Conceptos básicos y procedimientos

Alberto De la Vega Bravo

20 de enero de 2010

El conejo blanco se puso sus lentes y preguntó:¿ Por donde empezaré, por favor su majestad?

Empieza al principio dijo el rey gravemente y continúa hasta que llegues al final y entonces paras.

Carroll, 1895

Unidad A-1

Ejercicio AI. Provee información sobre la ocurrencia de casos de gastroenteritis aguda (diarrea y vómito) en Epiville , pueblo de una región en desarrollo.

Unidad A-1

Cuando se examina una tabla o gráfica, los primeros pasos son determinar que hechos son mostrados y luego resumir los hechos (a menos que sean tan simples que no necesiten ser resumidos)

Tabla A1. número de casos de gastroenteritis aguda que han ocurrido en Epiville en *años seleccionados, 1970-

2000*

Año No.de casos 1970 400 1975 600 1980 800 1985 900 1990 1 000 1995 1 100

2000 1 200

Pregunta A1-1

Establezca los hechos mostrados en tabla A1:

En 1970 hubo 400 casos de GI, en 1975, hubo 600, en 1980 800, en 1985 900, en 1990 1000, en 1995 1100 y en 2000: 1200.

Pregunta A1-2

Resuma estos hechos.: Nos presentan el número de casos de gastroenteritis aguda, en una población subdesarrollada, que abarca 30 años de 1970 a 2000 y toman 7 años, se aprecia aumento uniforme de 200 pacientes las primeras tres muestras y después el aumento disminuye pero también es uniforme de 100 pacientes por cada año representado

Determinando cuales son los hechos.

Para estar seguros de cuales son los hechos mostrados por una tabla;siempre lea las palabras y las figuras. Si lees el título de una tabla, la captura de las columnas y filas, los pies de nota si las hay; …

Determinar los datos

y cualquier material explicatorio en el texto que acompaña, esto deberá permitirle entender :

Lo que representan los números y como fueron calculados u obtenidos

Los datos de la Tabla A1 son simples y se enumeran progresivamente

Determinar los datos

Lo que es importantes es que uno, siempre debe tener certeza de lo que los números representan para poder desglosar los hechos en detalle.

Determinar los datos

La tabla no nos da información de cómo se obtuvieron los datos.Se admite que son imaginarios pero tampoco se dice la fuente imaginaria ( encuesta, sistema de notificación de casos, etc) Esta incertidumbre será importante cuando queramos explicar los hallazgos. Tampoco no dicen si los casos son individuos que tuvieron gastroenteritis, o son episodios de la enfermedad,

Tampoco no dicen si los casos son individuos que tuvieron gastroenteritis, o son episodios de la enfermedad,

si el mismo niño tuvo más de un episodio de GI y si contó como un caso o más ( no habían dicho que fueran niños) Un epidemiólogo de Epiville nos informó que se refiere a episodios de la enfermedad.

Datos

Resumiendo los hechos.

Obviamente hubo aumento de casos + de gastroenteritis por año entre 1970 y 2000.

Un resumen completo de los hechos de la tabla A1 mencionaría al menos tres características de este aumento.

Datos

1.- La naturaleza monótona o continua del aumento , esto es la ocurrencia de un aumento entre cada observación.

2.- La magnitud total del aumento. Se puede expresar en términos absolutos o relativos. La diferencia absoluta es de 800 casos por año (1200-400)

Datos

La diferencia relativa puede expresarse como una simple:

Razón 1200/400=300 un aumento de tres veces.

Alternativamente puede expresarse como un cambio porcentual [( 1200-400)/400] x 100= un aumento de 200%

Datos

3.- La variación en la tasa de cambio. La tendencia no es uniforme, el incremento es más marcado en lo periodos tempranos que en los tardíos, para los primeros dos intervalos la diferencia absoluta es de 200 y de solo 100 para los siguientes intervalos. Hay que examinar los cambios relativos calculando la razón de cada observación a la precedente y/o el cambio porcentual entre cada par de observaciones sucesivas.

Datos

Hay que examinar los cambios relativos calculando la razón de cada observación a la precedente y/o el cambio porcentual entre cada par de observaciones sucesivas.

