Este documento proporciona una introducción a la epidemiología. Define la epidemiología como el estudio de la ocurrencia y distribución de estados o eventos relacionados con la salud en poblaciones específicas, incluyendo el estudio de sus determinantes y la aplicación de este conocimiento para el control de problemas de salud. Describe los principios básicos de la epidemiología, como el enfoque ecológico y el modelo causal, y los usos e investigaciones epidemiológicas como el diagnóstico de situación de salud, la investigación de causas

1. EPIDEMIOLOGÍA
ETIMOLOGÍA:
epi
(sobre)
demos
(pueblo)
logos
(conocimiento)
CONCEPTO
COMÚN
:“Estudio
de
las
epidemias
de
enfermedades
infecciosas
transmisibles”
DEFINICION:
“El
estudio
de
la
ocurrencia
y
distribución
de
los
estados
o
eventos
relacionados
con
la
salud
en
poblaciones
específicas,
incluyendo
el
estudio
de
sus
determinantes,
y
la
aplicación
de
este
conocimiento
para
el
control
de
los
problemas
de
salud”.
DISTRIBUCIÓN:
análisis
según
tiempo,
lugar
y
clases
o
subgrupos
de
personas
afectadas
dentro
de
la
población
(cuantos,
quienes,
cuando
y
donde)
ESTADOS
O
EVENTOS
RELACIONADOS
CON
LA
SALUD:
Incluye
enfermedades,
causas
de
muerte,
comportamientos,
actitudes
ante
medidas
de
prevención
y
promoción
y
la
provisión
de
servicios
de
atención
de
salud
DETERMINANTES: Son
todos
aquello
factores
físicos,
biológicos,
sociales,
culturales,
económicos
y
de
comportamiento
que
tienen
o
pueden
tener
efectos
sobre
el
proceso
salud
y
enfermedad
DEFINICION
OPERATIVA:
Método
de
estudio
de
la
presentación
del
proceso
salud-­‐
enfermedad
en
la
población,
así
como
el
análisis
y
determinación
de
las
causas
y
factores
que
motivan
o
condicionan
tal
presentación,
con
el
objetivo
de
intervenir
sobre
ellos,
para
controlar,
aminorar
o
erradicar
un
problema
de
salud
o
aumentar
la
protección
frente
a
factores
de
riesgo.
LÍNEAS
DE
INVESTIGACIÓN
BIOMÉDICA
BÁSICA
CLÍNICA
EPIDEMIOLÓGICA
OBJETOS
O
SUJETOS
DE
ESTUDIO
EN
LA
INVESTIGACIÓN
BIOMÉDICA:
persona,
biosfera,
naciones,
comunidad,
familia,
parejas,
sistemas,
aparatos,
órganos,
tejidos,
células
moléculas,
atomos,
part
sub
atomicas.
HITOS
EN
EL
ESTUDIO
EPIDEMIOLÓGICO
DE
PROBLEMAS
DE
SALUD:
 1849
JOHN
SNOW:
Transmisión
del
Cólera.
 1950-­‐1970
Éxitos
en
investigaciones
con
alto
impacto
en
el
control
de
problemas
de
salud
frecuentes
o
raros:
Tabaco
y
cáncer
pulmón.
Factores
de
riesgo
enfermedades
cardiovasculares.
Síndrome
de
shock
tóxico.
Terapia
hormonal
de
reemplazo
exógenos
y
cáncer
de
endometrio.
Uso
del
dietilstilbestrol
y
cáncer
vaginal.

2.
PRINCIPIOS
BÁSICOS
DE
LA
EPIDEMIOLOGÍA
I.
PRINCIPIO
DE
CUANTIFICACIÓN
 Medir
frecuencias
y
riesgos
 Modelos
matemáticos
de
ocurrencia
y
de
efectos
II.
ENFOQUE
ECOLÓGICO
El
proceso
salud-­‐enfermedad
en
relación
al
complejo
ambiental
físico-­‐químico,
bíopsicosocial.
MODELO
CAUSALES:
• TRIADA
ECOLÓGICA
(GORDON):
Huesped,
agente,
ambiente
• RED
CAUSAL
(
MAC.
MAHON)
• CAUSA
SUFICIENTE
(
ROTHMAN)
III:
Inferencia
“causal”
por
la
comparación
de
grupos.
¿La
observación
clínica
v/s
observación
epidemiológica?
USOS
Y
APLICACIONES
EPIDEMIOLOGÍA
1.-­‐
DIAGNÓSTICO
DE
SITUACIÓN
DE
SALUD
Conocer
la
situación
de
salud
de
una
comunidad
y
establecer
indicadores
que
permitan
conocer
la
magnitud
de
necesidades
y
problemas
sanitarios.
Describir
la
utilización
que
hace
de
los
servicios
(consultas,
hospitalizaciones,
exámenes,
vacunas,
etc.).
Analizar
y
explicar
la
participación
de
los
factores
involucrados.
Estudios
epidemiológicos
descriptivos
2.-­‐
INVESTIGAR
CAUSAS
DE
ENFERMEDADES
Mediante
estudios
epidemiológicos
analíticos
observacionales
y
en
algunas
ocasiones
estudios
experimentales.
Tipos
de
estudios
analítico
observacionales:
• PREVALENCIA
• CASO-­‐CONTROL
• COHORTE
CONCURRENTE
• COHORTE
HISTÓRICA
3.-­‐
ESTABLECER
RIESGOS
(PROBABILIDADES).
Los
datos
epidemiológicos
permiten
establecer
probabilidades
de
ocurrencia
de
una
enfermedad
en
población
general
o
grupos
específicos.
Útil
para
planificar
y
priorizar
recursos
en
salud.
Riesgos
absolutos:
Incidencia
acumulada.
Prevalencia.
Mortalidad.
Letalidad
Riesgos
relativos:
Razón
de
riesgos,
Razón
de
tasas,
etc.

3. 4.-­‐
VIGILANCIA
DE
SALUD
PÚBLICA
(EPIDEMIOLÓGICA)
Observación
y
análisis
rutinario
de
la
ocurrencia
y
distribución
de
enfermedades,
y/o
de
los
factores
que
inciden
sobre
su
control
para
que
las
acciones
de
prevención
y
control
sean
oportunas
y
efectivas.
Recolección
de
datos

análisis
de
interpretación

ejecución
de
acciones

diseminación
de
la
información
sobre
la
enfermedad
y
de
los
resultados
de
las
medidas
aplicadas.
Ej.
Campaña
de
invierno
y
vigilancia
hospitalizaciones
por
IRA
en
menores
de
1
año,
registro
de
malformaciones
congénitas.
5.-­‐
EVALUACIÓN
MÉTODOS
DE
DIAGNÓSTICO
Y
TRATAMIENTO.
Evaluación
de
medidas
terapéuticas:
Ensayos
clínicos
controlados
aleatorizados
(“randomizados”)
mide
RR,
RA,
NNT,
NND,
etc.
Evaluación
de
test
diagnósticos:
Sensibilidad,
Especificidad,
Valores
predictivos
positivo/negativo,
Razones
de
Probabilidad,
Costos,
Aceptabilidad,
etc.
Curvas
ROC
6.-­‐
CONOCIMIENTO
DE
LA
HISTORIA
NATURAL
DE
LA
ENFERMEDAD.
Completar
y
perfeccionar
cuadro
clínico.
Ej.
Enfermedad
arterioesclerótica
en
soldados
en
la
Guerra
de
Corea.
Identificación
de
nuevos
síndromes.
Ej.
Síndrome
de
Reye
7.-­‐
RACIONALIDAD
EN
LA
TOMA
DE
DECISIONES.
• Identificación
necesidades
y
problemas.
• Determinación
de
prioridades.
Plan
Auge
• Monitoreo
y
evaluación
de
programas.
Mediciones
en
epidemiologia
1.-­‐
Mediciones
de
frecuencia
2.-­‐
Mediciones
de
asociación
3.-­‐
Mediciones
de
impacto
potencial
Medidas
de
frecuencia:
• Numero:
frecuencia
absoluta
• Proporción:
cuociente
en
que
el
numerador
esta
incluido
en
el
denominador
• Razon:
cuociente
de
dos
frecuencias
absolutas,
el
numerador
no
esta
incluido
en
el
denominador
• Tasa:
cuociente
que
relaciona
un
numerador
y
un
denominador
compuesto
tiempo-­‐persona.

