AVFT 2 2017 by felipe espino

las revistas e tr n e 1 ro la La Núme en Venezue biomédicas

Manuel Velasco, Editor Volumen 36, Número 2, 2017 ISSN 0798-0264 Depósito Legal pp. 198202DF62

Registrada en los siguientes Índices y Bases de datos: REDALYC (Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal) ELSEVIER - Scopus de Excerpta Medica SCIELO (Scientific Electronic Library Online) BIREME (Centro Latinoamericano y del Caribe de Información en Ciencias de la Salud) LATINDEX (Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal) Índice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Universidad Nacional Autónoma de México) LIVECS (Literatura Venezolana de Ciencias de la Salud) LILACS (Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud) PERIÓDICA (Índices de Revistas Latinoamericanas en Ciencias) REVENCYT (Índice y Biblioteca Electrónica de Revistas Venezolanas de Ciencias y Tecnología) SABER - UCV CLaCaLIA (Conocimiento Latinoamericano y Caribeño de Libre Acceso) EBSCO Publishing PROQUEST

Contenido Aumento del malondialdehido y óxido nítrico en pacientes con EPOC Increase of malondialdehido and nitric oxide in COPD patients Carlos Silva Paredes, Luis Bello, Sergia Linares, Valmore Bermúdez.

33 Notas técnicas: análisis de datos bajo condiciones de repetibilidad Technical notes: Analysis of data under repeatability conditions Aisha Hurtado, Aura Caldera, Balentina Milano, Carlos Ibarra, Alba Díaz, José Camacho, José Elías Villamizar, Omar Verde

Notas técnicas: análisis de datos bajo condiciones de reproducibilidad Technical notes: Analysis of data under reproducibility conditions Aisha Hurtado, Aura Caldera, Balentina Milano, Carlos Ibarra, Alba Díaz, José Camacho, José Elías Villamizar, Omar Verde

44 Inequidades sociales, educativas y económicas en la población rural de Quingeo, Ecuador Rina Ortiz, Maritza Torres, Susana Peña Cordero, Viviana Narváez, Nancy Reinoso Calle, Soledad Ávila León, Alexandra Carabajo Rivera, Italo Fernando Larrea Romero, Roberto J. Añez, Joselyn Rojas, Valmore Bermúdez

Características sociodemográficas de la población adulta de la parroquia cumbe, Cuenca-Ecuador Sociodemographic characteristics of the adult population of the parish Cumbe, Cuenca-Ecuador Rina Ortiz, Maritza Torres, Susana Peña Cordero, Guillermo Quinde, Gloria Cecilia Durazno, Nancy Palacios, Cristina Culcay Verdugo, Alexandra Carabajo Rivera, Soledad Ávila León, Roberto J. Añez, Joselyn Rojas, Valmore Bermúdez

Volumen 36, Número 2, 2017 ISSN 0798-0264

Depósito Legal pp. 198202DF62

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Título abreviado: AVFT Indices y Bases de Datos: AVFT está incluida en las bases de datos de

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La revista AVFT es una publicación biomédica periódica, arbitrada, de aparición semestral, destinada a promover la productividad científica de la comunidad nacional e internacional en todas las áreas de Ciencias de la Salud y Educación en Salud; la divulgación de artículos científicos y tecnológicos originales y artículos de revisión por invitación del Cómité Editorial. Está basada en la existencia de un Comité de Redacción, consistente en un EditorDirector, Editores asociados principales y Comisión Editorial y Redactora. Los manuscritos que publica pueden ser de autores nacionales o extranjeros, residentes o no en Venezuela, en castellano (con resumen en idioma inglés y castellano) y deben ser remitidos a la Redacción de la Revista. Los manuscritos deben ser trabajos inéditos. Su aceptación por el comité de redacción implica que no ha sido publicado ni está en proceso de publicación en otra revista, en forma parcial o total. El manuscrito debe ir acompañado de una carta solicitud firmada por el autor principal y el resto de los autores responsables del mismo. En caso de ser aceptado, el Comité de Redacción no se hace responsable con el contenido expresado en el trabajo publicado. Aquellos que no se acojan a las condiciones indicadas, que sean rechazados por lo menos por dos árbitros que dictaminen sobre su calidad y contenido, y que no cumplan con las instrucciones a los autores señalados en otro aparte, no serán publicados y devueltos en consecuencia a los autores. Forma de preparación de los manuscritos

Para la publicación de trabajos científicos en la revista AVFT, los mismos estarán de acuerdo con los requisitos originales para su publicación en Revistas Biomédicas, según el Comité Internacional de Editores de Revistas Biomédicas (Annal of Internal Medicine 2006:126(1):36-47). Además, los editores asumen que los autores de los artículos conocen y han aplicado en sus estudios la ética de experimentación (Declaración de Helsinki). A tales efectos, los manuscritos deben seguir las instrucciones siguientes: 1. Mecanografiar original a doble espacio en idioma español, papel Bond blanco, 216 x 279 mm (tamaño carta) con márgenes por lo menos de 25 mm, en una sola cara del papel. Usar doble espacio en todo el original. Su longitud no debe exceder las 10 páginas, excluyendo el espacio destinado a figuras y leyendas (4-5) y tablas (4-5). 2. Cada uno de los componentes del original deberán comenzar en página aparte, en la secuencia siguiente: a. Página del título.

b. Resumen y palabras claves. Se recomienda a los autores de los artículos al colocar las palabras clave utilicen el DECS (Descriptores en Ciencias de la Salud) que puede ser consultado en la siguiente dirección: http.//decs.bvs.br c. Texto.

d. Agradecimientos. e. Referencias.

f. Tablas: cada una de las tablas en páginas apartes, completas, con título y llamadas al pie de la tabla. g. Para la leyenda de las ilustraciones: use una hoja de papel distinta para comenzar cada sección. Enumere las páginas correlativamente empezando por el título. El número de la página deberá colocarse en el ángulo superior izquierdo de la misma. 3. La página del título deberá contener:

3.1. Título del artículo, conciso pero informativo.

a. Corto encabezamiento de página, no mayor de cuarenta caracteres (contando letras y espacios) como pie de página, en la página del titulo con su respectiva identificación. b. Primer nombre de pila, segundo nombre de pila y apellido (con una llamada para identificar al pie de página el más alto grado académico que ostenta y lugar actual donde desempeña sus tareas el(los) autores. c. El nombre del departamento(s) o instituciones a quienes se les atribuye el trabajo.

d. Nombre y dirección electrónica del autor a quien se le puede solicitar separatas o aclaratorias en relación con el manuscrito.

e. La fuente que ha permitido auspiciar con ayuda económica: equipos, medicamentos o todo el conjunto. f. Debe colocarse la fecha en la cual fue consignado el manuscrito para la publicación.

4. La segunda página contiene un resumen en español y su versión en inglés, cada uno de los cuales tendrá un máximo de 150 palabras. En ambos textos se condensan: propósitos de la investigación, estudio, método empleado, resultados (datos específicos, significados estadísticos si fuese posible) y conclusiones. Favor hacer énfasis en los aspectos nuevos e importantes del estudio o de las observaciones. Inmediatamente después del resumen, proporcionar o identifi-

car como tales: 3-10 palabras claves o frases cortas que ayuden a los indexadores en la construcción de índices cruzados de su artículo y que puedan publicarse con el resumen, utilice los términos del encabezamiento temático (Medical Subject Heading) del Index Medicus, cuando sea posible.

5. En cuanto al texto, generalmente debe dividirse en: introducción, materiales y método, resultados y discusión.

6. Agradecimientos, sólo a las personas que han hecho contribuciones reales al estudio.

7. Las citas de los trabajos consultados seguirán los requisitos de uniformidad para manuscritos presentados a revistas Biomédicas, versión publicada en: Annal of Internal Medicine 2006; 126(1): 36-47. www.icmje.com. No se aceptarán trabajos que no se ajusten a las normas.

8. Tablas: En hoja aparte cada tabla, mecanografiada a doble espacio; no presentar tablas fotográficas; enumere las tablas correlativamente y proporcione un título breve para cada una; dé a cada columna un encabezamiento corto o abreviado; coloque material explicativo en notas al pie de la tabla y no en el encabezamiento; explique en notas al pie de la tabla las abreviaturas no estandarizadas usadas en cada tabla; identifique claramente las medidas estadísticas de las variables tales como desviación estándar y error estándar de la medida; no use líneas horizontales ni verticales: citar cada tabla en orden correlativo dentro del texto; citar la fuente de información al pie de la tabla si ésta no es original. 9. Ilustraciones: Deben ser de buena calidad; entregarlas separadas; las fotos, en papel brillante con fondo blanco, generalmente 9 x 12 cm. Las fotografías de especímenes anatómicos, o las de lesiones o de personas, deberán tener suficiente nitidez como para identificar claramente todos los detalles importantes. En caso de tratarse de fotos en colores, los gastos de su impresión correrán a cargo del autore(s) del trabajo. Lo mismo sucederá con las figuras que superen el número de cuatro. Todas las figuras deberán llevar un rótulo engomado en el reverso y en la parte superior de la ilustración indicando número de la figura, apellidos y nombres de los autores. No escribir en la parte posterior de la figura. Si usa fotografía de personas, trate de que ésta no sea identificable o acompañarla de autorización escrita de la misma. Las leyendas de las ilustraciones deben ser mecanografiadas a doble espacio en página aparte y usar el número que corresponde a cada ilustración. Cuando se usen símbolos y fechas, números o letras para identificar partes en las ilustraciones, identifíquelas y explíquelas claramente cada una en la leyenda. Si se trata de microfotografía, explique la escala e identifique el método de coloración.

