El documento describe conceptos básicos de epidemiología como la medición de variables de salud, tipos de variables, escalas de medición, recolección y procesamiento de datos, medidas de tendencia central, dispersión y frecuencia. Explica cómo medir y resumir datos cuantitativos y cualitativos para describir características de poblaciones.

1. Epidemiologia
Enf° Dr° Tiago Alves
UASS/PJC
2° semestre

2. Medición de salud y enfermedad en la población
Procedimiento de aplicar una escala estándar a una variable o a
un conjunto de valores.
Los indicadores de salud miden de la población distintos aspectos
relacionados con la función o discapacidad,
la ocurrencia de enfermedad o muerte,
o aquellos relacionados con los recursos y
desempeño de los servicios de salud.

3. Variable
Es cualquier característica o
atributo que puede asumir valores
diferentes.
Clasificación:
- Cualitativas (Categóricas, No
Paramétricas) : Son atributos o
propiedades
- Cuantitativas (Numéricas,
Paramétricas): En las que el
atributo se puede medir
numéricamente y pueden ser:
Discretas o discontinuas, si
asumen valores que son
números enteros, y Continuas,
las que pueden tomar tantos
valores como permita la
precisión del instrumento de
medición.

4. Variables
segun
Escalas de
medición
Escala Nominal: Permite colocar los objetos o
individuos clasificándolos en categorias desde un
punto de vista cualitativo. Asigna etiquetas o
nombre a distintas categorias de personas.
01
02
03
04
Escala Ordinal: Permite clasificar a los objetos o
individuos y determina posición con respecto a
ciertos atributos, pero sin indicar la distancia que
hay entre las posiciones. Ordena por rangos o
puntajes.
Escala de Intervalo: Permite clasificar, determinar
posición, y además calcular la distancia entre los
intervalos o categorías. Siempre emplea un punto
cero arbitrario establecido por una convención
Escala de Razón: Utiliza valores
cer0 absolutos. A esta escala
pertenecen el sistema métrico, de
peso y volumen.

5. —SOMEONE FAMOUS
This is a quote. Words full of
wisdom that someone important
said and can make the reader get
inspired.”

6. Definición y Operacionalización de las variables
No sólo es importante identificar las variables, sino definirlas con la mayor
precisión posible.
Operacionalizar una variable es definir la manera en que se observará
y medirá cada variable del estudio. Por ejemplo, podria definirse como
desempleo: "Cualquier persona que no trabaja y busca trabajo". Esta
es la definición teórica de la variable. Pero si a esta definición le
agregamos "en los 6 meses previos al comienzo del estudio", la
convertimos en una definición de tipo operacional. Sin embargo,
también podríamos haber definido desempleo como "cualquier
persona sin empleo fijo en el último año". La definición teórica de la
variable no cambia ("desempleo"), pero la definición operacional es
diferente de acuerdo a cómo se elija medir dicha variable.

7. Datos
Dato/s: Son valores, que están en
función de las variables
epidemiológicas de lugar, tiempo y
persona. Es la fuente primaria para
obtener información.

8. Información:
Es un conjunto de datos
significativos y
pertinentes que
describan sucesos o
entidades.

9. El proceso de la información se
inicia con el procesamiento de
los datos, previo la recolección
de los datos, que luego deben
ser organizados en razón de
frecuencia y distribución,
pudiendo presentarse de
manera gráfica, lo que permite y
facilita su análisis.

10. Recolección de datos
Fuentes primarias o de recolección
directa: Constituidas por el conjunto de
datos obtenidos por medio de
diferentes métodos "planeados y
provocados por el mismo investigador
de acuerdo a los fines de su estudio".
Ej: datos obtenidos por medio de
observaciones, encuestas personales y
encuestas auto-administradas.
Fuentes secundarias o documentales:
Datos ya "existentes" y que son
elaboradas por otras personas o
instituciones con fines diferentes a los
planteados para una determinada
investigación. Ej: Historias clínicas,
certificados de defunción, publicaciones
del censo, registros personales, clínicos
y de otros tipos.

11. Frecuencia y Distribución
Frecuencia: Es el número de
veces que se repite un valor de la
misma variable. Ej: número de
estudiantes con 120 cm de talla
Distribución: Es el resumen completo
de las frecuencias de los valores o
categorías de la medición realizada. La
distribución muestra cuántos o qué
proporción del grupo se encuentra en
un determinado valor o rango de
valores dentro de todos los posibles
que la medida cuantitativa puede
tener. Ej: Distribución de alumnos
según talla
Frecuencia absoluta: Es el
número de veces que se repite
un valor de la misma variable. Se
representa por: ni
Frecuencia relativa: Es el cociente
entre la frecuencia absoluta y el
tamaño de la muestra. La
denotaremos por fi. Se puede
expresar como proporción (ni /N) o
como porcentaje (fi x 100).
Frecuencia acumulada: Es el número (frecuencia absoluta
acumulada Ni ), proporción o porcentaje (frecuencia relativa
acumulada Fi ) de observaciones para un valor dado de la variable
más todos los valores menores.

