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UNIDAD IVINVESTIGACION EPIDEMIOLOGICA*

Si uno no sabe para dónde vá. cualquier camino le llevará a su lugar de destino.El Gato, en Alicia en el Pais de las MarovilllJs.

PERFIL DE LA UNIDAD

PROPOSITO: .

Brindar elementos conceptuales. y criterios instrumentales para enriquecer los procesos de. ide?tifi~~ciónde pro~lem~ y ~e Pl~ifiC

.

.tión de interven~iones en .Salud Pública a través de _laaplIcaciónde la InvestigaciónEpldemlOlógl . - . ..

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Resultados Esperados:

Al término de la Unidad, los maestrandos habrán adquirido y fortaleci<fohabilidades y destrezas para:1. Expresar numérica y estadísticamente los fenómenos observados en la realidad sanitaria y aplicar

tratamiento científico a dicha información numérica.

2. Reconocer las características y exigencias elementales del método científico y del proceso deinvestigación epidemiológica.

3. Dimensionar correctamente el problema de investigación y enunciar su correspondiente hipótesiscientífica.

4. Identificar las características diferenciales de los diversos tipos de diseño de una investigaciónepidemiológica e instrumentar apropiadamente un diseño de investigación epidemiológica.

5. Aplicar el plan básico de análisis de una investigación epidemiológica.6. Demostrar habilidades en el proceso de comunicación propositiva del conocimiento científico.

Contenidos Específicos:La Unidad de Investigación Epidemiológica está organizada en tres sub-unidades, a saber:Sub-Unidad 1: El Proceso de Transformación Numérica.

Epidemiología: concepto, usos y aplicaciones. Causalidad en Epidemiología. El procesode medición. Calidad de la Información: validez y confiabilidad. Naturaleza de los Datos:contínua y discreta. Medidas de Frecuencia: prevalencia e incidencia. Medidas deAsociación: la tabla tetracórica; el riesgo relativo y el riesgo atribuíble. Medidas deImpacto Potencial: los riesgos poblacionales. Bioestadística: Descriptiva e Inferencial.

Sub-Unidad 2: El Proceso de Investigación Epidemiológica.Características epistemológicas de la Investigación Científica..EI Planteamiento delProblema de Investigación. La Formulación de la Hipótesis de Investigación. El Diseñode la Investigación Epidemiológica: tipos de investigación; taxonomía de los estudiosepidemiológicos; elementos del diseño; fortalezas y debilidades de los diseños deinvestigación epidemiológica.

Sub-Unidad 3: El Proceso de Análisis Epidemiológico.El Plan Básico de Análisis: control de chance, control de sesgo, control de confusión. LaCadena Lógica del Juicio de Causalidad. La Comunicación Propositiva de la Informacióny el Conocimiento Epidemiológicos.

. . , Documento elaborado por Oscar J. Mujica MD, Épid., OPS/OMS, para la Fase Presencial delPrograma de Segunda Especialización en Planificación y Administración de Servicios de Salud dela Escuela de Post-Grado de la Universidad Nacional del Altiplano. Puno, Perú; julio 5-8, 1995.

UNIDAD: INVESTIGACION EPIDEMJOLOGICA Pág. 2

SUB-UNIDAD 1:EL PROCESO DE TRANSFORMACION NUMERICA

EL PROCESO DE MEDICION CIENTIFICADesde la perspectiva epidemiológica, la investigación en las ciencias biomédicas estudia laocurrencia de la enfermedad (y, por extensión, los eventos de salud) en la población. El término"ocurrencia de enfermedad" implica tres aspectos:1. frecuencia de enfermedad (¿cuánto? !fttec-to)).2. distribución de enfermedad (,¿cuánd6? [tiempo]; ¿dónde? [espacio); ¿quién? [persona))

3. determinantes de enfermedad (¿POrqUé? [causa)).

