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CCaappííttuulloo 33

MMeeddiicciióónn eenn EEppiiddeemmiioollooggííaa

Profesora titular: M. en C. Paola Adanari Ortega Ceballos Coordinación: Mtra. María de Lourdes Alemán Escobar Tutores: Dr. Héctor Eduardo Velasco Mondragón MSP. Luis Enrique Rodríguez de Mendoza

Autores: Héctor Eduardo Velasco Mondragón Luis Enrique Rodríguez de Mendoza

Aurelio Cruz Valdez Paola Adanari Ortega Ceballos

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CAPITULO 3

Objetivo general: Que el alumno identifique los elementos metodológicos necesarios para la detección y cuantificación de daños de salud, aplicando diversas medidas epidemiológicas con la finalidad de prevenir y controlar los problemas de salud pública que aquejan a la población. 3. Medición en epidemiología 3.1. Cifras absolutas 3.2. Cifras relativas 3.2.1. Razón. 3.2.2. Proporción. 3.2.3. Tasa. 3.3. Tipos de medidas 3.3.1. Medidas de frecuencia 3.3.2. Medidas de asociación 3.3.3. Medidas de impacto potencial 3.4. Ajuste de tasas 3.4.1. Ajuste de tasas por el método directo 3.4.2. Ajuste de tasas por el método indirecto

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3. Medición en epidemiología Introducción Dentro de la infraestructura en salud, así como en la investigación de daños en el proceso salud-enfermedad o eventos en salud, la medición de éstos procesos, nos permiten averiguar el nivel de salud de la población, son de gran ayudad e importancia para la Planeación y Evaluación de los recursos destinados al ramo de la salud, la información que se genera en cuanto a la morbilidad y mortalidad debe ser recolectada y analizada de la mejor manera posible para implementar propuestas y acciones útiles y adecuadas, que generen beneficios a la comunidad. A continuación definiremos algunas de las medidas más utilizadas desde el punto de vista de la epidemiología. 3.1. Cifras absolutas. Describen el conteo simple de un evento sin relacionarse con otras características, tiene utilidad dentro de los sistemas de salud en cuanto a la magnitud que refieren, ya que en base a estas medidas se planifican acciones inmediatas. Son obtenidas en base a las estadísticas vitales, por ejemplo permiten hacer conjeturas sobre el volumen de consulta en una unidad hospitalaria, centro de salud, programan acciones en cuanto a la detección de algún evento de morbilidad en la población expuesta, etc. 3.2. Cifras relativas. Estas son de mayor utilidad que las cifras absolutas ya que nos brindan mayor información y comprensión de la problemática de salud dentro de una población específica a cualquier nivel de atención. Dentro de estas medidas tenemos: las razones, las proporciones y las tasas. 3.2.1. Razón. Expresa la relación existente entre dos eventos de diferente naturaleza. Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. Ejemplo:

Hipertensos controlados con dieta Hipertensos no controlados con dieta

La utilidad de multiplicar por K (constante) es hacer más comprensibles nuestros resultados. La multiplicación por la K dependerá de la magnitud tanto del numerador como del denominador, y esta estará siempre dada por múltiplos de 10 (10n; n> 1). 3.2.2. Proporción. Es un tipo específico de razón, pero aquí siempre estará incluido el numerador dentro del denominador. Ejemplo: Hipertensos controlados con dieta x K Población de hipertensos 3.2.3. Tasa. Es una razón que mide la velocidad de cambio de un evento en relación a un factor de riesgo que normalmente es el tiempo. La tasa mide la velocidad de aparición de casos de enfermedades, defunciones, curaciones o de diferentes factores de riesgo, como son la aparición de nuevos casos de consumo de tabaco.

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A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riego de sufrir el evento. El denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los periodos de todos los individuos. Las unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia. Número de veces que ocurre o se encuentra el Tasa: evento en un intervalo de tiempo determinado x K Suma del tiempo de cada individuo en riesgo de enfermar en el periodo de estudio Así por ejemplo, la tasa de letalidad es el número de defunciones asociadas a un problema de salud dividido por el número de personas diagnosticadas del mismo problema durante un período de tiempo que se especifica. Dentro de la Salud Pública las Tasas que cotidianamente se utilizan están referidas a la mortalidad, morbilidad, letalidad y a la fecundidad. Una tasa frecuentemente referida dentro de los Servicios de Salud es la tasa cruda o bruta de mortalidad, la que se calcula en general para un año y se incluye en el numerador al total de defunciones por todas las causas, edades y sexo en una área determinada y el denominador a la población total de esa área a mitad del período mencionado. Ejemplo: Para calcular la tasa cruda o bruta de mortalidad general en una Jurisdicción “X” durante el período de un año calendario, tendremos que conocer el número total de defunciones registradas que ocurrieron en ese año por todas las causas y grupos de edad de los dos sexos y dividirlo entre el número total de la población a mitad de período de esa Jurisdicción “X” y multiplicarlo por una constante (K) que generalmente es por 1,000. Así si ocurrieron 300 defunciones en una Jurisdicción “X” por todas las causas y grupos de edad, en un período de un año y sabemos que la población de esa Jurisdicción a mitad de período fue de 60,000 habitantes entonces tendremos que hacer la siguiente operación: Tasa de mortalidad general de la Jurisdicción “X” = 3 0 0 = .005 (1000)= 5 60,000 (1 año) Tasa de mortalidad general de la Jurisdicción “X” = 5 defunciones por cada 1,000 habitantes en un período de un año.