10. Envíe un original y dos copias impresas en un sobre de papel grueso, incluyendo copias fotográficas y figuras entre cartones para evitar que se doblen, simultáneamente envíe una versión electrónica en CD o a través del e-mail: revista. avft@gmail.com, indicando el programa de archivo. Las fotografías deben venir en sobre aparte. Los originales deben acompañarse de una carta de presentación del autor en la que se responsabiliza de la correspondencia en relación a los originales. En ella debe declarar que conoce los originales y han sido aprobados por todos los autores; el tipo de artículo presentado, información sobre la no publicación anterior en otra revista, congresos donde ha sido presentado y si se ha usado como trabajo de ascenso. Acuerdo a asumir los costos de su impresión en caso de fotos a color, autorización para reproducir el material ya publicado o ilustraciones que identifiquen a personas. 11. Los artículos a publicarse, pueden ser: originales, revisiones, casos clínicos, y cartas al editor. 12. Cuando se refiere a originales, queda entendido que no se enviará artículo sobre un trabajo que haya sido publicado o que haya sido aceptado para su publicación en alguna parte.

13. Todos los trabajos serán consultados por lo menos por dos árbitros en la especialidad respectiva. 14. La revista AVFT, no se hace solidaria con las opiniones personales expresadas por los autores en sus trabajos, ni se responsabiliza por el estado en el que está redactado cada texto. 15. Todos los aspectos no previstos por el presente reglamento serán resueltos por el Comité Editorial de la Revista.

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Aumento del malondialdehido

y óxido nítrico en pacientes con EPOC

Resumen Introducción: La enfermedad pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) es una entidad caracterizada por la persistencia de síntomas respiratorios y limitación del flujo aéreo debido anormalidades en la vía aérea y/o en los alvéolos debido principalmente al hábito tabáquico, así como, la exposición a biomasas, gases nocivos, vapores, contaminación del aire ambiental entre otros factores. Su fisiopatología se fundamenta en un proceso inflamatorio crónico y estrés oxidativo que condicionan a la degeneración y remodelación de la matriz extracelular. Objetivos: Determinar el comportamiento de los niveles de Malondialdehido (MDA) y Óxido Nítrico (ON) como indicadores del perfil oxidativo en pacientes con EPOC estable, exacerbada y en individuos sanos. Materiales y métodos: Se realizó un estudio exploratorio, descriptivo, transversal, cuya selección de individuos fue a través de un muestreo no probabilístico intencional. Se establecieron 3 grupos de trabajo: pacientes con EPOC estable, EPOC exacerbado y grupo control (individuos sanos sin antecedente de hábito tabáquico). Se seleccionaron aquellos pacientes mayores de 40 años con diagnóstico de EPOC confirmado por criterios clínicos y espirométrico, que asistieron a la consulta de Neumonología o a la Unidad de Cuidados Respiratorios del Hospital General del Sur “Dr Pedro

Iturbe”, Maracaibo – Estado. Zulia, en el período de septiembre de 2012 a mayo 2013. Las variables fueron expresadas en medidas absolutas y relativas (variables cualitativas), y media aritmética ± desviación estándar (variables cuantitativas), realizándose comparaciones estadísticas mediante la prueba T de Student (2 grupos) o ANOVA con test post-hoc de Bonferroni (3 o más grupos), así mismo Test de correlación de Pearson. Se consideró un valor de p < 0,05 como estadísticamente significativo. Resultados: Muestra general conformada por 90 pacientes: 45 masculinos y 45 femeninos. MDA promedio de 0,99±0,44 mM, evidenciándose diferencias estadísticamente significativas entre Grupo control (0,85±0,34 mM) vs Grupo EPOC Estable (1,16±0,59 mM). Oxido nítrico promedio de 41,87±6,34 mM evidenciándose diferencias estadísticamente significativas entre Grupo control (37,17±2,65) vs EPOC Estable (42,93±6,37 mM) y Grupo control vs EPOC exacerbado (45,50±6,15 mM) Conclusión: El perfil oxidativo en los pacientes con EPOC esta elevado, siendo el ON el que mayor se relaciona con el hábito tabáquico y con el tiempo de evolución de la enfermedad. Palabras claves: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica, Malondialdehido, Óxido Nítrico, perfil oxidativo

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Carlos Silva Paredes, MD1,2, Luis Bello, MD1, Sergia Linares, Lic³, Valmore Bermúdez, MD, MgSc, MPH, PhD³, 4 1 Servicio de Neumonología. Hospital Central “Dr. Urquinaona”, Maracaibo -Venezuela. 2 Universidad del Zulia. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Fisiológicas. Cátedra de Fisiología. Maracaibo. Estado Zulia 3 Universidad del Zulia, Facultad de Medicina. Centro de Investigaciones Endocrino- Metabólicas “Dr. Félix Gómez”. 4 Universidad Simón Bolívar, Sede Cúcuta - Colombia. Grupo de Investigación de Altos Estudios de Frontera (ALEF). *Autor de Correspondencia: Carlos Silva Paredes, MD. Servicio de Neumonología y Tisiología Hospital Central “Dr. Urquinaona”. E-mail: csilva_paredes@hotmail.com

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Increase of malondialdehido and nitric oxide in COPD patients

Abstract Introduction: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is an entity characterized by the persistence of respiratory symptoms and airflow limitation due to abnormalities in the airway and / or alveoli mainly due to smoking, as well as exposure to biomass, Harmful gases, vapors, environmental air pollution, among other factors. Its pathophysiology is based on a chronic inflammatory process and oxidative stress that condition the degeneration and remodeling of the extracellular matrix. Materials and methods: An exploratory, descriptive, cross sectional study was performed, whose selection of individuals was through an intentional non - probabilistic sampling. Three working groups were established: patients with stable COPD, exacerbated COPD and control group (healthy individuals with no history of smoking). Patients older than 40 years with a diagnosis of COPD confirmed by clinical and spirometric criteria, who attended the consultation of Pneumonology or the Respiratory Care Unit of the Hospital General del Sur “Dr Pedro Iturbe”, Maracaibo - Estado. Zulia, in the period from September 2012 to May 2013. The variables were expressed in absolute and relative measures (qualitative variables), and arithmetic mean ± standard deviation (quantitative variables), and statistical comparisons were made using Student’s Ttest (2 groups) or ANOVA with Bonferroni post-hoc test More groups), as well as Pearson’s correlation test. A value of p <0.05 was considered statistically significant.

Results: General sample consisting of 90 patients: 45 male and 45 female. Mean MDA of 0.99 ± 0.44 mM, showing statistically significant differences between Control Group (0.85 ± 0.34 mM) vs Stable EPOC Group (1.16 ± 0.59 mM). Mean Nitric Oxide of 41.87 ± 6.34 mM evidenced statistically significant differences between Control Group (37.17 ± 2.65) vs Stable COP (42.93 ± 6.37 mM) and Control Group vs exacerbated COP (45, 50 ± 6.15 mM) Conclusions: The oxidative profile in patients with COPD is elevated, with NO being the major that is related to the smoking habit and the time of evolution of the disease. Keywords: Chronic Obstructive Pulmonary Disease, Malondialdehyde, Nitric Oxide, oxidative profile

Introducción La enfermedad pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) es una enfermedad prevenible y tratable, que se caracteriza por la persistencia de síntomas respiratorios y limitación del flujo aéreo. Esta enfermedad es debida a la presencia de anormalidades en la vía aérea y/o en los alvéolos1. La EPOC es una enfermedad que inicia con cambios inflamatorios tempranos en los pacientes que se han expuestos de forma crónica a sustancias o gases nocivos, especialmente a inhalación del humo del cigarrillo, que conlleva a un deterioro

más rápido de la función pulmonar que los no expuestos2. A pesar de ser una entidad que no es curable, los síntomas se pueden aliviar con tratamiento, proporcionando calidad de vida y disminuyendo el riesgo de muerte3. El hábito tabáquico es considerada la primera causa y el más importante factor de riesgo de enfermedad pulmonar obstructiva crónica. La presencia de EPOC en no fumadores, hace recordar de otros factores de riesgo relacionados con esta enfermedad4, tales como el hábito tabáquico pasivo, la exposición ocupacional a polvo, gases nocivos y vapores, la contaminación del aire del medio ambiente, predisposición genética, daño de la vía aérea debido a la exposición de cigarrillo en la etapa prenatal o infecciones durante la infancia5. Esta enfermedad es considerada como una causa importante de mayor morbilidad y mortalidad a nivel mundial ocasionando un alto impacto socioeconómico, constituyendo un problema de salud pública de primer orden6. La EPOC es actualmente considerada como la cuarta causa de muerte en el mundo, y se prevé que pueda ser la tercera causa de muerte para el 2030, en ausencia de intervenciones que disminuyan los riesgos, especialmente el fumar cigarrillos, exposición a productos de combustión de biomasas y la contaminación ambiental7. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estimó que en el 2015, alrededor de 3 millones de muertes fueron causadas por la EPOC, lo que representó el 5 % de muertes totales a nivel mundial ocurridas en ese año3. En el proceso inflamatorio persistente de la EPOC participan diferentes células, mediadores inflamatorios, factores de crecimiento, moléculas de la matriz extracelular y enzimas que actúan remodelando y, en su caso, degradando los componentes de la matriz2,8. Los macrófagos y neutrófilos son las principales células que participan durante la etapa inflamatoria, remodelativa y degradativa de la matriz extracelular que ocurre en la patogenia de la EPOC8. El estrés oxidativo es otro componente de la fisiopatología de esta entidad, el cual surge del incremento en las concentraciones de moléculas oxidantes (tales como radicales libres de oxígeno) en relación con los niveles de las moléculas que se encargan de eliminarlos (antioxidantes) exacerbándose este proceso en vista de la presencia de los macrófagos y neutrófilos que poseen la capacidad de producir radicales libres y sustancias oxidativas1,8. Estas sustancias oxidantes pueden dañar varias moléculas biológicas incluyendo proteínas celulares, lípidos, ácidos nucleicos, produciendo disfunción y muerte celular, además de daño de la matriz extracelular, así como inactivación de antiproteinasas y activación de proteinasas2. Los oxidantes del humo del cigarrillo pueden estar implicados en las manifestaciones sistémicas del EPOC, como la disfunción de la musculatura esquelética y respiratoria y la pérdida de peso9. El estrés oxidativo en estos sujetos está causado por diversos radicales libres, incluyendo aniones superóxido liberados por los macrófagos alveolares o derivados de reacciones xantina/xantina oxidasa, óxido nítrico (ON), monóxido de carbono, etano y productos