Datos

Razones: (600/400) 1.5,

(800/600) 0.13, (900/800) 1.125,

(1000/900)1.11, (1100/1000) 1.10, (1200/1100) 1.09,

Datos

Los cambios porcentuales:

[(800-600)/600]x100=33%,

[(900-800)/800]x100=12.5%,

[(1000-900)/900]x100=11%, [(1100-1000)/1000]x100=10%,

[(1200-1100)/1100]x100= 9%

Datos

Cuando enlistaste o resumiste los hechos debes haber incluido temas tales como empeoramiento de las condiciones sanitarias, la población creció así como el número de muertes de gastroenteritis.

Datos

No son hechos empíricamente observados son inferencias.

Pueden o no ser verdaderos y no deben considerarse o reportarse como hechos.

Ejercicio A2 Tabla A2-1. Número de casos de influenza

__________________________________

Wuntown Nuthertown

1998 500 5000

2000 200 4000

_________________________________

Pregunta A2-1.

La tabla A2-1 muestra en número de casos de influenza en dos pueblos imaginarios en 1998 y 2000. Los programas de salud para prevenir influenza fueron introducidos en ambos pueblos en 1999.

Pregunta A2-1

Calcule los cambios absolutos y relativos en cada pueblo. ¿En qué pueblo hay evidencia más fuerte de que el programa fue efectivo en reducir la ocurrencia de influenza?

Respuesta

Diferencia absoluta: Wuntown 300 casos menos Nuthertown 1000 casos menos

Diferencia relativa Wuntown: 500/200=2.5 veces menos y porcentual [(500-200)/ 200] x100= 150 igual a una disminución del 150% (300/500)x100= 60%

Respuesta

Nuthertown .- diferencia relativa 5000/4000= 1.25 veces menos y porcentual [(5000-4000)/4000] x100 = 25 disminución de 25%. (1000/5000)x100=20%

Respuesta

• En Nuthertown pues la diferencia absoluta es de mil pacientes contra 300 del otro, sin embargo la prevención supera el 50% en Wuntown en donde la diferencia relativa es mas significativa de acuerdo al motivo de la pregunta

Pregunta

• La tabla A2-2 muestra el número de nuevos pacientes con enfermedad renal terminal que requieren diálisis en dos regiones en 1998 y 2000. Calcule los cambios absolutos y relativos. Mirando hacia el 2001 ¿qué región le produciría mayor preocupación por el incremento?

Tabla A2-2. Número de pacientes que requieren diálisis

Pepi Quepi

___________________________________

1998 30 2000

2000 90 3000

___________________________________

Respuesta

Pepi.- absoluta 90-30= 60, relativa 90/30= 3= aumento de tres veces y el porcentual [(90-30)/30]= 200% más casos

Quepi.- absoluta 3000-2000= 1000 casos más, relativa 3000/2000= 1.5, aumento de 1.5 veces más, porcentual [(3000-2000)/2000]x 100= 50% más casos

Respuesta A2-2

En Quepi porque son mil pacientes aunque solo representan 50% más contra los de Pepi que aunque representan 200% más sólo son 60 pacientes. En este caso la diferencia absoluta es mas significativa

Pregunta A2-3

La tabla A2-3 muestra el número de muertes infantiles en las mismas dos regiones en 1998 y 2000, el número de nacimientos no cambian. Los programas de ayuda para reducir la mortalidad infantil se iniciaron en ambas regiones en 1999.

Tabla A2-3. Número de muertes infantiles

Pepi Quepi

_______________________________

1998 300 5000

2000 60 4000

_______________________________

Respuesta

¿En qué región hay evidencia más convincente de que la reducción de mortalidad fue ¿ causada por el programa?