Por su parte, tres características definen claiamente la Investigación Científica y constituyen las etapasde proceso del método epidemiológico:1. la investigación es cuantitativa porque mide los hechos y sistematiza la observación.2. la investigación es comparativa porque analiza y discrimina la información.3. la investigación es propositiva porque busca modificar la realidad.

El proceso de medición -esto es, asignar un número a un hecho- involucra a las tres características yetapas del método epidemiológico:1. En la etapa cuantitativa (proceso de sistematización) se utiliza las Medidas de Frecuencia.2. En la etapa comparativa (proceso de análisis) se utiliza las Medidas de Asociación.3. En la etapapropositiva (proceso de intervención)se utiliza las Medidas de Impacto Potencial.

El proceso de medición transforma la observación de los hechos en información numérica. La necesidadde transformar los hechos en números responde a una exigencia epistemológica, es decir, una razónfilosófica de la ciencia. Esta exigencia es que las observaciones o datos (es decir, la evidencia de loshechos) deben poseer dos características básicas de calidad: validez y confiabilidad (reproducibilidad).Validez es la medida de cuán cercanamente las observaciones reflejan el verdadero estado del hecho;confiabilidad es la medida de cuán cercanamente una serie de observaciones de exactamente el mismohecho se corresponden entre sí. Tanto es así, que se acepta universalmente que un método (como el

epidemiológico) es científico en la medida en que los procedimientos que utilice se ajusten y basen enciertos modelos lógicos que aseguren la validez de sus conclusiones. Precisamente, los modelos lógicos

para el tratamiento científico de la información numérica son la matemática y la estadística. Esto explicael cerc~no vínculo entre la Epidemiología y la Bioestadística en el proceso de investigación científica.

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En Investigación, la nec..esidadde medir no s~ limita exclusivamente a la medición entendida comosimple conteo de la enfermedad-en sí, sino que s-eextiendea latransformaciónen informaciónnuméricade toda observación relativa al proceso salud-enfermedad. Esto quiere decir que la necesidad demedición epidemiológica no solamente debe responder a la pregunta ¿cuánta enfermedad existe? (v.g.incidencia o prevalencia), sino que debe ser capaz de expresar adecuadamente cualquier característicasuya, en particular aquellas de interés causal, dependiendo de su naturaleza.

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NATURALEZA DE LOS DATOS

En el proceso de medición los hechos observados sólo pueden ser transformados en dos posibles tiposde información numérica: información discreta ó información contínua. Características o variablesdiscretas son aquellas que asumen valores numéricos enteros, es decir, valores que sólamente sepueden contar, pero no medir en una escala cuantitativa infinita; características o variables contínuasson aquellas que asumen valores numéricos reales, es decir, valores que se pueden contar y tambiénmedir en una escala cuantitCUiva infinita. Ejemplos del primer grupo son: presencia o ausencia de

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enfermedad, número de hijos por familia, presencia o ausencia de muerte, presencia o ausencia deexposición, etc. Ejemplos del segundo grupo son todas las llamadas variables antropométricas (peso,talla, edad, etc). Desde el punto de vista de la Estadística, únicamente las variables contínuas asumenuna distribución normal o gaussiana en la población y, por tanto, son definidas por sus medidas deresumen: promedio y desviación estándar (parámetros de la distribución normal), mientras que lasvariables discretas asumen una distribución de probabilidades (binomial) en la población y son definidaspor una medida llamada proporción ("de éxito").