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3.3. Tipos de medidas Dentro de la epidemiología existen tres diferentes tipos de medidas: frecuencia, asociación y de impacto potencial. Medidas de frecuencia:

Prevalencia

Incidencia Acumulada

Tasa de Incidencia Medidas de asociación relativa:

Razón de tasas de Incidencia

Razón de Incidencia Acumulada

Razón de Momios

Razón de Prevalencias Medidas de Impacto Potencial:

Riesgo atribuible en expuestos

Riesgo atribuible poblacional 3.3.1. Medidas de frecuencia Este tipo de medidas nos reflejan la ocurrencia relativa de la enfermedad o evento en la población, es decir nos indican que tan frecuentes son en relación con el tamaño de la población en riesgo. Son utilizadas para describir la situación de salud de poblaciones y predicen el curso y la magnitud de la ocurrencia en esas poblaciones y nos ayudan en la elaboración de las otras medidas.

Prevalencia. Es una proporción de la población (anteriores y nuevos) que padece algún evento o enfermedad en un momento o período determinado. Número de casos existentes de una enfermedad Prevalencia= en una población definida en un punto en el tiempo x K Número de personas en la población en estudio durante el mismo punto en el tiempo. Ejemplo: se desea saber cual fue la Prevalencia de desnutrición en una Localidad Estado de Chiapas que tuvo una población de 2,500 habitantes durante el año de 1996, y que el total de casos de esa enfermedad para ese año fue de 180. Si despejamos la fórmula nos darán los siguientes números

Prevalencia= 80 x 1,000 =0.032 (1,000)= 32 2,500

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La prevalencia de desnutrición en 1996 en esa localidad del estado de Chiapas fue de 32 casos por cada 1,000 habitantes al momento de realizar el estudio.

Prevalencia lápsica o de período. Es otra manera de calcular la magnitud de algún evento o enfermedad en un lapso o período de tiempo y se calcula igual que la Prevalencia general la única diferencia es que se suman los casos iniciales y los nuevos en ese espacio de tiempo que se desea calcular.

Prevalencia lápsica = Total de casos del período (iniciales y nuevos) x K Total de la Población durante ese período de tiempo

Ejemplo: en un municipio del Estado de Chihuahua se contaba al inicio del año de 1994 con 55 casos de fluorosis dental, durante el año de 1995 se diagnosticaron 75 casos y para el año de 1996 se presentaron otros 70 casos, la población total de este Municipio es de 125,000 habitantes en ese período. Si se desea saber cuál fue la Prevalencia lápsica de este padecimiento, para un período comprendido de los años 94 al 96; Se calculará de la siguiente manera:

Prevalencia lápsica = Casos iniciales + casos nuevos durante el período x K (Período 94 - 96) Población Total durante ese período de Tiempo (94-96) Prevalencia lápsica (94-96) = 55 + 75 + 70 x K 125, 000 hab. Durante ese período Prevalencia lápsica = 200 = 0.016 X K (1000) 125,000 hab. Prevalencia lápsica = 1.6 La prevalencia de fluorosis durante el período de 1994 a 1996 en la Jurisdicción del Estado de Chihuahua fue de 1.6 casos por cada 1,000 habitantes. Factores que hay que considerar cuando se calcula e interpreta una medida de frecuencia como la Prevalencia. Existen diferentes factores que pueden influir en aumentar o disminuir la prevalencia. La aumentan. La duración de la enfermedad, el aumento en el número de casos nuevos, la posibilidad de diagnosticar mejor una enfermedad, dado que con el avance de la ciencia y la tecnología cada día esto va cambiando, la llegada de personas enfermas, así como la salida de personas sanas de nuestra población, la duración prolongada de la enfermedad, entre otras. La disminuyen. La letalidad de la enfermedad ya que si esta es alta nos va a reportar resultados menores, otra causa sería la duración de la enfermedad o el evento

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medido, ya que si es corto su período en muchas ocasiones cuando estamos tratando de hacer los cálculos estamos subestimando la prevalencia, la salida de los casos a otros lugares o la llegada de personas sanas nos estarán ocasionando también esta disminución.