Pepi.- absoluta 300-60= 240 muertes menos, relativa (300/60)= 5 veces menos y porcentual [(300-60)/60]x 100= 400% menos, (240/300)x100= 80%

Respuesta

Quepi.-

absoluta (5000/4000)=1000 muertes menos;

Relativa (5000/4000) =1.25 veces menos muertes,

Porcentual [(5000-4000)/4000]x 100 = 25% (1000/5000)x100= 20% menos muertes infantiles

Respuesta

• En Quepi es más convincente la reducción ya que fueron 1000 menos mientras que en Pepi solo 240

• 2.- Si el programa tuviera que continuarse en una sola región, ¿cuál escogería Ud.? (asuma que la reducción es causada por el programa)

• En Quepi muy probablemente

¿Puede Ud. sugerir una regla para decidir cuando usar la

diferencia relativa y cuando la diferencia absoluta?

Cuando estamos preocupados por la magnitud de un programa de salud pública (cuántas vidas, cuántos recursos y que costo) será apropiado dar énfasis a las diferencias absolutas.

• Por otra parte las diferencias relativas son de más interés cuando deseamos estudiar procesos de causalidad, por ejemplo, estudiar los efectos de la atención a la salud o de un supuesto factor de riesgo o factor protector en la ocurrencia de enfermedades o muertes. No es fácil escoger alguna de ellas y algunas veces, ambas son importantes.

A2-1 secuencia monótona. Una secuencia es creciente monótonamente si cada valor es mayor o igual al previo.

Monótona decreciente si cada valor es menor o igual al previo.

[monótona: función que en un intervalo dado, varía en un solo sentido creciente o decreciente (mat)] Larousse 1998

Diagramas

Los diagramas son usados frecuentemente para resumir y aclarar hallazgos.

Proveen una forma útil de mostrar tendencias y diferencias con una mirada.

Se pide hagamos un diagrama a mano.

Pregunta A3-1

Dibuje un diagrama que muestre los datos de la tabla A-1. Ponga la escala para número de casos ( ej. La variable dependiente a lo largo del eje de la Y (vertical) y ponga la escala para el tiempo (variable independiente) en el eje de las X

Diagramas

Es costumbre usar el eje de la Y para las variables dependientes y el de las X para las independientes)

Use escalas aritméticas ordinarias a lo largo de ambos ejes.

diagrama

1200│ +

1100 +

1000│ +

900│ +

800│ +

600│ +

400│ +______________________________

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Pregunta A3-3

¿Qué escala ordinaria o logarítmica es más apropiada para mostrar diferencias absolutas y cuál es mejor para

diferencias relativas ? Se dan dos secuencias de valores A y B

Comparación de gráficas

Tabla A3.- Ocurrencia de casos de gastroenteritis aguda en Epiville en 1998.

Periodo número de casosEnero-marzo 60Abril-junio 150Julio 280Agosto-septiembre 300Octubre-diciembre 210Total 1000

• El gráfico más representatitvo para esta tabla resulta el histograma y también el polígono de frecuencias

Pregunta A4-1

• Hemos resumido los datos de los casos de gastroenteritis pero ahora ¿Qué explicación se sugiere?

• Debemos recordar. Las suposiciones para explicar un fenómeno no debe multiplicarse mas allá de los necesario. William de Occam (1285-1349) después múltiples paráfrasis atribuidas a distinto autores, sin que el significado cambie.

Buscando explicación para los hechos.

La gastroenteritis tiene una lista de causas posibles (sanidad, crecimiento demográfico, alimentación, etc) sin embargo también deben considerarse las explicaciones no causales. ( mayor detección, reportes inadecuados, etc)Establecer si realmente la enfermedad ha aumentado o fue un artefacto

Buscando explicación para los hechos.

No. de casos que ocurrió distinto al reportado

Expedientes clínico de calidad variable, etc

Si es debido al azar ( ya que solo se cuentan 7 de los 30 años)

Buscando explicaciones

• Si tenemos dudas podemos hacer una prueba de significancia estadística

• Establecer que los resultados no son fortuitos

• 2 más importantes: si fue artefacto y si los resultados son fortuitos

• La explicación emitida deberá ser probada, si se confirma, deberá explicar los hallazgos

Probando las explicaciones.

Establecer una hipótesis ( de donde surgen más)

1.- que hubo crecimiento monótono de la población

2.- incremente de 3 veces en 30 años ( relativo si pensamos que la población también se incrementó tres veces)

Probando las explicaciones

3.- la tendencia en crecimiento población y casos, aumento rápido y después lento

Si no se confirma entonces el crecimiento demográfico no será la única causa

También si la nueva información sostiene o refuta la hipótesis,

tabla A5-2

La tabla A5-2 resume los datos de muertes broncoaspiración alimentaria en infantes de menos de un año. Inglaterra y Gales 1974-1984

Seleccionar una explicación para prueba y establezca como la probaría ( evitar caer en decir: (estos datos no me dicen nada, porque no tengo información de tal y tal) por lo tanto primero ver que dicen y que información extra buscaré.

Respuesta A5-2

El caso los datos de niños muertos es real cuyas posibles explicaciones son: disminución en número de nacimientos, cambios en Dx de defunción con aumento de Síndrome de muerte súbita infantil.,

Respuestas A5-1

Variación al azar lo cual deberá probarse con pruebas estadísticas y cambios en la forma de alimentación infantil

Lo más importante es el cambio en alimentación infantil, sin sólidos antes de los 3 meses: con reducción de 85% en 75 a 55% en 80.

Dos forma básicas de abordaje

Inductiva.- que se mueve de lo particular a lo general ( hechos observados que forman la base de la inferencia

Deductiva.- que va de los general a lo particular que inicia con una teoría o hipótesis que puede ser probada falsa por los hechos observados

Abordaje

En la práctica la falla consistente para hallar hechos que falsifiquen una hipótesis puede ser tomado como apoyo para su validez, esto es como verificación

El proceso científico básico

Si no hay hipótesis.- observe y considere los hechos, formule hipótesis que los explique.Si hay hipótesis (que debe derivar de hechos), observe y considere los nuevos hechos, vea si refutan o conforman la hipótesis.Si la hipótesis es refutada o si hay nueva ideas (que deben ser derivados de nuevos hechos)

El proceso científico básico

Formule hipótesis nuevas o modificadas

Busque información que pueda refutarlas

Observe y considere nuevos hechos

Vea si refutan o conforman la hipótesis y así en adelante.

Tasas

La información acerca de la frecuencia de un evento en un grupo o población es comúnmente resumido por:

Numerador.- número de eventos Denominador.- número de personas en el grupo o población

Tasas

Resultados que se multiplica por 100, 1000 u otra figura conveniente.

Simplemente las llamaremos tasas

Incidencia de tasas

La incidencia de tasas

se refiere a la ocurrencia de eventos en una población dada durante un periodo específico

tasa de mortalidad, tasa de incidencia de enfermedades, tasa de incidencia de episodios, etc.

Tasa de incidencias

Tasa de incidencia de 1 evento en una población:

Es una estimación del riesgo (en promedio) para sus miembros individuales

por lo tanto con nuestro ejemplo el riesgo es de 20 en 1000 o 2% de riesgo

notas

• Razonamiento inductivo.- inferir una ley o principio generales de la observación de instancias particulares

• Razonamiento deductivo.- lleva al uso de observaciones para probar hipótesis

Notas

• Todos los frutos del trabajo científico, en epidemiología y otras disciplinas son a los sumo solo formulaciones tentativas de una descripción de la naturaleza.

• Riesgo.- la probabilidad de que un individuo libre de enfermedad, desarrolle una enfermedad dada, en un periodo específico, condicionado a que el individuo no muera de ninguna otra enfermedad durante el periodo ( Kleinbaum et. Al 1982.

Notas

Riesgo.- la probabilidad de que un individuo libre de enfermedad, desarrolle una enfermedad dada, en un periodo específico, condicionado a que el individuo no muera de ninguna otra enfermedad durante el periodo.

Kleinbaum et. Al 1982.