Medición de Datos Contínuos:

Las observaciones que, por s.u naturaleza, corresponde~ a datos cOl)tínuos pueden .ser transformadasa información numérica calculando la media y desviación estándar d.e su distribución. La media, opromedio aritmético, es una de las llamadas medidas de resumen de tendencia ceottal. Se calculadividiendo la sumatoria de todos los valores individuales de cada observación entre el número total de

observaciones. La desviación estándar e de las medidas de resumen de dispersión o variación. Unamanera de calcular la desviación está dar de un grupo de observaciones es (1) elevar al cuadrado ladiferencia entre cada valor observad el promedio, (2) sumar dichas diferencias cuadráticas, (3) dividirdicha suma entre el número total de observaciones menos uno, y (4) encontrar la raíz cuadrada delresultado de (3). El promedio señala cuál es el valor donde se centra el grupo de observaciones; ladesviación estándar es un resumen de cuán ampliamente dispersos están los valores de lasobservaciones alrededor de dicho centro.

Medición de Datos Discretos:

Las observaciones que, por su naturaleza, corresponden a datos discretos pueden ser transformadasa información numérica mediante la construcción de una razón, una proporción y/o una tasa. Razón esuna relación independiente entre dos variables a y b; ejemplo: a/b (numerador no contenido endenominador). Proporción es una relación dependiente entre dos variables a y b; ejemplo: ala + b(numerador contenido en denominador). Tasa es una proporción expresada en términos de tiempo y

espacio específicos. Matemáticamente, tasa se define como el potencial instantáneo de cambio en lamagnitud de una variable x por unidad de cambio en la magnitud de otra variable y. En epidemiología,ésta última variable y es, generalmente, la población expuesta; en consecuencia, la tasa mide laprobabilidad de desarrollar una determinada condición por unidad de tiempo.

MEDIDAS DE FRECUENCIALa medida de frecuencia de enfermedad más elemental es el conteo simplede los individuosafectados.Tal información es esencial para los planificadores y administradores de salud, quienes deseandeterminar la colocación de recursos de salud en lugares específicos. Sin embargo, el conteo de datosper se tiene una utilidad muy limitada en la biomedicina. Para identificar la distribución y losdeterminantes de la enfermedad es necesario conocer el tamaño de la población fuente a partir de la.cual se derivan los casos observados de dicha enfermedad, así como el período de tiempo durante elcual son observados los datos. El uso de tales medidas permite hacer comparaciones directas de lasfrecuencias de la enfermedad en dos o más grupos de individuos. De esta manera, al convertir losconteos en proporciones, nuevamente queda establecida la importancia de la epidemiología comociencia comparativa. Precisamente por esta razón, uno de los intereses centrales de la epidemiologíaes definir y enumerar apropiadamente los denominadores, a fin de describir y comparar grupospoblacionales en una forma útil y significativa.

Las medidas de frecuencia de.enfermedad más frecuentemente usadas caen en dos categorías amplias:prevalencia e incidencia. La Prevalencia cuantifica la proporción de individuos con la enfermedad en unapoblación en un instante especffico de tiempo: la prevalencia mide la magnitud (cantidad) de laenfermedad en un tiempo y espacio específicos. La fórmula para calcular la prevalencia (P) es comosigue:

UNIDAD: INVESTlGACION EPIDEMIOLOGIC¡\ .. J:'4g.4 ...

p = N° de casos existentes de enfermedad en un punto de tiempo dadopoblación total

La prevalencia -que, en términos estrictos, es una proporción, no una tasa- refleja la carga total de lamorbilidad en una población y en un momento dados. Elnumerador corresponde a la suma de los casosantiguos y los casos nuevos de la enfermedad. Obviamente, un individuo que muere por la enfermedades removido del numerador de prevalencia; en consecuencia, la mortalidad por la enfermedad disminuyesu prevalencia.

La Incidencia, en contraste a la prevalencia, cuantifica el número de casos nuevos de enfermedad queaparecen en una población de individuos en riesgo durante un intervalo de tiempo específico: laincidencia mide la velocidad(movimiento)de laenfermedad en un tiempoy espacioespecíficos. Existendos tipos específicos de medidas de incidencia: la Incidencia Acumulada y la Densidad de Incidencia.La Incidencia Acumulada (lA) cuantifica la proporción de individuos que contraen la enfermedad duranteun período de tiempo específico y es calculada mediante la siguiente fórmula:

IA = N° de casos nuevos de la enfermedad durante un período de tiempopoblación total en riesgo

La incidencia acumulada proporciona un estimado de la probabilidad, o riesgo, de que un individuo sarodesarrolle la enfermedad durante un período de tiempo específico. Por ello, se considera que laincidencia acumulada es un indicador del riesgo absoluto de enfermar. El período de tiempo relevantedebe ser claramente especificado cuando se reporte una incidencia acumulada.