12. Primero elaborar un instrumento o
herramienta para recolección
de datos, luego recolectar los
datos y proceder a ordenar los
datos para determinar sus
frecuencias.
Procesamiento de datos
Cuando la variable cuyos datos pretendemos organizar
fue medida con una escala numérica continua o
con una escala numérica discreta pero con un
rango amplio de valores deben construirse
intervalos y presentar esta información en una
tabla de frecuencias con intervalos.
Por ejemplo, en el caso de la variable "nivel de ácido
úrico en sangre" utilizaríamos una escala numérica
continua para su medición y los datos deberían
agruparse en intervalos para facilitar su
interpretación
Creación de frecuencias
con intervalos de
clase (series
agrupadas)

13. Recomendaciones para construir intervalos
El número de intervalos recomendable es aquel que permita presentar los datos
de manera resumida sin enmascarar la información esencial. La utilización de
demasiados intervalos difiere poco de la tabulación original de los datos, y un
número demasiado reducido puede enmascarar información esencial.
En lo posible construir intervalos de igual amplitud, esto en general es útil si los
datos tienen distribución normal. Si esto no es así conviene presentar los datos
divididos por centilos, cuartilos, etc., es decir, presentando los datos de acuerdo a
su dispersión y no a los valores que asume.

14. Medidas de resumen

15. El punto medio de los valores
después de ordenarlos de
menor a mayor, o de mayor a
menor. El 50% de las
observaciones se encuentran
por arriba de la mediana y el
50% por debajo de ella. Si el
número de observaciones es
impar, la mediana
corresponderá a la media de
los dos valores centrales.
Mediana
Conocida también
como promedio. Se
calcula como la suma
de las observaciones
dividida por el número
total de observaciones.
Media
El valor de la
observación que
aparece con más
frecuencia. Es
especialmente útil para
describir niveles
nominales y ordinales
de una medición.
Medidas de tendencia central
Moda

16. Moda
Media

17. Mediana

18. Medidas de tendencia central em series agrupadas
Media: Sacar el punto medio de cada intervalo. Multiplicar la frecuencia por el punto medio de cada intervalo.
Dividir la suma de la columna fx con la suma de la columna f.
Mediana:
1. Construir columna de frecuencias acumuladas
2. Buscar el punto mediano
3. Localizar el intervalo de clase que contiene el punto mediano, a través de la ubicación en la columna de
frecuencias acumuladas.
4. Estimar la mediana por interpolación

19. Medidas de
dispersión
Expresan el grado de
variación de los
datos continuos.
El rango o amplitud es la
diferencia entre el
valor máximo y el
valor mínimo de una
serie de datos.
Ej: 20 – 5 =15
La varianza (S2), que mide la
desviación promedio de los
valores individuales con
respecto a la media, es el
cociente entre la suma de los
cuadrados de la diferencia
entre cada valor y el
promedio, y el número de
valores observados
(menos 1).
La desviación estándar
(DE) es la raíz cuadrada
de la varianza, y junto
con la media permiten
describir la distribución
de la variable. Ej: 4,58
cigarrillos

20. Medidas de dispersión
Cuando nuestros datos sobre una variable continua están agrupados también
podemos calcular la varianza y correspondiente desviación estándar
aproximadas. Para ello, al igual que para estimar la media en datos agrupados,
se parte de la columna con los puntos medios ( x) de cada intervalo de clase.
Luego generamos tres columnas; una con las diferencias entre el punto medio
de cada intervalo de clase y la media de nuestros datos (x - x ) llamada
desviación; otra con esta desviación elevada al cuadrado (x - x )2 llamada
desviación cuadrática y, finalmente, otra columna (f (x - x )2 ), resultado de
multiplicar la desviación cuadrática por el número de casos ( f ) del intervalo
correspondiente). La suma de todos estos productos (Σf (x - x )2 ) dividida entre
la suma de casos ( Σf ) nos da una razonable aproximación a la varianza y
extrayendo su raíz cuadrada obtendremos un estimado aceptable de la
desviación estándar de nuestros datos agrupados.