Incidencia Acumulada.- Mide el riesgo de un individuo de pasar del estado de sano a enfermedad en un período de tiempo determinado. Es la probabilidad de pasar de sano a enfermo dado que se este expuesto a un factor de riesgo. Para poder calcular la incidencia acumulada siempre se parte de individuos libres de la enfermedad. Es un seguimiento en el tiempo para cuantificar los casos nuevos de un evento o enfermedad en un lapso determinado. La fórmula para poder calcular la Incidencia Acumulada es la siguiente:

Incidencia Acumulada= No.casos nuevos enfermedad en período tiempo x K Población en riesgo de enfermedad al inicio período estudiado Ejemplo: En 1981, se reclutó un grupo de 5,000 mujeres sanas de 45 a 75 años a las cuales se les siguió durante 5 años. En ese período se diagnosticaron 20 casos nuevos de cáncer de mama. Incidencia Acumulada= 20 x K= 0.004 x K (1,000)= 4 por cada 1,000 habitantes. 5,000 El riesgo de desarrollar cáncer de mama en esta población durante el período de 5 años fue de 4 por cada 1,000 habitantes.

Tasa de Incidencia. Este tipo de medida de frecuencia refleja la velocidad a la que ocurre el cambio de salud a enfermedad en una población; también puede decirse que mide el “poder patógeno” de una enfermedad. La fórmula para calcularla es la siguiente: No. de casos nuevos de enfermedad procedentes de una Tasa de incidencia= Población definida en un período de tiempo determinado x K Sumatoria de tiempo-persona en riesgo durante este período. Tiempo-persona en riesgo es igual a la suma del tiempo en riesgo de contraer la enfermedad de cada individuo en la Población. Es el tiempo durante el cual el individuo permanece en el grupo de estudio libre de la enfermedad, y por lo tanto está en riesgo de padecerla. Se deben sumar todos los períodos de tiempo en riesgo de todos los individuos. El valor total del tiempo en riesgo puede calcularse de manera aproximada y generalmente satisfactoria multiplicando el tamaño de la población estudiada por la

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duración del período de observación, su dimensión es por unidad de tiempo de observación. Ejemplo: Se estudió a un grupo de 250 médicos de un hospital de la Secretaría de Salud que tenían el hábito de fumar durante un período de seguimiento de 3 años. Al final del estudio se comprobó mediante pruebas específicas que 25 de ellos presentaban problemas pulmonares. Para calcular la Tasa de Incidencia, tendríamos que despejar la fórmula de la siguiente manera. Casos nuevos de la enfermedad = 2 5 Tiempo persona en riesgo = 250 médicos por 3 años de seguimiento = 750 Tasa de incidencia = 25 casos nuevos x K (100) = 0.033 = 3 por cada 100 años en 250 médicos x 3 años = 750 riesgo El número de individuos que enfermaron en esta población es de 3 por cada 100 años persona en observación o en riesgo.

Letalidad. Es la proporción de individuos que mueren a causa de una enfermedad del total de individuos que la padecen.

Letalidad: No. de defunciones en relación con el problema de salud x K No. de personas diagnosticadas del problema de salud Ejemplo: Durante el año de 1996 en un Hospital del Seguro Social se presentaron 4 defunciones dentro de 80 pacientes de SIDA, si se quiere calcular la Letalidad de la enfermedad para ese año se calcularía de la siguiente forma: Letalidad por Sida= 4 = 0.05 x K (100)=5 de cada 100 pacientes de SIDA fallecieron 80 durante el año de 1996 en este hospital. 3.3.2 Medidas de asociación Estas medidas estiman la magnitud de la asociación entre la exposición y la enfermedad e indican cuán mayor es la probabilidad de que el grupo expuesto desarrolle la enfermedad respecto al no expuesto. Reflejan la magnitud de la asociación estadística entre un factor bajo estudio (factor de riesgo) y un evento o enfermedad. Típicamente involucran una comparación cuantitativa de dos medidas de frecuencia, se utilizan para elaborar inferencias causales. Dentro de estas medidas de efecto o de asociación las más usuales son: la Razón de Momios (RM), el Riesgo Relativo (RR) y la razón de Tasas, existen otras de diferencia de riesgo como la Diferencia de riesgos, de Prevalencias o de tasas pero se usan poco actualmente.

