Post on 24-Jan-2016
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de demografía sanitaria
Tema 6
Medidas de frecuencia
Dr. Esteve Fernández
¿Qué queremos aprender?
1. Las maneras de medir la frecuencia de los fenómenos epidemiológicos.
2. El concepto y manera de calcular la prevalencia (estimación puntual y por intervalo)
3. El concepto y manera de calcular la incidencia acumulada y la densidad de incidencia (estimación puntual y por intervalo)
4. La relación entre incidencia y prevalencia como duración de la enfermedad
Estructura de la sesión
1. Definiciones: número, proporción, razón,
odds y tasa.
2. Prevalencia.
3. Incidencia acumulada.
4. Densidad de incidencia.
5. Relación entre incidencia y prevalencia
Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección)
1. Lectura recomendada• Capítulo 7 libro Piédrola Gil • Capítulo 3 libro Gordis• artículo Aula Global
2. Lecturas complementarias
• Artículos Aula Global
3. Seminarios de problemas nº 1, 5, 6 y 7
Definiciones:Número, proporción,
razón, odds y tasa
Definiciones
• Número absoluto
• Proporción
• Razón
• Odds (“ventajas”, “disparidad”, “momio”)
• Tasa
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.
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
Ej.: “138 hombres de clase I-II hacían AF intensa”.“1144 hombres de la muestra no realizaban actividad
física de ocio”
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
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
“el 66% de los hombres que no realizaban ninguna actividad física de ocio eran de clase social desfavorecida”
Ej.: p(IV-V no AF) = 755 / 1144 = 0,659 = 65,9%
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
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
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”
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.
Actividad física (AF) de ocio en hombres (> 14 años), según clase social. Encuesta de salud de Cataluña, 2002.
Clase
social
AF
Intensa
AF
Moderada
AF
Sedentaria
Total
I-II 138 360 171 669
III 143 388 218 749
IV-V 260 912 755 1927
Total 541 1660 1144 3345
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”.
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 instantánea y promedio
Ej.: la velocidad
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 absolutaEj.: 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 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 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 casosTasa relativa =
Nº personas seguidas x Nº años de seguimiento
Nº personas-tiempo
Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa
Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años
250 casosTasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
4875 personas x 10 años
(Pobl inicial – Pobl final) / 2
Tasa absoluta y relativa
Tasa relativa
Ej.: Población de 5000 personas con 250 casos en 10 años
250 casosTasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
4875 personas x 10 años
Ej.: Población de 10000 personas con 500 casos en 10 años
500 casosTasa relativa = = 0,005 casos/persona-año
9750 personas x 10 años
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
• Medidas de prevalenciaMiden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período
• Medidas de incidenciaMiden 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)
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.
Fum. Exfum. No fum. Total
Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658
45-64 años 1.166 822 726 2.714
Mujeres 16-44 años 2.369 675 2.432 5.476
45-64 años 507 249 2.104 2.860
¿Cuál es la prevalencia de fumadores en hombres y en mujeres de 16 a 44 años?
Consumo de tabaco en hombres y mujeres (16 años), según sexo y edad. España. Encuesta Nacional de Salud, 2001.
Fum. Exfum. No fum. Total
Hombres 16-44 años 2.741 696 2.201 5.658
45-64 años 1.166 822 726 2.714
Mujeres 16-44 años 2.369 675 2.432 5.476
45-64 años 507 249 2.104 2.860
¿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 %
• 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”.
• 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!
• 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]
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%)
• Medidas de prevalenciaMiden todos los eventos (enfermedad, característica) existentes en un determinado momento o período
• Medidas de incidenciaMiden 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 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(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)
Nuevos casos en un t determinadoIA=
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 (proporción de incidencia)
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?
Incidencia acumulada (proporción de incidencia)Ejemplo
8500 mujeres
15%
1275 mujeres
IA = 6 / 1260 = 0,00476 en un año
Tienen la
enfermedad:
15
Casos prevalentes
Mujeres a
riesgo:
1.260Sin cáncer1254 mujeres
Casos nuevos de cáncer de mama: 6
1 año
IA = 0,476 % = 4,8 ‰ en un año
• 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
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 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”
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
Ejemplo
• Seguimiento de 6 personas (2 años):3 casos 2 pérdidas antes de los 2 años1 sobrevive 2 años
¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?
IA basada en el “enfoque de las tablas de vida”
CasoPérdida en el seguimento
(#) Número de meses de seguimiento
Ene1999
Ene2000
Ene2001
1
3
2
4
5
6
(24)
(6)
(18)
(15)
(12)
(3)
PacienteTiempo “calendario”
Cambiamos a “tiempo de seguimiento”
Paciente
0 1 2
1
3
2
4
5
6
(24)
(6)
(18)
(15)
(12)
(3)
Tiempo de seguimiento (años)CasoPérdida en el seguimento
(#) Número de meses de seguimiento
¿Cuál es la incidencia acumulada a los 2 años?
?¿Contamos los perdidos como seguidos?
¿Contamos los perdidos como desaparecidos al empezar el seguimiento?
Solución de Tabla de vida
Suponer que las pérdidas durante el período contribuyen al denominador como si fuesen la mitad de las personas a riesgo.
ID
0 1 2
1
32
456
(24)
(6)(18)
(15)(12)
(3)
Seguimiento (años)
60,05
3
2216
3IA años2
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
• 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.
- 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 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 o densidad de incidencia
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
¿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
- 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.
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.
Densidad de incidencia basada en datos individuales
Pac
ient
e
0 1 2
4
1 (24)
2 (6)
3 (18)(15)
5 (12)
6 (3)
t seguimiento (años)
Paciente AñosCalcular el denominador, es decir, el número de unidades de tiempo con que contribuye cada individuo y el total
Densidad de incidencia basada en datos individuales
Pac
ient
e
0 1 2
4
1 (24)
2 (6)
3 (18)(15)
5 (12)
6 (3)
T. Seguimiento (años)
# Paciente Personas-Año
6 0,25+0 = 0,25
2 0,50+0 = 0,25
5 1 +0 = 1
4 1 +0,25= 1,25
3 1 +0,50= 1,50
1 1 +1 = 2
Total 4,75+1,75= 6,50
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
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 incidencia
• Estimación por intervalo Intervalo de confianza (IC) del 95% :
TI = n/PT TI=tasa de incidencia
TI ± 1,96 * TI / PT n=nuevos casosPT=personas-
tiempo
Densidad o tasa de incidencia
Relación entre prevalencia e incidencia
Relación entre prevalencia e incidencia
Incidencia
Prevalencia
MortalidadCuración
Duración de laenfermedad
Relación entre prevalencia e incidencia
Determinantes de la prevalencia: Incidencia Duración de la enfermedad
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 añosPrevalencia = 18%
Curación
Muertes
Incidencia
Prevalencia
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
Recapitulación
1. Definiciones
• Número absoluto• Proporción• Razón • Odds• Tasa
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
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
Recapitulación
4. Relación prevalencia - incidencia
Prevalencia = Incidencia x duración de la enfermedad
Curación
Muertes
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de demografía sanitaria
Tema 6
Medidas de frecuencia
Dr. Esteve Fernández