La incidencia acumulada asume que toda la población en riesgo al inicio del período de observación hasido vigilada sistemáticamente durante el intervalo de tiempo especificado para el desarrollo de laenfermedad. A menudo, esto no ocurre debido a la característica dinámica de la población. Unestimador más preciso de la incidencia, que toma en cuenta toda la información disponible, es lallamada Densidad de Incidencia (DI) o Tasa de Incidencia: se considera que es una medida de la tasainstantánea de desarrollo de la enfermedad en una población y es definida por la siguiente fórmula:

DI'= N° de casos nuevos de la-enfermedad durante un período de tiempopersona-tiempo de observaéión total

Como con cualquier medida de incidencia, el numerador de la den~idad de incidencia es el número decasos nuevos en la población. Sin embargo, el denominador es ahqra la suma de cada tiempo en riesgoindividual o la suma del tiempo que cada persona permaneció bajo observación y libre de enfermedad.Al presentar una tasa de incidencia, es esencial especificar las unidades de tiempo relevantes -esto es,si la tasa representa el número de casos por persona-día, persona-mes, persona-año, etc.

Definición de Población en Riesgo:Para cualquier medida de frecuencia de enfermedad, una definición precisa del denominador es esencialtanto para la validez del dato como para su claridad. Esto es un interés particular en el cálculo de laincidencia. Eldenominador de una medida de incidencia debería incluir, en teoría, únicamente aquellosquienes son considerados "en riesgo" de desarrollar la enfermedad -esto es, la población total de la cualpueden aparecer casos nuevos. En consecuencia, aquellos quienes actualmente tienen o yá han tenidola enfermedad o~e no pueden desarrollar la enfermedad por razones tales como la edad, elsexo, el estado(i~munitario' ~ausencia del órgano blanco de la enfermedad deberán, en principio, serexcluídos del denominador. A menudo no es posible determinar esta información para cada individuode la población y la necesidad prácÜca para su .exclusióndepende de la proporción que ellos representanen la población "total. En general, si las personaos que 1)0 están en riesgo son incluídas en eldenominador, la medida resultante subestimará la verdadera iñcidencia de lB-enfermedad. -

Relación entre Prevalencia e Incidencia:La proporción de la población que tiene la enfermedad en un punto de tiempo (prevalencia) y la tasade desarrollo de nueva enfermedad durante un período de tiempo (incidencia) están cercanamenterelacionadas. La prevalencia depende tanto de la tasa de incidencia como de la duración de laenfermedad, desde su inicio hasta su terminación. Si la incidencia de la enfermedad es baja, pero laenfermedad dura mucho tiempo, la prevalencia de la enfermedad será alta en relación con su incidencia.Por el contrario, aún si la tasa de incidencia de la enfermedad en una población es alta, si la duraciónde la enfermedad es corta (sea por una rápida recuperación o por la muerte), la prevalencia será bajarespecto de su incidencia. En consecuencia, un cambio en la prevalencia de la enfermedad de unperíodo de tiempo a otro, puede ser el resultado de cambios en la tasa de incidencia, cambios en laduración de la enfermedad, o ambos. Matemáticamente, la interrelación prevalencia-incidencia seexpresa de la siguiente manera:

P = J: x D

Esto es, la prevalencia (P) es proporcional al producto de la tasa de incidencia (1)y la duración promediode la enfermedad (D). El siguiente gráfico ilustra dicha relación:

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INCIDENCIA

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RECUPERACION

UNIDAD: lNVESTIGACIONEPIDEMlOLOGICA Pág. 6

Tipos Especiales de Medidas de Prevalencia e Incidencia:Tanto con la incidencia como con la prevalencia, el numerador o el denominador pueden ser alteradospara producir tipos especializados de medidas convenientes para su uso en circunstancias particulares.La siguiente tabla las resume:

MEDIDA NUMERADOR DENOMINADORTIPO

Tasa de Morbilidad Incidencia # casos nuevos de unaenfermedad no fatal

población total en riesgo

Tasa de Mortalidad Incidencia # defunciones por unaenfermedad

población total

Tasa de Letalidad casos de la misma enfermedadIncidencia # defunciones por unaenfermedad

Tasa de Ataque población total en riesgo, en unperíodo limitado de observación

Incidencia # casos de una enfermedad

Tasa de Enfermedad

por Necropsiatotal de personas autopsiadasPrevalencia # casos de una enfermedad

Tasa de DefectosCongénitos

total de nacidos vivosPrevalencia # neonatos con unaanormalidad

Prevalencia dePeríodo

población totalPrevalencia # casos existentes + # casosnuevos observados en unperíodo de tiempo

Ajuste o Estandarización de Tasas:Una tasa puede ser presentada para una población entera (tasa cruda) o para categorías de la población,definidas sobre la base de características particulares, tales como edad, sexo o raza (tasas categoría-específicas). Cuando el objetivo es la comparación de las tasas crudas correspondientes a dospoblaciones, debe tomarse en cuenta que dichas poblaciones pueden diferir respecto de ciertascaracterísticas subyacentes (edad, sexo, raza, etc.) que pueden afectar la tasa global de enfermedad.Para comprender cómo puede ser afectada una comparación de tasas crudas debido a distribucionespoblacionales diferel]tes, se debe reconocer que cualquieJ tasa cruda es realmente un promedioponderado de las tasas categoría-específicas individuales, siendo los pesos la proporcíón de la poblaciónen cada categoría-o Para poder efectuar una comparación libre de distorsiones provocadas por las -diferencias de composición poblacional, ambas tasas crudas deben ser ajustadas o estandarizadas. Lastasas ajustadas son tasas re.sumen construídas estadística mente tomando en cuenta la diferencia entrepoblaciones respecto de otras variables.

Un procedimiento para ajustar tasas (llamado método directo) incluye los sigui~tes paso~: (1) fijar lapoblación estándar, por ejemplo, sumando las poblaciones específicas para cada"categoría de ambosgrupos; (2) calcular el número esperado de casos en cada categoría de la población estándar, aplicandolas tasas categoría-específica observadas en cada población a la población estándar única; (3) obtenerel número total de casos esperados en la población estándar para cada población, sumando losresultados correspondientes del paso (2); y (4) calcular las respectivas tasas ajustadas dividiendo (3)entre la población total estándar.

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El uso de s tasas estandarizadas sólo está indicado con fines comparativos;' las tasas ajustadasproporcionan alor resumen que remueve el efecto de las diferencias en las estructuras poblacionalespara permitir una comparación válida entre grupos o a través del tiempo. Sin embargo, debe tenersepresente que el valor actual de las tasas ajustadas no tiene significación, puesto que su construcciónestadística está basada en la elección arbitraria de un estándar.

MEDIDAS DE ASOCIACION

Como ha sido mencionado, en investigación biomédica el cálculo de medidas apropiada~ de frecuenciade enfermedad es la base para la comparación de poblaciones y, por tanto,la identificación dedeterminantes de enfermedad. Para hacer ésto de manera más eficiente e informativa, las do.sfrecu.encias a ser comparadas pueden ser combinadas en .un parámetro. único de resumen quecuantifique. la asociación entre una exposición y el riesgo de desarrollar la enfermedad. DichacombinaCión puede ser de dds tipos: una razón de ambas medidas de frecüencia de enfermedad o unadiferencia entre ambas. Estas medidas de asociación, el riesgo relativo y el riesgo atribuíble, son las dosmás frecuentemente usadas en Epidemiología.