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Para poder calcular este tipo de medidas de asociación en primer lugar es conveniente introducir todos nuestros datos en una tabla de contingencia, cuadricelular o también llamada de 2 x 2. DAÑO A LA SALUD R CASOS NO CASOS I EXPUESTOS a b Ni E NO EXPUESTOS c d No S G O

Mi

Mo

N

En la tabla cuadricelular o de cuatro celdillas se introducen los datos de la siguiente manera: Celda a se colocarán todos las personas que presenten la enfermedad o el daño a la salud y que tengan también presente el factor de riesgo o de exposición. Celda b se colocarán los individuos que presenten la exposición a un factor de riesgo pero que no presenten la enfermedad o el daño a la salud. Celda c se colocan a todas las personas que no presentan la exposición pero que si presenten la enfermedad o el daño a la salud, y Celda d se introducirán todas las personas que ni sean casos ni tengan la exposición es decir individuos sanos y no expuestos. En el final de la columna de casos (Mi) se colocará el total de casos de la enfermedad o el daño a la salud, en la columna de los no casos (Mo) se colocará al total de los no casos, en el final del renglón de expuestos (Ni) se colocará el total de personas que tienen la exposición, en el final del renglón de los individuos no expuestos de colocará el total de personas que no presenten la exposición al factor de riesgo (No), y en el extremo más inferior de la tabla se colocará el total de los individuos del estudio o de la muestra estudiada (N). Es importante señalar que siempre las sumas de todas las celdas tendrán que coincidir con la N o tamaño de la población.

Razón de momios. Indica cuantas veces es mayor (o menor, si la exposición está asociada a un riesgo reducido) la probabilidad de que los casos hayan estado expuestos al factor en estudio en comparación con los controles. Razón de momios, se calculan para estudios epidemiológicos del tipo de los Transversales y de los casos y controles. La fórmula para calcularse es: R M = a x d b x c

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Riesgo relativo. Se utiliza como una medida de fuerza etiológica. Su cálculo solo se puede efectuar en estudios epidemiológicos de Cohorte, que son estudios de seguimiento en el tiempo y que parten siempre de personas que no presentan la enfermedad pero que están expuestas a un factor de riesgo. La fórmula para calcularse es: R R = a / NI c / NO

Razón de Tasas. Se calcula para estudios epidemiológicos de Cohorte, y nos reflejan con que velocidad se nos están enfermando más los que tienen la exposición contra los que no tienen este atributo en un período de tiempo de observación. a / LI Fórmula = R T = _______ c / LO Para calcular: LI se multiplica Ni por el tiempo de seguimiento (meses, años, etc.) LO se multiplica No por el tiempo de seguimiento (meses, años, etc.) Interpretación de las medidas de asociación Cuando al calcular estas medidas el resultado es un valor de: 1.0 Indica que las incidencias de la enfermedad en los grupos expuestos y no expuestos son idénticas y por tanto no se observa una asociación entre la exposición y la enfermedad. > a 1.0 Indica una asociación positiva, o un mayor riesgo entre los expuestos. < a 1.0 Indica una asociación negativa, inversa, factor protector o un menor riesgo

entre los expuestos. Ejemplo: cuando se encuentra un valor superior a 1 se interpreta como la probabilidad tantas veces mayor de presentar la enfermedad entre quienes están expuestos contra los que no lo están. Ejemplos Cálculo de Razón de Momios (RM) La relación entre el uso de estrógenos conjugados (factor de riesgo) y el riesgo de cáncer de endometrio (evento o enfermedad). En un estudio ficticio se examinó en 188 mujeres de 40 a 80 años con cáncer de endometrio (MI) y 428 controles de edad similar hospitalizadas por enfermedades no cancerosas (MO). El estudio se realizó en un hospital de la ciudad de Guadalajara, Jalisco, entre 1978 a 1983. El 39% de los casos (a) y el 20% de los controles (b) tenían historia de consumo de

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estrógenos conjugados. Con estos datos se puede ya elaborar una tabla cuadricelular que quedará de la siguiente manera: CANCER DE ENDOMETRIO

ESTRÓGENOS Casos No casos CONJUGADOS Expuestos 73 86 159 Ni No expuestos 115 342 457 No 188

Mi 428 Mo

616 N

Razón de Momios = a x d = 73 x 342 = 24,966 = 2.5 b x c 86 x 115 9,890 Por lo tanto se puede decir que existen 2.5 veces más riesgo de padecer cáncer de endometrio entre las mujeres que consumieron estrógenos conjugados respecto a los no expuestos en la población estudiada. Cálculo de Riesgo Relativo (RR) Se hizo un seguimiento de mujeres embarazadas para estudiar si el tabaquismo durante el período gestional es un factor de riesgo que este asociado al bajo peso al nacer, para lo cual se estudio a un grupo de mujeres durante su embarazo que asistían cotidianamente a un hospital de Gineco-obstetricia del Seguro Social en la Ciudad de México, D.F. El total de mujeres fue de 250, mediante una serie de cuestionarios 110 reportaron ser fumadoras habituales, 140 no presentaban este factor de riesgo; 45 de las fumadoras durante su seguimiento se comprobó que tuvieron niños con bajo peso al nacer, 28 de las no fumadoras dieron a luz niños con bajo peso al nacer. Con los datos antes mencionados, calcular la medida de asociación correspondiente, que en este tipo de estudio (cohorte) es el riesgo relativo ya que se trata de un estudio de seguimiento. Datos: N= 250; Expuestas (Ni) = 110 No expuestas (No) = 140 Total de casos (Mi) = 45 + 28 = 73 Casos expuestos (a) = 45 Casos no expuestos(c) = 28 NIÑOS CON BAJO PESO AL NACER Casos No casos Expuestos 45 65 110 Ni No expuestos 28 112 140 No

73 Mi

177 Mo

250 N

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Si despejamos la Fórmula para: RR = a/Ni = 45/110 = .409 = 2.04 c/No 28/140 .200 Las mujeres fumadoras tienen 2 veces mayor riesgo de tener niños de bajo peso al nacer respectos a mujeres que no fuman en el grupo de estudio. 3.3.3. Medidas de impacto potencial Indica cuántos casos pueden ser atribuibles a una exposición determinada, suponiendo que la relación entre la exposición y la enfermedad sea causal. Estas medidas epidemiológicas también se les conocen como Riesgo atribuible, se utilizan para estimar la proporción de casos observados en una población que son debidos al factor bajo estudio y nos sirven para predecir el impacto de una intervención o cambio en el estado de salud de una población. Pueden ser derivadas tanto de las medidas de frecuencia como de las de asociación. Este tipo de medidas también nos indican que tanta carga de enfermedad es atribuible a un factor de riesgo. Existen dos tipos de medidas de impacto potencial: El riesgo atribuible en expuestos y el riesgo atribuible poblacional. Las fórmulas para calcularlas son las siguientes : Riesgo atribuible en expuestos = (RM - 1) Para estudios de tipo trasversal o de (RAE) (RM) casos y controles. (RR - 1) Para estudio de Cohorte. (RR) Riesgo atribuible poblacional = a X RM - 1 (RAP) Mi RM Para estudios de tipo transversal o de casos y controles Riesgo atribuible poblacional = a X RR - 1 (RAP) Mi RR Para estudios de cohorte Como podemos observar en las fórmulas de las medidas de impacto potencial, la medida de asociación (RM o RR) se substituyen de la fórmula, todo depende del tipo de estudio del que estemos abordando, lo que siempre hay que tener presente,

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es que para poder elaborar estas medidas de impacto potencial, tendremos primero que calcular nuestra medida de asociación, la cual deberá de tener un valor mayor de 1, para que exista asociación estadística y así poder calcular nuestra medida de impacto potencial, ya que de no existir asociación entre el factor bajo estudio y el evento o enfermedad no se puede calcular este tipo de medidas. Este tipo de medidas siempre deberán trasformarse a porcentajes (%) Ejemplo: Si retomamos el caso anterior en donde calculamos el RR y que teníamos como factor de riesgo a mujeres embarazadas fumadoras y como el daño a la salud el tener niños con bajo peso al nacer y que obtuvimos un RR= 2.0, podríamos calcular las medidas de impacto potencial de la siguiente manera: RAE = RR – 1 substituyendo valores RAE = 2.0 – 1.0 = 0.50 = 50% RR 2.0 Este resultado o se interpreta de la siguiente manera se reduciría hasta en un 50 % la frecuencia de los casos expuestos (a) si se eliminará el factor de riesgo o sea que las mujeres fumadoras no hubiesen tenido este factor de riesgo. También se pude decir que 50% es el peso que tiene el factor de riesgo sobre el daño a la salud en cuanto a los casos expuestos (a) Para el cálculo del riesgo atribuible poblacional se calcula de la siguiente manera:

RAP = a X RR – 1 substituyendo valores RAP = 45 X 2.0 – 1.0 Mi RR 73 2.0 RAP = (0.61) x (0.50) = 0.30 = 30 % Este resultado se interpreta de la siguiente manera: se reduciría hasta en un 30% la frecuencia de los casos poblacionales si se eliminara el factor de riesgo dentro de la población, o también se puede decir que es el peso que tiene sobre el daño a la salud este factor de riesgo en los casos poblacionales 3.4. Ajuste de tasas Cuando se tiene información epidemiológica en forma de tasas de diferentes poblaciones, al momento de compararlas hay que tomar en consideración variables que pudieran estar influyendo en las diferencias encontradas y que pudieran llevar a una apreciación equivocada de éstas, estas variables se llaman “confusoras”. Las poblaciones humanas pueden ser muy diferentes en cuanto a edad, sexo, nivel socioeconómico, raza, etc.; éstas variables pueden influir en la asociación entre una

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característica o potencial factor de riesgo y el evento de salud y por lo tanto confundir dicha asociación. Para controlar este fenómeno denominado confusión, se han desarrollado procedimientos que permiten contar con elementos que hacen válida una comparación. Entre estos procedimientos se encuentra el ajuste de tasas en sus dos modalidades: método directo e indirecto. El ajuste de tasas es un procedimiento que permite establecer cuáles serían las tasas de una enfermedad en caso de que las dos poblaciones a comparar fueran iguales en la distribución de una tercera variable (edad, sexo, escolaridad, etc.), misma que pudiera estar confundiendo una asociación (diferencia entre un grupo expuesto y otro no expuesto con respecto a la presencia o ausencia de un evento de salud). Para aplicar este método es necesario contar con una tercera población llamada población estándar que puede ser real o hipotética, pero que sirve como referencia para realizar la comparación, de tal manera que se anule el efecto de la variable confusota. 3.4.1. Ajuste de tasas por el método directo Para realizar el ajuste de tasas por el método directo requiere: 1.- Dos o más grupos de comparación (poblaciones) 2.- Para cada grupo, las tasas específicas en las categorías de la variable de interés. 3.- La tasa cruda (global) de las poblaciones a comparar. 4.-La población estándar con la distribución de la variable de interés (edad, sexo, etc.) categorizada de manera similar a las poblaciones a comparar. El método más sencillo para establecer una población estándar es realizar la suma de las dos poblaciones a comparar, aunque puede ser cualquier población. Pasos para realizarlo:

1. Seleccionar a la población estándar 2. Calcular el número de defunciones o de casos, según la información (datos de

mortalidad o morbilidad) que se esperarían, al aplicar a la población estándar, las tasas específicas de cada población a comparar.

3. Para calcular el número de defunciones o de casos esperados se multiplica el número de sujetos del grupo de edad de la población estándar por la tasa específica de la población que se está comparando de ese grupo de edad y se divide entre la constante que se esté utilizando (ej. 1,000,10,000, etc.)

4. Se realiza una sumatoria de las defunciones o casos esperados de cada una de las poblaciones a comparar

5. Con el resultado de la sumatoria anterior, se divide entre la sumatoria de la población estándar y se multiplica por la constante que se este utilizando (10,100, 1000, etc.,) de la tasa cruda de mortalidad o morbilidad. El resultado de esta operación representa el ajuste de tasas para cada población.

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Interpretación de los resultados Cuando las tasas ajustadas siguen siendo iguales a las crudas (convenientemente si la diferencia es menor a 10%), decimos que la tercera variable no es confusota, pero siempre hay que mencionar cual es la población estándar. Cabe mencionar que las tasas crudas son las reales y las ajustadas son para motivos de comparación. Si las tasas ajustadas cambian (más de 10%) en relación a las crudas, la tercera variable se considera como confusota. Ejemplo método directo. 1.- A continuación se muestran las tasas de mortalidad (x mil habitantes) para dos Estados de la República Mexicana del año de 1992.

Chihuahua Chiapas Grupo

de edad Población Defunciones Tasa X

1,000 hab.

Grupo de edad

Población Defunciones Tasa X 1,000 hab.

0 -4 326,949 1 730 5.29 0 -4 421,439 3,282 7.785-14 629,945 245 .38 5-14 812,003 591 0.7215-24 568,314 900 1.58 15-24 732,555 903 1.2325-34 434,881 877 2.01 25-34 560,556 1,043 1.8635-44 282,225 888 3.14 35-44 363,772 1,087 2.9845-54 181,344 1,154 6.36 45-54 233,736 1,187 5.0755-64 124,552 1,704 13.68 55-64 160,532 1,432 8.9265-74 69,101 2,177 31.50 65-74 89,061 1,618 18.1675-85 32,461 3,818 117.61 75-85 41,831 3,083 73.70Total 2,649,772 13,652 Total 3,415,485 14,396

T.C. X 1,000 hab.

5.1 T.C. X 1,000 hab.

4.2

A.- Comparando las tasas crudas de los dos estados, ¿en cuál de ellos es mayor el riesgo de morir?

B.- Realice un ajuste de tasas, tomando como población estándar a la suma de los dos estados.