Siendo el Malondialdehído (MDA) producto directo de la acción de los radicales libres de oxígeno sobre los ácidos grasos poliinsaturados de la membrana celular, y el óxido nítrico (ON), producto de la acción de las isoenzimas de la óxido nítrico sintetasa (ONS) sobre la L-arginina, diversos autores se han planteado su determinación como marcadores para estrés oxidativo dentro de enfermedades inflamatorias, entre ellos la EPOC. Materiales y métodos Diseño de estudio y selección de individuos Se realizó un estudio exploratorio, descriptivo, transversal, cuya selección de individuos fue a través de un muestreo no probabilístico intencional11. Se establecieron 3 grupos de trabajo: pacientes con EPOC estable, EPOC exacerbado y un grupo control. Se consideró como paciente con EPOC exacerbado aquellos individuos que presentaron al momento de su exploración cambios en el patrón de la disnea, tos y/o expectoración basales del paciente más allá de la variabilidad diaria, suficiente como para justificar un cambio de su tratamiento de base1. Se seleccionaron pacientes mayores de 40 años con diagnóstico de EPOC confirmado por criterios clínicos y espirométrico1, que se encontraban estables o exacerbados, que asistieron a la consulta de Neumonología o a la Unidad de Cuidados Respiratorios (UCR) del Hospital General del Sur “Dr Pedro Iturbe”, en Maracaibo – Estado. Zulia, en el período de septiembre de 2012 a mayo 2013, así mismo se seleccionaron individuos sanos del mismo grupo etario sin historia de hábito tabáquico (Grupo Control). Se excluyeron pacientes con EPOC que además presentaban enfermedad inmunológica, síndrome coronario agudo, diabetes mellitus tipo 1 o 2. En pacientes estables es excluyeron pacientes con cualquier infección y en pacientes con exacerbación se excluyeron infecciones no respiratorias. Evaluación de los individuos Para la recolección de los datos de los individuos que cumplieran con los criterios de inclusión se les realizó una historia clínica y hoja de protocolo individual, interrogándose los siguientes datos: nombre, apellido, edad, sexo, tiempo de evolución del EPOC, tratamiento farmacológico, hábito tabáquico, años de fumador. Se recogieron los antecedentes patológicos personales del paciente, y se anotó el examen físico encontrado con énfasis en el sistema cardiopulmonar.

Evaluación Antropométrica Durante el examen físico de los individuos se les realizó el cálculo del Índice de Masa Corporal (IMC): El peso se determinó utilizando una balanza digital (Tanita, TBF-310 GS Body Composition Analyzer, Tokyo – Japan), mientras que la talla se obtuvo con una cinta vertical calibrada en centímetros y milímetros. Se calculó el IMC mediante la fórmula matemática Peso (Kg) / Talla2 (m2), empleándose la clasificación de la OMS12. Análisis de Laboratorio Para la determinación de valores séricos de malondialdehído (MDA) y óxido nítrico (ON) al momento de identificar a los pacientes e individuos sanos que cumplieran los criterios de inclusión se les tomó una muestra a cada individuo 5 cm3 de sangre a través de venopunción antecubital, los cuales se colocaron en tubos de ensayo y se centrifugaron a 4000 rpm por 10 minutos, después de ello el suero extraído fue colocado en tubos de ensayo de polipropileno para su posterior congelación a -70 °C. El tiempo entre la toma de la muestra y su procesamiento no excedió los tres meses. La determinación de MDA se realizó a través de la formación de derivados del ácido tiobarbitúrico, que siguió los siguientes pasos: precipitación de las proteínas séricas, liberación de MDA unido a las proteínas, reacción con el ácido tiobarbitúrico, determinación de los complejos MDA-ácido tiobarbitúrico por análisis espectro fotométrico y, finalmente, eliminación de interferencia de otros aldehídos, como el furfuraldehído, para el cálculo final13. El ON fue determinado a través de su producto de degradación, los nitritos, por medio del ensayo de diazotización (Reacción de Geiss) previa reducción de los nitratos14. El suero se homogeneizó con HCl 2N, fue centrifugado a 6000 g. durante 10 minutos con ácido sulfanilico, añadiendo a continuación N-1-naftil-etilendiamina e incubándola durante 30 minutos más. La muestra completa fue tomada y la absorbancia fue medida en 548 nm en un espectrofotómetro Génesis 5 contra estándar. La sensibilidad del método es de 1mM. Todos los resultados se expresaron en mM. Análisis Estadístico Los datos se analizaron utilizando el “Statistical Package for the Social Sciences” (SPSS) versión 20 (SPSS Inc. Chicago, IL). Se utilizó estadística descriptiva e inferencial para el análisis de los datos. Los resultados se presentaron en tablas y gráficos de barra. Las variables cualitativas fueron expresadas en medidas absolutas y relativas, mientras las variables cuantitativas se expresaron como media aritmética ± desviación estándar. Las comparaciones entre variables cuantitativas se realizaron mediante la prueba T de Student

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Entre las consecuencias más directas del estrés oxidativo en los pulmones se encuentran daños en los epitelios que recubren los espacios aéreos, en células de tejidos conectivos y en el endotelio vascular10. Experimentalmente, se ha mostrado que el estrés oxidativo causa un aumento de permeabilidad epitelial asociado a depleción de glutatión, una de las principales moléculas reductoras (antioxidante), y discinesia ciliar del epitelio respiratorio10.

A todos los pacientes y personas sanas se les informó sobre los objetivos y alcances de la investigación y se les solicitó por escrito su consentimiento para participar en el estudio. De igual forma, se solicitó la aprobación del comité de ética del Hospital General del Sur “Dr. Pedro Iturbe”.

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de peroxidación lipídica, entre los que se incluyen derivados de la peroxidación del ácido araquidónico (isoprostanos)9.

(cuando eran 2 grupos) o ANOVA con test post-hoc de Bonferroni (cuando eran 3 o más grupos). Se consideró un valor de p < 0,05 como estadísticamente significativo. Resultados Características generales 90 pacientes fueron evaluados, de los cuales 45 eran hombres y 45 mujeres. La edad mostró una media de 62,29 años, siendo la edad mínima 46 años y la máxima 84 años. Se seleccionó 30 pacientes con EPOC estable y 30 pacientes con EPOC exacerbada que cumplieron con los criterios de inclusión, y 30 individuos sanos (Grupo Control). La Tabla 1 expresa las características generales de la muestra estudiada agrupadas según criterios para EPOC estable y exacerbado. - GRUPO ESTABLE: 30 pacientes (15 hombres y 15 mujeres). Promedio de edad 64,07±8,99 años. IMC= 26,83±4,86 kg/mt². El 60% eran fumadores activos, 33,3 % exfumadores y 6,7 % sin historia de hábito tabáquico (cocinaron con leña). El tiempo de hábito tabáquico promedio fue de 28,97±13,30 años. El tiempo transcurrido desde el diagnóstico de la enfermedad promedio fue de 4,37±4,06 años. - GRUPO EXACERBADO: 30 pacientes con EPOC exacerbado (15 hombres y 15 mujeres). Promedio de edad 64,17±8,41 años. Índice de masa corporal promedio 26,93±6,32 kg/mt². El 63,3% eran fumadores activos, 33,3 % exfumadores y 3,3 % sin historia de hábito tabáquico (cocinaron con leña). El tiempo de hábito tabáquico promedio fue de 31,97±10,36 años. El tiempo transcurrido desde el diagnóstico de la enfermedad promedio fue de 4±3,20 años.