4. Mediciones
de
Frecuencia
1.
Cifras
absolutas:
Los
datos
u
observaciones
individuales
se
expresan
en
numeros
,
los
cuales
resultan
del
simple
recuento
Frecuencias
relativas:
proporciones,
razones
y
tasas
Medidas
básicas
Un
numero:
frecuencia
absoluta
(na):
número
de
individuos
que
presentan
un
determinado
acontecimiento
de
salud
(número
de
casos)
Cifras
absolutas
Numeros
absolutos:
útiles
para
dimensionar
un
evento
en
términos
absolutos
¿Limitaciones?
No
permiten
inferir
riesgo,
No
permiten
comparabilidad
Utilidad
de
números
absolutos
Estimación
de
requerimientos
(camas,
rrhh)
Ej.
intervenciones
quirurgicas
-­‐-­‐-­‐-­‐>
dotación
de
camas
y
pabellones
consultas
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐>
dotación
de
profesionales
2.
Proporciones
Fracción
donde
el
numerador
siempre
esta
contenido
en
el
denominador
El
valor
resultante
puede
multiplicarse
por
100
y
da
un
porcentaje
Establecen
relación
entre
eventos
similares
El
valor
esta
entre
0
y
1
p
=
a
/
a
+
b
numerador
y
denominador:
relacionados
Ej.
%
Muertes
cardiov
=
/22057/80257)
=
27,5%
Interpretación:
Señalan
importancia
relativa
de
un
evento
Pueden
indicar
riesgo:
cuando
el
denominador
es
la
población
expuesta
Útiles
en
descripción
3.
Tasas
Indicador
que
mide
velocidad
de
ocurrencia
de
un
evento
en
la
población
y
permite
hacer
comparaciones
validas
Compuesta
por:
•
numerador
•
denominador
•
amplificador
Según
constitución
del
denominador:
•
crudas
o
absolutas
•
especificas
y
•
ajustadas
Según
naturaleza
del
evento:
•
natalidad
•
morbilidad
•
mortalidad

5.
Relacion
entre
el
numero
de
individuos
que
presentan
el
acontecimiento
de
salud
estudiado
y
el
numero
total
de
individuos
de
una
población
expuesta
al
riesgo,
durante
un
periodo
de
tiempo
definido
(normalmente
un
año)
el
denominador
se
expresa
como
tiempo-­‐persona
observación
se
expresa
multiplicando
el
resultado
por
una
potencia
de
10
T
=
(na
/
n)
x
10
n
Tasas
brutas
o
generales
• miden
fenómenos
en
toda
la
población,
sin
desagregar
por
nínguna
característica.
• son
tasas
resumen
o
promedio
ponderada.
Ej.
tmg
• suelen
amplificarse
por
1.000
habitantes
para
facilitar
lectura
Toda
tasa
de
referirse
a:
• momento
en
el
que
se
calcula
• grupo
humano
al
cual
se
refiere
• lugar
TMG:
5.2
muertes
por
1000
hab
en
chile,
2010
Tasas
especificas:
Estimador
que
considera:
• atributo
población
de
interés
• enfermedad
• sexo
• grupo
de
edad
• nivel
socioeconómico
• profesión,
etc
Requerimientos:
• Numerador
específico
-
mortalidad
por
enfermedad
cardiovascular,
según
sexo,
etc
•
Denominador
específico
:
-­‐
población
expuesta
al
riesgo
-
debe
haber
correspondencia
entre
el
numerador
y
el
denominador
Tasa
bruta
de
natalidad
n°
de
nacidos
vivos
en
una
poblacion
en
un
año/poblacion
total
a
mitad
de
periodo.
Usualmente
multiplicada
por
1.000.
Unidades
de
medida:
por
1,000
habitantes
Tasa
bruta
de
mortalidad
n°
de
defunciones
en
una
poblacion
en
un
año/poblacion
total
a
mitad
de
periodo.
Multiplicada
por
1.000
Unidades
de
medida:
por
1,000
habitantes

6. Tasa
de
Mortalidad
por
causa
especifica
nº
total
defunciones
por
causa
especifica
/
total
de
esa
población
expresada
por
100.000
hab
en
un
año
dado,
en
cierta
region.
Unidad
medida:
100.000
hab
Categoría:
todas
las
edades,
hombres,
mujeres
Tasa
de
mortalidad
infantil
nº
muertes
niños
menores
1
año
edad
/
nº
nacidos
vivos
en
ese
territorio.
Unidad:
1000
nacidos
vivos.
Suma
aritmética
de
tasa
de
mortalidad
neonatal
(precoz
y
tardía)
mas
la
postneonatal
Letalidad
Medida
de
gravedad
de
una
enfermedad
Es
la
proporción
de
casos
de
una
enfermedad
que
resultan
mortales
en
un
periodo
especificado
Proporción
de
letalidad
Letalidad
(%)
=
nº
muertes
por
enfermedad
/
nº
casos
diagnosticados
de
enf
x
100
3.
Razón
Señala
la
medida
de
un
numero
respecto
a
otro
que
funciona
como
unidad
El
numerador
no
esta
incluido
en
el
denominador.
Cuociente
entre
dos
frecuencias
absolutas
de
distinta
naturaleza.
R
=
A
/
B
Razón
masculinidad:
n°
de
hombres
por
cada
mujer
en
una
poblacion
para
un
año,
en
un
determinado
pais
Unidades
de
medida:
por
100
habitantes
Prevalencia
e
incidencia
 prevalencia
es
un
indicador
de
la
magnitud,
volumen
o
carga
de
una
enfermedad
u
otro
evento
de
salud
en
la
población
en
un
momento
determinado.

incidencia
es
un
indicador
de
la
ocurrencia
de
una
enfermedad
u
otro
evento
de
salud
en
la
población
en
un
periodo
de
tiempo
determinado.
puede
expresarse
como
DI
o
IA
Prevalencia
proporción
de
individuos
de
una
población
que
presentan
el
evento
en
un
momento
determinado.
ejemplo:
prevalencia
de
diabetes
en
chile
en
el
año
2006
es
la
proporción
de
individuos
del
pais
que
en
el
año
2006
padecían
la
enfermedad.
se
calcula
p
=
nº
eventos
nº
individuos
totales

7. Características
Es
una
proporción:
•
su
valor
se
expresa
como
porcentaje
•
es
un
indicador
estático,
que
se
refiere
a
un
momento
temporal
•
indica
la
“carga”
del
evento
que
soporta
la
población,
tiene
su
mayor
utilidad
en
los
estudios
de
planificación
de
servicios
sanitarios
Factores
que
influyen
en
la
prevalencia
de
una
enfermedad
• Periodo
de
incubación
•
duración
de
la
enfermedad
•
cronicidad
•
tratamiento
de
la
enfermedad
•
recaídas
de
enfermedad
Incidencia
Refleja
el
número
de
“casos”
nuevos
en
un
periodo
de
tiempo.
Indice
dinámico
que
requiere
seguimiento
en
el
tiempo
de
la
población
de
interés.
Cuando
la
enfermedad
es
recurrente
se
suele
referir
a
la
primera
aparición.
Se
puede
medir
con
dos
índices:
•
incidencia
acumulada
•
densidad
(o
tasa)
de
incidencia.
Requisitos
para
medir
incidencia
• Una
población
•
un
momento
de
partida
•
un
sistema
de
detección
del
evento
de
interés
• Tiempo
suficiente
para
que
se
exprese
el
riesgo
Incidencia
acumulada
Es
la
proporción
de
individuos
que
desarrollan
el
evento
durante
el
periodo
de
seguimiento.
No
importa
cuándo
aparecen
ni
el
tiempo
observado
en
cada
individuo.
IA=
nº
eventos
nuevos
nº
individuos
susceptibles
al
comienzo
Características
• Es
una
proporción
•
se
suele
expresar
como
porcentaje
•
depende
del
tiempo
de
seguimiento
Densidad
o
tasa
de
incidencia
Es
el
cuociente
entre
el
nº
de
casos
nuevos
ocurridos
durante
el
periodo
de
seguimiento
y
la
suma
de
todos
los
tiempos
de
observación
de
cada
individuo,
se
calcula:
Di
=
nº
eventos
nuevos
suma
de
persona-­‐tiempo
observación

8. Medidas
de
asociacion
y
medidas
de
impacto
potencial
1.
MEDIDAS
DE
ASOCIACIÓN
CONCEPTO:
Los
estudios
epidemiológicos
orientados
a
la
búsqueda
de
factores
etiológicos
deben
establecer
mediciones
que
expresen
la
fuerza
de
asociación
entre
los
factores
hipotéticamente
causales
y
la
enfermedad.
Una
forma
de
establecer
esa
fuerza
consiste
en
relacionar
el
riesgo
de
enfermar
que
presenta
un
grupo
expuesto
a
los
factores
hipotéticamente
causales
con
el
riesgo
de
un
grupo
no
expuesto.
Mediante
una
razón
o
bien
una
diferencia
entre
ambos
riesgos,
se
obtiene
una
medida
de
la
fuerza
con
la
cual
se
asocia
la
exposición
con
la
enfermedad
investigada.
En
resumen:
las
medidas
de
asociación,
son
comparaciones
matemáticas.
LAS
MEDIDAS
DE
ASOCIACIÓN
SON:
Comparaciones
matemáticas.
Las
comparaciones
pueden
ser
hechas
en
términos
absolutos
o
relativos.
Ej.
Si
yo
tengo
$
2.000
y
Ud.
tiene
$1.000
¿En
términos
absolutos
cuánto
más
dinero
tengo
yo?
Al
hacer
una
comparación
en
términos
absolutos,
yo
tengo
$2.000
-­‐
$1.000
=
$1.000
más
que
Ud.
¡
La
comparación
absoluta
se
ha
hecho
por
SUSTRACCIÓN!
¿En
términos
relativos
cuanto
más
dinero
tengo
yo?
En
términos
relativos:
$2.000
/
$1.000
=
2
Por
lo
tanto
yo
tengo
el
doble
de
dinero
que
UD:
¡La
comparación
en
términos
relativos
se
hace
mediante
una
DIVISIÓN!
TIPOS
DE
MEDIDAS
DE
ASOCIACIÓN
1.1
Riesgo
Relativo
(RR)
(comparación
relativa)
1.2
Razón
de
Disparidades
(RD)
u
Odds
Ratio
(comparación
relativa)
1.3
Riesgo
Atribuible
(RA)
(comparación
relativa)
1.1
RIESGO
RELATIVO
Es
la
razón
de
las
tasas
(T)
(rate
ratio)
o
de
las
incidencias
acumuladas
(IA)
(risk
ratio),
de
un
evento
de
interés,
que
presentan
los
individuos
con
un
determinado
factor
de
riesgo
y
aquellos
que
no
tienen
dicho
factor.
Es
una
razón
entre
dos
cantidades
de
distinta
naturaleza
donde
el
numerador
no
está
contenido
en
el
denominador.
DEFINICIÓN:
Expresa
por
cuánto
se
multiplica
el
riesgo
o
la
probabilidad
del
desenlace
en
personas
expuestas
en
comparación
con
las
que
no
lo
están.
La
magnitud
del
RR
es
un
criterio
para
determinar
la
causa
o
etiología
de
las
enfermedades.

9. Enfermos
No
Enfermos
Total
Expuestos
A
B
A+B
No
expuestos
C
D
C+D
Total
A+C
B+D
A+B+C+D
Incidencia
acumulada
en
expuestos:
A
/
A+B
Incidencia
acumulada
no
expuestos:
C
/
C+
D
Incidencia
acumulada
global:
A+C
/
A+B+C+D
Tasa
o
IA
en
expuestos
RIESGO
RELATIVO
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
Tasa
o
IA
en
no
expuestos
El
RR
es
fácilmente
determinable
en
estudios
de
cohorte,
en
los
cuales
se
conocen
las
poblaciones
expuestas
y
no
expuestas
y
por
lo
tanto
se
conocen
las
tasas
de
incidencia
para
cada
grupo.
SIGNIFICADO
SUGERIDO
VALOR
DEL
RR
o
RD
FUERZA
DE
ASOCIACIÓN
1.1-­‐1.3
Débil
1.4-­‐1.7
Leve
1.8-­‐2.9
Moderada
3-­‐7.9
Fuerte
8-­‐15.9
Muy
Fuerte
16-­‐39
Dramática
40+
Abrumadora
Interpretación
de
RR
y
RD
según
el
Valor
y
sus
Límites
de
Confianza
VALOR
de
RR
o
RD
INTERPRETACIÓN
1
No
hay
asociación
>
1
y
su
LI
es
<
1
Asoc.
No
significativa
(daño)
>
1
y
su
LI
es
>
1
Asoc.
Significativa
(causal
daño)

10. <
1
y
su
LS
es
<
1
Asoc.
Significativa
(causal
protección)
<
1
y
su
LS
es
>
1
Asoc.
No
significativa
(protección)
CONCEPTOS
SIMILARES
O
SINÓNIMOS
DE
RIESGO
RELATIVO
 Razón
de
riesgos
(Risk
ratio):
es
la
razón
entre
la
incidencias
acumulada
en
expuestos
y
la
incidencia
acumulada
en
no
expuestos.
 Razón
de
tasas
(Rate
ratio):
es
la
razón
entre
la
tasa
en
expuestos
y
la
tasa
en
no
expuestos.
Se
le
denomina
en
algunos
textos
Razón
de
densidades
de
incidencia.
LA
INTERPRETACIÓN
DE
SU
VALOR
PUNTUAL
Y
DE
SUS
LC
ES
IDÉNTICA
1.2
RAZÓN
DE
DISPARIDADES
(ODDS
RATIO)
en
la
clase
dedicad
a
casos
y
controles
1.3
RIESGO
ATRIBUIBLE
DEFINICIÓN:
El
RA
es
la
medida
de
cuánto
del
riesgo
que
presenta
un
grupo
expuesto
a
un
factor
de
riesgo,
es
atribuible
a
dicho
factor
Atención:
El
grupo
no
expuestos
puede
presentar
también
algún
grado
de
riesgo
(infarto
que
no
tienen
factores
de
riesgo)
RIESGO
ATRIBUIBLE:
RA
=
Tasa
incidencia
exp
–
Tasa
incidencia
no
exp
Expresa
qué
incidencia
de
la
enfermedad
es
debida
a
la
exposición
o
el
exceso
de
riesgo
que
puede
adjudicarse
a
la
presencia
de
un
factor
de
riesgo.
1.4
MEDIDAS
DE
ASOCIACIÓN
CUANDO
LA
EXPOSICIÓN
PROTEGE
En
RR
hay
que
tener
en
cuenta
que
la
incidencia
en
los
no
expuestos
es
mayor
que
la
de
los
expuestos
al
factor
protector.
POR
TAL
MOTIVO:
Si
el
RR
tiene
un
valor
inferior
a
1
(el
denominador
de
la
razón
es
mayor
que
el
numerador),
estamos
frente
a
una
exposición
protectora.
MEDIDAS
DE
ASOCIACIÓN
CON
FACTOR
PROTECTOR
En
esta
situación
los
no
expuestos
tendrán
una
IA
mayor
que
la
de
los
expuestos,
de
ahí
que
la
fórmula
para
RA
no
sirve.
¡¡Daría
un
número
negativo!!
1.4.1
Reducción
Absoluta
del
Riesgo
(RAR):
RAR=
IA
no
exp
-­‐
IA
exp
1.4.2
Diferencia
absoluta
del
riesgo
en
la
población
(Es
la
reducción
en
término
absolutos
del
riesgo
de
la
población
si
se
expusiesen
al
factor
protector.)
DARP:
IA
global
–
IA
exp
.

11. 2.
MEDIDAS
DE
IMPACTO
POTENCIAL
El
tercer
nivel
de
interés
de
la
epidemiología
cuando
se
conocen
los
factores
de
riesgo
que
provocan
una
enfermedad
está
dirigido
hacia
medidas
de
intervención
preventivas.
La
efectividad
de
las
intervenciones
debe
expresarse
cuantitativamente
estimando
el
su
impacto
potencial.
El
impacto
se
puede
expresar
para
el
grupo
que
esta
expuesto
al
los
factores
de
riesgo
o
de
protección
así
como
en
para
población
general
(compuesta
por
expuestos
y
no
expuestos).
Se
tratarán
separadamente
medidas
de
impacto
para
factores
de
riesgo
y
medidas
de
impacto
para
factores
protectores.
2.1
MEDIDAS
DE
IMPACTO
POTENCIAL
PARA
FACTORES
DE
RIESGO
TABLA
GENERAL
Enfermos
No
Enfermos
Total
Expuestos
A
B
A+B
No
expuestos
C
D
C+D
Total
A+C
B+D
A+B+C+D
Incidencia
acumulada
en
expuestos:
A
/
A+B
Incidencia
acumulada
no
expuestos:
C
/
C+
D
Incidencia
acumulada
global:
A+C
/
A+B+C+D
2.1.1
Riesgo
Atribuible
Porcentual
en
Expuestos
(RA
%)
(Fracción
etiológica
en
expuestos)
Consiste
en
determinar
la
importancia
relativa
(como
porcentaje)
que
se
le
puede
atribuir
a
la
exposición
a
un
factor
de
riesgo
dentro
del
riesgo
absoluto
que
presenta
el
grupo
expuesto.
Tasa
o
IA
exp
–
Tasa
o
IA
no
exp
RA
%
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
x
100
Tasa
o
IA
en
exp
2.1.2
Riesgo
Atribuible
Poblacional
(RAP
%)
(Fracción
etiológica
poblacional)
RAP
%
:Es
la
proporción
de
casos
de
enfermedad
que
aparecen
en
la
comunidad
y
que
son
atribuibles
al
factor
de
riesgo
considerado
causal.
Tasa
o
IA
global
-­‐
Tasa
o
IA
no
expuestos
RAP
%
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
x
100
Tasa
o
IA
global

12. FACTORES
DE
LOS
QUE
DEPENDE
LA
MAGNITUD
DEL
RAP
%
y
SU
INTERPRETACIÓN
1. La
prevalencia
del
factor
de
riesgo
en
toda
la
población.
2. La
fuerza
con
que
se
asocia
a
la
enfermedad.
Se
interpreta
como:
“el
beneficio
que
se
esperaría
en
la
comunidad
(no
sólo
en
el
grupo
expuesto)
en
términos
de
disminución
del
riesgo,
si
la
exposición
al
factor
fuese
eliminada”.
2.2.
MEDIDAS
DE
IMPACTO
POTENCIAL
EXPOSICIÓN
PROTECTORA
2.2.1
Fracción
de
prevención
en
los
expuestos
(FEP
%):
Es
el
%
de
reducción
del
riesgo
en
aquellas
personas
que
se
exponen
al
factor
protector
FPE%:
((IAno
exp
–
IA
exp)
/
IA
no
exp)
x
100
2.2.2
Fracción
de
prevención
poblacional
(FPP
%):
Es
el
%
de
reducción
del
riesgo
que
tendría
toda
la
población
si
todos
se
expusieran
al
factor
protector.
FPP%:
((IA
global
–
IA
exp)
/
IA
global)
x
100
Exposiciones
protectoras
• Inmunizaciones
• Ejercicio
• Uso
condón
• Alimentación
equilibrada
• Protección
contra
rx
• Mamografía
• Papanicolau
• Cinturón
seguridad
• Casco
motoristas
• Bloqueador
solar
TABLA
GENERAL
PARA
DATOS
DE
DENSIDAD
DE
INCIDENCIA
ENFERMOS
TIEMPO
PERSONA
EXPUESTOS
a
d1
NO
EXPUESTOS
b
d2
TOTAL
a
+
b
D

13. TIPOLOGÍA
GENERAL
DE
LOS
ESTUDIOS
EPIDEMIOLÓGICOS
Cambios
en
periodos
seculares
Variación
estacional
Tiempo
Variación
en
días
de
las
semana
Variaciones
horarias
Diferencias
entre
países,
regiones
o
zonas
Atributos
Diferencias
entre
medios
urbanos
y
rural
Estudiados
Lugar
Diferencias
entre
áreas
pequeñas
Edad,
sexo,
estado
civil,
ocupación
Nivel
socioeconómico,
religión,
escolaridad
Antecedentes
personales,
familiares.
Personas
Rasgos
físicos
(peso,
estatura,
tipo)
Hábitos
de
vida
(dieta,
alcohol,
tabaco,
vida
sexual,
etc.),
tiempo
de
exposiciónal
riesgo.
etc.
ESTUDIOS
DESCRIPTIVOS
 Muestran
situación
de
comportamiento
de
variables.
 Permiten
caracterizar
situación
sin
entrar
a
demostrar
existencia
de
relaciones
entre
variables.
 Permiten
caracterizar
una
población
o
conjunto
de
sujetos,
foco
de
interés.
 Determinan
magnitud
de
problemas
(prevalencia,
incidencia).
 Aplicables
a
asuntos
epidemiológicos,
sociológicos,
educacionales,
administrativos.
 Pueden
originar
otros
estudios.

14. FORMULACIÓN
DE
HIPÓTESIS
A
PARTIR
DE
ESTUDIOS
DESCRIPTIVOS
1.-­‐
Personas
(¿Quiénes
están
afectados)
(edad,
sexo,
grupo
étnico,
educación,
ocupación,
etc.)
2.-­‐
Tiempo
(¿Cuándo
ocurren
los
casos?)
(conglomerados
en
tiempo,
variación
estacional,
tendencias
seculares,
etc.)
3.-­‐
Lugar
(¿Dónde
ocurren
los
casos?)
(residencia,
sitio
de
trabajo,
condiciones
ambientales,
etc.)
4.-­‐Combinaciones
de
Estudios:
conglomerados
en
tiempo
y
lugar,
persona-­‐tiempo,
etc.
ESTUDIOS
ANALÍTICOS
-­‐Asociación
a
nivel
colectivo
(Estudios
Ecológicos
o
de
Correlación)
-­‐Asociación
a
nivel
individual
Estudios
Observacional
-­‐Cohorte
(prospectivo
concurrente)
Analíticos
-­‐Cohorte
Histórica
(prospectivo
histórico)
-­‐Casos
y
Controles
(retrospectivos)
-­‐Prevalencia
(Corte
transversal)
Experimental.
-­‐Con
animales
-­‐Con
Humanos:
Ensayos
Clínicos:
Terapéuticos
y
Preventivos
EPIDEMIOLOGÍA
ANALÍTICA
 Asociación
a
nivel
colectivo
Estudios
ecológicos
 Asociación
a
nivel
individual
Estudios
observacionales
Estudios
experimentales
ESTUDIOS
ANALÍTICOS
OBSERVACIONALES
Características
Fundamentales
 Tienen
hipótesis
etiológica
 Naturaleza
observacional
 La
inferencia
causal
se
hace
a
partir
de
la
comparación
de
las
características
individuales
de
los
miembros
de
dos
o
más
grupos
ESTUDIOS
ANALITICOS
 Pretenden
explicar
causas
o
factores
de
riesgo.
 Porqué
suceden
los
fenómenos.
 Que
factores
los
condicionan
o
se
asocian.
 Tienen
hipótesis.
 Validan
o
rechazan
hipótesis.
 Originan
otros
estudios.

15.  Someten
a
verificación
relaciones
explicativas
o
causales.
 Pueden
partir
de
causa
a
efecto
o
del
efecto
a
causa.
ESTUDIOS
ANALÍTICOS
OBSERVACIONALES
 La
presencia
de
una
hipótesis
definida
los
diferencia
de
un
estudio
descriptivo,
los
cuales
solamente
generan
hipótesis.
 Son
observacionales
ya
que
los
investigadores,
no
imponen
las
variables
independientes
que
se
consideran
asociadas
o
causa
de
la
enfermedad.
 Diseños
que
establecen
la
presencia
y
cuantía
de
la
exposición
a
factores
de
riesgo
o
protectores,
en
los
individuos
que
forman
los
grupos
comparados.
 La
presencia
o
ausencia
de
estos
factores,
es
consecuencia
de
la
decisión
voluntaria
de
cada
sujeto
o
resultado
de
una
situación
natural,
no
manejada
por
los
investigadores.
OBJETIVO
DE
LA
INVESTIGACIÓN
ANALÍTICA
OBSERVACIONAL
Exposición

Enfermedad
a) No
comparabilidad
total
entre
los
grupos.
b) Existencia
de
otros
factores
además
del
elegido
para
estudio.
Según
el
control
de
las
variables
que
realiza
el
investigador
en
grupos
de
individuos
(cohorte
y
casos-­‐controles)
COHORTE.
 Se
selecciona
un
grupo
y
se
realizan
mediciones
a
lo
largo
del
tiempo.
 Mismo
grupo
se
va
clasificando
para
describir
variables
o
relaciones
entre
ellas.
 Grupos
según
presencia
o
ausencia
de
factor
causal
y
se
compara
frecuencia
o
magnitud
con
que
se
observa
la
consecuencia.
 Es
prospectivo
aun
cuando
los
hechos
ya
hayan
ocurrido.
Casos
-­‐
Controles
 Se
compara
frecuencia
de
antecedente
característica
o
atributo
en
dos
grupos:

Presenta
condición
o
enfermedad:
CASOS.

No
presenta
la
condición
o
enfermedad:
CONTROLES.
 Se
busca
determinar
factores
que
contribuyeron
a
la
presencia
de
enfermedad
o
condición.
 Es
retrospectivo:
va
de
la
consecuencia
a
la
causa.

16. CLASIFICACION
DE
ESTUDIOS
DE
ACUERDO
CON
TEMPORALIDAD
ESQUEMA
DE
ESTUDIOS
EPIDEMIOLOGICOS
SEGUN
TEMPORALIDAD
SEGÚN
TIEMPO
DE
OCURRENCIA
DE
HECHOS
Y
REGISTRO
DE
INFORMACIÓN
Prospectivos:
 Registran
los
hechos
a
medida
que
ocurren.
 Datos
mas
confiables,
mejor
calidad.
 Mayor
costo
y
demora
en
obtener
los
datos.
Retrospectivos.
 Registran
hechos
ocurridos
en
el
pasado.
 Datos
pueden
estar
grabados
en
memoria
del
respondiente
o
en
registros.
 Fácil
recolección
en
tiempo
y
costo.

17. SEGÚN
PERIODO
Y
SECUENCIA
EN
QUE
SE
MIDEN
LAS
VARIABLES
Transversal:
 Mide
las
variables
en
un
solo
momento.
 Una
sola
medición
por
sujeto.
Longitudinal:
 Analiza
comportamiento
de
variables
a
través
del
tiempo.
 Mediciones
de
cada
sujeto
se
realizan
en
forma
reiterada.
SEGÚN
IDEA
CENTRAL
Y
ANALISIS
DE
LOS
DATOS
Experimentales:
 Explicativos
 El
investigador
manipula
o
dosifica
efecto.
 La
población
se
divide
en
dos
grupos
uno
en
que
el
factor
causal
esta
presente
y
otro
de
comparación.
 Se
analizan
las
consecuencias
de
la
manipulación,
sobre
una
o
mas
variables
dependientes
(efectos).
 Estudia
efectos
de
tratamientos
y
nuevas
modalidades
de
trabajo.
 Utilizados
en
clínica
 Permiten
tomar
decisiones,
introducir
innovaciones
o
cambios
de
acción
No
Experimentales:
 no
manipula
variables.
 observa
fenómenos
existentes.
 no
provocados
intencionalmente.
Estudios
descriptivos
pueden
ser:
 Transversales
o
Longitudinales
 Prospectivos
o
Retrospectivos
Los
estudios
analíticos
pueden
ser:
 Prospectivos
o
retrospectivos
 Transversales
o
longitudinales
ESTUDIOS
ANALÍTICOS
OBSERVACIONALES
(Sinonimia)

18. EPIDEMIOLOGIA
DESCRIPTIVA
Metodo
científico
 Observacion
del
fenomeno
 Tabulacion
y
comparacion
 Elaboracion
de
hipótesis
 Definicion
de
hipótesis
 Experimentacion
de
hipótesis
 Informacion
y
formulacion
de
ley
Metodo
epidemiológico
Etapa
descriptiva
y
exploratoria,
donde
el
objeto
de
estudio
es
total
o
parcialmente
desconocido
y
hay
necesidad
de
caracterizar
el
problema
:
quien?
Cuando?
Donde?
.
Etapa
analitica
¿porque?
Etapa
analítica,
dando
continuidad
a
la
investigacion
del
problema,
partiendo
de
una
hipótesis
definida,
se
busca
responder:
 Causalidad
(etiologia/factores
de
riesgo)
 Medidas
de
prevencion,
control
o
tratamiento
 Evaluacion
de
procedimentos
diagnósticos
(mayor
precision)
Metodo
descriptivo
Mide
la
importancia
de
un
acontecimiento
relacionado
con
la
salud
de
la
población
y
estudia
variaciones
en
funcion
de
los
fenomenos
susceptibles
de
influir
en
ella.
Lugar,
tiempo,
características
personas.
Epidemiologia
descriptiva
Objetivo:
estudiar
la
frecuencia
y
distribución,
en
el
tiempo
y
en
el
espacio
y
según
características
relevantes
de
las
personas,
de
la
salud
y
enfermedad
en
la
población.
Propósitos
de
un
estudio
descriptivo
• Indagacion
inicial.
•
definir
epidemiológicamente
casos.
• Definir
poblacion
en
riesgo.
• Medir
fenómeno
de
interés:
números
absolutos,
tasas
o
densidades
de
incidencia,
incidencias
acumuladadas,
etc.
Tiempo,
lugar,
persona
El
agrupamiento
de
las
variables
en
estas
tres
categorías
debe
ser
considerado
como
una
separación
inicial
útil
para
el
investigador
y
no
como
una
clasificación
de
factores
causales
Caracteristicas
de
las
personas
• Edad
• Sexo
• Raza
o
etnia

19. • Nivel
socioeconómico
• Estado
civil
• Ocupacion
o
trabajo
• Religión
Preguntas
respecto
a
tiempo
1.
¿variación
estacional?
2.
¿variación
secular?
3.
¿variaciones
en
periódos
breves:
horas,
dias,
semanas?
4.
¿existe
comparación
con
periódos
similares
anteriores?
5.
¿cambios
en
la
definicion
de
caso
y
formas
de
determinar
la
ocurrencia
en
el
tiempo?
Preguntas
respecto
a
lugar
1.
¿cuál
es
la
distribución
geográfica
de
los
casos?
(
lugar
de
residencia
u
ocurrencia,
lugar
de
trabajo,
otros)
2.
¿existen
casos
en
otras
áreas?
3.
¿cuáles
son
las
tasas
en
otros
lugares?
4.
¿se
modifican
tasas
en
los
grupos
que
ingresan
o
salen
(migrantes)
del
lugar?
5.-­‐
¿diferentes
grupos
etnicos
presentan
tasas
similares
en
el
mismo
lugar?
Preguntas
respecto
a
personas
1.
¿cuáles
son
las
tasas
específicas
por
edad
y
sexo?
2.
¿cuáles
son
los
grupos
de
edad
y
sexo
que
tuvieron
el
más
alto
y
más
bajo
riesgo
de
enfermar?
3.
¿qué
características
de
los
casos
son
significativamente
diferentes
de
aquéllas
de
la
población
general?
4.
¿qué
factores
contribuyeron
en
la
ocurrencia
de
los
casos?
Caracteristicas
del
lugar
-­‐
Distribución
de
las
distintas
variables
por
áreas
geográficas
-­‐
Aglomeraciones
en
el
tiempo
y
en
espacio:
brotes
epidémicos,
cáncer,
asma,
etc.
Caracteristicas
del
tiempo
-­‐Período
de
incubación
-­‐Tendencia
y/o
variación
estacional
de
la
morbilidad
y
de
la
mortalidad
Un
buen
estudio
epidemiologico
Un
Buen
estudio
epidemiologico
-­‐
Surge
de
una
pregunta
bien
planteada
-­‐
Es
una
respuesta
a
un
vacío
de
información
científica
y
está
siempre
sujeto
a
consideraciones
éticas.

20. Clasificacion
de
estudios
epidemiológicos
y
relación
con
el
método
científico
Descriptivo
Caso
unico
Serie
de
casos
Descripcion
epidemiologica
(
lugar
tiempo
y
persona).
Analítico
Prevalencia
Caso
control
Cohorte
Ensayos
clínicos
Controlados
Estudios
Descriptivos
Hipótesis
de
trabajo
-­‐Carecen
de
hipótesis
de
trabajo
-­‐
Ventajas,
desventajas
Usos
-­‐Estudios
de
base
para
epidemiología
analítica
-­‐Se
efectúan
en
condiciones
naturales,
sin
intervención
-­‐
Describir
problemas
de
salud
Estudio
de
prevalencia
o
transversales
Definición:
Por
diseño
de
un
estudio
se
entienden
los
procedimientos,
métodos
y
técnicas
mediante
los
cuales
el
investigador
selecciona
a
la
población
en
estudio,
recoge
los
datos,
los
analiza
e
interpreta
los
resultados.
El
diseño
es
la
conexión
entre
una
hipótesis
y
unos
datos.
Estudios
de
prevalencia
Objetivo:
describir
características
de
la
aparición
de
un
evento
y/o
de
exposición
a
factores
de
riesgo
en
relación
con
personas,
lugares
y
tiempo.
Se
caracteriza
porque
indaga
la
presencia
de
los
factores
y
la
ocurrencia
del
evento
en
la
población
en
estudio
simultaneamente
y
porque
sólo
se
hace
una
medición
en
el
tiempo
en
cada
sujeto
de
estudio.
Es
una
imagen
en
un
punto
específico
del
tiempo
acerca
de
la
magnitud
de
un
problema
de
salud
pública
en
una
comunidad.
Se
selecciona
una
muestra
representativa
de
la
población
total
y
se
mide
exposición
y
enfermedad
en
estas
personas
El
tiempo
de
estudio
es
relativamente
corto

21. Son
relativamente
fáciles
y
económicos
y
resultan
útiles
para
investigar
exposiciones
que
constituyen
características
de
los
individuos.
En
los
brotes
o
epidemias
de
una
enfermedad,
los
estudios
transversales
que
implican
la
medición
simultánea
de
varias
exposiciones
y
la
detección
de
diversos
efectos
adversos,
constituyen
a
menudo
el
primer
paso
correcto
para
la
investigación
de
la
causa.
Análisis
de
datos
Este
diseño
nos
permite
establecer
las
“tasas”
de
prevalencia
correspondientes
a
expuestos
y
no
expuestos
a
la
variable
independiente
o
establecer
la
"carga
total"
de
la
enfermedad
en
la
población,
considerando
casos
antiguos
y
nuevos
de
la
patología
en
estudio.
Otra
alternativa
de
análisis,
utilizada
con
frecuencia,
es
la
determinación
de
los
porcentajes
de
exposición
en
enfermos
y
no
enfermos.
en
la
tabla
tenemos
que
la
proporción
de
expuestos
en
los
enfermos
es
a/n1
Y
en
los
no
enfermos
b/n2
Se
pueden
establecer
“tasas”
en
diversos
subgrupos,
incluyendo:
A)
medidas
de
asociación:
razón
de
disparidad
y
riesgo
atribuible.
B)
medidas
de
impacto
potencial:
riesgo
atribuible
porcentual
en
los
expuestos
y
riesgo
atribuible
porcentual
poblacional.
Ej.
1.
Encuestas
de
morbilidad
2.
Descripcion
de
mujeres
que
presentan
p.i.p.
Entre
todas
las
mujeres
que
utilizan
d.i.u.
Permite
identificar
posibles
factores
de
riesgo
y
facilitar
información
para
hipótesis
en
futuros
estudios
analíticos.
3.
Estudio
de
mortalidad
materna
en
hospitales
de
chile
que
compara
tasas
y
causas
de
mortalidad
relacionada
con
el
embarazo
en
hospitales
rurales
y
urbanos.
ENCUESTAS
DE
PREVALENCIA
Frecuentemente
se
realizan
una
vez
para
determinar
la
distribución
de
factores
de
riesgo
en
un
punto
en
el
tiempo.
Son
validos
para
conocer
prevalencia
de
factores
de
riesgo
y
sus
tendencias.

22.
Puntos
a
considerar
en
el
diseño
de
un
estudio
de
prevalencia
A)
definir
la
población
de
referencia.
B)
determinar
si
el
estudio
se
realizará
sobre
el
total
de
la
población
o
en
una
muestra.
C)
determinar
el
tamaño
de
la
muestra
poblacional
y
las
formas
de
selección
de
la
misma.
D)
elaborar
y
validar
los
instrumentos
o
técnicas
mediante
los
cuales
se
determinará
la
presencia
o
ausencia
de
las
variables
independientes
y
de
las
variables
dependientes.
E)
asegurar
la
comparabilidad
de
la
información
obtenida
en
los
diferentes
grupos.
F)
determinar
el
tipo
de
análisis
epidemiológico
y
estadístico
de
los
datos.
G)
determinar
la
conducta
a
seguir
con
los
casos
detectados.
Fuentes
de
información
·
registros
hospitalarios
·
fichas
clínicas
·
registros
especiales
·
protocolos
de
autopsias
·
exámenes
de
laboratorio
Fuentes
oficiales.
·
ministerio
de
salud
·
servicios
de
salud
·
laboratorios
Ventajas
de
estudios
de
prevalencia
• Eficientes
para
estudiar
la
prevalencia
de
enfermedades
en
la
población
• La
exposicion
y
estado
de
la
enfermedad
se
estudian
simultaneamente
• Se
pueden
estudiar
multiples
enfermedades
y
exposiciones
• Son
de
relativo
bajo
costo
y
se
pueden
realizar
en
poco
tiempo
• Son
una
etapa
inicial
para
un
estudio
de
cohorte.
•
se
pueden
usar
datos
recolectados
con
otros
fines.
•
ayuda
a
planear
y
evaluar
los
servicios
de
atención
médica.
•
fáciles
de
realizar
•
pueden
revelar
características
de
la
prevalencia
de
enfermedades
y
tendencias
a
lo
largo
del
tiempo
•
complementa
la
historia
natural
de
las
enfermedades.
Desventajas
de
estudios
de
prevalencia
• No
se
puede
determinar
el
tiempo
entre
la
exposición
y
la
enfermedad.
• No
miden
incidencia,
los
casos
detectados
son
mescla
de
incidentes
y
prevalentes
• Sesgos
de
selección
por
casos
prevalentes
• La
relación
causa
efecto
no
siempre
es
verificable
• no
son
útiles
para
enfermedades
de
baja
frecuencia.
• No
sirven
para
probar
hipótesis
causales

23. • no
evaluan
riesgo
• Sobrerrepresentación
de
enfermos
con
tiempos
prolongados
de
sobrevida
o
con
manifestaciones
con
mejor
curso
clínico
Tipos
de
estudios
transversales
• Comparativos
entre
subgrupos
de
población
• Comparativos
geográficamente
• Comparativos
temporalmente
ESTUDIOS
DE
CASOS
Y
CONTROLES
DISEÑO,
EJECUCIÓN
Y
ANÁLISIS
FUNDAMENTOS:
Se
compara
un
grupo
de
individuos
en
los
que
está
presente
la
variable
dependiente,
denominados
casos,
con
un
grupo
de
individuos
en
los
cuales
está
ausente
la
variable
dependiente,
denominados
controles.
Casos
y
controles
son
comparados
respecto
a
la
presencia
en
el
pasado
de
la
o
las
variables
independientes,
que
se
consideran
relevantes
para
la
condición
o
enfermedad
en
estudio.
En
este
diseño
el
conocimiento
esencial
que
se
obtendrá
acerca
de
la
etiología
de
la
enfermedad
procede
de
determinar
la
proporción
de
expuestos
a
la
variable
independiente
(causa)
en
casos
y
controles.

24.
ARQUITECTURA
DE
UN
ESTUDIO
DE
CASOS
Y
CONTROLES
Principales
aspectos
del
diseño
1.
Variable
dependiente
 Se
denomina
también
“efecto”.
 Generalmente
es
la
enfermedad.
 Debe
ser
objetivamente
definida:
el
mejor
elemento
de
diagnóstico.
 Debe
estar
ausente
en
los
controles.
2.
Exposición
 Es
la
variable
independiente.
 Puede
ser
una
característica
biológica,
una
exposición
ambiental,
etc.
 Debe
ser
objetivamente
definida.
 Su
presencia
debe
ser
anterior
a
la
enfermedad
o
v.
Dependiente.
3.
Fuente
y
elección
de
los
casos
 Casos
incidentes
v/s
prevalentes.
 Casos
de
la
comunidad
v/s
casos
hospitalarios.
4.
Precauciones
en
la
elección
de
controles
 No
deben
tener
la
enfermedad.
 No
deben
ser
“candidatos”
a
tenerla.
 No
se
requiere
que
sean
“sanos”.
 Emparejados
respecto
a
otras
variables:
edad,
sexo,
nivel
socioeconómico.
 Similar
fuente
de
origen
que
los
casos.
 Un
grupo
control
v/s
varios
grupos.
 Un
grupo
diagnóstico
v/s
mezcla
de
dgs.
 Controles
representativos
población
general.
5.
Obtención
de
datos
 Generalmente
son
los
propios
casos
y
controles.
 Debe
obtenerse
de
manera
similar
en
casos
y
controles.

25.  En
lo
posible
“a
ciegas”
 Por
ser
datos
del
pasado
están
sujetos
a
sesgos
de
memoria.
 Datos
“duros”
cuando
es
factible.
6.
Determinación
del
tamaño
muestral
 Magnitud
de
la
diferencia
a
detectar,
que
sea
clínicamente
relevante.
(valor
aproximado
del
or
a
estimar).
 %
de
la
exposición
entre
los
casos
 %
de
la
exposición
entre
los
controles
 Riesgo
de
cometer
un
error
de
tipo
i.
Generalmente
se
trabaja
con
una
seguridad
del
95%
(α
=
0,05).
 Potencia
del
estudio
que
es
=
(1-­‐β).
(riesgo
de
cometer
un
error
de
tipo
ii).
7.
Errores
sistemáticos
(sesgos)
frecuentes
 Sesgo
del
sujeto
observado:
Casos
y
controles
recuerdan
de
forma
diferente:
sesgo
de
memoria
Control:
entrevistas
estandarizadas
y
control
de
Calidad
 Sesgo
del
observador:
El
conocimiento
de
la
hipótesis,
indagación
más
exhaustiva
en
los
casos
que
en
controles.
Control:
utilidad
de
registro
de
entrevistas
Previas
y
entrevista
“a
ciegas”.
 Selección
de
casos:
Casos
no
representativos
(hospital:
características
demográficas,
factores
socio-­‐económicos
y
severidad
o
gravedad).
 Selección
de
controles:
Controles
no
representativos
(estudio
de
doll
y
hill):
controles
con
otras
enfermedades
broncopulmonares
y
cardiaca)
8.
Analisis
de
los
datos
a) Proporción
de
expuestos
en
casos
y
controles.
b) Significación
estadística
de
una
diferencia
en
las
proporciones.
c) Fuerza
de
asociación
entre
la
exposición
y
la
enfermedad
o
consecuencia
a
través
de
la
razón
de
disparidades
u
odds
ratio
8
a.-­‐
proporción
de
expuestos
en
casos
y
controles
PROPORCIÓN
DE
expuestos
en
casos
A/N1
x
100
Proporcion
de
expuesto
en
los
controles
B/N2
x
100
CASOS CONTROLES TOTAL
EXPUESTOS
NO EXPUESTOS
A
C
B
D
M1
M2
TOTAL N1 N2 N

26. 8
c.-­‐
fuerza
de
asociación
(odds
ratio
(OR)
razón
de
disparidades
(RD))
En
estudios
de
casos
y
controles,
con
frecuencia,
se
carece
de
las
poblaciones
sobre
las
cuales
calcular
las
tasas
o
incidencias
acumuladas,
por
tal
motivo
no
se
puede
establecer
el
RR.
Se
recurre
a
una
estimación
del
RR,
denominada
en
inglés
odds
ratio
(OR)
(razón
de
disparidades
(RD).
Que
expresa
la
fuerza
de
asociación
entre
los
factores
de
riesgo
estudiados
y
la
enfermedad.
Se
estima
el
valor
puntual
de
la
RD
y
además
sus
límites
de
confianza
(LC).
Concepto
de
odds
El
odds
de
un
evento
o
suceso
de
interés,
puede
definirse
como
la
razón
entre
la
probabilidad
de
que
ocurra
el
evento
y
la
probabilidad
de
que
no
ocurra.
ODDS=
P
/
1-­‐P
Calculo
de
odds
para
llegar
a
la
razón
de
disparidades,
paso
a
paso.
CASOS
CONTROLES
EXPUESTOS
A
B
NO
EXPUESTOS
C
D
TOTAL
A
+
C
B
+
D
1.-­‐
la
probabilidad
de
exposición
en
los
casos
=
a
/
(a+c)
2.-­‐
la
probabilidad
de
que
no
estén
expuestos
los
casos
=
c
/
(a+c)
3.-­‐
el
odds
(la
disparidad)
de
exposición
en
los
casos
es:
a
/
(a+c)
:
c
/
(a+c)
Lo
que
es
definitivamente
=
a
/
c
Repitamos
el
mismo
razonamiento
para
los
controles
1.-­‐
la
probabilidad
de
exposición
en
los
controles
=
b
/
(b+d)
2.-­‐
la
probabilidad
de
que
no
esten
expuestos
=
d
/
(b+d)
3.-­‐
el
odds
(la
disparidad)
de
exposición
en
los
controles
es:
b
/
(b+d)
:
d
/
(b+d)
Lo
que
es
definitivamente
=
b
/
d
Ahora
la
razón
de
disparidades
u
odds
ratio
Odds
de
exposición
casos:
a
/
c
Odds
de
exposición
controles:
b
/
d
Odds
ratio
entre
ambos:
a/c
:
b/d
OR
(RD)=
AxD
/
BxC
Razón
de
disparidades
(RD)
conceptualización
“intuitiva”
La
razón
de
productos
cruzados,
puede
ser
observada
como
la
razón
entre
hechos
congruentes
y
no
congruentes:

27. Es
congruente
ser
caso
y
haber
estado
expuesto,
representado
por
a
y
ser
control
y
no
haber
estado
expuesto,
representado
por
d.
Es
incongruente
ser
control
y
haber
estado
expuesto,
representado
por
b
y
ser
caso
y
no
haber
estado
expuesto,
representado
por
c
.
Ventajas
 Eficiente
para
el
estudio
de
enfermedades
raras.
 Eficiente
para
estudiar
enfermedades
con
periodo
de
latencia
o
incubación
larga.
 Permite
estudiar
varios
factores
de
riesgo.
 Rápido
de
realizar
ya
que
no
requieren
de
un
período
de
seguimiento.
 Requiere
generalmente
un
número
menor
de
sujetos
en
comparación
a
otros
diseños.
 Existen
casos
ya
identificados
y
se
reqiere
ubicar
al
grupo
de
controles
adecuados.
 No
hay
pérdidas
de
seguimiento
como
en
estudios
de
cohorte.
 Más
barato,
dado
que
no
requiere
de
seguimiento
ni
de
un
número
elevado
de
sujetos.
Desventajas
 Generalmente
no
se
pueden
calcular
incidencia
y
por
lo
tanto
sólo
se
estima
riesgo
relativo.
 La
relación
temporal
entre
exposición
y
enfermedad
no
es
segura.
Por
ser
información
retrospectiva
basada
en
la
memoria.
 Sesgos
de
memoria
sobre
la
información,
debido
a
la
forma
diferente
de
recordar
de
casos
y
controles.
 Retrospectividad:
la
información
sobre
la
exposición
a
las
variables
independientes
es
obtenida
en
forma
retrospectiva.
 Otros
sesgos
de
información:
provenientes
de
la
forma
de
recoger
la
información.
 Sesgos
de
confusión:
casos
y
controles
pueden
ser
heterogéneos
en
términos
del
riesgo
de
la
enfermedad.
Los
controles
deben
ser
emparejados
(matching)
con
los
casos
en
aquellos
factores
que
pueden
confundir
la
asociación
de
interés.
ESTUDIOS
DE
COHORTE
DISEÑO,
EJECUCIÓN
Y
ANÁLISIS
CONCEPTO
EPIDEMIOLÓGICO
DE
COHORTE
Del
lat.
Cohors,
guerreros,
la
décima
parte
de
una
legión
“Conjunto
de
personas
con
alguna
característica
común
en
el
tiempo
y
que
son
seguidas
por
un
periodo
de
tiempo”

28. FUNDAMENTOS
Se
caracterizan
por
ser
estudios
eminentemente
prospectivos,
los
grupos
que
se
comparan
son
seleccionados
de
acuerdo
al
grado
o
nivel
de
exposición
a
la
variable
independiente
sospechosa
de
ser
un
factor
de
riesgo.
De
esta
manera
se
pueden
estructurar
categorías
de
expuestos
y
no
expuestos.
La
comparación
consiste
fundamentalmente
en
establecer
la
tasa
de
incidencia
de
la
enfermedad
en
los
diversos
grupos
después
de
un
cierto
período
de
observación.
En
ocasiones
es
imposible
encontrar
individuos
no
expuestos,
se
procede
a
subdividir
el
grupo
expuesto
en
niveles
de
intensidad,
frecuencia
o
duración
y
se
realizan
comparaciones
entre
dichos
niveles.
El
carácter
prospectivo
de
este
diseño
se
basa
en
el
hecho
de
seleccionar
los
diversos
grupos
por
su
exposición
a
los
factores
de
riesgo
o
por
la
presencia
de
algún
atributo
o
característica
biológica
que
se
estime
asociado
con
la
enfermedad.
A
diferencia
del
diseño
de
casos
y
controles
se
parte
de
la
causa
hipotética
(variable
independiente).
FORMACIÓN
DE
LAS
COHORTES
 Estudios
de
cohortes
con
base
poblacional:
incluyen
a
toda
la
población
o
a
una
muestra
representativa
de
la
misma.
(Ej.
Estudio
de
Framingham)
 Estudios
de
cohorte
con
base
al
grado
de
exposición:
las
cohortes
según
el
nivel
de
exposición.
En
especial
para
exposiciones
poco
frecuentes.
Más
eficientes.
(Ej.
Estudios
en
trabajadores
expuestos
al
plomo)
TIPOS
DE
ESTUDIOS
DE
COHORTES
PROSPECTIVO
CONCURRENTE
El
inicio
del
seguimiento
comienza
en
el
presente
con
cohortes
(expuesta
y
no
expuesta)
sin
enfermedad
y
son
observadas
prospectivamente
en
el
tiempo
hasta
que
aparece
el
evento
esperado
o
se
termina
el
período
de
observación.
TIPOS
DE
ESTUDIOS
DE
COHORTES
COHORTE
HISTÓRICA
O
PROSPECTIVO
NO
CONCURRENTE
Las
cohortes
(expuesta
y
no
expuesta)
son
identificadas
en
el
pasado.
Las
cohortes
deben
haber
estado
libres
de
la
enfermedad
y
son
“rastreadas”
desde
el
pasado
hasta
que
el
evento
esperado
aparece
o
se
llega
al
presente,
lo
cual
puede
marcar
el
fin
del
seguimiento
o
bien
se
prosigue
la
observación
hacia
el
futuro.
ASPECTOS
DEL
DISEÑO
ESTUDIO
DE
COHORTES
1. Planteamiento
de
una
hipótesis
en
forma
precisa
y
operacional.
2. Definición
de
la
variable
independiente
y
de
la
exposición
a
la
misma.
3. Definición
y
validación
de
los
instrumentos
destinados
a
medir
la
exposición
y
los
efectos
de
interés.
4. Descartar
presencia
de
enfermos
en
las
cohortes
5. Fuente
y
criterios
de
elección
de
las
cohortes
que
se
van
a
comparar.
(Probabilidad
distinta
a
cero
de
exponerse
y
de
hacer
la
enfermedad)
6. Obtención
de
la
información.

29. 7. Determinación
del
tamaño
muestral
8. Presencia
de
sesgos.
ESTUDIO
DE
COHORTES
VENTAJAS
 No
hay
dudas
sobre
la
direccionalidad
de
los
acontecimientos.
 Único
diseño
que
establece
las
tasa
de
incidencia
de
la
enfermedad
y
estimar
directamente
el
riesgo
relativo,
el
riesgo
atribuible
y
las
mediciones
de
impacto
potencial.
 No
hay
sesgos
de
memoria.
La
información
sobre
la
exposición
no
está
sujeta
a
la
capacidad
de
recordar
de
cada
individuo
ya
que
se
recolectará
prospectivamente.
 Se
pueden
estudiar
varias
enfermedades
simultáneamente.
 Se
pueden
estudiar
factores
de
riesgos
poco
frecuentes.
DESVENTAJAS
 Pueden
ser
de
alto
costo.
 Requieren
a
veces
mucho
tiempo.
 Exigen
tamaños
muestrales
de
gran
tamaño.
 Están
expuestos
a
pérdidas
de
sujetos
lo
que
puede
introducir
sesgos
de
selección.
 Puede
haber
sesgos
de
información
en
la
detección
de
la
enfermedad,
si
se
conoce
la
condición
de
expuesto
o
no
expuesto.
 No
son
apropiados
para
enfermedades
raras
o
poco
frecuente
o
con
largo
período
de
latencia.
 Durante
un
tiempo
prolongado
no
se
dispone
de
resultados.
(Estudio
de
caso-­‐control
anidado)
 Solo
se
puede
estudiar
un
número
limitado
de
factores
de
riesgo.
 Observación
directa
de
participantes
puede
causar
cambios
en
comportamientos.
 Sesgos
diagnósticos
debido
a
cambios
en
los
criterios
diagnósticos
y
en
los
medios
de
diagnóstico.
 Sesgos
de
información,
si
la
calidad
y
extensión
de
la
información
es
distinta
en
expuestos
y
no
expuestos.
 Sesgos
en
la
evaluación
de
resultados,
si
la
persona
que
decide
si
la
enfermedad
se
ha
producido,
sabe
si
el
sujeto
se
ha
expuesto,
y
si
la
persona
está
al
tanto
de
la
hipótesis
a
estudiar.
 Ineficiente
para
estudiar
enfermedades
de
baja
incidencia.
EJEMPLOS
RELEVANTES
DE
ESTUDIOS
DE
COHORTE
 Tabaco
y
cáncer
de
pulmón
en
médicos
ingleses.
(R.Doll
y
B.Hill)
UK.
1950
 The
Framinghan
Heart
Study.
Factores
de
riesgo
cardiovascular.
EE.UU.
1948
 Multicenter
AIDS
Cohort
Study.
(Factores
de
riesgo
VIH
en
hombres
gay)
EE.UU.
1984
 New
York
University
Women´s
Health
Study
(Hormonas
endógenas
y
Cáncer
de
mama)
1985

30. Sesgos
posibles
 Si
bien
están
menos
expuesto
a
errores
sistemáticos
que
los
estudios
caso-­‐
control,
pueden
ocurrir:
 Sesgo
de
selección:
cohortes
de
voluntarios,
pérdidas
de
seguimiento.
 Sesgo
de
información:
determinación
de
la
exposición
y
de
la
detección
de
la
enfermedad
distinta
en
expuestos
y
no
expuestos.
 Sesgos
de
confusión:
existencia
de
otro
factor
distinto
al
estudiado,
que
también
es
un
factor
de
riesgo
para
la
enfermedad
y
a
su
vez
se
asocia
con
el
factor
elegido
para
estudio.
Análisis
de
los
datos
Incidencia
acumulada
global:
n1/n
Incidencia
acumulada
en
expuestos:
a/m1
Incidencia
acumulada
en
no
expuestos
c/m2
a/m1
riesgo
relativo
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
c/m2
riesgo
atribuible=
(a/m1)
-­‐
(
c/m2)
(a/m1)
-­‐
(c/m2)
Riesgo
atribuible
%
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
x
100
(a/m1)
(n1/n)
-­‐
(c/m2)
Riesgo
atribuible
%
=
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐
x
100
Poblacional
(n1/n)
ENFERMOS
NO
ENFERMOS TOTAL
EXPUESTOS a b m1
NO
EXPUESTOS c d m2
TOTAL n1 n2 n

31.
Datos
en
estudio
de
cohorte
para
calculo
de
densidad
de
incidencia
ENFERMOS
TIEMPO
PERSONA
EXPUESTOS
a
d1
NO
EXPUESTOS
b
d2
Total
A
+
b
D
Formulas
1) Densidad
de
incidencia
en
expuestos=
a
/
d1
2) Densidad
de
incidencia
en
no
expuestos=
b
/d2
3) Densidad
de
incidencia
global=
a+b
/
d
4) Riesgo
relativo
(rate
ratio)=
(a/d1)
/
(b/d2)
5) Riesgo
atribuible=
(a/d1)
–
(b/d2)
ALCANCES
SOBRE
NOMENCLATURAS
 El
riesgo
relativo,
es
técnicamente
la
razón
entre
dos
probabilidades,
por
lo
tanto,
es
la
razón
entre
dos
incidencias
acumuladas.
Se
le
denomina
por
algunos
Razón
de
Riesgos
(Risk
ratio)
o
más
frecuentemente
Riesgo
Relativo
(Relative
risk).
 En
el
caso
de
la
razón
entre
dos
densidades
de
incidencia,
se
le
debe
denominar
Razón
de
Tasas.
(Rate
ratio).
Infrecuentemente
se
le
llama
Razón
de
DI.
(Incidence
density
ratio)
 La
interpretación
es
idéntica
en
si
valor
puntual
y
sus
límitesde
confianza.
POBLACIÓN
EN
RIESGO
Son
todos
los
miembros
de
una
cohorte,
que
tienen
una
probabilidad
distinta
a
cero
de
presentar
o
desarrollar
el
fenómeno
de
interés
estudiado
(enfermedad).
TIPOS
DE
COHORTES
1. Cohorte
cerrada:
tiene
un
número
fijo
de
componentes,
el
que
solo
puede
ir
disminuyendo
en
el
tiempo,
por
fallecimientos,
abandonos
o
desarrollo
del
fenómeno
de
interés.
Ej.-­‐Cohortes
de
un
ECC.
Estudio
de
ECV
de
Framingham.
2. Cohorte
abierta
(dinámica):
pueden
ingresar
nuevos
miembros
durante
el
seguimiento.
Ej.
Registros
de
cáncer
poblacional
Antofagasta
y
Valdivia.
Población
escolar.
La
población
de
presidentes
de
la
república
en
ejercicio
en
Chile.

32. MEDICIÓN
DE
LA
INCIDENCIA
SEGÚN
EL
TIPO
DE
COHORTES
 COHORTE
CERRADA:
Puede
medirse
Incidencia
Acumulada
(riesgo),
pero,
hay
que
considerar
los
riesgo
de
competencia,
(la
población
no
permanece
constante
en
el
tiempo,
algunas
mueren
antes
de
haber
tenido
tiempo
para
desarrollar
en
fenómeno
de
interés).
Si
el
período
de
seguimiento
es
corto
o
los
riesgos
de
competencia
son
muy
bajos,
lo
anterior
se
subsana.
Es
factible
medir
la
DI.
 COHORTE
DINÁMICA:
Medir
el
riesgo
(IA)
ofrece
dificultades,
ya
que
se
agregan
nuevas
personas
durante
el
seguimiento.
Por
lo
tanto,
se
pueden
considerar
los
tiempos
de
observación
de
cada
sujeto
(tiempo
en
riesgo)
y
se
calcula
las
Densidades
de
Incidencia
(tasas).
SESGOS
POSIBLES
EN
ESTUDIOS
DE
COHORTES
 Sesgo
en
la
evaluación
de
resultados
(sesgo
de
detección):
El
que
detecta
la
aparición
de
la
enfermedad
conoce
la
condición
de
expuesto
o
no
expuesto.
 Sesgos
de
información:
Diferencias
en
la
calidad
y
cantidad
de
la
información
recogida
en
expuestos
y
no
expuestos.
 Sesgos
por
falta
de
respuesta:
Si
la
falta
de
respuesta
no
es
aleatoria
entre
expuestos
y
no
expuestos,
los
resultados
son
difíciles
de
interpretar.
 Sesgo
de
seguimiento:
Si
durante
el
seguimiento
se
pierden
de
forma
selectiva
las
personas
con
la
enfermedad,
la
tasa
de
incidencia
entre
expuestos
y
no
expuestos
es
difícil
de
interpretar.
ESTUDIO
DE
COHORTES
TAMAÑO
MUESTRAL
DEPENDE
DE:
ERROR
ALFA
(α
)
ERROR
BETA
(β
)
O
LA
POTENCIA
=
1
-­‐
ERROR
BETA
INCIDENCIA
EN
LOS
NO
EXPUESTOS
RIESGO
RELATIVO
QUE
SE
DESEA
DETECTAR
Error
aleatorio,
error
sistemático
y
causalidad
en
estudios
epidemiológicos
Validez
La
validez
de
una
medición
es
la
capacidad
de
medir
lo
que
realmente
queremos
medir.
a. Interna:
los
resultados
obtenidos
son
correctos
para
los
sujetos
incluidos
en
el
estudio.
(Diseño
del
estudio
y
análisis
de
datos)
b. Externa:
capacidad
de
generalizar
nuestros
resultados
a
la
población
de
la
que
se
ha
extraído
la
muestra.
(Muestras
representativas,
vigilar
el
seguimiento)
No
hay
validez
externa
sin
validez
interna

33. Error
sistemático
(SESGO)
Está
presente
en
cada
medición
y
SIEMPRE
en
la
misma
dirección
(Ej:
balanza
que
siempre
añade
500
grs
al
peso
real)
• Afectan
más
a
la
validez
que
a
la
precisión
del
estudio
• Desvían
las
estimaciones
de
la
asociación
en
una
sola
dirección.
• Generalmente
predecibles.
Importante
identificar
qué
efecto
tendrá
el
sesgo
sobre
la
medida
de
asociación
(subestimación
o
sobreestimación
del
efecto
real).
Precision
y
errores
aleatorios
La
PRECISIÓN
o
fiabilidad
es
la
capacidad
de
obtener
un
mismo
valor
cuando
una
medición
se
realiza…
Sobre
la
misma
persona
En
más
de
una
ocasión
En
condiciones
similares
ERROR
ALEATORIO:
No
es
constante
en
cada
medición
ni
ocurre
siempre
en
la
misma
dirección
(Ej:
balanza
que
unas
veces
pesa
más
y
otras
menos)
Empeora
la
precisión
Dificulta
la
obtención
de
medidas
de
asociación
significativas
(imprecisión)
Validez
y
precisión

34.
Sesgos
Definición general:
ú Es un “error sistemático en un estudio
epidemiológico”
ú Distorsiona la medida de asociación
ú Se produce en cualquier fase de la
investigación
Se clasifican principalmente en:
 Sesgos de selección
 Sesgos de información o clasificación
11/05/2013

35. Sesgo de selección
• Al seleccionar la muestra
• En los grupos de comparación o en el
estudio descriptivo no están quienes
deberían estar (por exceso o por defecto)
– Descriptivo: cuando no se selecciona una
muestra representativa
– Caso-control: la selección de algún caso o
control está relacionada con la exposición
– Cohortes: cuando se pierden los sujetos en
relación con la exposición
11/05/2013
Sesgo de selección
Conducen al sesgo de selección:
(a) Selección inadecuada de personas al
comenzar el estudio
(b) Seguimiento incompleto de los
participantes ("lost to follow-up")
(c) Valores faltantes en el momento de
realizar el análisis
11/05/2013

36. Control de sesgos de selección
• Durante el transcurso del estudio
– Mantener contactos frecuentes para evitar
abandonos o pérdidas en el seguimiento
(motivación)
• En la fase de recogida de datos
– Evitar los valores faltantes
• En la fase de análisis de datos
– Identificar la presencia de sesgos de selección y
valorar su efecto sobre la medida de asociación
– Ajustes estadísticos (análisis multivariantes)
11/05/2013
SESGO DE
INFORMACIÓN/CLASIFICACIÓN
Clasificación incorrecta de los participantes de un
estudio con respecto a las variables dependientes
(desenlaces) o independientes (exposiciones) recogidas
por el investigador
No diferenciales:
– Cuando existe la misma proporción de personas mal
clasificadas en los grupos comparados
– Sesgo hacia el nulo
Diferenciales:
– cuando no existe la misma proporción de personas mal
clasificadas en los grupos comparados.
– Sesgo más grave (subestima o sobreestima)
11/05/2013

37. Sesgo de clasificación
del desenlace
• Poca validez/distintos aparatos o criterios
diagnósticos en los diferentes grupos
• poca experiencia/distinta experiencia de
persona que realiza el diagnóstico en los
grupos
(no diferenciales/diferenciales)
11/05/2013
SESGO DE CLASIFICACIÓN DE LA EXPOSICIÓN
• Sesgo anamnésico o sesgo de recuerdo (Dif)
– los casos recuerdan mejor la exposición
• Sesgo del entrevistador o del observador (Dif)
– intensidad de indagación diferente en casos y controles
• Sesgo de inaceptabilidad
• Sesgo de obsequiosidad
• Sesgo de atención o efecto Hawthorne
– los participantes de un estudio alteran su
comportamiento cuando saben que están siendo
observados
• Sesgo de migración diagnóstica (No dif)
– cambio de criterios o aparatos diagnósticos
(ND: Si la persona más alta de un grupo de gente baja pasa a pertenecer a otro
grupo de personas con mayor altura, ambos grupos verán disminuir la media de
sus alturas)
11/05/2013

38. ¿Como controlar los sesgos de
información clasificación?
• Utilizar procedimientos válidos
• Evitar sesgos en el
investigador/observador (“ciego”)
• Utilizar un mismo procedimiento para
todos los sujetos –consistencia
• Que los sujetos del estudio no conozcan las
hipótesis a investigar
11/05/2013
Factores de Confusión
§ Variables que DISTORSIONAN la
medida de asociación entre otras dos
variables (exposición y efecto)
§ Puede conducirnos a encontrar asociaciones o
efectos donde no los hay o viceversa.
§ Se deben a las complejas relaciones de las
múltiples variables que nos definen
11/05/2013
Un factor es confusor si:
1. Está asociado con la exposición
2. Está asociado con el desenlace
3. No es un eslabón intermedio entre la
exposición y la enfermedad
11/05/2013
CAUSA EFECTO
FACTOR DE CONFUSIÓN

39. ¿Cómo eliminar la confusión?
• En la fase de diseño:
–Aleatorización
–Restricción
–Apareamiento
• En la fase de análisis
–Estratificación
–Análisis multivariante
CUIDADO CON EL SOBREAJUSTE
11/05/2013
CONFUSIÓN-PRESENTACIÓN
• Presentar siempre las estimaciones
ajustadas
–Estimaciones crudas con fines
comparativos
• Las conclusiones deben basarse en las
medidas ajustadas
• Estimar un valor ajustado global
11/05/2013