2.  Estudios de seguimiento o incidencia, un grupo de
personas (una cohorte) inicialmente sanas. Se
clasifican en subgrupos según la exposición a una
causa potencial de enfermedad o algún otro
efecto.
 Cohorte: Grupo de individuos que comparte una
experiencia común (exposición o no a un factor
de riesgo)

3. Población
Personas sin
la
enfermedad
Expuestos
No
expuestos
Con
enfermedad
Sin
enfermedad
Con
enfermedad
Sin
enfermedad
Tiempo
Dirección de la investigación
Los individuos se eligen en función de la exposición al hipotético factor causal

4. Suelen llamarse
“estudios
prospectivos” siendo
confuso porque
“prospectivo” se
refiere a la recogida
de datos, no a la
relación entre la
exposición y el
efecto. Por lo tanto :
 Prospectivo si el
efecto apareció
después de iniciar la
investigación.
 Retrospectivo
(cohortes históricas)
si ocurrió con
anterioridad.
 De inicio si el
individuo forma
parte de la
investigación desde
el comienzo de la
exposición (ej.
Supervivientes de
Hiroshima que
empezaron a ser
estudiados justo tras
la explosión).

5.  Proporcionan la mejor información para estudiar la
causa de la enfermedad y medir directamente el
riesgo de que la enfermedad se desarrolle.
 Precisan largos periodos de seguimiento
( Longitudinales)
 Búsqueda de asociaciones etiológicas
 Se realiza mediante observación en el tiempo de dos o
más grupos de personas inicialmente sanas y expuestas
de manera diferente a un factor etiológico.
 La exposición a la que están sometidos los
participantes y el efecto resultante después de un
tiempo.

6.  Complejidad máxima.
 Costo elevado.
 Duración larga.
 Inviables si la enfermedad es de baja
incidencia o largo periodo de inducción.
 Difícil mantener las condiciones del estudio.
 Posibilidad de invalidez por otras
investigaciones.

7.  Se destinan sobre todo para el estudio de la
causalidad.
 Pocas fuentes de error o sesgo.
 Se debe controlar las pérdidas de sujetos
durante el seguimiento.

8.  Capacidad de la prueba para clasificar
correctamente al enfermo como enfermo …o…
la probabilidad de tener un
resultado positivo, si se tiene la enfermedad.
“La sensibilidad de una prueba es su capacidad
para detectar a los enfermos evitando la
presencia de falsos negativos.”

9.  Por ejemplo; si se presenta un número X de
enfermos ya diagnosticados por métodos
comunes, el test sensible en un 100% debería
detectarlos como enfermos, en su totalidad sin
excluir a ninguno.
 Cuando el test deja escapar a cierto número de
enfermos que en estos casos serían falsos
negativos, su sensibilidad está disminuida. Cómo es
difícil encontrar un test ideal que siempre capta a
todos los enfermos, un test altamente sensible
presenta una alta probabilidad de detectar al
enfermo.
 Si un test es sensible en un 98% significa, que de
cada 100 enfermos con esta patología, se tendrá
la probabilidad de detectar a 98.

10.  Capacidad de la prueba para clasificar
correctamente al sano como sano… o…
como la probabilidad de tener un resultado negativo,
si se está sano.
“La especificidad de la prueba es su capacidad
para descartar al exento de la enfermedad
investigada evitando la presencia de falsos
positivos”

11.  Por ejemplo; al presentar un número X de personas
sanas, o sin la patología investigada, el test
específico en un 100% debería descartarlos como
no enfermos en su totalidad.
 Un test altamente específico, en un 97%, tiene la
probabilidad de descartar como no enfermos a 97
de cada 100 individuos que se presentan sin la
patología investigada, los test restantes serán
falsos positivos.

12.  Capacidad del test de dar un resultado positivo a
los realmente enfermos, evitando así la inclusión
de falsos positivos.
 Estimación de la probabilidad de estar enfermo
cuando el test es positivo.
 Un test que indicaría un 100% de valor predictivo,
significaría que la totalidad de individuos que
presentan el resultado del test positivo son
enfermos sin excepción. En otros términos,
pacientes con resultado del test positivo son
pacientes que presentan la patología investigada
con toda certeza.

13.  Un test con valor predictivo positivo alto, sea en un
97%, indicaría que de cada 100 individuos que
presentan el resultado del test positivo, 97 tienen la
patología investigada, y los 3 restantes serían falsos
positivos. El test positivo indicaría entonces una
alta seguridad o probabilidad de tener la
patología investigada.

14.  Es su capacidad de dar un resultado negativo a
los realmente exentos de la enfermedad, evitando
así la inclusión de falsos negativos.
 Es la estimación de la probabilidad de ausencia
de la enfermedad cuando el test es negativo. Un
test con un 100% de valor predictivo negativo
significaría que la totalidad de individuos con el
test negativo son exentos de la patología
investigada, sin ninguna excepción.

15.  En otros términos, individuos con test negativos son
individuos sin la patología con toda certeza.
 Un test con un alto valor predictivo negativo, sea
en un 98%, significaría que de cada 100 individuos
con resultado negativo del test, 98 se encuentran
realmente libres de la patología investigada, los 2
restantes serían falsos negativos. El test negativo
indicaría en este caso una alta seguridad o
probabilidad de no tener la patología buscada.

16. + -
+ a b a+b total
expuestos
- c d c+d total no
expuestos
a+c total
enfermos
b+d total
no enfermos
a= Sujetos con diagnóstico positivo + y test positivo + (Verdadero positivo)
b= Sujetos con diagnóstico negativo – y test positivo + (Falso positivo)
c= Sujetos con diagnóstico positivo + y test negativo – (Falso negativo)
d= Sujetos con diagnóstico negativo – y test negativo – (Verdadero negativo)
a + c= Total de sujetos con diagnóstico positivo confirmado.
b + d= Total de sujetos con diagnóstico negativo confirmado.
a + b= Total de sujetos con test positivo.
c + d= Total de sujetos con test negativo.
Test Dx Dx Total
n
Positivo
Negativo
Total

17.  Sensibilidad: a/ a+c
 Especificidad: d/ b+d
 Valor predictivo positivo: a/ a+b
 Valor predictivo negativo d/ c+d

18. Dx + Dx - Total
Test + 110 369 479
Test - 38 483 521
Total 148 852 1000
S: a/ a+c= 110/ 148= 0.74= 74%
E 0.56
VP+ 0.22
VP- 0.92

19. Dx + Dx - Total
Test + 61 36 97
Test - 555 348 903
Total 616 384 1000

20.  Sesgo: Todo error sistemático que se
comete al realizar un estudio y que afecta
a la validez interna del mismo.
 Tipos de sesgos
› Durante el seguimiento:
 Pérdida en el seguimiento.
 Observación desigual de las cohortes.
› Sesgo de selección:
 Conocimiento del individuo de la cohorte a la
que pertenece.

21. 1.-Conocer la incidencia en expuestos y no expuestos
y ver si hay asociación.
2.-Comprobar la significación estadística
3.-Conocer la magnitud de la asociación y estimar
riesgos:
– R. Relativo: Frecuencia con que padecen la
enfermedad los expuestos en relación a los no
expuestos.
– R. Atribuible: Riesgo de los sujetos expuestos que
se debe a la exposición.

22. + -
+ a b a+b total
expuestos
- c d c+d total no
expuestos
a+c total
enfermos
b+d total
no enfermos
Problema/Enfermedad
Factor
de
riesgo
Tabla de 2x2 o tetracórica

23.  RR =
› incidencia en expuestos a/a+b
› incidencia en no expuestos c/c+d
 RR = 1: Magnitud nula
 RR > 1: Magnitud positiva Factor de riesgo
 RR < 1: Magnitud negativa Factor protector
 RA= incidencia en expuestos - incidencia en
no expuestos a c
› a+b c+d

25. “El principal objetivo de la
prestación de los servicios de
salud es la solución de las
necesidades y problemas de
la población, con el mejor
aprovechamiento de la
infraestructura y recurso
humano.”

26. La epidemiología se utiliza en la gerencia y
administración de los servicios de salud porque aporta
metodología útil que permite planear y evaluar la
actividad asistencial.
La contribución de esta ciencia es en varios niveles
Descriptiva
Analítica
Experimental

27. Epidemiología Descriptiva
Permite conocer las características de la población y el
estado de salud de la misma, los sistemas de
información proveen los datos correspondientes a la
manera como se utilizan los servicios, costos,
aprovechamiento de las instalaciones,, personal, etc.
Epidemiología Analítica
Permite probar hipótesis de las probables relaciones de
causalidad consideradas previamente (análisis etiológico).
Epidemiología Experimental
Aporta diseños que contribuyen a la evaluación

28. EVOLUCIÓN DIAGNÓSTICA DE LAS
ENFERMEDADES
Reconoce la disminución o la
emergencia de un problema de salud
por medio del análisis de los eventos en
función del tiempo, también llamada
tendencia.
DIAGNÓSTICO DE SALUD DE LAS COMUNIDADES
Analiza la salud de poblaciones en
función del tiempo, espacio o lugar de
las personas. Observa las características
de la triada ecológica.

29. ADMINISTRACIÓN DE LOS SERVICIOS DE SALUD.
Planeación y administración de servicios de
salud, estableciendo el uso racional de los
servicios, su evaluación y control.
Reconoce la variabilidad en la
presentación de cuadros clínicos y su
presentación en el ser humano conforme a
las características geo-demográficas.
INTEGRACIÓN DE CUADROS CLÍNICOS.
ESTIMACIÓN DE RIESGOS
Determina la probabilidad de que
ocurra un hecho o daño a la salud en
una población determinada.

30. POR MANIPULACIÓN
 Experimental
 De Observación
POR SEGUIMIENTO
 De Cohorte
 Longitudinales
POR ANÁLISIS
 De causa-efecto
(cohorte)
 Análisis de efecto-
causa (casos y
controles)
POR MOMENTO DE
COMIENZO
 Retrospectivos
 Prospectivos

31.  La información epidemiológica debe ser utilizada
en los diversos niveles de atención, para una mejor
selección y disposición de los recursos, y la
aplicación de políticas de atención médica
acordes con las situaciones de la comunidad.

32. La medición de las variables en los estudios
epidemiológicos debe regirse por dos
principios:
1.1. VALIDEZVALIDEZ
2.2. REPRODUCTIVIDADREPRODUCTIVIDAD

33.  VALIDEZ: Expresa el hecho de que lo que
mida un determinado método sea igual a lo
que realmente pretende medir. (se compara
con un metodo de referencia).
Términos que definen la validez:
-SENSIBILIDAD
-ESPECIFICIDAD
-VALOR PREDICTIVO

34.  SENSIBILIDAD: cuanto más sensible sea más
capaz será de detectar enfermos positivos.
 ESPECIFICIDAD: más específicos cuanto más
capaz de discriminar a los sanos como
negativos.
 VALOR PREDICTIVO: puede ser positivo o
negativo.

35.  Indica la precisión del método o la
consistencia de los resultados obtenidos en
mediciones repetidas.
 Las diferencias entre medidas repetidas en
un mismo individuo pueden ser debidas a la
variabilidad.

36.  Si la reproductibilidad de un instrumento es
baja, será poco útil para establecer una
relación de causa-efecto, o clasificar la
población en grados de exposición.
 Pero puede ser útil para describir
prevalencia o tendencia central de una
variable en grandes grupos de población.

37. 1. Presentar información más pertinente en forma
que ésta pueda percibirse de una “ojeada”
2. Conseguir cierto grado de síntesis de la
información sin que sea necesario recurrir a frases
técnicas analíticas complejas.

38.  Los indicadores muestran el resultado de salud o
nutrición y determinados factores que los
condicionan por vía de asociación y no de
causalidad lo que hay que tenerse en cuenta al
interpretar los datos.
 Empleando cifras absolutas y tasas se obtiene una
visión de la magnitud relativa de los problemas
nutricionales sanitarios.

39. La demografía aporta datos sobre cierta
comunidad lo que permite conocer sus
características y contribuir a instaurar
medidas de salud pública.
Suministra los datos necesarios para:
-La elaboración de tasas
-Realización de estudios epidemiológicos
sobre poblaciones.
-Planificar y programar las actividades de
salud publica
Indicadores de medición (Demografía)Indicadores de medición (Demografía)

40. Las variables mas utilizadas son la edad y
el sexo y para compararlas se utilizan las
pirámides de población e índices demográficos
Demografía dinámica: estudia los cambios que
operan a lo largo del tiempo, en la dimensión,
estructura y distribución geográfica de las
poblaciones humanas y las leyes que
determinan esa evolución; los cambios
responsables de la dinámica evolutiva, están
regulados por fenómenos demográficos
concretos : natalidad, fecundidad, mortalidad y
movimientos migratorios

41. Por lo tanto es un instrumento básico para
la planificación y programación sanitaria,
ya que se pueden prever los cambios que
se producirán en el tamaño y estructura de
la población.
-Natalidad: nacimientos como
componentes del cambio de la población
-Fecundidad: relación entre el numero de
niños que nacen y el numero de mujeres
que pueden tenerlos.

42.  Morbilidad: enfermedades más comunes
en una población determinada.
 Mortalidad: defunciones de una
enfermedad en un área determinada y
tiempo específico de una población.

43. *Incidencia: cuantifica la rapidez con la que ocurren nuevos
“eventos” en una población
numero de casos nuevos de la enfermedad
Total del periodo libre de enfermedad en personas-tiempo
durante el periodo de observación
a-Incidencia acumulada o Taza de incidencia : medida de
la frecuencia con que ocurre una enfermedad o estado de
salud.
IA= casos nuevos en un período determinado
total de la pob al comienzo del período
b- Densidad de incidencia
DI= # casos q aparecen en la pob en un período determinado
suma de los períodos de tiempo en riesgo de contraer
enf

44. *Prevalencia: es la frecuencia de casos de enfermedad
en una población y en un momento dado.
P= casos antiguos + casos nuevos x 10
total de la población en riesgo
Existen varios factores que influyen en la prevalencia:
- La gravedad de la enfermedad
- La duración de la enfermedad
- En numero de casos nuevos
Aumenta por: Disminuye por:
Mayor duración de la enfermedad Menor duración
Prolongación de la vida de los
pacientes sin curación
Elevada tasa de letalidad por la
enfermedad
Aumento de casos nuevos Disminución de casos nuevos
Inmigración de casos Inmigración de personas sanas
Mejora de las posibilidades
diagnosticas
Aumento de la tasa de curación de
casos

45. La relación entre ellas varia de una enfermedad a
otra; ejemplo:
-alta prevalencia y baja incidencia (diabetes)
-baja prevalencia y alta incidencia (resfriado
común)
Las estadísticas de prevalencias son útiles para
valorar la necesidad de medidas preventivas y
planificar la atención sanitaria y los servicios de
salud

46. Incidencia Prevalencia
Refleja la probabilidad de
desarrollar una enfermedad
Refleja la probabilidad de ya
padecer la enfermedad
Solo casos nuevos de la
enfermedad
En el numerador aparecen
casos nuevos y viejos de
enfermedad
Para calcularla se necesita el
seguimiento de los individuos
durante un periodo de tiempo
No precisa seguimiento
No esta condicionada por la
duración de la enfermedad
Esta muy condicionada por la
duración de la enfermedad
Cuantifica bien la magnitud de
las enfermedades agudas
No sirve para medir la
frecuencia de las
enfermedades agudas
Preferida en relaciones causales Es la mejor medida de
frecuencia para estimar el coste
poblacional de una
enfermedad crónica

47. Proporción: es un cociente en el que el numerador
está incluido en el denominador y oscila en un
rango entre 0 y 1 o entre 0 y 100 si es %.
ejemplo: 297/396= .75 (3/4 partes de la población
H)
Porcentaje: es una proporción multiplicada x 100
297/396= .75 x 100= 75%

48. Razón: es un cociente en el que el numerador
no esta incluido en el denominador y tiene un
rango de entre 0 y el infinito. Ejemplo :
a) # de camas hospitalarias por cada 1.000
habitantes
b)297 Hombres 297/99=3
99 Mujeres Hay 3 hombres x
396 Total cada mujer.

49. Razón
 Relación numérica existente de individuos de
diferente naturaleza en un mismo evento.
 Analiza cuantas veces existe un individuo en
relación al otro.
 Solo evalúa la relación de individuos de
diferentes características.
Proporción
 Muestra una panorámica en relación al total.
 Puede expresar de algún modo el riesgo a
que están sometidos los pobladores.

50. • Tasa: es una forma de medida de frecuencia que
tiene en cuenta el factor tiempo. Otorgando una
expresión de velocidad con que produce un cambio
de estado
• Numerador: Es el número de sucesos que han
aparecido en un periodo de tiempo determinado de
observación.
• Denominador: Indica el total de sujetos y el tiempo en
que ha estado en riesgo de padecer el suceso .
• Como el numerador nunca podrá ser > el
denominador el resultado será < que la unidad para
evitar el uso de decimales se multiplicará x 100, 1000,
10000 ó 100000.

51. Tasas Ventajas Desventajas
Especificas Subgrupos
homogéneos
La comparación de muchos subgrupos
se hace difícil.
Brutas Dan a conocer la
magnitud real de
fenómeno.
Los datos se
consiguen con
facilidad
Difícil de interpretar cuando se hacen
comparaciones debido a las
diferencias en variables importantes
como la edad.
Ajustadas Permiten la
comparación
“en igualdad de
condiciones”
Su valor depende de la población
estándar escogida.
No revelan aspectos importantes de las
tasas especificas y pueden esconder
tendencias opuestas en ellas

52.  Tasa: riesgo de que acontezca determinado
fenómeno. Es simplemente un quebrado.
 Numerador: Es el número de veces que ocurrió
determinado fenómeno, en un área
perfectamente delimitada en un período de
tiempo perfectamente definido.
 Denominador: Indica el número de habitantes de
la población en la cual puede ocurrir el fenómeno
descrito en el numerador.
 Como el numerador nunca podrá ser > el
denominador el resultado será < que la unidad
para evitar el uso de decimales se multiplicará x
100, 1000, 10000 ó 100000.

53. Tasa bruta o general: el denominador está
compuesto por la población total expuesta a
un evento
Tasa específica: el denominador está
compuesto por subgrupos de la población
expuesta, considerando características de
ella que pueden influir en la ocurrencia de un
suceso

54.  Tasa Incidencia: número de casos nuevos de una
enfermedad, entre la población de una
comunidad, zona geográfica o grupo de edad en
un lapso determinado por cada 10000 de estos
grupos.
 Tasa General: ∑ casos
Población total
Tasa= Número de eventos durante un periodo (todos R.nac.) X 100
Número total de eventos posibles (todos los habit. de la cd)

55.  El término implica la presencia de una
característica o factor (o de varios) que aumenta
la probabilidad de consecuencias adversas, esto
debido a la presencia de cierto número de
características de tipo genético, ambiental,
biológicas, psicosociales, que actuando
individualmente o entre sí desencadenan la
presencia de un proceso.
 En este sentido el riesgo constituye una medida de
probabilidad estadística de que en un futuro se
produzca un acontecimiento por lo general no
deseado.