Examinando tablas de dos dimensiones o cross tabulation

Examinar cada fila (línea horizontal) de las figuras

Comparar las filas (buscar similaridades y diferencias)

Examinar cada columna

Comparar las columnas

No tiene que ser en este orden

Tabla A7-1 población por edades en años selectos (1970-2000)

Edad (años)______________________________________________________Año 0-4 5-14 15-44 ≥45 total1970 1400 3000 8000 7600 200001975 2700 5000 12000 10300 300001980 4600 9000 15000 14000 400001985 6000 11000 16500 11500 450001990 8000 12000 18000 12000 500001995 10000 13500 19000 12500 550002000 11500 15000 20500 13000 60000______________________________________________________

Tabla A7-2 Distribución porcentual de la población por edades en años selectos (1970-

2000)Edad (años)

____________________________________________________Año 0-4 5-14 15-44 ≥45 total1970 7.0 15.0 40.0 38.0 100.01975 9.0 16.7 40.0 34.3 100.01980 11.5 22.5 37.5 28.5 100.01985 13.3 24.4 36.7 25.6 100.01990 16.0 24.0 36.0 24.0 100.01995 18.2 24.5 24.5 22.7 100.02000 19.2 25.0 34.1 21.7 100.0_____________________________________________________Algunas líneas no dan 100% por el redondeo, lo que es aceptable

Interpretación

Las columnas de la tabla A7-1 muestran crecimiento monótono entre 1970 y 2000.el crecimiento relativo es mayor en el grupo etáreo de 0-4 que en los mayoresdeberá graficarse con escala logarítmica para lograr la mas clara diferencia entre los grupos etáreos y las tendencias de edad.

Interpretación

La tabla A7-2 muestra incremento en los dos primeros grupos y los otros son monótonos decrecientes.

Interpretación

• Los cambios en la composición de la edad puede ser debidos a envejecimiento, migración, nacimientos y muertes

• Vemos que la composición de la edad cambió con el tiempo y esto podría explicar el aumento en los casos de gastroenteritis

Interpretación

• Tasas crudas son las tasas de incidencias basadas en la ocurrencia de gastroenteritis

• Se pueden usar tasas de gastroenteritis por edades lo que son tasas edad-específicas. ( el numerador y denominador se refieren a la misma categoría definida) EJ niños de 0-4, sexo-edad-especificos, etc.

Interpretación

Se pueden calcular si conocemos la distribución de edades y la ocurrencia de gastroenteritis. En 1970 hubo 350 casos de GE en 1400 niños de 0-4 años por lo que (350/1400)x100=25 %

Interpretación

Se pueden calcular si conocemos la distribución de edades y la ocurrencia de gastroenteritis.

En 1970 hubo 350 casos de GE en 1400 niños de 0-4 años por lo que (350/1400)x100=25 %

Interpretación

Hay que analizar las tablas con detenimiento en la A7-2 hay disminución del porcentaje de personas mayores a pesar del incremento de su número absoluto Tabla A7-1 y fue debido al marcado incremento en el número de residentes mas jóvenes

Interpretación

El riesgo de GE permaneció constante y solo porque aumento la posibilidad de que el residente fuera un niño y si la población infantil hubiera aumentado aun más la tasa cruda hubiera aumentado a pesar de disminución del riesgo.

Ejemplo de confusión de una asociación

Asociaciones

Una asociación o dependencia estadística entre dos variables se dice que está presente si la probabilidad de que una variable ocurra o esté presente o la cantidad de la variable,

Depende de la ocurrencia, presencia o cantidad de la otra variable.

Asociaciones

• Si 30% de los calvos son feos y 30 de peludos son feos ,

• ser calvo no altera la Pr de ser feo y no hay asociación entre ser calvo y ser feo

• Si la prevalencia de fealdad difiere entre calvos y peludos, hay una asociación entre calvicie y fealdad

Asociaciones

Si la prevalencia de fealdad difiere entre calvos y peludos, hay una asociación entre calvicie y fealdad

La detección de asociación usualmente se basa en comparaciones de ésta clase

Asociaciones

Si 30% de los calvos son feos y 30 de peludos son feos , ser calvo no altera la Pr de ser feo y no hay asociación entre ser calvo y ser feo

Asociaciones

• Asociación condicional.- una asociación positiva entre calvicie y fealdad autoevaluada ( los calvos se consideran feos)

• Asociación negativa.- ser calvo es ser atractivo

Asociaciones

Asociación retrospectiva.- se mueve del desenlace postulado a la causa postulada

Asociación prospectiva: se mueve de una causa probable a un desenlace probable