La Tabla Tetracórica:

A fin de ayudar en el cálculo de las medidas de asociación, los datos epidemiológicos suelen serpresentados en la forma de una tabla dos-por-dos, llamada también tabla tetracórica o de contingencias.La tabla 2x2 deriva su nombre del hecho de contener dos columnas y dos filas, cada una de las cualesrepresenta la presencia o ausencia de la exposición o la enfermedad. Esta disposición crea cuatroceldas, nominadas a, b, e y d, cada una de las cuales contiene el número de individuos con unaparticular combinación de exposición y enfermedad. Específicamente, como queda ilustrado en elsiguiente esquema, las filas representan los dos niveles o categorías del estado de exposición (expuestoy no expuesto) y las dos columnas representan los dos niveles o categorías del estado de enfermedad(enfermo y no enfermo):

E N F E R M E DAD

EXpOS1e1ON

SI NO TOTAL

SI a b (a + b) 11: al (a+b)

NO e d (e + d) 12: el (e+d)

TOTAL (a + e) (b + d) (a + b + e + d)

De esta manera, la definición de las celdas es la siguiente:a = número de individuos que están expuestos y tienen la enfermedadb = número de individuos que están expuestos y no tienen la enfermedadc = número de individuos que no están expuestos y tienen la enfermedadd = número de individuos que no están expuestos y no tienen la enfermedad

y la de los totales marginales la siguiente:a + b = número total de individuos expuestosc + d = número total de individuos no expuestosa + c = número total de individuos con la enfermedadb + d = número total de individuos sin la enfermedad

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UNIDAD: INVESTIGACION EP.JDEMIOLOGICA Pág. S

El Riesgo Relativo cuantifica la magnitud de una asociación entre exposición y enfermedad e indica laprobabilidad de desarrollar la enfermedad en el grupo expuesto en relación al grupo no expuesto. Sedefine como la razón de incidencias de enfermedad entre el grupo expuesto y el grupo no expuesto. Enla Tabla 2x2, la incidencia acumulada de enfermedad entre los expuestos está dada por la proporción1,:a/(a + b), y la incidencia acumulada de enfermedad entre los no expuestos está dada por la proporción12:c/(c+d). En consecuencia, el Riesgo Relativo (RR) para tales datos está dado por la siguiente fórmula:

I1 al ea + b)

el (e + d)RR =

I2

Elcociente resultante de dicha división expresa el riesgo relativo de enfermar cuando la exposición estápresente. Enotras palabras, el riesgo relativo expresa cuántas veces más (o menos) chance de enfermartienen aquellos que están expuestos (al factor en estudio) en comparación con el "riesgo estándar" quetienen aquellos que no están expuestos. En términos estadísticos, el riesgo relativo expresa unaprobabilidad condicional: la probabilidad de presentar la enfermedad dado que existe la exposición.

Un riesgo relativo igual a la unidad (1.0) indica que las tasas de incidencia de enfermedad entre losexpuestos y los no expuestos son idénticas y, en consecuencia, no existe asociación observada entrela exposición y la enfermedad. Un valor mayor que 1.0 indica una asociación positiva, es decir, unriesgo incrementado entre los expuestos a un factor; por tanto, ese factor es denominado factor deriesgo. De manera análoga, un riesgo relativo menor que 1.0 indica una asociación negativa o invefsa,es decir, un riesgo disminuído entre aquellos expuestos al factor; en tal caso, dicho factor de denominafa~tor de protección.