56.  En cada sociedad existen
comunidades, grupos de
individuos, familias o
individuos que presentan
más posibilidades que
otros, de sufrir en un
futuro enfermedades,
accidentes, muertes
prematuras, etc.

58. “La cuantificación del grado de riesgo constituye un
elemento esencial y fundamental en la formulación
de políticas y prioridades que no deben dejar
hueco a la intuición ni a la casualidad.”
Hay diferentes maneras de cuantificar ese riesgo:
 Riesgo Absoluto: Mide la incidencia del daño en la
población total.
 Riesgo Relativo: Compara la frecuencia con que
ocurre el daño entre los que tienen el factor de
riesgo y los que no lo tienen

59. Riesgo Relativo: mide la fuerza de la asociación
entre la exposición y la enfermedad. Indica la
probabilidad de que se desarrolle la
enfermedad en los expuestos a un factor de
riesgo en relación al grupo de los no expuestos.
Su cálculo se estima dividiendo la incidencia de
la enfermedad en los expuestos (Ie) entre la
incidencia de la enfermedad en los no
expuestos (Io).

61. Odds Ratio
Razón de Momios
Se refiere a una aproximación al Riesgo
Relativo dado que se utiliza en estudios de
prevalencia. Si intenta establecer un
exceso entre los casos verdaderos según
sean expuestos o no expuestos contra
aquellos que son falsos.
Odds Ratio =
A x D
B x C

62. “A”
Verdaderos
Positivos
VP
“B”
Falsos Positivos
FP
“C”
Falsos Negativos
FN
“D”
Verdaderos
Negativos
VN
Daño Sin Daño
Expuestos
No
Expuestos
A x D
B x C

63. Interpretación del RR y OR
 > 1 = Los expuestos tienen mayor riesgo que los no
expuestos.
 1 = Los expuestos tienen el mismo riesgo que los
no expuestos.
 < 1 = Los expuestos tienen menos riesgo que los
no expuestos

64. -Es la diferencia de enfermar entre el grupo expuesto
y el no expuesto.
- Es una diferencia de proporciones.
-Es la contribución del factor de riesgo para que
suceda la diferencia entre las dos proporciones.
 Ra = Ie - Ine ; Ra = [a / (a+b)] –[ c / (c+d)]

65. -Tiene fines administrativos y de investigación
- Puede indicar el riesgo de enfermarse que se
puede remover si se elimina el factor.
- Indica el impacto que tiene el factor de riesgo
en el grupo expuesto.
- Cuando Ie = Ine, entonces la diferencia es cero,
por lo tanto es igual estar o no expuesto
para la probabilidad de daño a la salud

66. -Un Riesgo Atribuible alto no implica que exista un
RR alto.
-Los conceptos que se miden tienen esferas
individuales diferentes.

67. -Representa el porcentaje del riesgo atribuible
que se debe al factor de riesgo en el grupo
expuesto
- La expresión es en base porcentual con
respecto al riesgo del grupo expuesto
RA = {{[a(a+b)] –[ c(c+d)]} / [a(a+b)]} x 100 ; RA
% = [(Ie – Ine) / Ie] x 100
RA = {[(20/1000) – (2/1000)] / 20/1000} x 100 = 90
Dentro del grupo que esta expuesto, el 90% del
riesgo se debe al factor que se esta
estudiando.

68. -Es similar a la anterior, solo que expresado en forma
de porcentaje
-Si el riesgo de la enfermedad en la población y el
riesgo del grupo no expuesto son iguales, la
proporción se reduce a 0.
RAP% = {[(a + c) / n] - (c / c + d)} / [(a + c) / n] x 100;
[(Ip – Ine) / Ip] x 100

69.  Se utilizan para una correcta actuación en la
práctica médica.
 La información epidemiológica debe ser
utilizada en los diversos niveles de atención,
para una mejor selección y disposición de los
recursos, y la aplicación de políticas de
atención médica acordes con las situaciones de
la comunidad.