slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de demografía sanitaria PowerPoint Presentation
Download Presentation
Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de demografía sanitaria

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 70

Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de demografía sanitaria - PowerPoint PPT Presentation


  • 157 Views
  • Uploaded on

Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de demografía sanitaria. Tema 6 Medidas de frecuencia Dr. Esteve Fernández. ¿Qué queremos aprender? Las maneras de medir la frecuencia de los fenómenos epidemiológicos.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de demografía sanitaria' - marcena


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

Epidemiología y demografía sanitaria

Bloque de demografía sanitaria

Tema 6

Medidas de frecuencia

Dr. Esteve Fernández

slide2

¿Qué queremos aprender?

  • Las maneras de medir la frecuencia de los fenómenos epidemiológicos.
  • El concepto y manera de calcular la prevalencia (estimación puntual y por intervalo)
  • El concepto y manera de calcular la incidencia acumulada y la densidad de incidencia (estimación puntual y por intervalo)
  • La relación entre incidencia y prevalencia como duración de la enfermedad
slide3

Estructura de la sesión

  • Definiciones: número, proporción, razón, odds y tasa.
  • Prevalencia.
  • Incidencia acumulada.
  • Densidad de incidencia.
  • Relación entre incidencia y prevalencia
slide4

Materiales para el aprendizaje

  • 0. (Diapositivas de la lección)
  • Lectura recomendada
    • Capítulo 7 libro Piédrola Gil
    • Capítulo 3 libro Gordis
    • artículo Aula Global
  • Lecturas complementarias
    • Artículos Aula Global
  • Seminarios de problemas nº 1, 5, 6 y 7
slide5

Definiciones:

Número, proporción,

razón, odds y tasa

definiciones
Definiciones
  • Número absoluto
  • Proporción
  • Razón
  • Odds (“ventajas”, “disparidad”, “momio”)
  • Tasa
n mero
Número
  • Total de personas, de casos, circunstancia, etc. que cumple la característica que se describe.
  • “frecuencia absoluta”
  • Poco informador por sí solo pero necesario para interpretar correctamente la información que aportan otras medidas más completas.
slide8
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
slide9
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.

Ej.: “138 hombres de clase I-II hacían AF intensa”.

“1144 hombres de la muestra no realizaban actividad física de ocio”

proporci n
Proporción
  • Cociente de dos frecuencias absolutas en el que el numerador forma parte del denominador.

Proporción = a / ( a+b)

  • No tiene unidades
  • Rango de valores: entre 0 y 1
  • Porcentaje (%): proporción * 100

En inglés: proportion, percentage

slide11

Ej.: p(IV-V no AF) = 755 / 1144 = 0,659 = 65,9%

“el 66% de los hombres que no realizaban ninguna actividad física de ocio eran de clase social desfavorecida”

Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
raz n
Razón
  • Cociente entre dos cantidades mútuamente excluyentes (numerador no está incluido en denominador).

Razón = a / b

  • A veces se conoce como “índice”

Ej: - Población por médico general (2000 / 1)

- Índice de población autóctona / emigrante

En inglés: ratio

slide13
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.

Razón entre muy activos y sedentarios para la actividad física de ocio:

razón = 541 / 1144 = 0,47 / 1

“Hay 0,47 muy activos por cada sedentario”

slide14
Odds
  • Es un tipo de razón.
  • Es el cociente entre dos probabilidades complementarias.

Odds = p / (1 – p)

  • Ejemplos:
    • Odds de salir 1 al tirar un dado: (1/6) / (5/6) = 1/5
    • Odds hombre / mujer para una enfermedad concreta.
slide15
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.

Odds de ser “activo” para la actividad física de ocio:

· prob ser activo: 2201 / 3345

· prob de no ser activo: 1144 / 3345

· odds de ser “activo” = prob ser activo / prob no ser activo =

(2201/3345) / (1144/3345) = 0,658 / 0,342 = 1,92

“La probabilidad de ser activo es casi dos veces mayor que la de no serlo”.

slide16
Tasa
  • Razón de cambio entre dos magnitudes.
  • La razón incluye en su cálculo el tiempo que tarda en aparecer el suceso

Tipos de tasas: - instantáneas

- promedio

- absolutas

- relativas

En inglés: rate

tasa instant nea y promedio1
Tasa instantánea y promedio

Ej.: la velocidad

Velocidad = 120 Km / h  tasa instantánea

· no hace falta conducir una hora

· no hace falta recorrer 120 Km

Si hacemos un viaje de 120 Km…

· a veces iremos a 120 Km/h

· a veces a 100 Km/h

· y pocas veces a 130 ó 140 Km/h

… pero si tardamos una hora: velocidad promedio de 120 Km/h

tasa absoluta y relativa
Tasa absoluta y relativa
  • Tasa absoluta
  • Ej.: Velocidad = razón entre distancia y tiempo (Km/h)
  • Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población
  • Población de 5000 personas, seguida 10 años, en la que un 5% de la población desarrolla la enfermedad aparecen 250 casos
    • Tasa absoluta = 250 casos / 10 años = 25 casos/año
tasa absoluta y relativa1
Tasa absoluta y relativa
  • Tasa absoluta
  • Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población
  • Nueva situación: Población de 10000 personas, seguida también 10 años, en la que aparecen también un 5% de casos ( = 500 casos)
      • Tasa absoluta = 500 casos / 10 años = 50 casos/año
      • A pesar de producirse también un 5% de casos, la tasa absoluta es mucho mayor, porque depende del tamaño de la población que se sigue
tasa absoluta y relativa2
Tasa absoluta y relativa

Tasa relativa

Ej.: Aparición de casos de enfermedad en una población

Podemos definir la tasa relativa como la variación del número de casos relativa al número de personas seguidas durante un tiempo determinado

Nº nuevos casos

Tasa relativa =

Nº personas seguidas x Nº años de seguimiento

Nº personas-tiempo

tasa absoluta y relativa3

(Pobl inicial – Pobl final) / 2

Tasa absoluta y relativa

Tasa relativa

Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años

250 casos

Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año

4875 personas x 10 años

tasa absoluta y relativa4
Tasa absoluta y relativa

Tasa relativa

Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años

250 casos

Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año

4875 personas x 10 años

Ej.: Población de 10000 personas con 500 casos en 10 años

500 casos

Tasa relativa = = 0,005 casos/persona-año

9750 personas x 10 años

medidas epidemiol gicas de frecuencia
Medidas epidemiológicas de frecuencia
  • Medidas de prevalencia
    • Prevalencia instantánea
    • Prevalencia de período
  • Medidas de incidencia
    • Incidencia acumulada o proporción de incidencia
    • Tasa de incidencia o densidad de incidencia
slide25
Medidas de prevalencia

Miden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período

  • Medidas de incidencia

Miden eventos “nuevos” o cambios de estado (pasar de estar sano a estar enfermo, de estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)

prevalencia
Prevalencia
  • Número de casos o eventos (antiguos o recientes) que existen en una población
    • Prevalencia instantánea
    • Prevalencia de período

En inglés: prevalence (ojo: prevalence rate)

slide28
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.

¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16 a 44 años?

slide29
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.
  • ¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16 a 44 años?
    • Preval (hombres, 16-44 años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 %
    • Preval (mujeres, 16-44 años) = 2369 / 5476 = 0,433 = 43,3 %
slide30
Prevalencia instantánea

Frecuencia de casos existentes en un momento determinado del tiempo.

    • Prevalencia t = Nº casos t / población total t
    • t: momento del tiempo
  • Es a la que nos referimos cuando sólo se habla de “prevalencia”.
slide31
Prevalencia de período

Frecuencia de casos existentes en un período de tiempo.

Prevalencia t0-t = Nº casos t0-t / población total t0-t

t0-t: tiempo entre t0 y t.

Algunos casos que han tenido la enfermedad en ese período de tiempo pueden estar ya curados o bien haber muerto en el momento de medir la prevalencia.

¡Poco usada!

slide32

p (hombres, 16-44 años) = 2741 / 5658 = 0,484 = 48,4 %

IC95%: 0,484 ± 1,96 *  [(0,484*(1–0,484)] / 5658 =

0,484 ± 0,013  Lím Inf. 0,470 y Lím. Sup. 0,497

Prevalencia = 48,4% (IC95%: 47,0% - 49,7%)

  • La prevalencia es una proporción (p)
  • No tiene unidades (de 0 a 1, generalmente %)
  • Estimación por intervalo

 Intervalo de confianza (IC) del 95% de una proporción:

p ± 1,96 *  (p*q)/N [q=1-p N=numerosidad]

slide33
Medidas de prevalencia

Miden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período

  • Medidas de incidencia

Miden eventos “nuevos” o cambios de estado (pasar de estar sano a estar enfermo, de estar vivo a muerto, de fumar a no fumar)

incidencia
Incidencia
  • Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad.
  • La incidencia mide cambio: de ausencia a presencia de enfermedad, de vivo a muerto, de no tener una característica a tenerla.
  • La incidencia es una medida de riesgo.
incidencia s
Incidencia(s)
  • Incidencia acumulada (proporción de incidencia)

Riesgo de que se produzca el suceso

  • Tasa de incidencia (densidad de incidencia)

Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población

incidencia acumulada proporci n de incidencia
Incidencia acumulada(proporción de incidencia)
  • Se calcula utilizando un período de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad.
  • Es la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad, en un período de tiempo, del total de población a riesgo al inicio del período.
  • Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad (probabilidad de desarrollar la enfermedad)
incidencia acumulada proporci n de incidencia1
Incidencia acumulada (proporción de incidencia)

Nuevos casos en un t determinado

IA=

Población a riesgo en t0

  • Mide la probabilidad de tener el evento.
  • No tiene unidades. Es una proporción (se expresa como %, %0 ...
  • Valores entre 0 y 1 [0 – 100].
  • No lleva implícito el período de tiempo  debe expresarse siempre.

Condiciones:

    • No puede haber pérdidas en el seguimiento.
    • Se siguen a todos los sujetos durante todo el período.
    • No permite inferir fuera del período de estudio.
incidencia acumulada proporci n de incidencia ejemplo
Incidencia acumulada (proporción de incidencia)Ejemplo
  • En una población de 15000 personas se quiere conocer cuál es la incidencia de cáncer de mama en las mujeres entre 50 y 64 años.
  • La población está formada por 8500 mujeres, de las cuales el 15 % tienen entre 50 y 64 años. De éstas, 15 ya han sido diagnosticadas de cáncer de mama. Después de un año de seguimiento activo (mamografia) se detectan 6 casos de cáncer de mama.
  • ¿Cuál es la incidencia acumulada en esta población?
slide40

Casos prevalentes

Tienen la

enfermedad:

15

Casos nuevos de cáncer de mama: 6

Mujeres a

riesgo:

1.260

Sin cáncer

1254 mujeres

1 año

8500 mujeres

15%

1275 mujeres

IA = 6 / 1260 = 0,00476 en un año

IA = 0,476 % = 4,8 ‰ en un año

slide41

Estimación por intervalo de la Incidencia Acumulada

 Intervalo de confianza (IC) del 95% de una proporción:

IA ± 1,96 *  [IA*(1-IA)]/N [N=personas a riesgo]

Ej.: Calcular el IC95% de la IA de cáncer de mama (deberes)

calculo de la incidencia acumulada cuando hay casos censurados
Calculo de la incidencia acumulada cuando hay casos censurados

La población al inicio NO es un buen denominador si se producen “censuras” (pérdidas) en la población a riesgo.

Podemos “corregir” la población a riesgo (el denominador) mediante dos métodos:

1) IA basada en el método de la tabla de vida

2) IA basada en el método de Kaplan-Meier

incidencia acumulada basada en el enfoque de las tablas de vida
Incidencia acumuladabasada en el “enfoque de las tablas de vida”
  • Numerador: nuevos eventos.
  • Denominador: Población a riesgo al inicio “corregida” por las pérdidas.
  • Por convenio, la corrección de las pérdidas se hace suponiendo que, como promedio, han aportado un total de la mitad del período de seguimiento a riesgo.
ia basada en el enfoque de las tablas de vida
IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”

Se asume que:

  • Las pérdidas son uniformes en el tiempo de seguimiento y por lo tanto, la media de seguimiento de todas ellas es la mitad del período.
  • El riesgo de las pérdidas es el mismo que el de las personas en que se ha podido hacer el seguimiento  el riesgo es independiente de la causa de la pérdida.

Cálculo del denominador:

N0 – ½ w

w: total de pérdidas en el seguimiento

ia basada en el enfoque de las tablas de vida1
IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”

Ejemplo

  • Seguimiento de 6 personas (2 años):

3 casos

2 pérdidas antes de los 2 años

1 sobrevive 2 años

¿Cuál es la incidencia

acumulada a los 2 años?

slide46

(24)

1

(6)

2

(18)

3

(15)

4

(12)

5

(3)

6

Ene

2000

Ene

2001

Ene

1999

Tiempo “calendario”

Paciente

Caso

Pérdida en el seguimento

Número de meses de seguimiento

(#)

slide47

Paciente

(24)

1

(6)

(18)

2

3

(15)

(12)

4

5

(3)

6

1

2

0

Tiempo de seguimiento (años)

Cambiamos a “tiempo de seguimiento”

Caso

Pérdida en el seguimento

Número de meses de seguimiento

(#)

cu l es la incidencia acumulada a los 2 a os

?

¿Contamos los perdidos como seguidos?

¿Contamos los perdidos como desaparecidos al empezar el seguimiento?

¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?
soluci n de tabla de vida

ID

1

(24)

2

(6)

3

(18)

4

(15)

5

(12)

6

(3)

1

2

0

Seguimiento (años)

Solución deTabla de vida

Suponer que las pérdidas durante el período contribuyen al denominador como si fuesen la mitad de las personas a riesgo.

c lculo de la incidencia acumulada basado en el m todo de kaplan meier
Cálculo de la Incidencia Acumulada basado en el método de Kaplan-Meier
  • Se basa en el cálculo de la probabilidad de cada evento en el momento en que ocurre. El cómputo total se basa en el cálculo de probabilidades condicionadas en cada momento.
  • El denominador: es la población a riesgo en el momento que ocurre el evento.
  •  no lo vamos a ver
tasa de incidencia
Tasa de incidencia
  • Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo período de tiempo.
  • Si se disponen de los diferentes tiempos de observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes individuos, se puede calcular la densidad de incidencia o tasa de incidencia.
tasa de incidencia o densidad de incidencia
Tasa de incidencia o densidad de incidencia
  • Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa (personas–año; personas–mes, personas–semana, etc.).
  • Una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población.

Ej: “1000 personas-año” se pueden obtener siguiendo a 1000 personas durante un año, o siguiendo a 500 personas durante 2 años o siguiendo a 2000 personas durante 6 meses.

tasa de incidencia o densidad de incidencia1
Tasa de incidencia o densidad de incidencia
  • Se mide en unidades de tiempo–1.
  • No son proporciones, es una tasa instantánea
  • Expresa la “tasa” a la cual ocurren los eventos en sujetos de la población en riesgo en cualquier momento.
  • Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o la rapidez con la que se desarrolla el evento en la población.
    • Tasa: datos agregados
    • Densidad de incidencia: tasa obtenida de datos individuales.
tasa de incidencia basada en datos agregados
Tasa de incidencia basada en datos agregados
  • Generalmente: lugar geográfico.
  • Denominador: población promedio para un período de tiempo dado.
    • Población a mitad de período (para períodos no muy largos y demográficamente estables).
    • Población promedio:
      • (N0 + N1) / 2
      • N0 – ½ (eventos+pérdidas)
tasa de incidencia basada en datos agregados ejemplo
Tasa de incidencia basada en datos agregados. Ejemplo

¿Cuál fue la tasa de (incidencia de) mortalidad por sida en Barcelona en el año 1996 (población de 25 a 44 años)?

Población a riesgo: 206.192 personas de 25 a 44 años

Muertes por Sida: 235 personas de 25 a 44 años

Tasa de mortalidad: 235 personas/ 206.192 personas x año

= 0,001140 = 114,0 / 100.000 personas-año

densidad de incidencia basada en datos individuales
Densidad de incidencia basada en datos individuales
  • Se tienen datos relativamente precisos del momento en que se producen los eventos o las pérdidas para cada individuo de una cohorte definida.
  • Denominador: suma de los diferentes personas-tiempo (períodos de riesgo) de cada uno de los individuos a lo largo del tiempo.
densidad de incidencia basada en datos individuales1
Densidad de incidencia basada en datos individuales

Nuevos casos (t0,t)

Densidad Incidencia =

Personas-tiempo a riesgo (t0,t)

Personas – tiempo:

  • Suma de tiempos que los individuos están a rieso de desarrollar el evento.
  • Las unidades a utilizar dependen del investigador. Los eventos poco frecuentes suelen describirse en personas-año o un múltiplo del mismo (100 o 1000 personas-año). En cambio en los eventos más frecuentes (ej: la gripe) se pueden utilizar personas-semana o personas-día.
slide58

(6)

Paciente

4

(18)

(15)

(24)

1

(12)

1

2

0

t seguimiento (años)

(3)

2

3

5

6

Densidad de incidencia basada en datos individuales

Calcular el denominador, es decir, el número de unidades de tiempo con que contribuye cada individuo y el total

slide59

(6)

Paciente

4

(18)

(15)

(24)

1

(12)

1

2

0

T. Seguimiento (años)

(3)

2

3

5

6

Densidad de incidencia basada en datos individuales

TI = 3 casos / 6,5 personas-año

= 0,46 casos/ 1 persona-año

= 46 casos/100 personas-año

densidad o tasa de incidencia
Densidad o tasa de incidencia

Condiciones:

· Las personas perdidas durante el seguimiento tienen la misma probabilidad de sufrir el evento que las personas que no se pierden.

· Las personas que se pierden lo hacen de forma uniforme durante todos los años o periodo de seguimiento.

· El riesgo de contraer la enfermedad o el evento es uniforme durante todo el período.

densidad o tasa de incidencia1
Densidad o tasa de incidencia
  • Estimación por intervalo

 Intervalo de confianza (IC) del 95% :

TI = n/PT TI=tasa de incidencia

TI ± 1,96 *  TI / PT n=nuevos casos

PT=personas-tiempo

slide62

Relación entre

prevalencia e incidencia

relaci n entre prevalencia e incidencia

Incidencia

Prevalencia

Duración

de la

enfermedad

Mortalidad

Curación

Relación entre prevalencia e incidencia
relaci n entre prevalencia e incidencia1
Relación entre prevalencia e incidencia

Incidencia

  • Determinantes de la prevalencia:
    • Incidencia
    • Duración de la enfermedad

Prevalencia

  • Se puede derivar que:

Prevalencia = Incidencia x duración de la enfermedad

Ej.: Enfermedad con incidencia anual del 3%

Duración media (de Dx a curación o muerte) = 6 años

Prevalencia = 18%

Curación

Muertes

prevalencia e incidencia dos medidas diferentes de frecuencia
Prevalencia e incidencia: dos medidas diferentes de frecuencia
  • Prevalencia
  • Probabilidad de padecer una enfermedad
  • Numerador: casos antiguos y nuevos
  • No necesita seguimiento
  • Condicionada por la duración de la enfermedad
  • Poco útil para medir la frecuencia de enfermedades agudas
  • Mejor medida para estimar la carga poblacional de una enfermedad crónica
  • Incidencia
  • Probabilidad de desarrollar una enfermedad
  • Numerador: sólo casos nuevos
  • Necesita seguimiento en el tiempo
  • Independiente de la duración de la enfermedad
  • Útil para medir la frecuencia de enfermedades agudas
  • Útil en la investigación de relaciones causales
slide66

Recapitulación

  • Definiciones
  • Número absoluto
  • Proporción
  • Razón
  • Odds
  • Tasa
slide67

Recapitulación

2. Prevalencia

Número de casos o eventos que existen en una población.

Prevalencia t = Nº casos t / población total t

Estimación puntual y por intervalo

slide68

Recapitulación

3. Incidencia

Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad

  • Incidencia acumulada (proporción de incidencia)

Riesgo de que se produzca el suceso

  • Tasa de incidencia (densidad de incidencia)

Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población

      • Con datos agregados
      • Con datos individuales

Estimación puntual y por intervalo

slide69

Curación

Muertes

Recapitulación

4. Relación prevalencia - incidencia

Prevalencia =

Incidencia x duración de la enfermedad

slide70

Epidemiología y demografía sanitaria

Bloque de demografía sanitaria

Tema 6

Medidas de frecuencia

Dr. Esteve Fernández