El Riesgo Atribuíble (RA), o Riesgo Diferencial, es una medida de asociación que proporcionainformación acerca del efecto absoluto de la exposición o exceso de riesgo de enfermedad en losindividuos expuestos al factor en comparación con aquellos no expuestos. Esta medida es definida porla diferencia entre las tasas de incidencia de enfermedad en los expuestos y los no expuestos y puedeser calculada de acuerdo a la siguiente fórmula:

RA I1 - I2 [al (a + b)] - [el (e + d)]

El riesgo atribuíble es usado para cuantificar el ríesgo de enfermedad en el grupo expuesto que puedeser considerado atribuible a la exposición, removiendo el riesgo de enfermedad que pudo haber ocurridode cualquier modo debido a otras causas (que es el riesgo de enfermar en los no expuestos). De estemodo, la interpretación del riesgo atribuíble depende de asumir que existe una relación causa-efectoentre la exposición y la enfermedad. Si no existe una asociación entre exposición y enfermedad, nohabrá diferencia entre las tasas de incidencia en los expuestos y los no expuestos y, entonces, el riesgoatribuíble será igual a cero. Si, por el contrario, existe una asociación causal entre exposición yenfermedad y el riesgo atribuíble es mayor que cero, este valor indicará el número de casos de laenfermedad entre los expuestos que pudiera ser evitado si la exposición fuese eliminada. Así, el riesgo

atribuíble puede ser útil como una medida del impacto que, en salud pública, tl\e una exposición

particular. . )

MEDIDASDE IMPA~O POTENCIAL:El fin supremo de,Yainvestigación biomédica, en su afán por estudiar la ocurrencia de la enfermedaden la población, Ejsdescubrir las causas que la provocan. Para ello debe encontrar la asociación y lafuerza de la aso~ación entre una exposición (causa) y la enfermedad (efecto). En esa búsqueda, laEpidemiología utiliza una percepción no igualitaria, un razonamiento discriminativo en favor de quienestengan mayor necesidad de atención, por exhibir mayor probabilidad de enfermar y morir. Ese métodode aproximación que busca medir la necesidad de atención en salud pública se denomina enfoque deriesgo. La investigación epidemiológica es, entonces, propositiva en la med~daen que ayude a quienestoman las decisiones a identificar prioridades de salud y necesidades de reorganización de los serviciosde salud. En ese sentido, las medidas de jmpacto potencial han sido diseñadas para "vender elproduc~o", es decir, para ser usadas por los planificadores y ;:Idministradores.de salud e~ el proceso.detoma de decisiones. Para ello, tienen tres atributos importantes:-son simples, atractivas y contundentes.

Las dos medidas de impacto potencial más usadas son el riesgo atribuíble porcentual y el riesgoatribuíble poblacional. El Riesgo Atribuíble Porcentual, llamado también Fracción Etiológica, no es másque el propio riesgo atribuíble expresado en tanto por ciento. El Riesgo Atribuíble porcentual (RA%)expresa la proporción de enfermedad entre los expuestos que es atribuíble a la exposición, o laproporción de enfermedad que puede ser prevenida en el grupo expuesto si se elimina la exposición.El RA% es calculado por la división del riesgo atribuíble entre la tasa de incidencia en los expuestos:

RA% x 100[al (a + b)] - [el (e + d)]

[al (a + b)]x 100

El Riesgo Atribuíble Poblacional Porcentual (RAP%) mide el exceso en la tasa de incidencia deenfermedad en la población total de individuos expuestos y no expuestos que es atribuíble a láexposición. En otras palabras, el RAPO/Oexpresa la proporción de enfermedad que puede ser prevenidaen la población total si se elimina la exposición. Esta medida ayuda a determinar qué exposicionestienen la mayor relevancia para la salud de una comunidad. El RAP% es calculado por la división delriesgo atribuíble poblacional entre la tasa de incidencia en la población total. El riesgo atribuíblepoblacional (el numerador del RAP%) resulta de la diferencia entre la tasa de incidencia en la poblacióntotal menos la tasa de incidencia en los no expuestos. La fórmula del RAP% es la siguiente:

RAP% x 100[(a + e) I (a + b + e + d)] - [el (e + d)]

[(a + e) I (a + b + e + d)]x 100

Es importante recordar que los riesgos relativo y atribuíble proporcionan información de muy diferentetipo. El riesgo relativo es una medida de la fuerza de asociación entre una exposición y la enfermedady proporciona información que puede ser utilizada para juzgar si una asociación válida observada esprobable que sea causal. En contraste, el riesgo atribuíble proporciona una medida del impacto de saludpública de una exposición, asumiendo que la asociación es de causa a efecto. La magnitud del riesgorelativo por sí misma no predice la magnitud del riesgo atribuíble.

UNIDAD: tNVESTtGACIQN EPJQEMlOLOGIC~ Pág, .9

OBSERV ACIONES SOBRE MEDICION EN INVESTlGACION EPIDEMIOLOGICA:

Cuatro observaciones finales merecen ser destacadas en este punto, y deben ser siempre tomadas en cuenta.Primero: las medidas epidemiológicas descritas aquí son las más simples, bien establecidas, probadas en el tiempoy ampliamente usadas pero, obviamente, no agotan el repertorio del investigador; otras medidas han sido y estánsiendo usadas y otras nuevas serán inventadas para propósitos específicos, particularmente en investigacióncientífica. Segundo: el investigador tiene y usa dos maneras de presentar sus mediciones: una de ellas, que ha sidoutilizada en esta exposición, es la estimación por punto, que es el resultado exacto de sus operaciones matemáticasy representa, en realidad, el valor promedial del fenómeno que se ha medido; la otra manera es la llamadaestimación por intervalo, que es un procedimiento estadístico que permite identificar un rango o intervalo con dosextremos o límites entre los cuales se encuentra, con una predeterminada confianza estadística, el valor delparámetro poblacional. En principio, toda medición científica debería incluir no solamente su estimación puntual,sinó también su estimación por intervalo. Tercero: cuando el objetivo principal es establecer comparaciones, laconclusión no puede estar basada exclusivamente en diferencias visuales entre las dos dimensiones en comparación;el juicio comparativo debe basarse en el descarte de la probabilidad del azar (p) como explicación alternativa deésas diferencias observadas. Por ello, precisamente, debe calcularse la proporción que jugó el azar en lapresentación de los resultados observados, para lo cual se recurre a las pruebas de significancia estadística.Finalmente, una diferencia estadísticamente significativa es sólo un primer paso hacia la causalidad; de ningunamanera puede tomarse como la demostración contundente y última de una asociación causal. La búsqueda científicade una base causal lógica, el objetivo primordial de la ciencia, es un proceso largo que requiere un juicio racionalbasado en la totalidad de la evidencia, de la cual los resultados de una observación o un estudio son únicamente uncomponente. Lo no casual no necesariamente es causal.

Estimación Rápida de Intervalos de Confianza:Intervalo de Confianza de una Media: Dada una media muestral (x), el Intervalo de Confianza al 95% se construyerestando (límite inferior del intervalo) y sumando (límite superior del intervalo) el valor de dos desviaciones estáJ.ldaral valor de la media:

IC95%,.= x :t 2 (DS)

Si sólo se suma y resta el valor de una desviación estándar, se obtiene el intervalo de confianza al 68%; si, encambio, se suma y resta el valor de tres desviaciones estándar, se obtiene el intervalo de confianza al 99%.

Intervalo de Confianza de una Proporción: Dada una proporción muestral(p), el Intervalo de Confianza al 95% seconstruye restando (límite inferior del intervalo) y sumando (límite superior del intervalo) el valor del error estándarde la proporción ~ultiplicado por 1.96:

IC95%T = P :t L96V'(p.q/n)

donde n es el tamaño mues~raly q es el complemento de p (es decir, l-p). -

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