Compare las tasas ajustadas por edad e interprete su resultado. C.- Genere la población estándar (Columna b). Ejemplo: 326.949 +421,439=

748,388 (del grupo de edad de 0-4 años) D.- Obtenga las defunciones esperadas, multiplicando la tasa específica de cada

grupo de edad, por el número de habitantes de la población estándar del mismo grupo de edad y se divide entre la constante utilizada. Ejemplo columna c (5.29) por columna b (748,388) entre 1,000 = 3,959 defunciones esperadas (del grupo de edad de 0-4) y así subsecuentemente.

E.- El paso final para obtener la tasa ajustada para cada estado analizado de realiza dividiendo la sumatoria de defunciones esperadas entre la sumatoria de la población estándar y se multiplica por la constante utilizada.

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Población estándar (la suma de los 2 estados) a b c d e f

Grupo de edad

Población Estándar

Tasas Específicas Chihuahua

Defunciones esperadas Chihuahua

Tasas Específicas Chiapas

Defunciones Esperadas Chiapas

0 -4 748,388

5.29 3,959

7.78 5,882

5 -14 1.441,948

.38 5,479

0.72 1,038

15-24 1.300,869

1.58 2,055

1.23 1.600

25-34 995,437

2.01 2.000

1.86 1,851

35-44 645,997

3.14 2,028

2.98 1,925

45-54 415,080

6.36 2.640

5.07 2,104

55-64 285,084

13.68 3.900

8.92 2,542

65-74 158,162

31.50 4,982

18.16 2,872

75-85 74,292

117.61 8,737

73.70 4,575

Total 6.065,257 Total 35,780 19,407

Tasa ajustada Chihuahua = Σ defunciones esperadas (K)

Σ población estándar

Tasa ajustada Chihuahua = 35,780 = 5.8 X 1000 6,065,257

Tasa ajustada Chiapas = Σ defunciones esperadas (K) Σ población estándar

Tasa ajustada Chiapas = 19,407 = 3.1 X 1000 6,065,257 Conclusión: Las tasas crudas nos mostraron que el riesgo de morir es mayor para Chihuahua (5.1 defunciones por cada 1,000 habitantes) que para Chiapas (4.2 defunciones por cada 1,000 habitantes). Al realizar el ajuste directo de tasas observamos que este riesgo sigue siendo mayor en Chihuahua (5.8) que en Chiapas (3.1), esto es, que después de ajustar por la posible diferencia de las distribuciones de edades entre los dos estados, la mortalidad en Chihuahua sigue siendo mayor que la de Chiapas. 3.4.1. Método indirecto.

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Cuando queremos realizar un ajuste de tasas pero no existe las tasa específicas de mortalidad o de ataque (silos datos son de morbilidad) y sólo disponemos de las tasas crudas de mortalidad o morbilidad, no podremos realizar el método directo. Si disponemos de tasas estándar de otra población, podemos utilizar el ajuste por el método indirecto Ajuste de tasas por el método indirecto Pasos para realizarlo:

1. Seleccionar a la población estándar con sus tasas específicas por categorías de ka tercera variable.

2. Calcular el número de defunciones o de casos (datos de mortalidad o morbilidad) que se esperarían al aplicar las tasas específicas de la población estándar a las categorías de cada población a comparar.

3. Para calcular las defunciones o casos esperados de muertes o enfermedad, según el caso, se multiplica la tasa específica por el número de población del grupo de edad que se esté calculando y se divide entre la constante que se este utilizando

4. Se realiza una sumatoria de las defunciones o casos esperados de cada una de las poblaciones a comparar

5. El resultado de la sumatoria anterior se divide entre la sumatoria de los casos o defunciones reales de cada población y esto se conoce como REM (Razón de Mortalidad Estandarizada)

6. Con el valor del REM obtenido para cada población se multiplicará por la tasa cruda de mortalidad (con su constante, ejemplo x 1,000 habitantes)

7. El resultado del paso anterior representa el ajuste final por el método indirecto

Ejemplo método indirecto. A continuación se muestran las tasas de mortalidad (x mil habitantes) para dos Estados de la República Mexicana del año de 1992.

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Población

estándar Chihuahua Chiapas Nuevo León

Grupo de edad

Población Defunciones Grupo de edad

Población Defun_ ciones

Tasas Específicas

0 -4 326,949 s/d 0 -4 421,439 s/d 7.785-14 629,945 s/d 5-14 812,003 s/d 0.72

15-24 568,314 s/d 15-24 732,555 s/d 1.2325-34 434,881 s/d 25-34 560,556 s/d 1.8635-44 282,225 s/d 35-44 363,772 s/d 2.9845-54 181,344 s/d 45-54 233,736 s/d 7.0755-64 124,552 s/d 55-64 160,532 s/d 12.9265-74 69,101 s/d 65-74 89,061 s/d 34.0075-85 32,461 s/d 75-85 41,831 s/d 120.70Total 2,649,772 13,652 Total 3,415,485 14,396

T.C. X 1,000 hab.