21. Medidas de frecuencia
Razón: Esta medida de frecuencia se emplea para variables de tipo
nominales.
Razón es una división que no implica ninguna relación específica entre el
numerador y el denominador. Esto quiere decir que el numerador y el
denominador llevan unidades diferentes y en numerador no se encuentra
incluido en el denominador.
Por ejemplo: En un grupo de 300 pacientes con infarto agudo de
miocardio (IAM) que estoy estudiando hay 200 varones y 100 mujeres
puedo decir que la razón hombre :
mujer es en este caso de 2:1. Por cada 2 varones hay una mujer.

22. Proporción o Porcentaje
La proporción es una medida de frecuencia en la que
se expresa qué parte del total de observaciones
presenta determinada característica. El numerador
está incluido en el denominador.
Siguiendo con el ejemplo anterior decimos que del
total de pacientes con IAM que en nuestro estudio son
300, 200 son varones vistos por lo tanto la proporción
de varones es de 200/ 300= 0,66. Este número puede
ser expresado como porcentaje diciendo que el 66 %
de los enfermos son varones

23. Tasa
Medida que expresa el
número de eventos ocurridos
en una población y periodo
determinados.
Se multiplican por una constante (10 o múltiplos de
10) que facilita la comparación de tasas de
poblaciones diferentes, aún cuando las mismas sean
de diferente tamaño. Esta constante nunca debe ser
mayor que la población en riesgo. Ejemplo: Si la
población total es de 3.000 personas,
multiplicaremos por 1.000, no deberíamos multiplicar
por 10.000 como constante.
Consta de un numerador y un
denominador. En el numerador
aparecen los eventos (casos nuevos
de enfermedad, defunciones, etc) y
en el denominador la población de
estudio de donde provienen los
casos, durante el período en que
fueron estudiados.
Se clasifican en tasas brutas
o globales y tasas
específicas.

24. Tasa global y especifica
Tasa bruta o global: Fácil de
calcular. Son tasas de resumen.
Utilizadas frecuentemente em
comparaciones internacionales. Su
principal desventaja es que no
pueden ser interpretadas
directamente, dado que la
población varía en cuanto a edad,
sexo, raza, etc.
Tasa específica: Aplicable a
subgrupos homogéneos. Son
útiles para efectos
epidemiológicos y de salud
pública.

25. Indicadores de natalidad

26. Indicadores de morbilidad

28. Prevalencia
Se calculan la prevalencia puntual y prevalencia de período.
Es el número de casos o eventos
en una población de una
determinada enfermedad en un
momento dado en el tiempo. La
prevalencia intenta mostrar la
frecuencia con la que un evento de
Salud o enfermedad existe en el
momento, independientemente de
cuándo se haya originado.
Se debe determinar el número de
sujetos en quienes se
presenta el evento estudiado y
relacionar dicho número con
el total de individuos que forman el
grupo observado. Suele expresarse
en forma de proporción o
porcentaje.

29. Prevalencia Puntual
Se utiliza cuando se desea
determinar la prevalencia de una
enfermedad en la población en un
momento en el tiempo,
independientemente de cuándo se
haya originado. Se denomina puntual
porque la medición se hace en un
corto período de tiempo.

30. Prevalencia de Período
Determina la cantidad de casos
existentes durante un período.
Esta medida informa el número de
casos existentes así como los casos
nuevos producidos durante ese
período.

31. Incidencia
Frecuencia de casos nuevos en una
población durante un período
determinado de tiempo. Hay tres
formas de calcular: incidencia
acumulada, tasa de incidencia
acumulada, densidad de incidencia.
Incidencia acumulada: Es una medida
que representa la proporción de
individuos sanos que contraen la
enfermedad en un período de tiempo
determinado.

32. Tasa de incidencia acumulada
El denominador es el tiempo en
riesgo de la población estudiada. El
tiempo se determina mediante una
aproximación, resultado de
multiplicar el tamaño promedio de la
población observada por la duración
del período, generalmente un año.
*K es igual a una constante que puede ser cualquier múltiplo de
10, 100, 1.000, 10.000, etc. Nunca debe sermayor que la población
total en riesgo.

33. Incidencia
Densidad de incidencia: Es el número de nuevos casos
registrados, dividido por la suma de los períodos de
tiempo en riesgo correspondientes a todos los individuos
en estudio. Esta sería la "verdadera tasa de incidencia",
porque en este caso se conocen los tiempos en riesgo de
cada uno de los individuos y no se recurre a una
aproximación como lo es la tasa de incidencia acumulada.

34. Gracias!!