Material didactico sap 113 matilde

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SANTO DOMINGO
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD

Escuela de Salud Pública

Bibliografía básica para la asignatura Epidemiologia básica (SAP-113)

Prof.ª Matilde Peguero, PhD, MPH, TM

Santo Domingo
Semestre 2013-1

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
ESCUELA SALUD PÚBLICA
CATEDRA EPIDEMIOLOGIA
PROGRAMA DE ASIGNATURA

PRESENTACION

ASIGNATURA: EPIDEMIOLOGIA SAP 116 /SAP 117

HORAS TEORICAS: 32

HORAS PRÁCTICAS: 64

CREDITOS: 4

PROFESORES:

FECHA DE APROBACION

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Matilde Peguero. PhD, MHP, TM
mpeguero60@uasd.edu.do
matilde.peguero@yahoo.com.br

Introducción

La asignatura Epidemiología básica es una materia obligatoria que se imparte cada
semestre y se ubica en el cuarto semestre de la carrera de Medicina. Esta materia es
administrada por la Escuela de Salud Publica, pertenece a la cátedra de Epidemiologia y
tiene un total de 4 créditos.

La asignatura tiene como propósito lograr que el estudiante comprenda los elementos
conceptuales y metodológicos básicos de la Epidemiología para el análisis descriptivo del
proceso salud - enfermedad en la población y en el individuo

El desarrollo de las actividades del programa de Epidemiología basica parte de la
definición del “concepto de salud” para ubicar el objeto de estudio de la Epidemiología y
sus usos, como disciplina de la Salud Publica. Se centra en los procedimientos y técnicas
para la medición y análisis descriptivo de la situación de salud de la población. Aborda
la definición de categorías clásicas para el estudio de determinantes sociales y biológicas
que aumentan el riesgo padecer enfermedades o morir.

El aprendizaje se lograra mediante situaciones de aprendizaje tales como, exposiciones
magistrales por parte del docente, estudio de la bibliografía recomendada, la observación
cuidadosa de los hechos, estudios de caso, la utilización de datos de fuentes secundarias,
o el registro objetivo de datos de interés según el problema definido.

El programa, mantiene una secuencia lógica de contenidos temáticos y objetivos
específicos por unidad que puede ajustarse a las necesidades de la enseñanza
problematizadora. Las situaciones de aprendizaje le permitirán al estudiante conocer y
comprender las categorías y conceptos básicos del análisis epidemiológico y los
procedimientos y técnicas para su abordaje empírico (la construcción de indicadores, su
interpretación e implicaciones en el análisis de la situación de salud), identificar, en
términos muy generales, las aplicaciones del método científico al análisis
Epidemiológico. Se hace especial énfasis en el uso de bases de datos nacionales
producida por diversas dependencias del Sistema Nacional de Salud y los ejercicios
deben estar orientados a modo de permitir a los estudiantes familiarizase con el perfil
de problemas de salud que afectan la población dominicana. El programa está diseñado
para completarse en 16 semanas de docencia ininterrumpida.

Justificación de la asignatura en el plan de estudios

El método epidemiológico cada vez más es usado en la investigación relacionada con
médica práctica y en la salud pública. De esta forma los estudiantes que cursan alguna
carrera de ciencias de la salud, precisan del conocimiento del método epidemiológico que

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le permita identificar, analizar e interpretar problemas relacionados con el proceso salud-
enfermedad-cuidado

La concepción epidemiológica exige un cambio de actitud de los profesionales del sector
sustituyendo su actitud pasiva, a la espera de una persona enferma que necesita pedirle
una ayuda para recuperar la salud perdida, para una actitud activa de investigación de los
determinaste del proceso salud-enfermedad-cuidado. Este abordaje se justifica dado que
un individuo enfermo represente una muestra del grupo a que pertenece. Bien podemos
decir, es una señal de alerta de una enfermedad comunitaria. De allí la importancia de
sumar esfuerzos para incorporar el enfoque epidemiológico en todas las acciones de
salud.

Objetivo general de la asignatura

Discutir los fundamentos de la epidemiología para que el alumno se apropie de
conocimientos, habilidades intelectuales y destrezas necesarias para aplicación de la
epidemiologia como herramienta del método científico en el análisis descriptivo del
proceso salud-enfermedad haciendo énfasis en el estudio y solución de problemas
prioritarios, utilizando exposición dialogada, trabajo grupal e individual apoyado de guías
metodológicas.

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VII.- Plan clase
Semana Tema Objetivos Contenidos

1 1.- Introducción a Iintroducir los elementos teóricos Entrega del programa y discusión de sus contenidos.
la Epidemiología conceptuales básicos de la salud Explicación de procedimientos de evaluación del curso.
y Salud Pública. pública usados en epidemiologia para Concepto de salud pública. Importancia de la
abordaje de los problemas de salud en epidemiologia en la salud pública. Diferencias
la población. metodológicas de la Salud Pública y la Clínica en el
abordaje de problemas de salud.
2 2.- Conceptos, Comprender los principales los usos Objeto y usos de estudio de la epidemiología.
objetivos y usos y aplicación de la epidemiologia en Principales hechos históricos que han aportador el
de la prácticas en salud desarrollo de la epidemiologia.
Epidemiología.
3y4 3.- Causalidad en Comprender la dinámica del proceso Concepto de causalidad. Teorías de causalidad.
epidemiologia salud-enfermedad-cuidado en la Modelos de causalidad en epidemiologia: El modelo de
población. Koch-
Henle; El modelo de Bradford-Hill; Los postulados de
Evans; El modelo propuesto por Rothman.
Primera evaluación
6 4.- Medidas de Adquirir destreza para calculo e Medidas de frecuencia de enfermedad (proporciones,
frecuencia de la interpretación de las medidas de porcentajes, índices, razones, tasas, promedios).
enfermedad. frecuencia usadas para medir el Concepto de incidencia y prevalencia.
estado de salud de la población
7 5.- Estudio de la Adquirir competencias para cálculo e Descripción epidemiológica (persona, lugar, tiempo).
mortalidad. interpretación de indicadores de Principales fuentes de datos
mortalidad.
8 6.- Descripción Desarrollar la capacidad de expresión Criterios para la descripción epidemiológica (persona,
epidemiológica oral y escrita los indicadores útiles lugar y tiempo) de indicadores de salud en la
para análisis de situación de salud de población.
la población forma clara, y sencilla.
Segunda evaluación
10 7.- Sistema de Identificar fuentes de información de Fuentes de datos; sistemas de registro; estadísticas
información y indicadores útiles para el análisis de vitales (nacimientos, defunciones, bautizos,
fuentes de datos situación de salud de la población. matrimonios, censos, etc.)
11 8.- Vigilancia Discutir las aplicaciones prácticas de Sistemas de vigilancia epidemiológica: concepto de
Epidemiológica la epidemiologia para la vigilancia sistema, objetivos y usos. Elementos de un sistema de
epidemiológica en la población. vigilancia. Sistema Nacional de Vigilancia
Epidemiológica en RD. Subsistemas de vigilancia
vinculados a programas de prioritarios.
12 9. Bases del Conocer la aplicación del uso de la Tipos de estudios: estudios observacionales; estudios
método epidemiologia como instrumento del experimentales.
epidemiológico en método científico en la producción de
la investigación evidencias científicas
13 10. Evaluación de Adquirir competencias evaluar la Sensibilidad y especificidad del diagnóstico.
pruebas calidad de pruebas que de pruebas
diagnosticas usadas diagnostico de problemas de
salud en el individuo.
Tercera evaluación
15 Retroalimentación
16 Evaluación final

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Formas de enseñanza a utilizar
Conferencia por el profesor, auto preparación del estudiante dirigida a través las lecturas
recomendadas para la unidad, solución de problemas identificados, seminarios y
exposición de los estudiantes.

Método de enseñanzas a utilizar
Considerando el proceso salud-enfermedad-cuidado como proceso social, el modelo
pedagógico reconoce la interrelación entre teoría - practica y practica – teoría. En este
sentido se concibe la educación-formación como una práctica social construida mediante
la interacción, participación y el los significados producidos a través de una interrelación
entre los actores participantes (docente y alumnos) constituyendo así un proceso de
enseñanza aprendizaje de construcción de conocimientos de forma colectiva. El profesor
es quien dirige el proceso.

Medios de enseñanza
La voz humana, marcadores, borrador y pizarra, computador y data show,

Evaluación
La evaluación debe ser proceso acumulativo, activo, permanente y formativo. Habrán dos
evaluaciones parciales y una final. Las parciales programadas para la semana número seis
del calendario académico (la primera) y la semana número doce (la segunda). La
evaluación final, será programando para la semana numero dieciséis

Para tener derecho a la evaluación correspondiente el/la estudiante debe tener un record
de no menos 80% de la asistencia presencial a las clases y siempre que estas inasistencias
no sean consecutivas, salvo justificación. La evaluación general corresponde al examen
extraordinario

Puntuación de las evaluaciones
 Primer parcial 30%
 Segundo parcial 35%
 Tercer parcial 35%

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XIII.- Bibliografía

Alarcón, J. Validez de las mediciones epidemiológicas. [Disponible en
http://www.epiredperu.net/epired/cursos/epidemiologia_bas-mh/epibas_text05.pdf].

Liborio, TM. Manual de Epidemiologia y Salud Colectiva. Cuaderno del Alumno – Epidemiología –
Centro Editor Facultad de Ciencias Medicas. del libro [Epidemiología Básica” de Beaglehole, Bonita y
Kjellströn ¨[www.saludcolectiva-unr.com.ar]

López-Moreno; Garrido-Latorre,F. Desarrollo histórico de la epidemiología:

su formación como disciplina científica. Salud Pública de México / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000.

Moreno-Altamirano, A; López-Moreno,S. Principales medidas en epidemiología. Salud Pública de
México / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000

Vargas, G. et al. Teorías de Causalidad. En: Medicina preventiva y salud pública. 6ta edición; España,
1992; ed. Adicciones científicas y técnicas Masson.

Nota: a incluir SINAVE

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Desarrollo histórico de la epidemiología ACTUALIZACIONES

Desarrollo histórico de la epidemiología:
su formación como disciplina científica
Sergio López-Moreno, M.C.,(1) Francisco Garrido-Latorre, M. en C.,(1)
Mauricio Hernández-Avila, Ph. D.(2)

L atiene como propósitorama de laysalud públicadiná-
epidemiología es la
describir explicar la
que La transformación de la epidemiología en una
ciencia ha tomado varios siglos, y puede decirse que
mica de la salud poblacional, identificar los elementos es una ciencia joven. Todavía en 1928, el epidemió-
que la componen y comprender las fuerzas que la logo inglés Clifford Allchin Gill1 señalaba que la dis-
gobiernan, a fin de intervenir en el curso de su desarro- ciplina, a pesar de su antiguo linaje, se encontraba
llo natural. Actualmente, se acepta que para cumplir en la infancia. Como muestra, afirmaba que los esca-
con su cometido la epidemiología investiga la dis- sos logros obtenidos por la disciplina en los últimos 50
tribución, frecuencia y determinantes de las condi- años no le permitían reclamar un lugar entre las cien-
ciones de salud en las poblaciones humanas así como cias exactas; que apenas si tenía alguna literatura espe-
las modalidades y el impacto de las respuestas socia- cializada, y que en vano podían buscarse sus libros de
les instauradas para atenderlas. texto; dudaba incluso que los problemas abordados por
Para la epidemiología, el término condiciones de ella estuviesen claramente comprendidos por los pro-
salud no se limita a la ocurrencia de enfermedades y, pios epidemiólogos. Siete décadas después, el pano-
por esta razón, su estudio incluye todos aquellos even- rama descrito por Gill parece diferente, y actualmente
tos relacionados directa o indirectamente con la salud, ningún avance médico sería completo sin la partici-
comprendiendo este concepto en forma amplia. En pación de la epidemiología.
consecuencia, la epidemiología investiga, bajo una
perspectiva poblacional: a) la distribución, frecuencia 1. Plagas, pestes, contagios y epidemias
y determinantes de la enfermedad y sus consecuen-
cias biológicas, psicológicas y sociales; b) la distribución El estudio de las enfermedades como fenómenos po-
y frecuencia de los marcadores de enfermedad; c) la blacionales es casi tan antiguo como la escritura, y las
distribución, frecuencia y determinantes de los riesgos primeras descripciones de padecimientos que afectan
para la salud; d) las formas de control de las enfer- a poblaciones enteras se refieren a enfermedades de
medades, de sus consecuencias y de sus riesgos, y e) naturaleza infecciosa. El papiro de Ebers, que menciona
las modalidades e impacto de las respuestas adoptadas unas fiebres pestilentes –probablemente malaria– que
para atender todos estos eventos. Para su operación, asolaron a la población de las márgenes del Nilo alre-
la epidemiología combina principios y conocimien- dedor del año 2000 a.C., es probablemente el texto en
tos generados por las ciencias biológicas y sociales y el que se hace la más antigua referencia a un padeci-
aplica metodologías de naturaleza cuantitativa y cua- miento colectivo.2 La aparición periódica de plagas y
litativa. pestilencias en la prehistoria es indiscutible. En Egip-

(1) Centro de Investigación en Sistemas de Salud, Instituto Nacional de Salud Pública (INSP), México.
(2) Centro de Investigación en Salud Poblacional, INSP, México.

Solicitud de sobretiros: Sergio López Moreno. Centro de Investigación en Sistemas de Salud, Instituto Nacional de Salud Pública.
Avenida Universidad 655, colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México.
Correo electrónico: slopez@insp3.insp.mx

salud pública de méxico / vol.42, no.2, marzo-abril de 2000 133

ACTUALIZACIONES López-Moreno S y col.

to, hace 3 000 años, se veneraba a una diosa de la peste pulares sobre el contagio, y atribuyó la aparición de
llamada Sekmeth, y existen momias de entre dos mil y las enfermedades al ambiente malsano (miasmas) y
tres mil años de antigüedad que muestran afecciones a la falta de moderación en la dieta y las actividades
dérmicas sugerentes de viruela y lepra.3,4,5 Dado que físicas. Notablemente, tampoco hace referencia a
la momificación estaba reservada a los personajes más ninguna epidemia. A pesar de ello, su postura pro-
importantes del antiguo Egipto –quienes se mantenían fundamente racionalista sobre el desarrollo de las
relativamente apartados del pueblo–, no sería extraño enfermedades (ninguno de sus trabajos menciona cu-
que este tipo de afecciones fuera mucho más frecuente ras sobrenaturales) y sus afirmaciones sobre la influen-
entre la población general. cia del modo de vida y el ambiente en la salud de la
La aparición de plagas a lo largo de la historia población hacen de este médico el principal represen-
también fue registrada en la mayor parte de los li- tante de la epidemiología antigua. El texto hipocrático
bros sagrados, en especial en la Biblia, el Talmud y el Aires, aguas, y lugares –que sigue la teoría de los ele-
Corán, que adicionalmente contienen las primeras nor- mentos propuesta medio siglo antes por el filósofo y
mas para prevenir las enfermedades contagiosas. De médico Empédocles de Agrigento– señala que la die-
estas descripciones, destaca la de la plaga que obligó a ta, el clima y la calidad de la tierra, los vientos y el
Mineptah, el faraón egipcio que sucedió a Ramsés II, agua son los factores involucrados en el desarrollo de
a permitir la salida de los judíos de Egipto, alrededor las enfermedades en la población, al influir sobre el
del año 1224 a.C.6 equilibrio del hombre con su ambiente. Siguiendo es-
Muchos escritores griegos y latinos se refirieron a tos criterios, elabora el concepto de constitución epidé-
menudo al surgimiento de lo que denominaron pes- mica de las poblaciones.
tilencias. La más famosa de estas descripciones es Aunque la noción de balance entre el hombre y su
quizás la de la plaga de Atenas, que asoló esta ciudad ambiente como sinónimo de salud persistió por mu-
durante la Guerra del Peloponeso en el año 430 a.C. y chos siglos, con el colapso de la civilización clásica el
que Tucídides relata vivamente. Antes y después de Occidente retornó a las concepciones mágico-religio-
este historiador, otros escritores occidentales como sas que caracterizaron a las primeras civilizaciones.11
Homero, Herodoto, Lucrecio, Ovidio y Virgilio7,8,9 se Con ello, la creencia en el contagio como fuente de
refieren al desarrollo de procesos morbosos colectivos enfermedad, común a casi todos los pueblos antiguos,
que sin duda pueden considerarse fenómenos epi- paulatinamente fue subsumida por una imagen en
démicos. Una de las características más notables de donde la enfermedad y la salud significaban el castigo
estas descripciones es que dejan muy claro que la ma- y el perdón divinos, y las explicaciones sobre la causa
yoría de la población creía firmemente que muchos de los padecimientos colectivos estuvieron práctica-
padecimientos eran contagiosos, a diferencia de los mé- mente ausentes en los escritos médicos elaborados en-
dicos de la época quienes pusieron escasa atención en tre los siglos III y XV de nuestra era (es decir, durante
el concepto de contagio. Las acciones preventivas y de el periodo en el que la Iglesia Católica gozó de una
control de las afecciones contagiosas también son refe- hegemonía casi absoluta en el terreno de las ciencias).
ridas en muchos textos antiguos. Como ya hemos di- No obstante, como veremos más tarde, las medidas
cho, la Biblia, el Corán, el Talmud y diversos libros chinos empíricas de control de las infecciones siguieron de-
e hindúes recomiendan numerosas prácticas sanita- sarrollándose, gracias a su impacto práctico.
rias preventivas, como el lavado de manos y alimentos, Durante el reinado del emperador Justiniano, en-
la circuncisión, el aislamiento de enfermos y la inhu- tre los siglos V y VI d.C., la terrible plaga que azotó al
mación o cremación de los cadáveres. Por los Evan- mundo ya recibió el nombre griego de “epidemia”. No
gelios sabemos que algunos enfermos –como los se sabe exactamente desde cuándo el término epidémi-
leprosos– eran invariablemente aislados y tenían pro- co se usa para referirse a la presentación de un número
hibido establecer comunicación con la población sana. inesperado de casos de enfermedad, pero no hay duda
La palabra epidemiología, que proviene de los de que el término fue utilizado desde la baja Edad
términos griegos “epi” (encima), “demos” (pueblo) y Media para describir el comportamiento de las infec-
“logos” (estudio), etimológicamente significa el estu- ciones que de cuando en cuando devastaban a las po-
dio de “lo que está sobre las poblaciones”. La primera blaciones. La larga historia de epidemias infecciosas
referencia propiamente médica de un término análo- que azotaron al mundo antiguo y medieval fue de-
go se encuentra en Hipócrates (460-385 a.C.), quien usó terminando una identificación casi natural entre los
las expresiones epidémico y endémico para referirse a los conceptos de epidemia, infección y contagio hasta que,
padecimientos según fueran o no propios de determi- según Winslow, la aparición de la pandemia de peste
nado lugar.10 Hipócrates no secundó las creencias po- bubónica o peste negra que azotó a Europa durante el

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siglo XIV (de la cual se dice que diariamente morían rísticas y modos de propagación. Debido a que de
10 mil personas), finalmente condujo a la aceptación Baillou tuvo una gran influencia en la enseñanza
universal –aunque todavía en el ámbito popular– de de la medicina durante la última parte del siglo XVI
la doctrina del contagio.7 y la primera del XVII (dirigió la escuela de medicina
Los esfuerzos por comprender la naturaleza de de la Universidad de París por varias décadas), sus
las enfermedades y su desarrollo entre la población trabajos tuvieron un importante impacto en la prác-
condujeron a la elaboración de diversas obras médicas tica médica de todo el siglo XVII.
durante los siglos inmediatamente posteriores al Re- En castellano, la primera referencia al término epi-
nacimiento. En 1546, Girolamo Fracastoro publicó, en demiología, según Nájera,13 se encuentra en el libro que
Venecia, el libro De contagione et contagiosis morbis et con tal título publicó Quinto Tiberio Angelerio, en
eorum curatione, en donde por primera vez describe Madrid, en 1598. Los términos epidémico y endémico
todas las enfermedades que en ese momento podían fueron incorporados a nuestro idioma apenas unos
calificarse como contagiosas (peste, lepra, tisis, sarna, años más tarde, hacia 1606. En aquella época, endé-
rabia, erisipela, viruela, ántrax y tracoma) y agrega, mico significaba simplemente (como en el texto hipo-
como entidades nuevas, el tifus exantemático y la sífi- crático Aires, aguas y lugares) la residencia permanente
lis. Fracastoro fue el primero en establecer claramente de alguien en un lugar. Epidémico, en cambio, se de-
el concepto de enfermedad contagiosa, en proponer nominaba a aquel que temporalmente residía en un
una forma de contagio secundaria a la transmisión de lugar en donde era extranjero.14
lo que denomina seminaria contagiorum (es decir, se- Desde mucho antes, empero, el Occidente medie-
millas vivas capaces de provocar la enfermedad) y en val había llevado a cabo actividades colectivas que
establecer por lo menos tres formas posibles de in- podrían calificarse como epidemiológicas en el senti-
fección: a) por contacto directo (como la rabia y la le- do actual del término. La Iglesia ejecutó durante mu-
pra), b) por medio de fomites transportando los chos siglos acciones de control sanitario destinadas a
seminaria prima (como las ropas de los enfermos), y c) mantener lejos del cuerpo social las enfermedades que
por inspiración del aire o miasmas* infectados con los viajaban con los ejércitos y el comercio, y temprana-
seminaria (como en la tisis). A este médico italiano tam- mente aparecieron prácticas sanitarias que basaban su
bién le cabe el honor de establecer en forma precisa la fuerza en los resultados del aislamiento y la cuarente-
separación, actualmente tan clara, entre los conceptos na. Del siglo XIV al XVII estas acciones se generaliza-
de infección, como causa, y de epidemia, como conse- ron en toda Europa y paulatinamente se incorporaron
cuencia. Como veremos más adelante, incluso para a la esfera médica.
médicos tan extraordinarios como Thomas Sydenham
–quien nació cien años más tarde que Fracastoro y po- 2. Aprendiendo a contar: la estadística
pularizó el concepto hipocrático de constituciones epi- sanitaria
démicas, y los de higiene individual y poblacional de
Galeno– fue imposible comprender esta diferencia Durante los siguientes siglos ocurrieron en Europa
fundamental. A Fracastoro le cabe el honor de ser el otros sucesos de naturaleza diferente que, sin embar-
primer médico que estableció que enfermedades espe- go, tuvieron un fuerte impacto sobre el desarrollo de
cíficas resultan de contagios específicos, presentando la epidemiología. Hasta el siglo XVI, la mayoría de las
la primera teoría general del contagio vivo de la en- enumeraciones y recuentos poblacionales habían te-
fermedad. Desde este punto de vista, debe ser consi- nido casi exclusivamente dos propósitos: determinar
derado el padre de la epidemiología moderna.12 la carga de impuestos y reclutar miembros para el ejér-
Treinta y cuatro años después de Fracastoro, en cito. No obstante, con el nacimiento de las naciones
1580, el médico francés Guillaume de Baillou (1538- modernas, los esfuerzos por conocer de manera pre-
1616) publicó el libro Epidemiorum‡ (“sobre las epi- cisa las fuerzas del Estado (actividad que inicialmente
demias”) conteniendo una relación completa de las se denominó a sí misma estadística) culminaron por
epidemias de sarampión, difteria y peste bubónica rebasar estos límites e inaugurar la cuantificación sis-
aparecidas en Europa entre 1570 y 1579, sus caracte- temática de un sinnúmero de características entre los
habitantes de las florecientes naciones europeas. La
estadística de salud moderna inició con el análisis de
* Como se señaló antes, la palabra miasma fue utilizada con propó- los registros de nacimiento y de mortalidad, hasta en-
sitos médicos por primera vez por Hipócrates (aunque con otro tonces realizados únicamente por la Iglesia Católica,
significado), deriva del griego miáino, y significa mancha.
‡
De Baillou, Guillaume. Epidemiorum, 2 vols (1640), citado en Enci- que organizaba sus templos de culto de acuerdo con el
clopaedia Brittanica, 1999. volumen de sus feligreses.



El nacimiento de las estadísticas sanitarias coin- ganización de la información que los epidemiólogos
cide con un extraordinario avance de las ciencias na- actuales usan para desarrollar sus observaciones.
turales (que en ese momento hacían grandes esfuerzos En los siguientes años, el estudio de la enferme-
por encontrar un sistema lógico de clasificación botá- dad poblacional bajo este método condujo a la elabo-
nica) y que se reflejó en las cuidadosas descripciones ración de un sinnúmero de “leyes de la enfermedad”,
clínicas de la disentería, la malaria, la viruela, la gota, que inicialmente se referían a la probabilidad de en-
la sífilis y la tuberculosis hechas por el inglés Thomas fermar a determinada edad, a la probabilidad de per-
Sydenham, entre 1650 y 1676. Los trabajos de este manecer enfermo durante un número específico de días
autor resultaron esenciales para reconocer a estas pa- y a la probabilidad de fallecer por determinadas cau-
tologías como entidades distintas y dieron origen al sas de enfermedad. Estas tablas, sin embargo, no
sistema actual de clasificación de enfermedades. En su derivan directamente de los trabajos de Graunt y Pet-
libro Observationes medicae, Sydenham afirmaba, por ty, sino de las acciones desarrolladas por las compañías
ejemplo, que si la mayoría de las enfermedades podían aseguradoras para fijar adecuadamente los precios de
ser agrupadas siguiendo criterios de “unidad bioló- los seguros de vida, comunes en Inglaterra y Gales
gica” también era posible reducirlas a unos cuantos desde mediados del siglo XVII y en Francia desde mu-
tipos, “exactamente como hacen los botánicos en sus cho antes (quizás desde el siglo XVI) a través de las
libros sobre las plantas”.15 Las propuestas clasificato- asociaciones de socorros mutuos y las “tontinas” de
rias abiertas por Sydenham se vieron fortalecidas casi trabajadores.* Las más famosas tablas elaboradas para
inmediatamente, cuando su coterráneo John Graunt estos fines fueron las de los comités seleccionados, en
analizó, en 1662, los reportes semanales de nacimien- Suecia; las de Richard Price, en Inglaterra y las de
tos y muertes observados en la ciudad de Londres y el Charles Oliphant (ya en el siglo XIX), en Escocia. Las
poblado de Hampshire durante los 59 años previos, más exactas (las elaboradas por Richard Price, según
identificando un patrón constante en las causas de el epistemólogo inglés Ian Hacking),16 permiten de-
muerte y diferencias entre las zonas rurales y urbanas.12 terminar que el promedio de vida en la ciudad de
John Graunt fue un hombre extraordinariamente pers- Northampton era, según datos del siglo XVIII, de 24
picaz. Disponiendo de información mínima logró in- años de vida. Entre los más famosos constructores de
ferir, entre otras cosas, que regularmente nacían más tablas de vida para las compañías aseguradoras se
hombres que mujeres, que había una clara variación encuentran Edmund Halley (1656-1742), astrónomo
estacional en la ocurrencia de las muertes y que 36% británico descubridor del cometa que lleva su nom-
de los nacidos vivos morirían antes de cumplir los seis bre y que en 1687 sufragara los gastos de publicación
años. Con ello, Graunt dio los primeros pasos para el de los Principia mathematica, de su amigo Isaac New-
desarrollo de las actuales tablas de vida. ton; y el periodista Daniel Defoe (1660-1731), autor de
Un economista, músico y médico amigo de la novela Robinson Crusoe y del extraordinario relato
Graunt, William Petty, publicó por la misma época sobre la epidemia londinense de 1665, Diario del año de
trabajos relacionados con los patrones de mortali- la peste.
dad, natalidad y enfermedad entre la población ingle- El proceso matemático que condujo a la elabo-
sa, y propuso por primera vez –30 años antes que ración de “leyes de la enfermedad” inició, sin embar-
Leibniz (1646-1716), a quien tradicionalmente se le go, con el análisis de la distribución de los nacimientos.
atribuye esta idea– la creación de una agencia guber- En 1710, John Arbuthnot, continuador de los trabajos
namental encargada de la recolección e interpretación de Graunt y Petty, había demostrado que la razón de
sistemática de la información sobre nacimientos, casa- nacimientos entre varones y mujeres era siempre
mientos y muertes, y de su distribución según sexo, de 13 a 12, independientemente de la sociedad y el país
edad, ocupación, nivel educativo y otras condiciones en el que se estudiaran. Para Arbuthnot, esta regula-
de vida. También sugirió la construcción de tablas de ridad no podía deberse al azar, y tenía que ser una
mortalidad por edad de ocurrencia, anticipándose al “disposición divina” encaminada a balancear el ex-
desarrollo de las actuales tablas usadas para comparar ceso de muertes masculinas debidas a la violencia y la
poblaciones diferentes. Esta manera de tratar la infor-
mación poblacional fue denominada por Petty “arit-
mética política”.15 Los trabajos de Graunt y Petty no
contribuyeron inmediatamente a la comprensión de la * Una tontina es una asociación en la que varios trabajadores apor-
naturaleza de la enfermedad, pero fueron fundamen- tan una cantidad similar a fin de formar un fondo. Los últimos
tales para establecer los sistemas de recolección y or- sobrevivientes se reparten el capital y los intereses generados.



guerra. 16 Entre 1741 y 1775, el sacerdote alemán J.P. lización de este procedimiento en Europa (en 1807), y
Sussmilch escribió varios tratados que seguían los mé- se refiere a las potenciales consecuencias de este mé-
todos de enumeración propuestos por Graunt, Petty y todo preventivo en la longevidad y la esperanza de
Arbuthnot. Para Sussmilch, la regularidad encontrada vida de los franceses.16
en el volumen de nacimientos por sexo era toda una No obstante, como señala Hacking, el imperialis-
“ley estadística” (como las leyes naturales de la física) mo de las probabilidades sólo era concebible en un
y debían existir leyes similares capaces de explicar el mundo numérico. Aunque la cuantificación se hizo co-
desarrollo de toda la sociedad. Muy pronto nació la mún a partir de Galileo, en materia médica, esto fue
idea de una “ley de mortalidad” y, poco más tarde, posible sólo gracias a los trabajos de Pierre Charles
la convicción de que habría leyes para todas las des- Alexander Louis. Este clínico francés, uno de los pri-
viaciones sociales: el suicidio, el crimen, la vagancia, meros epidemiólogos modernos, condujo, a partir de
la locura y, naturalmente, la enfermedad.16 Si bien las 1830, una gran cantidad de estudios de observación
estadísticas sobre la enfermedad tuvieron importan- “numérica”, demostrando, entre muchas otras cosas,
cia práctica hasta el siglo XIX, su desarrollo era un que la tuberculosis no se transmitía hereditariamente
avance formidable para la época. La misma frase “ley y que la sangría era inútil y aun perjudicial en la ma-
de la enfermedad“ invitaba a formular los proble- yoría de los casos.16 La enorme influencia de P.C.A.
mas de salud en forma matemática, generalizando es- Louis durante las siguientes décadas se muestra en
tudios sobre la causa de los padecimientos y muertes la primera declaración de la Sociedad Epidemioló-
entre la población. En 1765, el astrónomo Johann H. gica de Londres, fundada en 1850, en donde se afirma
Lambert inició la búsqueda de relaciones entre la mor- que “la estadística también nos ha proporcionado un
talidad, el volumen de nacimientos, el número de medio nuevo y poderoso para poner a prueba las ver-
casamientos y la duración de la vida, usando la in- dades médicas, y mediante los trabajos del preciso
formación de las gacetas estadísticas alemanas. Como Louis hemos aprendido cómo puede ser utilizada
resultado, Lambert obtuvo una curva de decesos que apropiadamente para entender lo relativo a las en-
incorporaba la duración de vida promedio de la po- fermedades epidémicas”.*
blación investigada y con la cual logró deducir una tasa El mayor representante de los estudios sobre la
de mortalidad infantil mucho más alta de lo que en- regularidad estadística en el siglo XIX fue, sin embar-
tonces se pensaba. La búsqueda de “leyes de la en- go, el belga Adolphe Quetelet, que usó los estudios de
fermedad” fue una actividad permanente hasta el final Poisson y Laplace para identificar los valores promedio
del siglo XIX, y contribuyó al desarrollo de la estadís- de múltiples fenómenos biológicos y sociales. Como
tica moderna.17 Durante este proceso, la incursión de resultado, Quetelet transformó cantidades físicas cono-
la probabilidad en el estudio de la enfermedad fue casi cidas en propiedades ideales que seguían comporta-
natural. mientos regulares, con lo que inauguró los conceptos
de término medio y normalidad biológica, catego-
3. Causas de enfermedad: la contribución rías ampliamente usadas durante la inferencia epide-
de la “observación numérica” miológica. Sin embargo, los trabajos de Laplace, Louis,
Poisson, Quetelet, Galton y Pearson pronto se acerca-
Para la misma época, por otra parte, se habían pu- ron a las posturas sostenidas por los científicos posi-
blicado trabajos que también hacían uso, aunque de tivistas (especialmente los físicos), para quienes, según
otra manera, de la enumeración estadística. El prime- el dicho del escocés William Kelvin, una ciencia que
ro de ellos, publicado en 1747, fue un trabajo de James no medía “era una pobre ciencia”. Con ello, se pasó de
Lind sobre la etiología del escorbuto, en el que demos- considerar que medir es bueno, a creer que sólo medir es
tró experimentalmente que la causa de esta enferme- bueno.
dad era un deficiente consumo de cítricos. El segundo Un alumno distinguido de Louis, el inglés William
fue un trabajo publicado en 1760 por Daniel Bernoulli, Farr, generalizó el uso de las tasas de mortalidad y
que concluía que la variolación protegía contra la también los conceptos de población bajo riesgo, gra-
viruela y confería inmunidad de por vida.12 Es notable diente dosis-respuesta, inmunidad de grupo, direccio-
que este trabajo se publicara 38 años antes de la in- nalidad de los estudios y valor “año-persona”. También
troducción del método de vacunación por el británico descubrió las relaciones entre la prevalencia, la in-
Edward Jenner (1749-1823). Un tercer trabajo, que se cidencia y la duración de las enfermedades, y funda-
refiere específicamente a la práctica de inmunización
introducido por Jenner, fue publicado por Duvillard
de Durand apenas nueve años después de la genera- * Citado por Lilienfeld A y Lilienfeld D, 1987.



mentó la necesidad de contar con grandes grupos correlación), George C. Shattuck (fundador de la Aso-
de casos para lograr inferencias válidas.12 En 1837 ciación Estadística Norteamericana y reformador de la
publicó lo que denominó “un instrumento capaz de salud pública en ese país) y Elisha Bartlett (el primero
medir la frecuencia y duración relativa de las enferme- en justificar matemáticamente el uso del grupo con-
dades”, afirmando que con él era posible determinar trol en los estudios experimentales). Un alumno de Gal-
el peligro relativo de cada padecimiento. Finalmente, ton, Karl Pearson, descubrió la distribución de χ2 y
creó el concepto de fuerza de la mortalidad de un pade- fundó la Escuela Británica de Biometría. Major Green-
cimiento específico, definiéndolo como el volumen de wood, alumno de Pearson, fue el más destacado epi-
“decesos entre un número determinado de enfermos demiólogo inglés de la primera mitad del siglo XX y
del mismo padecimiento, en un periodo definido de maestro de Austin Bradford Hill, quien, junto con
tiempo”.16 Este concepto, uno de los primeros concep- Evans y Jerushalmy, ha sido uno de los más impor-
tos epidemiológicos altamente precisos, es idéntico al tante divulgadores de los criterios modernos de cau-
que hoy conocemos como letalidad. salidad. En nuestro continente destacaron inicialmente
La investigación realizada en el campo de la epi- Edward Jarvis, William Welch, Joseph Goldberger,
demiología experimentó durante el siglo XIX un extra- Wade Hampton Frost, Edgard Sydenstriker y Kenneth
ordinario avance, especialmente con los trabajos de Maxcy. Más recientemente, ambas escuelas epidemio-
Robert Storrs (1840), Oliver Wendell Holmes (1842) e lógicas han dado nombres de la talla de Richard Doll,
Ignaz Semmelweis (1848) sobre la transmisión de la Jerome Cornfield, Alexander Langmuir, Brian MacMa-
fiebre puerperal; los de P.L. Panum (1846) sobre la con- hon, Nathan Mantel, William Haenzel, Abraham Li-
tagiosidad del sarampión; los de Snow (1854) sobre el lienfeld, Thomas Mckeown, Milton Terris, Carol Buck,
modo de transmisión del cólera, y los de William Budd Mervyn Susser, Sanders Greenland, Olli Miettinen,
(1857) sobre la transmisión de la fiebre tifoidea. La David Kleimbaum y Kenneth Rothman, quienes han
importancia de estos trabajos radica en el enorme es- sido reconocidos por sus importantes contribuciones
fuerzo intelectual que estos investigadores debieron al desarrollo metodológico de la disciplina.
hacer para documentar –mediante la pura observa-
ción–* propuestas sobre la capacidad transmisora, los 4. Distribución, frecuencia y
mecanismos de contagio y la infectividad de agen- determinantes de las condiciones de salud
tes patógenos sobre los que aún no podía demostrarse
una existencia real. Una muestra del enorme valor de Con el establecimiento definitivo de la teoría del ger-
este trabajo se encuentra en el hecho de que los agentes men, entre 1872 y 1880, la epidemiología, como todas
infecciosos responsables de cada una de estas enferme- las ciencias de la salud, adoptó un modelo de causali-
dades se descubrieron entre veinte y treinta años más dad que reproducía el de la física, y en el que un solo
tarde, en el mejor de los casos. efecto es resultado de una sola causa, siguiendo cone-
El método utilizado por los epidemiólogos del si- xiones lineales. Los seguidores de esta teoría fueron
glo XIX para demostrar la transmisibilidad y contagio- tan exitosos en la identificación de la etiología espe-
sidad de los padecimientos mencionados (que, en cífica de enfermedades que dieron gran credibilidad
resumen, consiste en comparar, de múltiples formas, a este modelo. Como consecuencia, la epidemiología
la proporción de enfermos expuestos a una circuns- volvió a utilizarse casi exclusivamente como un mero
tancia con la proporción de enfermos no expuestos a apoyo en el estudio de las enfermedades infecciosas.
ella) se reprodujo de manera sorprendente y con él Las experiencias de investigación posteriores rom-
se estudiaron, durante los siguientes años, práctica- pieron estas restricciones. Las realizadas entre 1914 y
mente todos los brotes epidémicos. De hecho, versiones 1923 por Joseph Goldberger –quien demostró el carác-
más sofisticadas de esta estrategia constituyen ac- ter no contagioso de la pelagra– rebasaron los límites
tualmente los principales métodos de la epidemiología. de la infectología y sirvieron de base para elaborar teo-
La escuela de epidemiólogos fundada en el siglo rías y adoptar medidas preventivas eficaces contra las
pasado continúa activa. Las ideas de P.C.A. Louis, por enfermedades carenciales, inclusive antes de que se
ejemplo, fueron adoptadas por muchos de sus alum- conociera el modo de acción de los micronutrimentos
nos y siguen dando frutos. Entre sus alumnos desta- esenciales.13 En 1936, Frost* afirmaba que la epidemio-
can Francis Galton (descubridor del coeficiente de logía “en mayor o menor grado, sobrepasa los límites

* Observación guiada por la teoría, por supuesto. * Citado por Lilienfeld, A. y Lilienfeld D. 1987.



de la observación directa”, asignándole la posibi- tores intervinientes en el origen de la enfermedad.
lidad de un desarrollo teórico propio y, en 1941, Major Actualmente, este es el modelo predominante en la
Greenwood la definió simplemente como “el estudio investigación epidemiológica.21,22 Una de sus prin-
de la enfermedad, considerada como fenómeno de cipales ventajas radica en la posibilidad de aplicar
masas”.* medidas correctivas eficaces, aun en ausencia de ex-
El incremento en la incidencia de enfermedades plicaciones etiológicas completas. Esto sucedió, por
crónicas ocurrido a mediados del siglo XX también con- ejemplo, cuando en la década de los cincuenta se
tribuyó a ampliar el campo de acción de la disciplina, identificó la asociación entre el cáncer pulmonar y el
la que desde los años cuarenta se ocupó del estudio hábito de fumar.23 No era necesario conocer los meca-
de la dinámica del cáncer, la hipertensión arterial, las nismos cancerígenos precisos de inducción y promo-
afecciones cardiovasculares, las lesiones y los padeci- ción para abatir la mortalidad mediante el combate al
mientos mentales y degenerativos. Como resultado, la tabaquismo. Una desventaja del modelo, empero, es
epidemiología desarrolló con mayor precisión los con- que con frecuencia existe una deficiente comprensión
ceptos de exposición, riesgo, asociación, confusión y de los eventos que se investigan, al no ser necesario
sesgo, e incorporó el uso franco de la teoría de la pro- comprender todo el proceso para adoptar medidas
babilidad y de un sinnúmero de técnicas de estadísti- eficaces de control. El resultado más grave del se-
ca avanzada.18 guimiento mecánico de este esquema ha consistido en
la búsqueda desenfrenada de “factores de riesgo” sin
La red causal esquemas explicativos sólidos, lo que ha hecho pare-
cer a los estudios epidemiológicos como una colección
Desde su nacimiento como disciplina moderna, una infinita de factores que, en última instancia, expli-
premisa fundamental de la epidemiología ha sido la can muy poco los orígenes de las enfermedades.
afirmación de que la enfermedad no ocurre ni se distri- El modelo de la caja negra también tiene como li-
buye al azar, y sus investigaciones tienen como propó- mitación la dificultad para distinguir entre los determi-
sito identificar claramente las condiciones que pueden nantes individuales y poblacionales de la enfermedad
ser calificadas como “causas” de las enfermedades, (es decir, entre las causas de los casos y las causas de la
distinguiéndolas de las que se asocian a ellas úni- incidencia). Geoffrey Rose ha advertido sobre esta fal-
camente por azar.19,20 El incesante descubrimiento de ta de discriminación al preguntarse si la aparición de
condiciones asociadas a los procesos patológicos ha la enfermedad en las personas puede explicarse de la
llevado a la identificación de una intrincada red de misma manera que la aparición de la enfermedad en
“causas” para cada padecimiento, y desde los años las poblaciones.24 En otras palabras, Rose se pregunta
setenta se postula que el peso de cada factor presun- si la enfermedad individual y la incidencia tienen las
tamente causal depende de la cercanía con su efecto mismas causas y, por lo tanto, pueden ser combatidas
aparente. La epidemiología contemporánea ha ba- con las mismas estrategias. Rose responde negativa-
sado sus principales acciones en este modelo, deno- mente.
minado “red de causalidad” y formalizado por Brian Corrientes más recientes han intentado desarro-
MacMahon, en 1970. llar un paradigma opuesto al de la caja negra mul-
Una versión más acabada de este mismo modelo ticausal, denominado modelo histórico-social. Este
propone que las relaciones establecidas entre las con- modelo señala que es engañoso aplicar mecánicamente
diciones participantes en el proceso –denominadas un modelo que concede el mismo peso a factores que,
causas, o efectos, según su lugar en la red– son tan com- por su naturaleza, deben ser diferentes. También re-
plejas, que forman una unidad imposible de conocer chaza que el componente biológico de los procesos de
completamente. El modelo, conocido como de la “caja salud colectiva tenga un carácter determinante, y pro-
negra ”, es la metáfora con la que se representa un fenó- pone reexaminar estos fenómenos a la luz de su deter-
meno cuyos procesos internos están ocultos al obser- minación histórica, económica y política. Según esta
vador, y sugiere que la epidemiología debe limitarse a interpretación, el propósito principal de la investi-
la búsqueda de aquellas partes de la red en las que es gación epidemiológica debe ser la explicación de la
posible intervenir efectivamente, rompiendo la cade- distribución desigual de las enfermedades entre las di-
na causal y haciendo innecesario conocer todos los fac- versas clases sociales, en donde se encuentra la deter-
minación de la salud-enfermedad.25 No obstante, el
interés que revisten estos planteamientos, el limitado
* Citado por Colimon KM: Fundamentos de Epidemiología. Ma- desarrollo de instrumentos conceptuales adecuados
drid: Ed. Díaz de Santos, 1990. para contrastar sus hipótesis, ha impedido que este



modelo progrese como una alternativa real a los mo- posición a ciertos procesos físicos (como los campos
delos de la red de causalidad y de la caja negra. electromagnéticos) y algunos tipos de cáncer, todavía
se investigan. Como antes lo hizo para los padeci-
Las cajas chinas y la eco-epidemiología mientos infecciosos y las enfermedades carenciales, la
investigación epidemiológica sigue jugando un extra-
Entre los trabajos que directamente abordan el pro- ordinario papel en la identificación de nuevos riesgos,
blema de la “caja negra” destaca la obra de Mervyn abriendo caminos para la toma de medidas preventi-
Susser,26 para quien los fenómenos colectivos de salud vas selectivas entre las poblaciones en riesgo.
funcionan de manera más parecida a una “caja china”,
en donde los sistemas de determinación epidemio- Identificación y evaluación de las modalidades de la respuesta
lógica se encuentran separados y organizados jerár- social
quicamente, de forma tal que un sistema abarca varios
subsistemas, compuestos a su vez por subsistemas de La epidemiología también se ha usado como instru-
menor jerarquía. Así, los cambios en un nivel afectan mento en la planificación de los servicios sanitarios,
al subsistema correspondiente, pero nunca al sistema mediante la identificación de los problemas priorita-
en su totalidad. De esta manera, las relaciones de cada rios de salud, las acciones y recursos que son necesarios
nivel son válidas para explicar estructuras en los ni- para atenderlos, y el diseño de programas para aplicar
chos de donde se han obtenido, pero no para realizar estas acciones y recursos. La evaluación de estos pro-
generalizaciones en otros niveles. Esta propuesta, gramas –que habitualmente se realiza comparando la
denominada ecoepidemiología, explica, por ejemplo, frecuencia de enfermedad en el grupo intervenido con
la razón por la cual la información obtenida en el sub- la de un grupo testigo y que, por ello, se podría deno-
sistema donde se enmarca y determina la desnutrición minar epidemiología experimental–, es un instrumen-
biológica individual no puede explicar los sistemas en to cada vez más utilizado en el diseño de los planes
los que se enmarcan y determinan la incidencia de des- sanitarios. Así, mediante el uso de métodos y técnicas
nutrición de una comunidad, una región o un país. epidemiológicos se ha logrado identificar el impacto
real y la calidad con la que se prestan los servicios
Determinación de riesgos médicos; las formas más eficaces para promover la
salud de los que están sanos y las relaciones entre el
Como antes sucedió con las enfermedades infecciosas, costo, la efectividad y el beneficio de acciones especí-
en el estudio de las afecciones crónicas y degenerativas ficas de salud.
la epidemiología ha vuelto a jugar un papel fundamen- Combinada con otras disciplinas, como la admi-
tal, al mostrar la relación existente entre determinadas nistración, la economía, las ciencias políticas y las cien-
condiciones del medio ambiente, el estilo de vida y la cias de la conducta, la epidemiología ha permitido
carga genética, y la aparición de daños específicos en estudiar las relaciones entre las necesidades de asis-
las poblaciones en riesgo. Entre sus aportes más im- tencia y la oferta y demanda de servicios. También con
portantes se encuentran, por ejemplo, la comprobación ella se evalúan la certeza de los diversos medios diag-
de la relación existente entre el consumo de cigarrillos nósticos y la efectividad de diferentes terapias sobre el
y el cáncer de pulmón; entre radiaciones ionizantes y estado de salud de los enfermos. Los estudios socioló-
determinadas formas de cáncer; entre exposición a di- gicos y antropológicos que hacen uso de técnicas epi-
versas sustancias químicas y tumores malignos; entre demiológicas también son cada vez más frecuentes, y
obesidad y diabetes mellitus; entre consumo de es- ello ha fortalecido el trabajo y mejorado los resultados
trógenos y cáncer endometrial; entre uso de fármacos de las tres disciplinas.
y malformaciones congénitas, y entre sedentarismo
e infarto de miocardio. En la década de los ochenta, Identificación de marcadores de enfermedad
diversos estudios epidemiológicos encontraron una
fuerte asociación entre las prácticas sexuales y el ries- El campo de acción de la epidemiología se amplía per-
go de transmisión del Síndrome de Inmunodeficien- manentemente. Con el surgimiento de la genética y
cia Humana, aun antes del descubrimiento del virus la biología molecular, los epidemiólogos han podido
responsable de su aparición. Más recientemente, la responder nuevas preguntas. Ahora se investiga con
epidemiología ha aportado múltiples muestras del métodos epidemiológicos, por ejemplo, la distribución
daño asociado a la exposición de sustancias conta- poblacional de genes que podrían explicar las variacio-
minantes presentes en el aire y el agua. Muchas otras nes en la presentación de diversos padecimientos neo-
relaciones, como las que podrían existir entre la ex- plásicos, muchas enfermedades endocrinas y algunas



enfermedades mentales y neurológicas. En este cam- Algunos problemas epistemológicos actuales
po también se investigan la manera precisa en que los
factores genéticos influyen en la aparición de com- La polémica sobre el estatuto científico de la epide-
plicaciones y la forma en que interactúan con las ca- miología fue abierta con la publicación de un contro-
racterísticas del medio ambiente. vertido texto elaborado por Carol Buck,29 en 1975. De
acuerdo con esta autora, el hecho de que la epidemio-
Dinámica general de la enfermedad logía otorgue tanta importancia a su método se debe a
que, en esta disciplina, el experimento juega un papel
La identificación del comportamiento epidemiológico muy limitado, por lo que los investigadores deben
de los padecimientos según la edad, el género y la crear escenarios cuasiexperimentales, sirviéndose de
región que afectan ha contribuido a la elaboración de los fenómenos tal como ocurren naturalmente. El re-
teorías generales sobre la dinámica espacial y tempo- conocimiento de esta característica provocó un gran
ral de la enfermedad, considerada como un fenómeno interés en el análisis de los fundamentos lógicos del
social. Actualmente, por ejemplo, ya nadie niega que a trabajo epidemiológico, y sus implicaciones episte-
cada tipo de sociedad corresponde un perfil específico mológicas se discutieron inmediatamente.30,31,32
de enfermedad, y que este perfil está ligado al volu- En la actualidad, la epidemiología enfrenta va-
men y la estructura de su población, su organización rios problemas epistemológicos. De ellos, quizás el
socioeconómica y su capacidad para atender la en- más importante es el problema de la causalidad, as-
fermedad entre sus miembros. En este caso, la epi- pecto sobre el que todavía no existe consenso entre los
demiología ha representado el papel protagónico al expertos. El abanico de posturas se extiende desde
identificar las fases del cambio sanitario y los meca- los que proponen el uso generalizado de los postula-
nismos a partir de los cuales un grupo de patologías, dos de causalidad (Henle-Koch, Bradford Hill o Evans)
característico de una sociedad determinada, es susti- hasta los que consideran que la epidemiología debe
tuido por otro, propio de una nueva fase. De acuerdo abandonar el concepto de “causa” y limitarse a dar
con la teoría de la transición epidemiológica, todos explicaciones no deterministas de los eventos que in-
los países deben atravesar tres grandes eras, y la ma- vestiga. Las criticas al concepto de causa, formuladas
yoría se encuentra en transición entre la segunda y la por primera vez por David Hume, en 1740, proba-
tercera fase del proceso. Siguiendo esta teoría, las en- blemente implicarían replantear conceptos tan arrai-
fermedades se han reclasificado según el sitio que teóri- gados en la investigación epidemiológica como los de
camente deberían ocupar en el perfil de daños de una “causa necesaria” y “causa suficiente”, por ejemplo.
sociedad determinada. Así, además de las clasifica- Dado que estas críticas son cada vez más aceptadas
ciones tradicionales (enfermedades endémicas, en el terreno de las ciencias naturales, es indudable
epidémicas y pandémicas), hoy se habla de enferme- que este tema seguirá siendo uno de los predilectos
dades pretransicionales, transicionales y postransicio- por la literatura epidemiológica del siglo XXI.
nales; emergentes y resurgentes, y se ha vuelto común Otro de los problemas filosóficos de la epide-
hablar de los perfiles de salud en términos de rezagos miología contemporánea se refiere a la índole de su
o retos epidemiológicos. objeto de estudio. En este campo, los esfuerzos por
Desde otro terreno, ya hace varias décadas, se determinar la naturaleza de los eventos epidemiológi-
acepta que, en gran medida, el estatuto científico de la cos también han desembocado en la formación de di-
salud pública depende de la cantidad de epidemiolo- versas corrientes, que debaten intensamente si este
gía que contenga. Guerra de Macedo, por ejemplo, afir- objeto se alcanza con la suma de lo individual, con el
ma que las tareas de formar conocimiento nuevo y análisis poblacional, o mediante la investigación de lo
emplearlo adecuadamente en materia de salud colec- social. Como resultado, han proliferado los intentos por
tiva son específicas de la epidemiología, en especial desentrañar, cada vez con mayor rigor, las interaccio-
cuando ésta se concibe no como un mero instrumento nes que se establecen entre la clínica, la estadística y
de vigilancia y control de enfermedades, sino en esa las ciencias sociales.25
dimensión mayor de la inteligencia sanitaria que per- El último de los aspectos centrales en este pecu-
mite comprender a la salud como un todo.27 La epi- liar debate alude al estatuto científico del saber epide-
demiología, según este punto de vista, no sólo es una miológico. Aunque ya nadie acepta la posibilidad
parte fundamental de la salud pública, sino su prin- –planteada por Louis en el siglo XIX– de que los even-
cipal fuente de teorías, métodos y técnicas.28 tos epidemiológicos puedan comportarse siguiendo



leyes similares a las que rigen los fenómenos natu- Agradecimientos
rales, los aportes de la epidemiología en el terreno de
la generación de teorías, modelos y conceptos han sido Los autores desean agradecer los valiosos comenta-
numerosos, y su desarrollo presente indica que este rios y sugerencias hechas al texto original por los doc-
proceso no va a detenerse.33 tores Héctor Gómez Dantés y Alexánder Corcho
Berdugo, del Instituto Nacional de Salud Pública.
5. Conclusiones

Como puede notarse, a través del texto, tanto el objeto Referencias
como los métodos de estudio de la epidemiología se
han modificado radicalmente desde su origen hasta la 1. Gill CA. The genesis of epidemics and the natural history of disease.
actualidad. De la simple descripción de las plagas ha Nueva York (NY): William Wood and Company, 1928:1-39.
2. Cartwright FF, Biddiss M. Disease and history. Nueva York (NY):Thomas
pasado a explicar la dinámica de la salud poblacional Crowell Company, 1972: 5-28.
considerada como un todo, identificando los elemen- 3. Rosen G. A history of public health. Baltimore (MA): The Johns Hopkins
tos que la componen, explicando las fuerzas que la University Press: 1958.
gobiernan y proponiendo acciones para intervenir en 4. Sierra J. Obras completas de Justo Sierra. México, D.F.: UNAM, 1991; vol.
el curso de su desarrollo. 10:33-69.
5. Bucaille M. La Bible, le Coran et la science. París: Editions Seghers,
El desarrollo conceptual en la epidemiología, como 1987:245-255.
ha sucedido desde que nació como ciencia, lejos de 6. La Santa Biblia. Versión de Casiodoro de Reyna (1569). Buenos Aires:
detenerse ha seguido ganando terreno. La teoría de la Sociedades Bíblicas Unidas, 1960:39-71.
transición epidemiológica (que desde su nacimiento 7. Winslow ECA. The conquest of epidemic disease. A chapter in the
proporcionó valiosos elementos para interpretar la history of ideas. Madison, Wisconsin: Princeton University Press, 1943:
117-160.
dinámica de la enfermedad poblacional) ha sido ob- 8. McNeil W. Plagas y pueblos. Madrid: Siglo XXI Editores, 1976:78-146.
jeto de profundas reformulaciones teóricas.34 Los con- 9. Sendrail M. Historia cultural de la enfermedad. Madrid: Espasa-Calpe,
ceptos de causa, riesgo, asociación, sesgo, confusión, 1983:57-250.
etcétera, aunque cada vez son más sólidos, se en- 10. Hipócrates. Hippocratic writings. On airs, waters and places. Chicago:
cuentran en proceso de revisión permanente, lo que University of Chicago by Encyclopaedia Britannica, 1980:9-19.
11. Kawakita Y, Sakai I, Otzuka M. History of epidemiology. Tokio: EuroA-
hace a la epidemiología una disciplina viva y en merica Inc. Publishers, 1993:1-21.
constante movimiento. 12. Lilienfeld AM, Lilienfeld DE. Fundamentos de epidemiología. México,
De acuerdo con Kleinbaum,35 la nueva epide- D.F.: Addison-Wesley Iberoamericana, 1987:1-38.
miología tiene como propósitos: a) la descripción de las 13. Ahlbom A, Norell S. Fundamentos de Epidemiología. Madrid: Siglo XXI
condiciones de salud de la población (mediante la ca- Editores, 1987:VIII-IX.
14. Diccionario Etimológico de la Lengua Castellana. Madrid: Editorial
racterización de la ocurrencia de enfermedades, de las Gredos, 1961; vol. 6.
frecuencias relativas al interior de sus subgrupos y de 15. Stolley PD, Lasky T. Investigating disease patterns: The Science of epi-
sus tendencias generales); b) la explicación de las cau- demiology. Nueva York (NY): Scientific American Library, 1995:23-49.
sas de enfermedad poblacional (determinando los fac- 16. Hacking I. La domesticación del azar. Barcelona: Ed. Gedisa, 1995:
tores que la provocan o influyen en su desarrollo); c) 53-112.
17. Foucault M. Historia de la sexualidad. 15ª. Edición. México, D.F: Siglo
la predicción del volumen de enfermedades que ocu- XXI Editores, 1987; vol. 1 (La voluntad de saber):168-169.
rrirá, así como su distribución al interior de los sub- 18. Organización Panamericana de la Salud. El desafío de la Epidemiología.
grupos de la población, y d) la prolongación de la vida Washington, DC: 1988; Publicación Científica núm. 505:3-17.
sana mediante el control de las enfermedades en la po- 19. Hennekens CH H, Buring JE. Epidemiology in Medicine. Boston: Little
blación afectada y la prevención de nuevos casos entre Brown, 1987:73-98.
20. Jenicek M. Epidemiología. Barcelona: Masson,1996:43-78.
la que está en riesgo. Sólo habría que agregar que 21. López MS, Corcho BA, Moreno AA. Notas históricas sobre el desarro-
también es propósito de la epidemiología generar los llo de la epidemiología y sus definiciones. Rev Mex Pediatr. 1999;66(3):
métodos de abordaje con los cuales puede realizar 110-114.
adecuada y rigurosamente estas tareas.36 Estos obje- 22. MacMahon B, Pugh TF. Epidemiology: Principles and methods. Boston:
tivos –que demuestran el avance alcanzado en los dos Little Brown, 1970.
23. Doll R, Hill AB. A study of the aetiology of carcinoma of the lung. BMJ
últimos siglos– también indican que, de continuar con 1952; 2: 1271-1286.
la misma tendencia, en las próximas décadas habre- 24. Rose G. Individuos enfermos y poblaciones enfermas. En: Organiza-
mos de ver a la disciplina convertida en una ciencia de ción Panamericana de la Salud. El desafío de la Epidemiología.Washington,
vastos alcances. D.C.: OPS, 1988; (Publicación Científica núm. 505):900-909.



25. Almeida FN. A clínica e a epidemiologia. Salvador de Bahía: Apce- 31. Smith A. Comments on “Popper’s philosophy for epidemiologist”, by
Abrasco, 1992. Carol Buck. Int J Epidemiol 1975; 4(3):171-172.
26. Susser M. Choosing a future of epidemiology: From black box to 32. Jakobsen M.Against Popperized epidemiology. Int j Epidemiol 1976;5(1):
chinese boxes and eco-epidemiology. Am J Public Health 1996; 86(5): 9-11.
674-677. 33. Greenland S. Evolution of epidemiologic ideas. Annotated readings on
27. Guerra de Macedo C. Usos y perspectivas de la epidemiología. Wash- concepts and methods. 2a. edición. Boston: Epidemiology Resources, 1987.
ington, D.C.: Organización Panamericana de la Salud, 1994; Publicación 34. Frenk MJ. La salud de la población. Hacia una nueva salud pública. Mé-
Científica núm. 84-47:6-9. xico, D.F.: Fondo de Cultura Económica, 1993.
28. Beaglehole R, Bonita R, Kjellstrom. Epidemiología básica. Washington, 35. Kleinbaum DG, Kupper LL, Morgenstern H. Epidemiologic Research.
D.C.: Organización Panamericana de la Salud, 1994. Nueva York (NY): Van Nostrand Reinhold, 1982.
29. Buck C. Popper’s philosophy for epidemiologist. Int J Epidemiol 1975, 36. López-Moreno S, Corcho-Berdugo A, López-Cervantes M. La hipóte-
4(3): 159-168. sis de la comprensión de la morbilidad: un ejemplo de desarrollo teórico
30. Davies, A.M: Comments on “Popper’s philosophy for epidemiologist”, en epidemiología. Salud Publica Mex 1998;40:442-449.
by Carol Buck. Int J Epidemiol 1975; 4(3):169-170.


MODELOS DE CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGÍA
El modelo de Koch- El modelo de Bradford-Hill Los postulados de Evans El modelo propuesto por
Henle Rothman

Relaciones causales para enfermedades no
1. La proporción de individuos enfermos debería ser
Enfermedades infecto- infecciosas: Define causa como todo acontecimiento,
significativamente mayor entre aquellos expuestos a la
contagiosas. Se basa en la condición o característica que juega un papel
• Fuerza de Asociación. La supuesta causa, en comparación con aquellos que no lo
influencia de un esencial en producir un efecto, como por
asociación causal es intensa cuando están.
microorganismo, que debe: ejemplo una enfermedad, y distingue entre:
el factor de riesgo está asociado a un
2. La exposición a la supuesta causa debería ser más
a) encontrarse alto riesgo relativo (RR). Los RR que
frecuente entre aquellos individuos que padecen la a) Causa componente: causa que
siempre en los pasan de un valor de 2 se considera
enfermedad que en aquellos que no la padecen. contribuye a formar un conglomerado que
casos de que expresan una fuerte asociación.
constituirá una causa suficiente.
enfermedad. 3. El número de casos nuevos de la enfermedad debería ser
• Consistencia. la asociación causa-
significativamente mayor en los individuos expuestos a la
b) poder ser efecto ha sido demostrada por b) Causa suficiente: si el factor (causa) está
supuesta causa en comparación con los no expuestos,
aislado en cultivo, diferentes estudios de investigación, presente, el efecto (enfermedad)
como se puede comprobar en los estudios prospectivos.
demostrando ser en poblaciones diferentes y bajo siempre ocurre.
una estructura circunstancias distintas. 4. De forma transitoria, la enfermedad debería mostrar tras
viva y distinta de la exposición a la supuesta causa, una distribución de los c) Causa necesaria: si el factor (causa) está
• Especificidad. una causa origina
otras que pueden períodos de incubación representada por una curva en ausente, el efecto (enfermedad) no
un efecto en particular.
encontrarse en forma de campana. puede ocurrir.
otras • Temporalidad. Obviamente una
enfermedades. 5. Tras la exposición a la supuesta causa debería aparecer El modelo de Rothman muestra las siguientes
causa debe preceder a su efecto;
un amplio abanico de respuestas por parte del hospedador, características:
c) distribuirse de • Gradiente biológico desde leves hasta graves, a lo largo de un gradiente i) Ninguna de la causas componentes es
acuerdo con las (Relación dosis- biológico lógico. superflua.
lesiones y ellas respuesta). La frecuencia
6. Previniendo o modificando la respuesta del huésped, ii) No exige especificidad, un mismo efecto
deben explicar las de la enfermedad aumenta
debe disminuir o eliminarse la presentación de la puede ser producido por distintas
manifestaciones con la dosis o el nivel de
enfermedad (por ej.: vacunando o tratando con antibióticos causas suficientes.
de la enfermedad. exposición.
a una población expuesta o enferma). iii) Una causa componente puede formar
d) ser capaz de • Plausibilidad biológica. El parte de más de una causa suficiente para
producir la 7. La reproducción experimental de la enfermedad debería el mismo efecto. Si una causa componente
contexto biológico existente debe
tener lugar con mayor frecuencia en animales u hombres forma parte de todas las causas
enfermedad en el explicar lógicamente la etiología por
animal de expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en suficientes de un efecto se la denomina causa
la cual una causa produce un efecto
comparación con aquellos no expuestos; esta exposición necesaria.
experimentación a la salud.
al ser cultivado puede ser deliberada en voluntarios, inducida de forma iv) Una misma causa componente puede
• Coherencia. Implica el experimental en el laboratorio o demostrada mediante la formar parte de distintas causas
(algunas
generaciones). entendimiento entre los hallazgos de modificación controlada de la exposición natural. suficientes de distintos efectos.
la asociación causal con los de la v) Dos causas componentes de una causa
8. La eliminación (por ejemplo la anulación de un agente
historia natural de la enfermedad suficiente se considera que tienen una
infeccioso específico) o la modificación (por ejemplo la
• Evidencia Experimental. es un alteración de una dieta deficiente) de la supuesta causa interacción biológica, es decir ninguna actúa
criterio deseable de alta validez, pero debería producir la reducción de la frecuencia de por su cuenta. El grado de
rara vez se encuentra disponible en presentación de la enfermedad. interacción puede depender de otras causas
poblaciones humanas. componentes.
9. La prevención o la modificación de la respuesta del
• Analogía. se fundamenta en hospedador (por ejemplo, mediante inmunización) debería
relaciones de causa-efecto reducir o eliminar la enfermedad que normalmente se
establecidas, con base a las cuales si -produce tras la exposición a la causa supuesta.
un factor de riesgo produce un
10. Todas las relaciones y asociaciones deberían de ser
efecto a la salud, otro con
biológica y epidemiológicamente verosímiles.
características similares pudiera
producir el mismo impacto a la salud

Principales medidas en epidemiología ACTUALIZACIONES

Principales medidas en epidemiología
Alejandra Moreno-Altamirano, C.D., M. en C.,(1) Sergio López-Moreno, M.C.,(2)
Alexánder Corcho-Berdugo, M.C.(2)

Concepto de medición, variables y escalas grupos de estudio que cambian de una situación a otra
o de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar

U na vezse haseaventurado una un problemahipoté-
fico y
que ha identificado
explicación
cientí- diversos valores. Para su estudio es necesario medir-
las en el objeto investigado, y es en el marco del pro-
tica, es necesario someterla a prueba. Para contrastar blema y de las hipótesis planteadas donde adquieren
la hipótesis se requiere descomponerla en un conjunto el carácter de variables.
suficientemente pequeño de variables susceptibles de De acuerdo con la relación que guardan unas con
ser evaluadas empíricamente. Si los procedimientos otras, las variables se clasifican en independientes (o
empíricos no refutan la hipótesis planteada ésta se variables explicativas) y dependientes (o variables res-
acepta como probablemente verdadera. En pocas pa- puesta). Cuando se supone que una variable produce
labras, este es el camino que el científico sigue más un cambio en otra, se considera a la primera como inde-
frecuentemente al realizar su trabajo. Dado que en la pendiente (o causa) y a la segunda como dependiente
mayoría de los casos es necesario medir las variables (o efecto). En los estudios epidemiológicos la enfer-
durante la contrastación empírica de la hipótesis, la medad o evento es por lo general la variable depen-
medición resulta un procedimiento indispensable en diente y los factores que determinan su aparición,
la práctica científica. magnitud y distribución son las variables independien-
En epidemiología, el proceso de investigación es tes, o exposición. No obstante, el concepto de depen-
similar al utilizado en el resto de las ciencias. Cuando dencia e independencia es contextual, es decir, obedece
se investiga la salud de la población también se pro- al modelo teórico planteado. Una vez que se han iden-
ponen una o varias explicaciones hipotéticas que pos- tificado las variables el investigador debe definirlas de
teriormente son sometidas a contrastación empírica. manera operativa, especificando el método y la escala
En este proceso, los conceptos de medición y de variable con las cuales llevará a cabo su medición.
resultan fundamentales. El uso de variables permite a la epidemiología la
elaboración de modelos descriptivos, explicativos y
Concepto de variable predictivos sobre la dinámica de la salud poblacional.
En los modelos más sencillos (por ejemplo, en los mo-
La función de las variables consiste en proporcionar delos en los que se considera una sola exposición y un
información asequible para descomponer la hipóte- solo daño o evento) las variables generalmente se ex-
sis planteada en sus elementos más simples. Las va- presan en tablas simples de dos categorías mutuamente
riables pueden definirse como aquellos atributos o excluyentes (llamadas dicotómicas), representadas
características de los eventos, de las personas o de los por la ausencia y la presencia de la exposición y la

(1) Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México.
(2) Dirección de Políticas y Planeación, Centro de Investigación en Sistemas de Salud, Instituto Nacional de Salud Pública, México.

Solicitud de sobretiros: Alejandra Moreno Altamirano. Depto. de Salud Pública. Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México.
Correo electrónico: gamoreno@servidor.unam.mx

salud pública de méxico / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000 337

ACTUALIZACIONES Moreno-Altamirano A y col.

ausencia y la presencia del evento. Al combinar ambas lo que antes se ha concebido teóricamente. La medi-
categorías se forma una tabla con dos filas y dos co- ción, sin embargo, nos permite alcanzar un alto grado
lumnas, conocida como tabla tetracórica o tabla de 2 de objetividad al usar los instrumentos, escalas y cri-
por 2. Cuando, en cambio, existen más de dos cate- terios aceptados como válidos por la mayor parte de
gorías de exposición, o varias formas de clasificar el la comunidad científica.
evento, esta relación se expresa en tablas de varias co-
lumnas y varias celdas. En este texto se analizará la Principales escalas de medición
elaboración de medidas epidemiológicas basadas en
categorías dicotómicas y el uso de tablas de 2 X 2. Las escalas se clasifican en cualitativas (nominal y or-
dinal) y cuantitativas (de intervalo y de razón). Un re-
Concepto de medición quisito indispensable en todas las escalas es que las
categorías deben ser exhaustivas y mutuamente exclu-
La medición consiste en asignar un número o una ca- yentes. En otras palabras, debe existir una categoría
lificación a alguna propiedad específica de un indivi- para cada caso que se presente y cada caso debe poder
duo, una población o un evento usando ciertas reglas. colocarse en una sola categoría.
No obstante, la medición es un proceso de abstrac-
ción. En términos estrictos no se mide al individuo Escala nominal
sino cierta característica suya, abstrayéndola de otras
propiedades. Uno no mide al niño sino que obtiene La medición de carácter nominal consiste simplemente
información sobre su estatura o su peso. Además, lo en clasificar las observaciones en categorías diferentes
que se hace es comparar el atributo medido en otros con base en la presencia o ausencia de cierta cualidad.
individuos (o en el mismo individuo en otro momen- De acuerdo con el número de categorías resultantes,
to), con el fin de evaluar sus cambios en el tiempo o las variables se clasifican en dicotómicas (dos cate-
cuando se presenta en condiciones distintas de las gorías) o politómicas (más de dos categorías). En las
originales. escalas nominales no es posible establecer un orden
Para medir es necesario seguir un proceso que de grado como mejor o peor, superior o inferior, o
consiste, en breves palabras, en el paso de una entidad más o menos. La asignación de códigos numéricos a
teórica a una escala conceptual y, posteriormente, a una las categorías se hace con el único fin de diferenciar
escala operativa. unas de otras y no tienen interpretación en lo que se
En general, los pasos que se siguen durante la me- refiere al orden o magnitud del atributo. Como ejem-
dición son los siguientes: a) se delimita la parte del plos de este tipo de medición en la investigación epi-
evento que se medirá, b) se selecciona la escala con la demiológica se pueden mencionar el sexo (masculino
que se medirá, c) se compara el atributo medido con “0”, femenino “1”), el estado civil (soltero, casado, viu-
la escala y, d) finalmente, se emite un juicio de valor do, divorciado), la exposición o no a un factor X, y el
acerca de los resultados de la comparación. Para medir lugar de nacimiento, entre otras.
el crecimiento de un menor, por ejemplo, primero se
selecciona la variable a medir (la edad, el peso, la ta- Escala ordinal
lla); luego se seleccionan las escalas de medición (me-
ses cumplidos, centímetros, gramos); inmediatamente En contraste con las escalas nominales, en este tipo de
después se comparan los atributos con las escalas se- medición las observaciones se clasifican y ordenan por
leccionadas (un mes de edad, 60 cm de talla, 4 500 gra- categorías según el grado en que los objetos o eventos
mos de peso) y, por último, se emite un juicio de valor, poseen una determinada característica. Por ejemplo,
que resume la comparación entre las magnitudes ense puede clasificar a las personas con respecto al gra-
contradas y los criterios de salud aceptados como vá- do de una enfermedad en leve, moderado o severo. Si
lidos en ese momento. Como resultado, el infante se se llega a utilizar números en este tipo de escalas su
califica como bien nutrido, desnutrido o sobrenutrido. única significación consiste en indicar la posición de
Como se puede notar, la medición es un proceso las distintas categorías de la serie y no la magnitud
instrumental sólo en apariencia, ya que la selección de la diferencia entre las categorías. Para la variable
de la parte que se medirá, de la escala de medición antes mencionada, por ejemplo, sabemos que existe
y de los criterios de salud que se usarán como ele- una diferencia de grado entre leve y severo, pero no es
mentos de juicio deben ser resultado de un proceso de posible establecer con exactitud la magnitud de la di-
decisión teórica. En otras palabras, sólo puede medirse ferencia en las enfermedades de una u otra personas.

338 salud pública de méxico / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000


Escala de intervalo ocurra se debe precisamente a los factores que se sos-
pecha intervienen en su génesis y no al azar. Para
Esta es una escala de tipo cuantitativo en la que, además cumplir con este objetivo, la investigación epidemio-
de ordenar las observaciones por categorías del atri- lógica se basa en la construcción de tres tipos de medi-
buto, se puede medir la magnitud de la distancia rela- das: a) de frecuencia; b) de asociación o efecto, y c) de
tiva entre las categorías. Esta escala, sin embargo, no impacto potencial. La construcción de estas medidas
proporciona información sobre la magnitud absoluta se realiza por medio de operaciones aritméticas sim-
del atributo medido. Por ejemplo, se puede obtener una ples y de los instrumentos matemáticos conocidos
escala de intervalo para la altura de las personas de un como razones, proporciones y tasas. Antes de abor-
grupo si, en lugar de medirlas directamente, se mide dar las medidas utilizadas en los estudios epidemioló-
la altura de cada persona con respecto a la altura pro- gicos repasaremos brevemente estos tres conceptos.
medio. En este caso, el valor cero es arbitrario y los
valores asignados a la altura no expresan su magnitud Proporciones
absoluta. Esta es la característica distintiva de las esca-
las de intervalo en comparación con las de razón. Las proporciones son medidas que expresan la fre-
El ejemplo más conocido de las escalas de intervalo cuencia con la que ocurre un evento en relación con
es la escala de Celsius para medir la temperatura, en la la población total en la cual éste puede ocurrir. Esta
que por convención el grado cero corresponde al pun- medida se calcula dividiendo el número de eventos
to de congelación del agua y donde, por lo tanto, la ocurridos entre la población en la que ocurrieron.
razón entre dos objetos con temperaturas de 10 y 20 Como cada elemento de la población puede contri-
grados no indica que uno de ellos sea realmente dos buir únicamente con un evento es lógico que al ser el
veces más caliente (o más frío) que el otro. En ciencias numerador (el volumen de eventos) una parte del de-
de la salud, un buen ejemplo de este tipo de escalas es nominador (población en la que se presentaron los
la utilizada para medir el coeficiente intelectual. eventos) aquel nunca pueda ser más grande que éste.
Esta es la razón por la que el resultado nunca pueda
Escalas de razón ser mayor que la unidad y oscile siempre entre cero y
uno.
Esta escala tiene la cualidad de que el cero sí indica la Por ejemplo, si en un año se presentan tres muertes
ausencia del atributo y, por lo tanto, la razón entre dos en una población compuesta por 100 personas, la pro-
números de la escala es igual a la relación real existente porción anual de muertes en esa población será:
entre las características de los objetos medidos. En
otras palabras, cuando decimos que un objeto pesa P= 3 muertes = 0.03
8 kg estamos también diciendo que pesa el doble que 100 personas
otro cuyo peso es de 4 kg, y que un avión que viaja a
600 km por hora tardará en llegar a su destino la mitad A menudo las proporciones se expresan en forma
del tiempo que tardaría si viajara a 300 km por hora. de porcentaje, y en tal caso los resultados oscilan entre
Muchas características biofísicas y químicas que pue- cero y 100. En el ejemplo anterior, la proporción anual
den ser medidas en las unidades convencionalmente de muertes en la población sería de 3 por 100, o de 3%.
aceptadas (metros, gramos, micras, mol/kg, mg/dl, Nótese, asimismo, que el denominador no incluye el
etc.) son ejemplos de mediciones que corresponden tiempo. Las proporciones expresan únicamente la re-
a este tipo de escala. En materia de investigación so- lación que existe entre el número de veces en las que
cial y de salud, el ingreso económico y la concentración se presenta un evento y el número total de ocasiones
de plomo en sangre son buenos ejemplos de este tipo en las que se pudo presentar.
de escalas.
Tasas
Cálculo de proporciones, tasas y razones
Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una
Un rasgo característico de la contrastación en los es- población a lo largo del tiempo. Se pueden definir como
tudios epidemiológicos es que las relaciones causales la magnitud del cambio de una variable (enfermedad
postuladas entre las variables se traducen en tér- o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente
minos probabilísticos. Es decir, se trata de establecer el tiempo) en relación con el tamaño de la población
si la mayor o menor probabilidad de que un evento que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.



En las tasas, el numerador expresa el número de En este caso, también se podría decir que la razón
eventos acaecidos durante un periodo en un número hombre:mujer es de 10:8, pues esta expresión aritmé-
determinado de sujetos observados. tica es igual a la primera (1:0.8).
A diferencia de una proporción el denominador En el segundo ejemplo se encuentran casos como
de una tasa no expresa el número de sujetos en ob- la razón de tasas de mortalidad por causa específica
servación sino el tiempo durante el cual tales sujetos (por ejemplo, por diarreas) en dos comunidades. En
estuvieron en riesgo de sufrir el evento. La unidad de este caso, la razón expresaría la relación cuantitativa
medida empleada se conoce como tiempo-persona que existe entre la tasa de mortalidad secundaria a
de seguimiento. Por ejemplo, la observación de 100 diarreas registrada en la primera ciudad y la tasa de
individuos libres del evento durante un año corres- mortalidad secundaria a diarreas registrada en la
ponde a 100 años-persona de seguimiento; de manera segunda. La razón obtenida expresa la magnitud re-
similar, 10 sujetos observados durante diez años co- lativa con la que se presenta este evento en cada po-
rresponden a 100 años-persona. blación. Si la tasa de mortalidad por diarreas en la
Dado que el periodo entre el inicio de la observa- primera ciudad es de 50 por 1 000 y en la segunda de
ción y el momento en que aparece un evento puede 25 por 1 000 la razón de tasas entre ambas ciudades
variar de un individuo a otro, el denominador de la sería:
tasa se estima a partir de la suma de los periodos de
todos los individuos. Las unidades de tiempo pueden RTM=
tasa de mortalidad en la ciudad B 50 X 1 000
= = 2.0
ser horas, días, meses o años, dependiendo de la na- tasa de mortalidad en la ciudad A 25 X 1 000
turaleza del evento que se estudia.
El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad
eventos ocurridos en un periodo dado en una pobla- (en este caso, por diarreas) entre las ciudades A y B. El
ción entre el tiempo-persona total (es decir, la suma resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que si-
de los periodos individuales libres de la enfermedad) gnifica que por cada caso en la ciudad A hay 2 en la
en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presen- ciudad B.
tar el evento. Las tasas se expresan multiplicando
el resultado obtenido por una potencia de 10, con el Medidas de frecuencia
fin de permitir rápidamente su comparación con
otras tasas. El paso inicial de toda investigación epidemiológica
es medir la frecuencia de los eventos de salud con el
número de eventos ocurridos en fin de hacer comparaciones entre distintas poblacio-
una población en un periodo t nes o en la misma población a través del tiempo. No
Tasa= x una potencia de 10
sumatoria de los periodos durante obstante, dado que el número absoluto de eventos de-
los cuales los sujetos de la población libres pende en gran medida del tamaño de la población en
del evento estuvieron expuestos al riesgo la que se investiga, estas comparaciones no se pue-
de presentarlo en el mismo periodo den realizar utilizando cifras de frecuencia absoluta
(o número absoluto de eventos).
Razones Por ejemplo, si en dos diferentes poblaciones se
presentan 100 y 200 casos de cáncer cervicouterino,
Las razones pueden definirse como magnitudes que respectivamente, se podría pensar que en el segundo
expresan la relación aritmética existente entre dos even- grupo la magnitud del problema es del doble que en el
tos en una misma población, o un solo evento en dos primero. Sin embargo, esta interpretación sería inco-
poblaciones. En el primer caso, un ejemplo es la razón rrecta si el segundo grupo tuviera el doble de tamaño
de residencia hombre: mujer en una misma pobla- que el primero, ya que la diferencia en el número de
ción. Si en una localidad residen 5 000 hombres y 4 000 casos podría deberse simplemente al mayor tamaño
mujeres se dice que, en ese lugar, la razón de residen- de la segunda población y no a la presencia de un fac-
cia hombre:mujer es de 1:0.8 (se lee 1 a 0.8), lo que signi- tor de riesgo extraordinario. Aunque la frecuencia ab-
fica que por cada hombre residen ahí 0.8 mujeres. Esta soluta cambie la magnitud del problema puede ser la
cantidad se obtiene como sigue: misma.
En consecuencia, para comparar adecuadamente
4 000 la frecuencia de los eventos de salud es necesario cons-
Razón hombre: mujer= = 0.8
5 000 truir una medida que sea independiente del tamaño



de la población en la que se realiza la medición. Este momento determinado. A diferencia de los conceptos
tipo de medidas, denominadas medidas de frecuencia de muerte y defunción que reflejan la pérdida de la
relativa, se obtiene, en general, relacionando el número vida biológica individual, la mortalidad es una cate-
de casos (numerador) con el número total de indivi- goría de naturaleza estrictamente poblacional. En con-
duos que componen la población (denominador). El secuencia, la mortalidad expresa la dinámica de las
cálculo correcto de estas medidas requiere que se es- muertes acaecidas en las poblaciones a través del tiem-
pecifique claramente qué constituye el numerador y po y el espacio, y sólo permite comparaciones en este
el denominador. Es evidente, por ejemplo, que los nivel de análisis. La mortalidad puede estimarse para
varones no deben ser incluidos en el denominador todos o algunos grupos de edad, para uno o ambos
durante el cálculo de la frecuencia relativa de carci- sexos y para una, varias o todas las enfermedades. La
noma del cérvix. mortalidad se clasifica de la siguiente manera: a) ge-
La parte de la población que es susceptible a una neral y b) específica.
enfermedad se denomina población en riesgo. Así, por
ejemplo, los accidentes laborales sólo afectan a las per- Mortalidad general
sonas que trabajan, por lo que la población en riesgo
es la población trabajadora. Si, en cambio, queremos La mortalidad general es el volumen de muertes ocu-
investigar el efecto de un contaminante generado por rridas por todas las causas de enfermedad, en todos
una fábrica podríamos ampliar el denominador a toda los grupos de edad y para ambos sexos. La mortalidad
la población expuesta al mismo, sea o no trabajadora. general, que comúnmente se expresa en forma de
Las medidas de frecuencia más usadas en epide- tasa, puede ser cruda o ajustada, de acuerdo con el
miología se refieren a la medición de la mortalidad o tratamiento estadístico que reciba.
la morbilidad en una población. La mortalidad es útil La mortalidad cruda expresa la relación que exis-
para estudiar enfermedades que provocan la muerte, te entre el volumen de muertes ocurridas en un pe-
especialmente cuando su letalidad es importante. Em- riodo dado y el tamaño de la población en la que éstas
pero, cuando la letalidad es baja y, en consecuencia, la se presentaron; la mortalidad ajustada (o estandari-
frecuencia con la que se presenta una enfermedad no zada) expresa esta relación pero considera las posibles
puede analizarse adecuadamente con los datos de diferencias en la estructura por edad, sexo, etcétera,
mortalidad, la morbilidad se convierte en la medida de las poblaciones analizadas, lo que permite hacer
epidemiológica de mayor importancia. comparaciones entre éstas. En este caso, las tasas se
En ocasiones, la morbilidad también puede ser- reportan como tasas ajustadas o estandarizadas. La tasa
vir para explicar las tendencias de la mortalidad, ya cruda de mortalidad se calcula de acuerdo con la si-
que los cambios en la mortalidad pueden ser secun- guiente fórmula:
darios a cambios ocurridos antes en la morbilidad o,
por el contrario, las tendencias en la mortalidad pueden número de muertes en
explicar los cambios en los patrones de morbilidad el periodo t
Tasa mortalidad general= (x 10n)
cuando, por ejemplo, la disminución en la mortali- población total promedio
dad infantil explica los aumentos aparentes en el vo- en el mismo periodo
lumen de enfermedades en otras edades. Por ambas
razones, el análisis de las condiciones de salud de Mortalidad específica
las poblaciones se basa siempre en los cambios obser-
vados en las medidas de mortalidad y morbilidad. Cuando existen razones para suponer que la mortali-
Las principales fuentes de información de mor- dad puede variar entre los distintos subgrupos de la
bilidad son los datos hospitalarios y los registros de población ésta se divide para su estudio. Cada una de
enfermedad. Sin embargo, debido a las limitaciones de las medidas obtenidas de esta manera adopta su
estos registros, los estudios epidemiológicos se basan nombre según la fracción poblacional que se reporte.
en información obtenida mediante métodos de detec- Por ejemplo, si las tasas de mortalidad se calculan para
ción especialmente diseñados para ello. A continuación los diferentes grupos de edad, serán denominadas
se presenta un resumen de los elementos más impor- tasas de mortalidad por edad. De la misma manera
tantes de las medidas de mortalidad y morbilidad. pueden calcularse la mortalidad por sexo, por causa
específica, etcétera.
Medidas de mortalidad En algunos casos pueden calcularse combinacio-
nes de varias fracciones poblacionales, y cuando es así,
El concepto de mortalidad expresa la magnitud con la se especifican los grupos considerados (por ejemplo,
que se presenta la muerte en una población en un mortalidad femenina en edad reproductiva). Las ta-


sas de mortalidad específica por edad y sexo se calcu- Prevalencia
lan de la siguiente forma:
La prevalencia es una proporción que indica la frecuen-
total de muertes en un grupo de edad cia de un evento. En general, se define como la pro-
y sexo específicos de la población durante porción de la población que padece la enfermedad en
un periodo dado estudio en un momento dado, y se denomina única-
TME= (x 10n)
población total estimada del mismo grupo mente como prevalencia (p). Como todas las propor-
de edad y sexo en el mismo periodo ciones, no tiene dimensiones y nunca puede tomar
valores menores de 0 o mayores de 1. A menudo, se
Donde TME es la tasa de mortalidad específica expresa como casos por 1 000 o por 100 habitantes.
para esa edad y sexo. En la construcción de esta medida no siempre se
conoce en forma precisa la población expuesta al ries-
Tasa de letalidad. La letalidad es una medida de la gra- go y, por lo general, se utiliza sólo una aproximación
vedad de una enfermedad considerada desde el pun- de la población total del área estudiada. Si los datos se
to de vista poblacional, y se define como la proporción han recogido en un momento o punto temporal dado,
de casos de una enfermedad que resultan mortales p es llamada prevalencia puntual.
con respecto al total de casos en un periodo especifica-
do. La medida indica la importancia de la enfermedad Prevalencia puntual. La prevalencia puntual es la pro-
en términos de su capacidad para producir la muerte babilidad de un individuo de una población de ser un
y se calcula de la manera siguiente: caso en el momento t, y se calcula de la siguiente ma-
nera:
número de muertes por una enfermedad
en un periodo determinado número total de casos existentes al momento t
Letalidad (%)= x 100 p= (x 10n)
número de casos diagnosticados de total de la población en el momento t
la misma enfermedad en el mismo periodo
La prevalencia de una enfermedad aumenta como
La letalidad, en sentido estricto, es una propor- consecuencia de una mayor duración de la enferme-
ción ya que expresa el número de defunciones entre el dad, la prolongación de la vida de los pacientes sin
número de casos del cual las defunciones forman parte. que éstos se curen, el aumento de casos nuevos, la inmi-
No obstante, generalmente se expresa como tasa de gración de casos (o de susceptibles), la emigración de
letalidad y se reporta como el porcentaje de muertes sanos y la mejoría de las posibilidades diagnósticas.
de una causa específica con respecto al total de enfer- La prevalencia de una enfermedad, por su parte, dismi-
mos de esa causa. nuye cuando es menor la duración de la enfermedad,
existe una elevada tasa de letalidad, disminuyen los
Medidas de morbilidad casos nuevos, hay inmigración de personas sanas, emi-
gración de casos y aumento de la tasa de curación. En
La enfermedad puede medirse en términos de preva- resumen, la prevalencia de una enfermedad depende
lencia o de incidencia. La prevalencia se refiere al nú- de la incidencia y de la duración de la enfermedad.
mero de individuos que, en relación con la población Dado que la prevalencia depende de tantos facto-
total, padecen una enfermedad determinada en un mo- res no relacionados directamente con la causa de la
mento específico. Debido a que un individuo sólo pue- enfermedad, los estudios de prevalencia no proporcio-
de encontrarse sano o enfermo con respecto a cualquier nan pruebas claras de causalidad aunque a veces
enfermedad, la prevalencia representa la probabili- puedan sugerirla. Sin embargo, son útiles para valo-
dad de que un individuo sea un caso de dicha enfer- rar la necesidad de asistencia sanitaria, planificar los
medad en un momento específico. servicios de salud o estimar las necesidades asisten-
La incidencia, por su parte, expresa el volumen ciales.
de casos nuevos que aparecen en un periodo deter- Anteriormente era común el cálculo de la llama-
minado, así como la velocidad con la que lo hacen; es da prevalencia de periodo (o lápsica), que buscaba
decir, expresa la probabilidad y la velocidad con la que identificar el número total de personas que presenta-
los individuos de una población determinada desa- ban la enfermedad o atributo a lo largo de un periodo
rrollarán una enfermedad durante cierto periodo. determinado. No obstante, debido a las confusiones



que origina, esta medida es cada vez menos empleada, semanas o días, y se conoce como tiempo en riesgo o
y en materia de investigación es mejor no utilizarla. tiempo-persona.
El número de individuos que pasan del estado
Incidencia sano al estado enfermo durante cualquier periodo de-
pende de tres factores: a) del tamaño de la población,
En los estudios epidemiológicos en los que el propó- b) de la amplitud del periodo de tiempo, y c) del po-
sito es la investigación causal o la evaluación de der patógeno de la enfermedad sobre la población. La
medidas preventivas, el interés está dirigido a la me- tasa de incidencia mide este poder, y se obtiene divi-
dición del flujo que se establece entre la salud y la en- diendo el número observado de casos entre el tiempo
fermedad, es decir, a la aparición de casos nuevos. total en el que la población ha estado en riesgo, equi-
Como ya se mencionó anteriormente, la medida epi- valente a la sumatoria de los periodos individuales
demiológica que mejor expresa este cambio de estado en riesgo. Al sumar periodos de observación que pue-
es la incidencia, la cual indica la frecuencia con que den variar de uno a otro individuo y considerar sólo el
ocurren nuevos eventos. A diferencia de los estudios tiempo total en riesgo la TI corrige el efecto de entrada
de prevalencia, los estudios de incidencia inician con y salida de individuos al grupo durante el periodo de
poblaciones de susceptibles libres del evento en las seguimiento.
cuales se observa la presentación de casos nuevos a lo A menudo no es posible calcular exactamente la
largo de un periodo de seguimiento. De esta manera, duración del tiempo-persona para los individuos que
los resultados no sólo indican el volumen final de ca- ya no están en riesgo, debido a que desarrollaron la
sos nuevos aparecidos durante el seguimiento sino que enfermedad. No obstante, para este grupo el valor
permiten establecer relaciones de causa-efecto entre de- total del tiempo-persona en riesgo puede estimarse
terminadas características de la población y enferme- de manera aproximada –y generalmente satisfactoria–
dades específicas. La incidencia de una enfermedad multiplicando el tamaño medio de la población por la
puede medirse de dos formas: mediante la tasa de in- duración del periodo de observación.
cidencia (basada en el tiempo-persona) y mediante la La TI no es una proporción –como la prevalencia
incidencia acumulada (basada en el número de perso- y la incidencia acumulada– dado que el denominador
nas en riesgo). La tasa de incidencia (también deno- expresa unidades de tiempo y, en consecuencia, mide
minada densidad de incidencia) expresa la ocurrencia casos por unidad de tiempo. Esto hace que la magni-
de la enfermedad entre la población en relación con tud de la TI no pueda ser inferior a cero ni tenga límite
unidades de tiempo-persona, por lo que mide la ve- superior. La fórmula general para el cálculo de la TI es
locidad de ocurrencia de la enfermedad. La incidencia la siguiente:
acumulada, en cambio, expresa únicamente el volu-
men de casos nuevos ocurridos en una población du- número de casos nuevos
Tasa de incidencia=
rante un periodo, y mide la probabilidad de que un suma de todos los periodos libres
individuo desarrolle el evento en estudio. La inciden- de la enfermedad durante el periodo
cia acumulada, por esta razón, también es denomi- definido en el estudio (tiempo-persona)
nada riesgo.
Incidencia acumulada. La incidencia acumulada (IA) se
Tasa de incidencia o densidad de incidencia. La tasa de in- puede definir como la probabilidad de desarrollar el
cidencia (TI) es la principal medida de frecuencia de evento, es decir, la proporción de individuos de una
enfermedad y se define como “el potencial instantá- población que, en teoría, desarrollarían una enfer-
neo de cambio en el estado de salud por unidad de medad si todos sus miembros fuesen susceptibles
tiempo, durante un periodo específico, en relación con a ella y ninguno falleciese a causa de otras enferme-
el tamaño de la población susceptible en el mismo pe- dades. También se ha definido simplemente como la
riodo”. Para que una persona se considere expuesta al probabilidad, o riesgo medio de los miembros de
riesgo en el periodo de observación debe iniciar éste una población, de contraer una enfermedad en un pe-
sin tener la enfermedad (el evento en estudio). riodo específico.
El cálculo del denominador de la TI se realiza su- Las cifras obtenidas mediante el cálculo de la IA
mando los tiempos libres de enfermedad de cada uno son relativamente fáciles de interpretar y proporcio-
de los individuos que conforman el grupo y que perma- nan una medida sumamente útil para comparar los di-
necen en el estudio durante el periodo. Este número se ferentes riesgos de distintas poblaciones. Para calcular
mide generalmente en años, pero pueden ser meses, la IA en el numerador se coloca el número de personas



que desarrollan la enfermedad durante el periodo de encuestas transversales y la mayoría de los estudios
estudio (llamados casos nuevos) y en el denominador de casos y controles) no es posible calcular la inciden-
el número de individuos libres de la enfermedad al cia. En estos casos puede estimarse la asociación entre
comienzo del periodo y que, por tanto, estaban en ries- el evento y la exposición al comparar las prevalencias
go de padecerla. La incidencia acumulada es una pro- a partir de la razón de prevalencias (RP) o de produc-
porción y, por lo tanto, sus valores sólo pueden variar tos cruzados (RPC).
entre 0 y 1. A diferencia de la tasa de incidencia la IA En general, hay dos tipos de medidas de asocia-
es adimensional. Su fórmula es la siguiente: ción: las de diferencia (o de efecto absoluto) y las de
razón (o de efecto relativo).
número de personas que contraen la enfermedad
en un periodo determinado Medidas de diferencia
IA=
numero de personas libres de la enfermedad en la
población expuesta al riesgo en el inicio del estudio Como indica su nombre, estas medidas expresan la
diferencia existente en una misma medida de frecuen-
Como la duración del periodo de observación cia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones.
influye directamente sobre la IA su amplitud debe En general, las medidas de diferencia indican la
considerarse siempre que se interprete esta medida. contribución de un determinado factor en la produc-
Cuando los miembros de una población tienen dife- ción de enfermedad entre los que están expuestos a él.
rentes periodos bajo riesgo –debido a que se incor- Su uso se basa en la suposición de que tal factor es
poran o abandonan el grupo a lo largo del periodo de responsable de la aparición de la enfermedad y en la
seguimiento– la IA no puede calcularse directamente. presunción de que, de no existir, los riesgos en am-
bos grupos serían iguales. Por este motivo, se dice que
Medidas de asociación o de efecto las medidas de diferencia indican el riesgo de enfer-
mar que podría evitarse si se eliminara la exposición.
Las medidas de asociación son indicadores epidemio- Como sinónimo se emplea el término riesgo atribui-
lógicos que evalúan la fuerza con la que una determi- ble. Estas medidas se calculan de la siguiente manera:
nada enfermedad o evento de salud (que se presume
como efecto) se asocia con un determinado factor (que Diferencia = Ei - Eo x 100
se presume como su causa).
Epidemiológicamente, las medidas de asociación donde,
son comparaciones de incidencias: la incidencia de la
enfermedad en las personas que se expusieron al fac- Ei es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo ex-
tor estudiado (o incidencia entre los expuestos) contra puesto, y
la incidencia de la enfermedad en las personas que no Eo es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no ex-
se expusieron al factor estudiado (o incidencia entre puesto.
los no expuestos). Estadísticamente, lo que estos in-
dicadores miden es la magnitud de la diferencia ob-
servada. Debido a que las medidas de asociación El resultado se interpreta de la siguiente forma:
establecen la fuerza con la que la exposición se asocia
a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas Valor =0 indica no-asociación (valor nulo).
medidas permiten realizar inferencias causales, espe- Valores <0 indica asociación negativa y puede tomar valores
cialmente cuando se pueden evaluar mediante una negativos hasta infinito.
función estadística. En este documento se abordará Valores >0 indica asociación positiva y puede tomar valores
el cálculo de medidas de asociación para variables positivos hasta infinito.
dicotómicas.
Las medidas de asociación más sólidas se calcu- Debe señalarse que el término riesgo atribuible ca-
lan utilizando la incidencia, ya que esta medida de fre- rece de justificación cuando no existe una relación cau-
cuencia nos permite establecer, sin ninguna duda, que sa-efecto entre la exposición y la enfermedad. No
el efecto (el evento o enfermedad) es posterior a la causa obstante, como la diferencia de incidencias –ya sea di-
(la exposición). En estos casos, se dice, existe una co- ferencia de tasas de incidencia (DTI) o diferencia de
rrecta relación temporal entre la causa y el efecto. Em- riesgos (DR)– puede llegar a indicar diferencias verda-
pero, en los estudios en los que no existe suficiente deramente atribuibles a la exposición, estas medidas
información para calcular la incidencia (como las se siguen usando para estimar la magnitud de proble-



mas de salud pública, aunque ya casi nunca se usan en La incidencia y la mortalidad son las medidas de
investigación. frecuencia más empleadas en la construcción de las
La diferencia de prevalencia (DP), usada en estu- medidas de razón. Con la densidad de incidencia se
dios transversales, puede ser en algunas condiciones obtiene la razón de densidad de incidencia (RDI), y
un estimador aceptable de la diferencia de incidencia, con la incidencia acumulada se obtiene la razón de
pero sus resultados sólo indican asociación y no cau- incidencia acumulada (RIA) también llamado riesgo
salidad. relativo (RR). Ambas medidas –que se obtienen en es-
tudios de cohorte– permiten asumir inferencia etio-
Medidas de razón lógica, ya que siempre implican la posibilidad de
establecer adecuadamente una relación de tempora-
Estas medidas también cuantifican las discrepancias lidad causal.
en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difie-
ren en la presencia o no de cierta característica. Como Razón de densidad de incidencia
se señaló antes, una razón puede calcularse tanto para
dos eventos en una misma población como para un Esta medida es útil para identificar la velocidad con la
solo evento en dos poblaciones. Las razones que con que se pasa del estado sano al de enfermo según se
mayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, y esté expuesto o no a determinado factor.
se obtienen con la siguiente fórmula:
Razón de incidencia acumulada o riesgo relativo
medida de frecuencia en un grupo expuesto (Ei)
Razón=
medida de frecuencia de un grupo no expuesto (Eo) Compara el riesgo de enfermar del grupo de expuestos
(IAi) con el riesgo de enfermar del grupo de no expues-
La razón representa cuántas veces más (o menos) tos (IAo). Es útil si lo que se desea es conocer la proba-
ocurrirá el evento en el grupo expuesto al factor, com- bilidad de padecer la enfermedad en función de la
parado con el grupo no expuesto. El resultado se in- exposición, y es la medida que mejor refleja su aso-
terpreta de la siguiente forma: ciación.

Valor =1 indica ausencia de asociación, no-asociación o IAi a/ni
RR= =
valor nulo. IAo c/no
Valores <1 indica asociación negativa, factor protector.
Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo. donde,

0 1 α IAi es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre
•
w

factor protector valor nulo factor de riesgo los expuestos, y
IAo es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre
La interpretación de estas medidas se basa en el los no expuestos (para observar gráficamente la ubicación
hecho de que si se dividen dos cantidades entre sí y de las celdas a, c, ni y no, véase la tabla de 2 X 2).
el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente
iguales, y tener o no la característica estudiada es lo Razón de prevalencias
mismo, pues ello no afecta la frecuencia de enferme-
dad. Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el La razón de prevalencias (RP) se utiliza en los estu-
factor se encuentra asociado positivamente con el ries- dios transversales y se calcula de forma similar a la
go de enfermar y la probabilidad de contraer el padeci- estimación del RR en los estudios de cohorte. Si la du-
miento será mayor entre los expuestos. Si el resultado ración del evento que se estudia es igual para expues-
es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos tos y no expuestos, la RP puede ser buen estimador de
contra esa enfermedad. la velocidad con la que se pasa del estado sano al
Conforme el resultado se aleja más de la unidad, de enfermo, pero, en general, esta medida subestima
la asociación entre el factor y la enfermedad es más la RDI.
fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar
entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre Razón de productos cruzados
los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría
que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro La razón de productos cruzados (RPC u OR) se estima
veces menor que entre los no expuestos. en los estudios de casos y controles –donde los su-



jetos son elegidos según la presencia o ausencia de mar otro tipo de medidas, conocidas como medidas
enfermedad, desconociéndose el volumen de la pode impacto.
blación de donde provienen– por lo que no es posible Las principales medidas de impacto potencial son
calcular la incidencia de la enfermedad. La RPC tam- el riesgo atribuible (o fracción etiológica), que se es-
bién se conoce con los términos en inglés odds ratio (OR) tima cuando el factor de exposición produce un incre-
y relative odds, y en español como razón de momios (RM), mento en el riesgo (RR>1), y la fracción prevenible,
razón de ventaja y razón de disparidad. La RM es un relacionada con factores que producen una dismi-
buen estimador de la RDI, sobre todo cuando los con- nución en el riesgo (RR<1).
troles son representativos de la población de la que han
sido seleccionados los casos. La RM también puede ser Riesgo atribuible
un buen estimador del RR. Esta medida se calcula obte-
niendo el cociente de los productos cruzados de una Anteriormente era muy frecuente el uso del termino
tabla tetracórica: fracción etiológica para referirse a este indicador; sin
embargo, actualmente se recomienda utilizarlo úni-
a/c ad camente para referirse a relaciones causales bien de-
RPC= =
b/d bc mostradas. El termino que se usa con mayor frecuencia
y que es más conservador es el riesgo atribuible pro-
donde, porcional. Para esta ultima medida se han derivado
dos dimensiones, el Riesgo Atribuible Proporcional en el
casos controles grupo Expuesto (RAPExp) y el Riesgo Atribuible Propor-
Total de cional en la Población blanco (RAPP). Ambas medidas
presente a b expuestos (ni) son proporciones, por lo que toman valores entre cero
Exposición ausente c d Total de no y uno e indican la importancia relativa de la expo-
expuestos (no) sición al factor en estudio con relación al total de
Total (mi) Total (mo) Total de eventos. El RAPExp tiene interpretación en el ámbito
sujetos (n) de la población en estudio, mientras que el RAPP ex-
presa la importancia en el ámbito poblacional, o po-
Al igual que en las medidas anteriores, esta fór- blación blanco.
mula expresa el caso más sencillo, cuando la exposi- El RAPExp estima la proporción de eventos en el
ción y la enfermedad se reportan simplemente como grupo expuesto que se pueden atribuir a la presencia
presentes o ausentes. del factor de exposición. En otras palabras, refleja el
El resultado se interpreta de la misma forma que efecto que se podría esperar en el grupo expuesto de
en el resto de las medidas de razón. Cuando la OR tie- la población en estudio si se eliminara el factor de ries-
ne un valor de 1 (o nulo), el comportamiento del factor go en cuestión. El RAPExp se puede calcular utilizando
es indiferente; si el valor es superior a 1, el factor puede la siguiente fórmula:
considerarse como de riesgo, y si es inferior a 1 es va-
lorado como factor protector. DIE-DINE RDI-1
RAPexp= =
DIE RDI
Medidas de impacto potencial
donde
La razón de densidad de incidencia, el riesgo relativo
y la razón de momios describen la asociación entre la DIE= Densidad de incidencia en expuestos,
exposición y el evento en términos de la magnitud de DINE= Densidad de incidencia en no expuestos, y
la fuerza de la asociación entre estos, información RDI= Razón de densidad de incidencia
que es muy importante cuando evaluamos la exis-
tencia de asociaciones causales. Sin embargo, estas El RAPExp se puede estimar también en estudios
medidas no se pueden traducir fácilmente en el con- donde la medida de frecuencia es la incidencia acu-
texto de la salud de la población. ¿Qué tan importante mulada, utilizando el riesgo relativo. Además, dado
es una exposición? ¿Qué proporción de las enferme- que la razón de momios es un buen estimador de la
dades se pueden atribuir a esta variable? Para poder RDI, el RAPexp también se puede estimar en los es-
estimar el efecto de cierta exposición en la población tudios de casos y controles, utilizando la siguiente
en estudio o en la población blanco se requiere esti- fórmula:



RAPexp= RM-1 niendo que se eliminara el tabaquismo en la población
RM general. EL RAPP se estima ponderando el RAPExp de
acuerdo con la proporción de sujetos expuestos en la
Para ilustrar su interpretación y cálculo suponga- población blanco. El RAPP se puede estimar utilizan-
mos que se desea estimar el RAPExp de los resultados do la siguiente formula:
derivados de un estudio de casos y controles sobre ta-
baquismo y cáncer pulmonar. En el mencionado es- RAPP= Pe (RDI-1)
tudio se documenta un asociación entre el riesgo de Pe (RDI-1)+1
cáncer de pulmón y el tabaquismo (RM) de 12.5. El
RAPExp se podría estimar dividiendo 12.5 menos 1 en- Al igual que en el caso anterior, el RAPP se puede
tre 12.5, lo que daría un RAPExp de 0.92 (o 92%), lo que estimar para estudios de cohorte, donde se estima la
indicaría que el 92 % de los casos de cáncer pulmonar incidencia acumulada, o en estudios de casos y con-
en el grupo expuesto al tabaco podrían atribuirse a troles, donde se estima la razón de momios. En este
esta exposición. Esto significa que el RAPExp indica el ultimo caso, se puede utilizar la prevalencia de expo-
porcentaje de casos en el grupo expuesto que se po- sición en los controles para estimar la prevalencia en
dría prevenir si se eliminara la exposición, asumiendo la población blanco o población de referencia. En el
que la exposición es la única causa del evento y que el estudio antes mencionado sobre tabaquismo y cáncer
resto de las causas de cáncer de pulmón se distribu- pulmonar se observo una prevalencia del 28.5 de taba-
yen de igual manera entre los fumadores (grupo ex- quismo en el grupo control. Dado que la serie de con-
puesto) y los no fumadores (grupo no expuesto), como troles se puede considerar como representativa de la
se indica en la figura 1. Para el ejemplo anterior indi- población base, en este estudio se podría estimar di-
caría que se podrían prevenir cerca del 92% de los ca- rectamente el RAPP, lo que daría una fracción de 0.76.
sos de cáncer de pulmón que ocurren en el grupo de Esta ultima cifra indicaría que, en la población blanco,
fumadores. el 76% de los casos de cáncer pulmonar pueden ser
El RAPP se puede considerar como una proyec- atribuidos al tabaquismo, asumiendo que el tabaquis-
ción del RAPExp hacia la población total. En este caso, mo es su única causa.
los resultados obtenidos en el grupo de expuestos se Mediante el calculo del RAPExp y del RAPP es posi-
extrapolan hacia la población blanco estimando el im- ble identificar diversos escenarios:
pacto de la exposición a nivel poblacional. Siguiendo
el ejemplo anterior, la estimación del RAPP nos indica- a) Con un RR alto y una prevalencia de expuestos
ría cuántos casos de cáncer de pulmón en la población alta, la reducción del riesgo de enfermedad puede
total son atribuibles al tabaco o se podrían evitar supo- considerarse como de alto impacto.
b) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expues-
Fracción atribuible a la exposición tos es alta, la supresión del factor de riesgo posee
en expuestos un impacto moderado, pero notable entre los ex-
Casos por la acción del puestos.
tabaquismo + casos por la c) Cuando el RR es alto pero la prevalencia de ex-
Incidencia de cáncer pulmonar

acción de otros agentes
puestos es baja, la eliminación del factor de riesgo
tiene un impacto relativamente bajo tanto entre la
Fracción atribuible al tabaquismo w población blanco como entre los expuestos, y
Fracción atribuible a otras causas
d) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expues-
tos también es baja, la eliminación del factor de
Casos por la acción riesgo no es una prioridad en salud pública, ya
de otros agentes
que su impacto en la población blanco y en los
expuestos sería irrelevante.
w

No expuesto a Expuesto a
Fracción prevenible
tabaquismo tabaquismo
Esta medida se aplica cuando a partir de las medidas
FIGURA 1. REPRESENTACIÓN HIPOTÉTICA DE UN ESTUDIO de asociación se obtienen factores protectores o nega-
DE COHORTE PARA EVALUAR EL EFECTO DEL TABAQUISMO tivos (RR < 1). También existen dos modalidades: frac-
SOBRE EL RIESGO DE DESARROLLAR CÁNCER DE PULMÓN ción prevenible poblacional y fracción prevenible entre
expuestos.



La fracción prevenible poblacional es la propor-
ción de todos los casos nuevos que potencialmente Bibliografía
podrían haber ocurrido entre la población general en
un determinado periodo en ausencia de una expo- 1. MacMahon B, Pugh TF. Epidemiology. Principles and methods. Boston:
sición protectora específica; o bien, es la proporción Little Brown & Co., 1970.
2. Kleimbaum DG, Kupper LL, Morgenstern H. Epidemiologic research.
de casos potenciales que serían realmente prevenibles Ney York (NY): Van Nostrand Reinhold Co., 1982.
o evitados si existiera la exposición entre la población. 3. Rothman JK. Modern epidemiology. Boston: Little Brown & Co., 1986.
Finalmente, la fracción prevenible para los expues- 4. Ahlbom A, Norell S. Fundamentos de epidemiología. Madrid: Siglo XXI
tos es la proporción de casos nuevos entre los expuestos Editores 1987.
que potencialmente podría haber ocurrido en un deter- 5. Gordis L. Epidemiology. Philadelphia: W.B. Saunders Co. 1995.
6. Jenicek M. Epidemiología: la lógica de la medicina moderna, Barcelona:
minado periodo en ausencia de una exposición parti- Masson, 1996.
cular. Es decir, es la proporción de casos expuestos 7. Martínez NF, Antó JM, Castellanos PL, Gili M, Marset P, Navarro V. Salud
potenciales que realmente se evitarían si la población pública. Madrid: McGraw-Hill-Interamericana, 1998.
se expusiera al factor protector.


ACTUALIZACIONES Hernández-Avila M y col.

Diseño de estudios epidemiológicos
Mauricio Hernández-Avila, Ph.D.,(1) Francisco Garrido-Latorre, M. en C.,(2)
Sergio López-Moreno, M.C.(2)

L os principales objetivos de la investigación epi-
demiológica son, por un lado, describir la distri-
pal derivar conocimiento de aplicación poblacional, ra-
ramente estudia a la población en su conjunto. Por ello,
bución de las enfermedades y eventos de salud en tanto para la experimentación con voluntarios como
poblaciones humanas y, por otro, contribuir al descu- para la observación de grupos poblacionales es nece-
brimiento y caracterización de las leyes que gobiernan sario desarrollar estrategias muestrales y de medición
o influyen en estas condiciones. La epidemiología no que permitan, en primera instancia, estudiar subgru-
representa un dominio del conocimiento claramente pos de la población y, en un segundo término, hacer
delimitado como el que tienen otras ciencias médicas extrapolaciones del conocimiento generado hacia el to-
como, por ejemplo, la bioquímica o la fisiología. La tal de la población. La validez de la información deri-
epidemiología se emplea en las distintas ramas de vada de los estudios epidemiológicos depende de
la medicina como una herramienta para el estudio manera importante de lo adecuado y apropiado de los
de diferentes enfermedades o eventos relacionados con métodos utilizados. El reconocimiento de la impor-
la salud, especialmente cuando se busca evaluar la re- tancia que tienen los aspectos metodológicos como un
percusión de éstos en el ámbito de la población. Así,
es posible encontrar aplicaciones de la epidemiología
Cuadro I
tanto para definir los mecanismos de transmisión de
PRINCIPALES USOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EN
una enfermedad infecciosa como para evaluar la res-
SALUD PÚBLICA
puesta médica organizada para contender con la mis-
ma o para evaluar el impacto, en el ámbito poblacional, • Identificación de la historia natural de las enfermedades
del desarrollo de resistencia a los diferentes trata- • Descripción de la distribución, frecuencia y tendencias de la enfer-
medad en las poblaciones
mientos. El principal objetivo de la epidemiología es • Identificación de la etiología y los factores de riesgo para la aparición
desarrollar conocimiento de aplicación a nivel pobla- y desarrollo de enfermedades
cional (cuadro I), y por esta razón es considerada como • Identificación y explicación de los mecanismos de transmisión y di-
seminación de las enfermedades
una de las ciencias básicas de la salud pública. • Identificación de la magnitud y tendencias de las necesidades de salud
La información necesaria para cumplir con los ob- • Identificación de la magnitud, vulnerabilidad y formas de control de
jetivos de la investigación epidemiológica, ya sea de los problemas de salud
• Evaluación de la eficacia y efectividad de las intervenciones terapéuticas
tipo descriptivo o analítico, se deriva de la experimen- • Evaluación de la eficacia y efectividad de la tecnología médica
tación con seres humanos o, más frecuentemente, de • Evaluación del diseño y ejecución de los programas y servicios de
la observación directa de grupos poblacionales. A pe- salud
sar de que para la epidemiología es de interés princi-

(1) Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública (INSP), México.
(2) Centro de Investigación en Sistemas de Salud, INSP, México.

Solicitud de sobretiros: Mauricio Hernández Avila, Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública.
Correo electrónico: mhernan@insp3.insp.mx


Diseño de estudios epidemiológicos ACTUALIZACIONES

eje necesario para el desarrollo y avance del cono- En términos de causalidad la asignación de la ex-
cimiento epidemiológico ha propiciado que se asuma posición* es el criterio más importante de clasificación
como un objetivo mismo de la epidemiología el de- y divide a los estudios epidemiológicos en tres tipos:
sarrollo y el estudio de nuevos métodos de aplicación a) experimentales, cuando el investigador controla la
en el campo. Esto, sin duda, ha contribuido de manera exposición y utiliza la aleatorización como método de
importante a mejorar la calidad y la validez del cono- asignación; b) pseudo-experimentales (o de inter-
cimiento derivado de estudios epidemiológicos y a vención no aleatorizados), cuando el investigador con-
consolidar a la epidemiología como una ciencia básica trola la exposición pero no utiliza procedimientos de
necesaria para el avance de la salud pública y de la aleatorización en la asignación, y c) no-experimentales
medicina. u observacionales, cuando la exposición ocurre sin la
En este trabajo se hace una revisión y una actua- participación del investigador y de acuerdo con varia-
lización de los principales diseños epidemiológicos bles que están fuera de control del investigador.
utilizados en investigaciones de tipo epidemiológico De acuerdo con el número de mediciones que se
para conformar los grupos poblacionales de estudio. realiza en cada sujeto de estudio para medir la ocu-
Asimismo, se propone un esquema de clasificación rrencia del evento‡ o cambios en la variable de expo-
de dichas estrategias, conforme a una escala ordinal sición a lo largo del tiempo, los estudios se pueden
en términos de la evidencia que aporta cada diseño dividir en: a) longitudinales, cuando se realizan al
para establecer relaciones causa efecto entre dos va- menos dos mediciones: la medición basal para de-
riables de interés. terminar el estado inicial y una subsecuente para
En diferentes libros de texto y trabajos que abor-
dan la aplicación y desarrollo de los métodos epide-
miológicos se han propuesto diversos esquemas para
* En este trabajo utilizaremos el término exposición para referirnos
agrupar y caracterizar a los distintos tipos de estudio, a la variable en estudio. Utilizaremos exposición como un término
los cuales se han clasificado de acuerdo con: a) el tipo de significado amplio, que puede abarcar desde la exposición a
de asignación de la exposición o variable en estudio; una bacteria o una sustancia tóxica hasta la exposición a un su-
plemento nutricional, una vacuna, un programa de salud o un
b) el número de mediciones que se realiza en cada
estilo de vida.
sujeto de estudio para verificar la ocurrencia del even- ‡
Utilizaremos el término evento para referirnos a la variable res-
to o cambios en la exposición; c) la temporalidad del puesta o cambio que se espera detectar con relación a la expo-
inicio de la exposición o de la ocurrencia del evento; sición. Se utiliza también de manera amplia y puede referirse
d) los criterios utilizados para la selección de la pobla- tanto a la ocurrencia de una enfermedad, como al cambio de es-
tado o cambio promedio en una variable continua; por ejemplo,
ción a estudiar, y e) la unidad de análisis donde se mide cambio en las concentraciones de colesterol sérico o seroconver-
el evento en estudio (cuadro II).1-5 sión después de aplicada una vacuna.

Cuadro II
CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Tipo de estudio Asignación de la exposición Número de Criterios de selección Temporalidad Unidad
observaciones de la población de análisis
por individuo en estudio

Ensayo aleatorizado Aleatoria Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo
Pseudo-experimentales Por conveniencia Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo
Cohorte Fuera de control del investigador Longitudinal Exposición Prospectivo Individuo
o retrospectivo
Casos y controles Fuera de control del investigador Longitudinal o transversal Evento Prospectivo Individuo
o retrospectivo
Estudio de encuesta Fuera de control del investigador Transversal Ninguno Retrospectivo Individuo
Ecológico o de conglomerado Fuera de control del investigador Longitudinal o transversal Ninguno Retrospectivo Grupo
(o población)



determinar la ocurrencia del evento, y b) transversales, elige un grupo expuesto y uno no expuesto, en los que
cuando se realiza una sola determinación en los su- posteriormente se determinará la ocurrencia del
jetos de estudio y se evalúan de manera concurrente la evento, se considera que se trata de un estudio de co-
exposición y el evento de interés. horte. En contraste, cuando se selecciona a los parti-
En términos de causalidad existe una diferencia cipantes con base en el evento de estudio, es decir, se
importante entre estos dos tipos de estudio, ya que en elige de manera independiente un grupo de sujetos
los longitudinales es posible verificar que la exposi- que tienen el evento de interés (casos) y un grupo de
ción antecede a la ocurrencia del evento, con lo que se sujetos que no lo tienen (controles) y en estos grupos
cumple el principio temporal de causalidad –la causa se determina la exposición, entonces hablamos de un
antecede al efecto; en tanto que en los transversa- estudio de casos y controles. Finalmente, cuando la se-
les resulta imposible verificar este tipo de relaciones lección es indistinta de la ocurrencia de la exposición
cuando se estudian exposiciones que cambian con el o del evento, es decir, los sujetos de estudio son selec-
tiempo. Los estudios transversales sí pueden proporcionados sin considerar información sobre la exposi-
cionar información valiosa cuando se estudian fac- ción o el evento, y la ocurrencia de éstos se determina
tores que no varían (como el sexo y la carga genética) una vez conformada la población en estudio, entonces
o exposiciones únicas que no cambian con el tiempo los estudios se denominan de encuesta, aunque algunos
(por ejemplo, el caso de la población expuesta a una textos también los clasifican como de tipo transversal.2
bomba atómica). La característica principal de esta última estrategia de
El criterio de temporalidad en la ocurrencia del muestreo es que la evaluación de la exposición y de la
evento se utiliza para distinguir entre los estudios re- ocurrencia del evento se hacen de manera simultánea.
trospectivos y prospectivos. El punto de referencia para En términos de causalidad se puede decir, de manera
esta clasificación es la ocurrencia del evento de interés general, que los estudios de cohorte tienen mayor peso
(la variable respuesta). Si al inicio del estudio, el even- que los estudios de casos y controles y que los trans-
to investigado ya ocurrió y el investigador planea versales. Sin embargo, es importante mencionar que
reconstruir su ocurrencia en el pasado utilizando re- los estudios de casos y controles, con ciertas caracterís-
gistros o entrevistando a los mismos sujetos de estu- ticas, pueden ser tan informativos (en términos de cau-
dio, se considera que el estudio es retrospectivo. Si la salidad) como un estudio de cohorte.
ocurrencia del evento se registra durante el estudio, Por último, la unidad de análisis se ha utilizado
es decir, si los sujetos de estudio están libres del even- para clasificar a los estudios en ecológicos (de conglo-
to de interés al iniciar su participación en el estudio, el merados) e individuales. A diferencia de los estudios
diseño se considera de tipo prospectivo. En general, individuales, en los que la unidad de análisis es el in-
podríamos afirmar que los estudios prospectivos dividuo y se cuenta con al menos una medición de cada
tienen mayor puntaje en la escala de causalidad, dado uno de ellos, en los estudios ecológicos la unidad de
que en este tipo de estudios se pueden diseñar instru- análisis es un grupo (por ejemplo, un país o una región)
mentos para la medición y registro del evento que ase- y se cuenta con el promedio de eventos o de expo-
guren la calidad de las mediciones. En cambio, en los sición para el grupo, desconociéndose a nivel indivi-
estudios retrospectivos la calidad de medición y regis- dual la condición de evento o exposición para cada
tro del evento dependen con frecuencia de instrumen- individuo de la población. Este tipo de estudios con-
tos que no fueron diseñados de manera expresa para lleva problemas importantes en su interpretación ya
observar el evento en cuestión ni para responder a los que, dado que los datos se encuentran agrupados, no
objetivos de la investigación. Los estudios que inclu- es posible corregir por diferencias en otras variables
yen eventos que ocurrieron antes de iniciar la inves- (posibles variables confusoras*) que pudieran explicar
tigación y eventos evaluados de manera prospectiva los resultados observados. Por esta razón, los resulta-
son referidos en algunos textos como mixtos o am- dos de este tipo de estudios tienen el peso más bajo en
bispectivos.3 la escala de causalidad.
La selección de los participantes en el estudio se A continuación describiremos brevemente las ca-
puede llevar a cabo de acuerdo con la exposición, el racterísticas de las principales estrategias epidemio-
evento o sin considerar ninguna de estas caracterís- lógicas utilizadas para estudiar grupos poblacionales.
ticas de los sujetos elegibles para el estudio. La selec-
ción con base en estos atributos se utiliza con frecuencia
para distinguir entre los diferentes estudios epidemio-
* Una variable confusora está asociada con la exposición y el even-
lógicos de tipo observacional. Cuando los sujetos son to en estudio, por lo que una diferencia en su distribución en los
seleccionados con base en la exposición, es decir, se grupos que se comparan puede distorsionar los resultados.



Ensayos epidemiológicos aleatorizados consiguen en el contexto epidemiológico. Como alter-
nativa para lograr la comparabilidad de poblaciones
Los ensayos epidemiológicos aleatorizados son estu- se ha utilizado la aleatorización. Mediante este pro-
dios experimentales que, cuando se llevan a cabo de ceso se deja al azar la distribución de los sujetos en los
manera adecuada, proporcionan el máximo grado diferentes grupos experimentales y se espera que en
de evidencia para confirmar la relación causa efecto promedio los grupos tengan características compara-
entre la exposición y el evento en estudio. Se distinguen bles. Es importante mencionar que la comparabilidad
de los estudios observacionales (no experimentales) que se obtiene con la asignación aleatoria a los grupos
porque el investigador tiene control sobre la asigna- experimentales depende del tamaño muestral, y que
ción de la exposición y porque ésta se lleva a cabo me- la simple aleatorización no garantiza completamente
diante un proceso aleatorio. Además, dado que se trata que las variables se distribuirán homogéneamente en
de estudios longitudinales y prospectivos, y en los que los distintos grupos de intervención. Dado que las va-
la unidad de análisis es el individuo, es posible pre- riables se distribuyen al azar será siempre necesario
venir la introducción de sesgos y lograr altos índices verificar el resultado de la aleatorización, debido a que
de validez. En este tipo de estudios es posible mini- existe la posibilidad de no funcionar adecuadamente.
mizar la ocurrencia de sesgos mediante tres proce- Esto se puede llevar a cabo comparando la distribución
dimientos, los cuales tienen como objetivo garantizar de las variables medibles en los diferentes grupos ex-
la comparabilidad: a) de intervenciones (o de la experimentales. La distribución homogénea de estas
posición), b) de los grupos en estudio, y c) de los pro- variables entre los grupos experimentales sería indi-
cedimientos para recopilar la información obtenida cativa de éxito en la aleatorización.
de la población en estudio.5 Por último, la comparabilidad de la informa-
La comparabilidad de intervenciones es indica- ción se logra cuando se utilizan exactamente los mis-
tiva de la “pureza” del contraste entre los grupos expe- mos métodos de seguimiento y de medición en todos
rimentales, y se refiere a que la única diferencia entre los participantes en el estudio. Una manera de lograr
las exposiciones que se comparan es la parte o sustancia esto es cegando o enmascarando a los evaluadores y a
activa de la exposición en estudio. El concepto de com- los participantes en el estudio respecto a la condición
parabilidad de intervenciones se puede entender como de exposición. Si el o los evaluadores desconocen la
una extensión en epidemiología del concepto de efecto pertenencia de los sujetos que evalúan, con relación
placebo observado de los ensayos clínicos. Este concep- a los grupos experimentales, es probable que la me-
to se deriva del hecho de que el efecto de un medica- dición no se vea afectada por esta información. La
mento es el resultado de la suma de dos componentes: “ignorancia”, en este caso, hace que los grupos sean
uno, causado por la sustancia activa del medicamento tratados en igual forma. Si se pusiera especial interés
y, otro, producido por la acción de recibir atención o en determinar la ocurrencia del evento en el grupo ex-
por el componente psicológico asociado con la idea de perimental, los resultados podrían ser erróneos dada
recibir un medicamento. La idea de identificar una la diferencia en los procedimientos utilizados. Este
intervención exactamente igual a la que se pretende concepto abarca tanto la calidad de la información
probar, pero sin la sustancia activa, es precisamente como la proporción de los sujetos en estudio que se
eliminar de la comparación el efecto atribuido al pla- pueden perder durante el seguimiento en cada grupo
cebo y de esta manera estimar únicamente la dife- experimental. La pérdida diferencial de participantes
rencia atribuible a la sustancia activa o intervención puede ocasionar errores importantes. Algunos tex-
en cuestión. tos refieren este último problema dentro de los sesgos
La comparabilidad de poblaciones se logra cuan- de selección.2
do los grupos experimentales que reciben las diferen- Los pasos para la realización de este tipo de estu-
tes intervenciones son similares en todas y cada una dios (figura 1) incluyen la definición de la población
de las características que pudieran tener relación blanco, que es aquella a la cual se pretenden extrapolar
con el evento en estudio o con la manera en que actúa los resultados del estudio. Al aplicar los criterios de in-
la exposición. En términos epidemiológicos este con- clusión en el estudio se define la población elegible y
cepto indica la ausencia de factores de confusión o de esta población se seleccionan los participantes en el
modificación de efecto. En una situación ideal, la com- estudio; esto último se puede llevar a cabo ya sea
parabilidad de poblaciones se podría lograr obser- mediante el reclutamiento de voluntarios o mediante
vando a los mismos sujetos en estudio en condiciones la selección de una muestra representativa de la pobla-
experimentales diferentes. Sin embargo, las condi- ción blanco. Es importante mencionar que siempre que
ciones necesarias para que esto ocurra raramente se se trabaja con poblaciones humanas se tendrá un grupo



No elegibles
Población blanco
No participantes

Autoselección } { Selección aleatoria

{
Aleatorización Eventos Se pueden
w

w
Grupo expuesto

w
Tiempo persona estimar
Población en estudio medidas
w Eventos de incidencia

w

w
Grupo no expuesto
Tiempo persona directamente

Inicia el estudio

w
Tiempo de seguimiento

FIGURA 1. ENSAYO CLÍNICO ALEATORIZADO

autoseleccionado de la población que corresponde a Estudios de cohorte
aquellos sujetos que otorgan el consentimiento infor-
mado para participar en el proceso experimental. La Entre los estudios observacionales, este tipo de diseño
autoselección o la selección de un grupo representa- representa lo más cercano al diseño experimental y
tivo de la población blanco tiene un alto grado de im- también tiene un alto valor en la escala de causalidad,
portancia en términos de la validez externa* de los ya que es posible verificar la relación causa efecto
resultados, ya que éstos serán aplicables a la población correctamente en el tiempo. Sin embargo, dado que se
blanco en la medida de que la población en estudio trata de estudios observacionales tienen la importante
represente adecuadamente a esta población. Una vez limitación de que la asignación de la exposición no es
identificados los participantes en el estudio y que és- controlada por el investigador ni asignada de manera
tos han dado su consentimiento para participar en el aleatoria, por lo que no es posible controlar comple-
proceso experimental, los sujetos se asignan de manera tamente las posibles diferencias entre los grupos ex-
aleatoria a los grupos experimentales (figura 1). Poste- puesto y no expuesto en relación con otros factores
riormente, los sujetos se siguen en el tiempo con el fin asociados con la ocurrencia del evento.
de documentar la ocurrencia del evento en estudio y La selección de los participantes con base en la
posibles cambios en otras covariables de interés. exposición caracteriza a los estudios de cohorte (figu-
Algunos textos4 mencionan la existencia de un ra 2). En este tipo de diseño epidemiológico la pobla-
grupo intermedio entre los estudios experimentales y ción en estudio se define a partir de la exposición y
no experimentales; éstos son llamados quasi-experi- debe estar conformada por individuos en riesgo de de-
mentales. En estos diseños el investigador controla la sarrollar el evento en estudio. Los sujetos de estudio
asignación de la exposición, sin embargo, esta asig- se seleccionan de la población que tiene la exposición
nación no se hace de manera aleatoria. Este tipo de de interés y de grupos poblacionales comparables, pero
estudios de intervención incluye los diseños tipo antes que no tienen la exposición. Una vez conformada la
y después o de comparación concurrente. población en estudio ésta se sigue en el tiempo y se
En los estudios observacionales (no experimen- registra en ella la ocurrencia del evento de interés o
tales) la asignación de la exposición ocurre sin la par- variable respuesta.
ticipación del investigador. En este tipo de diseños es El diseño de cohorte es especialmente eficiente
común que la exposición ya haya ocurrido al iniciar el para estudiar exposiciones raras o poco frecuentes; por
estudio, y que ésta se haya dado por algún factor inde- ejemplo, las exposiciones ocupacionales que se pre-
pendiente y fuera del procedimiento experimental. sentan en poblaciones muy reducidas de trabajadores.
En general, cuando se requiere evaluar los riesgos
asociados con algún tipo particular de ocupación, se
selecciona a grupos ocupacionales y se establece un
* Validez externa: se refiere a la generalización de los resultados grupo de comparación (no expuesto) tomado de la
observados. población general o, incluso, ubicado en la misma in-



dustria o en otra similar, pero no en contacto con la rrencia del evento podría distorsionar los resultados
exposición en estudio. sobre la asociación real entre la exposición y el evento.
Los estudios de cohorte también se utilizan regu- Los estudios de cohorte son difíciles de realizar y,
larmente para estudiar exposiciones que se presentan además, son costosos. Se considera que este tipo de
con una alta frecuencia en la población general. Para diseño es poco eficiente para el estudio de enfer-
este tipo de exposiciones es común seleccionar alea- medades raras, ya que para registrar un número ade-
toriamente grupos representativos de la población que cuado de eventos se requeriría un número muy grande
posteriormente se clasifican de acuerdo con la expo- de participantes y de tiempos prolongados de segui-
sición; la cohorte (población en estudio) queda confor- miento (cuadro III).
mada con los participantes que no tienen el evento en
estudio y que están en riesgo de desarrollar el evento, Estudios de casos y controles
posteriormente este grupo se sigue en el tiempo con el
fin de registrar la ocurrencia del evento. El procedi- Durante los últimos años se ha desarrollado una estra-
miento antes descrito se refiere a un estudio prospec- tegia de selección sobre la base del evento en estudio,
tivo (figura 2); sin embargo, los estudios de cohorte
también pueden ser retrospectivos (figura 3). En este
tipo de estudios, se inicia con la definición de los gru- No elegibles
pos expuesto y no expuesto en algún punto en el pasa- Población blanco
do y posteriormente se reconstruye la experiencia de No participantes
la cohorte en el tiempo, identificando a los sujetos en
el tiempo actual (cuando se realiza el estudio) y eva- Selección de un grupo especial } {Selección aleatoria
luando si a la fecha referida ya han desarrollado el
evento de interés. w

{
En su concepción más simple (figuras 2 y 3),
un estudio de cohorte consiste en seleccionar un grupo Se pueden { Eventos

w
estimar Tiempo persona Grupo expuesto
expuesto y otro no expuesto de la población elegible, medidas
observarlos durante un tiempo determinado y compa- de incidencia Eventos

w
Grupo no expuesto
rarlos en términos de la ocurrencia del evento de indirectamente Tiempo persona w
terés. La validez de la comparación dependerá de que
no existan diferencias (aparte de la exposición) entre
w

Inicia el estudio
los grupos expuesto y no expuesto. Cualquier diferen- Se reconstruye en el pasado
cia con relación a una tercera variable entre el grupo el seguimiento de la cohorte
expuesto y no expuesto que esté relacionada con la ocu-
FIGURA 3. ESTUDIOS DE COHORTE RETROSPECTIVA

No elegibles
Población blanco
No participantes Cuadro III
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS DE COHORTE
}
Selección de un grupo especial {Selección aleatoria
Ventajas
w
{

• Más cercanos a un experimento
• La relación temporal causa efecto es verificable

{
Eventos Se pueden • Se pueden estimar medidas de incidencia
w

Grupo expuesto • Eficientes para evaluar exposiciones poco frecuentes
Tiempo persona estimar
medidas • Se pueden estudiar varios eventos
Eventos de incidencia • Se pueden fijar criterios de calidad en la medición del evento
w

Grupo no expuesto • Bajo riesgo de sesgo de selección (en especial en estudios prospectivos)
w Tiempo persona directamente

Desventajas
w

Inicia el estudio
Tiempo de seguimiento • Cuando se trata de eventos poco frecuentes la complejidad y el costo
pueden aumentar considerablemente, ya que requiere estudiar y seguir
un número grande de participantes
FIGURA 2. ESTUDIOS DE COHORTE PROSPECTIVA • Son estudios difíciles de realizar



este tipo de muestreo se ha denominado en la litera- en estudio, hubieran sido reclutados en la población
tura epidemiológica como estudios de casos y contro- de estudio como casos. Es claro que a menos de que
les,1-4 o casos y referentes.5 La característica principal el estudio se desarrolle al interior de una cohorte bien
de este diseño epidemiológico es que el criterio de se- definida no será posible verificar el cumplimiento de
lección de la población en estudio se basa en la presen- las condiciones anteriormente mencionadas; sin em-
cia (casos) o ausencia (controles) del evento en estudio bargo, el cumplimiento teórico de las mismas se podrá
y en que es el investigador quien fija el número de even- analizar en la medida que pensemos en los estudios
tos a estudiar, así como el número de sujetos sin de casos y controles como una alternativa para estu-
evento (controles) que se incluirán como población de diar una cohorte imaginaria, la cual es posible deli-
comparación o referencia. De esta manera la población near en tiempo y espacio, pero que es estudiada por
en estudio queda compuesta por un grupo de su- medio de la selección de una muestra representativa
jetos con el evento en estudio (casos) y un grupo de de los eventos (casos) y de los individuos que no de-
sujetos sin el evento (controles), posteriormente estos sarrollan el evento de interés (controles). El supuesto
grupos se comparan en términos de la exposición que del origen común de los casos y controles se cumple si
tuvieron al factor causal en estudio. A diferencia de ambos se originan de la misma cohorte y representan
los estudios de cohorte en los que se iguala la propor- tanto a los eventos como a la población en riesgo que
ción de sujetos expuestos y no expuestos en la pobla- no desarrolló el evento.
ción de estudio, en este diseño se tiende a igualar la Los estudios de casos y controles son frecuente-
población en estudio en términos de los sujetos con y mente realizados de manera retrospectiva (figura 4),
sin el evento en estudio. por lo que no tienen una relación causal perfecta, ya
En general, este tipo de estudios se lleva a cabo que el evento se evalúa antes que la causa y no siem-
utilizando sistemas de registro que permiten identifi- pre se puede inferir que la causa antecedió al evento.
car fácilmente a los sujetos que desarrollaron el evento La naturaleza retrospectiva de los estudios de casos y
en estudio (casos). Los sistemas de registro tradicio- controles hace que este tipo de estudios sea particu-
nalmente utilizados incluyen centros hospitalarios o larmente vulnerable a la introducción de errores en
registros con base poblacional, como son los de neo- los procesos de selección o de recolección de la in-
plasias o malformaciones congénitas. El común deno- formación. Por esta razón, este tipo de estudios se ha
minador en este tipo de estudios es la utilización de considerado tradicionalmente con un puntaje bajo en
un sistema que permite concentrar información sobre la escala de causalidad. Sin embargo, en ciertas oca-
la población que presenta el evento en tiempos rela- siones también es posible realizar este tipo de estudio
tivamente cortos y, en general, sin la necesidad de inde manera prospectiva y en ese contexto este tipo de
vertir cuantiosos recursos económicos, como los que estudios tiene mayor peso en la escala de causalidad.
se podrían requerir para concentrar el mismo número Las principales ventajas y desventajas de este tipo de
de eventos en el contexto de un estudio de cohorte. estudios se describen en el cuadro IV.
Mediante un mecanismo de selección, independiente
al utilizado para los casos, se selecciona como grupo Estudios transversales
de contraste una serie de sujetos que no han desarro-
llado el evento en cuestión. La comparación directa de Finalmente, la población en estudio puede ser selec-
sujetos con (casos) y sin (controles) el evento, con relacionada de manera aleatoria sin considerar la ex-
ción al antecedente de exposición se utiliza con frecuen- posición o el evento como criterios de selección. Este
cia para establecer asociaciones entre la exposición y tipo de estudio se ha denominado como de encuesta o
el evento en estudio. Sin embargo, a pesar de que fre- transversal en los diferentes textos,1-4 y se distingue
cuentemente se utiliza esta comparación de manera porque se indaga sobre la presencia de la exposición y
automática para establecer asociaciones causales en- la ocurrencia del evento una vez conformada la pobla-
tre la exposición y el evento, es muy importante recal- ción en estudio, y porque sólo se hace una medición
car que para que ésta pueda considerarse como válida, en el tiempo en cada sujeto de estudio (figura 5). El
se requiere del cumplimiento de ciertas condiciones so- número de eventos así como la proporción de sujetos
bre el origen de los casos y los controles. Entre otras con la exposición están determinados por la frecuen-
cosas se requiere, por ejemplo, que los casos y contro- cia con que ocurren éstos en la población elegible y,
les tengan su origen en la misma base poblacional, que por lo tanto, quedan fuera del control del investiga-
los controles representen de manera adecuada la po- dor. Esto último contrasta con los estudios de cohorte
blación de donde provienen los casos y que cumplan o de casos y controles en los que el investigador puede
con la condición de que si desarrollaran el evento fijar con anterioridad, ya sea la proporción de expuestos



Población blanco

No participantes No elegibles

Selección de casos } { Selección de controles

ww
Expuestos No expuestos
{ Casos Controles

w
casos a b Se evalúa el Sujetos que Sujetos que no
antecedente desarrollaron el evento desarrollaron el evento
controles c d de exposición w
Población en estudio

w
a*d Tiempo Inicia el estudio
Sólo se puede estimar de manera directa la razón de momios (RM) RM= (se reconstruye la exposición)
b*c

FIGURA 4. ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

(estudio de cohortes) o la prevalencia del evento en una escala baja en términos de causalidad y deben ser
la población en estudio (estudio de casos y controles). interpretados con mucha cautela. Sin embargo, son es-
Los estudios transversales se caracterizan porque sólo tudios útiles para la planeación de los servicios de salud
se hace una medición en el tiempo en cada sujeto de y para caracterizar el estado de salud de la población
estudio. en un punto en el tiempo.
Este tipo de estrategia comparte muchas de las li-
mitaciones de los estudios de casos y controles (cua- Estudios ecológicos o de conglomerado
dro V), son retrospectivos y se basan en el estudio de
casos prevalentes, los que en general representan a los En general, en los diferentes tipos de estudios epide-
sujetos con periodos de mayor sobrevida o duración miológicos que hemos mencionado, la unidad de aná-
de la enfermedad (evento). Cualquier factor que esté lisis es el sujeto que compone la población en estudio,
relacionado con la duración del evento y la exposición y es en éstos en los que se mide la exposición y se re-
puede ser una fuente de error en este tipo de estu- gistra la ocurrencia del evento en el estudio. Sin em-
dios. Por lo anterior, los estudios de encuesta tienen bargo, en ocasiones la unidad de análisis puede no
ser el individuo, sino un conjunto o conglomerado
de individuos miembros de la población en estudio.
Los conglomerados pueden estar constituidos por
Cuadro IV
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS
grupos poblacionales, comunidades, regiones, o paí-
DE CASOS Y CONTROLES
ses. La característica principal de este tipo de estudios
es que se cuenta con información sobre la exposición
Ventajas o el evento para el conglomerado en su totalidad,
desconociéndose la información a nivel individual
• Eficientes para el estudio de enfermedades raras
• Eficientes para estudiar enfermedades con periodos de latencia o para cada uno de los miembros del conglomerado.
inducción prolongados En este tipo de estudios es común asignar la misma
• Se pueden estudiar varias exposiciones simultáneamente exposición (exposición promedio) a todo el conglo-
• En comparación con los estudios de cohorte son menos costosos y
se pueden realizar en menor tiempo merado, ignorando o no considerando la variación
individual de cada miembro del conglomerado. Lo
Desventajas mismo sucede con la medición del evento; dado que
• No se pueden estimar de manera directa medidas de incidencia o sólo se cuenta con el número de eventos registrados
prevalencia para el conglomerado, no podemos discernir sobre
• Susceptibles a sesgos de selección los eventos que se presentaron en los sujetos ex-
• Se puede presentar causalidad reversa
• Problemas para definir población fuente de los casos puestos de los que ocurrieron en los no expuestos,
• Problemas para medir adecuadamente exposición al interior de cada conglomerado, por lo que es fre-
cuente atribuir la totalidad de eventos –sin una veri-



Población blanco

No elegibles No participantes

{ Selección aleatoria

w
Población en estudio

{
Expuestos No expuestos

casos

controles
a

c
b

d

Sólo se puede estimar de manera directa
{ Se determina el antecedente
de exposición y la ocurrencia del evento
en la población en estudio

a*d
la prevalencia y la razón de momios (RM) RM=
b*c

FIGURA 5. ESTUDIO TRANSVERSAL O DE ENCUESTA

ficación real– a la exposición promedio que se registró Cuadro V
al interior del conglomerado. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS
Los estudios de conglomerados (ecológicos) (cua- TRANSVERSALES

dro VI) permiten estudiar grandes grupos poblacio- Ventajas
nales en poco tiempo y con un costo relativamente muy
bajo, ya que en general utilizan estadísticas existentes • Eficientes para estudiar la prevalencia de enfermedades en la población
• Se pueden estudiar varias exposiciones
recolectadas con otros fines. Sin embargo, dado que • Son poco costosos y se pueden realizar en poco tiempo
tienen el puntaje más bajo en la escala de causalidad • Se puede estimar la prevalencia del evento
deben ser considerados únicamente para sugerir hi-
Desventajas
pótesis, que tendrán necesariamente que ser veri-
ficadas mediante otros estudios más rigurosos. Los • Problemas para definir y medir exposición
principales problemas de este tipo de estudios son que • Sesgos de selección
• Sesgos por casos prevalentes
se ignora la variabilidad individual de los integran- • La relación causa efecto no siempre es verificable
tes de los conglomerados y que no es posible corregir • Sobrerrepresentación de enfermos con tiempos prolongados de
por diferencias en otras variables que pudieran estar sobrevida o con manifestaciones con mejor curso clínico
• Se puede presentar causalidad débil
también asociadas con la exposición y el evento en
estudio.