- GRUPO CONTROL: 30 pacientes sin enfermedad pulmonar (15 hombres y 15 mujeres), sin historia de hábito tabáquico. Promedio de edad 58,63±6,61 años. Análisis de valores de malondialdehído y óxido nítrico - MDA: Se observó en la muestra estudiada valores de MDA con un promedio de 0,99±0,44 mM. Al estratificarlos según

pacientes Control y diagnóstico de EPOC (Gráfico 1), en el grupo de pacientes con EPOC estables se observó una media de 1,16±0,59 mM, siendo el valor máximo 3,40 y el valor mínimo 0,30. En el grupo de pacientes con EPOC exacerbado la media fue de 0,95±0,29 mM, siendo el valor máximo 1,50 y el valor mínimo 0,50. En el grupo control, la media fue de 0,85±0,34 mM, siendo el valor máximo 1,60 y el valor mínimo 0,20. Los pacientes con EPOC estable presentaron niveles más altos de malondialdehido. Se realizó una comparación intragrupal donde se evidenció una diferencia estadísticamente significativa solamente entre el grupo Control vs EPOC estable con una p de 0,19. - ON: Se observó en la muestra estudiada valores de ON con un promedio de 41,87±6,34 mM. Al estratificarlos según pacientes Control y diagnóstico de EPOC (Gráfico 2), se observó en el grupo de pacientes con EPOC estables una media 42,93±6,37 mM, siendo el valor máximo 59 y el valor mínimo 34. En el grupo de pacientes con EPOC exacerbado la media fue de 45,50±6,15 mM, siendo el valor máximo 62 y el valor mínimo 37. En el grupo control la media fue de 37,17±2,65, siendo el valor máximo 43 y el valor mínimo 31. Los pacientes con EPOC exacerbado presentaron niveles más altos de óxido nítrico. Se realizó una comparación intragrupal donde se observó una diferencia estadísticamente significativa entre el grupo control vs EPOC estable y control vs EPOC exacerbado, ambos con una p < 0,001. Se realizó una prueba de correlación de Pearson entre el malondialdehido y las variables: edad, sexo, IMC, tiempo de hábito tabáquico (años) y tiempo transcurrido desde el diagnóstico de EPOC (años), donde no se evidenciaron correlaciones significativas entre alguna de las variables (Tabla 2). Caso contrario sucedió al analizar el óxido nítrico con dichas variables (Tabla 2), evidenciándose una correlación estadísticamente significativa con el tiempo de hábito tabáquico (p=0,028) (Gráfico 3 Panel A) y tiempo transcurrido desde el diagnóstico de EPOC (p=0,021) (Gráfico 3 Panel B).

Tabla 1. Características generales de la muestra estudiada agrupadas según criterios para EPOC estable y exacerbado EPOC Estable (n=) EPOC Exacerbado (n=) Media±DE Mediana (IC 95%) Media±DE Mediana (IC 95%) Edad (Años) 64,07±8,99 65,50 (60,71-67,43) 64,17±8,41 62,50 (61,03-67,31) IMC (kg/m2) 26,83±4,86 26,40 (25,01-28,65) 26,92±6,32 26,05 (24,56-29,29) Tiempo de Hábito tabáquico (Años) 28,97±13,30 30,00 (24,00-33,93) 31,97±10,30 30,00 (28,10-35,84) Tiempo transcurrido desde el diagnóstico de EPOC (Años) 4,37±4,06 3,00 (2,85-5,88) 4,00±3,20 3,00 (2,81-5,19) n (%) n (%) Sexo Masculino 15 (50%) 15 (50%) Femenino 15 (50%) 15 (50%) Hábito Tabáquico Fumador 10 (33,3%) 19 (63,3%) Ex-Fumador 18 (60%) 10 (33,3%) No Fumador con exposición a biomasa tipo leña 2 (6,7%) 1 (3,3%) Exposición a Biomasa tipo Leña Si 5 (16,7%) 11 (36,7%) No 25 (83,3%) 19 (63,3%) EPOC: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica

DE: Desviación Estándar

IMC: Índice de Masa Corporal

IC 95%: Intervalo de Confianza al 95%

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Gráfico 2. Valores de Óxido Nítrico en pacientes estudiados estratificados según Grupo Control y criterios clínico de EPOC estable y exacerbado

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Gráfico 1. Valores de Malondialdehido en pacientes estudiados estratificados según Grupo Control y criterios clínico de EPOC estable y exacerbado

Tabla 2. Correlación de valores de MDA y ON con características de los pacientes con EPOC Malondialdehído Óxido Nítrico

Edad p 0,850 p 0,064

Sexo p 0,394 p 0,321

IMC p 0,491 p 0,712

Tiempo de Hábito tabáquico p 0,413 p 0,028 *

Tiempo transcurrido desde el diagnóstico de EPOC p 0,975 p 0,021 *

* Significancia estadística p < 0,05 EPOC: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica IMC: Índice de Masa Corporal

Gráfico 3. Correlación de valores de ON con años de fumador y años de diagnóstico de EPOC.

Discusión

Se han realizado varios estudios que han demostrado una asociación entre la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y el perfil oxidativo. Según Montaño y col15 en su evaluación de marcadores de estrés oxidativo en pacientes con EPOC, demostró que el estrés oxidativo tiene un rol importante en el EPOC, situación que se demuestra en este estudio. Según Stanojkovic y col16, en su estudio del estrés oxidativo en pacientes con EPOC, observó que la MDA se encontraba elevada es estos pacientes con respecto al grupo control, siendo mayor en los pacientes exacerbados. En nuestro estudio, al evaluar esta asociación, los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica presentaron niveles más elevados de MDA con respecto al grupo control de personas sanas. Las personas con EPOC estable presentaron niveles más altos que los pacientes exacerbados, siendo esta una diferencia con el estudio citado, probablemente esto se deba por la presencia de características propias de los pacientes con EPOC estable no dependiente de la enfermedad de base ni del hábito de fumar, como por ejemplo el índice de masa corporal (IMC), ya que los pacientes con EPOC estable presentaron valores de IMC mayor que los otros grupos. Con respecto al óxido nítrico, al igual como en el estudio de Kersul y col17, donde los pacientes con EPOC exacerbado

presentaban niveles de óxido nítrico más elevados con respecto al EPOC estable o control, se observó en nuestro estudio que los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica presentaron niveles más elevados de ON con respecto al grupo control, siendo mayor en pacientes con exacerbación, evidenciándose diferencia significativa entre los grupos. En este estudio, los parámetros de perfil oxidativo estudiados MDA y ON no presentaron relación con respecto a la edad y el sexo de los pacientes. Sin embargo el ON presento relación significativa con el número de año de hábito tabáquico y el número de años de diagnóstico de la EPOC, dicha relación fue observada en el estudio de Fernández y col18, demostrando que los marcadores de estrés oxidativo se elevaron significativamente en los fumadores con esta enfermedad, demostrándose la importancia del estrés oxidativo en la génesis de dicha entidad, y su estrecha relación con el tabaquismo. Al evaluar los dos parámetros estudiados MDA y ON por separado, se puede observar que el Óxido Nítrico, se comporta como el mejor parámetro para evaluar el perfil oxidativo en estos pacientes, ya que a medida que hay mayor compromiso de la enfermedad, aumenta los niveles de ON. Así mismo, el ON es el que tiene mayor relación con el principal factor de riesgo estudiado en la génesis de la EPOC como lo es el hábito tabáquico.

Limitaciones Las limitaciones de este trabajo fueron diversas, una de las principales es que este estudio se realizó con una muestra de pacientes con EPOC reducida. En los pacientes con EPOC estable no se evaluó la fecha de su última exacerbación a pesar que actualmente se encontraba estable, ni el tiempo transcurrido entre su última exacerbación hasta el momento de la valoración. En los pacientes con EPOC no se evaluó la historia de la evolución de la enfermedad, el número de exacerbaciones, frecuencia, intensidad, número de hospitalizaciones, como para poder relacionar estos valores con fenotipos de la enfermedad. De igual manera en este estudio no se evaluó los parámetros espirométricos actuales de los pacientes estudiados que permitiera relacionar el grado de severidad de enfermedad con los marcadores del perfil oxidativo.

2. Giraldo Estrada, H. (2008) EPOC: Diagnóstico y tratamiento integral. Tercera edición. Bogotá- Colombia. Editorial Médica Internacional LTDA.

Conclusiones

9. Montuschi P, Kharitonov SA, Ciabattoni G, Corradi M, Van Rensen L, Geddes DM, et al. Exhaled 8-isoprostane as a new non-invasive biomarker of oxidative stress in cystic fibrosis. Thorax. 2000;55:205-9.

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8. Montaño, M. Cisneros, J. Pedraza- Chaverri, J. Becerril, C. Mendoza, C. Ramos, C. (2009). Presencia de estrés oxidativo en un modelo de enfermedad pulmonar obstructiva crónica inducido con exposición a humo de leña en cobayos. Rev Inst Nal Enf Resp Mex Vol 22, N°4, 272-279.

10. Nuñez- Naveira, L. Montero- Martínez, C. Ramos- Barbon, D. Oxidación, inflamación y modificaciones estructurales. Arch Bronconeumol. 2007;43 Supl 1:18-29. 11. Méndez C. 2003. Metodología. Diseño y desarrollo del proceso de investigación, Bogotá, McGraw-Hill; cap. 1; pags. 1-47. 12. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation on Obesity. Geneva: The Organization; 2000. (WHO Technical Report Series, No. 894). 13. Draper HH, Squires EJ, Mahmoodi H, Wu J, Agarwal S, Hadley M. A comparative evaluation of thiobarbituric acid methods for the determination of malondialdehyde in biological materials. Free Radic Biol Med 1993;15: 353-363. 14. Archer S. Measurement of Nitric Oxide in biological models. FASEB J 1993;7: 340-360. 15. Montaño, M. Cisneros, J. Ramírez, A. Pedraza, J. Mercado, D. Ramos, C. Sansores, RH.(2010) Malondialdehyde and superoxide dismutase correlare with FEV1 in patients with COPD associated with Wood smoke exposure and tobacco smoking. Inhal Toxicol; 22(10): 868- 74. 16. Stanojkovic, L. Kotur- Stevuljevic, J. Milenkovic, B. Spasic, S. Vujic, T. Stefanovic, A. Ivanisevic, J.(2011) Pulmonary function, oxidative stress and inflammatory markers in severe COPD exacerbation. Respir med. Oct;105 suppl 1:S31- 7. 17. Kersul, A. Iglesias, A. Ríos, A. Noquera, A. Forteza, a. Serra, E. Agusti, a. Cosío, BG. (2011). Molecular mechanism of inflamation during exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease. Arch Bronconeumol, Apr; 47(4): 176-83. 18. Fernández, J. Delgado, A. García, R. Brown, C. León, O. Flores, H. (2002). Estrés oxidativo. Enfermedad pulmonar obstructiva crónica y tabaquismo. Rev Cubana Med 41(5).