5.1

Chihuahua

T.C. X 1,000 hab.

4.2

Chiapas

T.C. X 1,000 hab.

5.8 Nuevo León

I. Comparando las tasas crudas de los dos estados ¿en cuál de ellos es mayor

el riesgo de morir? II. Realice un ajuste de tasas mediante el método indirecto, tomando como población estándar al Estado de Nuevo León, así como sus tasas específicas y su tasa cruda de mortalidad. III. Compare e interprete los resultados Nota: Supongamos que no conocemos las tasas específicas de cada Estado de la República y por lo tanto no podríamos realizar el método directo dado que es primordial para efectuarlo, sin embargo podemos realizar el método indirecto si conocemos las tasas específicas y la tasa cruda de mortalidad de otro Estado (población estándar), en este caso de Nuevo León.

Chihuahua Chiapas Grupo

de edad Población Tasa específicas

X 1,000 Nuevo León

Defunciones esperadas Chihuahua

Población Defunciones esperadas Chiapas

0 -4 326,949 3.59 1,173 421,439 1,5135-14 629,945 .26 164 812,003 21115-24 568,314 .81 460 732,555 59325-34 434,881 1.18 513 560,556 66135-44 282,225 2.06 581 363,772 74945-54 181,344 8.53 1,547 233,736 1,99455-64 124,552 24.86 3,096 160,532 3,99165-74 69,101 28.65 1,980 89,061 2,55175-85 32,461 62.80 2,038 41,831 2,627Total 2,649,772 Total 11,552 3,415,485 Total 14,890

T.C. X 1,000 hab.

5.1 T.C. 4.36 Nuevo León

4.2

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Desarrollo del ejemplo: 1.- Comparando las tasas crudas de los dos estados ¿en cuál de ellos es mayor el riesgo de morir? En Chihuahua, ya que presenta una tasa cruda de 5.1, comparado con 4.2 del estado de Chiapas. 2.- Se buscan las defunciones esperadas de cada estado, teniendo como tasas específicas a las de la población estándar (Estado de Nuevo León); se multiplica la columna b se divide entre la constante (1,000) de cada grupo de edad. Por ejemplo, del grupo de 0- 4 será 3.59 x 326,949 / 1,000 = 1,173 y así sucesivamente para cada grupo. 3.- Se obtiene el REM que es igual a la división entre la sumatoria de defunciones reales y la sumatoria de defunciones esperadas; por ejemplo, para el estado de Chihuahua será 13,652 entre 11,552 =1.18 4.- El resultado anterior del REM (1.18) se multiplica por la tasa cruda de la población estándar (Tasa cruda de Nuevo León= 4.36 x 1,000) igual a 5.05 por 1,000 habitantes. Este resultado representa el ajuste de tasas por el método indirecto para el estado de Chihuahua teniendo como población estándar al estado de Nuevo León.

REM de Chihuahua = Σ defunciones reales Chihuahua__ Σ defunciones esperadas Chihuahua

REM de Chihuahua = 13,652 = 1.18 11,552 Tasa ajustada método indirecto = REM X T.C. población estándar Tasa ajustada Chihuahua = 1.18 X 4.36 X 1,000 (k) = 5.14 X 1,000 Tasa ajustada Chihuahua = 5.14 X 1,000 habitantes 5.- Para el estado de Chiapas, será de la siguiente manera: REM de Chiapas = Σ defunciones reales Chiapas____ Σ defunciones esperadas Chiapas REM de Chiapas = 14,396 = .96 14,890

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Tasa ajustada método indirecto = REM X T.C. población estándar Tasa ajustada Chiapas = 0.96 X 4.36 X 1,000 (k) = 4.18 X 1,000 Tasa ajustada Chiapas = 4.18 X 1,000 habitantes Conclusión: Si observamos el riesgo de morir en cada Estado veremos que es mayor para Chihuahua, ya que tiene una tasa cruda de 5.1 defunciones por cada 1,000 habitantes, contra 4.2 de Chiapas. Al realizar el ajuste de tasas por el método indirecto, en donde referimos como población estándar a la población del Estado de Nuevo León con sus tasa específicas y su tasa cruda, observamos que este riesgo sigue siendo casi igual en Chihuahua con 5.14 contra 4.18 para Chiapas, por lo tanto concluimos que la posible variable confusora (EDAD) en este caso tampoco lo es, ya que se mantienen casi las mismas diferencias de tasas.