Conclusiones

Hemos revisado brevemente las principales estrategias basarnos en diseños de tipo observacional y realizar
de muestreo o diseños de investigación utilizados en estudios en poblaciones que han estado expuestas por
los estudios epidemiológicos. Sin duda el ensayo alea- alguna circunstancia, ya sea de tipo ocupacional, am-
torizado es la estrategia que se reconoce como más po- biental o accidental.
derosa para establecer relaciones causa efecto. Sin Un ejemplo de la situación antes mencionada es
embargo, frecuentemente no es posible utilizar este tipo la exposición al DDT. Pese a que se consideraría ina-
de diseño en estudios epidemiológicos, en particular ceptable la exposición intencional (experimental) de
cuando evaluamos los efectos de la exposición a sus- un grupo poblacional a este insecticida con el único
tancias tóxicas, que pueden ser de uso común pero que fin de evaluar efectos tóxicos, un gran número de per-
su aplicación deliberada a un grupo experimental sería sonas se expone frecuentemente a esta sustancia, ya
inaceptable, en estas circunstancias tendremos que sea por actividades ocupacionales o por vivir en regio-



Cuadro VI observados en un grupo de participantes de la misma
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS ECOLÓGICOS cohorte y del mismo grupo de edad, pero que no de-
Ventajas sarrollaron cáncer mamario. Los niveles de DDE se
determinaron en muestras de suero que habían sido
• Se pueden estudiar grandes grupos poblacionales recolectadas en años previos al diagnóstico de cáncer
• Relativamente fáciles de realizar
• Aumenta el poder estadístico mamario.
• Aumenta la variabilidad en exposición Romieu y colaboradores8 realizaron un estudio de
• Se puede utilizar información de estadísticas vitales casos y controles para estudiar la asociación entre la
Desventajas exposición ambiental a DTT y el riesgo de desarrollar
cáncer mamario en mujeres residentes de la ciudad de
• No se tiene información del individuo por lo que no se puede ajustar México. En este trabajo, los investigadores estudiaron
por diferencias a nivel individual (no se puede saber quién sí está
expuesto o quién sí desarrolló el evento de interés) una serie de 120 casos incidentes de cáncer mamario
• No se tiene información sobre factores de confusión y no se puede reclutados en unidades médicas del Instituto Mexica-
coregir por éstos no del Seguro Social, el Instituto de Seguridad y Ser-
vicios Sociales de los Trabajadores del Estado y la
Secretaría de Salud, y compararon de manera concur-
rente los niveles de exposición a DDT, con los obser-
nes palúdicas donde el DDT se utiliza como un mé- vados en una serie de 123 controles que se reclutaron
todo de control del paludismo. mediante un muestreo aleatorio de mujeres de la ciu-
A lo largo de los últimos años se ha desarrollado dad de México.
un número importante de estudios epidemiológicos Wang y colaboradores,9 realizaron un estudio mul-
cuyo objetivo principal ha sido el de evaluar si la expo- tinacional de conglomerados para estudiar la asocia-
sición al DDT en poblaciones humanas tiene efectos ción entre exposición al DDT y cáncer. En este estudio
sobre la salud, en particular se han evaluado los efec- los autores recuperaron muestras de cerumen de 3 800
tos reproductivos del DDT y su posible asociación con sujetos entre 35 y 54 años de edad de diferentes pobla-
un incremento en el riesgo de cáncer. Mencionaremos ciones (35 países) y determinaron las concentraciones
algunos de ellos con el fin de ilustrar la utilización de promedio de exposición a DDT en las muestras de ce-
los diferentes diseños epidemiológicos descritos an- rumen. La concentración promedio de DDT fue utili-
teriormente en un problema de actualidad en el cam- zada para caracterizar la exposición promedio de cada
po de la salud pública. país al DDT y posteriormente correlacionaron esta
Cocco y colaboradores6 realizaron un estudio de exposición promedio de DDT con la tasa de mortali-
cohorte retrospectivo con el fin de estudiar la asocia- dad por cáncer de los países incluidos en el estudio.
ción entre exposición laboral al DDT y riesgo de de- Finalmente, Ayotte y colaboradores* estudiaron
sarrollar cáncer. Para este estudio se definió como la asociación entre los niveles plasmáticos de DDT y
población expuesta a los sujetos que participaron parámetros reproductivos determinados mediante una
en el programa de control del paludismo en Sarde- espermatobioscopía. Para fines de este estudio los in-
nia, Italia. Los investigadores obtuvieron informa- vestigadores reclutaron voluntarios de una de las zo-
ción sobre el estado de salud y la causa de muerte de nas palúdicas de México y caracterizaron de manera
los trabajadores que participaron en las actividades transversal la asociación entre los niveles séricos
de control. En este grupo se registraron 1 043 muertes, de DDT y el número de espermatozoides, así como de
la distribución y frecuencia de causas de muerte ob- otros parámetros funcionales. En este estudio tam-
servada se compararon con las que se registraron para bién se evaluó de manera transversal la asociación del
la población italiana del mismo sexo y edad. DDT en plasma con diferentes proteínas transporta-
Hunter y colaboradores7 estudiaron la asociación doras de hormonas.
entre los niveles séricos de DDE (indicador de expo- Los diferentes métodos epidemiológicos descritos
sición a DDT) y la incidencia de cáncer mamario. Este en este trabajo representan los estudios más utilizados.
grupo de investigadores realizó un estudio de casos y La aplicación de cada método a diferentes problemas
controles prospectivo en una cohorte bien definida de
enfermeras norteamericanas iniciado en 1986. Para el
reporte antes mencionado se incluyeron en la población
en estudio 240 casos de cáncer mamario que se regis-
* Ayotte P, Hernández-Avila M, Farías P, Villanueva CA, Giroux S,
traron en la cohorte de enfermeras entre 1990 y 1992. Dewailly E. Male reproductive function and endocrine profile in
Los niveles de DDE en suero se compararon con los Mexican peasants exposed to p,p’-DDEm.



de salud requiere de creatividad y de conocimiento de 3. Kleinbaum DG, Kupper LL, Morgenstern H. Epidemiologic research.
las limitaciones de cada uno así como de los métodos Principles and quantitative methods. Belmont, CA: Lifetime Learning
Publications, 1982.
de análisis que se han desarrollado de manera es- 4. Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2a. edition. East
pecífica para cada aplicación. En los capítulos sub- Washington Square, PA: Lippincott-Raven Publishers, 1998.
secuentes se presentará con mayor detalle cada uno 5. Miettinnen OS. Theoretical epidemiology. Principles of occurrence
de estos diseños. research medicine. Nueva York: A Wiley Medical Publication, 1985.
6. Cocco P, Blair A, Congia P, Saba G, Ecca AR, Palmas C. Long-term health
effects of the occupational exposure to DDT. A preliminary report. Ann
NY Acad Sci 1997;837:246-256.
7. Hunter DJ. Hankinson SE. Laden F. Colditz GA. Manson JE. Willett WC
et al. Plasmaorganochlorine levels and the risk of breast cancer [see
comments]. N Engl J Med 1997;337(18):1253-1258.
Referencias 8. Romieu I, Hernández M, Lazcano E, Weber JP, Dewali E. Breast cancer,
lactation history and serum organochlorines. Am J Epidemiol 2000. En
1.Walker AM. Observation and inference.An introduction to the methods prensa.
of epidemiology. Chestnut Hill, MA: Epidemiology Resources Inc, 1991 9.Wang XQ. Gao PY. Lin YZ. Chen CM. Studies on hexachlorocyclohexane
2. Kelsey JL, Thompson WD, Evans AS. Methods in observational and DDT contents in human cerumen and their relationships to cancer
epidemiology. Nueva York: Oxford University Press, 1986. mortality. Biomed Environ Sci 1988;1(2):138-151.


Estudios ecológicos ACTUALIZACIONES

Estudios ecológicos
Víctor Hugo Borja-Aburto, M.C., M.S.P., Ph.D.(1)

U no de los diseños de estudiolamás sencillosde
frecuentemente empleados en descripción
y registrados rutinariamente con propósitos adminis-
trativos o legales. Así, las instituciones gubernamen-
la situación de salud o en la investigación de nuevas tales tienen disponibles estadísticas de mortalidad y
exposiciones en poblaciones humanas son los estu- morbilidad, al igual que datos de los servicios de salud,
dios ecológicos. Sin embargo, por lo limitado de sus mediciones ambientales, venta y consumo de produc-
mediciones, pueden ser más susceptibles de sesgos tos de los cuales se sospecha algún efecto. El trabajo
que los estudios que se basan en observaciones indi- realizado por Yang y colaboradores2 para estudiar la
viduales. En este trabajo revisaremos los conceptos relación entre cloración del agua y bajo peso al nacer
generales de este tipo de diseños, las limitantes en la es un ejemplo de lo anterior. Los autores compararon
inferencia de sus resultados y presentaremos ejemplos la frecuencia de bajo peso al nacer de hijos nacidos
de los mismos. de mujeres primíparas en 14 municipios de Taiwán,
Los estudios ecológicos en epidemiología se dis- donde 90% de la población era abastecida con agua
tinguen de otros diseños en su unidad de observa- clorada, con otros 14 municipios semejantes en sus
ción, pues se caracterizan por estudiar grupos, más que características sociodemográficas y de urbanización,
individuos por separado. Frecuentemente se les de- donde menos de 5% de la población era abastecida con
nomina estudios exploratorios o generadores de hipó- agua clorada.
tesis, dejando a los diseños experimentales y algunos Otra motivación para los estudios ecológicos es
diseños observacionales la característica de ser estu- que la comparación entre diversas áreas permite la
dios etiológicos o probadores de hipótesis. Se les lla- evaluación de múltiples niveles de exposición, lo cual
ma también diseños incompletos debido a que, por puede ser imposible en una sola área geográfica cuan-
emplear promedios grupales, frecuentemente se des- do se tienen exposiciones casi homogéneas. Siguiendo
conoce la distribución conjunta de las características el ejemplo anterior, sería difícil hacer una comparación
en estudio a nivel de cada individuo.1 Comúnmente de niveles de exposición relevantes a los productos de
las unidades de observación son diferentes áreas geo- la cloración entre las mujeres de un mismo municipio
gráficas o diferentes periodos de tiempo en una mis- cuando la población comparte la misma fuente de su-
ma área, a partir de las cuales se comparan las tasas de ministro de agua.
enfermedad y algunas otras características del grupo. Los estudios ecológicos han sido empleados por
Es frecuente que ante las primeras sospechas de sociólogos y por epidemiólogos en diversas áreas, que
efectos negativos a la salud por algún producto o con- van desde las enfermedades cardiovasculares hasta
dición ambiental se exploren estas asociaciones en el los efectos de la contaminación ambiental. Una revi-
ámbito grupal. Probablemente la principal motiva- sión de los estudios ecológicos utilizados para inves-
ción para los estudios ecológicos es la fácil disponi- tigar la disminución en el consumo de sal en la dieta
bilidad de los datos; comúnmente se emplean datos y la reducción en la presión arterial, así como una

(1) Centro Nacional de Salud Ambiental, Instituto Nacional de Salud Publica, México.

Solicitud de sobretiros: Dr. Víctor Hugo Borja-Aburto, Centro Nacional de Salud Ambiental, Instituto Nacional de Salud Pública.
Rancho Guadalupe s/n, 52140 Metepec, Estado de México, México.
Correo electrónico: vborja@insp.mx

salud pública de méxico / vol.42, no.6, noviembre-diciembre de 2000 533

A CTUALIZACIONES Borja-Aburto VH

comparación con los estudios a nivel individual y en- de productos o servicios, conductas, o concentraciones
sayos clínicos se puede consultar el trabajo de Law y promedio de contaminantes, por ejemplo) con otra se-
colaboradores.3 rie de tiempo que refleja los cambios en la frecuencia
de la enfermedad en la población de un área geográ-
Tipos de estudios ecológicos fica. La inferencia causal de este tipo de análisis de
series de tiempo puede ser limitada debido a cambios
Frecuentemente, se clasifica a los estudios ecológicos en los criterios diagnósticos de enfermedad y por di-
como exploratorios, de grupos múltiples, de series de ficultades provenientes de los periodos de latencia
tiempo y mixtos.4,5 entre la exposición y los efectos o de la medición de
la exposición. Loomis y colaboradores9 estudiaron la
Estudios exploratorios. En los estudios exploratorios influencia de la contaminación del aire en la ciudad
se comparan las tasas de enfermedad entre muchas re- de México con los cambios diarios en un periodo de
giones continuas durante un mismo periodo, o se cuatro años. En este estudio documentaron una aso-
compara la frecuencia de la enfermedad a través del ciación entre las concentraciones de contaminantes y
tiempo en una misma región. En ninguno de los dos el riesgo de muerte prematura por enfermedades res-
casos se hace una comparación formal con otras varia- piratorias.
bles de los grupos, y el único propósito es buscar pa- Estudios mixtos. En esta categoría se incluyen los estu-
trones espaciales o temporales que podrían sugerir dios de series de tiempo combinadas con la evaluación
hipótesis sobre las causas. Por ejemplo, Lee y colabora- de grupos múltiples. Otra variante son los estudios que
dores6 estudiaron las tasas de melanoma maligno de evalúan la exposición en el ámbito grupal y, en con-
piel y mostraron un incremento cercano a 3% por año traste, los datos de los efectos o enfermedad, así como
en las poblaciones de Inglaterra, Canadá y los Estados posibles covariables, se encuentran disponibles en el
Unidos de América (EUA), de 1951 a 1971. El análisis ámbito individual. Hopenhayn-Rich y colaboradores10
por cohorte de nacimiento mostró que este aumento compararon las tendencias de la mortalidad infantil
se debe a un incremento en el riesgo de cáncer de piel en dos áreas geográficas de Chile: Antofagasta, con
en las cohortes de nacimiento más recientes. Este tra- historia de contaminación natural por arsénico de las
bajo no propone hipótesis sobre los mecanismos de fuentes de abastecimiento de agua, y Valparaíso, una
daño, pero sugiere la necesidad de realizar estudios ciudad de exposición baja. La comparación de las va-
epidemiológicos más detallados. En otro ejemplo, para riaciones en las fuentes de agua y la tendencia en la
mostrar la importancia del estudio de factores genéti- mortalidad infantil de las ciudades por medio de téc-
cos y ambientales, Croen y colaboradores 7 estudiaron nicas gráficas y modelos de regresión sugieren una in-
las variaciones en la prevalencia de labio leporino y fluencia de la exposición a arsénico en el incremento
paladar hendido de acuerdo con la raza de los padres del riesgo de muerte fetal y mortalidad infantil.
y el lugar de nacimiento de la madre en el registro de
nacimientos de California, EUA. Inferencia causal en los estudios
Estudios de grupos múltiples. Este es el tipo de estu- ecológicos
dio ecológico más común. En un estudio analítico de
comparación de grupos múltiples se evalúa la aso- De manera clásica, en las escuelas de salud pública se
ciación entre los niveles de exposición promedio y la enseña que no se debe confiar en los estudios ecológi-
frecuencia de la enfermedad entre varios grupos; co- cos puesto que estos diseños son más susceptibles de
múnmente grupos geopolíticos. La fuente de datos presentar sesgos que los estudios basados en indivi-
suele ser las estadísticas de morbilidad y mortalidad duos y, más específicamente, están sujetos a la falacia
rutinarias. Hatch y Susser 8 compararon las tasas de ecológica. Este problema de hacer inferencias indivi-
cáncer de niños en relación con la exposición de ra- duales a partir de estudios de grupo, clasificada por
diación gamma en 69 pequeñas áreas geográficas Selvin11 como “la falacia ecológica”, ha ocasionado un
cercanas a una planta nuclear. No se contó con infor- problema de actitud en los epidemiólogos y un des-
mación en el ámbito individual sobre la exposición a crédito de estos estudios. Sin embargo, algunos prac-
radiación, sólo se obtuvo información sobre las ca- ticantes de la salud pública defienden su utilidad real
racterísticas sociodemográficas generales de las áreas en las decisiones de prevención y control de enferme-
en estudio. dades. Ejemplos clásicos, como los estudios de Snow y
Estudios de series de tiempo. En un estudio de series Farr sobre el cólera,12,13 muestran las bondades de es-
de tiempo analítico se comparan las variaciones tem- tos estudios, a pesar de haber tenido limitantes en el
porales de los niveles de exposición (uso o consumo entendimiento biológico detallado de la enfermedad.

534 salud pública de méxico / vol.42, no.6, noviembre-diciembre de 2000


Entre otras cosas, este tipo de análisis recientemente medad o exposición. La confusión en el ámbito in-
ha mostrado, por ejemplo, el inicio de una posible dividual y ecológico pueden ser independientes.
epidemia de cáncer relacionada con la contaminación Puede haber confusión en el ámbito individual entre
ambiental.14 los grupos por variables que no son confusoras a nivel
Algunos autores como Susser15 sugieren que la ecológico, o viceversa. Por ejemplo, entre estados o
justificación principal para el enfoque ecológico es es- municipios, puede ser que los ancianos tiendan a vi-
tudiar la salud en un contexto ambiental, que la salud vir en casas más contaminadas, lo que hace que se
de un grupo es más que la suma de la salud de los requiera controlar la edad como un confusor. Sin em-
miembros individuales, y que la perspectiva brindada bargo, puede ser que el promedio de edad sea igual
por los estudios cuya unidad de análisis es el grupo entre los distintos municipios, por lo que la edad no es
más que los individuos, se debe entender como una un confusor en el ámbito ecológico.16
manera de abordaje de la epidemiología y la salud Adicionalmente, muchas veces los estudios eco-
pública, cuyo objeto de interés son los grupos. Este lógicos están sujetos a confusión potencial por la falta
autor argumenta que la diferencia entre los diseños y de medición de algunas covariables. Estas pueden ser
enfoques descansa en los niveles de organización, ya covariables que rutinariamente no son registradas en
que, en un nivel, las unidades individuales se in- los reportes oficiales. Por ejemplo, rutinariamente no
tegran en grupos y estos grupos se convierten en las se registra el número de fumadores en una comuni-
unidades de análisis en el siguiente nivel. Cada nivel dad, factor que podría ser relevante en el estudio de
adquiere propiedades colectivas que son más que la casi todas las enfermedades respiratorias.
suma de las propiedades de sus miembros indivi- Otro problema importante que se presenta en los
duales. El problema surge cuando se pretende extra- estudios ecológicos es la determinación de la secuen-
polar directamente de un nivel de análisis a otro, ya cia temporal entre la exposición y la enfermedad. La
sea hacia arriba –de un gen a una molécula, a la célula, mayor parte de los estudios ecológicos son trans-
el tejido, el órgano, la persona, el grupo–, o en sentido versales, es decir, tanto la enfermedad como la expo-
inverso.15 Así, en el análisis de grupos las dimensio- sición son medidas al mismo tiempo. Por ejemplo, si
nes de contexto o integrales son únicas y no pueden se desea evaluar la influencia del tabaco en una co-
ser explicadas en el ámbito individual. Un ejemplo de munidad o de las medidas de prevención, se debe es-
lo anterior es la inmunidad de grupo en las enferme- perar un tiempo adecuado para observar sus efectos;
dades infecciosas, que se refiere a que la susceptibi- es decir, tomar en cuenta el periodo de latencia entre
lidad, infección y transmisión de la infección no es la exposición y el efecto. Frecuentemente se asume
independiente entre los individuos de un colectivo. que la exposición actual refleja la exposición en el pa-
Otro ejemplo es la modificación del efecto de va- sado. El mismo problema ocurre en los estudios con
riables individuales en el contexto de grupo, como base en individuos; sin embargo, en los estudios ecoló-
pueden ser las conductas riesgosas para enfermeda- gicos se presenta la migración como problema adi-
des de transmisión sexual en contextos con prevalen- cional, es decir, la población afectada podría haber
cias altas o bajas de las enfermedades. emigrado antes de la medición de la enfermedad, o
La falacia ecológica se refiere al error que se co- algunos otros podrían haber inmigrado a la población
mete cuando se aceptan asociaciones entre eventos estudiada, ocasionando un sesgo de selección.18
cuando en realidad no existen, siguiendo el supuesto El problema de inadecuada especificación del
de que los resultados obtenidos a partir de un estu- modelo de análisis es otro factor de discrepancias cuan-
dio ecológico serían los mismos que se obtendrían de do se espera que los resultados de los estudios ecoló-
un estudio basado en observaciones de individuos gicos sean los mismos que de estudios individuales.
(un supuesto implícito aquí es que el estándar de oro Teóricamente, los resultados podrían ser los mismos
son los estudios de base individual). Este término cuando se emplean modelos lineales aditivos, sin tér-
en realidad cubre varias fuentes de sesgos16 que pue- minos multiplicativos.19 Sin embargo, en los estudios
den afectar más a los estudios ecológicos que a los individuales la medida de asociación más frecuen-
otros estudios con base individual. La mayor parte temente empleada es una estimación de la razón de
del sesgo ecológico se debe a la dificultad de contro- tasas o un equivalente como el riesgo relativo, mismo
lar factores de confusión en este tipo de estudio.17 La que no se puede estimar directamente en modelos de
confusión, en este diseño, se refiere a variables que regresión con medidas de exposición continuas y ser
no son de interés intrínseco pero que se encuentran interpretado como una medida de razón entre dos gru-
relacionadas con las medidas agregadas de la enfer- pos de exposición.



Análisis estadístico de los estudios puede observar en la figura 1. Este patrón no dejó duda
ecológicos de que el incremento en la mortalidad se relacionó con
la contaminación del aire en ausencia de epidemias
La manera usual de evaluación de la asociación en espor causas infecciosas.21 Por fortuna, las acciones de
tudios de grupos múltiples es mediante modelos li- control de la calidad del aire han evitado que estos
neales de regresión. Comúnmente se emplean los eventos de contaminación severa se presenten en épo-
métodos de mínimos cuadrados para producir la ecua- cas recientes. Sin embargo, durante la última década
ción de predicción: Y= β0 +β1X1 , donde β0 es el intercep- se han publicado un gran número de trabajos de es-
to y β1 la pendiente estimada o razón de cambio en la tudios de series de tiempo en diversas ciudades que
frecuencia de la enfermedad por unidad de cambio en evalúan el efecto de la contaminación del aire a nive-
la exposición. Las tasas o frecuencia de la enfermedad les mucho más bajos presentes en áreas urbanas de
de cada región se convierten en la variable indepen- casi todo el mundo.22
diente, mientras que los promedios de las variables de En la ciudad de México se han realizado varios
exposición son las variables independientes. Cuando análisis de series de tiempo para evaluar este efec-
se cuenta con la medición de otras covariables (Z) és- to.23-26 La figura 2 muestra el comportamiento de la
tas son incluidas en el modelo de regresión como una mortalidad en la zona suroeste de la ciudad. Como se
variable adicional para controlar por el posible efecto puede observar se presenta un componente estacional
confusor de la misma, de tal manera que el modelo es en el número de muertes, con picos en los meses fríos,
Y= β0 + β1X1 + β2Z2. de la misma manera que se comporta temporalmente
Dependiendo del diseño y la distribución de los la concentración de material particulado respirable.
datos se pueden emplear otros modelos no lineales o Sin embargo, la temperatura también tiene una varia-
no aditivos. Como las tasas de morbilidad y mortali- ción similar, lo que podría indicar un efecto confusor
dad en las regiones geográficas que se comparan importante, que ha llevado al desarrollo de modelos
comúnmente son eventos raros o que ocurren a bajas estadísticos que permiten evaluar el efecto de la ca-
frecuencias, éstos semejan una distribución Poisson; lidad del aire, independientemente del efecto de la
así que la regresión Poisson puede ser usada para ha- temperatura y otras condiciones ambientales que pre-
cer las comparaciones entre los grupos y poder incluir sentan variación estacional semejante.27
variables potencialmente confusoras en modelos de Este efecto de la contaminación del aire también
regresión múltiple. El modelo se puede expresar de la ha sido evaluado con estudios ecológicos de com-
siguiente manera Log(E[Y])= β0 + β1X1 + β2Z2. paración de grupos múltiples. Bobak y Leon28 condu-
Un problema adicional es el poco desarrollo de jeron un estudio ecológico sobre mortalidad infantil y
modelos matemáticos que integren distintos niveles contaminación del aire en la República Checa. Anali-
de análisis en estudios ecológicos donde se cuenta con zaron datos rutinarios de mortalidad infantil y con-
variables integrales o contextuales medidas a nivel de taminación del aire de 1986 a 1988 para 46 distritos de
grupo y con características en el ámbito individual. El este país. Emplearon regresión logística para estimar
análisis contextual, frecuentemente usado en ciencias los efectos de partículas suspendidas totales, dióxido
sociales, es un ejemplo de estos modelos, y más re-
cientemente los modelos de efectos mixtos permiten
600
la evaluación de características combinadas en varios
Muertes
niveles, ya sea regiones, conglomerados e individuos.20 500 Humo negro

400
El caso de la contaminación del aire y sus
efectos en la mortalidad 300

200
El caso de los estudios de los efectos de la contami-
nación del aire sobre la mortalidad puede ilustrar la 100

aplicación de los diseños ecológicos. Uno de los pri- 0 5 10 15
meros reportes que llamaron la atención sobre estos
posible efectos se produjó en Londres, en 1952. Las con-
F IGURA 1. A SOCIACIÓN ENTRE EL AUMENTO DE CON -
diciones meteorológicas provocaron una inversión tér-
TAMINACIÓN (MATERIAL PARTICULADO ) E INCREMENTO DE
mica y una acumulación de contaminantes, principalmente
NÚMERO DE MUERTES . LONDRES, 195221
de material particulado, que se asoció con un rápido au-
mento en el número de muertes en la ciudad, como se



60 res fijos, que no necesariamente reflejan las variacio-
nes individuales en la exposición, derivadas del tipo
de vivienda, tiempo dedicado a actividades extra-
Total mortality

muros o intensidad de las actividades y, por otro lado,
40
la medición de las partículas suspendidas se basa en
su peso más que en los componentes químicos de las
mismas. Sin embargo, aunque estos estudios ecológi-
20 cos no pueden por sí mismos confirmar la causalidad
de los efectos observados, han impulsado una gran
08nov1992 23mar1994 05aug1995
Date cantidad de otros estudios epidemiológicos y de ex-
perimentos en condiciones controladas con animales
150
que cada día dan más pistas sobre los mecanismos que
conducen a un aumento en el riesgo de morir en am-
100 bientes contaminados. A la fecha, tres estudios de co-
pm10 cm

horte han encontrado disminución en la esperanza de
50
vida en ciudades con mayor concentración de partí-
culas respirables.30-32

0
08nov1992 23mar1994 05aug1995
Date

20
Minimum temperature

15 Referencias
10
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Nueva York: Van Nostrand Reinhold, 1982.
5
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tween chlorination of drinking water and adverse pregnancy outcome in
0
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08nov1992 23mar1994 05aug1995 3. Law MR, Frost CD, Wald NJ. By how much does dietary salt reduction
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lidad neonatal, pero una asociación más fuerte con Air pollution and infant mortality in Mexico City. Epidemiology 1999;
la mortalidad posneonatal por causas respiratorias. 10:118-123.
Estos hallazgos fueron confirmados en un estudio de 10. Hopenhayn-Rich C, Browning SR, Hertz-Picciotto I, Ferreccio C, Pe-
casos y controles más reciente.29 Loomis y colabora- ralta C, Gibb H. Chronic arsenic exposure and risk of infant mortality in
dores evaluaron también esta asociación en un es- two areas of Chile. Environ Health Perspect 2000;108:667-673.
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cos es la medición de la exposición a los contaminan- 13. Farr W. Report on the mortality of cholera in England in 1848-1849.
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Epidemiol 1997;145:258-268. 32. Pope CA III, Thun MJ, Namboodiri MM, Dockery DW, Evans JS, Speizer
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Environ Health Perspect 1998; 106:849-855.


Encuestas transversales ACTUALIZACIONES

Encuestas transversales
Bernardo Hernández, D.Sc.,(1)
Héctor Eduardo Velasco-Mondragón, M. en C.(1)

L agación epidemiológica de uso diseño de Se trata
encuesta transversal es un
frecuente.
investi- determinado), así como identificar posibles factores de
riesgo para algunas enfermedades.
de estudios observacionales, también llamados encues- Cuando el fin es explorar hipótesis de investi-
tas de prevalencia.1-4 El diseño de una encuesta trans- gación, la característica distintiva de este tipo de estu-
versal debe considerar aspectos relacionados con la dios es que la variable de resultado (enfermedad o
población que se estudiará, los sujetos de quienes se condición de salud) y las variables de exposición (ca-
obtendrá información y la información que se busca racterísticas de los sujetos) se miden en un mismo mo-
captar. mento o periodo definido. Como ejemplos se tiene el
En epidemiología las encuestas transversales se análisis de: la relación entre alcoholismo (exposición)
dirigen primordialmente al estudio de la frecuencia y y violencia intrafamiliar (evento); la relación entre ac-
distribución de eventos de salud y enfermedad (es- tividad física (exposición) y obesidad (evento), y la re-
tudios descriptivos), aunque también se utilizan para lación entre estado marital (exposición) y mortalidad
explorar y generar hipótesis de investigación (estudios (evento).
analíticos). En el primer caso, las encuestas tienen como A diferencia de otros diseños epidemiológicos,
fin medir una o más características o enfermedades como los estudios de cohorte, en los cuales se realiza
(variables) en un momento dado de tiempo; por ejem- un seguimiento de sujetos expuestos y la ocurrencia
plo: el número de enfermos con diabetes en la pobla- de eventos nuevos por un periodo determinado de
ción en un momento dado; el número de integrantes tiempo, en las encuestas transversales se obtiene úni-
de las familias en un periodo de tiempo determinado; camente una medición de las exposiciones y eventos
el promedio de edad de hombres y mujeres que utili- en los sujetos de estudio en un momento dado. De-
zaron o no utilizaron servicios de salud por trimestres bido a esto, no es posible determinar si el supuesto
del año; el nivel de satisfacción de pacientes atendidos factor de exposición precedió al aparente efecto y
por médicos familiares el mes previo, o la intención en establecer causalidad entre exposición y efecto, salvo
hombres y mujeres de cesar de fumar en los meses sien el caso de exposiciones que no cambian con el
guientes. tiempo. Su limitación para establecer causalidad se
Las encuestas transversales son de gran utilidad compensa por su flexibilidad para explorar aso-
por su capacidad para generar hipótesis de investi- ciaciones entre múltiples exposiciones y múltiples
gación, estimar la prevalencia de algunos padecimien- efectos.
tos (esto es, la proporción de individuos que padece Las encuestas transversales son utilizadas para
alguna enfermedad en una población en un momento estudiar enfermedades de larga duración o cuyas ma-

(1) Dirección de Epidemiología, Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos, México.

Solicitud de sobretiros: Dr. Bernardo Hernández. Dirección de Epidemiología, Centro de Investigación en Salud Poblacional,
Instituto Nacional de Salud Pública. Avenida Universidad 655, colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México.
Correo electrónico: bhernand@insp3.insp.mx

salud pública de méxico / vol.42, no.5, septiembre-octubre de 2000 447

A CTUALIZACIONES Hernández B, Velasco-Mondragón HE

nifestaciones se desarrollan lentamente, como es el caso probabilístico (aleatorio simple, estratificado, sistemáti-
de enfermedades crónicas, problemas de desnutrición co y por conglomerados). Los métodos de muestreo se
o mala nutrición por exceso, etcétera. Estas encuestas presentan en otro artículo de esta serie, por lo que so-
no son adecuadas para el estudio de enfermedades (o lamente se destacan los sesgos potenciales de las en-
exposiciones) que se presentan con poca frecuencia en cuestas transversales.
una población (enfermedades raras o con baja preva- Las encuestas transversales suelen sobrerrepre-
lencia) o que son de corta duración, debido a que sólo sentar a los casos con larga duración de la enferme-
captarían información sobre un número reducido de dad y a subrepresentar aquéllos de corta duración
individuos que las padezcan. A pesar de sus limita- (muestreo con sesgo de duración). Por ejemplo, en el
ciones, los estudios transversales son comunes y útiles, caso de una enfermedad de duración muy variable, una
ya que su costo es relativamente inferior al de otros persona que contrae una enfermedad que dura desde
diseños epidemiológicos, como los estudios de cohorte, los 20 a los 70 años tiene una gran posibilidad de ser
y proporcionan información importante para la pla- incluida durante los 50 años de duración de la enfer-
nificación y administración de los servicios de salud. medad; en cambio, una persona que contrae la en-
En el presente artículo se discuten algunos as- fermedad a los 40 años y que muere al día siguiente,
pectos relevantes para el diseño, conducción, análisis, difícilmente será incluida en el grupo prevalente.
interpretación y aplicaciones de las encuestas trans- En cuanto a la exposición, se debe considerar si
versales, así como sus ventajas y limitaciones. ésta cambia con el tiempo (por ejemplo, en un periodo
de tiempo una persona puede dejar de fumar o fumar
Población y muestra más) o no cambia (por ejemplo, el grupo sanguíneo, el
sexo).3 Además, si la exposición produce enfermedad
En las encuestas transversales se obtiene información leve y de larga duración –aun cuando no produzca ries-
sobre una población definida para fines del estudio. A go de enfermar– la frecuencia de exposición será ele-
diferencia de otros diseños, como los estudios de ca- vada en los casos y, por lo tanto, de aparente mayor
sos y controles, en las encuestas transversales se reco- riesgo. En cambio, si la exposición produce una alta
lectan datos de los sujetos sin estratificarlos a priori letalidad de la enfermedad, entonces la frecuencia de
de acuerdo con la presencia o ausencia de la variable exposición será muy baja entre los casos y la asocia-
de resultado que se desee estudiar. ción exposición-enfermedad puede resultar negativa,
Se define como población base del estudio aquella aun cuando en realidad la exposición no resulte en
a la que el estudio hace referencia.5 En muchas oca- menor riesgo de enfermar.
siones una encuesta transversal no obtiene informa- A los sesgos inherentes de los estudios trans-
ción de todos los sujetos que integran la población bajo versales se agregan otros: si el modo de selección de
estudio, sino sobre un grupo de ellos llamado muestra. los sujetos de estudio (participación voluntaria) está
Al realizar una encuesta transversal es necesario relacionado con menor o mayor exposición, o con
definir la unidad de observación del estudio, esto es, menor o mayor enfermedad en comparación con la
la unidad básica sobre la cual se captará información, población base, entonces los resultados que obtenga-
como, por ejemplo, los individuos, familias, hogares o mos no serán válidos. A esto se le conoce como sesgo
escuelas. de selección.6 Una de las estrategias para tratar de evi-
El proceso de selección de informantes es muy tar este sesgo es realizar un muestreo probabilístico o
importante en estos estudios. La muestra seleccionada aleatorio en el que todos los individuos que confor-
debe reflejar las características de la población base que man la población bajo estudio tengan la misma proba-
se busca estudiar; por ejemplo, para obtener la media bilidad de ser incluidos en el estudio, o que se conozca
de edad o la distribución de edades de la población la probabilidad que tiene cada sujeto de la población
general se deberá incluir sujetos de todas las edades. de ser incluido en la muestra.
En ocasiones el investigador puede estar interesado en Otros sesgos son el sesgo de cortesía (la persona
estudiar características de algún subgrupo específico trata de complacer al entrevistador dándole la respues-
de su población y, por lo mismo, puede aumentar la ta que cree será aprobada); el sesgo de vigilancia (la
proporción de sujetos en la muestra que pertenecen a enfermedad o evento se confirma mejor en la población
ese subgrupo. de estudio que en la población general), y el sesgo de
Existen diversos métodos de selección de suje- información (debido a datos poco verídicos o incom-
tos para participar en el estudio llamados métodos pletos o a la no participación o no respuesta de los in-
de muestreo. Algunos métodos de uso frecuente son dividuos seleccionados como población de estudio, lo
el muestreo por conveniencia y formas de muestreo cual se puede relacionar con características de interés

448 salud pública de méxico / vol.42, no.5, septiembre-octubre de 2000


que hagan que la población participante sea diferente potenciales variables confusoras o modificadores de
a la no participante.) Esto afectará las estimaciones efecto que se desea estudiar de manera teórica y ope-
de prevalencias o de asociaciones entre exposiciones y racional. La definición operacional consiste en deter-
efectos y afectará la validez del estudio. Con el fin de minar la forma en que se medirá una variable. Esta,
analizar y corregir el efecto de dicha falta de partici- junto con los indicadores e instrumentos que se utili-
pación es necesario conocer las razones de no parti- zarán, definirá el tipo de análisis de dichas variables.
cipación o no respuesta y las características de los
sujetos no participantes, para saber si se trata de va- Conducción de encuestas transversales
lores perdidos al azar o de manera sistemática y cómo
esto afecta las mediciones.7 La comparación entre los Las encuestas transversales, si bien son logísticamente
estimadores obtenidos con y sin datos de estos suje- más sencillas que los estudios que implican un se-
tos nos permitirá estimar la magnitud del sesgo. La guimiento de sujetos, tienen dificultades importantes
inclusión de los sujetos no participantes permite ob- por los tamaños de muestra que pueden alcanzar. Una
tener el estimador más conservador, o sea, el peor es- vez diseñado el estudio, definidas la población y mues-
cenario, sesgado contra la prevalencia o hipótesis de tra, así como las variables que se investigarán es ne-
interés. cesario definir los instrumentos que se emplearán para
Cuando se hacen preguntas sobre exposiciones recolectar la información. Las encuestas transversales
o eventos pasados, las personas que han sufrido una con frecuencia utilizan cuestionarios que pueden ser
experiencia traumática (enfermedad, aborto, acciden- aplicados a los informantes por un(a) entrevistador(a),
te) pueden recordar las exposiciones más que los que o bien empleando cuestionarios autoadministrados;
no tuvieron dicha experiencia, produciendo el llama- en otras ocasiones se tomarán muestras biológicas
do sesgo de memoria. (sangre, orina, saliva) o mediciones antropométri-
La ausencia de sesgos en la selección de los suje- cas (peso, talla, pliegues cutáneos).
tos de estudio y en la medición de variables en la po- En el caso de la utilización de cuestionarios es ne-
blación de estudio constituye su validez interna; esto cesario definir al informante ideal para proporcionar
es, los resultados obtenidos son ciertos para la pobla- la información necesaria para el estudio. En gene-
ción o muestra estudiada. Si la muestra es representa- ral, la persona que responde debe ser capaz de enten-
tiva de la población base, esto aumentará la validez der el vocabulario utilizado para hacer la pregunta. Los
externa del estudio; esto es, la posibilidad de inferir datos de ingreso económico familiar los deberá pro-
dichos resultados a la población base de la cual se ob- porcionar el jefe o jefa de familia. Asimismo, es nece-
tuvo la muestra, así como a poblaciones similares. sario definir si los cuestionarios serán administrados
Generalmente, en las encuestas transversales el por una entrevistadora o entrevistador (ya sea en una
tamaño de muestra se calcula de tal forma que per- entrevista cara a cara o por vía telefónica), o si los cues-
mita estimar, con un determinado poder y nivel de con- tionarios serán contestados por escrito por los infor-
fianza, la prevalencia de alguna enfermedad, alguna mantes, ya sea en presencia de personal del proyecto o
característica de la población, o bien, la diferencia en bien por medios como el envío de cuestionarios por
nuestra variable de resultado de acuerdo con la varia- correo. Ante el avance de los recursos computaciona-
ble de exposición. Un tamaño de muestra pequeño no les, también es posible que la información de la entre-
permitirá que el estudio tenga el poder suficiente para vista se capte en medios electrónicos al momento de la
encontrar asociaciones significativas entre las varia- entrevista. Esta decisión dependerá de las característi-
bles de exposición y resultado, y un tamaño excesivo cas de los informantes y de la naturaleza de la infor-
ocasionará dispendio de recursos y tiempo. Las ca- mación a recolectar. Las preguntas sobre conducta
racterísticas (exposiciones y efectos), el nivel de con- sexual, toxicomanías y otras sobre la vida privada de
fianza estadística y el poder del estudio se deberán las personas suelen producir respuestas incompletas
establecer al inicio del mismo. El cálculo de nivel de o evasivas por parte de los sujetos de estudio, por lo
confianza y poder de un estudio obtenidos a posteriori que se deberán probar de antemano y hacerse con par-
en una muestra no son válidos.8,9 ticular cuidado.
Es necesario cuidar la integración de los instru-
Definición de variables en estudios mentos de recolección de información. Los cues-
transversales tionarios deben estar adaptados a la forma en que
serán administrados y a la población bajo estudio. Los
Es importante definir, antes de iniciar el estudio, las cuestionarios deben tener un formato que permita
variables de estudio, de resultado, de exposición y su aplicación y, posteriormente, su fácil codificación



(transcripción de respuestas a códigos numéricos) y El personal de campo debe conocer a fondo los
captura de información en medios electrónicos. Se instrumentos de recolección de información, el equipo
debe evaluar la confiabilidad y validez de un cuestio- a utilizar para la obtención de muestras, y debe estar
nario antes de su utilización en un estudio transver- estandarizado en la toma de las muestras a recolec-
sal. La confiabilidad se refiere a la capacidad de un tar en el estudio. Del mismo modo, debe conocer el
instrumento para dar resultados similares en distintos esquema de muestreo a utilizar y los procedimientos
momentos en el tiempo. La validez es la capacidad de a seguir cuando un informante no se encuentre, cuan-
un instrumento para medir la variable que realmente do una entrevista no se pueda realizar, etcétera.
desea medir.10 La confiabilidad y validez de las dis- Una vez recolectada la información ésta debe ser
tintas secciones de un cuestionario pueden ser evalua- cuidadosamente revisada por los supervisores de
das en un estudio específico (piloto) con una muestra campo y por personal de verificación. En caso de de-
menor de sujetos. tectar omisiones o anomalías se aconseja regresar con
Al integrar un cuestionario no es necesario que la persona entrevistada para completar o corregir la
todas las preguntas que contiene sean creadas especí- información, la cual, una vez verificada, debe ser co-
ficamente para él. Es posible integrar en un cuestio- dificada para permitir su captura en medios electró-
nario preguntas o escalas que ya han sido utilizadas y nicos y, posteriormente, su análisis. El sesgo del
validadas con esa población o con poblaciones simi- observador o el llenado fraudulento de datos se pueden
lares. El uso de instrumentos de medición similares y evaluar mediante la identificación de repetición de cier-
estandarizados permitirá comparar los resultados del tos dígitos en una variable registrada por un obser-
estudio con los de otros estudios. En todos los casos es vador en comparación con los demás observadores. La
necesario llevar a cabo una prueba piloto de los instru- distribución de respuestas a dicha variable deberá ser
mentos de recolección de información. Esta prueba, similar a la obtenida por los otros observadores.
llevada a cabo con una submuestra de la población Para minimizar errores en el proceso de captura
bajo estudio, permitirá corregir errores y problemas de información es necesario emplear programas de
en el cuestionario y su procedimiento de aplicación. captura validada, en los cuales la información es captu-
Asimismo, si en dicha submuestra es posible ob- rada dos veces para identificar discrepancias. Dos ti-
tener y verificar las respuestas correctas al cuestio- pos de verificación son comunes: la verificación por
nario o instrumento de medición, se podrá estimar el rangos (no debe haber valores no plausibles o fuera de
sesgo entre las respuestas del cuestionario inicial límite de los valores posibles de esa variable) y la con-
(cuestionario a evaluar) y las del cuestionario valida- tingencial o lógica (no debe haber valores incoherentes,
do (estándar de oro).11 por ejemplo, sexo masculino y número de abortos, o
El trabajo de campo es una etapa crucial del estu- profesionistas analfabetas). Actualmente es posible
dio. Es en ese momento cuando la información que se llevarlas a cabo en los programas computacionales
empleará en los análisis será recolectada, y los errores de bases de datos relacionales (DBase, Paradox, Fox-
u omisiones en esta etapa serán difíciles de corregir. Pro) y en algunos paquetes estadísticos que contienen
Por esta razón, es importante llevar a cabo un riguroso rutinas para la elaboración de programas de captura
entrenamiento y supervisión del personal de campo. validada de fácil utilización (EpiInfo, CDC, Atlanta).
Habitualmente, el equipo de trabajo en campo se inte- El uso de tecnologías como lectores ópticos puede agi-
gra por supervisores(as) que revisan y coordinan la lizar el proceso de captura, aunque requiere de equipo
recolección de información, y encuestadores(as) que y formatos de captura de información específicos.
propiamente recogen la información (sea adminis- El diseño, métodos y procedimientos del estudio
trando cuestionarios, tomando muestras biológicas deberán estar debidamente documentados, de tal ma-
o antropométricas, etc.). El personal de campo debe nera que exista información disponible en caso de
tener un conocimiento general del proyecto que le per- necesidad de replicar y comparar el estudio.
mita recolectar la información necesaria, pero cui-
dando que no les lleve a sesgar la información que se Análisis de encuestas transversales
recolectará. El entrevistador o recolector de datos
también puede ser fuente de sesgo, cuando un mismo El análisis de datos de una encuesta transversal de-
entrevistador obtiene mediciones diferentes de la ca- pende de los objetivos de la misma y de la escala de
racterística o atributo de interés (variabilidad intraob- medición de las variables de estudio. Si el fin es ca-
servador), y cuando una misma medición se obtiene racterizar o describir a la población, se miden las va-
de manera diferente entre un observador y otro (variables una vez y se presentan los valores de cada una
riabilidad entre observadores).12 de ellas o por grupos.



El análisis de información de encuestas trans- za, percentiles). Este tipo de variables se puede cate-
versales suele iniciar con la obtención de estadísticas gorizar en escalas de acuerdo con el interés de la in-
descriptivas de variables de interés (figura 1). Este vestigación, esto es, convertirse en variables ordinales
análisis permitirá conocer las características generales (por ejemplo, bajo peso, normal y sobrepeso, o talla
de la población bajo estudio y estimar prevalencias de baja, normal y alta).
las exposiciones y variables de resultado. Por ejemplo, En los estudios transversales analíticos se explora
una encuesta permitirá conocer la frecuencia y dis- la relación o asociación entre variables de exposición
tribución de edades, escolaridad, ingreso económico, y de resultado. En el caso de variables dicotómicas, la
género, uso de servicios de salud, motivos de consulta clasificación se hace en cuatro grupos: enfermos ex-
médica, tabaquismo, cefalea, opinión sobre el estado puestos, enfermos no expuestos, sanos expuestos y
de salud, etcétera. Para datos categóricos (presencia sanos no expuestos (figura 2).
o ausencia de enfermedad, número de hijos, nivel so- La asociación entre la ocurrencia de una enfer-
cioeconómico bajo, medio, alto, etc.) la descripción se medad (variable de resultado) y algunos factores de
hace por medio de distribución de frecuencias (núme- riesgo (variables independientes o de exposición) se
ro de sujetos u observaciones dentro de cada categoría hace a través del cálculo de medidas de asociación. La
de la variable), frecuencias relativas (distribución por- mejor medida de riesgo de pasar del estado sano al
centual de las observaciones dentro de las categorías de enfermo en una población es la tasa de incidencia
de la variable) y proporciones. La prevalencia de una (cuyo numerador es el número de casos nuevos de
enfermedad se obtiene dividiendo el número de ca- enfermedad y el denominador es el tiempo persona en
sos encontrados durante el periodo de estudio entre el riesgo); la razón de tasas (tasa de incidencia en expues-
total de la población en riesgo de presentar el evento tos entre la tasa de incidencia en no expuestos) indica
de estudio. el exceso de riesgo de enfermedad entre expuestos y
Si se quiere estimar la prevalencia de una enfer- no expuestos. A falta de este estimador ideal, se puede
medad, por ejemplo, de diabetes, los datos se pre- obtener la incidencia acumulada (número de casos
sentan como proporción (número de diabéticos sobre nuevos de enfermedad, entre la población de riesgo al
el total de la población) por 100, 1 000, 10 000, etcéte- inicio del estudio) y la razón de riesgos o riesgo rela-
ra. Si la medición se realiza en un periodo corto de tivo (incidencia acumulada en expuestos entre inci-
tiempo se le llama prevalencia puntual; si se mide en dencia acumulada en no expuestos). En los estudios
un periodo mayor de tiempo se le llama prevalencia transversales, como sólo se tiene la prevalencia (ca-
lápsica. sos ya existentes y casos nuevos, con distintos perio-
En el caso de variables continuas, como el peso y dos de duración de enfermedad, entre la población de
la talla de niños menores de cinco años, se presentan estudio), las medidas de asociación que se pueden
medidas de tendencia central (media, mediana, moda) obtener son la razón de prevalencias (RP) y la razón
y de dispersión (rangos, desviación estándar, varian- de momios de prevalencia (RM).13

Variable dependiente

Variables independientes

Análisis Análisis bivariado y
univariado multivariado

Continua Ordinal Nominal Continuas Ordinales Nominales
Media, mediana, Mediana, Proporción, t de Student, Mediana, Razón de proporciones,
moda, desviación estándar, rango, rango prevalencia Andeva, Mann-Whitney, razón de momios,
varianza, rango intercuartiles intercuartiles correlación Pearson correlación Spearman Mantel-Haenzel

Regresión lineal, Regresión logística Regresión logística,
simple y múltiple multinomial simple y múltiple

F IGURA 1. ANÁLISIS ESTADÍSTICO POR TIPO DE VARIABLE



Enfermos expuestos dencia de la prevalencia respecto a la duración de la

w
enfermedad antes mencionada, hace que estas medi-
Enfermos no expuestos

w
das se aproximen a la razón de riesgos sólo bajo cier-
w
Población Muestra representativa
tas condiciones. La razón de prevalencias se aproxima

w
Sanos expuestos
o es buen estimador de la razón de riesgos o riesgo
Sanos no expuestos

w
w relativo (RR) cuando la duración de la enfermedad es
igual entre expuestos y no expuestos y cuando no hay
Momento del tiempo (análisis puntual) migración hacia dentro o fuera de estos grupos.

F IGURA 2. D ISEÑO DE ENCUESTA TRANSVERSAL D en [1.0- prevalencia
expuestos en expuestos]
Razón de prevalencias= RR x x
D no [1.0- prevalencia
expuestos no expuestos]

Para la interpretación de estas medidas de aso- Así, la razón de prevalencias puede ser un buen
ciación es necesario considerar la relación entre pre- estimador del riesgo relativo en función de la razón
valencia, incidencia y duración de la enfermedad, la de duración de la enfermedad en expuestos y no ex-
cual se expresa como: puestos y de la razón de los complementos de la
prevalencia en expuestos y no expuestos.
P= I•D x (1-P) Alternativamente, se puede calcular la razón
de momios de prevalencia de enfermedad, con la
Donde: fórmula:

P= prevalencia (a/b)/(c/d), o con la razón de productos cruzados (a*d)/(b*c)
I= incidencia
D= duración promedio de la enfermedad La razón de momios de prevalencia también se
relaciona con la incidencia y duración de la enferme-
Para calcular estas medidas de asociación se dad, ya que:
construye una tabla de cuatro celdas (cuando se trata
de variables dicotómicas) donde las columnas regis- Momios de prevalencia: prevalencia = incidencia x duración
tran el número de enfermos y no enfermos y los ren- 1-prevalencia
glones el número de expuestos y no expuestos:
Así, la razón de momios de prevalencia es igual a:
Enfermos No enfermos
Momios de prevalencia en expuestos
Expuestos a b a+b Momios de prevalencia en no expuestos
No expuestos c d c+d
a+c b+d a+b+c+d Su valor es aproximado al de la razón de preva-
lencias (y razón de riesgos) cuando la prevalencia de
donde: la enfermedad es baja (menor que 5 a 10%) (los mo-
mios [a/b o c/d] son casi iguales a las proporciones
a+c= número de enfermos en la población [a/a+b o c/c+d] cuando éstas son pequeñas, como en
a+c/a+b+c+d= prevalencia de enfermedad en la población el caso de una prevalencia menor a 0.1) y su interpre-
a/a+b= prevalencia de enfermedad en los expuestos tación es similar; un valor de uno se interpreta como
c/c+d= prevalencia de enfermedad en los no expuestos momios iguales o igual posibilidad de enfermar entre
(a/a+b)/ (c/c+d)= razón de prevalencias de enfermedad. expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno sig-
nifica que la posibilidad de enfermar es mayor en los
Un valor de uno se interpreta como igual preva- expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a
lencia de enfermedad entre expuestos y no expuestos. uno significa que la posibilidad de enfermar es menor
Un valor mayor de uno significa que la prevalencia es en los no expuestos que en los expuestos.
mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un Para la interpretación de estas razones deben con-
valor menor a uno significa que la prevalencia es menor siderarse los sesgos inherentes a las encuestas trans-
en los no expuestos que en los expuestos. La depen- versales.



Cabe mencionar que, a pesar de la similitud en el do (efecto, dependiente y); así, y= a + bixi…, donde a y b
análisis estadístico de los estudios transversales y de son las constantes estimadas a partir de los datos.16
los de casos y controles, estos diseños difieren en cuanto Para el ajuste de variables confusoras o para eva-
a interpretación de medidas, sesgos y aproximación a luar modificación del efecto o interacción es posible
la causalidad. Por ejemplo, un estudio transversal so- también emplear técnicas de análisis multivariado,
bre el tabaquismo como factor etiológico de cáncer ya sea usando regresión lineal múltiple (para varia-
pulmonar comparando enfermos con no enfermos, bles de exposición categóricas y continuas y variables
equivaldría a un estudio de casos y controles con un de resultado continuas) o regresión logística (para va-
grupo control excesivo (habría pocos casos de cáncer riables de resultado dicotómicas) y multinomial (para
pulmonar en la población), con información sobre variables ordinales y nominales con más de dos cate-
tabaquismo en un periodo inapropiado (la historia gorías). Es importante mencionar que la construcción
previa de tabaquismo sería más apropiada que el há- de modelos multivariados –la selección de variables
bito tabáquico actual) y con verificación de casos ses- a incluir en el modelo– para el análisis de encuestas
gada (se captarían más casos de larga duración que de transversales se debe guiar por la teoría, por el tipo de
corta duración).3 muestreo y por análisis cuidadosos de bondad de ajus-
La significancia estadística de la asociación entre te y del efecto de cada variable en el modelo. Por esta
las variables se hace a través del cálculo de intervalos razón, los métodos de regresión gradual (stepwise) an-
de confianza y prueba de hipótesis de no asociación terógrada o retrógrada, los cuales se basan únicamente
(RP o RM= 1). El lector interesado puede encontrar en el incremento del valor explicativo del modelo, de-
información complementaria en un artículo de revi- ben utilizarse con sumo cuidado.
sión sobre estudios transversales, publicado en 1998, La regresión logística permite obtener razones de
por García de la Torre y colaboradores.14 momios crudas y ajustadas por potenciales confusores.
Debido a que frecuentemente la selección de su- Para estos estimadores crudos y ajustados es posible
jetos se obtiene de la población general, el control hacer pruebas de hipótesis para evaluar si son iguales
de variables confusoras suele hacerse en el análisis de al valor nulo (1), calcular intervalos de confianza, así
los datos (y no por diseño). Para ajustar el efecto de como realizar pruebas de bondad de ajuste.16
otras variables confusoras (definidas como variables El valor p convencionalmente aceptado para re-
asociadas con la variable de resultado y de exposición, chazar una hipótesis nula es alfa= 0.05 o menor y su
que no se encuentran en la cadena causal entre éstas),15 interpretación (frecuentista) es de que, si hiciéramos
es posible realizar análisis estratificado o emplear téc- 100 estudios similares, se obtendrían por azar los mis-
nicas de análisis multivariado –regresión lineal múlti- mos resultados o resultados más extremos en cinco
ple, regresión logística– (figura 1). En el caso de análisis estudios, por lo que la probabilidad de que éstos se
estratificado, el ajuste por variables confusoras se hace deban al azar sería muy baja. Se debe considerar que
con el método de Mantel-Haenszel.9 el valor de p es función del estimador a obtener y del
La razón de momios de prevalencia ajustada se tamaño de muestra. Con un valor de confianza gene-
interpreta de manera similar a la razón de momios ralmente de 95%, los intervalos de confianza (IC) nos
cruda, pero se le refiere como ajustada por o contro- dan valores mínimos y máximos del estimador ob-
lando el efecto de una tercera o más variables. tenido (prevalencia, razón de prevalencias, razón
En el caso de variables de resultado continuas y de momios, diferencia de medias, correlación de
variables de exposición categóricas podrá hacerse una Pearson, coeficiente beta de la regresión lineal); se
comparación de medias con pruebas como la de t de interpretan como un 95% de confianza de obtener
Student o con análisis de varianza (Andeva). También cuando menos el límite inferior del estimador, hasta
es posible analizar con métodos estadísticos no para- un límite máximo del mismo. Si el intervalo no incluye
métricos, algunos de los cuales se incluyen en la fiel valor nulo del estimador dado, existe asociación
gura 1, aunque no serán descritos en este trabajo. estadística y el valor p será significativo a un alfa de
En el caso de variables continuas de resultado y 0.05. La amplitud del intervalo es función del tamaño
de exposición, la relación lineal entre dos variables muestral. La información que proporciona el valor p
continuas puede llevarse a cabo con la estimación de y los intervalos de confianza es complementaria,
la correlación de Pearson, o bien, mediante análisis de aunque el valor límite de 0.05 para p es arbitrario y el
regresión lineal simple. Este último método permite IC más informativo; una p mayor a 0.05 en presencia
establecer una relación lineal entre variables de expo- de un intervalo de confianza para una razón de mo-
sición (predictora, independiente xi) y una de resulta- mios de 0.7 a 20 significa que aunque no tenemos p



estadísticamente significativa, la razón de momios Cuadro I
podría ser hasta de 20 si se tuviera un tamaño de EJEMPLO DE LA FALACIA DE BERKSON
muestra mayor. Un cardiólogo desea estudiar a pacientes en alto riesgo de enfermedad
Las pruebas de bondad de ajuste evalúan la ca- coronaria, por lo que solicita a los médicos de consulta externa recluten
pacidad probabilística del método estadístico para pacientes con hipertensión arterial. Los médicos de consulta externa iden-
tifican a 3 000 pacientes con diagnóstico de hipertensión arterial y los
ajustar o explicar la relación y variabilidad entre las invitan a participar en el estudio. Por diversos motivos, sólo 300 pacientes
variables incluidas en el modelo explicativo de expo- acceden a ser hospitalizados por un día para participar en el estudio.
sición y efectos. Su significancia estadística se evalúa Con el fin de estudiar la relación entre obesidad y cardiopatía co-
ronaria (CC), el cardiólogo clasifica a los 300 pacientes de la manera si-
con valores de p. guiente:
En ocasiones, una muestra no refleja la com-
posición de la población de la cual fue extraída di- Obesos No obesos Total
rectamente. Algunos grupos pueden estar sub o
CC 10 40 50
sobrerrepresentados. Una alternativa es emplear pon-
No CC 20 230 250
deradores, o valores que hacen variar el peso de cada
observación en la muestra para que tenga una com-
Total 30 270 300
posición similar a la de la población base. En estos
casos, es indispensable tomar en cuenta los pondera- Razón de momios 2.8; IC 95% 1.27 - 6.5; χ2(1) = 6.67 p<0.05
dores antes de proceder a cualquier análisis de la
Como se puede ver, la posibilidad (momios de prevalencia) de CC
muestra. Otro problema relacionado con la no repre- en los sujetos obesos es casi tres veces mayor (RM= 2.87) en los obesos,
sentatividad de la muestra es el conocido como falacia en comparación con los no obesos. Esta relación es estadísticamente sig-
de Berkson (cuadro I). nificativa a un alfa de 0.05 y el intervalo de confianza a 95% muestra
valores de RM que excluyen el valor nulo.
En el ejemplo mostrado en el cuadro I es notorio Posterior a esto, el cardiólogo de alguna manera logra estudiar a la
que una mayor proporción de pacientes obesos con población de 3 000 pacientes hipertensos y encuentra lo siguiente:
cardiopatía coronaria (CC) y de no obesos con CC, par-
Obesos No obesos Total
ticipó en el estudio. Esta falta de representatividad de
la muestra produjo una asociación espuria entre la CC 25 175 200
obesidad y la CC, derivada de una selección inade- No CC 250 2 550 2 800
cuada de los sujetos de estudio. La selección aleatoria
hubiera tendido a obtener proporciones de sujetos Total 275 2 725 3 000
participantes en el estudio en cada celda similares a
las de la población base, lo cual habría evitado este Razón de momios 1.45; IC 95% 0.94 - 2.25; χ2(1) = 2.86 p>0.05
problema. Para su sorpresa, la razón de momios disminuye casi a la mitad y
Frecuentemente, en las encuestas transversales se desaparece la significancia estadística encontrada previamente. Además,
exploran múltiples exposiciones y variables, muchas el intervalo de confianza incluye el valor nulo de no asociación y señala
que la razón de momios puede ser incluso de 0.94, esto es, que la obe-
veces no consideradas a priori; esto implica el análi- sidad pudiera “proteger” con un 6 % (1-0.94= 0.06) de menor posibilidad
sis de múltiples subgrupos. En las bases de datos de de padecer CC.
encuestas transversales frecuentemente se analizan di- Esta falacia se debe a que las proporciones o porcentajes en los
cuatro subgrupos de participantes en el estudio diferían de las proporcio-
versas hipótesis que no fueron establecidas al inicio nes de los subgrupos de la población total de 3 000 pacientes.
del estudio. Con cada nueva hipótesis que se analiza Comparando las tablas, note que:
aumenta la probabilidad de encontrar asociaciones
- de los 25 pacientes obesos con CC, 10 participaron en el primer estu-
estadísticamente significativas por azar. Existen mé- dio (40%)
todos (por ejemplo el de Bonferroni)9 para tratar de - de los 250 pacientes obesos sin CC, 20 participaron en el primer estu-
corregir dicho problema, sin embargo, la naturaleza dio (8%)
- de los 175 pacientes no obesos con CC, 40 participaron en el primer
de los estudios transversales de por sí se limita a la estudio (23%)
exploración y generación de hipótesis. - de los 2 550 pacientes no obesos sin CC, 230 participaron en el primer
El análisis de subgrupos dentro de un estudio estudio (9%)
transversal puede reducir mucho el número de in-
dividuos analizados, con la consiguiente pérdida de
poder, sobre todo si se recuerda que la muestra se ob- por falta de poder, y no de ausencia de efecto o de aso-
tiene con base en una hipótesis en el grupo total. Su ciación, además de la consideración de sesgos.
correcta interpretación deberá ser en el sentido de En encuestas con grandes muestras (como las en-
falta de significancia estadística al nivel convencional cuestas nacionales donde se obtienen datos sobre miles



de sujetos) es fácil encontrar asociaciones estadísti- neación y gerencia de los servicios de salud, así como
camente significativas; sin embargo, se deberá conside- realizar mediciones de carga de la enfermedad. No
rar la significancia conceptual (etiológica) de efectos obstante, este diseño también tiene algunas limita-
pequeños, aunque estadísticamente significativos, y de ciones como son la imposibilidad de establecer cau-
efectos grandes, estadísticamente no significativos. salidad, la falta de temporalidad de la asociación
exposición-efecto (salvo en algunos casos donde por
Tipos de encuestas transversales razones teóricas es obvio que la exposición antecede a
la variable de resultado), la dificultad para establecer
Existen diversos tipos de encuestas transversales de valores basales para su comparación entre poblaciones
salud. En México se han llevado a cabo diversos tipos y periodos de tiempo y su limitada utilidad para estu-
de éstas, como las encuestas nacionales de salud,17 las diar enfermedades de corta duración o poco frecuentes.
de seroprevalencia,18 de adicciones,19 de nutrición y de
enfermedades crónicas.20

Consideraciones éticas y de bioseguridad Referencias

El participante en una encuesta deberá estar enterado 1. Gordis L. Epidemiology. Filadelfia: WB Saunders Co., 1996.
y de acuerdo con el uso que se le dará a la información 2. Hennekens CH, Buring JE. Epidemiology in medicine. Boston: Little, Brown
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que proporcione. Se deberá garantizar la seguridad, 3. Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2a. edición: Lippin-
confidencialidad y de ser posible el anonimato de la cott-Raven, 1998.
persona que proporciona los datos. Se debe evitar el 4. Dos Santos-Silva I. Estudios transversales. En: Dos Santos-Silva I. Epi-
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el sujeto de estudio. Las muestras biológicas de san- ternacional de Investigación sobre el Cáncer/Organización Mundial de la
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gre, material genético, tejidos y otras, deberán ser uti- 5. Walker AM. Observation and inference: An introduction to the meth-
lizadas exclusivamente para los fines autorizados por ods of epidemiology. Boston (MA): Epidemiology Resources, Inc., 1991.
el sujeto de estudio y los residuos biológicos se deben 6. Gordis L. Epidemiology. Filadelfia: WB Saunders Co., 1996.
manejar de manera adecuada con apego a las normas 7. Campbell D, Stanley J. Diseños experimentales y cuasi-experimentales
establecidas para ello. El uso de este material con ob- en la investigación social. Buenos Aires: Amorrortu, 1982.
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consentimiento del donador y algunos comités de (CA): Duxbury Press, 1993.
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otros fines de investigación. guide. San Francisco: Jossey Bass, 1989.
Por último, es responsabilidad del investigador 12. Fowler FJ. Survey research methods. Applied social research methods
asegurarse de la calidad de los datos, tanto de aqué- series. 2a. edición. Londres: Sage Publications, 1993;vol. 1.
llos obtenidos a través de entrevistas o cuestionarios 13. Kelsey JL, Whittemore AS, Evans AS, Thompson WD. Methods in ob-
como de los correspondientes a mediciones de labo- servational epidemiology. Monographs in epidemiology and biostatistics.
Nueva York: Oxford University Press, 1996.
ratorio, por medio de sistemas de control de calidad. 14. García-de la Torre GS, Huerta-Alvarado SG. Consideraciones me-
Una vez recolectados los datos, su manejo, análisis e todológicas y análisis simple de los estudios transversales. Bol Med Hosp
interpretación se deben realizar de acuerdo con el pro- Infant Mex 1998;55:348-356.
tocolo de estudio y se deberá evitar la manipulación 15. Lilienfeld DE, Stolley PD. Foundations of epidemiology. 3a. edición. Nueva
de los mismos hasta obtener resultados “interesantes” York: Oxford University Press, 1994.
16. Selvin S. Statistical analysis of epidemiologic data. 2a. edición. Nueva
o convenientes. York: Oxord University Press, 1996.
17. Instituto Nacional de Salud Pública, Centro de Investigaciones en Salud
Conclusiones Pública. Encuesta Nacional De Salud II, 1994. Salud Publica Mex 1994;36:562.
18. Tapia-Conyer R, Gutiérrez G, Sepúlveda J. Metodología de la Encuesta
Las encuestas transversales son un diseño de investi- Nacional de Salud. Salud Publica Mex 1992;34:124-135.
19. Tapia-Conyer R, Cravioto P, Borges-Yáñez A, De la Rosa B. Consumo
gación ampliamente utilizado. Entre sus ventajas pode drogas médicas en población de 60 a 65 años en México. Encuesta
demos mencionar su bajo costo y rapidez, ya que no Nacional de Adicciones 1993. Salud Publica Mex 1996;38:458-465.
requieren del seguimiento de los sujetos de estudio. 20. Guerrero-Romero JF, Rodríguez-Morán M. Prevalencia de hiperten-
Este diseño permite explorar múltiples exposiciones y sión arterial y factores asociados en la población rural marginada. Salud
efectos, generar hipótesis y datos útiles para la pla- Publica Mex 1998;40:339-346.


Estudios epidemiológicos de casos y controles ACTUALIZACIONES

Estudios epidemiológicos de casos y controles.
Fundamento teórico, variantes
y aplicaciones
Eduardo Lazcano-Ponce, Dr. en C.,(1) Eduardo Salazar-Martínez, Dr. en C.,(1)
Mauricio Hernández-Avila, Ph. D.(1)

“El objetivo principal de un estudio de casos y controles es proveer una estimación válida
y razonablemente precisa, de la fuerza de asociación de una relación hipotética causa-efecto”.

Philip Cole1

os estudios de casos y controles fueron empírica- to con la elevada frecuencia de mesoteliomas, 7 así
L mente empleados por John Snow en el siglo XIX como el antecedente de consumo de estrógenos (die-
durante sus investigaciones sobre las causas de la tilestilbestrol), durante el primer trimestre del emba-
epidemia de cólera, cuando comparó casos y no casos razo, por las madres de adolescentes en las que se
en cuanto a su lugar de residencia y fuente de agua identificó cáncer de vagina.8 Si bien se pudiera pensar
potable.2 Este tipo de diseño también fue utilizado por que el diseño de cohorte conjunta los factores idóneos
Lane-Clayton, en 1926, en un reporte sobre factores re- para la observación epidemiológica, su realización está
productivos y cáncer de mama.3 Sin embargo, es hasta seriamente limitada por la ausencia de poblaciones es-
los años cincuenta cuando se identifica como un dise- peciales en quienes construirla y, frecuentemente, por
ño epidemiológico específico, en los trabajos reporta- la carencia de tiempo o recursos financieros necesa-
dos por Cornfield,4 y Mantel y Haenszel;5 estos autores rios para estudiar los grandes grupos poblacionales
proporcionaron las primeras bases metodológicas y es- que se requieren para el estudio de enfermedades poco
tadísticas para su aplicación y análisis. Finalmente, en frecuentes; por esta razón, los estudios de casos y con-
los años setenta, Miettinen6 establece la concepción troles se constituyen en una alternativa costo-efectiva
moderna de este tipo de estudios, presentando las bases para identificar factores de riesgo y generar hipóte-
teóricas que establecen la estrecha relación que existe sis para estudios subsecuentes; al respecto, tiene di-
entre este tipo de diseño y los estudios tradicionales versas ventajas y desventajas que se resumen en el
de cohorte. cuadro I.
Con estos antecedentes es posible afirmar que in- Los estudios de casos y controles representan una
formación derivada de diferentes estudios de casos y estrategia muestral, en la que de manera caracterís-
controles ha sido notoriamente útil para modificar tica se selecciona a la población en estudio con base en
políticas de salud y avanzar en el conocimiento médi- la presencia (caso) o ausencia (control o referente) del
co. A este respecto, los estudios de casos y controles se evento de interés. Es común que se utilicen sistemas
han empleado exitosamente para evidenciar la asocia- de registro de eventos relacionados con la salud, regis-
ción entre consumo de cigarrillos y el riesgo de cáncer tros de padecimientos, listados de pacientes hospi-
de pulmón,7 su interacción con la exposición al asbes- talizados, etcétera, para identificar y seleccionar de

(1) Centro de Investigación en Salud Poblacional. Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos, México.

Solicitud de sobretiros: Dr. Eduardo César Lazcano-Ponce. Instituto Nacional de Salud Pública. Avenida Universidad 655,
colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México.
Correo electrónico: elazcano@insp3.insp.mx


ACTUALIZACIONES Lazcano-Ponce E. y col.

Cuadro I tudios de cohorte. La diferencia estriba en que en el
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS estudio de casos y controles se identifica la cohorte, se
DE CASOS Y CONTROLES identifica a los casos y se obtiene una muestra represen-
Ventajas
tativa de los individuos en la cohorte que no desarrolla-
1. Utiles para estudiar problemas de salud poco frecuentes ron el evento en estudio; esto último tiene el propósito
2. Indicados para el estudio de enfermedades con un largo periodo de de estimar la proporción de individuos expuestos y
latencia no expuestos en la cohorte o población base, evitando
3. Suelen exigir menos tiempo y ser menos costosos que los estudios
de cohorte de esta manera la necesidad de determinar la presen-
4. Caracterizan simultáneamente los efectos de una variedad de posi- cia de la exposición en todos los miembros de la po-
bles factores de riesgo del problema de salud que se estudia blación o cohorte en estudio.9
5. No es necesario esperar mucho tiempo para conocer la respuesta En este sentido, la principal diferencia entre los
6. Requiere de menor número de sujetos en quienes se puede profun-
dizar diseños de cohorte y de casos y controles se encuentra
7. Estima cercanamente el riesgo relativo verdadero, si se cumplen los en la selección de los sujetos de estudio. Un estudio
principios de representatividad, simultaneidad y homogeneidad de cohorte selecciona sujetos a partir de la exposición;
se parte de un grupo de individuos inicialmente exen-
Desventajas
1. Especialmente susceptible a sesgos porque: tos de la enfermedad o evento de estudio y se les sigue
• La población en riesgo a menudo no está definida (a diferencia de en el tiempo, con el fin de registrar la ocurrencia del
los estudios de cohorte) evento. En contraste, en el estudio de casos y controles
• Los casos seleccionados por el investigador se obtienen a partir
de una reserva disponible
se selecciona a los sujetos de estudio en función de la
• Es difícil asegurar la comparabilidad de factores de riesgo poco presencia o ausencia de la enfermedad o evento en estu-
frecuentes dio. Esto es lo que constituye el paradigma de este tipo
• Pueden generar frecuentemente sesgos de información, debido a de diseños, y repercute ampliamente en su interpre-
que la exposición –en la mayoría de los casos– se mide, se
reconstruye o se cuantifica, después del desarrollo de la enferme-
tación, aplicación y principales limitantes.
dad En los estudios de cohorte se comparan dos o más
• Se puede introducir un sesgo de selección, si la exposición de grupos de exposición y se estima la posibilidad o ries-
interés determina diferencialmente la selección de los casos y los go de tener el evento o enfermedad en función de la
controles
2. El riesgo o la incidencia de la enfermedad no se puede medir directa- condición o exposición estudiada, es decir, se parte de
mente, porque los grupos están determinados no por su naturaleza la causa al efecto. A diferencia de los estudios de casos
sino por los criterios de selección de los investigadores y controles, en los que se compara un grupo de sujetos
3. Si el problema de salud en estudio es muy prevalente (mayor de 5%), con el evento en estudio y un grupo control o referente
la razón de momios no ofrece una estimación confiable del riesgo
relativo (sin el evento en estudio) y, posteriormente, se estiman
4. No sirven para determinar otros posibles efectos de una exposición en estos grupos las diferencias en la exposición (figura
sobre la salud, porque se ocupan de un solo resultado 1); consecuentemente, en este tipo de estudios se parte
5. Inapropiados cuando la enfermedad bajo estudio se mide en forma
del efecto en busca de la posible causa, por lo que se
continua
considera que no cuentan con una relación de causa-
efecto correcta y, por esta razón, pueden ser suscepti-
bles a diferentes errores o sesgos en su interpretación.
Otra limitación de estos estudios es que, en general,
manera costo-efectiva los casos; también, que una vez no se pueden estimar de manera directa las medidas
delimitada la población fuente –definida como aquella de incidencia o prevalencia que tradicionalmente se
de donde se originan los casos–, se utilice esta misma obtienen en los estudios de cohorte o transversales.
para la selección de los controles; estos últimos debe- En los estudios de casos y controles sólo es posi-
rán representar de manera adecuada a los miembros ble estimar seudotasas, conocidas como momios, mis-
de la población fuente que no desarrollaron el evento mas que indican la frecuencia relativa de la exposición
en estudio. Una vez seleccionados los casos y los o condición en estudio entre los casos y los controles;
controles se compara la exposición relativa de cada la seudotasa de exposición en los casos se estima divi-
grupo a diferentes variables o características que diendo los casos expuestos sobre los no expuestos; de
pueden tener relevancia para el desarrollo de la con- manera similar, la seudotasa de exposición en los con-
dición o enfermedad. troles se estima dividiendo los controles expuestos
En teoría, los estudios de casos y controles se ba- entre los no expuestos, el cociente de estas seudota-
san en la identificación de los casos incidentes en una sas se conoce como la razón de momios (RM) o mo-
determinada población durante un periodo de obser- mios relativos. La razón de momios bajo ciertas
vación definido, tal y como se lleva a cabo en los es- suposiciones que se detallan más adelante, puede ser



CaE más se acerca a la cohorte, siguiendo el paradigma de
Ca los estudios longitudinales; en este sentido, se reco-
CaE NCa mienda seleccionar a los casos conforme se diagnosti-
Ca
N
can y aparecen en el sistema de registro utilizado, es
Cap decir, la población de casos queda compuesta prin-
CoE S NCo cipalmente por casos incidentes o casos nuevos de
Co diagnóstico reciente. Así, en el extremo opuesto del pa-
CoE radigma, lo que se podría considerar como menos re-
comendable es seleccionar a los casos existentes en un
Causa Efecto punto en el tiempo, es decir, a los casos prevalentes o
Dirección de la investigación casos sobrevivientes al momento de iniciar el estudio.
N: población fuente A continuación se describen algunas de las diferentes
Nca: fuente de población de los casos
Inicio de la opciones en la selección de casos.
Nco: fuente de población de los controles
S: muestra de controles investigación
: tamizaje para casos incidentes Utilización de casos incidentes con periodos de exposición o
Ca: casos de la enfermedad bajo estudio latencia prolongados. La razón de momios tiende a pare-
Ca: casos de otras enfermedades
Cap: casos prevalentes
cerse al RR cuando los casos del estudio son incidentes
Co: controles y la exposición que la precede es de larga duración.
CaE: casos expuestos Este tipo de casos tiene tres ventajas en comparación
CaE: casos no expuestos
CoE: controles expuestos
con los casos prevalentes: a) se puede disminuir el ses-
CoE: controles no expuestos go de memoria porque el sujeto puede recordar mejor
la experiencia pasada por ser más reciente; b) además,
la supervivencia no está condicionada por los factores
FIGURA 1. DISEÑO CLÁSICO DE UN ESTUDIO DE CASOS Y
de riesgo como pudiera ocurrir en los casos prevalen-
CONTROLES
tes, y c) es menos probable que el estatus de enfer-
medad pueda modificar la exposición que se está
estudiando; por ejemplo, asociación entre infección por
virus de papiloma humano y cáncer cervical.10
un estimador no sesgado de la razón de tasas de inci- Utilización de casos prevalentes con periodos de exposición
dencia o del riesgo relativo –la medida de asociación prolongados. La razón de momios se parece al riesgo
que tradicionalmente se deriva de los estudios de co- relativo si, a pesar de utilizar casos prevalentes, el pe-
horte y que se utiliza para valorar la asociación entre riodo de exposición es muy largo y la enfermedad no
una exposición y un evento en este tipo de estudios. afecta el estado de exposición. Los casos prevalentes
pueden ser incluidos especialmente cuando no se
Estimación del riesgo relativo y fuente de dispone de casos nuevos porque la enfermedad es
obtención de casos muy rara y tiene baja letalidad, y cuando la exposición
no modifica el curso clínico (sobrevida) de la enferme-
Actualmente se reconoce que la razón de tasas de inci- dad, como es el caso de enfermedades de predisposi-
dencia es la mejor medida de riesgo, esto es, la probabi- ción genética. Ejemplo, gen BC y cáncer de mama.11
lidad de sufrir un evento; y que la razón de incidencia Utilización de casos incidentes y periodos de exposición muy
acumulada es una buena medida para conocer en cortos. La razón de momios es similar al riesgo relativo
términos “relativos” lo que aumenta o disminuye di- cuando el periodo de riesgo es muy corto, y se utilizan
cho riesgo en presencia o ausencia de cierta exposición casos incidentes. Ejemplo, un brote de intoxicación ali-
o condición. Sin embargo, con fines de reconocimiento mentaria.12
de causas, resulta de suma importancia práctica la Utilización de casos prevalentes. La razón de momios se
estimación de la razón de momios que se obtiene en aproxima al riesgo relativo cuando la prevalencia de
los estudios de casos y controles, que en circunstan- casos es muy pequeña, sólo si el evento resultado no
cias específicas se considera como un buen estimador está relacionado con la sobrevida antes de la selección,
del riesgo relativo (RR). Los estudios de casos y con- condición o exposición, y si la enfermedad no afecta el
troles se pueden conceptualizar como una estrategia estado de exposición. Ejemplo, mesotelioma y expo-
metodológica para estudiar una cohorte; dentro de este sición al asbesto.13
contexto pueden existir diferentes alternativas para la Utilización de casos o controles fallecidos. La inclusión de
selección de los casos. La situación ideal es la que sujetos muertos sólo se justifica en algunas exposi-



ciones que se puedan cuantificar mediante el uso de blación base y puede ser utilizado para hacer infe-
fuentes secundarias de datos de alta calidad, como rencias válidas sobre la proporción relativa de sujetos
pudiera tratarse de historias clínicas o registros de expuestos y no expuestos en la población base que dio
fuentes de información ocupacional. En este caso, como origen a los casos.
no están siendo estudiados factores pronósticos y de En otro estudio, también realizado en la ciudad
sobrevida –como pudiera ser un objetivo de un estu- de México, Pérez-Padilla y colaboradores15 reportaron
dio de cohorte–, si el individuo está vivo o muerto resultados sobre los factores de riesgo para enfer-
carece de relevancia. medad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Los ca-
sos en este estudio fueron definidos como mujeres con
Selección de los controles diagnóstico reciente de EPOC, que acuden para aten-
ción médica al Instituto Nacional de Enfermedades
El grupo control o referente se utiliza fundamental- Respiratorias (INER). Puesto que el INER es un centro
mente para estimar la proporción de individuos ex- nacional de referencia para padecimientos pulmona-
puestos y no expuestos en la población base que da res en México, la población que acude a este centro
origen a los casos. Por esta razón, los procedimien- hospitalario en busca de atención médica no está bien
tos para la selección de los controles quedarán defi- caracterizada, razón por la cual los autores no logra-
nidos en la medida que se expliciten claramente los ron definir una población base en tiempo, espacio y
criterios de selección de los casos, así como de la po- lugar, que les permitiera realizar directamente la
blación de donde se originan éstos. Generalmente, el selección de los controles. Para superar este problema
grupo control más apropiado corresponde a la sub- los autores eligieron como controles a otros pacientes
población de individuos que está en riesgo de desa- que acuden al INER en busca de atención médica, pero
rrollar el evento en estudio y de los cuales se puede por otros padecimientos no relacionados con el EPOC.
asegurar, con relativa certeza, que en el caso teórico En este caso, la suposición de que el grupo control re-
de que desarrollaran el evento o enfermedad en es- presenta adecuadamente la base de donde se origina-
tudio quedarían incluidos, dentro de la población en ron los casos de EPOC, se cumple siempre y cuando se
estudio, en el grupo de casos. pueda suponer que, en caso hipotético de haber de-
Cuando los casos se obtienen de una población sarrollado EPOC, en lugar del padecimiento que los
claramente definida en tiempo, espacio y lugar, y és- llevó al INER, los controles también habrían acudido
tos constituyen un censo de los eventos en estudio o al INER y habrían sido incluidos en la lista de casos.
una muestra representativa de los mismos, la selec- En la medida en que esta suposición se cumpla, el
ción de controles se puede realizar mediante un grupo control será adecuado para estimar la propor-
muestreo aleatorio simple de la población base. En este ción de expuestos y no expuestos en la población base
caso, la selección es un simple procedimiento técnico que dio origen a los casos.
que no introduce ningún sesgo más allá de los errores Por lo tanto, las consideraciones básicas para la
muestrales que pudieran existir al utilizar la totalidad selección de los controles incluyen:
de la base poblacional como marco muestral para la
selección de los controles. Como ejemplo de esta situa- 1. Los controles deben ser seleccionados de la mis-
ción podemos citar el estudio realizado en la ciudad ma base poblacional (de la cohorte imaginaria)
de México por Romieu y colaboradores.14 En el mencio- de donde se originaron los casos. Operacional-
nado estudio, los autores conformaron el grupo de camente este último concepto quiere decir que
sos con una muestra representativa de los casos de en el supuesto de que el control desarrollara
cáncer de mama diagnosticados en la ciudad de Mé- la enfermedad o evento en estudio, éste nece-
xico durante 1990 a 1992. Para la selección del grupo sariamente tendría que aparecer en la lista de
control seleccionaron una muestra representativa de casos.
las mujeres residentes en la ciudad de México duran- 2. Los controles deben ser seleccionados inde-
te el mismo periodo en el que se seleccionaron los pendientemente de su condición de expuestos o
casos. La suposición en lo que se refiere al grupo con- no expuestos para garantizar que representen
trol es que, en caso de que las mujeres seleccionadas adecuadamente a la población base. Esto último
en este grupo hubiesen sido diagnosticadas con cán- se logra siempre y cuando la condición de ex-
cer de mama, éstas habrían sido detectadas y podrían posición no determine la posibilidad de que un
haber sido estudiadas como casos. Si esta suposición individuo sea o no incluido en el estudio como
se cumple, podemos entonces afirmar que el grupo con- control, lo que implica que las fracciones mues-
trol seleccionado representa adecuadamente a la po- trales para los controles expuestos y no ex-



puestos, aunque la mayor parte de las veces esta misma población, los controles son definidos como
desconocidas por el investigador, deben ser las base poblacional. Este tipo de controles son más facti-
mismas. En la medida en que éstas difieran, se bles de utilizar cuando se toman casos de registros po-
introducirá un sesgo de selección y se compro- blacionales o se cuenta con los suficientes recursos para
meterá la validez interna de la investigación. obtenerlos directamente, como se ejemplifica en el
3. La probabilidad de selección para los controles cuadro II.
debe ser proporcional al tiempo que el sujeto per- Controles vecindarios. Este tipo de controles puede ser
maneció elegible para desarrollar el evento o en- utilizado cuando los investigadores deciden compa-
fermedad en estudio. Así, un individuo que rar los casos pareando con sus respectivos controles
migró o que falleció durante el estudio dejará de vecindarios. Es decir, después de que se identifica un
ser elegible como control. Una manera de ope- caso, se seleccionan al azar uno o más controles que
racionalizar este concepto es seleccionando un viven en la misma zona de residencia que los casos.
control del grupo de individuos elegibles cada Este tipo de controles puede generar sesgos de selec-
vez que se detecta o selecciona un caso; esto se ción, ya que no siempre se puede asumir que son una
conoce como selección por grupo en riesgo. En fuente confiable de representación de la base pobla-
teoría, utilizando este esquema de selección se cional de donde se originaron los casos.
asegura que los controles están en riesgo de de- Controles hospitalarios. Son sujetos que acuden al mis-
sarrollar el evento en el momento en que son mo hospital donde se realizó la selección de los casos,
seleccionados. Este esquema también indica pero acuden a este sitio por un padecimiento diferente.
que un sujeto seleccionado como control en una La principal limitación de este grupo control es que
etapa temprana del estudio, podría también ser puede existir una relación entre la exposición en es-
seleccionado como caso en etapas posteriores del tudio y la causa de demanda de atención. Es decir, en
estudio. este tipo de controles los investigadores raramente
4. En la selección de los controles se debe evitar, en pueden estar seguros de que la exposición no está re-
la medida de lo posible, los factores de confu-
sión. Se espera que el grupo control sea similar
al grupo de casos en lo que se refiere a otras varia-
bles que pudieran ser factores de riesgo para el Cuadro II
desarrollo del evento y al mismo tiempo estar EJEMPLO DE CASOS Y CONTROLES CON BASE POBLA-
asociados con la exposición. Una estrategia fre- CIONAL
cuentemente utilizada para lograr este requisito
Objetivo
es el pareamiento o igualación de atributos. Este Evaluar la calidad del Programa de Detección Oportuna de Cáncer
esquema de selección implica un segundo re- Cervical (PDOC) en el área metropolitana de la ciudad de México
quisito de elegibilidad para el control. Por ejem-
Material y métodos
plo, si al seleccionar el control se decidiera parear Casos y controles con base poblacional. Selección de 513 casos
por edad y género, además de cumplir el crite- de Cacu de ocho hospitales del área metropolitana de la ciudad de
rio de estar en riesgo deberá cumplir el criterio México y 1 007 mujeres seleccionadas de un muestreo aleatorio
de 6 220 viviendas de la ciudad de México
de ser del mismo género y grupo de edad.
5. La medición de variables debe ser comparable En teoría:
entre los casos y los controles. Todos los proce- • La muestra de estudio se obtuvo a partir de la población de la
que se obtienen todos los casos incidentes
dimientos para medir la exposición o los factores • Los controles se eligieron aleatoriamente entre los miembros de
de confusión potenciales deben ser aplicados, la misma población sin la enfermedad
reportados y registrados de la misma manera en • Aun cuando los casos se identificaron en ocho hospitales es razo-
nable suponer que representan los casos en el área geopolítica
casos y controles. de estudio

En este contexto, existen diferentes posibilidades Resultados
El PDOC en la ciudad de México carece de efecto (RM = 0.95; IC 95%
y fuentes de obtención de controles, a saber: 0.76 - 1.19).
El PDOC en la ciudad de México tiene un efecto si las mujeres asisten
Con base poblacional. Si los casos representan una sin síntomas ginecológicos (RM= 0.51; IC 95% 0.39 - 0.67)
muestra de todos los casos que ocurren en una pobla- Fuente: referencia 16
ción identificada y definida claramente en tiempo y
espacio, y los controles se muestrean directamente de



lacionada con la enfermedad o el motivo de hospita- Controles obtenidos del registro de mortalidad. En este caso
lización. Por ello se necesita utilizar una variedad de los controles no son seleccionados directamente de la
diagnósticos posibles cuando se decide utilizar este tipo base poblacional, que necesariamente son personas
de controles, esto con el fin de eliminar sesgos de se- vivas, pero siendo otro tipo de muertes que se presen-
lección ocasionados al atenuar los efectos de incluir tan en la base poblacional, este tipo de controles pueden
un grupo diagnóstico específico que puede estar rela- ser útiles si la distribución de la exposición entre los
cionado con la exposición en estudio. Es decir, es pro- grupos es similar a la de la población fuente. Conse-
bable que al padecer algún tipo de enfermedad difieran cuentemente, este tipo de controles debe restringirse a
de los individuos sanos en una serie de factores que las categorías de muerte que no están relacionadas
tienen relación con el proceso de enfermar, como con la exposición. Como había sido señalado previa-
pueden ser mayor prevalencia en el consumo de tamente, estos controles son útiles cuando se ponen en
baco, alcohol o deficientes hábitos dietéticos, y estos práctica estudios de mortalidad proporcional.
factores pueden estar relacionados directa o indirecta- Uso de controles del mismo tipo o controles de diferentes
mente con la exposición en estudio. tipos. Múltiples controles de una misma base pobla-
Controles seleccionados aleatoriamente de números telefóni- cional, tales como dos o más controles por cada caso,
cos. Frecuentemente utilizado en países desarrollados, se pueden utilizar para incrementar el poder de estu-
es un muestreo de viviendas basado en una selección dio. Sin embargo, se acepta que se gana incremento
aleatoria del listado de números telefónicos de un área en el poder solamente hasta un índice de un caso por
geopolítica. Cuenta con diversas limitaciones que in- cada cuatro controles.17 Otra posible situación es la
cluyen la probabilidad diversa de contactar los sujetos de utilizar múltiples controles de diferentes tipos. Se
elegibles, porque en las viviendas varía el número de puede uno encontrar frecuentemente con la disyunti-
personas que residen en la misma y es variable la canti- va de que la exposición de los controles hospitalarios
dad de tiempo para que algún sujeto esté en casa. Otras usados en el estudio no representa la exposición “es-
limitaciones importantes son la cantidad de tiempo perada” para personas no enfermas. En este caso, se
invertido para contactar a la población objetivo, que puede elegir utilizar un grupo adicional de controles
puede requerir adicionalmente de varias llamadas, así vecindarios o poblacionales, en espera de que los re-
como la inclusión de números no residenciales que sultados obtenidos cuando los casos se comparan con
puede afectar la tasa de respuesta. La existencia de di- controles hospitalarios sean similares a los resultados
versos números telefónicos en una misma casa y que obtenidos cuando se comparan con otro tipo de con-
utilicen contestadoras automáticas plantea problemas troles. El problema es que si los hallazgos difieren, la
adicionales. En nuestro país la limitante más impor- razón de la discrepancia no se puede identificar fácil-
tante es el gran número de viviendas sin teléfono. mente.
Controles con otras enfermedades de un registro poblacio-
nal. Para la obtención de este tipo de controles se pue- Métodos en la selección de casos y
den utilizar registros de base poblacional como los controles
registros de tumores, de sistemas de vigilancia epi-
demiológica o de estadísticas vitales (fallecidos), de Pareamiento. Es la selección de controles en función de
hospitales, de centros de atención primaria, de em- una o varias características comunes a los casos, como
presas y compañías de seguros, entre otros. La ventaja el sexo, la edad y la condición socioeconómica, entre
es la procedencia de una misma base poblacional, pero otras. Tiene como ventajas aumentar la eficiencia es-
se debe tener cuidado para excluir algunos diagnósti- tadística, y disminuir el sesgo asociado a factores de con-
cos que puedan estar relacionados con la exposición. fusión conocidos. Puede asegurar la homogeneidad
Controles de amigos o familiares. Son personas relaciona- por edad y sexo, y facilitar la comparación de casos y
das con los casos. Este grupo presenta la ventaja de controles en presencia de exposiciones que varían con
reducir los costos y tienen una elevada probabilidad el tiempo. Dentro de las ventajas prácticas se en-
de que provengan de una misma base poblacional que cuentra la mayor facilidad de identificar a los controles.
los casos. Sin embargo, su principal inconveniente Asimismo, existen dos tipos fundamentales de parea-
es el potencial riesgo de sobrepareamiento por algu- miento: individual o grupal (pareamiento por grupos
nos factores de exposición, dado que algunos hábitos de frecuencia). Esta estrategia facilita la detección de
de vida son compartidos, por lo que frecuentemente una interacción entre la exposición y el factor por el que
puede estar subestimado el posible efecto. Sin embar- se parea, siempre que éste tenga un gran efecto sobre el
go, para trabajos en los que se estudian factores genéti- riesgo de padecer la enfermedad y sea poco frecuente
cos pueden constituir un buen grupo control. en la población.



Dentro de las desventajas de parear en un estudio seleccionen como controles debieran representar en el
de casos y controles se encuentra la de no poder ana- estudio a los sujetos que se pueden convertir en casos,
lizar el posible efecto de riesgo de una variable de pa- y proceder de la misma base poblacional. Asimismo,
reamiento, porque, por definición, son iguales para simultaneidad significa que los controles deben ob-
casos y controles. Asimismo, otra posible desventaja tenerse en el mismo tiempo de donde surgieron los
es la de sobrepareamiento, que consiste en reducción casos. Finalmente, homogeneidad significa que los con-
de la eficiencia del estudio, y se genera porque se pa- troles se deben obtener de la misma cohorte de donde
rea por una variable que es una condición intermedia surgieron los casos e independientemente de la expo-
en el camino causal entre exposición y enfermedad. sición bajo estudio.
Es necesario destacar que los controles brindan in- Estas tres características se describen en el cuadro
formación acerca de la distribución de la exposición III, donde se observan las limitaciones inherentes que
en la cohorte de donde se originan los casos, y la ex- por definición tienen las diversas variantes de diseños
posición del control es relevante sólo para el día en de casos y controles, y donde cualquier factor que se
que se haga un muestreo. Sin embargo, podemos afir- aleje de estos principios producirá que la medida de
mar que, en relación con la medición de la exposición, efecto –RM– se sobre o subestime, afectando la vali-
este tipo de estudio puede ser evaluado en forma dez del estudio.
retrospectiva o prospectiva. En forma retrospectiva, Durante los últimos años se ha avanzado consi-
cuando los casos y controles son identificados en el derablemente sobre los aspectos metodológicos de los
presente y los factores de riesgo son determinados de estudios de casos y controles; en particular se ha con-
la historia de los sujetos bajo estudio (historias clínicas ceptualizado más claramente la estrecha relación que
o entrevistas para cuantificar eventos pasados). existe entre estos estudios y los de cohorte, lo que ha
En casos especiales, este diseño de estudio puede permitido el desarrollo de esquemas de muestreo del
ser prospectivo; por ejemplo, cuando los casos y con- tipo de casos y controles, con el fin de reducir los cos-
troles potenciales fueron identificados en el pasado y tos que implica la realización de los grandes estudios
la exposición se determina posteriormente (utilizan- de cohorte. Recientemente se han propuesto y forma-
do, por ejemplo, un banco de sueros). Finalmente, si lizado, desde el punto de vista estadístico, variantes
ambos, el evento resultado y los factores de exposición, que inciden sobre la selección de los casos o la defi-
son determinados al mismo tiempo, y los investiga- nición del grupo control; a continuación se describen
dores no conocen la condición de caso o no caso, se las más utilizadas.
puede considerar como un estudio transversal.
• Estudios caso-cohorte. En esta variante, la defi-
Variantes del diseño de casos y controles nición de casos y controles se encuentra anidada
en una cohorte fija, bien definida en tiempo, espa-
Los casos como los controles, en teoría, deben tener cio y lugar, en la cual existe el interés de estimar la
características de representatividad, simultaneidad y razón de incidencia acumulada y es razonable
homogeneidad. Representatividad significa que los asumir que todos los miembros de la cohorte ten-
casos deben representar a todos los casos existentes drán el mismo tiempo de seguimiento. Para reali-
en un tiempo determinado, y que los sujetos que se zar un estudio de caso-cohorte se requiere llevar a

Cuadro III
CONDICIONES DE LOS ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

Tipo de estudio de casos y controles Representatividad Simultaneidad Homogeneidad
Casos Controles

Caso-cohorte Sí Sí Asegurada Definitiva
Caso-caso Azar Azar Asegurada Definitiva
Casos y controles anidado en una cohorte Sí Sí Asegurada Definitiva
Casos y controles con base poblacional Azar Sí Posible Posible
Casos hospitalarios y controles con base poblacional No Sí, siempre que se obtengan Desconocida Desconocida
de un marco muestral de la población
de la que surgen los casos
Casos hospitalarios y controles vecindarios No No Desconocida Desconocida
Casos y controles hospitalarios No No Desconocida Desconocida



cabo los pasos que se describen en la figura 2. En Cuadro IV
un primer tiempo se define la cohorte o población EJEMPLO DE ESTUDIO DE CASO - COHORTE

en estudio; en un segundo paso se selecciona el Objetivo
grupo control que se utilizará para estimar la pro- Investigar si las características antropométricas se relacionan con cán-
porción de individuos expuestos y no expuestos cer de próstata (CP)
que se encuentran en riesgo de desarrollar el even- Material y métodos
to al inicio del estudio y, posteriormente, se rea- Estudio de cohorte con una medición basal en 1986 de 58 279 hom-
liza el seguimiento de la cohorte, con el fin de bres entre 55-69 años. Después de 6.3 años de seguimiento, analiza-
ron 681 casos, de CP y 1 565 miembros de la subcohorte. Se excluyó
detectar los eventos (casos incidentes) que se de- a hombres con medidas antropométricas incompletas
sarrollan a lo largo del tiempo y caracterizarlos en
términos de su pertenencia al grupo expuesto o Exposición
Se estimó el índice de composición corporal a la edad de 20 años en
no expuesto. Es evidente que al usar este tipo de relación con la medición basal
selección, un sujeto inicialmente identificado como
control podría desarrollar el evento de interés Resultados
El índice de masa corporal (IMC) no se asoció significativamente con
durante el seguimiento y ser seleccionado como cáncer de próstata. Sujetos con IMC a los 20 años <19 fueron catego-
caso. Esta última situación, cuando ocurre con fre- rizados como referencia. Con IMC entre 19-20, la RM fue de 1.06;
cuencia, puede convertirse en una limitante im- entre 21-22 fue de 1.09; entre 23-24, de 1.39 y, finalmente, IMC >25
tuvo una RM de 1.33. La tendencia de riesgo, sin embargo, fue signifi-
portante y comprometer el poder estadístico del cativa (p=0.02)
estudio. Por esta razón este tipo de estrategia se
recomienda para el estudio de enfermedades poco Conclusiones
Los hallazgos sugieren que el IMC en adultos jóvenes puede ejercer
frecuentes, en cohortes fijas, claramente definidas, un efecto sobre el riesgo posterior de cáncer de próstata
donde la determinación de la exposición en todos
los miembros de la cohorte resultaría muy costo- * Fuente: referencia 18
sa (cuadro IV).
• Estudios de casos y controles anidado o de grupo de
riesgo. En esta variante se utiliza un esquema de
muestreo conocido como de grupo de riesgo, ya
que la elegibilidad de un individuo como con- es decir, sea miembro de la cohorte en el momen-
trol depende de que éste se encuentre en riesgo, to en que se selecciona o identifica el caso. Los
casos y el conjunto de individuos en riesgo que
no desarrollaron el evento constituyen el grupo
Cohorte de riesgo. En esta variante de casos y controles
tiempo es frecuente asumir que la selección de los casos
y controles se realiza anidada dentro de una co-
Expuestos No expuestos horte dinámica, donde los sujetos de estudio per-
Identificación de los casos
Casos a b manecen en la cohorte durante tiempos variables
y en los que la exposición puede tomar valores
Selección Controles c d diferentes en el tiempo. Para realizar un estudio
aleatoria
del grupo control de casos y controles anidado se requiere llevar a
cabo los pasos que se describen en la figura 3. En
un primer tiempo se define de manera concep-
1. Se identifica la cohorte en tiempo, espacio y lugar tual la cohorte o población en estudio; se realiza
2. Se selecciona el grupo control y se determina la con-
Inicia dición de exposición en este grupo, se estiman los el seguimiento de la misma con el fin de detectar
el estudio valores para c y d. En este esquema de selección los los eventos que ocurren (casos incidentes) a lo
miembros de la cohorte tienen la misma probabili- largo del tiempo, y cada vez que se selecciona o
dad de ser incluidos como controles
3. La cohorte se sigue de manera prospectiva en el tiem- se identifica un caso se selecciona uno o varios
po, se identifican los casos y se determina en éstos controles de la población que en ese momento
la condición de exposición, de esta manera se esti- particular se encontraba en riesgo de desarrollar
man los valores para a y b
el evento en estudio. Es evidente que al usar este
tipo de selección, un sujeto inicialmente identifi-
FIGURA 2. DISEÑO DE CASOS Y CONTROLES DE TIPO CASO- cado como control podría desarrollar el evento
COHORTE
de interés durante el seguimiento y posterior-
mente ser seleccionado como caso. Esta situación



A B C

•
•
1 caso 1 caso •
• • •
•
34 sujetos 27 sujetos • •
en riesgo en riesgo •
• •
• •
• •
•

0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
Tiempo en meses Tiempo en meses Tiempo en meses

En los páneles A, B y C se representa gráficamente la realización de un estudio de casos y controles anidado en una cohorte dinámica. En el tiempo 0 se
definen los criterios de elegibilidad para la cohorte. En el panel A se observa que el primer caso incidente se detecta a los 10 meses de haber iniciado el
estudio; en ese momento en la cohorte existían en riesgo 34 sujetos; este grupo forma la población base para la selección de los controles, es decir, el grupo
de riesgo. En el panel B se observa que el segundo caso se detecta a los 16 meses de seguimiento y que el grupo de riesgo ha variado en su composición;
en este punto en el tiempo existen 27 sujetos elegibles como controles. Finalmente en el panel C se presenta el resultado final de la definición variable de
los grupos de riesgo, que cambia conforme ocurren y se selecciona a los casos.

FIGURA 3. DISEÑO DE CASOS Y CONTROLES ANIDADO O DE GRUPO DE RIESGO

en general ocurre con poca frecuencia. Sin embar- Cuadro V
go, en ese diseño en particular podría ocurrir que EJEMPLO DE CASOS Y CONTROLES ANIDADOS
un individuo fuera inicialmente seleccionado EN UNA COHORTE

como control y posteriormente como caso. Esta Objetivo
situación no es fuente de error o de sesgo, ya que Evaluar la posible asociación entre infección por Helicobacter pylori y
en los estudios de cohorte un mismo individuo cáncer de estómago en una cohorte de 5 908 hombres japoneses-
estadunidenses de Hawaii
puede contribuir tanto al numerador como al
denominador y esta misma situación se mantiene Periodo de estudio
1967 – 1970
en este tipo de estrategia. El diseño de casos y
controles anidado, o de grupo de riesgo, se Banco de sueros
Alícuotas obtenidas en cada sujeto al inicio del estudio
recomienda para el estudio de enfermedades
poco frecuentes, en cohortes dinámicas en las que Número de casos reportados en 1989
109 casos de cáncer gástrico diagnosticados histopatológicamente 20
la determinación de la exposición y sus cambios años después
en el tiempo, en todos los miembros de la cohorte,
Exposición
resultaría muy costosa (cuadros V y VI).19,20 Presencia de anticuerpos IgG a Helicobacter pylori
• Estudios de caso-caso. Este tipo de diseño es una ma-
Selección de controles
nera científica de cuestionar y responder la pre- Muestreo aleatorio pareado por edad
gunta ¿estuvo el sujeto haciendo algo inusual justo
Resultados
antes del inicio de la enfermedad o evento de es- 94% de prevalencia en casos
tudio? Para responder esta pregunta, se necesita 76% de prevalencia en controles
hacer la comparación entre el mismo individuo, RM= 6.0; IC 95% 2.1 - 17.3
esto es, en este diseño se compara la exposición a Conclusiones
ciertos agentes durante el intervalo en que el even- Infección con H. pylori se asocia estrechamente a un incremento de
riesgo de cáncer gástrico
to no ha ocurrido (periodo de control), con la ex-
posición durante el intervalo en que el evento * Fuente: referencia 19
ocurre (periodo de riesgo). En realidad este tipo
de diseño se puede conceptualizar como un es-
tudio de casos y controles pareado, en donde cada de la exposición, que constituyen la fase de al-
uno de los individuos sirve como su propio con- teración de riesgo en una población, y que es la
trol.21 Pueden existir diversos eventos de expo- diferencia entre el tiempo mínimo transcurrido
sición también conocidos como periodo de efecto antes del impacto o evento y el tiempo máximo



remanente. En esta variante de estudios de casos paración con el periodo control. Asimismo, los
y controles, la longitud del periodo de efecto y su datos también se pueden analizar utilizando uni-
periodo de riesgo puede ser decidida empírica- dades tiempo-persona.
mente. Sin embargo, este periodo es crítico, porque • Estudios de mortalidad proporcional. Los casos son
la sobre o subestimación de la duración puede definidos como aquellas muertes que ocurren de
diluir la posible asociación. Un ejemplo de este tipo una fuente poblacional, mientras que los controles
de diseño22 se presenta en el cuadro VII y figura 4. no son seleccionados directamente de personas
Para el análisis se utiliza el mismo método de un vivas de esta fuente poblacional, sino que son obte-
estudio de casos y controles pareado, pero en lu- nidos de otros tipos de muerte que ocurren en la
gar de caso se utiliza el periodo de riesgo en com- población base. Rothman23 establece que este tipo
de controles son aceptables sólo si la distribución
de la exposición entre los grupos es similar a la
Cuadro VI que presenta la base poblacional. Consecuente-
EJEMPLO DE CASOS Y CONTROLES ANIDADO EN mente, la serie seleccionada como control se de-
UNA COHORTE DINÁMICA berá restringir a las categorías de muerte que no
están relacionadas con la exposición.
Objetivo
Evaluar la relación entre el consumo de estrógenos en la posmeno-
pausia y la incidencia de infarto agudo del miocardio Sesgos

Periodo de estudio El hecho de que casos y controles se seleccionen utili-
1978-1984
zando diferentes esquemas y que la información se
Población fuente
Mujeres entre 50 y 64 años de edad aseguradas por el Grupo de
Cooperación en Salud (Group Health Cooperative, GHC) en Seattle,
Washington. Este grupo provee a todos sus miembros cobertura to-
tal para cualquier evento en salud Cuadro VII
EJEMPLO DE ESTUDIO DE CASO- CASO
Casos
Casos incidentes diagnosticados entre 1978 y 1984 Antecedente
120 mujeres con diagnóstico de infarto agudo del miocardio de pri- La intuición y diversos estudios con limitaciones metodológicas su-
mera vez, incluyendo aquellas fallecidas durante la hospitalización gieren que eventos de máximo estrés y “enojo” preceden inmedia-
tamente al desarrollo de un infarto agudo del miocardio (IAM)
Controles
Mujeres aseguradas durante el periodo de estudio; se selecciona- Material y métodos
ron al azar siete controles por caso entre las mujeres que estuvieron Entrevista a 1 623 sujetos, en promedio cuatro días después de un
aseguradas entre 1978 y 1984 y que utilizaron la farmacia durante el infarto agudo del miocardio
mismo periodo que los casos
Exposición
Exposición 1. Características del evento clínico
El consumo de estrógenos como terapia de remplazo hormonal en la 2. Frecuencia de enojo y estrés durante el año previo
posmenopausia fue establecido en mujeres que lo utilizaron al menos 3. Intensidad del enojo, estrés y otros factores desencadenantes 26 ho-
12 meses en forma continua desde la prescripción médica. La ex- ras antes del IAM
posición se obtuvo de la lista de usuarias de la farmacia 4. “Enojo” fue cuantificada con una escala de estrés (autorreporte de
siete niveles)
Resultados 5. Consumo de aspirina
Consumo de estrógenos conjugados en los casos: 15%
Consumo de estrógenos conjugados en los controles: 18% Diseño
Incidencia de infarto agudo del miocardio en mujeres consumidoras Caso-caso, mediante comparación de la ocurrencia de enojo intenso
de estrógenos conjugados: 6.8 dos horas previas a la ocurrencia del IAM en relación con dos auto-
Incidencia de infarto agudo del miocardio en mujeres no consumido- controles (“self-matched”) pareados
ras de estrógenos conjugados: 9.7
Razón de momios para infarto agudo del miocardio entre consumi- Resultados
doras y no consumidoras de estrógenos conjugados fue: RM 0.7; IC La razón de momios de IAM dos horas después de un episodio de
95% 0.4-1.3 enojo fue: RM=2.3; IC 95% 1.7 - 3.2
Uso regular de aspirina tuvo un menor riesgo (RM=I.4; IC 95%
Conclusiones 0.8-2.6) que los no usuarios (RM 2.9; IC 95%= 2.0 - 4.1; p<0.05)
Los datos sugieren que la terapia de remplazo hormonal con estró-
genos conjugados se asocia en forma inversa con el riesgo de sufrir Conclusiones
infarto agudo del miocardio (estadísticamente no significativa) y es Episodios de máximo estrés y enojo son capaces de desencadenar un
consistente con otros estudios evento de IAM, pero la aspirina puede reducir este riesgo

Fuente: referencia 20 Fuente: referencia 22



a) Dirección de la investigación mos una breve revisión de los sesgos que se presentan
Periodo Periodos con mayor frecuencia en los estudios de casos y con-
Efecto de riesgo de exposición Causa troles.

Sesgos de selección. Puesto que en los estudios de casos
Presentación Cuantificación de uno o y controles se selecciona a los participantes sobre la
del evento múltiples factores de exposición base de la ocurrencia del evento, este tipo de estudio
Presente Pasado epidemiológico es particularmente vulnerable a los
sesgos de selección, por esta razón es recomendable
b) Comparación de exposición en el mismo individuo trabajar con casos incidentes y evitar que la exposición
Presentación Periodo Periodo o variables asociadas a ésta determinen o condicionen
del evento de riesgo de exposición la participación en el estudio, ya sea como caso o como
control. Como ejemplo de este tipo de sesgo se puede
citar el estudio que reportó la asociación entre uso de
estrógenos de remplazo y aumento en la frecuencia
de cáncer endometrial. El sesgo de selección en el men-
Exposición usual o inusual justo En comparación con la
antes de presentar la enfermedad rutina usual individual cionado estudio se originó del hecho de que las mu-
o el evento jeres que recibían estrógenos de remplazo también
estaban sujetas a una vigilancia médica más estrecha,
c) Periodos de exposición
lo que producía que el diagnóstico de cáncer endome-
Periodo Periodo trial se realizara con mayor frecuencia en este grupo,
de riesgo control en comparación con el grupo que no recibía estróge-
nos.24 Como resultado de este sobrediagnóstico en el
grupo que era usuario de estrógenos, se obtuvo una
¿Exposición inusual? selección preferencial de los casos de cáncer endome-
Evento ¿Exposición rutinaria? trial expuestos a hormonales de remplazo, lo que con-
resultado dicionó una sobrestimación de la asociación real entre
la exposición y la enfermedad.
d) Ejemplo: infarto agudo del miocardio y esfuerzo físico intenso
Los estudios de casos y controles que se basan en
Actividad física intensa en una hora periodo en comparación con la mis- poblaciones hospitalarias, pueden también estar suje-
ma hora periodo del día previo a la presentación del evento tos a sesgos de selección con relativa frecuencia. Esto
¿Actividad física intensa?
ocurre cuando se selecciona como control otro grupo
1 hora 1 hora de padecimientos. Si la exposición en estudio se en-
}

IAM cuentra asociada con el grupo de padecimientos se-
}

(Infarto agudo
del miocardio)
leccionado para el grupo control siempre existirá la
9 p.m. 9 p.m. posibilidad de incurrir en sesgos de selección. Por
Enero 1 Diciembre 31 ejemplo, si analizáramos la relación entre el consumo
de alcohol y el riesgo de enfermedad coronaria en un
FIGURA 4. DISEÑO CASO- CASO (“CASE-CROSSOVER”)
estudio, en el que los casos fueran sujetos que ingre-
san al servicio de urgencia por enfermedad coronaria,
y los controles, sujetos que ingresan al mismo servicio,
pero por trauma agudo, se podría presentar un sesgo
obtenga en la mayoría de las veces de forma retrospec- de selección. Este podría ocurrir si el consumo de al-
tiva, es decir, una vez que ocurrió el evento, hace que cohol fuera un factor que estuviera relacionado con la
este tipo de estudios sean más vulnerables al efecto de ocurrencia de trauma agudo. Esta asociación condicio-
diferentes sesgos. La característica que diferencia a los naría una sobreselección de sujetos expuestos al al-
sesgos de los errores aleatorios es que los primeros se cohol en el grupo control, ocasionando una diferencia
refieren a errores que ocurren de diferente manera espuria entre casos y controles.
entre los casos y los controles, lo que hace imposible Otra fuente de sesgo de selección puede ser la no
distinguir entre diferencias reales que pudieran ser respuesta en alguno de los grupos. Cuando la tasa de
atribuidas a la exposición y diferencias espurias, atri- no respuesta es diferente entre casos y controles y,
buibles a errores metodológicos. En esta sección hare- además, ésta difiere entre expuestos y no expuestos,



se puede introducir un sesgo. En estudios donde los cial entre ambos grupos, lo que podría introducir
casos son obtenidos de fuentes hospitalarias, las con- un sesgo de información conocido en la literatura
diciones de invitación y convencimiento son más fa- como sesgo de recordatorio. En este ejemplo en par-
vorables y se logran mejores tasas de respuesta de las ticular, es probable que la asociación entre la expo-
que generalmente se logran para el grupo control; sin sición y el evento esté sobrestimada, debido al mayor
embargo, esta tasa diferencial de participación para grado de error que existe en la determinación de la
casos y controles será una fuente de sesgo, siempre exposición entre los controles.
y cuando las tasas de participación para sujetos ex- Otro de los sesgos potenciales surge cuando los
puestos y no expuestos sean diferenciales. Este tipo de entrevistadores conocen la condición de caso y con-
sesgo se puede introducir cuando el personal de cam- trol, lo que puede conducir a que la entrevista se reali-
po conoce la hipótesis en estudio y realiza un esfuerzo ce de manera diferencial entre los grupos. Por ejemplo,
mayor para lograr la participación de casos o controles un entrevistador mal estandarizado podría inducir
con la exposición de interés. respuestas positivas sobre la exposición preferencial-
Otro tipo de sesgo de selección es el que se puede mente en el grupo de casos, aquí el sesgo de informa-
introducir al estudiar casos prevalentes. Los casos pre- ción es introducido por el entrevistador.
valentes representan los sujetos con la enfermedad en Otro de los sesgos de información puede ocurrir
estudio, que sobrevivieron hasta el momento en que al clasificar a los individuos como expuesto o no ex-
se inicia la investigación y, en general, en este grupo puesto, utilizando información sobre su condición de
hay alta proporción de sujetos que cursaron con la for- caso o control. Esto suele ocurrir durante la medi-
ma más benigna de la enfermedad. Si la exposición ción de la exposición basada en exámenes médicos, o
estuviese asociada no sólo con la ocurrencia de la en- en resultados de exámenes de laboratorio. La defini-
fermedad, sino también con la sobrevida, el uso de ción de exposición se debe sujetar a criterios estrictos
casos prevalentes podría conducir a conclusiones erró- y estandarizados, definidos a priori y las decisiones o
neas sobre la relación entre exposición y enfermedad. revisiones siempre deben llevarse a cabo sin el cono-
cimiento de la condición de caso o control. Esto último
Sesgos de información. Los estudios de casos y controles se podrá lograr siempre que el laboratorio que deter-
están propensos a sesgos que se introducen en el mina la exposición se mantenga ciego o enmascarado
proceso de medición de la exposición, porque ésta se a la información sobre la condición del evento.
mide en forma retrospectiva, después del inicio de la
enfermedad o del evento en estudio, esto es: a) la exis- Análisis e interpretación
tencia del evento puede tener un efecto directo sobre
la exposición (causalidad inversa); b) la existencia del A diferencia de los estudios de cohorte, donde se puede
resultado afecta la calidad de la medición, y c) la exis- calcular la razón de riesgos y la razón de tasas de inci-
tencia del resultado afecta la determinación o registro dencia, en los estudios de casos y controles no se puede
de la exposición. estimar directamente la incidencia de la enfermedad
en sujetos expuestos y no expuestos, debido primor-
La información en los estudios de casos y contro- dialmente a que los individuos son seleccionados con
les frecuentemente es obtenida por medio de cues- base en la presencia o ausencia del evento de estudio y
tionarios aplicados por entrevistadores, o mediante no por el estatus de exposición (una excepción son los
otra fuente como pueden ser los registros médicos; estudios anidados y de caso-cohorte), donde podrá esti-
por lo tanto, es frecuente que las personas tengan marse la incidencia, si se conocen las fracciones mues-
problemas para recordar la información exacta so- trales de exposición tanto en los casos como en los
bre alguna exposición pasada. Sin embargo, es im- controles. Por esta razón, un buen estimador para
portante minimizar estas diferencias entre los casos medir la asociación entre una exposición y una enfer-
y los controles. Por ejemplo, es probable que una medad, es la razón de momios (también llamada por
mujer que tuvo un hijo con algún defecto congénito, diversos autores: razón de ventajas, de productos cru-
y que es estudiada como caso, trate y haga un esfuer- zados, de suertes, de oportunidad relativa, entre otras).
zo por recordar cualquier exposición durante el em- A continuación se presentan consideraciones bá-
barazo. En comparación, una mujer que tuvo un niño sicas del análisis de casos y controles, así como de sus
sano y que es estudiada como control, no tendrá la diferentes modalidades.
misma motivación para recordar, y es probable que
consigne una información con un grado mayor de Análisis sin pareamiento. Se basa en la tabla tradicional
inexactitud. En este ejemplo, la respuesta es diferen- de 2 x 2: es indispensable recordar que se parte de que



el evento ya ocurrió y que se medirá el antecedente Cuadro VIII
de exposición. Se puede entonces calcular los mo- ANÁLISIS CLÁSICO DE UN ESTUDIO

mios de exposición tanto en los casos como en los con- DE CASOS Y CONTROLES NO PAREADO

troles, esto es, comparar la posibilidad de ocurrencia PARA EVALUAR RAZÓN DE MOMIOS

de un evento con la posibilidad de que no ocurra bajo Exposición
las mismas condiciones, y se expresa de la siguiente Sí No Total
manera:
Casos a b nl
Controles c d n0
Momios de exposición en el grupo de los casos: a / b Total ml m0 N
Momios de exposición en el grupo de los controles: c / d
Casos: sujetos que desarrollaron el evento (enfermedad)
Controles: sujetos que no desarrollaron el evento
Comparando los momios de ocurrencia del
evento de los expuestos y los no expuestos obtene- Resultado
Prevalencia de exposición en los casos: a / n1
mos la razón de momios: Prevalencia de exposición en los controles: c / n0
Momios de exposición en los casos: a/b
momios de exposición en los casos a/b a * d Momios de exposición en los controles: c/d
RM= = = Razón de momios (RM): a*d / b*c
momios de exposición en los controles c/d b * c IC 95%: ln(RM) ± 1.96 * DE
e
La interpretación de los resultados es la siguiente: Desviación estándar (DE): 1/a+1/b+1/c+1/d
Riesgo atribuible poblacional (Rap): a/n1(RM – 1) / RM
si la RM es igual a uno, la exposición no está asociada Riesgo atribuible en los expuestos (Rae): RM –1 / RM
con el evento o enfermedad; si la RM es menor de
uno, la exposición está asociada de manera inversa con Categoría de referencia
a: sujetos que desarrollaron el evento y estaban expuestos
el evento, esto es, la exposición disminuye la posibili- b: sujetos que desarrollaron el evento y que no estaban expuestos
dad de desarrollar el evento; si la RM es mayor de uno, c: sujetos que no desarrollaron el evento y estaban expuestos
la exposición se encuentra asociada positivamente d: sujetos que no desarrollaron el evento y no estaban expuestos
ml: total de sujetos expuestos
con el evento, lo que quiere decir que la exposición m0: total de sujetos no expuestos
aumenta la posibilidad de desarrollar el evento. nl : total de casos
Para cuantificar la precisión de la asociación se n0: total de controles
N: total de la población en estudio
realiza el cálculo de los intervalos de confianza, nor-
malmente estimados para un nivel de confianza del ln: logaritmo natural
95%, como se observa en el cuadro VIII; esto es, si se
repitiera el mismo estudio n veces, bajo las mismas
suposiciones estadísticas, en 95% de los casos el esti-
mador puntual de la RM estará contenido dentro de es una prevalencia de obesidad de 41% y 26%, respec-
los límites estimados. tivamente. Al evaluar la relación entre la obesidad y el
Cuando la RM tiene valor por arriba del valor nulo cáncer endometrial se encuentra una asociación positi-
(uno) y los intervalos de confianza no abarcan dicho va: el riesgo de padecer cáncer endometrial es 1.98 ve-
valor, se puede calcular el impacto de la exposición ces mayor en las mujeres con IMC >30 (con obesidad),
mediante el riesgo atribuible (llamado también frac- comparado con mujeres que tienen un IMC ≤30 (sin
ción etiológica, fracción atribuible). En otras pala- obesidad), la cual es significativa, ya que los IC 95%
bras, la proporción de la enfermedad que se evitaría no abarcan el valor nulo, teniendo una variabilidad de
si se lograra erradicar la exposición. Consideremos esta asociación 1.24 veces mayor, o tan grande como
como ejemplo un estudio de casos y controles realiza- 3.16 veces mayor.
do en la ciudad de México para evaluar la asociación Puesto que la asociación es positiva y estadísti-
entre la obesidad y el cáncer de endometrio;25 84 camente significativa, se puede evaluar el impacto de
casos confirmados histopatológicamente fueron com- la obesidad sobre el cáncer de endometrio. En este
parados con 626 controles, seleccionados aleatoria- caso, el riesgo atribuible en la población es 0.21; en
mente de la misma fuente de obtención de los casos. otras palabras, la obesidad en la población general,
Para efecto de este ejercicio, la obesidad se definió como es responsable de 21% de los casos de cáncer de en-
índice de masa corporal (IMC) mayor de 30 puntos dometrio.
(cuadro IX).
La obesidad se presentó en 35 mujeres en el grupo Análisis con pareamiento individual. Cuando el diseño
de los casos y en 166 en el grupo control. El resultado de los estudios de casos y controles contempla un pa-



Cuadro IX Cuadro X
CÁLCULO DE LA RAZÓN DE MOMIOS ANÁLISIS DE UN ESTUDIO DE CASOS
PARA EVALUAR EL RIESGO DE CÁNCER ENDOMETRIAL Y CONTROLES PAREADO INDIVIDUALMENTE
CON RELACIÓN A OBESIDAD PARA EVALUAR RAZÓN DE MOMIOS

Indice de masa corporal Controles
Expuestos No expuestos Expuestos No expuestos Total
>30 ≤30 Total
Expuestos a b a+b
Casos 35 49 84 Casos No expuestos c d c+d
Controles 166 460 626 Total a+c b+d n=a+b+c+d
Total 201 509 710
Casos
Hipótesis Sujetos que desarrollaron el evento (enfermedad)
La obesidad (índice de masa corporal, IMC, >30) es un factor de riesgo Controles
para cáncer endometrial Sujetos que no desarrollaron el evento

Diseño Resultados
Un grupo de mujeres con edades entre 22 y 79 años con cáncer en- Razón de momios pareada: RMp= b / c
dometrial se compara con un grupo de mujeres sin la enfermedad. To-
das las mujeres fueron categorizadas con obesidad de acuerdo con el
IMC: obesidad, IMC>30; sin obesidad, IMC≤30
IC 95%:
e ln(b/c) ± 1.96 (1/b + 1/c)

Categoría de referencia
Resultados a: parejas con caso expuesto y control expuesto
Prevalencia de obesidad en los casos: 35 / 84 = 0.41 b: parejas con caso expuesto y control no expuesto
Prevalencia de obesidad en los controles: 166 / 626 = 0.26 c: parejas con caso no expuesto y control expuesto
Momios del grupo de los casos: 35 / 49 = 0.71 d: parejas con caso no expuesto y control no expuesto
Momios del grupo de los controles: 166 / 460= 0.36 a + c: total de parejas con controles expuestos
Razón de momios (RM): 35* 460 / 49 * 166= 1.98 b + d: total de parejas con controles no expuestos
IC 95% para la razón de momios: ln1.98±1.96 * 0.2391= 1.24 – 3.16 a + b: total de parejas con casos expuestos
e c + d: total de parejas con casos no expuestos
Desviación estándar (DE): 1/35+1/49+1/166+1/460=0.2391 n: total de parejas en el estudio

Riesgo atribuible poblacional (Rap): 35/84 *1.98- 1 / 1.98= 0.21
Riesgo atribuible en los expuestos (Rae): 1.98-1 / 1.98= 0.49

Fuente: referencia 25

casos de cáncer de ovario no epitelial confirmado his-
topatológicamente, y 84 controles sin la enfermedad,
reamiento individual por algún factor de confusión, el pareados individualmente por edad, seleccionados
análisis tiene particularidades diferentes al de los es- aleatoriamente de la fuente de la cual fueron obte-
tudios tradicionales de casos y controles. La tabla de nidos los casos.26 La exposición estudiada fue la pa-
2 x 2 adquiere una connotación diferente. Dada esta ridad (por lo menos un parto a término), y como no
condición, la razón de momios pareada (RMp) se pue- expuestas aquellas mujeres que nunca habían tenido
de calcular tomando en consideración las parejas con un parto a término.
casos expuestos y controles no expuestos y dividirlos Las parejas formadas por caso y control expuesto
entre las parejas con casos no expuestos y controles ex- (concordantes), sumaron 30 (celda a); y las parejas
puestos (b/c), es decir, se utilizan únicamente las pa- formadas por caso y control no expuestos (concor-
rejas discordantes en cuanto a la exposición. Distinga dantes), sumaron 24 (celda d); éstas se excluyen para
que aunque la notación en la tabla es la misma que los el cálculo, y se utilizan exclusivamente las parejas dis-
estudios no pareados (a, b, c, d), el contenido de cada cordantes por lo que se obtiene una RMp= 0.25. Esto
celda difiere debido a que se estudian parejas. Este quiere decir que la paridad se encuentra asociada de
cálculo de la RMp considera solamente a pares discor- manera inversa al cáncer de ovario no epitelial, inter-
dantes y se explica por el hecho de que los pares en pretándose como que las mujeres que tuvieron al
los que caso y control estuvieron expuestos, o en los menos un parto a término, tienen un riesgo cuatro veces
que ambos no estuvieron expuestos, no contribuyen menor de padecer cáncer ovárico no epitelial, al com-
con información acerca de la posible asociación entre pararlas con aquellas mujeres que nunca tuvieron un
la exposición y la enfermedad (cuadro X). parto a término (el valor resulta de invertir la RMp
solamente para facilitar la interpretación: 1/0.25= 4;
Consideremos como ejemplo un estudio de casos por lo tanto, la interpretación se realiza con base en el
y controles realizado en la ciudad de México, con 28 cambio en la exposición).


Los intervalos de confianza al no abarcar el valor valiosa de registros o estudios donde no hay deno-
nulo, hacen que la asociación sea significativa (RMp= minadores.27 Esta se puede calcular, por ejemplo, al
0.25; IC 95%= 0.10 – 0.61) (cuadro XI). estimar el riesgo de morir por un tipo de cáncer (ca-
sos) en relación con otros tipos de cáncer (controles),
Análisis de mortalidad proporcional. Una variante de en un grupo expuesto de la población comparado con
diseños de casos y controles son los estudios de un grupo no expuesto de la misma población. Tal como
mortalidad proporcional. En este caso se utiliza la se mostró previamente, la razón de momios sería en
información de registros o censos sobre causas de este caso un buen estimador de la razón de tasas de
mortalidad por alguna enfermedad, por ejemplo, de incidencia.
cáncer; sin embargo, los mismos registros no permiten
obtener información completa sobre una caracterís- Conclusiones
tica que puede ser la de interés para el estudio (deno-
minadores) o puede faltar información sobre los datos En este artículo se han descrito las diversas alterna-
de los casos (numeradores). En tal situación, princi- tivas y variantes de los diseños de casos y controles,
palmente cuando no se cuenta con información acerca cuya elección depende del tipo de información dis-
de los denominadores, la opción más apropiada es ponible y del conocimiento metodológico y analítico,
realizar un estudio de mortalidad proporcional, don- así como de la imaginación e intuición del investiga-
de el cálculo de la razón de momios de la mortalidad dor para plantear un diseño de estudio y dar una res-
proporcional (RMmp) puede otorgar información puesta válida a la pregunta de la investigación. A este
respecto es necesario destacar que si las variables en
estudio son dependientes del tiempo, los diseños de
Cuadro XI estudio anidados pueden resultar ideales. Por el con-
CÁLCULO DE LA RAZÓN DE MOMIOS PAREADA trario, si se requiere estudiar múltiples enfermedades
PARA EVALUAR EL RIESGO DE CÁNCER DE OVARIO con el mismo grupo de comparación, se puede utilizar
NO EPITELIAL CON RELACIÓN A PARIDAD un estudio de caso-cohorte. Adicionalmente, cuando
Controles
se tiene la posibilidad de evaluar una exposición de
Paridad Sin paridad Total riesgo inusual previa a un evento de estudio, se puede
utilizar un estudio de caso-caso; o cuando se dispone
Paridad 30 6 36 de registros poblacionales de enfermedad podrían ser
Casos Sin paridad 24 24 48
Total 54 30 84 eficientes los estudios de mortalidad proporcional.
Finalmente, podemos mencionar que los estudios
Hipótesis de casos y controles, igual que otros estudios observa-
La paridad es un factor de riesgo para el cáncer de ovario de origen
no epitelial cionales, están sujetos a la acción de diferentes sesgos,
Diseño por lo que no tienen como principal objetivo el de ge-
Un grupo de mujeres con cáncer de ovario no epitelial es comparado neralizar sus hallazgos, sino el de apoyar relaciones
con un grupo de mujeres sin cáncer, se parearon individualmente por
edad tres controles por cada caso. Todas las mujeres son categoriza- causa efecto, que tendrán que ser verificadas mediante
das con paridad, cuando habían tenido por lo menos un parto a térmi- estudios analíticos con un mayor poder en la escala de
no, y sin paridad cuando nunca lo habían tenido causalidad.

Resultados
Razón de momios pareada: (RMp): 6 / 24 = 0.25
IC 95%:
eln0.25 ± 1.96 0.208 = 0.10 – 0.61

Categoría de referencia
a: parejas con caso expuesto y control expuesto= 30 Referencias
b: parejas con caso expuesto y control no expuesto= 6
c: parejas con caso no expuesto y control expuesto= 24
d: parejas con caso no expuesto y control no expuesto= 24 1. Breslow NE, Day NE. Statistical methods in cancer research. The design
a + c: total de parejas con controles expuestos= 54 and analysis of cohort studies. Vol. II. Lyon, Francia: International Agency
b + d: total de parejas con controles no expuestos= 30 for Research on Cancer, 1994.
a + b: total de parejas con casos expuestos= 36 2. Snow J. On the mode of communication of cholera. Churchill 1855. En:
c + d: total de parejas con casos no expuestos= 48 Snow on cholera, Commonwealth Fund 1936, reimpresión en Hafner Press,
n: total de parejas en el estudio= 84
1965.
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ACTUALIZACIONES Lazcano-Ponce E y col.

Estudios de cohorte.
Metodología, sesgos y aplicación
Eduardo Lazcano-Ponce, Dr. en C.,(1) Esteve Fernández, Dr. en C.,(2)
Eduardo Salazar-Martínez, Dr. en C.,(1) Mauricio Hernández-Avila, Dr. en C. (1)

cohorte

Del latín cohors, cohortis: séquito, agrupación. Entre los romanos, cuerpo de infantería
que comúnmente constaba de 500 hombres, y era la décima parte de una legión.
Por lo general, los veteranos ocupaban la primera y última fila de la cohorte.
Puede provenir del verbo latino cohortari, arengar, toda vez que la fuerza de la cohorte se ajustó generalmente
al número de hombres que podían escuchar juntos la voz del jefe que les dirigía la palabra

L aescaracterística quede estudio seestudiosde acuerdo
que los sujetos
define a los
eligen
de cohorte bargo, el término correcto para referirse a este diseño
es de estudios de cohorte.
con la exposición de interés; en su concepción más Los estudios de cohorte se han utilizado de manera
simple se selecciona a un grupo expuesto y a un grupo clásica para determinar la ocurrencia de un evento es-
no-expuesto y ambos se siguen en el tiempo para com- pecífico en un grupo de individuos inicialmente libres
parar la ocurrencia de algún evento de interés. Los es- del evento o enfermedad en estudio. Es decir, toda la
tudios de cohorte prospectivos son semejantes a los población en estudio se sigue a través del tiempo y se
ensayos clínicos aleatorizados en el sentido de que compara la incidencia del evento de estudio en indivi-
los sujetos de estudio se siguen en el curso de la expo- duos expuestos con la de los no-expuestos. El segui-
sición hasta la aparición del evento que interesa, pero miento de la población en estudio se continúa hasta que
a diferencia del ensayo clínico aleatorizado, donde el ocurre una de los siguientes condiciones: a) se manifiesta
investigador asigna la exposición, en los estudios de el evento de estudio (en razón de salud o enfermedad),
cohorte el investigador observa a los sujetos después cuando ocurre esta condición el individuo deja de con-
de ocurrida la exposición. tribuir a la cohorte pero puede reingresar si se trata de
Anteriormente, los estudios de cohorte eran refe- un evento recurrente o que puede ocurrir varias veces;
ridos como longitudinales, porque los sujetos eran b) los sujetos de estudio mueren; c) los sujetos se pierden
seguidos con al menos dos mediciones a través del durante el seguimiento, o d) el estudio termina.
tiempo; también eran conocidos como prospectivos,
que implican la dirección hacia el futuro en la cual eran Clasificación de los estudios de cohorte
seguidos los sujetos; o de incidencia, porque se relacio-
nan con la medida básica de los nuevos casos del evento Dependiendo de la relación temporal del inicio del es-
de estudio a lo largo del tiempo. Actualmente, sin em- tudio respecto a la ocurrencia del evento, los estu-

(1) Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos, México.
(2) Departamento de Salud Pública, Universidad de Barcelona. Barcelona, España.

Solicitud de sobretiros: Dr. Eduardo César Lazcano Ponce. Centro de Investigación en Salud Poblacional,
Instituto Nacional de Salud Pública. Avenida Universidad 655, colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México.
Correo electrónico: elazcano@insp3.insp.mx

230 salud pública de méxico / vol.42, no.3, mayo-junio de 2000

Estudios de cohorte ACTUALIZACIONES

dios de cohorte se han clasificado como: prospectivos, Diseño de estudio
y retrospectivos (o históricos). Los estudios de cohorte
histórica reconstruyen la experiencia de la cohorte en En un estudio de cohorte se recluta a un grupo de in-
el tiempo, por esta razón dependen de la disponibi- dividuos, ninguno de los cuales manifiesta en ese mo-
lidad de registros para establecer exposición y resul- mento el evento de estudio, pero todos los integrantes
tado. Una aplicación frecuente de una cohorte histórica están en riesgo de padecer o presentar dicho evento.
son los estudios de exposición ocupacional, donde se Para su inclusión en el estudio los individuos de la co-
reconstruye la exposición y frecuencia de eventos en horte son clasificados de acuerdo con las caracterís-
un grupo ocupacional o empresa durante un periodo ticas (factores de riesgo) que podrían guardar relación
determinado. La validez del estudio dependerá en gran con el resultado. Posteriormente, estos individuos
medida de la calidad de los registros utilizados. En son observados a lo largo del tiempo para cuantificar
contraste, en las cohortes prospectivas es el investiga- cuáles de ellos manifiestan el resultado.
dor quien documenta la ocurrencia del evento en tiem- Los dos grupos de comparación (expuestos y no-
po venidero en la población en estudio, por lo que la expuestos) pueden ser seleccionados de poblaciones di-
exposición y resultado se valoran de manera con- ferentes; sin embargo, la inferencia causal (la validez
currente, y la calidad de las mediciones puede ser del estudio) depende del supuesto de que ambos gru-
controlada por los investigadores. pos son comparables respecto a otros factores asocia-
Con relación al tipo de población, las cohortes dos con la exposición o evento de interés. La principal
construidas pueden ser fijas, también llamadas ce- ventaja metodológica de un diseño de cohorte es que
rradas, y dinámicas (figura 1). Cerradas o fijas son las los niveles del factor de estudio son observados a través
cohortes que por diseño de estudio no consideran la del periodo de seguimiento antes de que la enfermedad
inclusión de población en estudio mas allá del perio- o evento de interés sea detectado. Consecuentemente,
do de reclutamiento fijado por los investigadores, por el investigador puede razonablemente postular la hi-
ejemplo: estudiantes de la Escuela de Salud Pública de pótesis de que la causa precede la ocurrencia de la en-
México, generación 1945. fermedad y que el estatus de enfermedad no influyó
Dinámicas son aquellas cohortes que consideran diferencialmente en la selección de sujetos o en la deter-
la entrada y salida de nuevos sujetos de estudio du- minación de la exposición. Los estudios de cohorte
rante la fase de seguimiento, por lo que el número de tienen ciertas ventajas y desventajas respecto a otro tipo
miembros puede variar a través del tiempo. Los par- de estudios epidemiológicos (cuadro I), pero en general
ticipantes entran o salen de la cohorte cuando cumplen son menos susceptibles de sesgos de selección como se
criterios de elegibilidad, incorporando la aportación describe más adelante.
años-persona desde el momento de inclusión en el es- Como puede observarse en la figura 2, en un es-
tudio; frecuentemente están definidos por unidades tudio de cohorte la información acerca del factor de ex-
geográficas y grupos poblacionales, por ejemplo: po- posición o de estudio es conocida para todos los sujetos
blación asegurada por el Instituto Mexicano del Se- al inicio del periodo de seguimiento. La población en
guro Social, durante el periodo de 1995 a 2000. riesgo de desarrollar el evento es seguida por un perio-

A B
inicio del estudio ingreso de inicio del estudio
población blanco participantes población blanco ingreso de
participantes
no periodo de reclutamiento
expuesta expuesta
no
expuesta expuesta

término del estudio término del estudio cohorte cerrada
cohorte dinámica cohorte fija

FIGURA 1. CLASIFICACIÓN DE ESTUDIOS DE COHORTE

salud pública de méxico / vol.42, no.3, mayo-junio de 2000 231


Cuadro I Selección de la cohorte
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS DE COHORTE

Ventajas Antes de que pueda identificarse a las personas ex-
• Es el único método para establecer directamente la incidencia puestas es necesario definir explícitamente los niveles
• La exposición puede determinarse sin el sesgo que se produciría y duración mínima de la exposición. Adicionalmente,
si ya se conociera el resultado; es decir, existe una clara secuencia
temporal de exposición y enfermedad en el estudio pueden fijarse criterios de elegibilidad,
• Brindan la oportunidad para estudiar exposiciones poco frecuentes pero lo más importante es que los sujetos estén libres
• Permiten evaluar resultados múltiples (riesgos y beneficios) que al menos momentáneamente del evento de estudio.
podrían estar relacionados con una exposición
• La incidencia de la enfermedad puede determinarse para los gru- En estudios de cohorte se puede contar con más
pos de expuestos y no-expuestos de un grupo de exposición. La decisión de incluir o
• No es necesario dejar de tratar a un grupo, como sucede con el excluir a determinados sujetos de la población de es-
ensayo clínico aleatorizado
tudio dependerá de la exposición y del resultado que
Desventajas interesa, así como de la medida en que se influye so-
• Pueden ser muy costosos y requerir mucho tiempo, particular- bre la heterogeneidad al restringir la admisión a cier-
mente cuando se realizan de manera prospectiva
• El seguimiento puede ser difícil y las pérdidas durante ese perio- tos grupos.
do pueden influir sobre los resultados del estudio La exposición y las covariables en estudio pueden
• Los cambios de la exposición en el tiempo y los criterios de diag- ser dependientes del tiempo, por lo que es necesario
nóstico pueden afectar a la clasificación de los individuos
• Las pérdidas en el seguimiento pueden introducir sesgos de se- considerar los factores por los cuales el nivel de ex-
lección posición varía con el tiempo, así como variación de
• Se puede introducir sesgos de información, si la identificación de tasas y la posibilidad de que los confusores y modifica-
la enfermedad puede estar influenciada por el conocimiento del
estado de exposición del sujeto dores de efecto varíen en el tiempo. En las exposicio-
• No son útiles para enfermedades poco frecuentes porque se nes fijas los factores no cambian a través del tiempo,
necesitaría un gran número de sujetos tal es el caso del sexo y el lugar de nacimiento, entre
• Durante mucho tiempo no se dispone de resultados
• Evalúan la relación entre evento del estudio y la exposición a sólo otros.
un número relativamente pequeño de factores cuantificados al Existen otras múltiples aplicaciones en que pueden
inicio del estudio utilizarse los estudios de cohorte, como puede ob-
servarse en el cuadro II, de acuerdo con su dimensión
tiempo. Entre ellos la edad que es un determinante de
incidencia; el tiempo calendario, donde los antece-
do de tiempo determinado mediante nuevos exámenes dentes y exposición pueden variar con el tiempo; el
o cuantificando su periodo de supervivencia, hasta que seguimiento propiamente dicho que puede ser un ín-
el evento de estudio o muerte sean identificadas. dice de exposición. Asimismo, la duración de la expo-

Sin el evento de estudio Exposición a un factor de riesgo Dimensión tiempo Evento resultado

C
ED
N EC
ED
C
ED
EC
ED

Seguimiento

N= población de estudio C o D= no casos
C= casos prevalentes E= población expuesta
D= casos incidentes E= población no-expuesta
= por lo menos dos mediciones en el tiempo

FIGURA 2. D ISEÑO CLÁSICO DE UN ESTUDIO DE COHORTE



sición refleja un índice de exposición acumulada. El de enfermedad). En ambos casos, al observar el even-
tiempo transcurrido desde la exposición útil al evento to en cada unidad de análisis el seguimiento termina;
es también referido como latencia y, finalmente, el tiem- b) eventos múltiples o raros (enfermedades recurren-
po desde el final de la exposición puede reflejar de- tes, sintomatología o eventos fisiológicos). Al presentar
clinación en el riesgo. el evento el individuo deja de estar en riesgo por lo
Los sujetos no-expuestos han de ser similares a que ya no cumple con el criterio de permanencia en la
los expuestos en todos sus aspectos excepto en que no cohorte. Se puede reiniciar el seguimiento cuando se
han estado sometidos a la exposición que se estudia. restablece el riesgo, es decir, cuando hay curación y el
La captación de los sujetos no-expuestos debe ser la individuo vuelve a estar en riesgo de presentar el even-
misma que se aplicó a los sujetos expuestos. Deben te- to; c) modificación de medida eje (función broncopleu-
ner, además, el mismo riesgo potencial de presentar el ral en el tiempo, modificación de la función pulmonar
evento de estudio, y tener las mismas oportunidades hacia un aumento o disminución; crecimiento), que son
que los expuestos de ser diagnosticados del evento re- evaluados mediante tasa de cambio, y d) marcadores
sultado en estudio. intermedios del evento (cuenta de apolipoproteínas A
Las opciones utilizadas para la conformación de y B como marcadores de predisposición a enfermedad
las cohortes varían según la exposición que es objeto cardiovascular).
de estudio. Así, por ejemplo, el estudio de la dieta o El periodo de seguimiento puede abarcar años,
estilos de vida se ha estudiado en cohortes confor- meses, semanas o días, dependiendo de la frecuencia
madas con muestras de la población general, mientras del evento estudiado. Dos momentos definen el perio-
que exposiciones poco frecuentes se han estudiado en do de seguimiento: el examen inicial (medición basal)
cohortes ocupacionales. y el final del seguimiento. El inicio del seguimiento
depende del tipo de cohorte: si es cerrada o dinámica,
Medición de evento resultado ya que en el caso de esta última, el inicio del seguimien-
y seguimiento to se define para cada participante a través de un largo
periodo de tiempo. El seguimiento, dependiendo del
Los eventos de estudio pueden ser: a) evento simple evento de interés, puede ser activo o pasivo. Activo es
(fijo en el tiempo) o evento raro (muerte o incidencia aquel en el que se utilizan contactos repetidos por di-
versos medios; nueva entrevista y obtención de
Cuadro II muestras, cuestionarios autoaplicables o llamadas te-
OBJETIVOS DE LOS ESTUDIOS DE COHORTE lefónicas. El seguimiento pasivo es el que se realiza
mediante búsqueda sistemática de sistemas de in-
Características Evaluar Ejemplo formación en registros prestablecidos (registros de
en común el efecto de:
cáncer, hospitalarios, registro civil, entre otros).
Edad Edad Esperanza de vida de los indi-
viduos de 70 años (con inde- Pérdidas en el seguimiento
pendencia de cuándo
nacieron)
Las pérdidas en el seguimiento pueden originarse prin-
Fecha de Cohorte Tasa de cáncer cervical para cipalmente por tres razones: a) abandono del estudio,
nacimiento mujeres nacidas en 1910
b) muerte por otra causa al evento de interés, y c) pér-
Exposición Factor de riesgo Cáncer de pulmón en indi- didas, llamadas “administrativas”, originadas por la
viduos que fuman terminación temprana del estudio por razones ajenas
Enfermedad Pronóstico Tasa de supervivencia de mu- a las que se plantearon originalmente (ejemplo: ago-
jeres con cáncer cervical tamiento de la fuente de financiamiento).
Cuantificar las causas que producen pérdidas en
Intervención Prevención Disminución de la incidencia
preventiva de cáncer de hígado después el seguimiento es importante para evaluar la validez
de la vacunación vs. hepati- del estudio.
tis B

Intervención Tratamiento Supervivencia similar para mu- Análisis estadístico
terapéutica jeres con cáncer de ovario
epitelial unilateral, a las que se La base del análisis de un estudio de cohorte es la eva-
les practicó cirugía conser-
vadora para mantener su fer- luación de la ocurrencia de un evento (en términos de
tilidad salud o enfermedad) resultante del seguimiento en el
tiempo, como consecuencia de haber estado expuesto



o no (grupos de comparación) a una determinada ex- Cuadro III
posición (factor de riesgo). Esto es, el investigador se- ANÁLISIS DE UN ESTUDIO DE COHORTE PARA EVALUAR

lecciona un grupo de sujetos expuestos y otro grupo RAZÓN DE RIESGOS

de sujetos no-expuestos y los sigue en el tiempo para Exposición
comparar la incidencia de algún evento (incidencia de Sí No
la enfermedad, o según sea el caso, tasa de muerte de la
Evento Sí a b
enfermedad). Es indispensable considerar que para No c d
poder analizar adecuadamente un estudio de cohorte Total m1 m0
se necesitará información sobre la fecha de inicio, fecha
Incidencia en el grupo de expuestos (m1 ) = a / (a + c)
en que ocurran los eventos y de terminación del estu- Incidencia en el grupo de no-expuestos (m0 ) = b / (b + d)
dio, así como la información completa de los datos de Razón de incidencia acumulada = m1 / m0
los sujetos participantes, la escala de medición y el mo- Diferencia de incidencia acumulada* = m1 - m0
tivo de terminación del seguimiento (pérdida, muerte * Si la exposición es protectora, la diferencia de riesgos debe calcularse
u ocurrencia del evento en estudio. como m0 – m1
Cuando existe una asociación positiva entre la
donde: a= Sujetos con la exposición que desarrollaron el evento
exposición y el evento se esperaría que la proporción b= Sujetos sin la exposición que desarrollaron el evento
del grupo expuesto que desarrolló la enfermedad sea c= Sujetos con la exposición que no desarrollaron el evento
mayor que la proporción del grupo no-expuesto que d= Sujetos sin la exposición que no desarrollaron el evento
m 1= Total de sujetos expuestos
también presentó el evento (incidencia del grupo ex- m 0= Total de sujetos no-expuestos
puesto vs. incidencia del grupo no-expuesto). Partien-
do de un grupo expuesto donde “a” sujetos desarrollan
el evento y “c” sujetos no desarrollan el evento, tene-
mos entonces, que la incidencia de la enfermedad en-
tre los expuestos es: a /a + c. De la misma manera, en al ser comparados con los sujetos con estado nutricional
el grupo de sujetos no-expuestos, “b” y “d”, el evento normal (cuadro IV).
ocurre en “b” sujetos, pero no en “d” sujetos, tenemos
entonces, que la incidencia de la enfermedad entre los Razón de tasas de incidencia
no-expuestos es: b / b + d (cuadro III).
Para calcular la razón de incidencia acumulada Cuando el estudio presenta pérdidas en el seguimien-
(RIA) se estima la incidencia del grupo expuesto entre to (abandono, cambio de domicilio, muerte por causa
la incidencia del grupo no-expuesto: diferente al evento del estudio, finalización del estu-
dio por llegada al tiempo establecido por el protocolo
a/a+c
RIA = ––––––––– o por agotamiento de recursos financieros) los tiem-
b/b+d pos de seguimiento son desiguales. Una forma de tra-
tar periodos de seguimiento variables es con el análisis
La RIA es una medida de asociación entre el even- basado en tiempo-persona. En estos casos, se puede
to y la exposición. Consideremos un ejemplo con datos utilizar el promedio de tiempo contribuido por la to-
hipotéticos de un estudio de cohorte donde se investiga talidad de sujetos de la cohorte; es decir, se agregan
la asociación entre el estado nutricional y el riesgo de seis meses por el año de entrada, seis meses más por el
muerte en pacientes con diagnóstico de leucemia, se- año de salida y doce meses por todos los años de en-
leccionando un grupo de 17 sujetos con bajo estado nu- trada y salida.1
tricional (expuestos) y otro grupo de 15 sujetos con Cuando se ha cuantificado el tiempo-persona de
estado nutricional normal (no-expuestos), quienes se seguimiento para cada sujeto, el denominador cambia
encontraban libres de enfermedad al inicio del estu- a una dimensión de tiempo (las unidades son por ejem-
dio; ambos grupos fueron seguidos hasta que se pre- plo, años-persona, días-persona, horas-persona). Esto
sentó el evento. El evento (muerte) se registró en 14 nos permite estimar la tasa de los casos incidentes en
sujetos del grupo con déficit nutricional y en ocho en una unidad de tiempo determinada.2
el grupo sin déficit. El resultado es una incidencia de Consideremos una cohorte donde se conoce el
0.82 en el grupo de bajo estado nutricional y de 0.53 tiempo que cada individuo ha permanecido en el se-
en los del grupo de estado nutricional normal. Al esti- guimiento, se puede calcular la tasa de incidencia de
mar el efecto obtenemos un riesgo relativo positivo; acuerdo con el estado de exposición de cada sujeto.
por lo tanto, los sujetos con bajo estado nutricional Así, partiendo de un grupo de sujetos “a” que presen-
tienen 1.54 veces mayor riesgo de presentar el evento tan el evento y la exposición, y el tiempo-persona de



Cuadro IV Cuadro V
CÁLCULO DE LA RAZÓN DE RIESGOS PARA SUJETOS CON ANÁLISIS DE UN ESTUDIO DE COHORTE PARA ESTIMAR
BAJO ESTADO NUTRICIONAL CON RELACIÓN A LEUCEMIA RAZÓN DE TASAS DE INCIDENCIA

Estado nutricional Expuestos No expuestos
Bajo Normal Total
Casos a b
Leucemia Sí 14 8 22 Tiempo-persona tpe tpne
No 3 7 10 Tasas TI1 TI0
Total 17 15 32
Tasa de incidencia en el grupo de expuestos (TI1) = a / tpe
Incidencia en el grupo de expuestos (m1 ) = a / (a + c) = 0.82 Tasa de incidencia en el grupo de no-expuestos (TI0) = b / tpne
Incidencia en el grupo de no-expuestos (m0 ) = b / (b + d) = 0.53 Razón de tasas = TI1 / TI0
Razón de incidencia acumulada = m1 / m0 = 1.54 Diferencia de tasas* = TI1 - TI0
Diferencia de incidencia acumulada = m1 - m0 = 0.29
IC 95% para la razón de incidencia acumulada* = 0.91 – 2.6 * Si la exposición es protectora, las diferencias de tasas deben calcularse
como TI0 – TI1

* IC 95% = e lnRIA ± 1.96 * (c / am + d / bm )
1 0 donde: a= Sujetos con la exposición que desarrollaron el evento
b= Sujetos sin la exposición que desarrollaron el evento
tpe= Tiempo-persona de seguimiento de los sujetos expuestos
que desarrollaron el evento
tpne= Tiempo-persona de seguimiento de los sujetos
no-expuestos que desarrollaron el evento
TI1= Tasa de incidencia de los sujetos expuestos
seguimiento “tpe” de estos sujetos expuestos, se pue- TI0= Tasa de incidencia de los sujetos no-expuestos
de calcular la tasa de incidencia para los expuestos:
TI1 = a / tpe. De la misma manera, consideremos un
grupo “b” de sujetos con el evento, pero sin la expo-
sición y el tiempo-persona de seguimiento de estos su-
jetos “tpne”, en los cuales se puede calcular la tasa de jetos lo presentaron) y el periodo de seguimiento es
incidencia para los sujetos no-expuestos: TI0 = b / tpne prolongado.
(cuadro V). Este método permite realizar análisis cuando exis-
El cálculo de la razón de tasas de incidencia (RTI) te un cambio en el estado de exposición, de tal manera
se deriva de la siguiente manera: que un mismo sujeto puede contribuir en el denomina-
dor de los expuestos en un periodo y entre los no-ex-
RTI= TI1 / TI0 puestos en otro momento.
Finalmente, aunque hemos descrito de manera
El producto de la estimación es una medida de simple la forma como se analizan los datos provenien-
asociación que nos permite evaluar la diferencia en- tes de una cohorte, cuando queremos conocer el efecto
tre los grupos expuesto y no-expuesto. de la variable estudiada controlando variables poten-
Tomando el mismo ejemplo hipotético de esta- cialmente confusoras, requerimos de un análisis múl-
do nutricional y leucemia, en el cual 14 sujetos con bajo tiple ajustando simultáneamente diferentes variables
estado nutricional (contribución de 571 días-persona mediante la regresión de Poisson.1
de seguimiento) y ocho sujetos del grupo con estado Otra estrategia para el análisis de un estudio de co-
nutricional normal (contribución de 1 772 días-persona horte es el análisis de supervivencia.3 Esta estrategia
de seguimiento) desarrollaron el evento (muerte). La permite el análisis de eventos frecuentes en poblaciones
tasa de mortalidad para los sujetos con bajo estado pequeñas, a diferencia del análisis de tiempo-persona
nutricional fue de 24.5/1 000 días-persona y para los en el cual el evento es generalmente poco frecuente y se
sujetos con estado nutricional normal la tasa de mor- realiza en poblaciones más grandes. El cuadro VII pre-
talidad fue de 4.5/1 000 días-persona. Por lo tanto, la senta las principales diferencias entre las dos estrate-
velocidad de ocurrencia del evento es 5.4 veces más gias de análisis.4
alta en el grupo de sujetos con bajo estado nutricional
que en el grupo de sujetos con estado nutricional nor- Sesgo y validez en los estudios de cohorte
mal (cuadro VI). Como se puede observar, los resul-
tados de la estimación de la razón de riesgos y la razón Aunque se reconoce que los estudios de cohorte re-
de tasas de incidencia es diferente, esto es debido, pro- presentan un diseño menos sujeto a error sistemático
bablemente, a que el evento es frecuente (14 de 17 su- o sesgo en comparación con otros estudios observa-



Cuadro VI Cuadro VII
CÁLCULO DE LA RAZÓN DE TASAS DE INCIDENCIA PARA COMPARACIÓN DE LAS PRINCIPALES ESTRATEGIAS PARA EL
SUJETOS CON BAJO ESTADO NUTRICIONAL CON RELACIÓN ANÁLISIS DE LOS ESTUDIOS DE COHORTE *
A LEUCEMIA
Análisis de Análisis basado en
Estado nutricional supervivencia tiempo-persona

Bajo Normal Tamaño de muestra Relativamente Relativamente grande
pequeño
Leucemia 14 8
Tiempo-persona* 571 1772 Número de eventos Frecuentes Raros
Tasas 0.0245 0.0045
Escala temporal Única Única o múltiple

Tasa de incidencia en el grupo de expuestos (TI1) = a / tpe = 0.0245 Tipos de medida Probabilidad Tasa (densidad)
Tasa de incidencia en el grupo de no-expuestos (TI0) = b / tpne = 0.0045 de incidencia (condicional y
Razón de tasas = TI1 / TI0 = 5.4 acumulada)
Diferencia de tasas = TI1 - TI0 = 0.2
IC 95% para la razón de tasas‡ = 2.12 – 14.9 Análisis unifactorial • Comparación de • Comparación de tasas
curvas de super- • Razón de tasas (densidades)
* días-persona vivencia • Razón estandarizada de
‡
IC 95% = e lnRT ± 1.96 * (1 / a + 1 / b) • Prueba de log-rank mortalidad (REM)
• Razón de riesgos

Análisis multifactorial Regresión de Cox Regresión de Poisson

* Modificado de Nieto GJ4
cionales,5 no es menos cierto que se deben tener en con-
sideración algunas fuentes que pueden distorsionar los
resultados que se deriven de ellos (figuras 3, 4 y 5).
Existen, en efecto, sesgos de selección e información
en los estudios de cohorte que deben ser rigurosamente Población La autoselección puede
considerados, sobre todo por lo que se refiere a pérdi- blanco comprometer la validez
das en el seguimiento (de los pacientes, de los parti- externa, “los que participan
pueden ser más sanos”
cipantes, etc.), al modo en que se obtiene la información Autoselección Selección
sobre la exposición estudiada y al modo en que se de- aleatoria
termina en la población en estudio la ocurrencia de la Eventos
enfermedad o condición de interés durante el segui- Expuestos
Tiempo-persona
miento. Por lo que se refiere a sesgos de confusión, en Población
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Eventos
los estudios de cohorte es importante considerar fac- en estudio No-expuestos
Tiempo-persona
tores que se asocien independientemente tanto con la
Inicia el
exposición como con la condición o evento estudiado, estudio
Tiempo (registramos en el futuro)
que no sean pasos intermedios en el proceso causal, ya ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

que éstos pueden hacer aparecer una asociación fic- Dado que el evento aún no ocurre es poco probable que
Población
ticia entre la exposición y el factor en estudio.6 Dado elegible ocurra selección diferencial –entre expuestos y no-
que el procedimiento para la identificación y el con- que no expuestos– con base en el evento
participa ¿Los participantes representan adecuadamente la
trol de la confusión (mediante el análisis estratificado distribución de la exposición en la población blanco?
y modelos multivariados, principalmente) es concep- ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

tualmente similar al usado en los estudios de casos y
Dado que la permanencia en el estudio puede estar
controles, vamos a centrar el resto de la discusión en relacionada con la ocurrencia del evento, las pérdidas de
las principales fuentes de sesgos. Pérdidas
seguimiento deben ser consideradas como una fuente
Clásicamente se clasifican los sesgos en los estu- probable de sesgo de selección, en especial cuando las
de
tasas de seguimiento difieran entre expuestos y no-
dios epidemiológicos como sesgos de selección (cuan- seguimiento
expuestos
do los errores derivan de cómo se constituye la población La meta es medir y documentar todos los eventos que
en estudio) y sesgos de información (cuando los errores ocurren durante el tiempo de seguimiento
se originan durante el proceso de recolección de la in-
formación). Una fuente de error con entidad propia, FIGURA 3. SESGOS DE SELECCIÓN EN ESTUDIOS DE COHORTE
PROSPECTIVOS. P OBLACIÓN ELEGIBLE QUE NO PARTICIPA
aunque podría considerarse un tipo especial de sesgo
de información, es la llamada mala-clasificación o error



Población La autoselección puede Población
Los eventos ocurren antes
blanco comprometer la validez blanco
de iniciar el estudio
externa, “los que participan
pueden ser más sanos”
Autoselección Selección Selección
aleatoria aleatoria
Eventos Eventos
Expuestos Expuestos
Tiempo-persona Tiempo-persona
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Población Eventos Población Eventos
en estudio No-expuestos en estudio No-expuestos
Tiempo-persona Tiempo-persona
Inicia el Inicia el
estudio estudio
Tiempo (registramos en el futuro) Tiempo (se reconstruye en el pasado)
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Población ¿Qué pasa con los sujetos que tienen la enfermedad en Dado que el evento ya ocurrió en algunos miembros de
etapa preclínica o incipiente? Población la cohorte, esto puede influir sobre la probabilidad de ser
elegible
¿Tiempo de inducción? elegible incluido en la población de estudio
que
¿Qué pasa con sujetos que deciden participar porque que no La selección diferencial –entre expuestos y no-expuestos
participa
conocen que tienen otros factores de riesgo para el participó con base en el evento es fuente potencial de sesgo en
evento en estudio? cohortes retrospectivas
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Pérdidas ¿Podemos asumir que la tasa de eventos en los que se Dado que pueden estar relacionadas con la ocurrencia
perdieron durante el seguimiento es igual que para los Pérdidas del evento, las pérdidas de seguimiento deben ser
de
que sí completaron el estudio? de consideradas como una fuente de sesgo de selección,
seguimiento
seguimiento especialmente cuando las tasas de seguimiento son
diferentes entre expuestos y no-expuestos

F IGURA 4. S ESGOS DE SELECCIÓN EN ESTUDIOS DE
COHORTE PROSPECTIVOS . P OBLACIÓN ELEGIBLE QUE F IGURA 5. S ESGOS DE SELECCIÓN EN ESTUDIOS DE
PARTICIPA COHORTE RETROSPECTIVOS. P OBLACIÓN ELEGIBLE QUE NO
PARTICIPÓ

aleatorio, éste puede ocurrir tanto en la medición de la
exposición como de la enfermedad o evento de interés. presentativa de una determinada población? Un diseño
experimentado con cierto éxito es el de seguimiento de
Sesgos de selección muestras representativas de la población general. Un
ejemplo de este tipo de diseño lo constituye el estudio
Los sesgos de selección en una cohorte tienen que ver de Sepúlveda y colaboradores8,9 que se basó en el segui-
tanto con la validez interna como con la validez externa miento activo de los cerca de 3 241 niños de una muestra
o extrapolación de los resultados que se obtengan. Este representativa de la Delegación Tlalpan, en la ciudad
tipo de sesgos está relacionado, evidentemente, con el de México, que permitió la investigación prospectiva del
procedimiento utilizado para conformar la cohorte o papel del estado nutricional como un factor de riesgo
población en estudio: cuando la población en estudio para enfermedades diarreicas, en una cohorte repre-
se constituye con voluntarios, la representatividad que sentativa de un área geográfica de la ciudad de México.
este grupo pueda tener de la población blanco (de la Sin embargo, a pesar de contar con una cohorte
población a la cual se pretende generalizar los resul- inicial representativa, ¿cómo se puede asegurar que de-
tados) puede estar limitada por el hecho de que los terminadas personas que retiren su participación del
voluntarios son diferentes en algunos aspectos de la estudio, ya sea en la fase inicial de recolección de in-
población general. Por ejemplo, en el Estudio europeo formación o incluso después de cierto tiempo de se-
sobre dieta y cáncer,7 la cohorte española se ha cons- guimiento, no condicionen diferencias en los grupos
tituido a partir de donadores de sangre, es decir, hom- estudiados que conduzcan a errores en los resultados?
bres y mujeres altruistas, mayoritariamente jóvenes. Sin Las pérdidas en el seguimiento son, justamente, la prin-
embargo, es pertinente mencionar que en el ejemplo cipal causa de sesgo de selección, ya se trate de cohor-
anterior la validez interna de los resultados no se vería tes constituidas a partir de muestras representativas
afectada. ¿Cómo se puede constituir una cohorte re- de la población, voluntarios o colectivos definidos



(como pueden ser los trabajadores de una determina- particularmente serio cuando los participantes cono-
da fábrica o sector industrial o grupos profesionales cen también su condición de exposición y cuando la
determinados como médicos, enfermeras o de profe- presencia conjunta de estos eventos (exposición y en-
sionales de la educación). Las pérdidas en el seguimien- fermedad) motiva una participación diferencial en el
to no invalidan per se el estudio, pero los investigadores estudio.
deben utilizar procedimientos para minimizar su ocu- Otro tipo de sesgo de selección, acaso el más pro-
rrencia y, en caso de que se presenten, considerar si blemático y frecuente en los estudios de cohorte, es el
afectan o no los resultados observados en el estudio. debido a pérdidas en el seguimiento. Si las pérdidas
Para ello, se intentará recoger información clave de los están relacionadas con alguna característica de los par-
participantes que abandonen el estudio, en especial para ticipantes como puede ser la misma exposición o el
investigar si el abandono tiene alguna relación con desenlace estudiado, las pérdidas determinarán de
las exposiciones o con las enfermedades o eventos alguna manera (es decir, estarán sesgando) los resul-
estudiados. tados obtenidos. Así, las pérdidas deben ser inde-
Un claro ejemplo de sesgo de selección que puede pendientes de la condición de exposición, es decir, se
alterar considerablemente los resultados obtenidos es deben presentar con la misma frecuencia en los gru-
el llamado efecto del trabajador sano, observado fre- pos expuesto y no-expuesto. En este caso, como en el
cuentemente en cohortes laborales cuando el grupo no- caso del efecto del trabajador sano, el sesgo de selec-
expuesto queda constituido por la población general. ción introducido por las pérdidas durante el seguimien-
Por ejemplo, al estudiar la mortalidad por cáncer y por to compromete la validez interna del estudio, es decir,
enfermedades cerebrovasculares de los trabajadores de los grupos expuesto y no-expuesto no son compara-
una determinada empresa relacionada con productos bles por lo que se pierde la veracidad de los resulta-
radioactivos, y compararla con la mortalidad esperada dos. Uno de los motivos más frecuentes de pérdidas
de acuerdo con las tasas observadas en la población en el seguimiento obedece a la movilidad de los par-
general, se observa que el riesgo relativo de muerte ticipantes de la cohorte, que dificulta los contactos
por esas causas es de 0.78 y 0.81, ambos con intervalos repetidos que se utilizan tanto para realizar nuevas
de confianza que no incluyen la unidad.10 Los resulta- determinaciones de las exposiciones como para conocer
dos parecerían sugerir que el trabajo en esa empresa el desarrollo de las condiciones estudiadas (incidencia
protege a sus empleados con una disminución de la de enfermedades o muerte). Para mantener y maximi-
frecuencia con la que se presentan las enfermedades zar la participación, y minimizar las pérdidas en el se-
estudiadas. ¿Cómo explicar estos resultados? La co- guimiento, es necesario implementar diferentes
horte de trabajadores representa un grupo especial de estrategias durante el desarrollo del estudio.12
personas de la población general: son personas en edad Un ejemplo de estudio de cohorte en el que se ha
laboral y con capacidad física óptima, existe una au- invertido grandes esfuerzos en el seguimiento es el
toselección de las personas que van a desarrollar ta- estudio de las enfermeras estadunidenses. Este estu-
reas concretas en esa fábrica, de manera que personas dio comenzó en 1976, con la inclusión de 121 700 en-
con determinados trastornos crónicos se autoexcluyen fermeras certificadas, en edades comprendidas entre
(o son excluidos por la dirección de la empresa) o pasan 30 y 55 años, que contestaron un cuestionario postal
a trabajos menos pesados. Así, al comparar la mor- sobre estilos de vida y condiciones médicas.13 Su ob-
talidad en ese grupo de trabajadores sanos con el jetivo primario era investigar la relación entre el con-
experimentado en la población general del país, la ob- sumo de anticonceptivos orales y el cáncer de mama,
servada en la empresa debe ser inferior a la de aquél. y tras más de 25 años de seguimiento ha generado
Una manera de evitar este tipo de sesgo de selección múltiples resultados con relación a ese y a otros nume-
es realizando comparaciones internas en el seno de la rosos problemas de salud. ¿Cómo han conseguido los
cohorte (por ejemplo, la mortalidad por cáncer en los investigadores realizar un seguimiento continuado de
trabajadores de una misma empresa pero expuestos a las más de 100 000 participantes?
diferentes niveles de radiación) con lo que se puede
eliminar en buena parte el sesgo del trabajador sano.11 1. El diseño inicial se centró en enfermeras certifica-
Los estudios de cohorte retrospectiva son más vulne- das, de manera que aunque cambien de domicilio
rables a los sesgos de selección, esto se debe a que al y de localidad de residencia, si siguen ejerciendo
inicio de este tipo de estudios el evento ya ocurrió en su profesión, seguirán activas y podrán ser locali-
un buen número de los participantes y a que esto puede zadas.
influir en la probabilidad de participación en el estu- 2. En el cuestionario inicial se solicitó, además del
dio. Este tipo de sesgo en estudios retrospectivos es nombre de la participante, su número de la segu-



ridad social, la fecha de nacimiento y el nombre, adicionales como es la detección oportuna de cáncer
la dirección y el número de teléfono de un contac- de mama, lo que haría más probable la detección de
to personal. tumores mamarios en este grupo de la cohorte, en com-
3. Además, gran parte del esfuerzo se concentra en paración con las enfermeras posmenopáusicas que no
el seguimiento mediante el cuestionario postal: se siguen un tratamiento sustitutivo y llevan un seguimien-
envían cuestionarios postales de seguimiento cada to médico y ginecológico habitual.15 Así, al cuantificar
dos años, que se acompañan de una carta de pre- la asociación entre la terapia hormonal sustitutiva y el
sentación y un boletín con información actualizada riesgo de cáncer mamario se observaría un incremento
de los progresos del estudio; se actualiza la infor- de la incidencia de la enfermedad debido al sesgo de
mación de los contactos personales cada cuatro información (mayor detección de cáncer de mama)
años; se envía hasta cinco veces el cuestionario (la entre las enfermeras en tratamiento sustitutivo.
quinta vez se trata de una versión abreviada) en En ocasiones es el propio investigador quien eva-
caso de no respuesta. lúa de forma sesgada la presencia o no de la condición
4. Tras el quinto envío postal se realiza un seguimien- de interés, puesto que conoce las hipótesis bajo inves-
to telefónico, se utiliza correo certificado o de tigación o la historia de exposiciones de los partici-
mensajería privada, se consulta a los carteros lo- pantes. Este tipo de error se conoce como sesgo del
cales, los colegios de enfermería y los contactos observador. Imaginemos que en el estudio menciona-
personales. do anteriormente “estamos convencidos” de que la te-
5. Finalmente, una parte importante del seguimien- rapia sustitutiva aumenta el riesgo de cáncer mamario,
to de la mortalidad se realiza mediante el uso del por lo que podríamos incurrir en un sesgo del obser-
Registro Nacional de Defunciones estaduni- vador si se intensificara el seguimiento de las enfer-
dense,14 que es un índice sistematizado de todas meras que toman la terapia sustitutiva, a partir de la
las muertes acaecidas en los Estados Unidos de idea de que se encuentran en mayor riesgo de padecer
América, desde 1979. De esta manera, mediante el evento, o al revés, podríamos minimizar el segui-
la utilización combinada de estas estrategias, miento de las enfermeras que no consumen hormonas.
desde 1990, la cohorte de las enfermeras cuenta El problema se deriva de realizar un esfuerzo diferen-
con 90% de seguimiento. te en el seguimiento de los expuestos y los no-expues-
tos, derivado de las hipótesis a priori –o en algunos
Sesgos de información casos de la propia organización logística– del estudio.
¿Cómo se puede evitar el sesgo de información? Ga-
La introducción de errores sistemáticos que compro- rantizando que todas las mediciones realizadas tanto
metan la validez interna del estudio por el modo en mediante cuestionarios como por muestras biológicas
que se obtuvo la información o los datos de los parti- se realicen con el mismo grado de error (misma sensi-
cipantes se conoce como sesgos de información. El ses- bilidad y especificidad) en el grupo expuesto y no-ex-
go de información en los estudios de cohorte se puesto. Esto se puede lograr en algunos estudios
presenta cuando la información se obtiene de manera manteniendo ciegos tanto a los participantes como a
diferente en los grupos estudiados; por ejemplo, cuan- los observadores sobre la condición de exposición y la
do los participantes en el grupo expuesto son segui- hipótesis de estudio.
dos, monitorizados o vigilados de manera más
cuidadosa que los participantes en el grupo no-expues- Mala-clasificación o sesgos de clasificación
to se introduciría un sesgo de información. En este no diferencial
mismo sentido, en estudios clínicos de seguimiento es
frecuente que algunos participantes presenten condi- En los estudios de cohorte se deben tener en cuenta los
ciones comórbidas que generen, incluso de manera no sesgos de información debidos a la clasificación errónea
apreciable para los investigadores, una mayor vigilan- (mala-clasificación) de los participantes respecto a la
cia o control de esos pacientes con relación a otros su- existencia o a la cuantificación de la exposición estu-
jetos del estudio, aumentando artificialmente las diada o a la ocurrencia de la enfermedad o de la condi-
posibilidades de diagnóstico de la condición de interés. ción de interés.16 ¿De qué depende este tipo de error?
Por ejemplo, entre las participantes posmenopáusicas, La principal fuente de sesgo deriva de los instrumentos
en la cohorte de las enfermeras estadunidenses es más utilizados y de su modo de aplicación (cuestionarios,
probable que las enfermeras que toman terapia susti- técnicas analíticas, biomarcadores, etc.). Si disponemos
tutiva hormonal se sometan a un seguimiento más ri- de un cuestionario para determinar el consumo de al-
guroso que, acaso, incluya prácticas preventivas cohol semanal que produce estimaciones sesgadas in-



feriores a las reales (por ejemplo, porque no considera dos los participantes, con la intención de investigar los
de forma independiente el consumo de alcohol de efectos a corto y mediano plazo del tabaquismo. Debi-
fin de semana del consumo del resto de la semana) do a que los investigadores conocen las características
incurriremos en una infravaloración del consumo real basales de los participantes, y saben que el consumo
de alcohol. Esa subestimación ¿se produce del mismo de tabaco es más frecuente entre los adolescentes con
modo en los grupos expuesto y no-expuesto, entre los menor nivel económico y menor rendimiento, en el
sujetos que desarrollaron el evento y los que no? Esa momento de determinar la presencia de enfermedades
es una cuestión clave que nos permitirá caracterizar (mediante un cuestionario y un examen médico sen-
la mala-clasificación en dos tipos: a) diferencial, cuan- cillo) tienden a investigar con más detenimiento a los
do el error en la clasificación depende del valor de otras participantes con esas características, aumentando, así,
variables, y b) no-diferencial, cuando el error no de- de manera diferencial la probabilidad de diagnóstico de
pende de las otras variables. Volvamos al ejemplo an- enfermedad en los expuestos.
terior. Supongamos que el cuestionario sobre consumo Las posibles soluciones para minimizar los errores
de alcohol es administrado por entrevistadores en el de medición aleatorios consisten en la validación de
domicilio de los participantes. Si el protocolo de ad- los instrumentos de medida utilizados, ya sean cues-
ministración no se aplica estrictamente o ha fallado el tionarios estructurados, pruebas psicométricas, instru-
adiestramiento de los entrevistadores, podría suceder mentos médicos (esfigmomanómetros, balanzas, y
que algunos entrevistadores enfaticen e investiguen otros), técnicas de laboratorio, etcétera, junto con la
hasta la última gota de alcohol consumida por el par- implantación de protocolos de aplicación estrictos, pre-
ticipante, sobre todo cuando se entrevista a varones vio entrenamiento y estandarización, sobre todo cuan-
de mediana edad en zonas o barrios deprimidos de la do los observadores son múltiples e, incluso, de
ciudad en los que el consumo de alcohol parece una diferentes centros y la realización de medidas repeti-
conducta habitual. Sin embargo, al entrevistar a mu- das en los mismos sujetos. Finalmente, la realización
jeres, también de mediana edad, de zonas más favo- de una prueba piloto en condiciones reales y la imple-
recidas, el entrevistador no enfatiza la metodología mentación de controles de calidad continuados de la
de la entrevista, asumiendo que los participantes de información recolectada pueden alertar sobre la
esas características no tienen un consumo de alcohol aparición de este tipo de sesgos17 que difícilmente son
importante. Nos encontramos, pues, ante un típico controlables en las fases de análisis del estudio.
ejemplo de mala-clasificación de la exposición, en este De lo comentado se deduce que los sesgos pueden
caso diferencial en lo que se refiere a la variable de nivel minimizarse con un buen diseño, que en los estudios
socioeconómico. Cuando el error afecta por igual a to- de cohorte se ha de incluir la planificación detallada de
dos los participantes, independientemente de su ex- la constitución de la cohorte y de los mecanismos de se-
posición verdadera (los entrevistadores aplican de guimiento, además de los instrumentos de captura de
manera similar el cuestionario, pero éste recoge con- la información. La utilización de métodos estadísticos
sumos inferiores de alcohol sistemáticamente) nos ha- nos permite controlar en el análisis algunos de los ses-
llamos ante mala-clasificación no diferencial o aleatoria. gos aleatorios que no pudieron ser prevenidos en el
En este último caso, el sesgo introducido tiende a mo- diseño, tal como el análisis estratificado y los métodos
dificar las estimaciones del riesgo relativo hacia la multivariados. Un estudio libre de sesgos nos garanti-
hipótesis nula, es decir, hacia la subestimación de zará su validez interna, así como su validez externa o
la verdadera asociación. Sin embargo, la dirección del extrapolación.
sesgo en el caso de mala-clasificación diferencial de-
pende del tipo de exposición investigada y es, en mu- Conclusiones
chos casos, impredecible.
Lo comentado para el caso de la medida de la ex- La utilización de los estudios de cohorte ha aumenta-
posición es aplicable igualmente a la determinación de do considerablemente durante los últimos años. Como
la condición o enfermedad estudiada. Veamos un últi- parte de la revolución informática ocurrida en la prác-
mo ejemplo. En una cohorte de adolescentes, cons- tica de la epidemiología se han desarrollado avances
tituida durante el primer año de la escuela secundaria considerables en los métodos que permiten el segui-
del estado de Morelos, en México, se recogieron, en el miento eficiente y costo-efectivo de grandes y diver-
momento de constitución de la cohorte, diferentes va- sos grupos poblacionales, así como la aplicación de
riables sociodemográficas y de hábito tabáquico, y varia- métodos estadísticos sofisticados que permiten preve-
bles sobre el rendimiento escolar. Cinco años después, nir, corregir y controlar diferentes sesgos y examinar
se desea realizar una entrevista y examen físico a to- las relaciones epidemiológicas en un contexto más



controlado. Estos avances han permitido el desarrollo 2. Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2a. edición. Boston:
de conocimiento derivado de estudios epidemioló- Lippincot-Raven, 1998:5-100.
3. Kaplan EL, Meier P. Nonparametric estimation from incomplete obser-
gicos de cohorte que han tenido un gran impacto en vations. J Am Stat Assoc 1958; 53: 457-481.
la práctica médica; un ejemplo destacado de esto lo 4. Nieto GJ. Los estudios de cohorte. En: Martínez N, Antó JM, Castellanos
constituyen los datos sobre el efecto del tabaquismo y PL, Gili M, Marset P, Navarro V, ed. Salud Pública. Madrid: McGraw-Hill /
el plomo sobre la salud humana. Sin duda, los estu- Interamericana, 1999.
dios de cohorte han modificado la percepción de los 5. MacMahon B,Trichopoulos D. Epidemiology. Principles and methods. 2a.
edición. Boston: Little Brown and Company, 1996:165-225.
estudios observacionales y ahora se consideran una 6. Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2a. edición. Boston:
herramienta importante para el avance del conocimien- Lippincot-Raven, 1998:120-186.
to médico. La continua mejoría de los registros médi- 7. European prospective investigation into cancer and nutrition. EPIC Group
cos y epidemiológicos en México, la implementación of Spain. Relative validity and reproducibility of a diet history question-
de bancos de biomarcadores –como los que están sien- naire in Spain. I. Foods. Int J Epidemiol 1997;26 (Suppl 1):S91-S99.
8. Sepúlveda J, Willett W, Muñoz A. Malnutrition and diarrhea. A longitudi-
do implementados en las Encuestas Nacionales de nal study among urban Mexican children. Am J Epidemiol 1988;127:365-
Salud–, así como la capacidad técnica e infraestructu- 376.
ra institucional desarrolladas en países como el nuestro, 9. Sepúlveda J. Malnutrition and infectious diseases. A longitudinal study of
sin duda contribuirán a que este tipo de diseño sea uti- interaction and risk factor. Cuernavaca, Morelos: Instituto Nacional de
lizado con mayor frecuencia en nuestro medio para el Salud Pública 1990;(Perspectivas en Salud Pública).
10. Checkoway H, Pearce N, Crowford-Brown DJ. Research methods in
estudio de diversas exposiciones ambientales, infeccio- occupational epidemiology. Nueva York: Oxford University Press, 1989:
sas, nutricionales, así como exposiciones asociadas a 77-80.
diversos estilos de vida en diversos contextos geopolí- 11. Checkoway H, Eisen EA. Developments in occupational cohort stud-
ticos y grupos de riesgo, lo que nos permitirá estudiar ies. Epidemiol Rev 1998; 20(1):100-111.
con mayor rigor metodológico el proceso salud en- 12. Hunt JR, White E. Retainig and tracking cohort study members. Epide-
miol Rev 1998;20(1):57-70.
fermedad y el impacto de los diferentes programas de 13. Colditz GA.The nurses’ health study: A cohort of US women followed
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Estudios clínicos experimentales ACTUALIZACIONES

Estudios clínicos experimentales
Juan José Calva-Mercado,M.C., M.Sc.(1)

L os estudios clínicos experimentales, también son
nocidos como ensayos clínicos controlados,
co- pia) es con un sentido amplio; se refiere no sólo a un
medicamento sino que también incluye otro tipo de
estrategias diseñadas para evaluar la eficacia de un intervenciones (o maniobras) tales como un proce-
tratamiento en el ser humano mediante la compara- dimiento quirúrgico, una medida preventiva (o pro-
ción de la frecuencia de un determinado evento de filáctica), un programa educativo, un régimen dietético,
interés clínico (o desenlace) en un grupo de enfermos etcétera. De igual manera, el término evento (o desen-
tratados con la terapia en prueba con la de otro grupo lace) se puede referir a toda una diversidad de resulta-
de enfermos que reciben un tratamiento control. Am- dos, tales como: mediciones bioquímicas, fisiológicas
bos grupos de enfermos son reclutados y seguidos de o microbiológicas, eventos clínicos (intensidad del do-
la misma manera y observados durante un mismo pe- lor, aparición de infecciones oportunistas, desarrollo
riodo de tiempo. La esencia de los ensayos clínicos es de un infarto al miocardio, recaída de una leucemia
que el propio investigador decide qué individuos se- aguda, etc.), escalas de actividad de una enferme-
rán sometidos al tratamiento en prueba (grupo expe- dad (como la del lupus eritematoso generalizado),
rimental) y quiénes estarán en el grupo comparativo mediciones de bienestar o funcionalidad (calificación
(grupo control o de contraste). Es justamente esta pro- de Karnofsky, escala de calidad de vida) o el tiem-
piedad la que distingue a los ensayos clínicos experi- po de supervivencia. Por último, el grupo control se
mentales de los estudios observacionales (de cohortes) refiere al grupo de individuos que reciben una inter-
ya que en éstos el propio paciente o su médico tratante vención que sirve de contraste para evaluar la utilidad
decide quién se somete (y quién no) a la maniobra en relativa de la terapia experimental y que no necesa-
evaluación; esta decisión obedece a múltiples razones, riamente tiene que ser un placebo pues en ocasiones lo
algunas estrechamente ligadas al pronóstico de la más adecuado (y ético) es que sea el tratamiento están-
enfermedad. Debido a que los ensayos clínicos contro- dar, es decir, la mejor alternativa terapéutica vigente
lados son estudios diseñados con antelación, la asig- en el momento del diseño del experimento clínico.
nación de la maniobra experimental por el investigador
puede seguir diversos procedimientos; cuando es me- ¿Por qué y cuándo son necesarios?
diante un sorteo el estudio se conoce como un ensayo
clínico aleatorizado, o controlado por sorteo. La pregunta nos remite a reflexionar sobre dónde sur-
Cabe aclarar la connotación de diversos términos ge la idea de que un cierto tratamiento pueda modifi-
empleados en la anterior definición y a lo largo del pre- car la historia natural de una enfermedad y acerca de
sente capítulo. El uso del término tratamiento (o tera- la necesidad de contar con suficientes observaciones

(1) Subdirección de Investigación Clínica, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán. México, D.F., México.

Solicitud de sobretiros: Juan José Calva Mercado. Subdirección de Investigación Clínica, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador
Zubirán. Vasco de Quiroga 15, Delegación Tlalpan, 14 000 México, D.F., México.
Correo electrónico: jcalva@quetzal.innsz.mx


ACTUALIZACIONES Calva-Mercado JJ

sistematizadas para conocer el verdadero efecto de la mediante estudios clínicos; es decir, mediante la ob-
terapia en cuestión en los seres humanos, antes de pres- servación sistematizada y objetiva de su efecto en seres
cribirlos de manera rutinaria a los enfermos. humanos que la reciben, y su comparación con lo que
En ocasiones, surge la idea de que un fármaco pu- habitualmente sucede en un grupo de enfermos sin la
diera ser clínicamente útil al comprender su íntimo terapia.
mecanismo de acción, así como la patogenia a nivel Hay circunstancias en las que, por una parte, se
celular y molecular de una determinada enfermedad. conoce muy bien la historia natural de una enferme-
De hecho, en ocasiones resulta muy tentador intentar dad y que es tan consistente que es posible, con razo-
predecir el efecto de un cierto medicamento con base nable certeza, predecir su curso clínico (generalmente
únicamente en la información generada en el labo- muy desfavorable) y, por la otra, que el beneficio de
ratorio, tanto in vitro como en modelos animales de una cierta terapia en este tipo de enfermedades es tan
experimentación. Sin embargo, por muy profundo dramático e incuestionable que resulta innecesario
que sea este conocimiento siempre será incompleto si realizar un ensayo clínico para aceptar su uso genera-
no se tiene la experiencia en seres humanos intactos; lizado. Es decir, es suficiente con comparar la evo-
de no ser así, se corre el riesgo de sorpresas desagrada- lución clínica de un grupo de casos tratados con la
bles. Por ejemplo, se sabe que el antimetabolito cita- nueva terapia con lo que habitualmente pasa en los
rabina interfiere con la síntesis de la pirimidina y que enfermos antes del acceso a ésta (controles históricos),
es capaz de inhibir in vitro a varios virus con ADN, tal y como ha sucedido con el beneficio de los anti-
incluyendo al virus herpes varicela-zóster. A algún in- bióticos en el tratamiento de la neumonía bacteriana,
genuo clínico se le ocurriría que pudiera beneficiar con de los antifímicos en la meningitis tuberculosa o de la
este medicamento a sus enfermos con herpes zóster cirugía abdominal en la apendicitis: no hay alguien en
generalizado; afortunadamente a un grupo de médi- el mundo que haya exigido el haber realizado un en-
cos escépticos se les ocurrió comparar la evolución de sayo clínico en el que un grupo de estos enfermos
un grupo de estos enfermos, a quienes se les admi- recibieran un placebo. Sin embargo, esta es una cir-
nistró la citarabina, con la de otro grupo de enfermos cunstancia excepcional; lo común es que diferentes
semejantes, quienes sólo recibieron placebo, y demos- individuos con la “misma” enfermedad tengan cur-
traron no sólo lo ineficaz del antiviral sino una peor sos disímiles (en ocasiones, en sentidos totalmente
evolución en los enfermos que la habían recibido, ex- opuestos) e impredecibles, de tal suerte que esta in-
plicable por sus efectos inmunosupresores. certidumbre pronóstica impide deslindar qué tanto
Otras dos fuentes de ideas sobre el posible valor la mejoría o las complicaciones observadas en un gru-
de una cierta terapia suelen ser: a) las observaciones po de enfermos que reciben una nueva terapia es
empíricas de clínicos perspicaces; así, por serendipia atribuible a ésta, o bien, es parte de su historia natural
surgió la idea de que la amantadina pudiera ser de uti- o consecuencia de otros determinantes ajenos a la
lidad en los enfermos de Parkinson puesto que a intervención en evaluación. Por ejemplo, un grupo de
quienes se les prescribía para prevenir la influenza enfermos puede tener una mejor evolución clínica a
mostraban mejoría de sus manifestaciones neuroló- pesar de recibir un tratamiento totalmente inútil, por-
gicas o como el caso de la reducción de crisis de fiebre que son pacientes en etapas tempranas de su enfer-
familiar del Mediterráneo con el uso de colchicina medad, reciben otros medicamentos concomitantes
administrada con la intención de prevenir ataques de o mejor atención médica, están bajo el efecto placebo
gota. En estos ejemplos, el valor de estos tratamientos de la terapia novedosa o porque comparten el entu-
no provino de un entendimiento de la patogenia de siasmo de los investigadores. Es en estos casos, que
estas enfermedades, la que de hecho, aún no se conoce constituyen más la regla que la excepción, cuando es
bien, y b) las observaciones de estudios poblacionales indispensable (ética y científicamente) realizar (y exi-
donde se llega a establecer una asociación directa (o gir) el diseño, la conducción y la publicación formal
inversamente) proporcional entre la frecuencia de una de un estudio clínico experimental; el ensayo clínico
enfermedad y alguna condición ambiental; tal como controlado por sorteo es el diseño metodológico más
ha sido el caso de una relativa menor frecuencia de confiable para distinguir si el beneficio atribuible a un
enfermedad coronaria en poblaciones con mayor in- tratamiento es real o sólo un espejismo.
gesta de alimentos ricos en antioxidantes, o de cáncer En la historia de la medicina abundan los bochor-
de colon y una dieta con alto contenido en fibra. nosos ejemplos de tratamientos (novedosos en su
El punto esencial es que cualquiera que sea el ori- época) a los que se le atribuyeron espectaculares be-
gen de las hipótesis del posible beneficio de una tera- neficios (por lo que multitudes las recibieron) y que
pia, éstas deben probarse, y demostrarse como ciertas, no fue hasta que un ensayo clínico aleatorizado los



puso en su justo lugar: en el archivo de terapias inú- na a cualquier predisposición, o prejuicio, del investi-
tiles e, incluso, dañinas. Tal es el caso de la congelación gador y la mejor manera de lograrlo es mediante el
gástrica en el tratamiento de la úlcera péptica, de la empleo de un proceso aleatorio: es únicamente el azar
ligadura de la arteria mamaria interna en la preven- quien se encarga de asignar a los sujetos (figura 1).
ción de la angina de pecho recurrente, de los esteroides En la década de los setenta y principios de los
en los pacientes con sepsis grave, de la plasmafére- ochenta era común que a los pacientes con insuficien-
sis en los pacientes con polimiositis, entre muchos cia arterial cerebral se les practicara una cirugía de
otros ejemplos. revascularización extra-intracraneana mediante la colo-
También hay ejemplos de intervenciones tera- cación de un puente en el que se unía una rama de la
péuticas o profilácticas ampliamente arraigadas en arteria carótida externa (la temporal superficial) con
la práctica médica cotidiana actual pero cuyo benefi- una rama cortical de la arteria carótida interna (la ce-
cio real ha sido, en mayor o menor grado, cuestiona- rebral media). Los cirujanos que la practicaban enton-
do; tal como sucede con la vacuna antituberculosa con ces lo hacían con mucho entusiasmo convencidos de
el bacilo de Calmette-Guerin, el uso de antibióticos en que su procedimiento realmente prevenía la oclusión
la otitis media aguda no complicada en los niños o el de las arterias cerebrales en sus nobles pacientes. Esta
internamiento de enfermos en una unidad coronaria. creencia se basaba en la observación repetida de que
Sin embargo, estos son ejemplos en los que resulta grupos de pacientes así operados con menor frecuen-
casi imposible (por razones éticas o logísticas) llevar cia sufrían eventos isquémicos cerebrales en com-
a cabo en la actualidad un estudio clínico experimen- paración con los enfermos que no eran sometidos a la
tal, por lo que parece que estamos condenados a no cirugía. El detalle importante es que estas eran obser-
resolver el dilema de su verdadero costo-beneficio. De vaciones provenientes de la práctica clínica cotidiana,
ahí que hay quien recomienda que se realicen los en- es decir, no se habían obtenido de un estudio planea-
sayos clínicos controlados de manera temprana en la do en donde un grupo de investigadores clínicos hu-
fase de evaluación de nuevas terapias, antes de que bieran decidido, mediante un procedimiento semejante
sean adoptadas de manera irreflexiva por la comu-
nidad médica. Sin embargo, también debe tomarse
en cuenta que lo común es que los ensayos clínicos Desenlace

w
Población Grupo experimental
sean estudios costosos y logísticamente complejos por w w
No desenlace

w
lo que deben plantearse teniendo información completa Muestra
de su farmacología, de su toxicidad y preliminar de su Evaluación
Sorteo basal
w

posible eficacia.
w

Desenlace

w
w
w

Grupo control
¿Qué determina la validez de sus
w
No desenlace
resultados?
Selección/ Asignación de la Seguimiento a
reclutamiento intervención o maniobra través del tiempo
Esta pregunta tiene que ver con la confianza que lle-
guemos a tener de que los resultados del ensayo clí-
nico revelen con exactitud la dirección y magnitud de
lo que les pasa a los sujetos bajo estudio y que esto sea FIGURA 1. DIAGRAMA DE LA ESTRUCTURA DE UN ENSAYO
CLÍNICO CONTROLADO POR SORTEO ( ALEATORIZADO).
realmente atribuible al tratamiento en prueba. Es ne-
cesario que tengamos los elementos para evaluar si los LA POBLACIÓN DE INTERÉS SE DEFINE CON BASE EN LOS
CRITERIOS DE INCLUSIÓN/ EXCLUSIÓN Y LA MUESTRA ESTU-
resultados representan una estimativa no sesgada del
DIADA GENERALMENTE SE SELECCIONA Y RECLUTA POR SU
efecto de la intervención o, si por el contrario, son con-
ACCESIBILIDAD. L A ASIGNACIÓN DE LOS PARTICIPANTES AL
clusiones falsas determinadas por algún error sis-
temático. A continuación se describen los principales GRUPO EXPERIMENTAL ( QUIEN RECIBE LA INTERVENCIÓN
BAJO EVALUACIÓN ) O AL GRUPO CONTROL (QUIEN RECIBE
componentes, porque no son los únicos, que determi-
LA INTERVENCIÓN DE CONTRASTE: EL PLACEBO O LA MANIO-
nan la validez interna de un ensayo clínico.
BRA HABITUAL) LA REALIZA EL PROPIO INVESTIGADOR ME-

La asignación del tratamiento en prueba por medio de un DIANTE UN PROCEDIMIENTO ALEATORIO ( SORTEO ). E L
EFECTO DE LA INTERVENCIÓN EN ESTUDIO SE MIDE AL COM-
sorteo
PARAR LA INCIDENCIA DEL DESENLACE DE INTERÉS EN EL
GRUPO EXPERIMENTAL CON LA DEL GRUPO CONTROL
La decisión de a cuál grupo pertenecerá cada uno de
los individuos participantes en el estudio debe ser aje-



al de un “volado”, quiénes era operados y quiénes no. minantes de la evolución de los enfermos (tanto los
En el quehacer clínico cotidiano no es nada raro que el conocidos como los desconocidos) estén distribui-
cirujano ofrezca sus servicios (o que el paciente se deje dos de manera equilibrada entre el grupo de enfermos
operar) preferentemente a pacientes que están rela- que reciben la maniobra bajo estudio (grupo experi-
tivamente en mejores condiciones que otros; es decir, mental) y los que no la reciben (grupo control).
que desde antes de la cirugía gozan de un inherente
mejor pronóstico, en cuanto al riesgo de oclusión ar- Seguimiento completo de los individuos en estudio
terial, de complicaciones de la cirugía e, incluso, de
supervivencia; en cambio (y por razones totalmente en- Este punto tiene que ver tanto con que se logre un se-
tendibles), no suelen hacerlo con pacientes más dete- guimiento completo de todos los sujetos participantes
riorados, en quienes hay menos posibilidades de que en el estudio durante el tiempo programado como con
su intervención quirúrgica resulte exitosa. Esta prácti- que se incluyan en el análisis a todos los individuos
ca puede hacer entonces que, como los pacientes con respetando su pertenencia al grupo (experimental o
menos posibilidades de una buena evolución son in- control) al que fueron originalmente asignados.
cluidos preferentemente en el grupo (cohorte) control Todo paciente que ingresa al ensayo debe ser to-
(o de contraste), un procedimiento ineficaz parezca (de mado en cuenta en el análisis y conclusiones; de lo con-
manera distorsionada) como todo lo contrario. Es jus- trario, si un número importante de ellos se reporta
tamente mediante el sorteo (también conocido como como “sin seguimiento suficiente” la validez del es-
asignación aleatoria de la maniobra, que sólo puede tudio se verá seriamente cuestionada. Mientras más
hacerse en un estudio experimental) que se pretende individuos se pierden mayor será la posibilidad de ses-
que todos los pacientes tengan la misma oportunidad go en el estudio debido a que los pacientes que no com-
de recibir el tratamiento en prueba; de tal suerte que pletan su seguimiento pueden tener un pronóstico
las diferencias en el desenlace clínico entre los someti- diferente al de quienes sí permanecen hasta el final del
dos (o no) al tratamiento sean explicables únicamente estudio. Las pérdidas en el seguimiento pueden obe-
por este hecho y no por otros determinantes ajenos a decer a la aparición de eventos adversos al medica-
la maniobra en estudio. Resulta interesante que fue mento en estudio, a una mala respuesta al mismo, a
mediante un enorme estudio experimental en huma- muerte, etcétera o, al contrario, porque tienen una evo-
nos, aleatorizado, multicéntrico y publicado en 1987, lución particularmente benigna y su bienestar hace
que se logró demostrar tanto que a los pacientes así que no regresen a sus evaluaciones. Así, al ocurrir
operados en realidad les va peor que a los tratados esto se puede tener una impresión distorsionada de
únicamente con medicamentos en el periodo posope- las bondades (o de su ausencia) del tratamiento bajo
ratorio inmediato, como que la evolución clínica a lar- prueba.
go plazo era idéntica entre los sometidos o no a la Tal como sucede en la práctica médica cotidiana,
revascularización quirúrgica. los pacientes en los estudios experimentales dejan de
La evolución clínica de los enfermos obedece a tomar sus medicamentos, ya sea por olvido o por
múltiples causas, el tratamiento sólo es una de ellas; efectos indeseables de los mismos. Excluir a estos in-
de tal forma que es común que la gravedad de la en- dividuos –que no se adhirieron de manera completa
fermedad, la presencia de comorbilidad y toda una a los linemientos del protocolo– del análisis puede
gama de determinantes pronósticos (unos que pode- igualmente generar sesgos. Igual que en el punto an-
mos identificar y otros muchos que desconocemos) terior, es frecuente que esta falta de apego esté estre-
hagan que tengamos una falsa impresión de las bon- chamente vinculada con un pronóstico diferente al de
dades (perjuicios) de los tratamientos que ofrecemos. los enfermos cumplidores, tal como se ha llegado a
Es por ello que las decisiones de los médicos, basadas constatar en algunos ensayos clínicos donde incluso
en información proveniente de estudios observaciona- los pacientes a quienes se les asignó recibir el placebo
les (o de experimentales no aleatorizados) estén pro- tuvieron una mejor evolución que los que mostraron
pensos a caer en este tipo de errores. De hecho, se ha un buen apego a su ingesta en comparación con los
documentado que los estudios en los que el tratamien- incumplidos. Al excluir a éstos del análisis uno corre
to se ha asignado por cualquier otro método que no el riesgo de sólo evaluar a pacientes con un mejor
haya sido un sorteo tienden a mostrar efectos de ma- pronóstico, alterando la condición de equidad entre
yor beneficio (y frecuentemente falsos) que lo obser- grupos dada por la asignación por sorteo de la ma-
vado en los ensayos clínicos aleatorizados. La ventaja niobra.
de la aleatorización es que logra, si el tamaño de la Es justamente este principio de incluir en el análi-
muestra es suficientemente grande, que los deter- sis a todos los pacientes, tal como fueron asignados de



acuerdo con el sorteo, el que define el análisis de “in- manera de evitar este tipo de error sistemático puede
tención a tratar”. Esta estrategia metodológica conser- ser mediante el diseño de un ensayo doble ciego.
va el valor de la aleatorización, es decir, el de lograr
que los pacientes con diferentes pronósticos de la en- ¿Qué determina que sus resultados sean
fermedad queden igualmente distribuidos en los gru- aplicables a otros grupos de enfermos?
pos (brazos) del ensayo.
Lo común es que una de las principales motivaciones
Evitar que las expectativas de los pacientes y de sus que lleva a un investigador a realizar un ensayo clíni-
evaluadores influyan en la medición de los desenlaces co es el deseo de que la terapia experimental eventual-
mente sea utilizada por otros médicos, en otros sitios,
Igual que los investigadores, los enfermos que saben como una medida útil y que se brinde para el benefi-
que están recibiendo un nuevo tratamiento en expe- cio real del mayor número de enfermos. Esto depen-
rimentación generalmente tienen una idea prejuiciada derá fundamentalmente de tres aspectos.
sobre su eficacia. Estas expectativas, ya sea optimistas Primero, de qué tanto se parezcan los enfermos
o desfavorables, pueden llegar a distorsionar la me- que estudia a los enfermos en quienes posteriormente
dición de los resultados particularmente cuando su se quiera extrapolar la experiencia obtenida en el ensa-
evaluación es mediante indicadores propicios a ser in- yo clínico. Esto depende del rigor en la selección de
fluidos por la subjetividad del informante o del pro- los sujetos a incluirse en el experimento; mientras más
pio evaluador (“datos blandos”). Esto puede ocurrir criterios de inclusión sea necesario cumplir menos po-
cuando se miden síntomas (como el dolor), sentimien- sibilidades de que los resultados sean aplicables a otras
tos de bienestar (como la calidad de vida), o signos poblaciones de enfermos. De hecho, el investigador
clínicos sin definiciones suficientemente objetivas y suele enfrentarse al dilema de que por querer estudiar
poco reproducibles. En estas condiciones, y cuando los a una población relativamente homogénea de en-
investigadores conocen quién de sus pacientes del es- fermos que le permita incrementar la eficiencia de su
tudio recibe el tratamiento experimental y quién no, estudio (es decir, demostrar con claridad un efecto
se pueden sesgar los resultados al hacer una búsque- benéfico de la terapia experimental con el menor núme-
da diferencial de los desenlaces o al dar interpreta- ro de enfermos y costos posibles) establece criterios de
ciones diferentes a los hallazgos. inclusión al estudio demasiado estrictos que lo alejan
La mejor manera de evitar este tipo de errores es de las características del quehacer médico cotidiano:
mediante el enmascaramiento, que no es otra cosa que de la “vida real”.
tratar de que ni el enfermo ni el investigador que lo Segundo, del desenlace que se haya elegido para
evalúa (doble cegamiento) sepan si aquél se encuentra valorar la eficacia de la terapia experimental. Habi-
recibiendo la terapia en prueba o la intervención de tualmente y por razones de eficiencia, el investigador
contraste. Esto habitualmente se logra administrando suele elegir mediciones fisiológicas, bioquímicas,
un placebo (o la terapia habitual) con apariencia, sa- microbiológicas (o de otra estirpe) más fáciles de medir,
bor y textura indistinguibles de la terapia experi- en corto tiempo y con menos pacientes como sustitu-
mental. De no ser posible esto, y si el tipo de desenlaces tos de desenlaces clínica o socialmente más importantes
a medir lo amerita, habrá que diseñar una estrategia (como puede ser la calidad de vida o la supervivencia)
en la que el investigador que los evalúa desconozca a bajo el supuesto de que aquéllas pueden predecir és-
qué grupo de estudio pertenecen sus pacientes. tos. Así, no es raro que en los estudios experimentales
se evoque el beneficio de una nueva terapia porque
Brindar igual atención médica, fuera de la terapia ésta mejora las pruebas de función respiratoria, o por-
en estudio, a los grupos del ensayo que disminuye la carga viral en el plasma, o los nive-
les séricos de colesterol (por mencionar sólo algunos
Si los cuidados médicos, incluyendo otras terapias di- ejemplos), asumiendo que al lograrlo los enfermos vi-
ferentes a la que se estudia, se dan de manera dife- virán más tiempo y mejor. Es necesario ser cauteloso
rente en el grupo experimental que en el control se en la selección de los resultados a evaluar y que sean
corre el riesgo de comprometer seriamente los resul- realmente importantes para los individuos y para la
tados del ensayo al cometer el sesgo denominado de sociedad; de lo contrario, se corre el riesgo de promul-
“cointervención”; es decir, será difícil distinguir qué gar la bondad de una terapia nueva porque mejora
tanto de la diferencia (o no diferencia) observada una medición intermedia, pero que a la larga se de-
entre los grupos es efecto de la terapia en estudio vs. muestre su efecto nocivo en desenlaces clínicamente
consecuencia de una atención médica diferencial. Una más importantes o incluso en la supervivencia de los



sujetos. Ejemplos de ello es lo sucedido con el uso de mental con relación al de los pacientes en el grupo
hipolipemiantes (como el clofibrato y ciertas estatinas) control: Y/X= 0.15/0.20= 0.75.
en la reducción del colesterol sérico o de ciertos an- 3. El complemento del riesgo relativo (o la reducción
tiarrítmicos (como la encainida) posterior a un infarto del riesgo relativo –RRR–) que se expresa como
al miocardio. un porcentaje: [1 – (Y/X)] x 100 = [1 – 0.75] x 100 = 25%.
Tercero, de que la intervención que se evalúa sea Esta cifra significa que el nuevo tratamiento re-
única y precisa, como lo es un medicamento. En este duce el riesgo de morir en 25% con relación a lo
caso su reproducción por otros investigadores (u otros que ocurre en los pacientes del grupo control;
médicos) es fácil. Por el contrario, hay tratamientos que mientras mayor sea la RRR mayor es la eficacia
implican varios elementos cambiantes o que deman- del tratamiento.
dan un grado de habilidad muy particular de quien 4. El número necesario de pacientes a tratar (NNT)
realiza la maniobra (como sería el caso del manejo indica si el beneficio ofrecido por la nueva terapia
médico de un cierta entidad clínica en un determina- retribuye el esfuerzo y costo en su adquisición o
do ambiente, una intervención quirúrgica, un progra- implantación. Por ejemplo, una reducción de 25%
ma educativo, etc.) cuyos efectos no necesariamente en el riesgo de morir puede parecer impresionante,
serán los mismos cuando son realizados por otros pero su impacto en el paciente o en la práctica clí-
médicos o investigadores. nica puede, sin embargo, ser mínimo. La utilidad
de un tratamiento está no sólo en función de la
¿Cómo se analizan sus resultados? reducción relativa del riesgo sino también del ries-
go del desenlace adverso que se quiere prevenir
Lo más común es que los ensayos clínicos controlados (en nuestro ejemplo, la muerte); de tal forma que
midan la incidencia de algún evento en los grupos de mientras menor sea este riesgo mayor será el nú-
individuos seguidos en un determinado lapso y que mero necesario de enfermos a tratar con la nueva
este evento se exprese de manera dicotómica (es decir, terapia para prevenir una muerte (es decir, menor
la presencia o no del desenlace: infarto al miocardio, su impacto). En el cuadro II se ilustran dos circuns-
recurrencia de una neoplasia, muerte, etc.) como la pro- tancias: una en la que el riesgo de muerte en una
porción de sujetos que llegan a presentarlo. Ponga- población de enfermos, en un determinado perio-
mos como ejemplo un estudio en el que 20% (0.20) de do de tiempo, es sólo de 1%; en contraste con otra
los enfermos en el grupo control fallecieron en con- población con un riesgo mayor (de 10%). En el pri-
traste con sólo 15% (0.15) de los que recibieron el trata- mer caso, la nueva terapia reduciría el riesgo de
miento en evaluación. En el cuadro I se resume la forma fallecer en 25%, es decir, una reducción del riesgo
como se puede presentar el efecto de éste, a saber: absoluto de 0.0025 (o 25 muertes en 10 000 pa-
cientes tratados). El número necesario de pacien-
1. La diferencia absoluta (o la reducción del riesgo tes a tratar se obtiene al calcular la inversa de esta
absoluto –RRA–), que se obtiene al sustraer la reducción del riesgo absoluto (1/0.0025= 400); así,
proporción de individuos que fallecieron en el sería necesario tratar 400 pacientes durante un
grupo experimental (Y) de la proporción de in- tiempo determinado para salvar una sola vida. En
dividuos que lo hicieron en el grupo control (X): cambio, en el segundo caso, una reducción relati-
X – Y= 0.20 – 0.15= 0.05 (5%). va de 25% de muerte en una población en mayor
2. El riesgo relativo (RR), es decir, el riesgo de morir riesgo de morir (de 10%) lleva a una reducción del
en los pacientes sometidos a la terapia experi- riesgo absoluto de 0.025 (o 25 muertes en 1 000

Cuadro I
M EDICIONES DEL EFECTO DE UN TRATAMIENTO EN EVALUACIÓN *

Reducción del riesgo absoluto (diferencia de riesgos) (RRA) X –Y 0.20 – 0.15= 0.05 o 5%
Riesgo relativo (RR) Y/X 0.15/0.20= 0.75
Reducción del riesgo relativo (RRR) 1 – (Y/X) X 100 o 1 – 0.75 X 100= 25%
(X – Y)/X X 100 0.05/0.20 X 100= 25%
Número de pacientes necesario a tratar para prevenir un evento (NNT) 1/(X – Y) 1/(0.20 – 0.15)= 20

* X= riesgo del evento en los pacientes sin el tratamiento (grupo control) 20/100= 0.20 o 20%
Y= riesgo del evento en los pacientes con el tratamiento (grupo experimental) 15/100= 0.15 o 15%



Cuadro II
EJEMPLO DEL EFECTO DEL PRONÓSTICO DE LA ENFERMEDAD EN EL NÚMERO
NECESARIO DE PACIENTES A TRATAR

Riesgo de muerte en los pacientes en el grupo control (riesgo basal): X 1% o 0.01 10% o 0.10
Riesgo relativo en los pacientes en el grupo experimental: Y/X 75% o 0.75 75% o 0.75
Reducción del riesgo relativo 1 – (Y/X) x 100 o (X – Y)/X x 100 25% 25%
Riesgo de muerte en los pacientes en el grupo experimental: Y 0.01 X 0.75= 0.0075 0.10 X 0.75= 0.075
Reducción del riesgo absoluto X – Y 0.01 – 0.0075= 0.0025 0.10 – 0.075= 0.025
Número de pacientes a tratar para evitar una muerte 1/ (X –Y) 1/0.0025= 400 1/0.025= 40

pacientes tratados) de tal suerte que se tendría que ro valor de la reducción del riesgo relativo en 95% de
tratar a sólo 40 individuos para salvar una vida las veces. Será raro (con una probabilidad de sólo 5%)
(1/0.025= 40). Este ejemplo señala un elemento que éste se encuentre más allá de los límites de este
clave en la decisión de implantar una nueva tera- intervalo; lo que va de acuerdo con lo que convencio-
pia: considerar la magnitud del riesgo del desen- nalmente se establece como el nivel de significancia
lace adverso en los pacientes no tratados con ella. estadística (o valor de p).
Para una misma reducción del riesgo relativo Examinemos un ejemplo. Si en un ensayo clínico
mientras mayor sea la probabilidad de padecer un se aleatorizaron 100 pacientes al grupo experimental y
evento indeseable si no se trata, mayor será el be- 100 pacientes al grupo control y se llegan a observar
neficio con la nueva terapia y menor el número de 15 muertes en el primer grupo y 20 en el segundo, el
pacientes que tendremos que tratar para prevenir cálculo del estimado puntual de la reducción del ries-
un evento. Cabe mencionar que en esta decisión go relativo sería de 25%: X= 20/100 o 0.20, Y= 15/100
debe considerarse también el costo, la factibilidad o 0.15, y [1 – (Y/X)] x 100= [1 –0.75] x 100= 25%. Por lo
y grado de seguridad de la nueva terapia en cues- anteriormente dicho, pudiera ser que el verdadero
tión. Si, por ejemplo, ésta conlleva un riesgo de valor de la RRR fuera significativamente menor o ma-
10% de un cierto efecto adverso por el tipo de me- yor que esta cifra de 25%, la que se obtuvo de una dife-
dicamento, en la población de enfermos con un rencia de tan sólo cinco muertes entre los dos grupos,
bajo riesgo de muerte, se tendrían 40 individuos y hasta pensarse que el tratamiento no fuera eficaz (una
sufriendo el efecto indeseable de la droga por RRR de 0%) e incluso perjudicial (una RRR con un va-
cada vida salvada contra sólo cuatro si se le da a lor negativo). De hecho así es: estos resultados son
la población de enfermos con un mayor riesgo de consistentes tanto con una RRR de menos 38% (es
muerte. Será, finalmente, el costo de la terapia, así decir, que a los pacientes que reciben el nuevo trata-
como la gravedad y tipo de consecuencias del efec- miento tuvieran un riesgo de morir 38% mayor que
to adverso del medicamento, lo que nos haga deci- los pacientes en el grupo control) y una RRR de casi
dir si 4, 40, 400, 4 000 o 40 000 pacientes necesarios 59% (es decir, que los pacientes en el grupo experi-
a tratar es una cantidad importante o no. mental tuvieran un riesgo menor de morir de casi
60%). En otras palabras, el intervalo de confianza al
Otro aspecto importante a evaluar en la medición 95% (IC 95%) de este estimado de la RRR es de menos
de los resultados de un ensayo clínico es qué tan pre- 38% a 59%, y el estudio en realidad no nos ayuda a
cisa fue la estimativa del efecto del tratamiento. La decidir si el nuevo tratamiento es útil. Ahora, supon-
verdadera reducción del riesgo es algo que nunca lle- gamos que en lugar de 100, se hubieran sorteado 1 000
garemos a conocer; lo más que podemos alcanzar es pacientes por grupo y que se hubiera observado la
llegar a estimarla y el mejor estimado es el valor ob- misma proporción de desenlaces, es decir, 150 muertes
servado en el estudio (el llamado “estimado puntual”). en el grupo experimental (Y= 150/1 000= 0.15) y 200
Mediante el cálculo estadístico del intervalo de con- muertes en el grupo control (X= 200/1 000= 0.20).
fianza (IC) uno puede establecer una zona de valores, Nuevamente, el estimado puntual de la RRR sería
alrededor de este estimado puntual, donde pudiera 25%: [1 – (Y/X)] x 100= [1 – (0.15/0.20)] x 100= 25%. Se
encontrarse el verdadero valor poblacional. Lo habi- puede predecir que, en este ensayo con un número
tual, aunque arbitrario, es que se use el IC al 95%; es bastante mayor de individuos estudiados, el verda-
decir, se establece el intervalo que incluye al verdade- dero valor de la RRR esté más cerca del valor de 25%;



efectivamente, el IC 95% de la RRR en estos datos va igual o mayor a 0.05 (5%) quiere decir que el límite
de 9 a 41%. inferior del IC 95% de la RRR es el valor nulo (cero), o
Lo que estos ejemplos nos muestran es que mien- un valor negativo, y el RR, de uno, o menor; es decir,
tras mayor sea el número de participantes en el ensa- que no se logra descartar la hipótesis nula de no dife-
yo clínico mayor será el número de eventos observados rencia entre el tratamiento experimental y el placebo
y mayor la certidumbre de que el valor verdadero de (o terapia en el grupo control). Conforme el valor de
la RRR (o de cualquier otra medida de eficacia) está p disminuye (menor a 5%) el límite inferior del IC
cercano al valor obtenido en el estudio. En el segundo 95% de la RRR es mayor a cero y se dice que la diferen-
ejemplo anterior, el valor posible más bajo de la RRR cia entre tratamientos mostró ser estadísticamente sig-
fue de 9% y el más alto, de 41%. El estimado puntual nificativa; es decir que, si la hipótesis nula es cierta, es
(en este caso 25%) es probablemente el que más se acer- muy pequeña la posibilidad de ver una diferencia de
ca al valor real (poblacional) de la RRR. Mientras más esta magnitud o mayor. La prueba estadística para el
lejanos los valores del estimado puntual menos pro- cálculo del valor de p dependerá del tipo de variable,
bable es que sean consistentes con el valor observado de cómo esté expresado el evento desenlace (dicotó-
y aquéllos más allá de los límites del IC son valores mica, ordinal, continua) y su descripción no es motivo
con muy pocas posibilidades de representar la ver- de este capítulo.
dadera RRR, dado el estimado puntual (la RRR ob-
servada). ¿Es ético hacerlos?
Siendo que mientras más grande es el tamaño de
la muestra estudiada más estrecho es el IC, ¿cuál es Realizar un ensayo clínico controlado puede generar
un número suficiente de sujetos a estudiar? Cuando inquietudes de orden ético. Algunos pacientes se pue-
en un ensayo clínico se concluye que los resultados den llegar a incomodar por el hecho de ser interro-
fueron positivos (es decir, que muestra que el trata- gados o examinados para propósitos diferentes a los
miento fue eficaz) es porque el valor inferior del IC del de su estricta atención médica, o bien, al saber que in-
estimado de la RRR (el más bajo y aún consistente con vestigadores que no son sus médicos llegan a tener
los resultados del estudio) es “clínicamente impor- acceso a la privacía de su expediente clínico. El diseño
tante”, es decir, lo suficientemente grande como para experimental significa que los tratamientos son asig-
que el tratamiento sea prescrito a los enfermos. En nados por un investigador, no por su médico tratante
esta circunstancia puede decirse que el tamaño de la ni elegidos por el propio paciente. Cuando la asig-
muestra estudiada fue suficiente. Si, en cambio, se con- nación es mediante un sorteo o cuando hay un doble
sidera que el límite inferior de este IC no es “clínica- enmascaramiento (es decir, que ni el paciente ni sus
mente importante”, entonces el estudio no puede ser médicos que lo atienden saben a qué medicamento
considerado como definitivo, a pesar de que la dife- se está sometiendo) los aspectos éticos se vuelven
rencia entre tratamientos sea estadísticamente signi- más complejos e incluso más importantes que los
ficativa (es decir, que excluya que la RRR sea de cero). científicos.
El IC también ayuda a interpretar los estudios con Para que un estudio clínico experimental sea éti-
resultados “negativos”, en los que los autores conclu- camente justificable debe cumplir la premisa de que,
yen que el tratamiento experimental no mostró ser me- al momento del inicio del estudio, no haya eviden-
jor que el del grupo control: si el límite superior del IC cia de que alguno de los tratamientos ofrecidos en
muestra que la RRR pudo haber sido “clínicamente sig- cada brazo (o grupo del ensayo, incluyendo el con-
nificativa” quiere decir entonces que el estudio no lo- trol) sea superior al(os) otro(s). No es raro que al
gró excluir un efecto importante de la nueva terapia. plantearse la conducción de un estudio clínico experi-
En el primer ejemplo anterior, el límite superior del IC mental surja la inquietud de que a los participantes no
fue una RRR de 59%; de tal forma que el beneficio del se les esté ofreciendo la mejor opción terapéutica cono-
tratamiento pudo haber sido sustancial y se concluiría cida; es decir, que se les está privando de una terapia
que aunque los investigadores no lograron demostrar experimental novedosa y superior a lo ya conocido o,
que la terapia experimental fuera mejor que el placebo por el contrario, que se les esté exponiendo a un nuevo
tampoco pudieron descartar un efecto importante de tratamiento de dudosa utilidad y seguridad. En efec-
ella. Esto es lo que se conoce como un estudio con poca to, el estudio no sería ético si se tiene la suficiente infor-
precisión (poder o sensibilidad) por haber estudiado mación de que uno de los tratamientos es más eficaz
un tamaño de muestra insuficiente. (o dañino); pero si en verdad se desconoce si el tra-
Cabe señalar la asociación entre el IC y el valor tamiento en evaluación es el óptimo, no habría justi-
de significancia estadística, o valor de p. Si éste es ficación para dicha preocupación; de hecho, podría



argumentarse la falta de ética al estar prescribien- del estudio sean analizados periódicamente por un
do abierta y rutinariamente un tratamiento cuya uti- comité externo y ante la eventualidad de encontrar una
lidad (y seguridad) relativa se desconocen porque se clara diferencia en la eficacia entre los tratamientos,
adoptó de manera prematura, antes de su evaluación que se interrumpa anticipadamente el estudio y se pu-
formal. En este punto puede existir la dificultad de bliquen los hallazgos.
definir a partir de cuándo la evidencia es “suficiente” Finalmente, cabe comentar sobre la justificación
o “convincente” para justificar o no la realización de de cuándo dar un placebo a los enfermos en el gru-
un estudio experimental en humanos; desde luego po control. Esto ocurre en dos circunstancias: una,
que la perspectiva de un clínico (que procura el má- cuando no existe tratamiento alguno que convin-
ximo beneficio de un individuo en particular) será di- centemente haya mostrado ser eficaz en modificar fa-
ferente que la del investigador clínico (quien busca la vorablemente el curso de la enfermedad; es decir, que
“verdad” con rigor científico). Por otra parte, es ha- en una buena práctica médica en condiciones habitua-
bitual que en el proceso de desarrollo de un nuevo les un médico no prescribiría medicamento específico
medicamento se le exija a quien lo manufactura que alguno (tal es el caso de la evaluación del zanamivir,
presente información de su eficacia obtenida en pe- un inhibidor de la neuraminidasa, en el tratamiento
queños estudios no controlados (la llamada fase II) de la influenza o del uso de la warfarina en la pre-
antes de encaminarse a un ensayo clínico controlado vención de fenómenos embólicos en la fibrilación
(fase III). auricular sin valvulopatía). La segunda circunstancia
Aunque estos dilemas éticos pueden llegar a es cuando sí existe un tratamiento estándar efectivo
ser de difícil solución, en muchos centros de inves- pero se desea evaluar si la adición de otro medicamen-
tigación del mundo el consentimiento informado y los to ofrece una ventaja adicional. En este caso a ambos
comités institucionales de investigación en humanos grupos de enfermos se les administra la terapia están-
han venido a constituir importantes salvaguardas de dar, pero al experimental se le adiciona el nuevo me-
la ética. El consentimiento informado es requerido por dicamento en estudio y, en cambio, al grupo control
la mayoría de las agencias financiadoras de proyectos un placebo indistinguible del nuevo medicamento
de investigación experimental en seres humanos así (tal es el caso de la evaluación de si los ácidos grasos
como por las revistas científicas y habitualmente es 3-omega, como tratamiento complementario, mejoran
obligatorio que sea firmado por el participante. El con- la funcionalidad de los enfermos con artritis reuma-
sentimiento informado implica que al individuo se le toide activa que además reciben medicación antin-
da la oportunidad de preguntar y enterarse de la natu- flamatoria).
raleza y detalles del estudio y se hace de su conocimien- En cambio hay circunstancias en las que sería una
to que goza de entera libertad para decidir si participa grave falta ética dar únicamente un placebo y privar
en el estudio clínico así como de que no habrá ningún de un tratamiento activo ya ampliamente establecido
tipo de represalia (o cambio en su atención médica) si y aceptado como útil a los individuos en el grupo con-
decide no hacerlo, o si abandona el estudio antes de lo trol. Difícilmente alguien que desea probar que una
programado. Sin embargo, a pesar de estos requisitos, cierta terapia es eficaz para mejorar el pronóstico de
y dada la creciente complejidad de los protocolos de los pacientes sintomáticos por infección por el VIH la
los estudios experimentales, no es rara la circunstan- compararía con un grupo de enfermos en quienes se
cia en la que el sujeto participante no llegue a estar omitiera el tratamiento antirretroviral estándar en la
completa y claramente informado. Los comités insti- actualidad: dos análogos nucleósidos inhibidores
tucionales de investigación en humanos son cuerpos de la transcriptasa reversa más un inhibidor de pro-
colegiados que suelen estar constituidos por investi- teinasas.
gadores, médicos clínicos, enfermeras, administra-
dores, abogados y representantes de la comunidad y ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas?
su tarea consiste en revisar escrupulosamente el pro-
tocolo de investigación, constatando que el plantea- Respecto a los estudios observacionales de cohortes,
miento de la pregunta de investigación y el diseño la principal ventaja que ofrecen los ensayos clínicos
sean adecuados (después de todo no es ético realizar controlados (especialmente los que son mediante un
un estudio con importantes errores metodológicos) y sorteo) es que asignan la maniobra experimental (el
asegurando la preservación de la integridad y seguri- tratamiento en prueba) independientemente de deter-
dad de los participantes en el estudio y que la carta de minantes pronósticos o de la selección de la muestra;
consentimiento informado esté correctamente elabo- de tal suerte que disminuye el riesgo de sesgos de sus-
rada. El comité puede también solicitar que los datos ceptibilidad diferencial (confusores) o de un muestreo



distorsionado. Además, el diseño experimental facili- radigma) en la evaluación de la utilidad de nuevos
ta el enmascaramiento de los individuos participantes tratamientos. A pesar de no ser infalibles y de, en oca-
y de sus evaluadores (doble cegamiento) ya que en un siones, dejar resquicios de incertidumbre, los estudios
estudio observacional los tratamientos generalmente experimentales han contribuido enormemente a la evo-
son decididos y prescritos abiertamente por los médi- lución hacia terapias y medidas profilácticas más efi-
cos tratantes. caces y seguras.
Por otra parte, la posibilidad real de realizar los Además, el entendimiento de los principios cientí-
estudios experimentales puede verse seriamente com- ficos que rigen a los ensayos clínicos controlados le ha
prometida por razones de índole práctica (logística) ayudado al médico a adquirir la destreza para discri-
de costos y de ética. Además, en un ensayo clínico se minar con rapidez los estudios clínicos cuyas conclu-
puede llegar a una situación tal de control de varia- siones son poco sustentables, por ser estudios de mal
bles (homegeneidad de la muestra estudiada, regu- diseño y realización, de aquéllos realmente válidos y
lación del apego al tratamiento, atención y seguimiento aplicables a su propia práctica. En la medida en que
del enfermo, etc.) que haga que sus resultados se ale- los médicos sólo demos credibilidad a los trabajos pu-
jen de la realidad del quehacer clínico cotidiano, res- blicados con solidez científica (es decir, que nos trans-
tringiendo seriamente su extrapolación al resto de los formemos de lectores pasivos y puramente receptivos
enfermos; es decir, que en la compulsión por dise- en evaluadores críticos) elevaremos la calidad de
ñar estudios metodológicamente impecables no se lo- nuestras decisiones y el grado de beneficio que reci-
gre responder a las preguntas originales. ban nuestros enfermos.
A pesar de esto último, los ensayos clínicos alea-
torizados permanecen como el estándar de oro (o pa-


A CTUALIZACIONES Hernández-Avila M y col.

Sesgos en estudios epidemiológicos
Mauricio Hernández-Avila, Ph.D.,(1) Francisco Garrido, M.C., M. en C.,(2)
Eduardo Salazar-Martínez, Dr. en C. (1)

U n objetivo enconocer la frecuencia con la queen el
que se desea
todo estudio epidemiológico,
ocu-
Todo estudio epidemiológico está sujeto a un
cierto margen de error, por lo que será muy impor-
rre un evento o estimar la asociación entre un factor de tante conocer cuáles son sus fuentes principales y los
riesgo y una enfermedad, debe ser el de medir y calcu- diferentes procedimientos que pueden ser utiliza-
lar con la mayor precisión y exactitud posibles dichas dos para minimizar su impacto en los resultados.
determinaciones. En otras palabras, la validez del co- Los errores se pueden clasificar en dos grandes tipos:
nocimiento derivado de cualquier estudio epidemio- los errores no aleatorios o sistemáticos y los errores
lógico dependerá, en gran medida, de la ausencia de aleatorios (no sistemáticos); ambos tipos de error, de
error y de la capacidad de estimar o predecir el pano controlarse adecuadamente, pueden comprometer
rámetro verdadero en la población blanco. En el con- la validez del estudio. El error aleatorio (no sistemá-
texto de la epidemiología, la validez se refiere a la tico) ocurre cuando las mediciones repetidas, ya sean
ausencia de sesgo o error. A lo largo del presente tra- en un mismo sujeto o en diferentes miembros de la po-
bajo se hace referencia a dos tipos de validez: a) la blación en estudio, varían de manera no predecible,
validez interna, que se refiere principalmente a los mientras que el error sistemático (no aleatorio) ocurre
errores cometidos durante el proceso de selección de cuando estas medidas varían de manera predecible y,
la población de estudio, durante las mediciones que por lo tanto, se tiende a sobre o subestimar el valor
se realizan en dicha población o a errores ocasiona- verdadero en medidas repetidas. La analogía que se
dos por la falta de comparabilidad de los grupos es- utiliza para describir ambos conceptos es la práctica
tudiados, y b) la validez externa, que se refiere a la de “tiro al blanco” donde el punto medio del objetivo
capacidad del estudio de generalizar los resultados es el valor verdadero en la población blanco y los
observados en la población en estudio hacia la po- “disparos” son las diferentes mediciones que se rea-
blación blanco. Es importante notar que la validez ex- lizan en la población en estudio para estimar dicho
terna depende de que exista la interna, es decir, es valor verdadero. Un buen tirador cuya arma no está
necesario cumplir con los requisitos necesarios de va- bien calibrada apuntará al blanco equivocado, podrá
lidez interna para poder extrapolar lo resultados, por ser muy preciso (todos los disparos dan en el mismo
esta razón en los diferentes estudios epidemiológicos lugar), pero ninguno de ellos da en el blanco correcto.
se privilegian acciones que maximizan la validez in- Esto corresponde al error sistemático. Por otra parte,
terna, aun comprometiendo, en cierta medida, la vali- un tirador con mano temblorosa, pero con un arma
dez externa. bien calibrada, estará apuntando al blanco correcto

(1) Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública (INSP), Cuernavaca, Morelos, México.
(2) Centro de Investigación en Sistemas de Salud, INSP, Cuernavaca, Morelos, México.

Solicitud de sobretiros: Mauricio Hernández Avila. Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública.
Correo electrónico: mhernan@insp3.insp.mx


Sesgos en estudios epidemiológicos ACTUALIZACIONES

aun cuando sus disparos no den en el punto medio corresponde a la media verdadera de 12.2 µg/dl, en
del blanco seleccionado. Se puede aplicar la analogía los páneles C y D se estimaría una media de 15.4
descrita en el contexto de un estudio epidemiológico µg/dl, y 27.7 µg/dl, respectivamente. La utilización
cuyo principal objetivo es determinar las concentra- de laboratorios con resultados como los que se mues-
ciones de plomo en sangre en la población general. tran en los páneles C y D para determinar las con-
Suponga que en este estudio participan cuatro la- centraciones de plomo en sangre en la población en
boratorios y un laboratorio de referencia en el cual se estudio arrojaría resultados claramente erróneos al
repite un cierto porcentaje de las determinaciones de sobrestimar el valor real, lo que nos llevaría a con-
plomo. Los resultados se muestran en la figura 1. En cluir equivocadamente que existen concentraciones de
el panel A se muestra un laboratorio cuyas determi- plomo en sangre más elevadas que las reales.
naciones son válidas y precisas respecto de las medicio- En los estudios epidemiológicos analíticos en los
nes que realiza el laboratorio de referencia (situación que se pone a prueba una hipótesis comparando dos o
ideal) ya que el valor estimado corresponde muy cer- más grupos de estudio, los errores también pueden ser
canamente al valor real; en el panel B se muestran tanto aleatorios o no sistemáticos como sistemáti-
resultados de un laboratorio cuyas mediciones son vá- cos. El error sistemático o sesgo se ha definido como
lidas pero con precisión intermedia; en el laboratorio cualquier error diferencial –en relación con los grupos
del panel C la validez es cuestionable, pero la precisión que se comparan– en que se puede incurrir durante el
es aceptable; mientras que en el panel D las mediciones diseño, conducción o análisis del estudio y que inva-
son imprecisas y no válidas. Mientras que en los dos riablemente resulta en una conclusión errónea, ya sea
primeros escenarios el parámetro estimado en la po- proporcionando una estimación más baja o más alta
blación en estudio es el mismo, en ambos laboratorios del valor real de la asociación que existe en la población
se estima una media poblacional de 12.2 µg/dl, que blanco.

A B
35 35
Laboratorio de referencia


30 30
25 25
20 20
15 15
10 10
5 5
Promedio estimado= 12.2µg/dl Promedio estimado= 12.2µg/dl
0 0
0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35
Laboratorio 1 Laboratorio 2

C D
35 35

30 30

25 25

20 20

15 15

10 10

5 5
Promedio estimado= 15.4µg/dl Promedio estimado= 27.7µg/dl
0 0
0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35
Laboratorio 3 Laboratorio 4

F IGURA 1. VALORES DE PLOMO EN SANGRE REPORTADOS EN CUATRO LABORATORIOS CON DIFERENTES CONDICIONES DE
PRECISIÓN Y VALIDEZ



Dependiendo de la etapa del estudio en que se ocurre, y es de diferente magnitud para los grupos
originan, los sesgos que interfieren con la validez in- expuesto y no expuesto, existirá la posibilidad de que
terna de un estudio se han clasificado en tres grandes los resultados se vean distorsionados por esta per-
grupos: a) los sesgos de selección, que se refieren a manencia diferencial. Por esta razón, se recomienda
los errores que se introducen durante la selección o maximizar las tasas de permanencia y seguimiento en
el seguimiento de la población en estudio; b) los ses- los estudios de cohorte.
gos de información, que son errores en los que se in- En los estudios retrospectivos los sesgos de se-
curre durante los procesos de medición en la población lección pueden ocurrir cuando los participantes po-
en estudio, y c) los sesgos de confusión, que se origi- tenciales o los investigadores conocen la condición de
nan por la imposibilidad de asignar la exposición de exposición y/o de enfermedad, y este conocimiento
manera aleatoria en los estudios observacionales y influye diferencialmente la participación en el estu-
que básicamente se originan por una no comparabili- dio. Suponga que se llevará a cabo un estudio de una
dad de los grupos en estudio. Todo diseño epidemio- cohorte retrospectiva y que el resultado de este es-
lógico no experimental, en mayor o menor medida, es tudio servirá para fijar una posible compensación
susceptible de este tipo de sesgos por lo que es un im- económica si se logra comprobar que los sujetos que
perativo para los investigadores planear adecua- recibieron cierta exposición están en mayor riesgo de
damente cada una de las etapas de un estudio con el desarrollar la enfermedad en estudio. Si esta infor-
propósito de evitar o disminuir al máximo la posibili- mación fuera del conocimiento de los posibles parti-
dad de incurrir en dichos errores. Sin duda, la etapa cipantes podría condicionar que los sujetos que se
más crítica de un estudio corresponde a la del diseño saben expuestos y que desarrollaron la enfermedad en
ya que resulta casi imposible corregir a posteriori los estudio participaran más frecuentemente que aque-
sesgos introducidos durante esta etapa. llos que desarrollaron la enfermedad y que se identi-
fican como no expuestos. La participación diferencial
Sesgos de selección antes mencionada se reflejaría en un déficit de eventos
en el grupo de no expuestos, ya que los sujetos no ex-
Son errores sistemáticos que se introducen durante la puestos que desarrollaron la enfermedad no tendrían
selección o el seguimiento de la población en estudio la misma motivación para participar en el estudio y
y que propician una conclusión equivocada sobre la participarían en menor proporción. Esta participación
hipótesis en evaluación. Los errores de selección pue- diferencial condicionaría una subestimación de la fre-
den ser originados por el mismo investigador o ser el cuencia del evento en el grupo no expuesto y una so-
resultado de relaciones complejas en la población en brestimación de la diferencia real.
estudio que pueden no ser evidentes para el investi- Los estudios de casos y controles son particu-
gador y pasar desapercibidas. En este contexto, una larmente susceptibles a este tipo de sesgo ya que en
posible fuente de sesgo de selección puede ser cual- la mayoría de sus aplicaciones se trata de estudios re-
quier factor que influya sobre la posibilidad de los su- trospectivos. En el contexto de este tipo de estudios,
jetos seleccionados de participar o permanecer en el cualquier factor que influya sobre la probabilidad de
estudio y que, además, esté relacionado con la expo- selección, ya sea como caso o control, y que a su vez
sición o con el evento en estudio. esté relacionado con la exposición en estudio, será una
Los sesgos de selección pueden ocurrir en cual- posible fuente de sesgo de selección. Este tipo de ses-
quier estudio epidemiológico, sin embargo, ocurren go se ha propuesto como una de las explicaciones a la
con mayor frecuencia en estudios retrospectivos y, asociación reportada entre el consumo de café y el cán-
en particular, en estudios transversales o de encuesta. cer de páncreas por McMahon y colaboradores.1 En
En los estudios de cohorte prospectivos los sesgos de este estudio los casos de cáncer de páncreas se se-
selección ocurren raramente ya que el reclutamiento leccionaron de diferentes hospitales, mientras que los
y selección de la población en estudio se da antes de controles fueron seleccionados del mismo grupo mé-
que ocurra el evento en estudio, así que se puede su- dico de donde se había originado el diagnóstico de los
poner que la selección de los participantes se realiza casos. Al elegir este mecanismo de selección de con-
de manera independiente del evento y, en general, la troles los investigadores incluyeron como controles
participación en el estudio no puede ser influida por a diferentes sujetos con patología gastrointestinal,
el evento, ya que éste aún no ha ocurrido. En contraste, dado que la mayoría de los casos de cáncer de pán-
la permanencia de los participantes en el estudio sí creas se habían notificado por el servicio de gastro-
puede ser determinada por el evento, cuando esto enterología. Así, los controles representan un sector



de la población con un consumo menos frecuente de Sesgos de información
café, lo que pudo haber condicionado una subesti-
mación de la prevalencia de exposición en el grupo El sesgo de información se refiere a los errores que
control y, por lo tanto, una asociación espuria entre el se introducen durante la medición de la exposición,
consumo de café y el cáncer de páncreas. de los eventos u otras covariables en la población en
La detección diferencial es un tipo particular de estudio, que se presentan de manera diferencial entre
sesgo de selección, se origina cuando la prueba diag- los grupos que se comparan, y que ocasionan una con-
nóstica para detectar el evento se realiza con mayor clusión errónea respecto de la hipótesis que se inves-
frecuencia en el grupo expuesto. Un ejemplo de este tiga. Una posible fuente de sesgo de medición puede
sesgo se presentó en un estudio de casos y controles ser cualquier factor que influya de manera diferencial
en el que se observó una fuerte asociación entre el uso sobre la calidad de las mediciones que se realizan en
de estrógenos de remplazo y el cáncer de endometrio.2 los grupos expuesto y no expuesto en el contexto
Los casos en este estudio no representaban adecua- de los estudios de cohorte o entre los casos y controles
damente los casos originados en la población base, ya en el contexto de los estudios de casos y controles.
que las mujeres con síntomas sugestivos de cáncer de Es importante mencionar que aunque práctica-
endometrio, y que eran usuarias de estrógenos, eran mente no existen procedimientos libres de error de
hospitalizadas para diagnóstico con mayor frecuen- medición, no todos los errores de medición son fuente
cia que las mujeres con los mismos síntomas pero de sesgo de información. Es conveniente recordar que
que no eran usuarias de estrógenos. Esta conducta los errores de medición pueden ser no diferenciales
de los médicos generó una sobreselección de casos ex- (aleatorios) cuando el grado de error del instrumento
puestos a estrógenos, lo que ocasionó una asociación o técnica empleada es el mismo para los grupos que se
falsa positiva entre el uso de estrógenos y el riesgo de comparan y diferenciales (no aleatorios) cuando el
cáncer de endometrio en el estudio. grado de error es diferente para los grupos estudia-
La no respuesta, por parte de los participantes en dos, el sesgo de información se refiere particularmente
un estudio, puede también introducir sesgo de selec- a este último tipo. Para comprender mejor la diferen-
ción, siempre y cuando esté relacionada con la expo- cia entre ambos errores de medición se analiza el si-
sición o el evento en estudio, es decir, que la tasa de guiente ejemplo. En un estudio hipotético de casos y
participación sea diferente para expuestos y no ex- controles para evaluar la asociación entre tabaquismo
puestos en los estudios de cohorte, o para casos y con- e infarto agudo del miocardio, los casos se identifica-
troles en el contexto de un estudio de casos y controles. ron en las salas de urgencias, del Instituto Mexicano
Sin embargo, no siempre la falta de respuesta se asocia del Seguro Social al momento de su ingreso y los con-
con un sesgo de este tipo. Por ejemplo, si en un estu- troles fueron seleccionados al azar entre los dere-
dio de casos y controles 10% de los casos elegidos y chohabientes que son vecinos de cada caso. Suponga
30% de los controles rehusan participar no se incurri- que, en un primer escenario, la exposición al tabaco
rá en sesgo de selección, a menos que la proporción de se evalúa determinando la presencia de un marca-
expuestos en los casos y en los controles que no acepta- dor biológico de exposición que se mide en sangre. En
ron participar sea diferente a la del grupo respectivo. este primer escenario, puede existir cierto grado de
La no respuesta es un problema que tiene mayor rele- error en las determinaciones del biomarcador en
vancia para la validez externa. sangre, sin embargo es posible suponer que el error
Los estudios transversales, y de casos y controles es similar para los dos grupos, por lo que se consi-
que se basan en casos existentes (prevalentes), pre- dera no diferencial o aleatorio. En contraste, si la ex-
sentan importantes limitaciones relacionadas con posición al tabaco se hubiera evaluado mediante un
los sesgos de selección, en particular cuando la en- cuestionario, la calidad de la información depen-
fermedad en estudio tiene una alta letalidad cercana dería, en parte, de la memoria de los participantes.
al diagnóstico inicial ya que los casos existentes tien- Si los casos, dado que sufrieron el evento, tuvieran un
den a sobrerrepresentar a los sujetos con cursos más estímulo mayor para recordar o participar entonces
benignos de la enfermedad. Si el factor en estudio se la calidad de la información sería mejor en este grupo
asocia con la letalidad, la medida de efecto derivada que la que se podría obtener en el grupo control, si-
de un estudio de prevalencia será sesgada, dado que tuación que introduciría un error diferencial o no
los casos en estudio corresponden a sobrevivientes aleatorio. En general, el impacto de este último tipo de
de la enfermedad, por lo que representarán despro- error es difícil de predecir ya que puede subestimar o
porcionadamente a los casos no expuestos. sobrestimar la asociación real, a diferencia del error



aleatorio que en general tiende a subestimar las aso- preguntas, en el caso del biomarcador, serán fuentes
ciaciones reales. de error los procedimientos utilizados para obtener la
En el cuadro I se ofrece una clasificación general muestra, el transporte y conservación de la misma, así
de las diferentes fuentes de error de medición. Es im- como los diferentes procedimientos de laboratorio que
portante hacer notar que durante el diseño de un estu- se necesiten utilizar para su medición.
dio se deben establecer todas aquellas características Para ilustrar el impacto que pueden tener los di-
que se habrán de medir para responder una pregunta ferentes tipos de error de información en la estimación
de investigación. Una de las dificultades con las que de las medidas de efecto, es necesario mencionar bre-
se topa el investigador en esta etapa se deriva de la vemente los conceptos de sensibilidad y especificidad
brecha o diferencia que se establece entre una enti- de los instrumentos de medición que se utilizan. La
dad conceptual de una variable y su definición em- sensibilidad de un cuestionario o prueba diagnóstica
pírica que es, finalmente, la forma en que será medida. mide la habilidad del instrumento para clasificar co-
Esta diferencia estriba en la imposibilidad, la mayor rrectamente a los sujetos que tienen verdaderamente
parte de las ocasiones, de medir directamente la ca- la condición en estudio. Así, un cuestionario para iden-
racterística de interés. Por ejemplo, la exposición in- tificar fumadores involuntarios que tiene una sensi-
voluntaria al humo del tabaco podría ser definida bilidad de 90%, podrá identificar correctamente a
teóricamente como “la exposición de las células del 90% de los sujetos que están expuestos al humo del
tejido pulmonar a agentes carcinogénicos que resulta tabaco, mientras que 10% serán clasificados errónea-
de la inhalación del humo del tabaco proveniente de mente como no fumadores involuntarios. En contraste,
las emisiones de fumadores activos”, en la práctica esta la especificidad indica la habilidad del instrumento
definición teórica se tendría que medir mediante la para clasificar correctamente a los sujetos que no tienen
utilización de algún indicador cercano de dicha con- la condición de estudio. Para este ejemplo, una especi-
dición, tal como “tiempo que pasa el sujeto de estudio ficidad de 99% indicaría que se clasificaría adecua-
junto a personas fumadoras”. Estas definiciones em- damente a 99% de los sujetos y que restaría un 1% que
píricas son utilizadas y plasmadas por los epidemió- sería clasificado como expuesto involuntariamente al
logos y por investigadores de otras disciplinas, en los tabaco, cuando en realidad no lo está. La sensibilidad
instrumentos de medición que se elaboran ex profeso y especificidad de nuestros instrumentos puede ser
para un estudio y que pueden ser medidas ya sea por evaluada en estudios de validación cuando se cuenta
un cuestionario o un biomarcador. En este último con un estándar de oro, el cuadro II indica cómo se
ejemplo, la exposición involuntaria se podría también podrían estimar estos parámetros.
medir mediante la determinación de cotinina (un me- Los sujetos de estudio se pueden clasificar erró-
tabolito de la nicotina) en la sangre de los sujetos en neamente con relación a la exposición o al evento, como
estudio. Mientras que las estimaciones de exposi- se mencionó, el error puede ser de dos tipos: no dife-
ción realizadas mediante un cuestionario estarán su- rencial y diferencial.
jetas a diferentes tipos de error como lo serían la Los estudios epidemiológicos incurren en un
memoria de los participantes y la comprensión de las error de clasificación no diferencial de la exposición
cuando ésta se realiza por igual en los grupos que se
Cuadro I
CLASIFICACIÓN DEL ERROR DE MEDICIÓN SEGÚN SU Cuadro II
ORIGEN ESTIMACIÓN DE SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD
PARA UNA VARIABLE DICOTÓMICA

a) El observador Clasificación verdadera
b) Sistema de medición de la exposición o
c) Los sujetos de estudio de la enfermedad
Memoria Clasificación de la exposición o de la enfermedad
Entrenamiento por el instrumento de medición Sí No
Fatiga
d) El instrumento
e) Errores en las variables proxy Sí a b
f) El procesamiento de datos No c d
Errores de codificación
Formulación errónea de modelos estadísticos a d
g) Errores que dependen del tiempo Sensibilidad= ; Especificidad =
a+c b+d



comparan. Es decir, la condición de enfermedad de los cial. En el cuadro III se resumen los datos de un estu-
sujetos de estudio no influye en la clasificación de dio de seguimiento por 12 años en hombres de 45-64
los mismos respecto de la exposición. En esta situación, años (n= 7 221) en el que se relacionó el ejercicio físico
siempre y cuando el error no sea de gran magnitud, la con el riesgo de enfermedad coronaria. Los expuestos
medida de efecto estimada con error aleatorio tiende a fueron quienes no hacían ejercicio físico o lo hacían
subestimar la asociación real en la población blanco, moderadamente. Asumamos que la medida de efecto
por lo que se podría suponer que el valor estimado en en este primer escenario se estima sin error aleatorio
la población en estudio, bajo el supuesto de que el y corresponde a una razón de incidencia acumulada
error es aleatorio, tiende o se aproxima al valor de no de 1.41.
asociación. La dificultad para medir correctamente la Supongamos ahora que la determinación del even-
exposición involuntaria al humo del tabaco puede to se realiza con una prueba diagnóstica que tiene una
servir para ilustrar este tipo de error. Dado que no es sensibilidad de 0.80 y especificidad de 1.0 y que la prue-
factible medir directamente la cantidad de humo que ba se aplica de igual manera en expuestos y en no ex-
inhala un no fumador se podría utilizar un monitor puestos. Los resultados se presentan en el cuadro III-A,
personal que registre en forma acumulada la con- donde se puede observar que existe un subestimación
centración de nicotina ambiental a la que el sujeto es- del riesgo real, la razón de incidencia acumulada dis-
tuvo expuesto durante el tiempo relevante para el minuye de 1.41 a 1.38. Sin embargo, si se supone una
evento en estudio. Supongamos un estudio longitu- especificidad de 98%, entonces el error es de mayor
dinal para examinar la asociación entre enfermedad impacto ya que la razón de incidencia estimada bajo
respiratoria y exposición involuntaria al humo del ta- este supuesto sería de 1.28.
baco. En este caso, el error de clasificación –no dife-
rencial– en la medición de la exposición estaría dado
Cuadro III
por la habilidad del sujeto de llevar consigo el mo-
RELACIÓN ENTRE EJERCICIO FÍSICO Y RIESGO
nitor, del tipo de ropa que utilice y de la conservación
DE ENFERMEDAD CORONARIA,
y trato que dé al instrumento de medición. En este caso
ESTIMADA SIN ERROR ALEATORIO
se podría suponer que el grado de error será el mismo
para los sujetos con y sin exposición al humo de ta- Realiza ejercicio físico
baco y que el impacto de dicho error será el de sub- Evento coronario No Si Total
estimar cualquier asociación real que exista en la
Sí 299 107 406
población blanco.
No 4 503 2 312 6 815
Otro ejemplo que permite ilustrar el contexto en
Total 4 802 2 419 7 221
el que ocurre el error de medición aleatorio o no
Razón de incidencia acumulada= 299/4 802÷107/2 419= 1.41
diferencial es cuando la exposición en estudio no con-
sidera el periodo de riesgo relevante en la ocurrencia
de una enfermedad. Si se estudia una enfermedad que
tiene un periodo de latencia prolongado, como es el
caso de la gran mayoría de las enfermedades crónicas, Cuadro III-A
y el factor de exposición que se cree asociado con dicha RELACIÓN ENTRE EJERCICIO FÍSICO Y RIESGO

enfermedad se mide en una sola ocasión, sin tomar en DE ENFERMEDAD CORONARIA, ESTIMADA

consideración la variabilidad de dicho factor durante CON UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA CUYA SENSIBILIDAD

el tiempo, se incurrirá en un error de clasificación no ES DE 0.80 Y ESPECIFICIDAD DE 1.0
diferencial. De manera más explícita, se puede decir
Realiza ejercicio físico
que si se desea medir la asociación entre el consumo Enfermedad No Sí Total
de colesterol y enfermedad coronaria para lo cual
medimos la ingesta de colesterol en un solo día, no se Sí 239 87 406
puede asegurar que se haya medido correctamente la No 4 563 2 332 6 815
exposición dado que la ingesta varía considerable- Total 4 802 2 419 7 221
mente a través del tiempo en un mismo sujeto y, por lo Razón de incidencia acumulada= 239/4 802÷87/2 419= 1.38
tanto, una sola medición no reflejaría adecuada-
239 se deriva de 299 casos de los cuales únicamente 80% (299x0.80)
mente la ingesta de colesterol durante el periodo de fueron clasificados correctamente como eventos
riesgo relevante. 4 563 corresponde a 4 503 sujetos sin eventos y a 60 sujetos con evento
que fueron clasificados erróneamente como sanos
A continuación se ofrece un ejemplo hipotético
para ilustrar el efecto del error aleatorio o no diferen-



Como se mencionó, cuando el error de medición sujeto de estudio, las respuestas que éstos proporcio-
se realiza de manera diferencial entre los grupos nan sobre la exposición de interés pueden oscilar en-
que se comparan, entonces se introduce un sesgo de tre la negación o la exageración. Es probable que si la
información que, a diferencia del error aleatorio que exposición se refiere a una característica considera-
condiciona una subestimación, puede introducir error da negativa y el informante sustituto es la esposa(o)
en cualquier dirección, condicionando ya sea una del sujeto de estudio, las respuestas que se proporcio-
sobre o una subestimación de la asociación real. Exis- nen se pueden modificar con base en la relación exis-
ten varias situaciones que se pueden asociar con este tente entre ambos.
sesgo. En la etapa de diseño del estudio se puede Para ilustrar el impacto del error diferencial, su-
favorecer la introducción del sesgo cuando se deci- pongamos ahora que la relación descrita en el ejemplo
de recoger la información sobre la exposición después anterior entre ejercicio y enfermedad coronaria se eva-
que se han identificado los casos de la enfermedad de lúa mediante un estudio de casos y controles. En este
interés y la presencia de la enfermedad modifica el estudio se identificarían 406 casos y para cada caso se
reporte de la exposición (exagerándola o minimi- seleccionarían dos controles, los resultados hipoté-
zándola). En el caso del estudio de exposición in- ticos se presentan en el cuadro IV. La razón de mo-
voluntaria al humo del tabaco antes referido, si los mios (RM) estimada del estudio es de 1.40.
investigadores utilizaran un cuestionario como instru- Ahora, supongamos que los casos, dado que su-
mento para la evaluación de tipo retrospectivo, no es frieron el evento coronario, hacen un mejor esfuerzo
difícil suponer que las madres cuyos hijos tuvieron por recordar y reportar el patrón de ejercicio que rea-
problemas respiratorios tratarán de recordar con ma- lizaban y que la sensibilidad con que informan la ex-
yor detalle y exactitud la exposición al humo del ta- posición es de 95%, mientras que los controles reportan
baco comparadas con aquellas madres cuyos hijos con una sensibilidad de 80%. Los resultados se pre-
permanecieron sanos durante el periodo de estudio; o sentan en el cuadro IV-A. En este escenario, el sesgo
que las madres fumadoras cuyos hijos tuvieron en- introducido por la menor calidad de reporte en los
fermedad respiratoria informaran una menor expo-
sición como un mecanismo compensatorio de culpa. Cuadro IV
En ambas situaciones es claro que se puede incurrir en R ELACIÓN ENTRE EJERCICIO FÍSICO Y RIESGO

sesgos de información diferencial. DE ENFERMEDAD CORONARIA, ESTIMADA

El sesgo de clasificación diferencial de la expo- SIN ERROR DIFERENCIAL

sición ocurre también con frecuencia durante la fase Hace ejercicio
de campo. El sesgo del entrevistador, un caso de ses- Exposición No Sí Total
go de información, se puede introducir cuando el per-
sonal de campo conoce la condición de enfermo o de Casos 299 107 406
no enfermo del entrevistado y si, además, tiene co- Controles 540 272 812
nocimiento de las hipótesis u objetivos del estudio. Total 839 379 1 218
Ante este hecho, el entrevistador puede hacer más én- Razón de momios= 299x272/540x107= 1.40
fasis en aquellas preguntas que miden la exposición o
bien inducir las respuestas de los entrevistados me-
diante lenguaje corporal o la aportación de informa-
Cuadro IV-A
ción adicional sobre dichas preguntas. En este sentido R ELACIÓN ENTRE EJERCICIO FÍSICO Y RIESGO
es recomendable realizar un buen entrenamiento de DE ENFERMEDAD CORONARIA, ESTIMADA A PARTIR DE
los entrevistadores y mantenerlos ciegos tanto en lo UN INFORME DE LA EXPOSICIÓN CON SENSIBILIDAD
que respecta a la hipótesis del estudio como a la con- DE 95% EN LOS CASOS Y DE 80% EN LOS CONTROLES
dición de caso-control o de expuesto-no expuesto de
los participantes del estudio. Ejercicios
El uso de informantes sustitutos (proxy) puede No Sí
también dar lugar a un sesgo de clasificación dife- Casos 304 102
rencial de la exposición. Como se mencionó, con cierta Controles 594 218
frecuencia los estudios epidemiológicos deben re-
currir a informantes que no son los sujetos de estu- Sensibilidad en casos= 0.95 en controles= 0.80
dio ya sea por alguna incapacidad de éstos o bien Especificidad en casos= 1.0 en controles= 1.0
porque ya fallecieron. Dependiendo del tipo de rela- Razón de momios= 304x218/594x102= 1.09
ción que tiene o tuvo el informante sustituto con el



casos condiciona una subestimación de la razón de evento en estudio y que se encuentre distribuida de
momios. manera diferencial entre los grupos que se comparan,
Supongamos ahora que los casos tienden a subes- ya sea entre expuestos y no expuestos en el contexto
timar el reporte de ejercicio y que la sensibilidad en de los estudios de cohorte o entre casos y controles en
este grupo es de 70% mientras que en el grupo control el ámbito de los estudios de casos y controles.
el cuestionario utilizado clasifica adecuadamente la En los estudios observacionales el sesgo de con-
exposición en 90% de los sujetos. Bajo los supuestos fusión se puede entender como un problema de
en este escenario, el sesgo diferencial de reporte con- comparabilidad cuyo origen está ligado a la imposi-
dicionaría una sobrestimación del efecto de no hacer bilidad de realizar una asignación aleatoria de la ex-
ejercicio (cuadro IV-B). Como se puede apreciar, el posición en los sujetos de estudio. El objetivo de la
efecto puede condicionar desviaciones hacia cual- asignación al azar de los tratamientos (de la exposición)
quier dirección, por esta razón es necesario evitar en en los estudios experimentales es lograr la formación
la medida de lo posible introducir errores diferenciales. de grupos homogéneos en lo que se refiere a todas las
características que puedan influir en el riesgo de de-
Sesgos de confusión sarrollar el evento (edad, sexo, masa corporal u otras
características que no se puedan medir), lo que se
Todos los resultados derivados de estudios observa- busca lograr es que los grupos sean similares en todo
cionales están potencialmente influenciados por este excepto en la exposición que se busca evaluar.
tipo de sesgo. El sesgo de confusión puede resultar en Analicemos el siguiente ejemplo, cuando Doll y
una sobre o subestimación de la asociación real. Existe Hill publicaron sus primeros resultados derivados del
sesgo de confusión cuando observamos una asocia- seguimiento de cerca de 40 000 médicos y reportaron
ción no causal entre la exposición y el evento en estu- que el cáncer de pulmón era considerablemente más
dio o cuando no observamos una asociación real entre frecuente en los fumadores,3,4 las críticas no se hicie-
la exposición y el evento en estudio por la acción de ron esperar. Se argumentó que la asociación obser-
una tercera variable que no es controlada. Esta(s) va- vada por estos investigadores entre el tabaquismo y el
riable(s) se denomina(n) factor(es) de confusión o cáncer de pulmón se debía muy probablemente a la
confusor(es). Los resultados de un estudio estarán con- acción de una tercera variable, a una susceptibilidad
fundidos cuando los resultados obtenidos en la pobla- genética que predisponía tanto al cáncer de pulmón
ción en estudio apoyan una conclusión falsa o espuria como al gusto por el tabaco, con este argumento se des-
sobre la hipótesis en evaluación, debido a la influencia cartaba el posible efecto carcinogénico del humo de
de otras variables, que no fueron controladas ade- tabaco. La crítica anterior implica que el gusto por
cuadamente ya sea durante la fase de diseño o de aná- fumar no se da al azar sino que coexiste un factor
lisis. En este contexto, son fuente posible de sesgo de genético y que este factor es la verdadera causa de
confusión cualquier variable asociada con la exposi- cáncer de pulmón. Para poder separar el efecto del ciga-
ción que, además, esté causalmente asociada con el rrillo del de la susceptibilidad genética tendríamos
que realizar un experimento, se podrían seleccionar
40 000 individuos y asignarlos aleatoriamente a dos
Cuadro IV-B tratamientos experimentales: fumadores (expuesto) y
RELACIÓN ENTRE EJERCICIO FÍSICO Y RIESGO no fumadores (no expuesto). Al asignarlos al azar se
DE ENFERMEDAD CORONARIA, ESTIMADA A PARTIR DE UN puede suponer que la distribución del factor genético
INFORME DE LA EXPOSICIÓN CON SENSIBILIDAD DE 70% que causa cáncer de pulmón en los grupos formados
EN LOS CASOS Y DE 90% EN LOS CONTROLES mediante la aleatorización será la misma, es decir, si la
aleatorización se realizó de manera correcta –en pro-
Ejercicios
No Sí medio– el porcentaje de sujetos genéticamente sus-
ceptibles al cáncer de pulmón sería la misma en ambos
Casos 331 75 grupos, por lo tanto, si observáramos diferencias en la
Controles 563 249 ocurrencia de cáncer de pulmón entre los fumadores y
no fumadores ésta no podría ser atribuida al factor
Sensibilidad en casos= 0.70 en controles= 0.90 genético ya que éste afectaría de igual manera a los
Especificidad en casos= 1.0 en controles= 1.0 dos grupos. Sin embargo, es claro que este tipo de ex-
perimento sería imposible de realizar.
Razón de momios= 1.95 A diferencia de los estudios experimentales, en
que los sujetos en estudio son asignados al azar a los



grupos experimentales y, por lo tanto, los posibles con- Cuadro V
fusores quedan igualmente distribuidos entre los gru- ESTRATEGIAS PARA EL CONTROL DE LA CONFUSIÓN EN

pos en contraste, en los estudios observacionales los LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

sujetos reciben la exposición por muy diferentes mo- Fase Estrategia Efecto
tivos que dependen importantemente de patrones
culturales y socioeconómicos. Entonces ¿qué es una Diseño Aleatorización Permite que las variables se distribu-
yan similarmente en los grupos de es-
variable confusora o confusor? Se trata de variables tudio haciéndolos comparables en
que están asociadas con el evento en estudio de ma- todo, excepto en la variable de ex-
nera causal, es decir, son factores de riesgo para el even- posición
Restricción Limita la participación en el estudio
to en estudio, además esta asociación debe ser por un a sujetos que son similares respecto
mecanismo causal diferente al que actúa la exposi- a la variable de confusión
ción en estudio y debe ser independiente de esta mis- Pareamiento Iguala en el proceso de selección a
los grupos de comparación con re-
ma. Esto último quiere decir que el confusor debe ser lación a los factores de confusión
un factor de riesgo tanto para el grupo expuesto como
para el no expuesto. Los sesgos de confusión en estu- Análisis Estandarización Permite comparar los grupos de es-
tudio si la distribución del confusor
dios de cohorte ocurren principalmente cuando los fuera la misma en ambos
grupos expuesto y no expuesto no son comparables. Estratificación Estima la medida de efecto en sub-
Por ejemplo, si fuera de interés evaluar en un estudio grupos que son similares con relación
a los factores de confusión
de cohorte el efecto del consumo de café sobre el ries- Modelos multivariados Estima el efecto de la exposición,
go de infarto del miocardio y se establecieran dos manteniendo constantes los valores
grupos de contraste, uno conformado por bebedores del factor confusor
de café y otro por no bebedores de café, se tendría que
considerar el tabaquismo como un posible confusor ya
que está asociado con el consumo de café y es un fac-
tor de riesgo para infarto de miocardio. En este es- común denominador de todos es hacer los grupos de
tudio hipotético ignorar las diferencias en el consumo contraste lo más comparable posible con relación a
de tabaco podría hacernos concluir que existe una fal- variables externas, el objetivo es lograr que la única
sa asociación positiva entre el consumo de café y el diferencia entre los grupos sea la característica en es-
riesgo de infarto del miocardio. En el contexto de los tudio.
estudios de casos y controles ocurre cuando hay dife-
rencias entre casos y controles en relación con una
tercera variable, lo que puede ocurrir simplemente Referencias
por la existencia de confusión en la población fuente o
1. MacMahon B, Yen S, Trichopoulos D et al. Coffee and cancer of the
ser generada por el mismo proceso de selección. pancreas. N Engl J Med 1981; 304:630-633.
¿Qué podemos hacer para prevenir la ocurrencia 2. Feinstein HR, Horowitz RI. A critique of the statiscal evidence
de sesgos de confusión? En el cuadro V se listan los associating estrogens with endometrial cancer. Cancer Res 1978;38:
diferentes procedimientos tanto en la fase de diseño 4001-4005.
3. Doll R, Hill AB. Mortality in relation to smoking:Ten years’ observations
como en la de análisis que nos permiten prevenir o
of British doctors. BMJ 1964;1:1399-1410.
corregir el efecto del sesgo de confusión, como se puede 4. Doll R, Hill AB. Mortality in Relation to Smoking:Ten years’ observations
deducir de los diferentes procedimientos utilizados, el of British doctors (Concluded). BMJ 1964;1:1460-1467.


Cuaderno del Alumno – Epidemiología – Centro Editor Facultad de Ciencias Médicas U.N.R.

ÍNDICE

Prólogo 4

UNIDAD 1 – Epidemiología: Concepto y aplicaciones 5

UNIDAD 2 – Medidas y diseños metodológicos 13

UNIDAD 3 – De la causalidad a la determinación 25

UNIDAD 4 – Metodología de la investigación 35

UNIDAD 5 – Métodos cualitativos 43

UNIDAD 6 – Vigilancia Epidemiológica 50

Bibliografía 61

3


PRÓLOGO
Acercarse a la Epidemiología –interdisciplina– que ya le fue presentada en algunas fichas
del cuaderno del alumno hasta el momento, produce la necesidad de efectuar reflexiones en torno a
las concepciones de salud que poseen los equipos de salud que actúan en la comunidad, qué
posturas epistemológicas podemos afrontar para el análisis de las situaciones de salud en las
comunidades y hasta qué rol cumplen los servicios de salud para responder a las necesidades de las
poblaciones y de los ciudadanos.
Cabe destacar que en la mayoría de los países Latinoamericanos se están experimentando
cambios en el patrón tradicional de las enfermedades que han afectado a sus poblaciones durante
largo tiempo. En general, si pensamos desde la historia, las enfermedades infecciosas fueron
desplazadas por el advenimiento de las enfermedades crónicas y degenerativas en los adultos, y más
tarde la contaminación ambiental y química, dieron paso a las enfermedades ocupacionales,
accidentes, etc. Debemos sumar a ese breve panorama los procesos de urbanización y los
condicionamientos sociales que trajeron aparejados otros problemas, como los de salud mental
–stress–, violencia y traumas entre ellos los suicidios, homicidios y accidentes así como la presencia
de la inequidad en relación al género, la etnia y la discapacidad entre otros.
En la actualidad, esta perspectiva que parece una sucesión de procesos cambiantes
proporciona a la Epidemiología desafíos permanentes, la historia vuelve a enfrentar a la sociedad
con problemas de enfermedades infecciosas, si bien no con las mismas características del siglo
pasado pero que promueven la misma preocupación sanitaria como es el VIH / Sida, o la vuelta del
cólera o el dengue, para los países de América del Sur. Surgen entonces para estas “nuevas
situaciones” la necesidad de redefinir y clasificar si la OPS/OMS propone una nueva mirada de las
enfermedades denominándolas emergentes y re emergentes.
La Epidemiología requiere, entonces, respuestas a estos desafíos, propuestas metodológicas
para producir conocimientos adecuados en pos de modificar el estado de salud de las poblaciones
acompañando la descentralización de los sistemas de salud, ayudando a construir nuevos sistemas
de información, utilizando nuevos métodos, técnicas e indicadores para actividades de diagnóstico,
vigilancia, monitoreo y evaluación.
De esta forma, en la Epidemiología actualmente se podrían observar tres paradigmas
imperantes: el de la causalidad –modelos causales lineales– que requieren de un experimento como
criterio de prueba; el paradigma de riesgo formado por una explicación probabilística y el tercero
sería la creación de modelos totalizadores o multifactoriales a partir de sistemas dinámicos
caracterizados por la indeterminación en pos de construir modelos de la complejidad.
El presente material teórico práctico, intenta recorrer algunas de estas líneas y sus
corrimientos. Tiene como objetivo de servirle de guía para la realización del cursado de la presente
electiva. Este Cuaderno del Alumno consta de una serie de Unidades de autoaprendizaje y además
le propone recuperar parte de lo ya estudiado en el transcurso de la carrera. Le sugerimos que esta
última actividad es muy importante para comenzar a leer este cuadernillo, así como realizar cada
una de las actividades que serán evaluadas por su tutor – experto a medida que también se comience
a pensar en la Investigación epidemiológica –objetivo final– de la electiva.
Agracemos la participación de muchos docentes para la realización del presente escrito así
como destacar que este producto surge de una adaptación del módulo de posgrado en Salud Social y
Comunitaria.

Prof. Titular Mónica Liborio

4


UNIDAD 1

CONCEPTO Y APLICACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA

Recuperar conocimientos
LIBORIO M.: “Atención Primaria de la Salud”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de Ciencias
Médicas, UNR. (Área “Crecimiento y Desarrollo”)
LIBORIO M.: “Promoción de la Salud”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de Ciencias
Médicas, UNR. (Área “Crecimiento y Desarrollo”)
LIBORIO M.: “El concepto de Salud. Proceso Salud-Enfermedad”. Medicina Preventiva y Social
Facultad de Ciencias Médicas, UNR. (Área “Crecimiento y Desarrollo”)
RONDELLI E., LIBORIO M.: “Epidemiología y ecología”. Medicina Preventiva y Social. Facultad
de Ciencias Médicas, UNR. (Área “El Ser Humano y su Medio”)
LIBORIO M.: “Epidemiología y Salud Ocupacional”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de
Ciencias Médicas, UNR. (Área “Trabajo y Tiempo Libre”)

Introducción
La Epidemiología como disciplina es un campo no exento de controversias, por lo tanto
diferentes profesionales pueden sostener distintos puntos de vista acerca de su objeto de estudio, su
metodología y sus aplicaciones. Podría decirse que muchas de las controversias se presentan a partir
de las diferentes posiciones epistemológicas y de la evolución histórica respecto de estos conceptos.
Respecto de la Epidemiología podría decirse que:
 No posee una única definición.
 Las concepciones acerca de ella han ido variado a lo largo de la historia en función de aspectos
ligados a los discursos y las prácticas de la salud pública, pero estos cambios fueron también
efecto de las condiciones, externas a la propia disciplina, que la atraviesan.

1. ¿QUÉ ES LA EPIDEMIOLOGÍA?
Sucede con la Epidemiología, así como con muchas otras disciplinas, que resulta difícil
proponer una definición unívoca que permita dar cuenta de toda la complejidad de este campo de
estudio, además de aclarar que estas se encuentran articuladas con el contexto en el cual surgieron.
Se podría decir en una sola frase que la epidemiología es el estudio que se efectúa sobre el
pueblo o la comunidad, en lo referente a los procesos de salud/enfermedad/atención.

1.1. Perspectiva Histórica
¿Por qué es importante conocer la historia de la epidemiología?
Para rastrear los orígenes de la epidemiología habría que remontarse hasta hace ya más de
2000 años: Hipócrates, entre otros, en “De Aires, Aguas y Lugares” planteaba la importancia de los
factores ambientales y su influencia en la aparición de la enfermedad. Sin embargo, sus orígenes se
describen como muy posteriores a esa época.
Es hacia los siglos XVIII y XIX que se reconoce el inicio, cuando el término
epidemiología nace relacionado con la palabra “epidemia”.
Su surgimiento estuvo ligado a la necesidad de estudiar las grandes epidemias europeas del
siglo pasado. El desarrollo acelerado de las ciudades con la Revolución Industrial, produce trans-
formaciones en la organización social motivadas en las nuevas formas que adquiere la producción y
el comercio. Las migraciones desde ámbitos rurales hacia los urbanos en búsqueda de trabajo,
determinaron la aparición de problemas de hacinamiento, basurales, falta de agua potable y de
5


cloacas. Estas condiciones de vida y trabajo se relacionaban con altísimas tasas de mortalidad
infantil.
En 1839, William Farr, realizó el “Registro Anual de Mortalidad y Morbilidad para Inglaterra
y Gales”.
La concepción dominante en el estudio de las enfermedades era la teoría miasmática, que
postulaba que las dolencias eran causadas por las emanaciones provenientes de los desechos o de
otras materias putrefactas de la tierra.
En este sentido, a lo largo del período se sucedieron distintos tipos de intervención estatal
sobre la cuestión de la salud de la población. En Inglaterra, el Estado proporciona servicios de
atención médica. En Francia, se desarrolla una medicina "urbana" con el fin de sanear los espacios
de las ciudades. En Alemania, se imponen reglas de higiene individual para el pueblo.
A partir del interés por conocer la relación entre condiciones de vida y salud, surge la corriente
denominada, por Guérin (médico alemán) en 1838, como "Medicina Social". Esta disciplina ligada
a la intervención estatal se ocupaba de la salud de las poblaciones a través de su preocupación por el
saneamiento, la organización de los espacios urbanos, la reglamentación de la jornada de trabajo y
de las condiciones mínimas de higiene que debían cumplir los espacios laborales.
En 1854, John Snow, considerado el padre de la epidemiología moderna, realizó un
importante y fundacional trabajo sobre el riesgo de contraer cólera en Londres, a partir del consumo
de agua que suministraba cierta empresa privada. Elaboró una teoría sobre el contagio de
enfermedades infecciosas en general y propuso que la propagación del cólera se daba a través del
agua contaminada.
Este trabajo de Snow es considerado la “Primera Revolución de la Epidemiología”,
en la medida en que se pudo predecir las características del agente aún antes de
que se desarrollara la Microbiología.
Los avances logrados a partir de los descubrimientos bactereológicos superaron los alcances
de la teoría miasmática y las condiciones del ambiente dejaron de ser consideradas determinantes en
de la teoría miasmática y las condiciones del ambiente dejaron de ser consideradas determinantes en
la producción de la enfermedad. Por lo tanto, de un período basado en los avances logrados en el
control de las enfermedades por las políticas de saneamiento ambiental, se sucede otro en el que se
impone la teoría bacteriológica a partir del descubrimiento de los gérmenes productores de
enfermedad, y en consecuencia, las medidas para enfrentar la enfermedad se dirigieron
específicamente a combatir los gérmenes.
Las bacterias fueron consideradas como las únicas causas en la producción de las
enfermedades. De esta manera, surgió la visión unicausal. Para cada enfermedad
existe un único agente capaz de producirla.
Esta concepción fortaleció la interpretación de la enfermedad como fenómeno
individual suplantando el abordaje colectivo en el tema salud.
En relación a este concepto entonces: el bacilo de Koch es la única causa de la tuberculosis,
la enfermedad es tratada y estudiada a partir del individuo enfermo sin tener en cuenta el contexto
socioeconómico y social que también hacen posible su aparición. Se dejan de lado, por lo tanto, las
condiciones de pobreza, hacinamiento, ausencia de higiene en las viviendas (socioeconómico), las
condiciones de vida y trabajo (social).
Este modelo unicausal fue reformulado hacia 1950 y como resultado emerge la tendencia
ecológica en epidemiología que proporcionó nuevos elementos en la interpretación de las
enfermedades.
La teoría ecológica plantea la interacción del agente, el huésped y el ambiente.
 Los agentes comprenden a los organismos infecciosos (virus, bacterias, hongos, parásitos, entre
otros), agentes físicos (radiaciones, por ejemplo) y agentes químicos (productos tóxicos, ácidos,
etc.).

6


 El huésped toma en cuenta las características de los individuos como edad, sexo, raza, hábitos.
También se debe tener en cuenta la susceptibilidad del individuo cuando se trata de enfermedades
infecciosas. ¿Está vacunado? ¿Ya ha tenido la enfermedad?
 Entre los factores ambientales se presentan aquellos que afectan la exposición del huésped al
agente. Pueden identificarse factores físicos (clima, temperatura, humedad, presión, luminosidad,
etc.), biológicos (vegetales y animales, adquiriendo una importancia fundamental los piojos,
pulgas y mosquitos) y los sociales (económicos, culturales, etc.).
A partir de estas concepciones, se plantea la multicausalidad en la producción de
las enfermedades, es decir, se propone la existencia de un agente causal (ya no solo
microbio) y variables relacionadas con la transmisión del agente (ambiente) y la
predisposición del huésped a enfermar.
Un hito a destacar es que en 1948 se creó la Organización Mundial de la Salud cuyo objetivo
inicial fue llevar los beneficios de los desarrollos médicos y científicos a las zonas más postergadas
del mundo. Posteriormente a la Segunda Guerra Mundial, el impacto de la medicina científica y de
la administración de la salud pública sobre las condiciones de vida humana, contribuyó a que la
asistencia de la salud y enfermedad de las poblaciones se integre a las políticas sociales de los
llamados “Estados de Bienestar”.
Si bien se observó una disminución relativa de las enfermedades infecciosas en los países
industrializados, comenzaron a llamar la atención aquellas enfermedades no infecciosas que
alcanzaban las tasas más altas de morbilidad y mortalidad, motivo por el cual las enfermedades
crónicas (reumatismo, enfermedades cardíacas, arteriosclerosis, hipertensión, asma, bronquitis
crónica, e inclusive los traumas producidos por accidentes e intentos de suicidio), adquieren una
importancia primordial para la investigación epidemiológica. Paralelamente, los problemas de salud
atribuidos al medio ambiente (radiaciones, la contaminación atmosférica, las nuevas sustancias
químicas industriales, etc.) también adquieren relevancia epidemiológica.
Entre 1951 y 1961, Richard Doll y Austin Bradford Hill, realizaron “estudios de casos y
controles” para evaluar la relación entre el consumo de tabaco y el cáncer de pulmón y entre 1948 y
1974, William B. Kannel y otros trabajaron en el estudio de cohorte para analizar factores de riesgo
para las enfermedades cardiovasculares: “The Framingham heart study”.
Además, Richard Doll y Austin Bradford Hill incorporan el método experimental propiamente
dicho y la asignación aleatoria de individuos. Estos trabajos conforman uno de los más importantes
avances de la disciplina. Hasta entonces los estudios epidemiológicos podían calificarse de
“experimentos naturales”, en la medida en que no se efectuaba un control manipulado de variables,
sino que se aprovechaba a “observar” la realidad tal como se daba.
Algunos consideran el aporte de Doll y Hill como la “Segunda Revolución y el
Renacimiento de la Epidemiología”.
La producción científica en esta etapa creció considerablemente igual que la aplicación de
metodologías estadísticas cada vez más elaboradas.
Los numerosos estudios mostraban que las enfermedades no se distribuían de manera
homogénea o perfectamente al azar en la población, sino que su ocurrencia parecía estar ligada a la
condición socioeconómica de los sujetos o grupos bajo análisis.
A partir de la década del setenta, se desarrollaron corrientes que cuestionaron la tríada
ecológica por considerar a la salud como un proceso natural, y se preocuparon por estudiar su
desarrollo en distintos períodos históricos teniendo en cuenta el carácter económico y social de su
producción. Estas corrientes no niegan la predisposición biológica a enfermar que puede tener un
sujeto, pero a través de múltiples estudios han mostrado que esa predisposición, aún la de carácter
genético, actúa estimulada por factores relacionados con la manera de producir y de distribuir los
bienes y servicios en las sociedades.
Se organiza posteriormente el movimiento de “salud comunitaria” también conocido como
“medicina comunitaria” basado en la implementación de centros comunitarios destinados a efectuar
7


acciones preventivas y proporcionar cuidados básicos de salud a la población residente en áreas
geográficamente delimitadas.
Con la denominada la “crisis” de la salud pública y la construcción de las ideas de
complejidad en el campo de la salud se hizo necesario una profundización disciplinar y revisar los
paradigmas y las propuestas de acción procurando establecer la salud en el ámbito de lo “colectivo”
y estrechar lazos interdisciplinares. De esta forma surge la “salud colectiva” como un campo
científico 1 donde se procura comprender las formas en que la sociedad identifica sus necesidades y
problemas; y además como un campo de práctica centrada en las acciones de salud como la
promoción, protección, recuperación y rehabilitación.
Al incorporar la concepción de la Salud Colectiva para el avance de los conocimientos y
prácticas comunitarias se torna como desafío para enriquecer las miradas y abordar las problemáticas
desde las categorías de género, de etnia, de equidad entre otras.

1.2. Definiciones de epidemiología
El término Epidemiología se utiliza ya desde 1870, aunque algunos autores afirman que ya
hacia 1850, con Snow, se había organizado una Sociedad de Epidemiología en Londres.
Actualmente, se dispone de una abundante cantidad de definiciones que intentan
conceptualizarla. A pesar de ello, y, en función del breve recorrido histórico
realizado, se comenzará por decir lo que la Epidemiología:
- no es únicamente la ciencia de las grandes epidemias
- no se interesa únicamente por las enfermedades infecciosas
- no es ni microbiología ni estadística aplicada
- no es ni política de salud ni una denuncia de la medicina
Se presenta inicialmente lo que puede considerarse una clásica definición de epidemiología: 2

Definición clásica de la epidemiología
El estudio de la distribución de las enfermedades y de sus determinantes en las poblaciones.2

Si bien esta definición está lo suficientemente aceptada para que se la considere clásica,
algunos epidemiólogos prefieren otras que incluyen además la salud y el control de problemas
sanitarios:

El estudio de la distribución y los determinantes de los estados o fenómenos relacionados con
la salud y su aplicación para el control de problemas sanitarios.

Esta última alternativa desenfoca el tema de la muerte y la enfermedad para hacer eje en el
estado de salud de la población, aportando una visión más positiva y más ligada a la prevención.
En ambas propuestas es necesario advertir que el enfoque epidemiológico está
referido siempre a una población humana determinada. Puede tratarse de una
región geográfica, de un grupo de personas, por ejemplo: los trabajadores de una
determinada empresa, o bien un país, en un momento dado; pero esa sería la base
a partir de la cual se podrían definir subgrupos en función de distintas variables
(características) como sexo y edad, entre otras.

1
La definición de campo se remite a BOURDIEU P.

2
MCMAHON B., PUGH T.F.: “Epidemiology, principles and methods”. Brown and Co., Boston, 1970. Citado en TERRIS
M.: “La Revolución Epidemiológica y la Medicina Social”. Siglo XXI editores, México, 1980.

8


1.3. Epidemiología: ¿es ciencia?
Como ya fuera planteado, en este campo, como en tantos otros, hay temas en debate: existen
posturas que la consideran como ciencia, en todo el sentido de la palabra, porque tiene un objeto de
conocimiento como es el proceso salud/enfermedad/atención (SEA) de las poblaciones; cuenta con
un paradigma 3 y por tanto dispone de un método propio, premisas y categorías.
En esta perspectiva, se trataría de una ciencia médica básica para mejorar la salud
de la población. Para otros, en cambio, sólo se trataría de una herramienta auxiliar.
El objeto de estudio de la Epidemiología es el proceso de salud/enfermedad/atención que se
sucede en las poblaciones, para lo que resulta indispensable conocer y analizar el contexto en el que
se producen.
A partir de esta concepción –que no puede ser otra más que la social– acerca del proceso de
salud/enfermedad/atención, es posible avanzar un poco más y plantear que la Epidemiología estudia
la frecuencia y las tendencias de exposición a ciertos factores o marcadores que están relacionados
con la posibilidad de producir daño o enfermedad.
Entre estos factores o marcadores, algunos pueden considerarse de “riesgo” porque estarían
vinculados con una posibilidad mayor de que ocurra cierta enfermedad. Muchas veces no existe el
modo de variar ciertos factores, por ejemplo: la edad, el sexo, el nivel de ingresos, entre otros. No
obstante, podría ser factible controlar factores de riesgo para la prevención de enfermedades.
A modo de ejemplo, puede citarse el hábito de fumar y su relación con el cáncer de pulmón;
la exposición no controlada a los rayos del sol y el cáncer de piel. Sintéticamente, podría afirmarse
que los fumadores o bien los que se exponen a los rayos del sol en horarios peligrosos tienen un
riesgo mayor de contraer cáncer, ya sea de pulmón o de piel, en uno y otro caso.
No toda persona expuesta a factores de riesgo necesariamente desarrollará la
enfermedad. Deberá considerarse de modo simultáneo la denominada susceptibilidad
de cada individuo para que la contraiga. Es decir entonces que no todos los
fumadores tendrán cáncer de pulmón, ni todas las personas que no tomen
precauciones a la hora de exponerse a los rayos del sol contraerán cáncer de piel.
Deben considerarse entonces distintos tipos de determinantes en el proceso de salud y
enfermedad: algunos están vinculados con el pensamiento epidemiológico centrado en los
determinantes, la población y el espacio. Por ejemplo, para la aparición de determinada
enfermedad puede ser determinante el estado nutricional de un individuo, pero también las
características climáticas de la región que habita, así como la accesibilidad a los alimentos, las
condiciones sociales y las representaciones sociales entre otras.
Así como se fue modificando el modelo para abordar el proceso de salud/enfermedad/atención,
la epidemiología fue sufriendo las mismas crisis y debió replantearse tanto el objeto de estudio, los
marcos teóricos y los métodos de investigación:

3
El concepto de paradigma ha sido acuñado en la década del ’60 por Thomas Khun, quien puede ser considerado un
sociólogo de la ciencia. Este concepto permite advertir el importante papel de la historia en el desarrollo científico.
Puede sintetizarse como un modelo o patrón aceptado dentro de una comunidad científica –por un determinado
tiempo– para plantearse problemas y buscar soluciones. Si bien se instala este criterio sociológico de la ciencia hacia
la década del ’60, tiene gran vigencia aún en la actualidad

9


Cuadro 1. Construcción histórica de la epidemiología
Desde Hacia
Enfermedad Salud
Objeto de estudio Determinantes de enfermedad Estilos de vida. Modos de vida
Enfermedades transmisibles Problemas sociales
Teoría unicausal Multicausalidad / Complejidad
Agente etiológico único Determinantes biológicos, sociales,
Marco teórico culturales, ambientales...
Biología y, especialmente, la Interdisciplina (biología, antropología,
medicina sociología, psicología...)
Reduccionismo (limitado a Comprensión y análisis interpretativo.
Campo metodológico variables “medibles”) Complejidad
Métodos cuantitativos (estadística). Métodos cualitativos. Triangulación.

Si bien el objeto de la epidemiología en sus orígenes, se constituyó subordinado al
saber clínico, puede apreciarse, no obstante que se trata de un objeto de estudio
complejo y, por lo tanto, su abordaje requerirá del aporte de diferentes disciplinas:
Sociología, Psicología, Biología, Antropología, Economía, entre otras. Este proceso
es dinámico y en la práctica epidemiológica persisten elementos de ambas columnas.
Es así como en la actualidad se utilizan en forma complementaria métodos
cuantitativos que informan la extensión de un problema de salud con métodos
cualitativos que permiten analizar la profundidad de dicha problemática. Actualmente,
algunos centros privilegian los estudios interdisciplinarios para poder tener una
mejor comprensión del contexto en el que se despliega el proceso social de salud-
enfermedad que aporte a la construcción de los Servicios de Salud y mejorar así
las condiciones sanitarias de la población.

2. APLICACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA
2.1. Recorrido Histórico
En el campo de la salud pública existen modos diversos de aplicar enfoques epidemiológicos.
Ya se ha señalado que los estudios pioneros estaban vinculados a la causa de las enfermedades
transmisibles. Se trataba de buscar el agente etiológico para aplicar métodos preventivos. Trabajos
similares al de Snow siguen teniendo utilidad en la medida en que coadyuvan a mejorar la salud de
la población. Sin embargo, los estudios lineales de la causalidad tendieron a complejizarse porque
los factores etiológicos se activarían en interacción con el ambiente. Por otro lado, también la
concepción de ambiente fue ampliándose, hasta llegar a aludir a cualquier tipo de factor que pudiera
alterar la salud. Fue así que, paulatinamente, la Epidemiología comenzó a utilizarse, cada vez más,
para realizar intervenciones preventivas y de promoción de la salud.
Otra de sus aplicaciones se dirigió al estudio de la evolución de las enfermedades en grupos
e individuos, desarrollándose así la denominada epidemiología clínica. Aplicando métodos epidemiológicos
para ayudar a los profesionales a decidir la mejor conducta con un paciente en particular.
El estado de salud de determinadas poblaciones fue también otro de sus intereses. De ese
modo se dedicó a desarrollar programas sanitarios de prioridad para la prevención y atención de la
salud. En este marco, tanto la Epidemiología Ambiental como la Ocupacional estudian poblaciones
en las que habría alguna exposición ambiental específica.
Últimamente, ha cambiado la orientación de los estudios, los que ahora se dirigen a
investigar y actuar sobre los determinantes sociales del proceso de salud/enfermedad/atención.
Finalmente, una de sus últimas aplicaciones es la evaluación de la efectividad y eficacia de
los servicios de salud.

10


Para comprender el modo en que las aplicaciones de la Epidemiología se han ido ampliando
habría que incluir en este relato el entrecruzamiento que se produce con lo que –especialmente en
América Latina– se denomina Medicina Social. Tomaron el nombre de Guérin pero se trata de un
movimiento diferente, en otra época y en otro continente. Este movimiento, que en Brasil recibe el
nombre de Salud Comunitaria, surge a fines de la década del ’60 como respuesta a la crisis de la
salud pública y al agotamiento del modelo económico desarrollista. En ese momento histórico, las
expectativas centradas en que un desarrollo de la economía traería aparejado un desarrollo de la
salud comenzaron a perderse, en función de que –a la inversa– los indicadores de la salud colectiva
se iban deteriorando. La desigualdad y la injusticia social eran cada vez más evidentes, así como la
inequidad en el acceso al sistema de salud y comenzaron a detectarse las enfermedades típicas de la
pobreza. No es de extrañar que este movimiento justamente haya surgido en América Latina,
continente en el que las desigualdades son, tal vez, las más marcadas y dramáticas del mundo.
Así, Almeida Filho 4 (1992) propone un claro cuestionamiento de los modelos positivistas.
Su “epidemiología sin números” se inspira en la lógica de las ciencias sociales.
El discurso y las prácticas de la Medicina Social o Salud Colectiva fueron incorporados en la
Epidemiología Crítica, la que fue apartándose de los modelos tradicionales o hegemónicos de
investigar e intervenir en salud pública. Estudia el proceso de salud enfermedad en el contexto
socio-histórico, tomando en cuenta los efectos de los cambios a lo largo del tiempo.
Jaime Breilh 5 (2003) plantea en el mismo marco una visión emancipadora de la ciencia y la
epidemiología, propia de los grupos democráticos y progresistas, que no puede ser compatible con
puntos de vista conservadores. Estas perspectivas, claramente en debate, en el campo de la disciplina,
responden a diferentes supuestos sobre la salud así como sobre aspectos conceptuales y metodológicos.
Según las nuevas corrientes latinoamericanas, a la Epidemiología le cabe el rol de identificar
las prioridades del sistema de atención sanitaria, sin dejar de lado la preocupación predominante por
la relación médico-paciente, pero motivando el interés por lo colectivo. Tendría como objetivo
estimular, en los trabajadores de la salud y en la comunidad, la conciencia de las necesidades
sociales en materia salud así como la preparación para responder a las exigencias que se expresarán
en el ámbito de lo político, para esto cabe la definición “el estudio de lo que está sobre el pueblo”.
En síntesis, la Epidemiología permite identificar necesidades o problemas relevantes en
salud, las causas de un nuevo síndrome; medir los riesgos asociados con exposiciones
peligrosas; determinar la efectividad de una medida de prevención o un tratamiento;
identificar las necesidades y las tendencias en la utilización de los servicios de salud;
evaluar el impacto de los servicios de salud y otras actividades en el individuo, el medio
ambiente y las condiciones de vida y aportar metodología que permita obtener información
útil para otras ciencias y áreas de la salud.

2.2. Campos de acción de la Epidemiología
Susser 6 (1991) establece que la epidemiología puede ser utilizada en casi todos los campos
de la salud humana, incluyéndola en la evaluación de las acciones, servicios, programas y políticas
de salud. Esto a conducido a la epidemiología a campos de saber en los cuales con anterioridad no
era concebible su presencia, como la economía y las ciencias políticas, adquiriendo una legitima
proximidad a las ciencias sociales.
Existe un amplio consenso sobre la identificación de 4 grandes campos de acción de la
Epidemiología:
 Estudios de la situación de salud en diferentes grupos de población y de sus determinantes.
 Vigilancia epidemiológica de las enfermedades y otros problemas de salud o eventos positivos
de salud.
 Investigación de los determinantes de la salud y explicación de los problemas prioritarios.
4
ALMEIDA FILHO N.: “Epidemiología sin números”. Serie Paltex OPS/OMS, 1992.
5
BREILH J.: “Epidemiología Crítica”. Buenos Aires, 2003.
6
SUSSER N.: “Conceptos y estrategias en epidemiología”, 1991.
11


 Evaluación de los servicios de salud y de las acciones o intervenciones en las poblaciones, así
como también la valoración del ambiente, de las condiciones de vida y de la tecnología en la salud.
2.3. Epidemiología y APS
Los estudios epidemiológicos permiten llevar registro de las enfermedades más comunes, de
los factores que determinan su incidencia o prevalencia, las medidas que podrían tomarse para
prevenirlos. A la vez aportan información relevante para determinar el tipo de servicio de salud
necesario en cada comunidad y para evaluar la utilidad de los programas existentes en la atención
de la salud.
El trabajador de atención primaria de la salud es quien obtiene información sobre los
estados de salud y enfermedad de la comunidad. Los métodos epidemiológicos permiten
organizar, analizar e interpretar esos datos siguiendo cierto tipo de patrón o modelo.
Para conocer el estado de salud o el perfil epidemiológico de la comunidad en la que
interviene, el trabajador de APS podrá construir indicadores que den cuenta de procesos saludables
o destructivos en la comunidad utilizando las herramientas que se desarrollarán en la unidad de
“análisis de situación de salud”.
Los diseños epidemiológicos le permitirán identificar determinantes de salud/enfermedad/
atención. En la medida en que conozca, por ejemplo, los determinantes principales de mortalidad
infantil en su propia población es que podrá encarar un programa para su prevención o control:
puede tratarse del hambre pero también de la contaminación ambiental o de enfermedades
trasmitidas por animales, como las zoonosis.
Podrá preparar, junto con la comunidad, una planificación estratégica en promoción o
prevención. Así plantear una intervención basada en educación sanitaria respecto de hábitos de
higiene, pero será conveniente evaluar posteriormente el posible cambio de la incidencia de
enfermedades gastrointestinales. Los métodos epidemiológicos permiten la evaluación de intervenciones
sanitarias así como la evaluación de sistemas y servicios de salud.

12


UNIDAD 2

MEDIDAS Y DISEÑOS METODOLÓGICOS

Laboratorio Disciplinar: “Demografía e Indicadores”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de
Ciencias Médicas, UNR. Tema: Estructura de la población, Demografía e Indicadores. Docente
Responsable: Prof. JTP Beatriz Pérez. (Área “El Ser Humano y su Medio”)
PÉREZ B., LIBORIO M.: “Indicadores”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de Ciencias
Médicas, UNR. (Área “El Ser Humano y su Medio”)
PÉREZ B.: “La población y sus cambios”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de Ciencias
Médicas, UNR. (Área “El Ser Humano y su Medio”)
PÉREZ B., LIBORIO M.: “Indicadores de inequidad”. Medicina Preventiva y Social. Facultad de
Ciencias Médicas, UNR. (Área “El Ser Humano y su Medio”)

Introducción
Se reconoce que, si bien en la actualidad, coexisten diferentes marcos epistemológicos
aceptados, en términos generales la Investigación en Epidemiología posee los siguientes usos
principales:
 Servir para el diagnóstico, es decir pueden efectuar un diagnóstico de la comunidad o de grupo.
Provee la información requerida acerca de los determinantes de la salud de la población.
 Ayudar a identificar la etiología, contribuir a conocer la enfermedad, su desarrollo, etc. para
predecir el número de casos y su distribución en las poblaciones para poder controlar o mitigar
esta distribución.
 Contribuir a la evaluación de la atención de la salud, a monitorear acciones, evaluar servicios, etc.

1. MEDIDAS DE FRECUENCIA
Las medidas de frecuencia son necesarias para:
 evaluar la situación de salud de una población
 evaluar las necesidades de cuidado de la salud de una población
 proveer información para la toma de decisiones y planificación de servicios de salud, y en
programas de prevención y promoción de la salud
La medición que se hace con este propósito se expresa casi siempre por tres formas básicas:
 Razón
 Proporción
 Tasa
En un sentido amplio, una razón es un cociente entre dos magnitudes de naturaleza
diferente, o dos magnitudes de un mismo suceso, con el propósito de expresar una relación existente
entre ellas:
R=a/b
Lo principal es que el numerador y el denominador no se superponen; un ejemplo típico es
la razón Varón / Mujer.
La proporción en sentido estricto es una medida que señala la relación de una parte con el
todo. Es un cociente cuya característica es que el denominador contiene al numerador:
P=a/a+b
Se puede decir que relaciona el número de observaciones con una característica respecto al
13


total de observaciones.
Un porcentaje es una proporción multiplicada por 100, que es la forma más frecuente de
informar este tipo de datos.
La tasa en el campo de la salud es una medida relativa que expresa en el numerador el
número de eventos ocurridos, y en el denominador la población expuesta a experimentar dicho
evento en un determinado lapso de tiempo.
Para el correcto cálculo de una tasa es necesario definir con precisión el caso o evento de
interés que se incorpora al numerador, la población bajo estudio que se halla en el denominador, y
el periodo de tiempo involucrado. En el cálculo de una tasa el denominador puede o no contener al
numerador.
Por ejemplo: la tasa de mortalidad infantil es igual al número de muertes en menores de un
año en un lugar y período de tiempo determinados sobre el número de nacidos vivos en igual
tiempo y espacio.
Ahora bien: ¿A qué llamamos indicador?
¿Qué es un índice?
Para responder a estos interrogantes lo invitamos a leer la adaptación del texto de:
ORTIZ Z., ESANDI M.E., BORTMAN M.: “Módulos de epidemiología básica y vigilancia de la
salud”. Módulo 2: Tipos de estudios epidemiológicos. Programa Vigi+a-OPS-OMS, 2001.

Indicadores e Índices de Salud
¿Qué es un indicador?
Es una expresión que resume o refleja un determinado aspecto de una población en lugar y
tiempo determinado. Existen indicadores cualitativos y cuantitativos. Los primeros son difíciles de
objetivar y medir, pero que en algunas situaciones son los únicos que se pueden utilizar, como por
ejemplo los indicadores de nivel cultural.
Los indicadores cuantitativos son una expresión matemática que busca reflejar en forma
resumida, oportuna, sensible y especifica las características de un factor de riesgo, de un factor de
protección, o de un problema de salud específico en una población en lugar y tiempo determinado.
Las medidas que más frecuentemente se utilizan como indicador: tasa, razón, proporción, etc.

¿Qué es un índice?
Algunas veces se toma a los indicadores e índices como sinónimos. Algunos autores reservan
este último término para una expresión matemática resumen elaborado en base a dos o más
indicadores.
Por ejemplo, el Índice de Nivel Económico-Social (NES) se basa en tres indicadores: nivel
educacional, ingresos y ocupación.
Lo invitamos a leer algunas consideraciones extraídas del capítulo 2: “Medición de la salud y la
enfermedad” del libro “Epidemiología Básica” de Beaglehole, Bonita y Kjellströn (2003, reimpresión
actualizada, OPS).
Encontrará intercalado en el texto ejemplos con datos de nuestro país que no corresponden al libro:

Medición de la frecuencia de la enfermedad
Población expuesta al riesgo
Se usan diversas medidas de frecuencia de enfermedad basadas en los conceptos fundamentales
de prevalencia e incidencia.
La parte de la población que puede contraer una enfermedad se denomina población expuesta
al riesgo (fig. 2.1) y puede definirse según factores demográficos o ambientales. Así, las lesiones y
enfermedades profesionales solo afectan a las personas que trabajan en el medio correspondiente,
14


por lo que la población expuesta al riesgo es la población activa. En algunos países, la brucelosis
solo afecta a las personas que manipulan animales infectados, por lo que la población expuesta al
riesgo está formada por quienes trabajan en granjas o mataderos.

Fig. 2.1. Población expuesta al riesgo en un estudio de carcinoma de cuello uterino

Prevalencia e incidencia
La prevalencia de una enfermedad es el número de casos de la misma en una población y en
un momento dados, mientras que su incidencia es el número de casos nuevos que se producen
durante un periodo determinado en una población especificada.
La prevalencia informa sobre la probabilidad de un individuo de tener una
enfermedad o condición en un momento dado por el solo hecho de pertenecer a
dicha población. La incidencia le informa sobre la probabilidad que una persona
hoy libre de la enfermedad o condición la desarrolle en el curso de cierto tiempo
por el hecho de pertenecer a esa población.
Se trata de medidas esencialmente distintas de la frecuencia de enfermedad, y la relación
entre ellas varía de unas enfermedades a otras. Hay enfermedades de alta prevalencia y baja incidencia,
como la diabetes, o de baja prevalencia y alta incidencia, como el resfriado común. El resfriado
común se produce más frecuentemente que la diabetes, pero dura solo unos días, mientras que la
diabetes, una vez que aparece, es permanente.
Determinar la prevalencia y la incidencia implica básicamente contar los casos en una
población determinada expuesta al riesgo. El número de casos por sí solo, sin referencia a la
población expuesta al riesgo, puede dar a veces una idea de la magnitud general de un problema
sanitario, o de las tendencias a corto plazo en una población.
Los datos de prevalencia e incidencia son mucho más útiles cuando se convierten en tasas.
La tasa se calcula dividiendo el número de casos por la población correspondiente expuesta al
riesgo y se expresa en casos por 10n personas.

Tasa de prevalencia
La tasa de prevalencia (P) de una enfermedad se calcula de la siguiente manera:

P=
Número de personas con la enfermedad o la característica dada en un momento determinado
Número de personas en la población expuesta al riesgo en el momento determinado
(
x10 n )

15


El número de integrantes de la población expuesta al riesgo a menudo no se conoce y entonces
se utiliza como aproximación la población total de la zona estudiada.
La tasa de prevalencia P a menudo se expresa en casos por 1000 o por 100 personas. Para
ello la fracción se multiplica por el factor apropiado 10n. Si los datos corresponden a un punto en el
tiempo, P es la "tasa de prevalencia puntual" (o "instantánea" o "momentánea"). A veces es más
conveniente usar la "tasa de prevalencia de periodo", que es el total de personas que se sabe
tuvieron la enfermedad o el atributo en cuestión durante un periodo determinado, dividido por la
población a riesgo de tener la enfermedad o el atributo que fuere en el punto medio del periodo que
se considera.
Varios factores influyen en la tasa de prevalencia. En concreto:
• la gravedad de la enfermedad (porque la prevalencia disminuye si mueren muchos de los que
contraen la enfermedad);
• la duración de la enfermedad (porque cuando una enfermedad dura poco, su tasa de prevalencia
será menor que si persiste durante más tiempo);
• el número de casos nuevos (si son muchos quienes desarrollan la enfermedad, su tasa de
prevalencia será mayor que si son pocas las personas que la contraen).
La figura 2.2. resume los factores que influyen sobre las tasas de prevalencia.

Fig. 2.2. Factores que influyen sobre la tasa de prevalencia

Como las tasas de prevalencia dependen de tantos factores no relacionados con el proceso de
causación de la enfermedad, los estudios de prevalencia no suelen proporcionar pruebas claras de
causalidad. Sin embargo, las tasas de prevalencia son útiles para valorar la necesidad de atención
sanitaria y planificar los servicios de salud.
Si conoce la prevalencia de una condición en la población, podrá saber cuántas personas
tienen dicha condición en un momento dado y, por lo tanto, podrá calcular cuántos
recursos necesita para atenderlos correctamente.
En la práctica diaria, el personal de salud, a través de la experiencia, generalmente
conoce si las patologías son prevalentes (frecuentes) en la población que asiste habitualmente.

Tasa de incidencia
En la tasa de incidencia, el numerador es el número de casos o "episodios" nuevos que se
producen en un periodo temporal definido y el denominador es la población expuesta al riesgo de
sufrir la enfermedad o fenómeno correspondiente durante dicho periodo. La forma más exacta de
16


calcular la tasa de incidencia consiste en calcular lo que Last (1995) llama "tasa de incidencia por
personas-tiempo"7. Cada persona de la población en estudio contribuye un año-persona al
denominador por cada año de observación hasta que se inicia la enfermedad o se deja de tener cons-
tancia de la evolución de la persona (pérdida de seguimiento).
La tasa de incidencia (I) se calcula de la forma siguiente:

I=
Número de personas que contraen la enfermedad en un periodo determinado
Suma de tiempos durante los cuales cada persona de la población está expuesta al riesgo
(
x10 n )
El numerador se refiere estrictamente a los episodios nuevos de enfermedad. Las unidades
de la tasa de incidencia deben expresar siempre una dimensión temporal (día, mes, año, según la
tasa sea de incidencia diaria, mensual, anual, etc.).
Cada persona de la población se considera expuesta al riesgo durante el periodo en el que
está en observación y sin enfermedad. El denominador para el cálculo de la tasa de incidencia es la
suma de todos los periodos libres de enfermedad durante el periodo definido en el estudio.
La tasa de incidencia toma en consideración los periodos variables durante los cuales las
personas no tienen la enfermedad y, por tanto, están expuestas al riesgo de desarrollarla. Como
muchas veces no es posible medir con precisión los periodos libres de enfermedad, a menudo el
denominador se calcula de forma aproximada, multiplicando el tamaño medio de la población en
estudio por la longitud del periodo observado. Esta opción es razonablemente exacta cuando el
tamaño de la población es estable y la tasa de incidencia es baja.

Tasa de incidencia acumulada o riesgo acumulado
La tasa de incidencia acumulada es una medida más sencilla de la frecuencia con que ocurre
una enfermedad o estado de salud. A diferencia de la tasa de incidencia, en la tasa de incidencia
acumulada el denominador solo se mide al iniciar el estudio.
La tasa de incidencia acumulada (IA) puede calcularse de la forma siguiente:

IA =
Número de personas que contraen la enfermedad en un periodo determinado
Número de personas de la población expuesta que no padecen la enfermedad a la mitad del periodo de estudio
(x10n )
La tasa de incidencia acumulada suele darse en casos por 1000 personas. Desde un punto de
vista estadístico, la incidencia acumulada es la probabilidad o riesgo que tienen las personas de la
población estudiada de contraer la enfermedad durante el periodo especificado.
El periodo considerado puede ser de cualquier duración, pero suelen ser varios años o,
incluso, toda la vida. Por tanto, la tasa de incidencia acumulada es similar al "riesgo de muerte" que
se usa en los cálculos actuariales y en las tablas de mortalidad. Las tasas de incidencia acumulada
son tan simples que resultan adecuadas para comunicar la información sanitaria a las autoridades
encargadas de tomar decisiones.
La tasa de mortalidad acumulada o riesgo de muerte, es una medida simple y útil para
comparar los riesgos sanitarios de distintas poblaciones.

Letalidad
La letalidad es una medida de la gravedad de una enfermedad y se define como la proporción
de casos de una enfermedad o evento determinado que resultan mortales en un periodo especificado.
Número de muertes por una enfermedad en un periodo determinado
Letalidad (%) = x100
Número de casos diagnosticados de la enfermedad en el mismo periodo

En sentido estricto, la letalidad es realmente la cociente defunciones/casos, pero a menudo
se denomina "tasa de letalidad".
7
Person-time incidence rate en inglés. En castellano suele hablarse de incidencia por "personas-tiempo", aunque a
veces se ve también la expresión "tiempo-personas" (N. del T.).

17


Interrelaciones de las distintas medidas
La tasa de prevalencia (P) depende de la tasa de incidencia (I) y de la duración (D) de la
enfermedad. Siempre que la tasa de prevalencia sea baja y no varíe considerablemente a lo largo del
tiempo, puede calcularse de forma aproximada mediante la ecuación P = I x D, que significa que la
tasa de prevalencia es igual a la tasa de incidencia multiplicada por la duración promedio de la
enfermedad.
La tasa de incidencia acumulada de una enfermedad depende tanto de la tasa de incidencia
como de la duración del periodo de estudio. Como la tasa de incidencia suele variar con la edad, a
menudo hay que considerar tasas de incidencia específicas para cada edad. La tasa de incidencia
acumulada es una aproximación conveniente a la tasa de incidencia cuando se trata de tasas
pequeñas o el periodo de estudio es corto.
Ejemplo: Consideremos ahora las diversas medidas de frecuencia de enfermedad en un ejemplo
hipotético de siete personas estudiadas durante siete años.

Fig. 2.3. Ejemplo de cálculo de medidas de frecuencia de una enfermedad

En la figura 2.3 puede verse que:
• la tasa de incidencia de la enfermedad durante el periodo de siete años es el número de casos
nuevos (3) dividido por la suma de los periodos de riesgo de contraer la enfermedad en toda la
población (33 personas- año), es decir, 9,1 por 100 personas-años;
• la tasa de incidencia acumulada son los casos nuevos (3) divididos por la población expuesta al
riesgo y sin enfermedad al inicio del periodo de estudio (7), es decir, 43 casos por 100 personas
durante los siete años;
• la duración media de la enfermedad es el total de años de enfermedad dividido por el número de
casos, es decir, 10/3 = 3,3 años;
• la tasa de prevalencia es distinta según cuándo se determine; a los cuatro años del inicio del
estudio, por ejemplo, es la razón entre el número de personas con enfermedad (2) y el número de
personas observadas en ese momento (6), es decir 33% o 33 casos por 100 personas;
• la fórmula para la tasa de prevalencia daría una prevalencia promedio de 30 casos por 100
personas (9,1 x 3,3).
18


Uso de la información disponible
Mortalidad
A menudo, los epidemiólogos comienzan su investigación del estado de salud de una
población a partir de la información de la que habitualmente se dispone. En muchos países, la
defunción y su causa se registran en un certificado de defunción normalizado que también contiene
información sobre la edad, el sexo, la fecha de nacimiento y el lugar de residencia del difunto. Esta
información puede contener errores de distintas causas pero, desde una perspectiva epidemiológica,
suele proporcionar información valiosa sobre las tendencias del estado de salud de la población. La
utilidad de estos datos depende de muchos factores, entre ellos el grado de cobertura de los registros
y la exactitud con que se asignan las causas de muerte.
Para codificar las causas de muerte se utilizan procedimientos de clasificación acordados
internacionalmente, recogidos en la Clasificación Internacional de Enfermedades y Problemas
Relacionados con la Salud (WHO, 1992), y revisados periódicamente para tomar en consideración
la aparición de nuevas enfermedades y las modificaciones de criterios para las ya establecidas. Los
datos se expresan en forma de tasas de mortalidad.
En Argentina la Dirección de Estadísticas e Información de Salud del Ministerio
de Salud y Ambiente de la Nación utiliza la Clasificación Internacional de Enfermedades
y Problemas Relacionados con la Salud CIE-10.
La mortalidad bruta o tasa bruta de mortalidad se calcula de la forma siguiente:

Tasa bruta de mortalidad =
Número de defunciones en un periodo determinado
Población total a mitad del periodo
x10 n ( )
Las tasas crudas de mortalidad se calcularon por 1000 habitantes.
Los datos de población utilizados en el cálculo de las tasas fueron proporcionados por la
Dirección de Estadísticas Poblacionales del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).
El inconveniente principal de la tasa bruta de mortalidad es que no tiene en cuenta que las
posibilidades de que una persona muera varían según su edad, sexo, raza, clase socioeconómica y
otros factores. En general, no es adecuado comparar la tasa bruta de mortalidad de distintos periodos
temporales o zonas geográficas.
Por ejemplo, es probable que los patrones de mortalidad en urbanizaciones nuevas donde re-
siden muchas familias jóvenes sean muy diferentes de los de zonas residenciales costeras a las que
van a vivir muchas personas jubiladas. Las comparaciones de las tasas de mortalidad entre grupos
de distinta estructura de edades suelen basarse en tasas estandarizadas para la edad.
Pueden calcularse tasas específicas de mortalidad de grupos concretos de una población
definidos por su edad, raza, sexo, ocupación o localización geográfica, o tasas específicas de
mortalidad debida a una causa de muerte.
Por ejemplo, una tasa de mortalidad específica por edad y sexo se define de la siguiente
forma:

Total de defunciones en un grupo específico, según edad y sexo, de la población de una zona
determinada durante un período especificado
(x10n)
Población total a mitad del período de ese grupo específico de edad y sexo en esa misma zona

Una manera alternativa a las tasas específicas y que permite hacer comparables tasas
de diferentes poblaciones (tenga en cuenta que pueden ser de hospitales o centros de
salud) es la estandarización. Hay dos maneras la estandarización directa e indirecta que
no van a desarrollarse en este módulo pero que, si lo desea, puede consultar en el libro
de Riegelman: “Cómo estudiar un estudio y probar una prueba”, de la OPS.

A veces la mortalidad de una población se describe utilizando la mortalidad proporcional,
19


proporción que realmente es el número de muertes debidas a una causa determinada por cada 100 o
1000 muertes ocurridas en el mismo periodo.
La mortalidad proporcional no expresa el riesgo que corren los miembros de una población
de contraer una enfermedad o morir por ella. Las comparaciones de mortalidad proporcional entre
grupos pueden hacer aflorar interesantes diferencias. Sin embargo, a menos que se conozca la tasa
de mortalidad bruta o específica del grupo, no será posible dilucidar si la diferencia entre los grupos
se debe a las variaciones en los numeradores o en los denominadores. Por ejemplo, en los países
desarrollados típicos en los que gran parte de la población es de edad avanzada, la mortalidad
proporcional por cáncer es mucho mayor que en los países en desarrollo en los que hay pocos ancia-
nos, aunque el riesgo real de contraer cáncer a lo largo de la vida sea el mismo.

Mortalidad antes e inmediatamente después del nacimiento
La tasa de mortalidad infantil se utiliza habitualmente como indicador del nivel de salud
de la comunidad. La tasa de mortalidad infantil mide la frecuencia de muerte durante el primer año
de vida, siendo su denominador el número de nacidos vivos en el mismo año.
Se calcula así:
Número de defunciones de menores de un año de edad durante un año determinado
Tasa de mortalidad infantil = x1000
Número de nacidos vivos ese mismo año

El uso de la tasa de mortalidad infantil como índice del estado de salud global de una
población se basa en que se supone que es un dato especialmente sensible a los cambios
socioeconómicos y a las intervenciones de atención sanitaria. Una mortalidad infantil elevada debe
alertar a los profesionales de la salud sobre la necesidad de investigar y emprender acciones
preventivas en diversos terrenos.
La tasa de mortalidad neonatal, se calcula como sigue:
Número de defunciones de menores de 28 días de edad durante un año determinado
Tasa de mortalidad neonatal = x1000

La tasa de mortalidad perinatal, se calcula como sigue:
Número de defunciones de menores de 28 días de edad + nacidos muertos
durante un año determinado
Tasa de mortalidad perinatal = x1000

La tasa de mortalidad materna es un dato estadístico importante que a menudo no se hace
constar por ser difícil su cálculo exacto. Se calcula de la forma siguiente:
Número de defunciones de mujeres por causas relacionadas con el embarazo, parto y
puerperio durante un año determinado
Tasa de mortalidad materna =
(x10n)

La tasa de mortalidad materna varía enormemente, de alrededor de 10 por 100.000 en Europa
a más de 500 por 100.000 en África. Ni siquiera esta comparación refleja fielmente el riesgo de
muerte por causas relacionadas con la gestación, que es mucho mayor en África. El número medio
de nacimientos por mujer es mucho mayor en África, por lo que el riesgo de que una mujer muera
por causas relacionadas con el embarazo puede ser en algunos países en desarrollo 400 veces mayor
que en países desarrollados.
Las tasas de natalidad son por 1.000 habitantes, las de mortalidad infantil por 1.000 nacidos
vivos y las de mortalidad materna por 10.000 nacidos vivos.

Esperanza de vida

20


La esperanza de vida 8 es otra de las estadísticas descriptivas del estado de salud de
la
población. Se utiliza muy a menudo y se define como el número de años que cabe esperar que viva
una persona de una edad determinada si se mantienen las tasas de mortalidad actuales. No siempre
es fácil interpretar las razones que subyacen a las diferencias de esperanza de vida entre unos países
y otros; según las medidas que se utilicen, pueden surgir patrones diferentes. La esperanza de vida
al nacer, como medida general del estado de salud, da mayor importancia a las muertes infantiles
que a las que se producen en etapas posteriores de la vida.
Se han propuesto otras medidas del estado de salud elaboradas a partir de datos de mortalidad.
Los años potenciales de vida perdidos son los años de vida que se pierden a causa de muerte
prematura (antes de una edad arbitrariamente establecida). En otras medidas más complejas -como
la esperanza de vida sin discapacidad, los años de vida ajustados por calidad (AVAC) y los años de
vida ajustados por discapacidad (AVAD)- no solo se considera la duración de la vida sino que se
tiene también en cuenta cierta noción de su calidad. Los AVAD se utilizan cada vez más para calcular
la efectividad en función de los costos de distintos procedimientos.

Morbilidad
Las tasas de mortalidad son particularmente útiles para investigar enfermedades con una tasa
de letalidad elevada. Sin embargo, muchas enfermedades tienen una letalidad baja. Si se trata de
varices venosas, artritis reumatoide, sarampión o paperas, los datos de morbilidad, es decir, de
frecuencia de la enfermedad, son mucho más útiles que los de mortalidad.
Piense además que puede hablar de incidencia o prevalencia de “condiciones”, además de
enfermedades. Ejemplos: incidencia de embarazo adolescente - prevalencia de conductas de
riesgo.
En muchos países se recopilan algunos datos de morbilidad para cumplir con disposiciones
legales, por ejemplo en lo que respecta a enfermedades de notificación obligatoria. Que la notificación
tenga lugar depende de que el paciente busque atención médica, de que se haga el diagnóstico
correcto y de que la notificación se registre y se envíe a las autoridades sanitarias. Muchos casos
nunca se notifican.
Las enfermedades de notificación obligatoria en Argentina son numerosas y las definiciones
de caso y las normas de procedimiento para la notificación y control se encuentran en el Manual de
Normas y Procedimientos del Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica. La información
resultante se publica en boletines semanales, periódicos, anuales desde las Direcciones de
Epidemiología de diferentes niveles: nacional, provincial o local (municipal).
Otras fuentes de información sobre morbilidad son los datos sobre ingresos y altas
hospitalarias, consultas en centros de atención ambulatoria o atención primaria y servicios
especializados (por ejemplo, centros de tratamiento de accidentes) y registros de fenómenos
patológicos como cánceres y malformaciones congénitas. Para que sean útiles en la investigación
epidemiológica los datos deben ser relevantes y fácilmente accesibles.

Comparaciones de la frecuencia de enfermedad
Medir la frecuencia de enfermedades u otros estados de salud es solo el comienzo del
proceso epidemiológico. El paso esencial siguiente es comparar la frecuencia en dos o más grupos
de personas que hayan tenido distintas exposiciones. En sentido cualitativo, una persona puede
haber estado o no expuesta a un factor que se quiere investigar. A menudo se utiliza como grupo de
referencia un grupo de no expuestos.
La comparación de las frecuencias de enfermedad puede utilizarse para calcular el riesgo de
que una exposición dé lugar a un efecto sobre la salud. Pueden establecerse comparaciones absolutas

8
A veces se usa "longevidad" con este mismo sentido equivalente al inglés life expectancy (N. del T.).
21


o relativas; las medidas resultantes describen la fuerza con la que se asocia una exposición a una
determinada evolución.

Comparación absoluta
Diferencia de riesgos
La diferencia de riesgos, también llamada exceso de riesgo –denominación esta última que
no es apropiada–, es la diferencia entre la frecuencia en el grupo expuesto y en el grupo de no
expuestos. Es una medida útil de la magnitud del problema de salud pública que causa la exposición.
Ejemplo: En un estudio se determinó la tasa de incidencia de accidente cerebrovascular en 118.539
mujeres que en 1976 tenían edades comprendidas entre 30 y 55 años y no padecían
cardiopatía isquémica, ni tenían antecedentes de accidente cerebrovascular o cáncer.
Se detectaron un total de 274 accidentes cerebrovasculares en ocho años de seguimiento
(908.447 personas-año).

Cuadro 2.3. Relación entre el consumo de tabaco y la tasa de incidencia de accidente
cerebrovascular en una cohorte de 118.539 mujeres
Categoría Nº de casos de Años-persona de Tasa de incidencia de accidente
accidente observación (más de 8 cerebrovascular (por 100.000
cerebrovascular años) años-persona)
No fumadoras 70 395.594 17,7
Ex –fumadoras 65 232.712 27,9
Fumadoras 139 280.141 49,6
Total 274 906.447 30,2
Fuente: Colditz et al., 1988. Reproducido con autorización.

La tasa de incidencia global de accidente cerebrovascular fue de 30,2 por 100.000 personas-
año de observación. La incidencia fue mayor en las fumadoras que en las no fumadoras e intermedia
en las ex-fumadoras.
Se deduce que la diferencia de riesgo correspondiente a las tasas de incidencia de accidente
cerebrovascular en fumadoras y mujeres que nunca fumaron es de 31,9 por 100.000 personas-años
(o sea, la diferencia 49,6 - 17,7).

Fracción atribuible (en los expuestos)
La fracción atribuible (en los expuestos) o fracción etiológica (en los expuestos) se
determina dividiendo la diferencia de riesgo por la frecuencia en la población expuesta.
Ejemplo: Del cuadro 2.3 se deduce que la fracción atribuible al consumo de tabaco para el accidente
cerebrovascular en las mujeres fumadoras es (49,6 - 17,7)/49,6 x 100 = 64%.
Cuando se considera que una exposición es la causa de una enfermedad determinada, la
fracción atribuible es la proporción de la enfermedad en la población específica que se eliminaría si
no existiera exposición. En el ejemplo anterior, partiendo de los supuestos que el tabaco es un factor
causal y a la vez un factor prevenible, sería de esperar que el riesgo de accidente cerebrovascular en
fumadoras se redujera en un 64% si dejaran de fumar. La fracción atribuible es útil para valorar las
prioridades de acción en salud pública. Por ejemplo, tanto el tabaco como la contaminación
atmosférica son causas de cáncer de pulmón, pero la fracción atribuible al tabaco suele ser mucho
mayor que la fracción atribuible a la contaminación atmosférica. Solo en comunidades con muy
baja prevalencia de hábito de fumar y una grave contaminación atmosférica, tanto del aire libre
como del aire de los lugares cerrados, es probable que los contaminantes aéreos sean una causa
importante de cáncer de pulmón.
22


En la mayoría de los países, el control del hábito de fumar debe ser prioritario en los
programas de prevención del cáncer de pulmón.

Riesgo atribuible poblacional
El riesgo atribuible poblacional de una enfermedad es la incidencia asociada con (o atribuible
a) la exposición al factor de riesgo (Last, 1995). Esta medida es útil para determinar la importancia
relativa de la exposición para la población en conjunto y puede definirse como la proporción en la
que se reduciría la tasa de incidencia de la enfermedad en el conjunto de la población si se eliminara
la exposición. Suele expresarse en porcentaje y se calcula mediante la fórmula:

Ip - In
Riesgo atribuible poblacional =
Ip

en la que Ip es la tasa de, incidencia de enfermedad en el conjunto de la población e In es la tasa de
incidencia de enfermedad en el grupo de no expuestos.
Ejemplo: A partir de los datos del cuadro 2.3 puede calcularse el riesgo atribuible poblacional o
fracción atribuible (en la población), que será (30,2 - 17,7)/30,2 = 0,414, o sea, 41,4%.

Comparación relativa
La razón de riesgos o riesgo relativo es la razón de riesgo en expuestos a riesgos y en no
expuestos, o sea, el cociente entre los riesgos de que ocurra una enfermedad en el grupo expuesto y
en el no expuesto.
Ejemplo: El riesgo relativo de accidente cerebrovascular en las mujeres fumadoras en comparación
con las no fumadoras es 2,8 (= 49,6/17,7).
El riesgo relativo o razón de riesgos es mejor indicador de la fuerza de una asociación que
la diferencia de riesgos, ya que se expresa en relación con un nivel basal de frecuencia. Se relaciona
así con la magnitud de la tasa de incidencia basal, cosa que no ocurre en la diferencia de riesgos. En
poblaciones en las que las diferencias de riesgo son similares los riesgos relativos pueden ser muy
distintos, dependiendo de la magnitud de las tasas basales. El riesgo relativo se utiliza para evaluar
la verosimilitud de que una asociación represente una relación causal.
Por ejemplo, el riesgo relativo de cáncer de pulmón en grandes fumadores con mucho
tiempo de exposición es, en comparación con los no fumadores, de alrededor de 20. Esta es una
cifra muy alta, que indica que no es probable que la asociación sea un hallazgo casual. Por supuesto
que riesgos relativos menores pueden ser también indicativos de una relación causal, pero en ese
caso hay que prestar mucha atención a otras posibles explicaciones.
Recuerde la diferencia entre el” Riesgo o Incidencia Acumulada” y “Tasa de Incidencia o
Densidad de Incidencia”. En las dos medidas, Riesgo y Tasa tienen como numerador al
número de casos nuevos ocurridos en una población, pero diferentes denominadores. En el
Riesgo los casos están relacionados a la población al comienzo del periodo. En la Tasa los
casos se relacionan a una medida mas precisa del tamaño de la población expuesta durante
el periodo estudiado, expresada en unidades persona-tiempo. La diferencia entre riesgo y
tasa de incidencia se hace más evidente, cuanto más frecuente ocurre el evento, y cuanto más
frecuente son los cambios en la población. Pero cuando estudiamos poblaciones estables,
donde los cambios en la población expuesta son pequeños, y particularmente si el evento es
raro, la Tasa y el Riesgo para el mismo periodo de tiempo tienden a ser numéricamente
similares. En este caso el uso de una u otra medida es casi indiferente.

23


2. MEDIDAS DE ASOCIACIÓN
Para poder cuantificar el riesgo de un determinado daño en presencia de un factor de
exposición se utilizan las medidas de efecto o de asociación que, como su nombre lo indica,
permiten determinar la magnitud o la fuerza de la relación existente entre el factor y el daño.
La principal ventaja de estas medidas es que permiten describir en un solo
parámetro la asociación existente entre una particular exposición y el riesgo de
desarrollar un determinado evento.

A pesar que clásicamente se describe una relación entre un factor y un daño, es importante
remarcar que el evento o desenlace puede tratarse de un hecho deseado o esperado. Por
ejemplo: un embarazo en población de parejas con problemas de fecundidad es un evento
deseado. Las medidas utilizadas para identificar los factores posiblemente asociados al
evento son las mismas.

Las medidas de Efecto o Asociación clásicas son: θ Riesgo Relativo (RR)
θ Odds Ratio (OR)
θ Riesgo Atribuible (RA)

Riesgo relativo, Odds Ratio y Riesgo atribuible
El RR es la incidencia en los expuestos a un factor sobre la incidencia en los no expuestos a
dicho factor.
El OR es un estimador del RR que se utiliza cuando no es posible calcular incidencias.
El RA, que recibe también el nombre de “diferencia de riesgos”, es diferencia de la incidencia
del daño en la población expuesta a un factor de riesgo y la incidencia en la población no
expuesta a dicho factor.

En casos donde se espera que los expuestos presenten más eventos el RR será
mayor que 1 y se intentará identificar un factor de riesgo (FR).

En los estudios en los que se espera que los expuestos presenten menos eventos el
RR será menor que 1 y se estará buscando un factor de protección (FP).

En síntesis:
RR > 1: indica que la exposición es un FR para el evento.
RR < 1: indica que la exposición es un FP para el evento.
RR = 1: indica que no hay relación entre la exposición y el evento.

Para comprender mejor los conceptos de estas medidas es indispensable relacionarlos
con los diseños de investigación. Usted verá que el RR se puede utilizar cuando el
diseño permite calcular incidencias como en estudios de cohorte y ensayos clínicos.
El OR se utiliza en estudios donde no es posible calcular incidencias como en los
estudios transversales y en estudios de casos y controles.

El RA (diferencia de riesgos) nos da información sobre el posible impacto que se
obtendría si se puede controlar la exposición.
Ejemplo: El riesgo atribuible calculado como la diferencia de incidencia de enfermedad coronaria
en expuestos a tabaquismos menos la incidencia de enfermedad coronaria en no expuestos: nos
informa la magnitud de reducción de la enfermedad coronaria si se lograra que no hubiera más
fumadores.
24


25


UNIDAD 3

DE LA CAUSALIDAD A LA DETERMINACIÓN

BEAGLE HORE B.: “Causalidad en Epidemiología”. (Área “Injuria”)
LIBORIO M.: “Evolución histórica de la interpretación causal de las enfermedades”. Medicina
Preventiva y Social. Facultad de Ciencias Médicas, UNR. (Área “Injuria”)

Introducción
El recorrido histórico de las distintas concepciones de la Epidemiología ha mostrado una
etapa temprana en la que fue caracterizada como la ciencia de las epidemias. Las enfermedades de
naturaleza infectocontagiosas eran las de mayor morbi-mortalidad en la época y se acentuaban
entonces aspectos individuales y modelos unicausalistas.
Esta concepción fue cambiando a través del tiempo no sólo porque se produjo un mayor
conocimiento acerca de las enfermedades transmisibles sino porque se comenzaron a cuestionar los
enfoques teóricos y metodológicos de la disciplina. Estos cambios ocurrían paralelamente a otros
que se daban sobre las diferentes miradas respecto del proceso social y cultural de la salud y la
enfermedad. De este modo, el estudio de las causas de enfermedad fue dejando lugar al estudio
de los determinantes de enfermedad y de salud, y para complejizar aún más, en el proceso
salud/enfermedad/atención (SEA).
El peso que las tradiciones filosóficas tienen en nuestra cultura produce efectos difíciles de
modificar y algo así sucede con la cultura positivista que –si bien está cuestionada por los más
importantes y actuales filósofos de la ciencia– sin embargo, permanece internalizada en los sujetos
sociales y por la tanto, puede evidenciarse en las prácticas profesionales y científicas de los distintos
actores sociales del sistema de salud. Pero lo que se pretende es alcanzar la comprensión del sistema
de salud y de las necesidades poblacionales de una manera más abarcativa y desde epistemologías
alternativas.

1. EL CONCEPTO DE CAUSALIDAD
Desde que la Filosofía utiliza el concepto de “causa” se refiere a la producción de algo (el
efecto) en función de ciertas normas. La causa explicaría entonces el motivo por el que se ha
producido cierto efecto.
La causalidad es uno de los principios fundamentales del pensamiento científico, en cuanto
tiene por objeto identificar las causas primarias de los acontecimientos naturales.
En este sentido, dice Martinez Navarro 9, "la búsqueda de las causas productoras de
enfermedades es el objetivo fundamental de la epidemiología".
Es decir que la cuestión a considerar en la Epidemiología es la conceptualización u
operacionalización metodológica de la causalidad.
Identificar las causas, entonces es una de las formas en que el pensamiento científico aborda
la explicación de los fundamentos que originan la aparición de los fenómenos.
Una “causa” sería un agente eficaz, cuyo análisis garantizaría un mayor conocimiento
del fenómeno estudiado. Esto significa la posibilidad de intervención sobre las causas
antes de que ocurran los hechos.

9
MARTINEZ NAVARRO J.F.: “La causalidad en Epidemiología” Rev. San. Hig. Púb. 56: 1139, 1982.

26


La primera operación lógica, para pensar la causalidad, es la de establecer diferencias entre
la causa y el efecto.

Es decir si llamamos C a la causa y E al efecto estos deben ser diferentes (C≠E) y además
se deberá asumir el principio de la identidad: la causa debe ser diferente de la no causa
(C≠C) e igualmente el efecto debe ser diferente al no efecto (E≠E).
Otro punto a destacar es tomar en cuenta el “nexo”: la reunión del antecedente “causa” con
el consecuente “efecto”.
Este nexo es un lazo, relación, conexión, vínculo entre los eventos. El nexo causal es pensado
como una conexión lineal, no compleja, unívoca y dimensionable.
Matemáticamente, la ocurrencia del E es función de la causa o sea:
E = f (c)
La aplicación de los métodos epidemiológicos permite estudiar la asociación que existe entre
un factor de exposición y la enfermedad. Reflexionar acerca de los factores de exposición es remitirse
a los factores ambientales –en general– que pueden provenir de alimentos, de factores climáticos,
radiaciones, factores químicos, etc.
Ahora bien, al analizar estas asociaciones surgen preguntas como ¿Esta asociación es
verdadera o falsa? Generalmente solo es posible contestarla a luz del “diseño” o de la mirada de la
“metodología del estudio” aplicado.
Las relaciones causales pueden ser directas o indirectas. En las primeras el factor “directamente”
causa la enfermedad sin ningún paso intermedio:

FACTOR ENFERMEDAD

Mientras que los indirectos son necesarios pasos intermedios:

FACTOR PASO 1 PASO 2 …PASO n ENFERMEDAD

2. EPISTEMOLOGÍA Y CAUSALIDAD
Para interpretar los diferentes modelos propuestos para el estudio de las causas es necesario
conocer básicamente el marco epistemológico en el que fueron formulados.
El discurso científico (positivista) fue cobrando hegemonía y fue dominante en el siglo
pasado.
Repasemos los rasgos más importantes del positivismo:
• La proscripción de toda metafísica.
• La exigencia rigurosa de atenerse a los hechos.
• Los “hechos” son cosas o acontecimientos accesibles a la observación o son fenómenos u objetos
de experiencia.
• Todo presunto conocimiento debe responder a la “normalidad metodológica”(un único método).
• Propone la precisión frente a la vaguedad: el conocimiento no puede ser arbitrario.
• Fue y es considerado como un “ideal” de lo objetivo, de la unidad, del progreso.
• La verdad científica considerada como un bien social.
• No hay más saber que el científico.
El positivismo “está incorporado” en la cultura y, si usted presta atención, puede reconocerlo
cuando percibe que se prioriza la neutralidad, cuando la idea de subjetividad es considerada
anticientífica, aun cuando el objeto que se estudie esté inserto en el campo de las ciencias sociales.

27


El discurso de la epistemología fue cambiando en la medida en que el siglo XX fue
transcurriendo; sin embargo, estos cambios no pueden ser atribuidos de modo exclusivo a razones
científicas.
En el análisis del campo de la salud se hizo indispensable integrar otras formas de
determinación que contemplen los procesos de diferentes esferas de la realidad permitiendo
incorporar elementos de marcos epistemológicos distintos al positivismo que se adaptan mejor para
el estudio de determinantes sociales y culturales de este campo.
El surgimiento de lo “social” en la explicación de la enfermedad, que ya había estado
presente en los análisis de la disminución de la mortalidad y morbilidad que ocurrieron en ciertos
grupos sociales europeos con la acción del Estado sobre la dinámica de la población, toma un nuevo
protagonismo.
Es interesante introducir aquí a Enrique Nájera que en 1988 propuso utilizar a una obra teatral
como metáfora para de comprender el concepto de red de causalidad. El autor expresó: en algunas
como metáfora para de comprender el concepto de red de causalidad. El autor expresó: en algunas
obras, un actor es el personaje principal y lleva el desarrollo de toda la obra –pensando en un agente
causal–; mientras que en otras existen numerosos actores con papeles igualmente importantes y se
requiere de todos para que la obra se cumpla con el objetivo. Esta última situación sería comparable
a pensar la causalidad en términos de una red o trama complicada.

1.1. La unicausalidad
Desde la Epidemiología es posible analizar la asociación que existe entre una “exposición” y
una “enfermedad”.
CAUSA EFECTO
La “unicausalidad” tuvo gran desarrollo especialmente en la transmisión de las enfermedades
infecciosas.
La expresión de la unicausalidad la encontramos en los Postulados de Koch:
Un agente es la causa de la enfermedad si:
 Está presente en todos los casos de la enfermedad.
 No aparece en otra enfermedad como agente parásito fortuito y no patógeno.
 Se aísla en cultivo puro a partir de un animal, puede ser pasado repetidamente por cultivos.
 Induce la misma enfermedad en otros animales al ser inoculado.
Si lo anterior se revisa según conceptos más actuales, se pueden modificar de la siguiente
manera:
Un agente es la causa de la enfermedad si:
 Está presente en todos los casos de la enfermedad: Podría ser detectable por amplificación de
DNA (PCR). Puede ser identificada la homología de su secuencia de DNA.
 No aparece en otra enfermedad como agente parásito fortuito y no patógeno: Excepto caso de
portadores asintomáticos.
 Se aísla en cultivo puro a partir de un animal, puede ser pasado repetidamente por cultivos.
 Induce la misma enfermedad en otros animales al ser inoculado: Si son susceptibles.
 Se presenta una respuesta específica al tratamiento con antimicrobianos.
Estos postulados implican la identificación de "microorganismos”.
El abordaje “unicausal” tuvo gran desarrollo especialmente en la transmisión de las
enfermedades infecciosas. Mientras que la “ignorancia” respecto de los procesos causales
de las enfermedades llamadas no transmisibles o crónicas –degenerativas– llevó a la
cuantificación probabilística del riesgo.
Ahora bien, cuando se encuentra una asociación entre la exposición a un factor y el
desarrollo de una enfermedad cabe efectuar la pregunta: ¿esta asociación es causal? O
dicho de otra forma, ¿estos factores podrían considerarse como etiológicos de la enfermedad?
28


Hulley y Cummings 10 describen cinco explicaciones posibles para el hallazgo de una
asociación entre una supuesta causa y un efecto:
1. El azar: cuando los estudios epidemiológicos utilizan estadística, los investigadores aceptan
una probabilidad de error por azar. Se entiende que la probabilidad de ocurrencia es baja
(generalmente menos del 5%) pero no es imposible. Piense que 5% implica que 5 de cada 100
estudios –que es equivalente a decir que 1 de cada 20– darán una asociación estadísticamente
significativa sólo por azar.
2. Sesgo: un mal diseño de un estudio con errores metodológicos puede llevar a un resultado espurio.
3. Relación efecto-causa: una relación real pero inversa en el tiempo. Por ejemplo: si estudiamos
en un mismo momento un marcador tumoral que consideramos causa y la presencia de un tumor
(efecto), podemos concluir que existe asociación pero: ¿el marcador será la causa o la consecuencia
del tumor? Este tipo de error es más frecuente en estudios transversales donde el supuesto factor
de exposición y el supuesto evento se miden en un mismo momento en el tiempo.
4. Relación efecto-efecto: pueden existir interferencias entre diferentes causas que den por resultados
asociaciones reales pero no debidas a relaciones de causa-efecto. Se ha definido a estos factores
como intervinientes y el más frecuente es el fenómeno de confusión.

Fenómeno de confusión
Un Confundidor (confounding) se puede definir como que dada una relación entre una exposición
–posible factor de riesgo (FR)– y un evento (E), se considera factor de confusión (FC) a un
tercer elemento que se asocia con la exposición en la población seleccionada al mismo tiempo
que se comporta como factor de riesgo para el evento.

Veamos como se representa este concepto gráficamente:

Figura 1: El Confundidor (FC) se asocia al factor de riesgo (FR) y al Evento (E)

Por ejemplo: En un estudio donde se intenta evaluar si el tomar café (FR) se asocia en enfermedad
coronaria (E) el tabaquismo se comportaría como un factor de confusión, dado que hay una relación
entre tabaquismo y enfermedad coronaria (Relación FC-E) y es posible que las personas que fuman
tomen más café (relación FC-FR). Si no se controla tabaquismo, puede resultar que las conclusiones
no sean válidas.

5. Relación causa-efecto: en este caso se trata del tipo de asociación que se está estudiando.

Dada la dificultad para establecer relaciones etiológicas con estos modelos, se han establecido
una serie de criterios que fortalecen la hipótesis de una asociación causal:
 Relación temporal: la relación temporal correcta es encontrar que la supuesta causa estaba
presente antes que se desarrollara el efecto. No todos los estudios epidemiológicos permiten
afirmar que se observó una secuencia correcta. Se puede saber que la exposición fue previa al

10
En su libro “Diseño de la investigación clínica. Un enfoque epidemiológico”. Editorial Doyma. 1993.

29


evento en ensayos clínicos y estudios de cohorte prospectivas, pero no pasa lo mismo en
estudios de casos y controles, por ejemplo. Esta relación temporal de exposición y enfermedad
es importante y no solo para clarificar el orden en que ocurren sino también al observar el
intervalo de tiempo en que estos fenómenos suceden. Este criterio evita considerar como causa a
un efecto de la enfermedad. Por ejemplo: no podemos considerar la causa de un evento a una
determinada exposición si el evento aparece mucho antes o mucho después que período de
incubación o latencia conocido para la afección.
 Fuerza de asociación: puede ser estimada mediante las medidas de asociación. Cuando los
valores de riesgo relativo o de odds ratio son muy altos es más probable que se deba a una
relación causal. Este criterio disminuye la probabilidad que la asociación sea por azar o por sesgo.
 Relación dosis-respuesta: si el incremento de la respuesta se encuentra asociada a la “dosis”. Si
se estudia una exposición como que incrementa el riesgo de una enfermedad, es lógico observar
que a mayor tiempo o dosis de exposición, mayor probabilidad de enfermar. Por ejemplo: si se
establece una relación entre número de cigarrillos fumados y probabilidad de cáncer de pulmón.
 Replicación: es importante observar la relación en diferentes grupos o poblaciones con la
finalidad de conocer si se encuentran los mismos resultados. Un único estudio que muestre una
asociación pudo haber sido producto del azar pero si varios estudios en diferentes poblaciones y
ámbitos logran similares resultados, es más probable que detrás de ellos se encuentre una
relación causal.
 Biológicamente plausible: este aspecto se refiere a la coherencia con que ocurre y de acuerdo al
“cuerpo del conocimiento” que se disponga. Este punto es el que explica por qué es importante
realizar el marco teórico antes de cualquier investigación. Las teorías o explicaciones de por qué
se considera como posible “causa” hacen posible la interpretación de los resultados de un estudio.

1.2. La Multicausalidad
La teoría multicausal de la enfermedad se consolidó en la década del 60 y sustituyó a la
teoría unicausal.
La teoría multicausal se sustenta en que la causa de la enfermedad no es única sino que
coexiste con varias causas. Quienes sostienen esta teoría plantean que la epidemiología
persigue el propósito de descubrir relaciones que ofrezcan posibilidades para la prevención
de la enfermedad.
Profundicemos ahora las clasificaciones de las CAUSAS. Estas pueden ser en directas o
indirectas y suficientes o necesarias.

Una causa es directa si un cambio en el factor causal es capaz de producir un cambio en el
efecto con la condición que no haya factores intervinientes conocidos y un mismo nivel de
organización en el sistema. Es decir, por ejemplo, factores individuales y enfermos (nivel
individual) o contaminación ambiental y probabilidad de enfermedad en el grupo (nivel grupal).
Una causa es indirecta cuando entre la causa estudiada y su resultado se intercala una
secuencia de factores encadenados en diferentes niveles de organización. Ejemplo: numerosos
autores han descrito la relación entre nivel socioeconómico y mortalidad, al momento de
hipotetizar sobre los vínculos entre clase social (nivel de organización grupal) y las causas de
muerte en cada individuo (nivel individual) seguramente se identificarán una cadena de
relaciones que expliquen la relación.
Las causas necesarias son aquellas que deben estar presentes para que se presente un evento.
Es decir, cuando la enfermedad no puede desarrollarse en su ausencia.
Las causas suficientes son aquellas que por sí solas pueden causar un evento. Es decir que
inevitablemente producen o inician la enfermedad.
30


Entonces se plantea que, con diferentes combinaciones, las relaciones causales pueden ser:
 Necesarias y suficientes.
 Necesarias y no suficientes.
 Suficientes pero no necesarias.
 Ni necesarias ni suficientes.

Necesaria y suficiente
En este tipo de relación sin el factor presente no es posible el desarrollo de la enfermedad.
Situación que raramente ocurre.
FACTOR ENFERMEDAD
Por ejemplo: para enfermar de rabia es necesario y suficiente el contacto con el agente (vía un animal
infectado).
Este esquema prácticamente es idéntico al modelo unicausal.

Necesaria pero no suficiente
Así, múltiples factores se requieren para que ocurra la enfermedad y en una secuencia de
tiempo específica.

Factor A
+
ENFERMEDAD
Factor B
+
Factor C

Un ejemplo muy simple y conocido sería que el bacilo de Koch es un factor necesario para que se
produzca la enfermedad tuberculosa, esto es que sin la presencia del bacilo no puede haber
enfermedad, pero este germen no es suficiente pues no siempre que exista la presencia del
Mycobacterium tuberculosis implica la presencia de la enfermedad. Se necesita la presencia de una
serie de factores que coadyuven para que ésta se produzca: el hambre, la desnutrición, el
hacinamiento, entre otros factores. Estos últimos revisten casi mayor importancia para la producción
de la enfermedad que el bacilo mismo. Por ello se ha comprobado la presencia de la enfermedad en
capas sociales donde predominan estos factores que coadyuvan.

Suficiente pero no necesario
En este modelo un factor único puede producir la enfermedad pero la misma puede producirse
por otros factores.

Factor A
O
Factor B ENFERMEDAD
O
Factor C

En resumen, podríamos decir que una misma enfermedad puede tener diferentes causas.
Por ejemplo: un daño genético puede producirse por radiaciones, químicos, etc...

Ni suficiente ni necesario

31


Un factor por sí mismo no es suficiente ni necesario. Es el modelo más complejo pero es el
más frecuente.

Factor A + Factor B
O

O

Este modelo se aplica frecuentemente a las enfermedades no transmisibles.
Por ejemplo, en la enfermedad coronaria donde se identifican factores de riesgo que aumentan la
probabilidad de desarrollarla pero el evento puede estar presente con cualquier combinación de
ellos y aún en ausencia de todos aquellos conocidos.
El esquema para estudiarlo se puede denominar inferencia y predicción ya que se basa en
estimar riesgos mediante el uso de medidas de asociación “ajustadas” e identificar con análisis
estadísticos sofisticados (multivariables) a todos los predictores independientes del evento.

Este modelo no busca solamente las causas necesarias y suficientes sino persigue
brindar una respuesta práctica, para cortar la cadena causal mediante la intervención
en alguna variable.

Una variante más dinámica y desarrollada del modelo multicausal es el esquema propuesto
por Leavell – Clark, denominado la Historia Natural de la Enfermedad, donde se distinguen tres
períodos definidos como: período prepatogénico, patogénico y de resultados.

El período prepatogénico o de susceptibilidad se caracteriza por la presencia de factores
que favorecen o determinan el desarrollo de la enfermedad. Las causas se ordenan dentro de tres
posibilidades: el agente, el huésped y el ambiente que se hallan interrelacionados en constante
equilibrio. Al romperse este equilibrio se produciría la enfermedad.
En esta propuesta se reduce el elemento “hombre o huésped” a una dimensión animal y las
condiciones ambientales significan la inserción del hombre en la naturaleza. Las condiciones
ambientales y los factores del agente solo establecen conexiones externas con el factor humano,
según las concepciones del modelo ecológico.

En el período patogénico se presentan dos estadíos: el presintomático y el de enfermedad
clínica. Durante el primero, no hay signos clínicos de la enfermedad, pero como consecuencia del
estímulo causal se han iniciado ya cambios anatomopatológicos responsables de la enfermedad. En
el estadio clínico los cambios en los órganos y tejidos son ya importantes como para que se
produzcan los signos y síntomas de la enfermedad.

En el período de resultado se refleja cómo puede desencadenarse o finalizar esta historia:
por la muerte, la recuperación de la salud o la incapacidad permanente o transitoria producida por
las secuelas. A partir de este modelo se proponen acciones de prevención primaria, secundaria y
terciaria para el período prepatogénico, patogénico y de resultados, respectivamente.

Se grafica de la siguiente manera:

32


Estado de la No enfermedad Pre Patogénico Patogénico Resultado
enfermedad

enfermedad MUERTE

CRONICIDAD
horizonte
clínico

enfermedad DISCAPACIDAD
inaparente RESIDUAL

NUEVO NIVEL
DE SALUD
cambios en pre patogénico Patogénico Resolución
el organismo
NIVELES DE PRIMARIA SECUNDARIA TERCIARIA
PREVENCIÓN
PROMOCIÓN DIAGNÓSTICO
MODOS DE de la Salud PRECOZ TRATAMIENTO Y REHABILITACIÓN O
INTERVENCIÓN LIMITACIÓN DE LA INCAPACIDAD
PROTECCIÓN TRATAMIENTO
específica OPORTUNO

En este modelo la idea de "condición social" está ubicada en la red pero con la misma
relevancia que las demás condiciones (reducida a una variable más), en tanto que puede pensarse
como desdibujada en el terreno de las explicaciones causales.
El lugar para lo social, en las investigaciones epidemiológicas, se produjo a partir de la
incorporación de variables sociales, comprendidas como nivel socio económico y este concepto fue
operado a través de los indicadores de ingreso familiar, nivel de instrucción, lugar de residencia, entre
otros.

2. De la causa a la determinación
Se ha comentado que la postura positivista y el causalismo fueron y son objeto de numerosas
críticas.
Las principales críticas a la Epidemiología clásica se pueden resumir en los siguientes
puntos:
 Interpretación causalista - reduccionista del proceso de salud/enfermedad/atención.
 Reducir la mirada del Proceso de salud/enfemedad/atención al estudio de las enfermedades se
limita al plano empírico o a lo directamente observable.
 La enfermedad se reduce a lo individual biológico.
En este sentido, el reduccionismo causalista no permitiría conocer un mundo caracterizado
por la transformación, por la diversidad, por la ausencia de regularidades absolutas en donde las
asociaciones sólo son un parte menor y no permanente de la realidad.
Si entendemos que el proceso de Salud – enfermedad – atención (SEA) como un proceso
biológico, psicológico y social, y si se acepta el presupuesto de que los procesos sociales
son históricos, complejos, fragmentados, conflictivos, dependientes e inciertos entonces
los modelos causales no son los dispositivos más adecuados para enfrentar tales objetos.
33


El surgimiento de lo “social” en la explicación de la enfermedad a partir de los análisis de la
disminución de la mortalidad y morbilidad que ocurren en los grupos sociales europeos permitieron
definir la acción del Estado sobre la dinámica de la población. Así lo social es es momento
significaba “condiciones ambientales, sociales y económicas y la enfermedad quedó determinada
por esas condiciones y en particular las epidemias eran también consecuencia de la desorganización
social, de los excesos y hábitos de vida desordenados, en los momentos de conflicto. El lugar de lo
social, en las investigaciones epidemiológicas se dio a partir de la incorporación de variables
sociales, comprendidas como nivel socio económico y este concepto fue operado a través de los
indicadores de ingreso familiar, nivel de instrucción, lugar de residencia, etc.
En este contexto Enrique Nájera propone utilizar a una obra teatral como metáfora de
manera de comprender el concepto de red de causalidad. En algunas obras un actor –por ejemplo-
es el personaje principal y lleva el desarrollo de toda la obra –pensando en un agente causal-
mientras que en otras existen numerosos papeles igualmente importantes y se requiere de todos para
que la obra cumpla con el objetivo. Esta última situación sería comparable a pensar la causalidad en
términos de una red o trama complicada.
Para superar la reducción “causalista” que solo correlaciona exteriormente los factores, se
hizo indispensable integrar otras formas de determinación que contemple los procesos de diferentes
esferas de la realidad en un movimiento dialéctico en los que los componentes esenciales de la
determinación se sometan a los diferentes vínculos posibles
Esta postura permitió explicar como: los determinantes pueden constituirse en factores,
cualquiera sea el evento, característica u otra categoría definible, siempre que traiga
aparejado un cambio de las condiciones de salud / enfermedad / atención en las poblaciones,
ya sea favorable o no.
La determinación, entonces, no tiene por qué verse limitada a variaciones cuantitativas; todo
lo que hace falta para sostener la determinación, en sentido general es admitir que los acontecimientos
ocurren en una o más formas definidas (determinadas), que tales formas de devenir no son
arbitrarias sino legales y que los procesos a través de los cuales todo objeto adquiere sus características
se desarrollan a partir de condiciones pre-existentes (Bunge, M) .
La determinación acepta la posibilidad de tratar a la realidad como compleja, implica
considerar la incertidumbre, la pluridimensionalidad de tal forma que incorpore todas las posibilidades y
ninguna de ellas se asuma como un principio absoluto.
La crítica al causalismo fue necesaria para plantear la teoría de determinación que
integra la visión de la “distribución epidemiológica” basada en el concepto dialéctico de
equidad / inequidad que condiciona el derecho al acceso de los bienes de los que depende
la calidad de vida de los ciudadanos.
Para ello se torna necesario la comprensión de la triple inequidad de la que forman parte
los fenómenos de clase social, género y etnia.

Desde la epidemiología crítica
En la epidemiología crítica la concepción de la realidad como proceso es como un
movimiento organizador alrededor de los modos de vida o de la reproducción social, con sus
contradicciones y relaciones entendiendo esto como un recurso teórico para comprender el proceso
de determinación epidemiológica. Esta concepción dialéctica de que esos son modos de devenir o
determinaciones de las condiciones de vida y de las confrontaciones que finalmente ocurren en
nuestros genotipos y fenotipos constituyen una proyección de la acción en salud como una ruptura
contra los procesos que tanto destruyen nuestra salud como se comportan a favor de los procesos
que nos protegen y perfeccionan a nivel de lo colectivo o individualmente.
La principal crítica que se hace al modelo tradicional desde la Epidemiología Crítica es que
se privilegia un tipo de método, un tipo de determinación y un modo particular de
34


interpretar la realidad social. Modelos unicausales y multicausales no tendrían en esta
perspectiva grandes diferencias entre sí. El punto en discusión es que la Epidemiología
Clásica no quiere alejarse del ideal de las ciencias naturales y, en esta perspectiva, rechaza
la incorporación del de las ciencias sociales (Almeida Filho, 2003).
Los modos de vida pertenecen a una dimensión particular e intransferible de cada uno de
los grupos que se mueven como “sujetos colectivos” históricos y en una cotidianeidad que le es
propia.
Por otra parte, la reproducción social permite desprender la categoría de “perfil epidemiológico”
como fundamento de la salud colectiva. También puede ser considerada como un movimiento de
producción y consumo de forma tal que permita establecer un movimiento interdependiente entre
las dimensiones de la vida económica y las dimensiones de la vida cultural, de la vida organizativa
política y de la vida ecológica de los grupos.
Es decir que es necesario recuperar y desarrollar diseños complejos de investigación que den
cuenta de que la situación de salud no se encuentra determinada sólo por los procesos biológicos
que se expresan a nivel de lo individual sino que se torna imprescindible conocer los procesos
sociales y culturales –modos de vida– que concretamente determinan de manera compleja los
procesos de salud colectiva en la cotidianeidad de los grupos sociales.
El proceso de la salud, enfermedad y atención como objeto de análisis de la
epidemiología sería la aproximación al conocimiento de un proceso tanto individual
como colectivo que se determina mutuamente.
Por ejemplo: para la epidemiología crítica, analizar el proceso de una infección respiratoria
aguda (IRA) o un Síndrome obstructivo bronquial infantil permitiría en primera instancia la
descripción de los cuadros clínicos: cuándo estos cuadros son más frecuentes, por ejemplo. Pero es
necesario además buscar explicaciones tanto en las formas culturales –en los modos de vida
“colectivos” en el marco de los estilos de vida “individuales” –que acumulan la historia de un
grupo social en un momento para comprender los determinantes estructurales de los procesos
específicos que lo producen. Este conocimiento permitiría avanzar sobre las acciones de atención
así como también planear estrategias para la promoción y prevención de la enfermedad.
Por lo tanto se debe tener en cuenta que la epidemiología crítica, es una interdisciplina que
dispone de un arsenal conceptual y práctico que nos lleva a una complejidad para actuar a favor de
la equidad y que se coloque al servicio del robustecimiento o “empoderamiento” de la población,
para que esta se apropie de los determinantes de su estado (situación) de salud para fortalecer la
acción comunitaria y fijar sus propias prioridades.
De esta forma, se propone además trabajar hacia un esfuerzo más que es la conceptualización
“positiva” de la salud es decir hablar de salud en sentido positivo (no de mortalidad y morbilidad)
tanto en el campo de la formación de recursos como de los derechos a la salud de los ciudadanos.
En síntesis: la epidemiología crítica plantea que el conocimiento epidemiológico no
puede reducirse a la selección de variables y a la búsqueda de sus asociaciones ya que
este pensamiento implica un reduccionismo de los fenómenos. No es ver, entonces, la
“salud – enfermedad - directamente observable”: paciente con signos y síntomas, sino es
pensar la salud como una dimensión que abarca tanto los modos de vida de las clases
sociales como los determinantes más generales o macro.

35


UNIDAD 4

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

LIBORIO M.: “Epidemiología: Estrategias Metodológicas. Estrategias Descriptivas”. Medicina
Preventiva y Social. Facultad de Ciencias Médicas, UNR. (Área “El Ser Humano y su Medio, )

Introducción
Si bien no hay recetas que digan cómo investigar y a investigar se aprende investigando,
puede decirse que la “investigación es la transformación controlada o dirigida de una situación
indeterminada en otra que es tan determinada en sus distinciones y relaciones constitutivas que
convierte a los elementos de la situación original en un todo unificado”.

• Una pregunta posible a efectuarse es:
¿Cuántas variables deben considerarse en un estudio en particular?
La única respuesta a esta pregunta es: “tantas como sean necesarias”. No hay un número de
variables a considerar en una investigación. Sin embargo, es útil que recuerde que en principio suele
seleccionarse una lista enorme de variables, a la que de a poco debemos acotar con sentido común y
determinando la relevancia que podría tener la información aportada por cada variable seleccionada.
Por otra parte, recuerde que siempre deberá también tener en cuenta la factibilidad para la
recolección y el procesamiento de los datos en el momento de seleccionar las variables de su
investigación.

¿Cómo se miden las variables? 11
Para poder “medir”, cuantificar o clasificar las variables que seleccionamos en nuestra
investigación debemos tener en cuenta que existen diferentes escalas de medición.
Así por ejemplo, si estamos evaluando el sexo de las personas y su edad, rápidamente
percibiremos que ambas variables son diferentes: mientras que la edad puede expresarse en números,
el sexo sólo puede medirse en dos alternativas, masculino y femenino.
Se reconocen tres tipos de escalas de medición: nominal, ordinal, intervalo y por razón.

• Otro aspecto importante a destacar es:
¿Dónde y cómo obtener los datos para la investigación?
Se reconocen dos tipos de fuentes de datos:
- fuentes secundarias o documentales, de las que obtendremos datos ya “existentes” y que son
elaboradas por otras personas o instituciones con fines diferentes a los planteados para una
determinada investigación. Como ejemplo pueden citarse los certificados de defunción,
publicaciones del censo, registros personales, clínicos y de otros tipos
- 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”. Como ejemplo pueden citarse los datos obtenidos por medio de
observaciones, encuestas personales y encuestas auto administradas.

Diseño de un cuestionario

11
Puede consultar con la bibliografía presentada en la instrumental “Metodología de la Investigación”.
36


El cuestionario se elabora sobre la base de las variables que fueron seleccionadas. Cada
pregunta o grupos de preguntas deben dirigirse a captar los correspondientes “valores” de la variable.
El vocabulario debe ser seleccionado, es decir buscando la claridad de las expresiones y su
verdadera comprensión. Se debe evitar utilizar un vocabulario que el común de las personas o a
quienes se dirija el cuestionario no comprendan.
Las preguntas pueden ser clasificadas como:
- Cerradas: cuando se brindan las opciones de respuesta como: si y no, bueno, regular y malo, etc.
Poseen la ventaja de ser fáciles de codificar mientras que la respuesta es limitada y sólo es una
de las alternativas ofrecidas por el investigador.
Ejemplo: SI NO
Cuando en este tipo de preguntas pueden seleccionarse más de una de las propuestas, la
codificación es diferente dado que, en algunos casos, debería considerarse a cada respuesta como
una variable.
Por ejemplo: ¿Cuáles son, a su criterio, los elementos más importantes que posee el Centro de
Salud X? Marque todas las que correspondan:
- su atención SI NO
- su ubicación SI NO
- su estructura SI NO
- su horario de atención SI NO
- su eficacia SI NO
- la cordialidad del equipo de salud SI NO
- la limpieza SI NO
- la diversidad de especialistas que posee SI NO

- Semicerradas: se utilizan cuando no se está seguro si lo que se ofrece como alternativa son
“todas”, cabe entonces dejar lugar para aquellas que se hallen poco frecuentes o no contempladas
a priori. Se describen opciones.
Por ejemplo: ¿Cuál es su profesión? (marque sólo una)
médico/a
enfermero/a
cientista social
otros (especificar)………………

- Abiertas: en el caso de que se le permita al encuestado hablar sobre el tema. Son las más ricas
en cuanto a su respuesta porque surgen de lo que el encuestado desea decir o ponderar en la
entrevista, pero requieren un tratamiento más detallado y que el entrevistador refleje textualmente
la respuesta del entrevistado, lo que implica mayor tiempo en la entrevista.
Ejemplo: ¿En cuál/es situación/es Ud. se sintió mejor atendido?
Debe tenerse en cuenta que para construir el cuestionario pueden existir, en lo posible,
preguntas control. Es decir, para determinar si existe falsedad en alguna respuesta o asegurarse
que el sentido de ésta sea correcto.
Por ejemplo: Edad: .........….. Fecha de nacimiento: .........….. Fecha de encuesta: ...........…..
Podrá calcular la edad haciendo la diferencia de la fecha actual con la fecha de nacimiento.
A las preguntas control es posible colocarlas intercaladas con otros temas permitiendo así
una mejor calidad en las respuestas.
Además existen preguntas que pueden ser consecuencias de otras. En estos casos, el diseño
del cuestionario debe ayudar a relacionarlas:
37


Por ejemplo:
1. ¿Participa de actividades en la comunidad? SI NO

¿Cómo? ...........................
Otra forma de efectuarlo es:
1. ¿Participa de actividades en la comunidad? SI NO (pasar a preg. 3)

2. ¿Cómo?......................................................................
3. ……….

Se deben evitar preguntas:
 que puedan interpretarse desde diferentes lugares.
Por ejemplo: ¿Qué otra actividad realiza?, las respuestas pueden ser dentro del propio trabajo,
cuando sale del ámbito laboral, las que son puramente recreativas, etc.
 que posean dos preguntas simultáneas.
Ej.: En el ocio, ¿le gusta leer o pintar? SI NO
 que induzcan las respuestas.
Ej.: ¿Los anticonceptivos son adecuados para controlar la natalidad? SI NO
 que molesten o incomoden a los informantes.
Ej.: ¿Es Ud. homosexual? SI NO

La modalidad de la “no respuesta”: aunque estas expresiones pueden querer decir diferentes
situaciones, la “no repuesta”, en determinadas oportunidades, puede considerarse también como una
“forma de respuesta”. Es recomendable colocarla como una categoría de respuesta –no sabe / no
responde–.
Las formas de administrar un cuestionario pueden ser:
 autoadministrada: que el entrevistado complete el formulario. El cuestionario puede enviarse
por correo pero cabe pensar que responde sólo un 50% de los entrevistados, aproximadamente.
 por encuestador: cuando otra persona, que debe estar entrenada, lee el cuestionario y anota las
respuestas. La entrevista puede realizarse por teléfono o cara a cara.
La utilización de diferentes tipos de preguntas y formas de administración del cuestionario
depende de la naturaleza del problema a tratar y el grupo al cual está dirigido.

3. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA
Clásicamente, la Epidemiología CUANTITATIVA utiliza tres métodos de investigación:
 Epidemiología descriptiva
 Epidemiología analítica observacional
 Epidemiología analítica experimental

3.1. Epidemiología descriptiva
Su función es describir cómo se distribuye una enfermedad o evento en cierta población, en
un lugar y durante un período de tiempo determinado.
La estrategia descriptiva tiene por objetivo observar, describir e interpretar minuciosamente
un hecho o fenómeno tal como es. Un ejemplo de indagación descriptiva a nivel individual es la
historia clínica que se efectúa a un paciente, obteniendo información desde su nacimiento hasta el
momento de la consulta.

38


La epidemiología descriptiva considera qué población o subgrupos desarrollan la
enfermedad o lo hacen con más frecuencia (persona), cómo la frecuencia de ésta varía
a lo largo del tiempo y /o en poblaciones con diferentes características (tiempo), en
qué localización geográfica es más o menos frecuente dicha enfermedad (lugar).
Las variables de persona son la edad, ocupación, sexo, grupos éticos, susceptibilidad genética
(aspectos genéticos, antígenos de histocompatibilidad, HLA, etc.), estado fisiológico, clase social,
historia familiar, estado civil, representaciones, prácticas sociales, etc.

Algunos autores, en lugar de describir a las personas, introducen el concepto de “sujeto”.
Los sujetos transforman y a su vez son transformados por los procesos de investigación. Por
ejemplo, si se le pregunta a un sujeto: ¿cuál es su fuente de agua para beber?. Cuando éste realiza su
respuesta también piensa que existen otras fuentes, que pueden ser de diferente calidad, ¿se
preguntará si la de él será buena?, etc.
La variable clase social, atribuida a los sujetos, puede ser analizada desde diversas
perspectivas tales como inserción en la estructura productiva, nivel de instrucción, ingresos, vivienda
(su construcción, su pertenencia, número de cuartos, etc.). Así como también indagar la categoría
“inequidad” o “genero” que no significa sólo clasificar a un individuo por su sexo sino como una
categoría relacional con el otro. Se puede tomar como unidad a las familias. Definiendo como
“familia” al grupo que vive bajo el mismo techo, compartiendo las mismas conductas alimenticias y
educacionales. Puede tener importancia el orden del nacimiento, la inestabilidad familiar, etc.
Cuando se analiza el lugar, interesa el área geográfica, la ciudad, o aspectos relacionados al
micro-ambiente como el acceso al abastecimiento de agua potable, de red cloacal, obtención de
alimentos, etc. La distribución espacial de las enfermedades puede ser atribuida a factores
demográficos, genéticos, ambientales o socio culturales. En un principio estos factores eran de
naturaleza biológica o natural (clima, vegetación, latitud, topografía, etc.), luego se definieron otros
como la polución ambiental y factores físicos como la cantidad de radiación. Se incorporan las
relaciones sociales comprendiendo entonces al proceso de organización y las necesidades
económicas.
En la actualidad en esta categoría, especialmente en las enfermedades emergentes y re-
emergentes, y algunos autores sugieren el concepto de “geografía” que se la define como una
ciencia de la tierra, de la naturaleza, de la mineralogía, etc. El espacio geográfico surge, entonces,
como un sistema de relaciones, algunas determinadas a partir del espacio físico (clima, vegetación,
topografía) otras provenientes de las sociedades humanas responsables por la organización del
espacio (densidad demográfica, la organización social y económica), fijada en una dimensión
histórica que damos el nombre de civilización.
En relación al tiempo, interesa conocer si determinada enfermedad ha acaecido en un tiempo
limitado (corto) o describir si existen ritmos o ciclos anuales (estacionales, cada 3 o 5 años,
(seculares), etc. Lo temporal puede ser remitido también a patrones estacionales, endémicos o
epidémicos, que pueden contribuir al esclarecimiento de mecanismos responsables de la generación
de casos de enfermedades. También, en la actualidad es posible analizar el tiempo no solamente en
forma cronológica sino atravesado por la historia, es decir efectuar una periodicidad diferente.
Es importante establecer además, relaciones entre el lugar y el tiempo a fin de describir el
patrón de enfermedad en su expresión témporo-espacial. Establecer este nexo entre eventos es un
análisis esencial para la investigación de procesos tan dinámicos como las enfermedades infecciosas
aunque el mayor énfasis en este término se sugiere en el estudio de las enfermedades crónicas.
La estrategia descriptiva posibilita resumir, en forma sistemática, los datos básicos de
salud y las principales causas de la enfermedad o muerte y permite:
- una valoración de las tendencias en salud
- proporciona la base para planificar, prestar y valorar servicios de salud.
- identifica problemas que van a ser estudiados por una estrategia analítica.

39


Es importante destacar que esta estrategia no se limita a una simple recolección de datos,
sino que supone además un elemento interpretativo del significado e importancia de lo que se
describe. Con frecuencia se interpreta que esta estrategia posee un nivel bajo de abstracción haciendo
notar su importancia menor, pero se comete un gran error en el sentido de que permite surgir
preguntas que pueden ser respondidas a través de la estrategia Analítica.
Algunos autores señalan, como una característica de esta estrategia, que carece de hipótesis.
Otros autores afirman que cualquier proceso de investigación está dirigido o guiado por una hipótesis
implícita o explícita. Por lo tanto, no acordamos que esta sea una característica esencial de estos
estudios.
Los estudios descriptivos pueden estimar incidencia o prevalencia.
3.2. Epidemiología analítica observacional
La o las hipótesis identificadas pueden ser analizadas para fortalecerlas o rechazarlas con el
uso de diferentes técnicas.
La labor en epidemiología no termina con la descripción del fenómeno sino que es
necesario analizar sus causas–determinaciones. El conocimiento en un sentido positivista tiene
su eje en la búsqueda de éstas causas, así la estrategia analítica tiene por objetivo demostrar la
relación existente entre la enfermedad o condiciones de salud-enfermedad y factores supuestamente
causales. Tiene una tendencia a explicar: ¿Por qué la enfermedad ocurre en esas personas?, o ¿por
qué ciertas personas hacen uso de determinados servicios de salud?, o ¿puede la incidencia de una
enfermedad decaer con la introducción de ciertas medidas preventivas?, etc.
Los estudios analíticos observacionales analizan, en diferentes grupos, la relación existente
entre la ocurrencia de una enfermedad o evento, por un lado, y la exposición a
determinados factores de protección o de riesgo, por el otro. En los estudios analíticos se
comparan al menos dos grupos: ingresando por el factor de riesgo los grupos serían
“expuestos y no expuestos”; ingresando por evento, los grupos serían “con la enfermedad
y sin la enfermedad”.
Se describen los siguientes estudios dentro de la estrategia analítica:
1. Estudios ecológicos
En los estudios ecológicos o de correlación las unidades de análisis son poblaciones o grupos
de personas en vez de individuos.
Por ejemplo, en un país se demostró una relación entre el promedio de ventas de un fármaco
antiasmático y la aparición de un número anormalmente alto de defunciones por asma (Pearce et al.,
1998). Para investigar este tipo de relaciones pueden compararse poblaciones de distintos países en
un mismo periodo o la misma población en distintos periodos. Este último procedimiento puede
evitar algunos de los factores de confusión de orden socioeconómico que siempre constituyen un
problema potencial en los estudios ecológicos.
Aunque son fáciles de llevar a cabo y, por tanto, atractivos, los estudios ecológicos suelen
ser de difícil interpretación, ya que rara vez es posible analizar directamente todas las posibles
explicaciones de los datos. Los estudios ecológicos se basan generalmente en datos recogidos para
otros fines; es posible que no se disponga de datos sobre otras exposiciones o factores socioeconómicos
que pudieran ser pertinentes. Además, como la unidad de análisis es una población o un grupo, no
puede establecerse el vínculo individual entre la exposición y el efecto.
2. Estudios transversales
En un estudio transversal la exposición y el efecto que se miden corresponden al mismo
periodo temporal. No resulta fácil decir qué razones podrían justificar las asociaciones demostradas
en estudios transversales. La cuestión clave es si la exposición precede o sigue al efecto.
La realización de estudios transversales es relativamente fácil y económica y es útil para
investigar exposiciones que constituyen características fijas de los individuos, como el grupo étnico,
el nivel socioeconómico o el grupo sanguíneo. En los brotes repentinos de una enfermedad un
40


estudio transversal en el que se miden varias exposiciones constituye a menudo el primer paso que
se da para investigar la causa.
3. Estudios de casos y controles
Los estudios de casos y controles son relativamente sencillos y económicos y cada vez se
usan más para investigar las causas de enfermedad, en especial enfermedades infrecuentes. En este
tipo de investigación se estudian un grupo de personas que tiene la enfermedad u otra característica
evolutiva (los "casos") y un grupo de "controles" o "testigos" adecuados (grupo control, testigo, de
comparación o de referencia) que no tienen la enfermedad o la característica que se quiere estudiar.
Se compara la frecuencia con la que una posible causa estuvo presente en los casos por una parte y
en los controles por otra. Los datos que se utilizan corresponden a varios periodos anteriores y
posteriores en el tiempo. Los estudios de casos y controles son, pues, longitudinales, no transversales.

Se han llamado también "estudios retrospectivos", ya que el investigador busca "hacia atrás", a
partir de una enfermedad, la posible causa de la misma. Esta denominación induce a confusión, ya
que los términos "retrospectivo" y "prospectivo" se utilizan cada vez más para describir el periodo
de recogida de datos respecto a la fecha actual. En este sentido, un estudio de casos y controles
puede ser tanto retrospectivo, cuando todos los datos se toman del pasado, como prospectivo, cuando
la recogida de datos continúa a medida que el tiempo va pasando.
Los estudios de casos y controles comienzan con la selección de los casos, que deben ser
representativos de todos los casos de una población determinada. Lo más difícil es seleccionar los
controles de manera que en cuanto a prevalencia de exposición sean una muestra de la población
que generó los casos. Además, en la elección de los controles y de los casos no debe influir que
hayan estado o no expuestos al factor en estudio. El estado de exposición o no exposición debe
investigarse con los mismos métodos en los casos y en los controles. No es necesario que los casos
y los controles sean una muestra del conjunto de la población; de hecho, pueden limitarse a un
subgrupo predeterminado, por ejemplo ancianos, varones o mujeres.
Los controles deben ser personas que podrían haber sido designadas casos del estudio si
hubieran desarrollado la enfermedad.
Un aspecto importante de los estudios de casos y controles es la determinación del comienzo
y de la duración de la exposición, tanto en los casos como en los controles. Por el diseño de estos
estudios, el estado de exposición de los casos suele determinarse después de que la enfermedad se
ha desarrollado (datos retrospectivos), en general, mediante entrevista directa a la persona en cuestión
o a un familiar o conocido. En las respuestas del informante puede influir su conocimiento de la
hipótesis que se investiga o la propia experiencia de la enfermedad.

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En los estudios de casos y controles, la asociación de una exposición y una enfermedad se
mide mediante el cálculo de la razón de posibilidades (Odds Ratio), que es el cociente entre las
posibilidades de exposición en los casos y las posibilidades de exposición en los controles. La razón
de posibilidades es muy similar al riesgo relativo, en especial cuando se trata de una enfermedad
infrecuente.
4. Estudios de cohortes
Los estudios de cohorte, también llamados estudios de seguimiento o de incidencia, se
inician con un grupo de personas (una cohorte) que están inicialmente sanas y que se clasifican en
subgrupos según la exposición a una causa potencial de enfermedad o de otro resultado final.

Se especifican y se miden las variables de interés y se sigue la evolución de la totalidad de la
cohorte para ver cómo la aparición posterior de nuevos casos de enfermedad (o el resultado que se
esté estudiando) difiere entre los grupos con y sin exposición. Como los datos recogidos hacen
referencia a distintos periodos temporales, los estudios de cohorte, al igual que los de casos y
controles, son longitudinales.
Los estudios de cohorte se llaman a veces "estudios prospectivos", denominación que resulta
confusa y debe evitarse. Como ya se dijo, el término "prospectivo" hace referencia al periodo de
recogida de datos, no a la relación entre la exposición y el efecto. Por tanto, los estudios de cohorte
pueden ser tanto prospectivos como retrospectivos.
Los estudios de cohorte son los que proporcionan mejor información para estudiar la
causación de la enfermedad y medir directamente el riesgo de desarrollo de la misma. Conceptualmente
son sencillos, pero en la práctica representan una tarea enorme y a menudo precisan largos periodos
de seguimiento, ya que la enfermedad puede aparecer mucho tiempo después de la exposición.
Por ejemplo, el periodo de inducción de la leucemia provocada por radiación (es decir, el
tiempo necesario para que la causa específica produzca su resultado final) son muchos años, lo que
obliga a seguir la evolución de los participantes durante un periodo igualmente largo. Muchas de las
exposiciones que se investigan son por su propia naturaleza prolongadas y obtener información
adecuada obliga a recopilar datos durante años o decenios. Sin embargo, en el caso del consumo de
tabaco, por ejemplo, muchas personas tienen hábitos estables que permiten recoger la información
sobre la exposición previa en el mismo momento en que se define la cohorte.
En situaciones en las que la exposición es aguda y brusca, la relación causa-efecto en lo que
respecta a resultados agudos puede resultar evidente, pero los estudios de cohorte también se
utilizan para investigar efectos crónicos o tardíos.
Como los estudios de cohorte comienzan con personas expuestas y no expuestas, es importante
establecer en qué medida es difícil medir la exposición o conseguir datos ya existentes de exposición
individual para determinar si será fácil o difícil llevar a cabo el estudio. Si la enfermedad es rara,
tanto en el grupo expuesto como en el no expuesto puede resultar también difícil conseguir un grupo
de estudio de tamaño suficiente.
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El costo de un estudio de cohorte puede reducirse utilizando fuentes habituales de información
para conseguir datos de mortalidad o morbilidad, por ejemplo registros de enfermedades o registros
nacionales de defunciones.
En los estudios de cohorte, lo ideal sería seguir directamente la evolución de todos los
sujetos, pero esto no siempre es posible.
En ocasiones es posible reducir los gastos utilizando lo que se llama "cohorte histórica", que
es la que se forma a partir de registros de exposición previa.
Como en los estudios de cohorte el punto de partida son personas sanas, es posible examinar
diversas variables finales (cosa que no puede hacerse en los estudios de casos y controles).
Por ejemplo, en el estudio de cohorte de Framingham, que se inició en 1948, se han
investigado los factores de riesgo no solo de trastornos cardiovasculares, sino también de otras
enfermedades, por ejemplo del sistema respiratorio y del aparato locomotor.
Para que le resulte más fácil recordar le presentamos una analogía entre los diseños
epidemiológicos y distintas formas de mostrar imágenes:
- Estudio Transversal: Fotografía, ya que es una imagen fija en el tiempo de lo que
ocurre. Se valoran todas las variables en un mismo momento.
- Estudio de Cohorte: Video mostrando las imágenes en la misma secuencia en la que
ocurrieron: hacia delante. Así partimos de la exposición y vamos hacia delante en el
tiempo para valorar la presencia del evento.
- Estudio de Casos y Controles: Video mostrando las imágenes en secuencia inversa a
la que ocurrieron: hacia atrás. Así partimos del evento y vamos hacia atrás en el
tiempo para valoración.

3.3. Epidemiología analítica experimental
Este método también examina hipótesis, pero lo hace de un modo más “estricto” aún. Es
analítica porque también utiliza grupos de comparación pero, en este caso, el investigador no
solo observa y analiza los datos sino que interviene activamente en el manejo y control del
evento, especificando las condiciones del estudio, seleccionando los grupos de tratamiento, la
naturaleza de las intervenciones, el manejo de los pacientes durante el seguimiento, etc. En
cierto sentido “controla” el proceso de la investigación e introduce modificaciones necesarias para
su realización.

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UNIDAD 5

INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

Introducción
Einstein decía que para alcanzar nuevas preguntas, nuevas posibilidades y para considerar
viejos problemas desde un nuevo ángulo y así poder marcar nuevos avances en la ciencia se requiere
de creatividad e imaginación. En el mismo sentido se propone para la epidemiología la creatividad
como tarea fundamental.
Es posible distinguir entre las estrategias metodológicas cuantitativa y cualitativa. La primera
se basa en el carácter de la medición, y en la necesidad de generalizar es por ello que las unidades
de análisis deben ser elegidas en forma aleatoria y poseer la característica de representación. Se
considera a la medición como el intento de especificar el tipo y/o nivel de ciertos objetos, propiedades
o comportamientos según una escala de medición.
En la segunda estrategia es posible pensar a los hechos como una narración – discurso, es
decir existe una relación diferente entre el investigador y el investigado y el objetivo de la
investigación es fundamentalmente alcanzar la explicación de los fenómenos para transformar una
situación determinada. En esta se enhebran las representaciones de los sujetos y sus dimensiones
(general, particular y singular).
Los métodos cualitativos, por lo tanto, permiten considerar dimensiones de la interacción
social que difícilmente pueden ser abordadas por otros métodos. Además son adecuados para
identificar elementos que influyen de manera importante en las concepciones y prácticas de quienes
intervienen en el proceso de planeación, otorgamiento y recepción de los servicios médicos.

1. LOS MÉTODOS CUALITATIVOS
Los métodos cualitativos dentro del campo de la salud no han sido utilizados.
Las críticas a los métodos cualitativos surgen, desde la perspectiva positivista, fundamentalmente
porque el investigador puede introducir su propia mirada (subjetividad). Sin embargo, este problema
no es privativo del método sino del “conocimiento”; ya que este posee el carácter de “intersubjetivo”.
Esto es la comunidad científica “acuerda” en decir que un evento “es lo que es”.
La relación de predominio que tienen los métodos cuantitativos sobre los cualitativos
no tiene un sustento epistemológico. Más aún, de acuerdo con Agar el problema es que existen
diferentes estilos de hacer investigación.
Desde el positivismo se estableció la necesidad de un lenguaje dominante que es lo que
se podría llamar la "visión aceptada" de la ciencia, que se centra en la prueba sistemática de
hipótesis explícitas, es decir, establece el predominio de una forma de análisis deductivo, como
si fuera la única forma que se apega al método científico.
Ahora bien, es común observar que el investigador, en el campo de la salud, se enfrenta a
problemas cuya naturaleza y complejidad no pueden ser resueltos a partir de un pensamiento lineal.
Por ejemplo, cuando uno lee una nota sobre el descontento de los jóvenes médicos con su
profesión, se pregunta: ¿qué sucede? Para muchos investigadores el primer impulso es establecer
hipótesis, obtener muestras representativas, diseñar instrumentos para cuantificar el fenómeno y
proceder a su medición. Otros autores sostienen que esta secuencia de pasos no es necesariamente la
correcta para comprender el problema y propone que es necesario "aprender acerca de un mundo
que no se entiende, a partir de “introducirse en el campo”, es decir etnográficamente, y tratando de
dar a esta experiencia algún sentido". Dicho de otra manera, cuantificar no es necesariamente el
primer paso para acceder al conocimiento de un fenómeno que no se conoce.

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A modo de ejemplo
El descubrimiento del mecanismo de transmisión del virus del Kuru entre los Fore de Nueva
Guinea
Esta enfermedad letal, producida por un virus de desarrollo lento, es transmitida por la
ingestión de carne humana. La aplicación de métodos cualitativos permitió desarrollar la hipótesis
de la transmisión vía canibalismo que sustituyó a la desarrollada anteriormente por científicos
biomédicos basada en patrones de transmisión genética.
La antropóloga S. Lindenbaum, y antes que ella el antropólogo australiano J. Berndt, habían
estudiado retrospectivamente la conformación de los patrones de estructura familiar entre los Fore.
Encontraron que la enfermedad se distribuía principalmente entre mujeres y niños quienes además
eran los únicos a los que se les permitía ingerir, en festividades rituales, la carne de familiares
muertos.
Al relacionar estos hechos se desarrolló la hipótesis de la transmisión por ingestión de carne
humana. Más tarde, macerados de cerebro de personas muertas por Kuru se inocularon en animales
de experimentación, que meses después desarrollaron la enfermedad.
De estas experiencias se deriva como una de las enseñanzas más importantes en el campo de
la salud que los métodos cualitativos contribuyen a entender e interpretar fenómenos complejos.
Otro ejemplo de aplicación de estos métodos serían el análisis de la interacción entre el
médico y el paciente, o las conductas de la población ante el riesgo de adquirir ciertas enfermedades,
o los factores que intervienen en la búsqueda de atención médica, son todavía muy poco conocidos.
Sería necesario establecer cuál es su naturaleza y para ello, el uso de los métodos cualitativos es
posible.

2. CUANTITATIVO - CUALITATIVO
La investigación cuantitativa es aquella en la que se recogen y analizan datos cuantitativos
sobre variables.
La investigación cualitativa no necesita la cuantificación. Los investigadores cualitativos
hacen registros narrativos de los fenómenos que son estudiados mediante técnicas como la
observación participante y las entrevistas semiestructuradas o no estructuradas.
La diferencia fundamental entre ambas metodologías es que la cuantitativa estudia la
asociación o relación entre variables cuantificadas y la cualitativa lo hace en contextos estructurales
y situacionales.
La investigación cualitativa fundamentalmente trata de identificar la naturaleza profunda de
las realidades, su sistema de relaciones, su estructura dinámica.

3. EL INFORMANTE Y SU ENTORNO SOCIAL, UN MUNDO POR DESCUBRIR
Los métodos cualitativos mantienen como una de sus premisas fundamentales que la
investigación sólo podrá acceder al conocimiento de la realidad comprendiendo el punto de vista del
informante.
Como Stein señala. "uno intenta ver cómo los miembros de un grupo ven, sienten,
experimentan y construyen su mundo cognitivamente, esto es, comprender el punto de vista
(del otro). Esta construcción cultural de la realidad comúnmente difiere de manera muy
marcada del punto de vista externo del observador".
Dentro del marco de las investigaciones sociales se entiende por Etnografía el uso de la
observación directa y de la investigación detallada en el lugar donde los hechos se producen, a fin
de realizar una descripción naturalista y "densa" de la gente y su cultura. La etnografía intenta
descubrir los símbolos y categorías que una cultura dada usa para interpretar el mundo, por lo que
preserva así la integridad y las propiedades inherentes a un fenómeno cultural. Representa, pues,
una forma de conocer la realidad construida por una sociedad de acuerdo con sus propias
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normas y una manera de entender cómo las formas de pensamiento y la conducta se ajustan a
esta construcción.
El etnógrafo, al realizar este trabajo, inevitablemente pone en juego sus propias normas y
valores por lo que debe diferenciar claramente ambos universos. De hecho, Giddens señala que en
esencia la etnografía permite arribar a una "mediación entre marcos de significados".
Una meta del trabajo etnográfico es obtener cúmulos de información de gran riqueza
derivados de los informantes, para desarrollar una teoría que explique las características de las
culturas y las variaciones que existen entre ellas.
Idealmente, estos métodos y modelos nos deben ayudar a reconocer lo que es específico de
una cultura y lo que es “lo común” a algunas de ellas.
Entre los problemas más importantes de la aplicación de los métodos cualitativos, se
encuentran la capacidad de interpretación por parte del investigador, su formación profesional, su
experiencia y la proyección de ciertos valores raciales, sociales, familiares, entre otros.
Investigadores como Eisenberg y Fábrega, ampliamente familiarizados con el campo de las
ciencias biomédicas, han logrado incorporar a sus esquemas de trabajo los métodos cualitativos, y
han sido capaces de establecer las diferencias entre la enfermedad y el padecimiento -sickness and
illness tal como han sido denominados en inglés.
La enfermedad encuentra su fundamento en el modelo biomédico occidental que construye
sus entidades u objetos de estudio a partir de la definición de estados anatomo-fisiológicos que
entran o salen de las normas. Es decir, con este acercamiento la enfermedad se define a través del
uso de escalas de medición y de instrumentos que establecen los valores independientemente de la
opinión del enfermo.
El segundo concepto encuentra su fundamento en lo que Fábrega denomina la "teoría
etnomédica del padecimiento". Así, el concepto de padecimiento se basa en la definición de la
persona que lo sufre, rebasando los límites de lo biológico y penetrando en el campo de lo social,
cultural y del psiquismo.
La teoría etnomédica del padecimiento se puede definir como un conjunto de creencias
interrelacionadas en una estructura lógica y cuya función es la de proveer su entendimiento y de los
problemas que lo rodean. Así, esta teoría se puede separar de los factores sociales y culturales que
le dan contexto.
A partir de este análisis se hace necesario identificar las concepciones de salud-enfermedad-
atención (SEA) de las poblaciones. Establecer la red de estrategias que la población posee para
hacer frente a sus padecimientos, conocer cuál es la accesibilidad y respuestas que posee en sistema
de salud local en función de las demandas, como así también analizar la construcción “colectiva” de
“salud” y el grado de participación de los ciudadanos para hacer uso de sus “derechos” a la salud.

4. VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS MÉTODOS
En general, los métodos cuantitativos son muy potentes en términos de validez externa ya
que con una muestra representativa de la población es posible efectuar inferencias a dicha población
con una seguridad y precisión definida. En tanto una limitación de los métodos cualitativos es su
dificultad para generalizar.
La investigación cuantitativa con los test de hipótesis no sólo permite eliminar el papel del
azar para descartar o rechazar una hipótesis, sino que permite cuantificar la relevancia clínica de un
fenómeno midiendo la reducción relativa del riesgo, la reducción absoluta del riesgo y el número
necesario de pacientes a tratar para evitar un evento.
Sin embargo, la pregunta que evidentemente hacen los investigadores cualitativos a los
cuantitativos es: ¿cuán particularizables son sus generalidades...?

5. TÉCNICAS CUALITATIVAS
Cabe recordar que la introducción del concepto de metodologías cualitativas nos inducen a
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pensarlas no solo como una alternativa ideológica de los abordajes cuantitativos sino para profundizar
el conocimiento que se da en forma parcial e inacabado del carácter social de los problemas de
salud. En éstas deben distinguirse dos momentos del proceso de investigación:
• uno que es la recolección y producción del dato científico, y
• otro que es la interpretación o construcción de una teoría o contrastación de una hipótesis, esta
última debe captar el sentido de acción de los participantes y supone el paso de la observación a
la comprensión.
La concepción de las metodologías cualitativas es, entonces, que la investigación tiene que
ser "más fiel al fenómeno que se estudia que a un conjunto de principios metodológicos", depende
de la observación de los actores en su escenario y de la interacción con ellos en su lenguaje.
Así, las técnicas más utilizadas son:
a- la Entrevista: es una forma clásica de investigación social y posee diferentes antecedentes. No
debe ser confundida por la Encuesta 12 que es una técnica que consiste en recopilar información
de una parte de la población, denominada muestra. Se efectúa a través de un instrumento
(cuestionario) que puede ser creado con estructura fija es decir diseñado con preguntas
totalmente cerradas, y es posible efectuar una pre codificación o por un cuestionario semi
estructurado. Este último es cuando además se incorporan preguntas abiertas que deben ser
codificadas o analizadas a posteriori.
Autores afirman que la entrevista no estructurada es un "proceso de interacción social",
donde es importante el entendimiento o la sensibilidad del entrevistador, para lograr respuestas
francas a las preguntas del estudio. Es por ello que se requieren algunas características del
entrevistador para hacer de ésta un instrumento de confiabilidad y validez, como por ejemplo
prepararlo en el manejo interpersonal, para que pueda conocer el mayor número de situaciones o
dificultades que se le pueden presentar.
Aparentemente, en esta técnica, todo parece que se desarrolla sin determinaciones precisas,
cada entrevista es un caso en particular. La hipótesis que está en juego es que en toda conducta
improvisada, por ser ignorada por el autor, éstos dejan de ser los verdaderos dueños. A.Banchet
propone una metodología para analizar las intervenciones del entrevistador y el discurso del
entrevistado para conocer el modo de intervención de cada entrevistador.
b- Estudios de Casos: Es el análisis de los "casos" que se hallan bajo la necesidad de producir
conocimientos sobre ellos. Es el estudio de unidades concretas en un tiempo y en un espacio
determinado.
Tanto las entrevistas como los estudios se casos pueden efectuarse a través de debate de
grupos (en el caso de organizaciones, áreas de trabajo, etc.). Se requiere establecer previamente
los temas de discusión y la dinámica más adecuada para lograr el consenso, se puede requerir,
además, de varias sesiones.
c- Observación participante: Puede ser comprendida "como un proceso en el que se mantiene la
presencia del observador en una situación social”, este se halla como en una relación de iguales
recogiendo datos al participar con ellos dentro del marco de su vida natural. Así, el observador
se convierte en parte del contexto que observa, y éste es modificado y a su vez influencia al
observador.
Según se establezca la relación entre el observador y el grupo pueden existir diferentes
grados en que el observador participe dentro de éste. Desde ser una participación pasiva hasta
activa, de acuerdo al grado de aceptación o interacción e interés para conocer las experiencias
grupales, ya que esta participación posee ventajas y desventajas a la hora de efectuar los análisis
e interpretar el medio.
d- Grupos focales o entrevistas con grupos: consiste en discusiones abiertas guiadas con grupos de

12
La confección de un cuestionario ya fue tratado anteriormente.
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informantes pequeños y homogéneos. El investigador debe asegurarse que todos los integrantes
del grupo sean capaces de responder a la guía de preguntas buscando que la conversación grupal
facilite la emisión de información.
e- Trabajo de Campo: Un trabajo de campo contempla las siguientes actividades:
 la elección del espacio de investigación o continente.
 la elección del grupo de investigación o lugar.
 establecer los criterio de abordaje.
 establecer la estrategia de entrada en el campo.
Es la actividad central del trabajo etnográfico y requiere de una fuerte codificación para
"aprender todo sobre una cultura" y es una excelente oportunidad para recoger hechos específicos
y profundizar la comprensión de un grupo social. Para los etnógrafos este trabajo está interpretado
como el período anterior a los datos.
Su interpretación se efectúa, mientras se acumula la evidencia y una vez finalizado este
momento se debe dejar el campo, para comenzar la fase de explicación del proceso etnográfico.
En cuanto al momento de interpretación, explicación o construcción de una teoría existirían
distintas técnicas o posibilidades. Cabe destacar que estos momentos pueden darse simultáneamente.
f- Método Etnográfico:
Clásicamente, este método se utilizó para el estudio y análisis de las culturas, posteriormente
esta perspectiva se transfirió al estudio de sectores urbanos, de sociedades complejas, de subculturas
(drogadicción, alcoholismo, etc.), en el ámbito educativo por enumerar algunos espacios.
La palabra etnografía tanto se refiere a la forma de proceder en la investigación de campo
(trabajo de campo) como al producto final de la investigación. Es por ello que se insiste que es
un "enfoque" o una "perspectiva".
Como rasgo esencial de la etnografía podría plantearse que como meta tiene al de "conocer
el mundo tal como lo conocen los sujetos que lo experimentan cotidianamente".
Autores debaten si la etnografía es un proceso de recolección de información o materia
prima únicamente es decir que se la interpreta como una simple técnica o si además se
establecen relaciones, estructuras o leyes produciendo un conocimiento científico, considerarla
como un método.
Los estudios etnográficos posen las siguientes características:
 posibilitan abordar fenómenos a partir de sus relaciones.
 permiten la construcción de un presente histórico, en lugar de un presente sistémico. Un
presente donde se reconozcan las huellas y las contradicciones de los procesos de
construcción histórica.
 se asienta en la "concepción de categorías sociales", explícitas e implícitas, definidas dentro
de un marco teórico y se debe tener en cuenta que pueden revelar u ocultar relaciones
sociales existentes.
 no requiere de la definición inicial de un modelo teórico acabado que funcione como marco,
es decir que se delimite el proceso de observación, como lo necesitan otras metodologías en
las cuales es imprescindible la definición de variables. En el enfoque etnográfico las
categorías se van construyendo en un proceso abierto y artesanal; se observa e interpreta
paralelamente.
Sin embargo, cabría analizar que los procesos histórico - sociales, lejos de determinar "en
alguna medida" al fenómeno particular observado, lo determinan múltiples y diversos niveles
entrelazados dialécticamente que resulta necesario circunscribir y analizar a los fines investigativos.13
Por lo tanto, se considera que no basta con ubicar la información sobre otros órdenes sociales en
el lugar de un complemento, pues constituye el sustrato esencial en cuya trama adquieren significación
los hechos particulares.
13
Cabe repensar en este aspecto a los niveles de Pl. Castellanos.

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Estos niveles, no pueden observarse, además, como elementos externos, pues la dimensión
histórico-social no se puede situar como una relación de exterioridad, esto conlleva al serio
riesgo de quedar atrapados en una simple lectura fenomenológica de los acontecimientos que en
apariencia se encuentran aislados sin poder analizar sus particularidades significativas.
g- Investigación Acción:
Llamado, también, método de Estudio-Acción. Se basa en que tanto los investigadores como
la población participan a un mismo nivel, como agentes de cambio. Se debe confrontar
constantemente el modelo teórico o metodológico con la práctica a fin de ajustarlo a la realidad
que se quiere transformar y pueda servir para orientar programas de acción.
El investigador es, además de investigador propiamente dicho, actor de lo que estudia. Su
función aparece como la de iniciador de un proceso.
Se distingue de la observación participante porque el investigador no hace una simulación
con su acción para observar la comunidad, sino una identificación, una fusión de participantes
que permita dar a la investigación el papel de la racionalización conjunta con la práctica. La
investigación así planteada toma el carácter de experimento; pero no de experimento en sentido
clásico, sino más flexible a la comunicación.
En resumen, los "principales objetivos de la investigación acción son:
 remarcar la relevancia del conocimiento científico como generador de una conciencia crítica
de la realidad.
 preservar el carácter de totalidad concreta de la realidad y sus rasgos dinámicos, cualquiera
sea la dimensión analítica desde donde se aborde.
 asegurar la unidad esencial de teoría y praxis, en el proceso generador de un conocimiento
transformador".
h- Historia de Vida:
Denzin define a "la historia de vida" como aquella que "se presenta como las experiencias
vividas por una persona, un grupo o una organización o cómo ésta persona, ésta organización o
éste grupo interpretan su experiencia".
Se pueden encontrar tres perspectivas, al menos, de esta metodología.
Daniel Bertaux, es un autor que investiga esta técnica, desde una perspectiva dialéctica las
sociedades industriales. Las historias de vida son su instrumento con el objetivo de establecer
las relaciones socioestructurales y su movimiento histórico.
Este autor no plantea muestras representativas sino reúne relatos de vida en una estrategia
que denomina "estrategia en bola de nieve". El primer relato enseña mucho, el segundo también
y así sucesivamente. Si nuevos relatos confirman lo que se comprende, aportando sólo pequeñas
variaciones individuales, se detiene la recolección. Alcanzando de este modo un proceso de
"saturación del conocimiento". Este proceso el autor lo plantea como una idea de representatividad,
diferente a la concepción estadística de este término.
En cuanto a las entrevistas, prácticamente el informante es el que toma control de la situación
de entrevista y habla libremente. Sin embargo es útil que el entrevistador tenga una guía en su
mente para dirigir al entrevistado.
Las historias de vida se convierten en la mejor herramienta para "expresar lo que la gente ya
sabe acerca de la vida social".
En cambio, Ferrarotti plantea las historias de vida como expresión de situaciones de
involucramiento colectivo, vincula la historia oral con la memoria colectiva, es por ello que su
estrategia es la "biografía grupal", unidos por una praxis y una historia de situaciones
estructurales.
Otro autor estudioso de esta metodología es Balán, quien plantea que "las historias vitales
ofrecen riqueza y sentido concreto de detalle y, sobre todo, la oportunidad de examinar la
secuencia de comportamiento dentro del más amplio contexto de la vida de la persona". Pero
propone una modificación "historias parciales" es decir focalizar el interés en algunos aspectos
de la vida o parte del período vital.
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i- Triangulación:
Denzin la define como la "combinación metodológica para el estudio de un mismo
fenómeno". Además es donde se combinan en un mismo proceso de investigación varias
observaciones, perspectivas teóricas, fuentes de datos y metodologías, lo que se trata de lograr
es una integración.
La triangulación también es llamada "convergencia metodológica", "método múltiple" o
"validación convergente" pero en todas estas denominaciones se consideran a los métodos
cualitativos y cuantitativos no como rivales sino como metodologías complementarias.
Cuando se utiliza la triangulación uno de los objetivos es para confrontar desde distintas
metodologías la medición de algún fenómeno, así se puede establecer la "validez" de un método
determinado de medición a la luz de otros métodos. etc.
Se podrían observar distintos tipos básicos de triangulación:
 Triangulación de datos: que comprende la combinación de diseños, transversales y
longitudinales, por ejemplo, en este sentido se utilizaría con la premisa de que existen
debilidades en cada método en particular.
 Triangulación de investigadores: que consiste en la observación de un mismo fenómeno
por más de un investigador.
 Triangulación metodológica: que implica la utilización de distintas estrategias metodológicas.
Por ejemplo, el uso de la metodología cuali y cuantitativa. Esta última puede ser usada en el
proceso de validación para reflejar que la variancia reflejada sea la del rasgo estudiado y no
la del método, este es el uso más popular del método.
Esta estrategia metodológica permite al investigador tomar una posición crítica de su material,
identificar debilidades, incrementar confianza, estimular la creación de métodos inventivos,
ayudar a descubrir nuevas dimensiones del fenómeno, etc. También posee algunas limitaciones,
entre ellas que la posibilidad de replicación es difícil y no debe ser utilizada para legitimar un
método dominante.
Esta estrategia no requeriría ser implementada cuando el investigador reconoce la validez y
confiabilidad del método elegido.
En cuanto al análisis de material o de la materia prima recolectada a través de las técnicas
cualitativas, pueden efectuarse, por ejemplo, a través de un análisis del contenido o un análisis del
discurso. Este último se lo considera como el punto de intersección entre la lingüística y otras ciencias.
El análisis del discurso es interdisciplinario, es una comprensión del texto y se lo considera
un acto del habla. Por lo tanto se requiere recurrir a examinar otras disciplinas como la
psicología social. El propósito es "lograr construir procedimientos que puedan desarrollar los
hablantes para detectar la acción estratégica de los sujetos productores del discurso y para
descubrir en lo dicho los implícitos (lo no dicho)”.

Si le interesa, puede profundizar sobre estas metodologías a través de la siguiente bibliografía:
- BACHELARD G.: “Epistemología”. Anagrama, Barcelona, 1973.
- SOUZA MINAYO M.C.de: “O Desafio do Conhecimento. Pesquisa qualitativa em saúde”. Ed Hucitec-
Abrasco, Sao Pablo, 1992.
- VASILACHIS DE GIALDINO: “Métodos cualitativos I. Los problemas teóricos-epistemológicos”.
Centro Editor de América Latina, 1992.
- CICOUREL A.: “El método y la medida en Sociología”. Ed. Nacional, Madrid, 1987.
- BLANCHET A., DUNOD A.: “L'Entretien dans les Sciences Sociales. L'écoute, la parole et le sens”. Paris, 1985.
- KIRK J. y col.: “Confiabilidad y validez en Investigación Cualitativa”. Publicación interna CONICET, 1990.
- ROCKWELL E.: “Etnografía y teoría en la investigación educativa”. Centro de Investigación y de
Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional. Departamento de Investigaciones Educativas. México,
noviembre 1980.
- EMMANUELE E., LIBORIO M.: “Las Paradojas del discurso médico”. OPS/OMS, Ed. Ross, Rosario, 1996.
- SORIANO R.R.: “Guía para realizar Investigaciones Sociales”. Universidad Nacional Autónoma de
México, Ed. México, 1980.
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UNIDAD 6

VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA

1.1¿Qué es la Vigilancia Epidemiológica?
Desde una perspectiva individual y clínica, el término vigilancia se refiere a una actitud de alerta
responsable sobre el estado de salud de un individuo por parte de los agentes de salud. Esta actitud
requiere de observaciones sistemáticas orientadas a la toma de decisiones sobre las medidas
concretas que se deben implementar, en cada caso en particular, para la prevención, atención y
mejoramiento del estado de salud.
En cambio, para aludir al interés por vigilar el estado de salud de la población, y no el de un
individuo en particular, se utiliza el término Vigilancia Epidemiológica.
La Vigilancia Epidemiológica implica la producción sistemática de información sobre el
comportamiento de eventos de salud-enfermedad de la población y los factores que los
condicionan, para orientar el proceso de toma de decisiones dirigidas a mejorar la calidad de
la salud de la población.
Si bien el concepto de Vigilancia Epidemiológica originalmente se aplicó a la observación y control
de las enfermedades transmisibles, en la actualidad su uso se ha extendido al estudio de otros
problemas sanitarios tales como el deterioro del medio por la contaminación ambiental, las
radiaciones ionizantes, las adicciones, los accidentes de tránsito y las enfermedades no transmisibles
(cáncer, enfermedades crónicas degenerativas, obesidad, etcétera).

La Vigilancia Epidemiológica se ocupa de recopilar datos en forma oportuna, sistemática y
ordenada; los analiza e interpreta para observar o registrar cambios en la tendencia o
distribución de los problemas de salud y sus factores asociados, con el fin de recomendar
medidas de prevención y control de las enfermedades o de promoción de la salud para una
población.

En síntesis, la Vigilancia Epidemiológica es un sistema que produce información para la
acción.

En este sentido presenta diferencias con la investigación epidemiológica. Les ofrecemos un cuadro
comparativo al respecto.

Tabla 1. Comparación entre Vigilancia Epidemiológica e Investigación Epidemiológica

Características Vigilancia Investigación
Tiempo de recolección de Continua Limitada
datos
Método de Recolección de Rutinario con muchos Especialmente diseñado, pocas
datos participantes personas involucradas
Cantidad de datos requerida Mínimos Detallados
por caso
Difusión de la Información Continua, permite la toma Esporádica
de decisiones rápidamente
Uso de los datos Genera hipótesis, define Genera o verifica hipótesis,
problemas, monitorea describe problemas en detalle,
tendencias monitorea tendencias

En la Argentina, la vigilancia epidemiológica se viene desarrollando desde 1960. Ese año, se
promulgó la Ley 15.465 “De Notificaciones Médicas Obligatorias” a través del decreto del Poder
51


Ejecutivo número 12.833 del 31/10/60 para promover la notificación de eventos bajo vigilancia. En
1966, se modificó esta Ley y su reglamento, realizándose en 1979 el último cambio a través del
decreto Nº 2.771 referente a un nuevo agrupamiento de enfermedades, no interfiriendo en el espíritu
de la Ley. En 1993, se establecen acuerdos sobre conceptos generales e instrumentos de la
vigilancia, dando lugar a la Resolución Ministerial Nº 394 que incorpora las “Normas del Sistema
Nacional de Vigilancia Epidemiológica” al Programa Nacional de Garantía de Calidad de la
Atención Médica. En mayo de 1995, mediante la Resolución del Secretario de Salud Nº 88, se
constituye la “Comisión Asesora sobre Vigilancia Epidemiológica”, la que debe orientar acerca de
aspectos operativos y de procedimiento. A fines de ese mismo año, se publica la primera edición del
Manual de Normas y Procedimientos para la Vigilancia Epidemiológica, que se revisa y actualiza
cinco años más tarde.

1.2 El Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SI.NA.V.E.) dependiente de la Dirección
de Epidemiología del Ministerio de Salud de la Nación, está conformado por un subsistema general
y algunos subsistemas específicos.

El subsistema general corresponde a la consolidación semanal de la información de todas las
enfermedades de notificación obligatoria con datos de laboratorio según corresponda.
Los subsistemas específicos comprenden la notificación de algunas enfermedades a través de
fichas especificas que incluye información de laboratorio.
Cada subsistema tiene sus propios objetivos específicos y necesidades de información particular,
por lo tanto requieren de estrategias de vigilancia diferentes.
El SI.NA.V.E recibe, además, de manera anual consolidada, la información remitida por los
Programas Específicos de Lepra, Chagas, TBC (tuberculosis), SIDA (Síndrome de
Inmunodeficiencia Adquirida), FHA (Fiebre Hemorrágica Argentina) y Rabia.

El sistema de vigilancia está organizado en tres niveles (local, jurisdiccional o central provincial
y nacional) y ejerce acciones sobre la población del país (toda persona que habita en territorio
argentino).
Nivel local: comprende a los profesionales de la salud que están en contacto directo con la
población atendida. Se corresponde con la atención primaria y es un nivel de la vigilancia no
especializado, que actúa sobre los individuos. Genera la información a través del diagnóstico, la
notificación y el control de los casos. En algunas jurisdicciones existen niveles intermedios que
engloban varios niveles locales. Este nivel envía datos en formato de planillas C2 y fichas
especificas de acuerdo a las enfermedades de notificación obligatoria y, mediante un proceso de
análisis primario de la información cuantitativa, produce la primera síntesis informativa. En el nivel
local, la intervención es de tipo individual cuando se asiste médicamente al enfermo y se notifica su
patología y es de tipo familiar (o grupal), sobre todo, cuando se está en presencia de brotes.
Nivel central provincial o jurisdiccional: comprende a los integrantes de la Dirección Provincial
de Epidemiología. Este nivel remite la información consolidada en planillas y fichas específicas de
acuerdo a la enfermedad de notificación obligatoria y, mediante la agregación de la información,
puede identificar y estudiar brotes, realizar análisis de situación y tendencias en materia de salud,
así como la construcción de mapas de riesgo. Le corresponde la realización de encuestas
epidemiológicas, estudios etiológicos, y el seguimiento de las medidas de control de las
enfermedades y los casos.
El flujo de la información se dirige hacia el nivel central nacional para su consolidación y hacia el
nivel local para su difusión, aplicación e interpretación. Al igual que en el nivel local, en este nivel
la intervención es del tipo individual y poblacional.
Nivel central nacional: este nivel de organización se encuentra dentro de la estructura del
Ministerio de Salud de la Nación con el nombre de Dirección de Epidemiología. El nivel central
remite información a organismos internacionales, según lo establecido por las Normas y
Procedimientos del Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica. Su intervención es del tipo
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poblacional y normativo pues establece las formas de notificación y las recomendaciones para la
prevención y el control de eventos.

2. Atributos que deben reunir los sistemas de Vigilancia Epidemiológica
Para poder cumplir sus objetivos el sistema de vigilancia debe disponer de estos atributos:
• Simplicidad: Facilidad con que funciona un sistema de vigilancia.
• Sensibilidad: Capacidad del sistema para detectar brotes y epidemias a nivel comunitario.
• Representatividad: Posibilidad de aplicar a la población las observaciones obtenidas de
una muestra de la misma.
• Oportunidad de la información: Está en relación con los tiempos requeridos para realizar
intervenciones.
• Difusión de la información por él generada: Fundamental para la prevención y control;
estimula a mejorar la recolección de datos en los niveles locales (retroalimentación) y sirve
de fuente de datos de otras investigaciones.
• Aceptabilidad: Hace referencia a la actitud que los trabajadores de salud puedan tener con
relación a las tareas de vigilancia, y el grado de participación que la población pueda
mostrar ante diferentes estudios epidemiológicos.
• Adaptabilidad: Capacidad de adaptarse a nuevos requerimientos.
• Predicción positiva: Capacidad del sistema de captar verdaderos casos positivos entre los
casos notificados. Refleja la sensibilidad del sistema y especificidad del diagnóstico del
caso definido y depende de su prevalencia.

3. Usos de la Vigilancia Epidemiológica
Los principales usos de la Vigilancia Epidemiológica en la Salud Pública son:.
• Cuantificar y calificar en cuanto a su gravedad a los problemas de salud: determinar la
frecuencia y la tendencia de eventos no deseados: morbilidad, mortalidad y discapacidad.
• Conocer la historia natural de las enfermedades: sus causas, formas de presentación,
evolución y pronóstico para establecer las etapas necesarias para prevenirlas o controlarlas
con mayor eficacia: cuantificar y calificar los factores, marcadores y grupos de riesgo
• Determinar la frecuencia y las tendencias de exposición a factores o marcadores de riesgo
que se asocian con una enfermedad o daño, pues existen ciertos atributos que se asocian con
una mayor ocurrencia a una enfermedad: identificar grupos o población de riesgo -
población o grupos de personas expuestos a un determinado factor de riesgo, con mayor
susceptibilidad de presentar una determinada enfermedad o evento-.
• Identificar factores favorables al estado de salud: esta identificación de los factores
favorables al estado de salud (lactancia materna, agua potable, etc.) está orientada a
calificarlos como protectores y a promover su presencia.
• Determinar prioridades para Salud Pública respecto de los eventos que vigila :la vigilancia
proporciona un fundamento científico para la determinación de los principales problemas de
una zona determinada (prioridades). Contar con información o “evidencia” permite tomar
decisiones fundamentadas en hechos que avalan la decisión.
• Establecer políticas y programas de prevención y control :a través de la Vigilancia
Epidemiológica se pueden organizar programas de prevención de eventos (accidentes de
tránsito) o de enfermedades no deseadas. También, se pueden instaurar mecanismos de
control para evaluar el cumplimiento de las acciones, y la eficacia, seguridad e impacto de
las intervenciones de un programa.
• Determinar cambios en la frecuencia de enfermedad o eventos no deseadas:a través de la
observación sistemática se puede conocer el comportamiento de eventos no deseados o
enfermedades en el tiempo, lo que permite hacer predicciones sobre su presentación en el
futuro.

53


• Detección y control de brotes epidémicos: se está en presencia de un brote o epidemia,
cuando se presentan un número de eventos o casos de una enfermedad por encima de lo
habitual o esperado, en un tiempo y en un lugar determinado.
• Evaluar los Servicios de Salud: la vigilancia permite conocer acerca de los procesos y
resultados que se logran en los servicios de salud, y a partir de este conocimiento evaluar su
desempeño. Este sistema es muy utilizado para detectar lo que se conoce como la
epidemiología del error médico, los accidentes de trabajo o las tasas de infecciones
nosocomiales.
• Proveer de información y generar hipótesis para realizar investigaciones especiales: el
Sistema de Vigilancia Epidemiológica aporta, por lo general, estudios descriptivos. A partir
de los resultados del análisis de la información recolectada surgen ideas o hipótesis que
pueden ser demostradas en investigaciones particulares. Habitualmente, se utilizan estudios
analíticos del tipo de casos y controles, y menos frecuentemente de cohorte.

4. Etapas de la organización de los sistemas de Vigilancia Epidemiológica
Es importante comprender que la organización de un sistema de vigilancia, en una población
determinada, implica la concreción de una serie de etapas que se inician con la determinación de
prioridades.
Tabla 2 Etapas de organización de los Sistemas de Vigilancia Epidemiológica.

Determinación de prioridades.
Etapas en la organización
De los Sistemas Formulación de objetivos.
De Vigilancia
Epidemiológica

Determinación de prioridades.

Formulación de objetivos.

Determinación de las necesidades de
información para el logro de los objetivos.

Etapas en la organización Determinación de estrategias.
De los Sistemas Fuentes de información.
De Vigilancia Estrategias de Vigilancia Epidemiológica.
Epidemiológica
Análisis e Interpretación de la información.

Difusión de la información.

Evaluación de los sistemas de Vigilancia
Epidemiológica.

4.1. Determinación de Prioridades
Fundamentalmente, en esta etapa se trata de seleccionar los eventos de mayor relevancia en Salud
Pública.
En la tabla siguiente, enumeramos algunos criterios de importancia para la determinación de
prioridades acompañados por una serie de indicadores que reflejan la dimensión del problema.

54


Tabla 3 . Criterios para la inclusión de eventos en la Vigilancia en Salud Pública

CRITERIOS INDICADORES

MAGNITUD DEL PROBLEMA DE Número absoluto de personas
SALUD afectadas.
Tasas de incidencia y prevalencia

POTENCIALIDAD Número de susceptibles.
DEL PROBLEMA DE SALUD Tendencia y proyecciones

Morbilidad
GRAVEDAD DEL DAÑO Mortalidad
AVPP (Años de Vida Potencial
Perdidos)
Mortalidad proporcional
Letalidad
Discapacidad

Posibilidad de prevención primaria,
POSIBILIDAD DE secundaria y de las eventuales
INTERVENCIÓN secuelas.
(VULNERABILIDAD) Tecnología adecuada disponible.

IMPACTO ECONÓMICO Costos de tratamiento, pérdida de
capacidad laboral, afectación del
turismo.

IMPACTO SOCIAL Percepción y efectos sociales del
problema.

Todos estos criterios son relevantes al momento de decidir las necesidades prioritarias en Salud
Pública. Sin embargo, tres de ellos son claves en esta etapa de la organización de los sistemas de
vigilancia

(Tabla 4).
Tabla 4. Criterios Clave para priorizar

Magnitud real o potencial de un daño.
Criterios
Gravedad.
Claves
Posibilidad de intervención.

¿Qué sucede en la Argentina respecto a la notificación de enfermedades?
En nuestro país, como en la mayoría de los países que poseen un sistema de Vigilancia
Epidemiológica, se cuenta con un Manual de Normas y Procedimientos para la Vigilancia
Epidemiológica en el cual se establece la justificación de la vigilancia, se describe la enfermedad, el
agente, la transmisión, el reservorio, la distribución, la definición de caso, la modalidad de
vigilancia, las medidas de control y las medidas a tomar en caso de epidemias. Es importante
reconocer que los eventos bajo vigilancia pueden cambiar: un evento que hoy se notifica, mañana
puede resultar innecesario hacerlo; al mismo tiempo, otros eventos que no figuran en este listado
55


pueden ser incluidos si el comportamiento epidemiológico lo define como una prioridad para ser
controlado. Esto se conoce como adaptabilidad o flexibilidad del sistema de Vigilancia
Epidemiológica.

4.1.1. Magnitud real o potencial de un daño

La magnitud real de un evento está dada por el número de personas que son afectadas por el
problema con relación a la población general de ese lugar, en una unidad de tiempo determinada
(por ejemplo, en un año). Las medidas más utilizadas para determinar la magnitud del daño son las
medidas de frecuencia. Entre ellas se hallan la frecuencia absoluta, relativa, acumulada, razón y
tasa.
La magnitud real del daño cobra importancia cuando se puede establecer la incidencia de la
enfermedad de una población dada, más que la prevalencia, pues la incidencia posibilita estimar la
población susceptible de padecer el daño o enfermedad. La incidencia permite discernir que, aún
cuando un evento presenta baja letalidad y baja discapacidad temporaria o permanente, si se trata de
un problema de alta incidencia, afectará a una alta proporción de los individuos y el impacto final
del problema será importante (gripe, diarreas, etc.).

La magnitud potencial está dada por el impacto hipotético que se prevé que este daño ocasionará de
no mediar cambios en los escenarios donde el problema se desarrolla. Depende del número de
susceptibles y la capacidad de propagarse del evento

4.2. Formulación de Objetivos
El objetivo fundamental de todo sistema de Vigilancia Epidemiológica es:
Actualizar permanentemente el conocimiento del comportamiento de las enfermedades de una
zona geográfica (país, región o localidad) con el fin último de controlar y prevenir
enfermedades.

La información recolectada permite:
• Apoyar la planificación y prestación de los servicios de salud
• Evaluar el impacto de las intervenciones en salud
• Establecer la susceptibilidad y el riesgo de la población para contraer enfermedades bajo
vigilancia
• Conocer los eventos que requieren de investigación epidemiológica

El sistema de Vigilancia está formado por subsistemas que vigilan y controlan uno o varios eventos
o patologías. Para ello, estos susbsistemas generalmente definen objetivos adicionales propios. Por
ejemplo, para la erradicación de la Poliomielitis, el subsistema debe conocer y estudiar todos los
casos sospechosos de la enfermedad hasta establecer la etiología del cuadro paralítico; de igual
manera, para la eliminación del sarampión se debe establecer la etiología de la enfermedad febril
eruptiva. En otras palabras, el /los objetivo/s específico/s de la vigilancia está/n relacionado/s con
las características de la enfermedad y con las medidas de control.

4.3. Necesidades de Información para el logro de los Objetivos
De acuerdo con los objetivos del sistema o subsistema de vigilancia correspondiente, éste tendrá
requerimientos de información específicos.
En el planeamiento de los sistemas de vigilancia es esencial establecer con claridad y precisión las
necesidades de información específicas, a partir de los cuales se diseñará el subsistema de vigilancia
A continuación, presentamos en la tabla siguiente, a modo de ejemplo, los datos requeridos para la
vigilancia de accidentes de tránsito
Tabla 5: Datos necesarios para la vigilancia de accidentes de tránsito
56


CATEGORÍA
DATOS REQUERIDOS:
TIEMPO: Fecha y hora del accidente
LUGAR: Calle, ruta, autopista, zona rural, etc.
PERSONA: Características demográficas de las personas accidentadas y no accidentadas: edad,
sexo, raza, nivel socioeconómico, características físicas, ocupación, lugar de residencia, etc.
EVENTO VIGILADO: Tipo y gravedad de los accidentes clasificados de acuerdo a CIE 10. por
ejemplo: peatón lesionado en accidente de transporte por motociclista.
FACTORES DE RIESGO: Persona: pericia en la conducción, consumo de alcohol
Tiempo: hora, factores climáticos
Lugar: estado de caminos, señales viales
Otros: condiciones del vehículo
MEDIDAS DE PREVENCIÓN Y CONTROL
Resucitación, servicios de urgencia médica, hospitalización, rehabilitación, cuidados a largo plazo,
etc.
CONSECUENCIAS DEL EVENTO
Clínicas: muerte, amputación, incapacidad permanente, traumatismo superficial de la cabeza.
Económicas: días de incapacidad, costes, etc.

4.4. Determinación de Estrategias
Una vez establecidos los objetivos del sistema o subsistema de Vigilancia Epidemiológica y los
requerimientos de información, es necesario definir la estrategia que se adoptará para el logro de los
objetivos de Vigilancia Epidemiológica propuestos. Esto implica definir de dónde se obtendrá la
información (fuentes de información) y cómo se recolectará y analizará la información de los casos
que presentan el evento (procedimientos).
4.4.1. Fuentes de información en los sistemas de Vigilancia Epidemiológica
La recolección de información implica un proceso de notificación, la existencia de canales de
comunicación y un sistema continuo y sistemático de registro de datos.
Debe considerarse no sólo la información proveniente del propio sistema de salud, sino también
aquella proveniente de otras fuentes o instituciones que potencialmente podrían utilizarse a los fines
de la vigilancia. En este sentido, debe destacarse que si bien existe un marco legal que obliga a los
profesionales a denunciar una serie de enfermedades incluidas en los sistemas de vigilancia, las
fuentes de información utilizadas en un Sistema de Vigilancia en Salud Pública exceden este marco.
¿Cuáles son las fuentes de datos que se pueden utilizar?
• Unidades de salud de los sectores público, social y privado: Planillas de consultorio
externo, guardia e internación, farmacia, medicina por imágenes, registros administrativos,
servicio social, libros de partos, otros.
• Estadísticas vitales: Comprenden, entre otras, las tasas de mortalidad y natalidad
elaboradas por el Ministerio de Salud. Se encuentran publicadas en la página web
(www.msal.gov.ar). Allí se presentan las tasas de mortalidad cruda, infantil, materna,
globales y por provincia. Además se encuentran las tasas de natalidad global y por provincia
y los porcentajes de recién nacidos de bajo peso y de madres adolescentes entre otros datos.
• Datos administrativos: Registros de obras sociales, compañías de seguro, registros de
ausencia de personal o escolares, exámenes prelaborales y prenupciales, otros.
• Laboratorios. Registros de los resultados de análisis bacteriológicos o de pruebas
serológicas especiales.
• Bancos de sangre. Registro de donantes con pruebas serológicas positivas para el VIH,
Chagas, Sífilis, etc.
• Registros especiales: realizados por sociedades científicas, clínicas y hospitales sobre
tumores, diabetes, malformaciones, etcétera.
• Otras fuentes: Encuestas especiales, medios de difusión, rumores, etcétera.
57


El objetivo de la vigilancia condiciona la elección de las fuentes de datos. Se trata de buscar la
fuente más apropiada de acuerdo a la estrategia de vigilancia utilizada.

Con el fin de poder comparar la información, es necesario aplicar criterios homogéneos. Esto se
logra con la definición de caso (Tabla 6). Ésta debe ser clara y fácil de aplicar en cualquiera de los
niveles del sistema asistencial (central y local). La definición de caso debe incluir información
sobre los determinantes de persona (no sólo acerca de las variables universales, sino también sobre
otras tales como los riesgos de padecer el evento en una determinada población; el uso de los
servicios asistenciales por parte de la población; etcétera.), lugar, tiempo y al menos dos tipos de
diagnóstico: el clínico y el de laboratorio. Cuando no se tiene certeza, el diagnóstico debe ser
considerado sospechoso o probable.
La definición adoptada, dependerá (entre otras cosas) de la sensibilidad que queremos del
subsistema. Por ejemplo en el momento que se intenta lograr el control de un foco de enfermedad
meningocóccica, la definición de caso sospechoso puede ser: toda aquella persona contacto del
caso primario, que presente fiebre y cefalea. Esto implica que en estos casos se efectuarán pruebas
para descartar enfermedad. La idea es que los criterios clínicos, de laboratorio y epidemiológico se
modifican de acuerdo al propósito u objetivo fundamental del subsistema
Tabla 6 Diferentes tipos de casos.

Casos sospechosos: aquellos que presentan únicamente evidencia clínica
Casos probables: aquellos que presentan una evidencia clínica más un
indicativo de laboratorio no confirmatorio. Ej. dengue, psitacosis, rabia.
Casos confirmados por laboratorio: aquellos que presentan evidencia
clínica y con confirmación de laboratorio.
Casos confirmados criterios clínico - epidemiológicos: aquellos con
evidencia clínica y nexo con casos confirmados por laboratorio.

Los datos primarios de la vigilancia proceden de los diagnósticos clínicos y etiológicos generados
por las actividades médicas.

Para tener en cuenta en el proceso de notificación de un evento

El sistema de vigilancia epidemiológica debe ser mantenido con la
colaboración de todos los profesionales de la salud. El proceso de notificación es
simple, y sólo requiere de voluntad y conciencia de la importancia que tiene el
poder contar con datos en forma oportuna y sistemática para la toma de decisiones
en salud. Según cuál sea el evento, la modalidad de notificación puede ser:
numérica (cantidad de casos) o individualizada (con los datos del paciente), puede
ser necesario la notificación negativa (esto es informar que no hubo casos de
enfermedad) . Del mismo modo, los intervalos de notificación varían siendo
algunas patologías de notificación inmediata, telefónica y otras semanal. La
aplicación de estas modalidades, según el evento están dictadas por las prioridades
del sistema y el sentido común. A continuación, se describe en forma sintética el
proceso de notificación.
PROCESO DE NOTIFICACIÓN
¿Quién notifica?
El médico que atiende al paciente o reconoce el cadáver. También debe notificarlo
el laboratorista o el anatomopatólogo al lograr el diagnóstico de certeza. En casos
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animales el veterinario es quien debe notificar. Están obligados a comunicar casos
sospechosos: odontólogos, obstétricas, kinesiólogos y en general cualquier auxiliar
del arte de curar que tenga acceso a los mismos
¿Qué se notifica?
Cualquier enfermedad con sospecha clínica o con certeza de laboratorio que se
encuentre en la lista de eventos bajo Vigilancia en el Manual de Normas y
Procedimientos
¿Cuándo se notifica?
Ante la sospecha que se origina en la clínica o ante la certeza diagnóstica que se
origina en el laboratorio.
¿Cómo se notifica?
En los formatos disponibles (planillas C2 y L2); por teléfono o por fax si la
declaración es urgente y así es requerida por la autoridad sanitaria; también podrá
hacerse en un futuro por correo electrónico o Internet (www.direpivigia.org.ar)
¿A quién se notifica?
A la autoridad sanitaria inmediata superior local más próxima.
¿Por qué se notifica?
Para tomar las medidas sanitarias apropiadas, investigar y controlar la transmisión
de las enfermedades y suministrar datos a los niveles superiores de vigilancia.

4.4.2. Diferentes tipos de procedimientos de Vigilancia Epidemiológica
Algunas de las fuentes de información epidemiológica, antes enumeradas, pueden ser utilizadas en
sí mismas como estrategias o procedimientos de vigilancia, según sean los mecanismos de
obtención y utilización de datos.

MODALIDAD DE NOTIFICACION
PERIODICIDAD TIPOS FORMAS
Inmediata Individualizado Notif Positiva
Semanal Numérico Notif. Negativa
Por Brotes

Es evidente que resulta prácticamente inviable que un sistema de Vigilancia en Salud Pública
abarque con profundidad y detalle todos los aspectos vinculados a la salud de las poblaciones.
La estructura y el funcionamiento de estos sistemas o subsistemas deberán ajustarse a las
características de los eventos que se desean vigilar y así optimizar los atributos propios de un
sistema de vigilancia. Estos atributos están vinculados entre sí, y mejorar uno de ellos puede
resultar en un menor cumplimiento del otro. Lo importante es lograr un equilibrio entre todos ellos,
para poder cumplir con los objetivos del sistema adoptando la estrategia de vigilancia adecuada para
cada situación en particular.
Las estrategias de los sistemas de vigilancia son muy variadas, aunque básicamente pueden
agruparse de acuerdo a su principal propósito: simplificar procedimientos y aumentar la eficiencia
del sistema, aumentar la cobertura del sistema o investigar en profundidad un evento en la
población.

4.5. Análisis e Interpretación de los datos
Dentro del planeamiento y diseño de un sistema de vigilancia en salud es necesario prever el tipo de
análisis que se hará de los datos y, por lo tanto, los recursos necesarios para este propósito, evitando
recolectar datos que no serán utilizados.

59


El análisis de los datos obtenidos dependerá de los objetivos del sistema de vigilancia, las fuentes
de información y las estrategias (procedimientos).
La esencia del análisis de los sistemas de vigilancia es la descripción en tiempo, espacio (lugar) y
población de los eventos bajo vigilancia. Este simple ejercicio permite establecer comparaciones
entre los grupos observados y el cálculo de tasas, como indicador básico de riesgo. Análisis más
elaborados pueden determinar fuerza de asociación, causalidad y potencial impacto de las diferentes
medidas de acción. Los datos deben ser sometidos a un proceso de control de calidad que asegure
su validez, esto es si representan el evento tal cual ocurrió o existen inconsistencias internas.
Un estudio adecuado del espacio, debe permitir efectuar comparaciones entre zonas Es muy
práctico utilizar técnicas de georeferenciamiento o representación con mapas de punto con
referencias semanales, trimestrales y anuales. Para que las comparaciones sean válidas es necesario
utilizar tasas estandarizadas o ajustadas a variables de confusión, como la edad, tiempo de
observación, etcétera. La información epidemiológica referida a las personas incluye la
consideración de: características de género, edad, residencia, profesión, lugar de trabajo, etcétera,
siempre en función de los criterios de riesgo. El análisis de estos datos debe permitir cumplir con
los objetivos de la vigilancia epidemiológica ya señalados. La interpretación de la información
obtenida debe permitir detectar cualquier “artefacto” como modificaciones espurias de tasas de
incidencia debido a modificación de definición de casos, búsqueda activa de los mismos, etc.
Para que la utilización de la información analizada sea útil, es indispensable presentarla en forma
adecuada, en el momento oportuno y a las personas indicadas. Esta es, tal vez, una de las
deficiencias más generalizadas de los sistemas de vigilancia. Sin duda, las autoridades de salud en
los distintos niveles son quienes posibilitarán responder a las necesidades que surgen a partir de la
información analizada. Los responsables de la información están a nivel local y son los que
responden en situaciones que requieren de acciones inmediatas.

4.6. Difusión de la Información
Este punto se refiere a la difusión de la información, cómo se presenta su análisis y las
recomendaciones derivadas. Para organizar la difusión de la información se debe tener en cuenta
que la vigilancia es un proceso que se caracteriza por suministrar “información para la acción" .
La información debe estar disponibles para:
• las fuentes que notifican o aportan datos primarios. Los datos se presentan de forma tal que
resulten fáciles de leer, utilizando, por ejemplo, tablas, gráficos, informes, etcétera. El
objetivo es estimular a través de un mecanismo de retroalimentación la participación tanto
en el control de problema como en la remisión de datos futuros;
• las personas e instituciones con funciones de planificación; ambos requieren de un análisis
que permita la interpretación de lo que ocurre y la toma de decisiones;
• los investigadores y
• el público en general.

Los medios habituales de difusión de la información de la Vigilancia Epidemiológica son el Boletín
de Semanal de Notificaciones y el Boletín Epidemiológico Anual, elaborados por el SI.NA.V.E.,
que actualmente se difunden por Internet.
Su objetivo principal es la difusión, el análisis, y la consolidación de la información que se recibe
de los niveles centrales provinciales. Se propone para el nivel provincial o jurisdiccional además un
Boletín Semanal de Notificaciones y Boletín Epidemiológico Provincial con distribución a niveles
locales y provinciales

4.7. Evaluación de los Sistemas de Vigilancia Epidemiológica
Como en todo proceso administrativo, la evaluación de las actividades -de su planeamiento, de su
operación y de los resultados logrados con su ejecución- es una parte fundamental para conocer los
defectos en el diseño, las dificultades en la operación y las necesidades de apoyo y refuerzo en la
estructura que permitan una mayor eficiencia y efectividad. Los sistemas de vigilancia no están
60


exentos de esta actividad: la supervisión y evaluación como mecanismos de control permiten
establecer el grado de cumplimiento de los objetivos y las desviaciones en los procedimientos que
limitan estos logros, dando lugar a la aplicación de correcciones.
La evaluación puede ser directa, a través de visitas, o indirecta, a través de la información
proporcionada por los informes de actividades.
Los indicadores de vigilancia son parámetros determinados que permiten observar y evaluar de
manera continua el funcionamiento de los sistemas de vigilancia y pueden ser construidos y
utilizados tanto para los sistemas generales como para los específicos.
A su vez, el sistema de vigilancia está organizado en tres niveles (local, jurisdiccional o central
provincial y nacional) que actúan sobre la población de nuestro país y cada uno de ellos tiene
responsabilidades propias. Su consideración es un criterio básico para la construcción de
indicadores de evaluación.

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