Manuel Velasco (Venezuela) Editor en Jefe - Felipe Alberto Espino Comercialización y Producción Reg Registrada en los siguientes índices y bases de datos:

SCOPUS, EMBASE, Compendex, GEOBASE, EMBiology, Elsevier BIOBASE, FLUIDEX, World Textiles, OPEN JOURNAL SYSTEMS (OJS), REDALYC (Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal), Google Scholar LATINDEX (Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal) LIVECS (Literatura Venezolana para la Ciencias de la Salud), LILACS (Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud) PERIÓDICA (Índices de Revistas Latinoamericanas en Ciencias), REVENCYT (Índice y Biblioteca Electrónica de Revistas Venezolanas de Ciencias y Tecnología) SCIELO (Scientific Electronic Library Online), SABER UCV, DRJI (Directory of Research Journal Indexing) CLaCaLIA (Conocimiento Latinoamericano y Caribeño de Libre Acceso), EBSCO Publishing, PROQUEST

w w w. r ev i s ta h i p e r te n s i o n . c o m . ve w w w. r ev i s ta d i a b e te s . c o m . ve w w w. r ev i s ta s i n d r o m e . c o m . ve w w w. r ev i s ta av ft. c o m . ve

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

7. Adeloye, D. Chua, S. Lee, CH. Basquill, C. Papana, A. Theodoratou, E. Nair, H. Gasevic, D. Sridhar, D. Campbell, H. Yee, K. Sheukh, A, Rudan, I. (2015). Global and regional estimates of COPD prevalence: Systematic review and meta-analysis. doi:10.7189/jogh.05.020415

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El análisis y discusión de los resultados permitió establecer las siguientes conclusiones: 1. Los pacientes con Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica tienen marcadores del perfil oxidativo elevado 2. El Óxido Nítrico (ON) tiene mayor relación con el hábito tabáquico, con el tiempo de duración de dicho de hábito y con el tiempo de evolución de esta enfermedad. Se recomienda, continuar con la realización de este estudio, ampliando la población con EPOC, haciéndoles seguimiento a estos pacientes y evaluar la relación de la respuesta al tratamiento con los marcadores del perfil oxidativo, así como la realización de espirometrias, evaluar severidad de la enfermedad, y relacionar con el fenotipo de EPOC. Así mismo se recomienda realizar estudios posteriores incluyendo otros marcadores como Proteína C Reactiva ultrasensible, Factor de necrosis tumoral, interleukinas, entre otros

3. World Health Organizatión .WHO (2016) Media Centre, Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD).

Notas técnicas: análisis

de datos bajo condiciones de repetibilidad Technical notes: Analysis of data under repeatability conditions Aisha Hurtado, Aura Caldera, Balentina Milano, Carlos Ibarra, Alba Díaz, José Camacho, José Elías Villamizar, Omar Verde Laboratorio de Bioanalítica, Departamento de Química Medicinal, Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC). Ministerio del Poder Popular para Educación Universitaria, Ciencia y Tecnología. Email: omarverde@gmail.com

Resumen

Abstract

Se presentan estadísticos para caracterizar un grupo de datos provenientes de una variable continua bajo condiciones de repetibilidad, el cálculo de intervalos de confianza, la detección de valores atípicos y la posibilidad de realizar comparaciones de las varianzas de dos o más grupos para determinar la posible existencia de discrepancias estadísticamente significativas entre ellas y la relación con sus repetibilidades. Se hace mención del término precisión de los resultados, estrechamente asociado al de repetibilidad. Se presentan salidas de cálculos realizados con un programa estadístico para la caracterización de una variable continua.

It is described statistical procedures to characterize a group of data from a continuous variable under repeatability conditions, the calculation of confidence intervals, the detection of outliers and the possibility of comparisons of the variances of two or more groups to determine the possible existence of statistically significant discrepancies between them and the relationship with their repeatability. Mention is made of the accuracy of the results, closely associated with the repeatability. Outputs of calculations performed with a statistical programme for the characterization of a continuous variable are presented.

Palabras clave: Repetibilidad, precisión, intervalos de confianza, comparación de varianzas

Key words: Repeatability, accuracy, confidence intervals, variance comparison

Introducción 40

En el campo de la analítica usualmente se obtienen valores que son utilizados para estimar la condición favorable o desfavorable de una unidad (equipo, persona, parcela de terreno). Dependiendo del tipo de variable, se debe proceder a manipular esos valores para realizar su caracterización estadística y poder inferir con respecto a valores de referencia o realizar, en el caso de dos o más unidades, comparaciones que permitan tomar decisiones para corregir deficiencias o continuar en el proceso de una mejora continua. En esta Nota Técnica se procederá a presentar aspectos importantes de una variable continua, definir las condiciones de repetibilidad y señalar estadísticos que permitan su caracterización o la comparación entre unidades. Variable continua y su caracterización Una variable continua es aquella que puede asumir el infinitamente largo número de valores correspondientes a los puntos en un determinado intervalo y siempre será posible, en teoría, la existencia de un tercer valor intermedio entre dos valores observables. Nunca puede ser medida con exactitud. El valor observado depende, en gran medida, de la precisión de los instrumentos de medición. Ejemplos típicos

lo son la altura de las personas, el tiempo de vida de una célula, la cantidad de azúcar en una naranja y la concentración en la sangre de un parámetro farmacocinético. Un aspecto importante a considerar en las mediciones obtenidas para una variable continua es la necesidad de organizarlas y caracterizarlas de forma tal que se pueda visualizar con facilidad la tendencia de los datos hacia un punto central o medir la variación observada. Entre los estimadores de tendencia central para un grupo de mediciones se tiene la media aritmética o promedio, la mediana y la moda mientras que para la variación se tienen estimadores como la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. La media aritmética o promedio se obtiene sumando todas las observaciones o mediciones y dividiéndolo entre el número de mediciones consideradas. La mediana es el valor central de las observaciones ordenadas en forma creciente o decreciente (o el promedio de los dos valores centrales si se tiene número par de observaciones) y la moda es el valor o los valores que mas se repiten. Por la parte de medición de la variación se tiene la varianza que se calcula a partir de la suma de las desviaciones cuadráticas de las obser-

10.08, 10.09, 10.10, 10.10, 10.12, 10.13, 10.14, 10.14, 10.16, 10.18 Promedio = y = ∑yi / n = 101.24 / 10 = 10.124 Mediana = (10.12 + 10.13) / 2 = 10.125 Moda

= 10.10 y 10.14

Varianza = s = ∑(yi - y) / (n – 1) 2

= {(10.08 – 10.124)2 + (10.09 – 10.124)2 + …….. + (10.16 – 10.124)2 + (10.18 – 10.124)2} / 9 = 0.00924 / 9 = 0.00102667 Desviación estándar = s = √0.00102667 = 0.03204 Coeficiente de variación = C.V. = 0.03204 . 100 / 10.124 0.3165

Estas operaciones aritméticas pueden ser realizadas en una hoja de cálculo o mediante la utilización de programas estadísticos disponibles. Estadística descriptiva N

LI 95% IC

10.101

LS 95% IC

10.147

Media

10.124

Desv. Est.

0.0320

SE Mean

0.0101

Varianza C.V.

Mínimo

Mediana Máximo

Los términos precisión de los resultados y repetibilidad son muy utilizados en la evaluación de la confiabilidad de los resultados en programas de comparación interlaboratorio y reflejan el grado de seguridad de los resultados emitidos. A manera de ejemplo, si los 10 valores previamente utilizados corresponden a 10 mediciones realizadas bajo condiciones de repetibilidad, se tiene que existe una variación de 0.00102667 ó de 0.03204 ó de 0.3165%, dependiendo del estimador que se utilice (varianza, desviación estándar o coeficiente de variación). El valor del coeficiente de variación es frecuentemente utilizado como un indicador de la repetibilidad y precisión, aunque esto depende del método utilizado para obtener las mediciones. Valores muy bajos (inferiores a 1%) reflejan my buena precisión. Valores superiores a 2 % pudieran ser indicadores de baja precisión. Las mediciones bajo condiciones de repetibilidad se espera que presenten variaciones pequeñas ya que provienen de condiciones homogéneas. La variación observada en ellas se denomina “error puro” pues no se tienen fuentes de variación conocidas. Se puede representar la varianza poblacional para repetibilidad por s2rep y la desviación estándar poblacional para repetibilidad por srep. Con el promedio y la desviación estándar obtenidos bajo condiciones de repetibilidad, es posible obtener el intervalo de confianza para las mediciones. La amplitud de este intervalo depende de la precisión de los valores individuales, lo que depende de la desviación estándar y del número de observaciones en la muestra. El intervalo de confianza de la media está dado por la expresión: y ± t.s /√n

0.0010

donde los valores de t están relacionados con los grados de libertad (n – 1) y el nivel de seguridad con que se desea trabajar.

0.3165

En el presente ejemplo, el intervalo de confianza al 95% será: 10.124 ± 2.262 .0.03204 /√10 o

10.080

10.125

10.180

Precisión y Repetibilidad Cuando se realizan análisis físicos o químicos, conviene obtener mas de una medición y, así, obtener replicas que permitirá observar el grado de concordancia que existe entre ellas. Este grado de concordancia se denomina precisión. La repetibilidad es definida como la desviación estándar obtenida al analizar una misma muestra varias veces, en un

10.124 ± 0.023

10.101 a 10.147 valores iguales a los previamente presentados en la salida del computador, mientras que el intervalo al nivel 99 % estará ubicado entre: 10.124 ± 3.250 .0.03204 /√10 10.124 ± 0.033 10.091 a 10.157

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Un ejemplo numérico: Se realizan 10 mediciones (datos ficticios) que proporcionaron los siguientes valores ordenados en forma creciente:

periodo de tiempo corto, sin cambiar de equipo de medida, reactivos o analista. En otras palabras, la repetibilidad permite cuantificar la variación de uno o más conjuntos de valores obtenidos bajo condiciones de repetibilidad.

AVFT

vaciones respecto al promedio dividido entre el número de observaciones menos 1, la desviación estándar que es la raíz cuadrada positiva de la varianza y el coeficiente de variación que expresa la desviación estándar como porcentaje del promedio.

Valores atípicos: Un aspecto importante a considerar en la evaluación de los datos obtenidos bajo condiciones de repetibilidad lo constituye la posible presencia de valores muy alejados de la media aritmética, lo que se denomina “valores atípicos”. Con la obtención de un intervalo de confianza se tendrá posibilidad de detectar su presencia. En el ejemplo que se ha presentado, el intervalo de confianza al nivel 99% se extiende desde un valor mínimo de 10.091 hasta un valor máximo de 10.157. Esto implica que hay una probabilidad muy baja (menos de 1%) de tener valores menores a 10.091 o valores superiores a 10.157. La revisión de los datos originales permite observar la presencia de valores menores al límite inferior y valores mayores al límite superior, por lo que se puede afirmar que en los resultados evaluados existen valores atípicos.

condiciones de repetibilidad y otra unidad reporta un valor de 0.001835 para 8 mediciones, se tendrá que el valor de F calculado es de 1.787 y se procede a comparar con el valor tabulado para 7 grados de libertad del numerador, 9 grados de libertad del denominador y, por ejemplo, nivel de seguridad 95% (Ft = 3.29), que permite concluir que no hay evidencias de discrepancias estadísticamente significativas. Para el caso con mas de dos grupos de datos, se recomienda utilizar, entre otras, la prueba de Barlett, que se basa en el cálculo de un estadístico que se aproxima a una distribución de c2 con grados de libertad k – 1 grupos. c2 calculado = 2.3026 {∑(ni – 1).log(s2 promedio) - ∑(ni -1) log si2} Ejemplo: 4 unidades en evaluación

Comparación de dos o más grupos de datos: Cuando se dispone de un solo grupo de datos obtenidos bajo condiciones de repetibilidad, con los estimadores que se obtienen se podrá tener una idea bastante clara sobre ellos en cuanto a la variabilidad y presencia de valores atípicos. Con solo dos mediciones, es imposible detectar diferencias significativas entre ellas pues la relación (y1 – y2) / √ 2 . s2rep nunca superará el valor de 1.96 si se asume distribución normal y 95 % de confianza. Pero para mayor número de datos, se hace factible detectar diferencias entre mediciones. En el ejemplo con las 10 mediciones, los valores 10.08 y 10.09 difieren significativamente del valor 10.18, ya que las diferencias superan el valor 1.96 . √ 2 . 0.00103, valor cercano a 0.0896.

Datos originales más cálculos:

En la práctica se asume que 1.96 . √ 2 toma el valor de 2.8, por lo que se indica que el valor crítico de repetibilidad es 2.8 . srep.

Sumas

Sin embargo, con más de un grupo de datos o mediciones que pudieran provenir de varios analistas o equipos, se estará en posibilidad de realizar comparación entre grupos y determinar si se tiene evidencias estadísticas para aceptar o rechazar la hipótesis que señale igual repetibilidad entre ellos. Comparar valores de repetibilidad equivale a comparar varianzas. Se reduce a un problema de prueba de hipótesis con una Hipótesis nula (Ho) que señala estar ante una condición de ausencia de evidencias estadísticas para concluir que hay diferencias significativas entre las varianzas de los grupos en estudio, contra una hipótesis alternativa (Ha) que señala la existencia de suficientes evidencias estadísticas de diferencias entre las varianzas de los grupos. En el caso de dos grupos, la prueba mas fácil de realizar es la de F, obteniendo el cociente entre la varianza mayor y la varianza menor, para luego proceder a comparar con el valor de F tabulado para el nivel de seguridad que se desee utilizar y con grados de libertad n1 -1 y n2 -1, rechazando Ho si el valor calculado es mayor al valor tabulado. A manera de ejemplo, si una unidad reportó un valor de varianza de 0.001027 para 10 mediciones realizadas bajo

unidad 1 2 3 4

unidad

1 2

N 10 8 8 10

s² 8.1 30.5 4.5 30.4

s²

n-1

log(s²)

8.1

0.9085

72.9

8.1764

30.5

1.4843

213.5

10.3901

4.5

0.6532

31.5

4.5725

30.4

1.4829

273.6

13.3459

(n-1).s²

591.5

s2 promedio = 591.5 / 32

(n-1).log(s²)

36.4850

= 18.4844

log(s2 promedio) = 1.2668 c2 calculado = 2.3026. {∑(ni – 1).log(s2 promedio) - ∑(ni -1) log si2} c2 calculado = 2.3026 . {32 .1.2668 - 36.4850} = 2.3026 .{40.5377

- 36.4850}

= 2.3026 .{4.053} = 9.3323 c2 tabulado para 95 % de nivel de confianza y 3 grados de libertad = 7.8147 Se concluye que hay suficiente evidencia estadística para concluir que las varianzas difieren significativamente, por lo que las repetibilidades se comportan diferente. Si se detallan las varianzas del ejemplo, se observa que dos unidades presentan valores altos, en comparación con las otras dos. La prueba de Barlett no realiza la separación de varianzas pero existe la prueba de Cochran para detectar que varianzas son significativamente diferentes, de gran uti-

Unidades

Valor crítico

0.906

0.745

0.629

0.544

0.480

0.431

0.391

Si los resultados obtenidos en las evaluaciones fueron: Unidades 1

s2 0.024

0.101

0.025

0.020

0.184

0.022

0.031

0.010

Suma

0.417

Se tendrá que: Varianza mayor = 0.184 y el cociente es 0.184 / 0.417 = 0.441, valor superior al asociado a 8 unidades (0.391), por lo que se descarta esta unidad, quedando 7 en evaluación. La nueva suma de varianzas es 0.233 y el nuevo cociente es 0.101 / 0.233 = 0.433, superior al asociado para 7 unidades

Pero con las 6 unidades que permanecen, los valores son de 0.132 y 0.235, inferior este último al asociado para 6 unidades (0.480), indicando que no se puede descartar esta unidad y se da por finalizada la prueba. Es decir, existen dos unidades, las identificadas como 2 y 5, con varianzas significativamente superiores al resto, indicando poca repetibilidad y poca confiabilidad en sus datos. Referencias COVENIN.2972-2. 1997. Exactitud (Veracidad y Precision) de Métodos de Medición y Resultados. Parte 2: Método Básico para la Determinación de Repetibilidad y Reproducibilidad de un Método Estándar de Medición. Mendenhall, W. 1975. Introduction to Probability and Statistics. Cuarta edición. Duxbury Press. 460 pp Miller, N. J. y Miller J. C. 2002. Estadística y Quimiometría para Química Analítica. Cuarta edición. Prentice Hall. 296 pp Portuondo, Y. y J. Portuondo. 2010. La Repetibilidad Y Reproducibilidad en el Aseguramiento de la Calidad de los Procesos de Medición. Tecnología Química. Vol. XXX, No. 2, 117 – 121. Sokal, R. R. y F. J. Rohlf. 1981. Biometría: los Principios y la Práctica de Estadísticas en la Investigación Biológica. Segunda edición. WH Freeman and Co. 400 pp.

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Los valores críticos de la tabla de Cochran para 5 valores por unidad, 8 unidades y nivel 95% de confianza son:

(0.431), procediéndose a descartar esta unidad.

AVFT

lidad en los programas de confiabilidad de resultados. Es una prueba que se realiza en forma iterativa, calculando el cociente de la varianza mayor con relación a la suma de las varianzas y se compara con el valor de la tabla asociado con un nivel de confianza, el número de unidades en evaluación y el número de observaciones o mediciones por cada unidad. Si el valor calculado es superior al correspondiente valor de la tabla, se concluye que esa unidad tiene una varianza muy alta. Se procede a separar esa unidad y se va a la siguiente unidad con varianza más alta y se realiza de nuevo la evaluación. Se concluye la prueba cuando la varianza evaluada produzca un cociente inferior al tabulado.

Notas técnicas: análisis

de datos bajo condiciones de reproducibilidad

Technical notes: Analysis of data under reproducibility conditions Aisha Hurtado, Aura Caldera, Balentina Milano, Carlos Ibarra, Alba Díaz, José Camacho, José Elías Villamizar, Omar Verde Laboratorio de Bioanalítica, Departamento de Química Medicinal, Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC). Ministerio del Poder Popular para Educación Universitaria, Ciencia y Tecnología. Email: omarverde@gmail.com

Resumen Se presentan estadísticos para realizar comparaciones de resultados provenientes de de una variable continua bajo condiciones de reproducibilidad. Se plantea la evaluación para un analista en una muestra contra el valor de un patrón de referencia, para varios analistas en una muestra contra el valor de un patrón de referencia, para varios analistas en una muestra homogénea y para varios analistas trabajando con varios equipos en una muestra homogénea, con el apoyo de la prueba de “t”, del análisis de varianza y de la estimación de componentes de varianza, incluyendo los procedimientos para el cálculo de la varianza de reproducibilidad y evaluaciones del posible comportamiento diferente de los niveles de un factor a través de los niveles de un segundo factor. Palabras clave: Reproducibilidad, exactitud, componentes de varianza, interacciones.

Abstract Abstract It is described statistical procedures to make comparisons of results from data obtained under reproducibility conditions for a continuous variable. Evaluation for an analyst in a sample against a standard reference value, for several analysts against the value of a reference pattern, for analysts working a homogeneous sample and for analysts using several equipments with a homogeneous sample, with the support of the “t” test, the analysis of variance and variance components estimation, including the procedures for the calculation of the variance of reproducibility and assessments of the possible different behavior from the levels of a factor through levels of a second factor. Key words: Reproducibility, accuracy, variance components, interactions

Introducción Los valores obtenidos en mediciones de repetibilidad son de valiosa ayuda para estimar la condición favorable o desfavorable de una unidad (equipo, persona, parcela de terreno). Ellos deben ser procesados estadísticamente para su caracterización e inferencia con respecto a valores de referencia o realizar, en el caso de dos o más unidades, comparaciones que permitan tomar decisiones para corregir deficiencias o continuar en el proceso de una mejora continua. En la Nota Técnica No 1 se definió la variable continua, su caracterización y la posibilidad de realizar comparaciones entre unidades para la evaluación de la repetibilidad. En la presente Nota Técnica se procederá a definir, para una variable continua, las condiciones de reproducibilidad, y señalar estadísticos que permitan la comparación entre unidades.

Exactitud y Reproducibilidad: La exactitud está definida como la proximidad entre el valor obtenido en la medición y el “verdadero” valor del mensurando. La medición será más exacta en la medida que el error de medida sea más pequeño. Si se trabaja con varios laboratorios, se dispondrá de diferentes operadores, diferentes equipos y diferentes condiciones ambientales, entre otras posibles fuentes de variación, por lo que se debe esperar una mayor variabilidad entre los resultados, en comparación con los obtenidos bajo condiciones de repetibilidad (donde se trabaja con un solo equipo, un solo operador e iguales condiciones ambientales). La reproducibilidad está definida como la desviación estándar de las mediciones realizadas para una muestra en días distintos, con posibles variaciones en las condiciones en cuanto a equipos, reactivos o analistas. Si se

En la presente Nota Técnica se presentarán cuatro (04) posibles situaciones para la evaluación estadística de la exactitud en los resultados obtenidos en mediciones obtenidas bajo condiciones de repetibilidad: 1.- Comparar los resultados obtenidos por un analista en una muestra contra el valor de un patrón de referencia. 2.- Comparar los resultados obtenidos por varios analistas en una muestra contra el valor de un patrón de referencia. 3.- Comparar los resultados obtenidos por varios analistas en una muestra homogénea. 4.- Comparar los resultados obtenidos por varios analistas trabajando con varios equipos en una muestra homogénea. Caso 1. Comparar los resultados obtenidos por un analista en una muestra contra el valor de un patrón de referencia. Supóngase que se le asigna a un analista realizar 10 mediciones bajo condiciones de repetibilidad (datos ficticios) en una muestra proveniente de un patrón de referencia que presenta un valor certificado de 10.12. Los valores obtenidos (ordenados en forma creciente) fueron: 10.10, 10.11, 10.11, 10.12, 10.12, 10.12, 10.13, 10.13, 10.13, 10.14 La evaluación estadística de estos datos señala un promedio de 10.121, una desviación estándar de 0.012 y un coeficiente de variación de 0.1183, lo que permite aseverar que se tiene muy poca variación relativa y muy buena repetibilidad. El valor promedio de 10.121 permite pensar que se está muy cerca del verdadero valor del patrón (10.12), con una diferencia de 0.001 y, por lo tanto, muy buena exactitud o reproducibilidad. Sin embargo, conviene utilizar una prueba estadística para disponer de valores de probabilidad para la conclusión. Para ello, se recurre a la comparación del valor promedio de las 10 observaciones contra el valor certificado de 10.12 mediante una prueba de t, con una Ho que señala un valor de µ = 10.12 contra una Ha que señala µ ≠ de 10.12, aplicando la fórmula:

Los cálculos realizados permiten obtener un valor de t = 0.26, que tiene una probabilidad cercana a 0.80 para aceptación de la Ho, indicando que puede ser aceptada con mucha confianza y que existe alta reproducibilidad. Para concluir que existe, desde el punto de vista estadístico, poca reproducibilidad, se debe obtener un valor de probabilidad inferior a 0.05.

Caso 2. Comparar los resultados obtenidos por varios analistas en una muestra contra el valor de un patrón de referencia. En el caso de asignar a varios analistas realizar mediciones bajo condiciones de repetibilidad en una muestra proveniente de un patrón de referencia que presenta un determinado valor certificado, se puede proceder a realizar la evaluación estadística para cada analista en relación al valor de referencia. Supóngase que sean cuatro (04) analistas con los siguientes resultados: Analista 1 10.10 10.11 10.11 10.12 10.12 10.12 10.13 10.13 10.13 10.14 Analista 2 10.11 10.11 10.12 10.12 10.13 10.13 10.13 10.14 10.14 10.15 Analista 3 10.09 10.09 10.10 10.10 10.11 10.11 10.12 10.12 10.12 10.13 Analista 4 10.13 10.13 10.14 10.14 10.15 10.16 10.16 10.16 10.17 10.17

La caracterización para cada analista produjo los siguientes resultados: ANALISTA 1

Promedio

10.121 10.128 10.109 10.151

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Los términos exactitud y reproducibilidad, al igual que los de precisión y repetibilidad, también son muy utilizados en la evaluación de la confiabilidad de los resultados en programas de comparación interlaboratorio, para reflejar el grado de seguridad de los resultados emitidos.

( Y - µ) t= s/√n

AVFT

realizan mediciones en varios laboratorios, como puede ser el caso de programas interlaboratorio, se hace referencia a la reproducibilidad interlaboratorio mientras que si estas son realizadas en un solo laboratorio, como puede ser el caso de la preparación de patrones de calibración en distintos días, con participación de más de un analista y, posiblemente, diferentes equipos, se le conoce como reproducibilidad intralaboratorio o precisión intermedia.

Desv. estándar 0.0120 0.0132 0.0137 0.0152 Coef. de Var. 0.1183 0.1300 0.1356 0.1501 Todos ellos presentan variación muy reducida. Los coeficientes de variación están por debajo del 0.2%, indicadores de muy buena repetibilidad. Las comparaciones mediante pruebas de t contra un valor de 10.12 son las siguientes: Probabilidad de Analista Promedio t

aceptar Ho

10.121

0.26

0.80

10.128

1.92

0.09

10.109

- 2.54

0.03

10.151

6.43

0.00

Se observa que el primer analista tiene una probabilidad de 0.80 para la aceptación de la Ho, probabilidad que se va haciendo menor en los otros analistas hasta llegar al valor de 0.00, indicativo de rechazo de la Ho. Es decir, el primer analista presenta excelente reproducibilidad, lo que no es cierto para los otros tres.

Es posible realizar la comparación de los cuatro (04) analistas para detectar si existen diferencias significativas entre ellos y, de ser posible, señalar cuales promedios son significativamente diferentes. El análisis de varianza con la prueba de F permite la conclusión en relación a la detección de diferencias significativas entre los promedios y la prueba de comparaciones múltiples de Tukey puede ser aplicada para la separación de promedios. El análisis de varianza proporciona los siguientes resultados: Sumas de Cuadrados

Fuentes

gl cuadrados medios F

Entre analistas

3 0.00937 0.00312 17.0 0.0000

Dentro de analistas

36 0.00663 0.00018

(1)

Total

39 0.01600

o cuadrado medio residual La conclusión es que hay diferencias altamente significativas entre los promedios. Para realizar la prueba de Tukey de separación de promedios, se procede al cálculo del valor crítico o de mínima diferencia significativa entre promedios. Este valor es de 0.0163, lo que permite establecer el siguiente resumen en la comparación de los promedios de analistas: (1)

Analista

Grupos

Promedio

homogeneos

10.151

10.128

10.121

10.109

El analista 4 constituye un grupo totalmente separado de los otros tres, es decir, difiere significativamente de ellos. En el grupo B, constituido por los analistas 2 y 1 no se detectan diferencias significativas, al igual que en el grupo C constituido por los analistas 1 y 3. El análisis de varianza es una herramienta poderosa que, no solo permite detectar la posible existencia de diferencias entre promedios de los grupos en estudio sino que proporciona caminos para obtener la varianza y desviación estándar de repetibilidad, la precisión intermedia y la varianza y desviación estándar de reproducibilidad, tal como de detallará en el próximo caso. Caso 3. Comparar los resultados obtenidos por varios analistas en una muestra homogénea Este caso es similar al anterior, con asignación a varios analistas para realizar mediciones bajo condiciones de repetibilidad en una muestra homogénea donde el valor verdadero no es conocido. Se podrá realizar la evaluación estadística para detectar posibles diferencias significativas entre ellos y, de ser posible, señalar cuales promedios son significativamente diferentes. Es un planteamiento similar al anterior, donde la prueba de comparaciones múltiples de Tukey puede ser aplicada para la separación de promedios.

Si se toman los mismos datos de los cuatro (04) analistas del Caso 2, se obtiene información de poca variación dentro de cada analista, indicador de excelente repetibilidad y diferencias significativas entre los promedios de los analistas, indicador de baja reproducibilidad. El análisis de varianza proporciona el Cuadrado medio residual que corresponde al estimador promedio de varianza intra-analistas, que refleja las variaciones de los resultados reportados por los analistas o de las varianzas de repetibilidad. En el ejemplo en consideración, el estimador de varianza de repetibilidad (s2rep) es 0.00018, por lo que el estimador de desviación estándar poblacional para repetibilidad (srep) es su raíz cuadrada o 0.0134 y el valor crítico de repetibilidad es 2.8 •.0.0134 =0.0375 El análisis de varianza también proporciona el Cuadrado medio entre analistas, que es una función lineal que contiene s2rep + k• s2entre analistas, donde k es el número de observaciones por analista y s2entre analistas corresponde a la varianza entre analistas. Si se toma el cuadrado medio de entre analistas (0.00312), s2rep = 0.00018 y k = 10 observaciones por analista, se obtiene que s2entre analistas es igual a 0.00029. La varianza de reproducibilidad (s2reprod) es la suma de las varianzas estimadas, es decir, s2rep + s2entre analistas, que se traduce en un valor de 0.00047. La desviación estándar de reproducibilidad (sreprod) es la raíz cuadrada de ese valor, 0.0217 y el valor crítico de reproducibilidad es 2.8 •.0.0217 = 0.0607 Caso 4. Comparar los resultados obtenidos por varios analistas trabajando con varios equipos en una muestra homogénea. En la presente situación, al realizar las mediciones en varios equipos, se está incorporando una fuente adicional de variación ya que, además del efecto de analista, se tendrá el efecto de equipo. Mediante el análisis de varianza, se podrán estimar ambos efectos, detectar su significación estadística, obtener componentes de varianza y valores críticos. Un sencillo ejemplo permitirá desarrollar el procedimiento. Consiste en mediciones provenientes de dos (02) analistas en dos (02) equipos. Analista 1 Analista 2

Equipo 1 10.0 10.1 10.0 9.9 10.1 10.1 10.0 10.2

Equipo 2 10.2 10.3 10.3 10.4 10.0 10.0 10.0 10.2

La caracterización general produce los siguientes resultados: Desviación Varianza

Coeficiente

Promedio

Estándar

variación

Analista 1

10.150 0.1773 0.0314 1.7466

Analista 2

10.075 0.0886 0.0078 0.8798

Equipo 1

10.050 0.0926 0.0086 0.9212

Equipo 2

10.175 0.1581 0.0250 1.5539

Fuentes

Entre analistas Entre equipos Residual Total

Sumas de Cuadrados

gl cuadrados medios F

1 0.02250 0.02250 1.38 0.2618 1 0.06250 0.06250 3.82 0.0724

13 0.21250 0.01635 15 0.29750

La varianza residual (0.01635) es el estimador de varianza de repetibilidad (s2rep), por lo que srep es igual a 0.1279 y el valor crítico es 0.358. El componente de varianza entre analistas, calculado a partir de la función lineal previamente indicada s2rep + k• s2entre analistas = 0.0225 y un valor de k = 8 observaciones por analista, proporciona un estimado de s2entre analistas de 0.00077. Pero existe una fuente adicional de variación, la de equipos, y se puede proceder a obtener el componente de varianza entre equipos, calculado a partir de la función lineal s2rep + k•s2entre equipos = 0.0625 y k = 8 observaciones por equipo, que se traduce en s2entre equipos de 0.00577. Es decir, se tienen tres componentes de varianza: 0.01635 de repetibilidad, 0.00077 para analistas y 0.00577 para equipos, lo que indica que existe una mayor variación entre equipos al compararla con la de los analistas. Con este análisis, la varianza de reproducibilidad (s2reprod) es la suma de las varianzas estimadas, es decir, s2rep + s2entre analistas + s2entre que se traduce en un valor de 0.02289. La desviación equipos estándar de reproducibilidad (sreprod) es la raíz cuadrada de ese valor, 0.1513 y el valor crítico de reproducibilidad es 2.8 0.1513 = 0.4236. •. Pero los datos disponibles permiten profundizar un poco más en el análisis. Los promedios de los analistas con las cuatro (04) mediciones que realizan en cada equipo son los siguientes: promedio Analista 1, equipo 1

10.00

Analista 1, equipo 2

10.30

Analista 2, equipo 1

10.10

Analista 2, equipo 2

10.05

donde se observa un comportamiento de promedios que indican una tendencia a mayores valores en el equipo 2 por parte del primer analista mientras que es lo contrario para el analista 2, es decir, un comportamiento diferente de los niveles de un factor (analista) a través de los niveles de un segundo factor (equipo). Esto es denominado en estadística como efecto de interacción y, de ser de una magnitud importante, indica que se debe realizar la interpretación de los resultados con mayor precisión. Esto implica que el modelo estadístico para el análisis de los datos debe incluir un término adicional: el efecto de la interacción analista x equipo.

Sumas de Cuadrados Fuentes

gl cuadrados medios F

Entre analistas

1 0.02250 0.02250 3.00 0.1089

Entre equipos

1 0.06250 0.06250 8.33 0.0137

Interacción a x e Residual Total

1 0.12250 0.12250 16.33 0.0016

12 0.09000 0.00750

15 0.29750

Estos resultados señalan la existencia de una interacción estadísticamente significativa, por lo que se debe concluir que existe un comportamiento diferente de los analistas a través de los equipos. Es decir, un analista proporciona resultados más elevados en un equipo diferente a los resultados que proporciona el segundo analista. También se presentan implicaciones en la repetibilidad y reproducibilidad. El valor de varianza de repetibilidad (s2rep) es de 0.0075 y, adicionalmente, se pueden obtener tres (03) estimados de varianza: analistas, equipos y la interacción analistas x equipos. Los componentes de los cuadrados medios son los siguientes: Fuentes

Entre analistas

Componentes

Entre equipos

Analistas x equipos Residual

s2rep+ k1. s2a x e + k3.s2entre analistas

s2rep + k1. s2a x e + k2.s2entre equipos

s2rep + k1. s2a x e s2rep

Se procede a igualar los componentes con los valores obtenidos en el análisis, asignando a k1 el valor de 4 ya que se tienen cuatro mediciones dentro de cada combinación analista x equipo y el valor de 8 para k2 y k3 por disponerse de ocho mediciones para cada equipo y 8 mediciones para cada analista. Los resultados son: s2rep = 0.0075; s2a x e = 0.02875, pero para .s2entre equipos y s2entre analistas se deberá asignar valores de 0 por no poderse tener estimadores de varianza negativos para equipos y/o analistas. La varianza de reproducibilidad (s2reprod) es la suma de las varianzas estimadas, es decir, s2rep + s2a x e + s2entre analistas + s2entre que se traduce en un valor de 0.03625. La desviación equipos estándar de reproducibilidad (sreprod) es la raíz cuadrada de ese valor, 0.1904 y el valor crítico de reproducibilidad es 2.8 0.1904 = 0.5331. •. Como se puede observar, con mayores términos en la función lineal, su varianza tiende a incrementarse. Este es el

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El análisis de varianza con la incorporación de esta nueva fuente de variación, proporciona el siguiente análisis:

AVFT

y el análisis de varianza, que evalúa simultáneamente los efectos de analista y de equipo, genera el siguiente cuadro resumen:

principio de la incertidumbre: a mayor número de fuentes de variación incorporadas en su estimación, el estimado tiende a incrementarse, aspecto que será tratado en posteriores notas técnicas.

Referencias COVENIN.2972-2. 1997. Exactitud (Veracidad y Precision) de Métodos de Medición y Resultados. Parte 2: Método Básico para la Determinación de Repetibilidad y Reproducibilidad de un Método Estándar de Medición. Mendenhall, W. 1975. Introduction to Probability and Statistics. Cuarta edición. Duxbury Press. 460 pp Miller, N. J. y Miller J. C. 2002. Estadística y Quimiometría para Química Analítica. Cuarta edición. Prentice Hall. 296 pp Portuondo, Y. y J. Portuondo. 2010. La Repetibilidad Y Reproducibilidad en el Aseguramiento de la Calidad de los Procesos de Medición. Tecnología Química. Vol. XXX, No. 2, 117 – 121. Sokal, R. R. y F. J. Rohlf. 1981. Biometría: los Principios y la Práctica de Estadísticas en la Investigación Biológica. Segunda edición. WH Freeman and Co. 400 pp.

48 Manuel Velasco (Venezuela) Editor en Jefe - Felipe Alberto Espino Comercialización y Producción Reg Registrada en los siguientes índices y bases de datos:

w w w. r ev i s ta h i p e r te n s i o n . c o m . ve w w w. r ev i s ta d i a b e te s . c o m . ve w w w. r ev i s ta s i n d r o m e . c o m . ve w ww. r ev i s ta av ft. c o m . ve

Inequidades sociales, educativas y económicas en la población rural de Quingeo, Ecuador

Resumen Introducción: Ecuador es un país latinoamericano que ha sufrido diversos cambios epidemiológicos en las últimas décadas, acorde a la transición demográfica, caracterizada por un aumento de ingresos monetarios, educación, empleo y mejoras en los servicio de salud. Esto ha llevado a una adopción de hábitos perjudiciales que han concordado con el aumento de la mortalidad por enfermedades crónicas no transmisibles. A su vez, estas enfermedades se han relacionado con diversos factores socioeconómicos especialmente en poblaciones en vías de desarrollo, por lo que el objetivo de este estudio fue evaluar las características sociodemográficas de la población de Quingeo, Ecuador.

Metodología: Se realizó un estudio de campo, descriptivo y transversal que incluyó a 530 individuos adultos de la parroquia rural de Quingeo, perteneciente al Cantón de Cuenca, Ecuador. