6,065,257
Tasa ajustada Chiapas = Σ defunciones esperadas (K)
Σ población estándar
Tasa ajustada Chiapas = 19,407 = 3.1 X 1000
6,065,257
Conclusión: Las tasas crudas nos mostraron que el riesgo de morir es mayor para
Chihuahua (5.1 defunciones por cada 1,000 habitantes) que para Chiapas (4.2
defunciones por cada 1,000 habitantes). Al realizar el ajuste directo de tasas
observamos que este riesgo sigue siendo mayor en Chihuahua (5.8) que en Chiapas
(3.1), esto es, que después de ajustar por la posible diferencia de las distribuciones
de edades entre los dos estados, la mortalidad en Chihuahua sigue siendo mayor
que la de Chiapas.
3.4.1. Método indirecto.

17. Cuando queremos realizar un ajuste de tasas pero no existe las tasa específicas de
mortalidad o de ataque (silos datos son de morbilidad) y sólo disponemos de las
tasas crudas de mortalidad o morbilidad, no podremos realizar el método directo. Si
disponemos de tasas estándar de otra población, podemos utilizar el ajuste por el
método indirecto
19
Ajuste de tasas por el método indirecto
Pasos para realizarlo:
1. Seleccionar a la población estándar con sus tasas específicas por categorías
de ka tercera variable.
2. Calcular el número de defunciones o de casos (datos de mortalidad o
morbilidad) que se esperarían al aplicar las tasas específicas de la población
estándar a las categorías de cada población a comparar.
3. Para calcular las defunciones o casos esperados de muertes o enfermedad,
según el caso, se multiplica la tasa específica por el número de población del
grupo de edad que se esté calculando y se divide entre la constante que se
este utilizando
4. Se realiza una sumatoria de las defunciones o casos esperados de cada una
de las poblaciones a comparar
5. El resultado de la sumatoria anterior se divide entre la sumatoria de los casos
o defunciones reales de cada población y esto se conoce como REM (Razón
de Mortalidad Estandarizada)
6. Con el valor del REM obtenido para cada población se multiplicará por la tasa
cruda de mortalidad (con su constante, ejemplo x 1,000 habitantes)
7. El resultado del paso anterior representa el ajuste final por el método
indirecto
Ejemplo método indirecto.
A continuación se muestran las tasas de mortalidad (x mil habitantes) para dos
Estados de la República Mexicana del año de 1992.

18. Población
estándar
Chihuahua Chiapas Nuevo León
20
Grupo
de edad
Población Defunciones Grupo
de edad
Población Defun_
ciones
Tasas
Específicas
0 -4 326,949 s/d 0 -4 421,439 s/d 7.78
5-14 629,945 s/d 5-14 812,003 s/d 0.72
15-24 568,314 s/d 15-24 732,555 s/d 1.23
25-34 434,881 s/d 25-34 560,556 s/d 1.86
35-44 282,225 s/d 35-44 363,772 s/d 2.98
45-54 181,344 s/d 45-54 233,736 s/d 7.07
55-64 124,552 s/d 55-64 160,532 s/d 12.92
65-74 69,101 s/d 65-74 89,061 s/d 34.00
75-85 32,461 s/d 75-85 41,831 s/d 120.70
Total 2,649,772 13,652 Total 3,415,485 14,396
T.C. X
5.1
1,000
hab.
Chihuahua
T.C. X
1,000
hab.
4.2
Chiapas
T.C. X
1,000
hab.
5.8
Nuevo León
I. Comparando las tasas crudas de los dos estados ¿en cuál de ellos es mayor
el riesgo de morir?
II. Realice un ajuste de tasas mediante el método indirecto, tomando como
población estándar al Estado de Nuevo León, así como sus tasas específicas y su
tasa cruda de mortalidad.
III. Compare e interprete los resultados
Nota: Supongamos que no conocemos las tasas específicas de cada Estado de la
República y por lo tanto no podríamos realizar el método directo dado que es
primordial para efectuarlo, sin embargo podemos realizar el método indirecto si
conocemos las tasas específicas y la tasa cruda de mortalidad de otro Estado
(población estándar), en este caso de Nuevo León.
Chihuahua Chiapas
Grupo
de edad
Población Tasa específicas
X 1,000 Nuevo
León
Defunciones
esperadas
Chihuahua
Población Defunciones
esperadas
Chiapas
0 -4 326,949 3.59 1,173 421,439 1,513
5-14 629,945 .26 164 812,003 211
15-24 568,314 .81 460 732,555 593
25-34 434,881 1.18 513 560,556 661
35-44 282,225 2.06 581 363,772 749
45-54 181,344 8.53 1,547 233,736 1,994
55-64 124,552 24.86 3,096 160,532 3,991
65-74 69,101 28.65 1,980 89,061 2,551
75-85 32,461 62.80 2,038 41,831 2,627
Total 2,649,772 Total 11,552 3,415,485 Total 14,890
T.C. X
5.1 T.C. 4.36
4.2
1,000
Nuevo León
hab.

19. Desarrollo del ejemplo:
1.- Comparando las tasas crudas de los dos estados ¿en cuál de ellos es mayor el
riesgo de morir?
En Chihuahua, ya que presenta una tasa cruda de 5.1, comparado con 4.2 del
estado de Chiapas.
2.- Se buscan las defunciones esperadas de cada estado, teniendo como tasas
específicas a las de la población estándar (Estado de Nuevo León); se multiplica la
columna b se divide entre la constante (1,000) de cada grupo de edad. Por ejemplo,
del grupo de 0- 4 será 3.59 x 326,949 / 1,000 = 1,173 y así sucesivamente para cada
grupo.
3.- Se obtiene el REM que es igual a la división entre la sumatoria de defunciones
reales y la sumatoria de defunciones esperadas; por ejemplo, para el estado de
Chihuahua será 13,652 entre 11,552 =1.18
4.- El resultado anterior del REM (1.18) se multiplica por la tasa cruda de la
población estándar (Tasa cruda de Nuevo León= 4.36 x 1,000) igual a 5.05 por 1,000
habitantes.
Este resultado representa el ajuste de tasas por el método indirecto para el estado
de Chihuahua teniendo como población estándar al estado de Nuevo León.
21
REM de Chihuahua = Σ defunciones reales Chihuahua__
Σ defunciones esperadas Chihuahua
REM de Chihuahua = 13,652 = 1.18
11,552
Tasa ajustada método indirecto = REM X T.C. población estándar
Tasa ajustada Chihuahua = 1.18 X 4.36 X 1,000 (k) = 5.14 X 1,000
Tasa ajustada Chihuahua = 5.14 X 1,000 habitantes
5.- Para el estado de Chiapas, será de la siguiente manera:
REM de Chiapas = Σ defunciones reales Chiapas____
Σ defunciones esperadas Chiapas
REM de Chiapas = 14,396 = .96
14,890

20. 22
Tasa ajustada método indirecto = REM X T.C. población estándar
Tasa ajustada Chiapas = 0.96 X 4.36 X 1,000 (k) = 4.18 X 1,000
Tasa ajustada Chiapas = 4.18 X 1,000 habitantes
Conclusión: Si observamos el riesgo de morir en cada Estado veremos que es
mayor para Chihuahua, ya que tiene una tasa cruda de 5.1 defunciones por cada
1,000 habitantes, contra 4.2 de Chiapas. Al realizar el ajuste de tasas por el método
indirecto, en donde referimos como población estándar a la población del Estado de
Nuevo León con sus tasa específicas y su tasa cruda, observamos que este riesgo
sigue siendo casi igual en Chihuahua con 5.14 contra 4.18 para Chiapas, por lo
tanto concluimos que la posible variable confusora (EDAD) en este caso tampoco lo
es, ya que se mantienen casi las mismas diferencias de tasas.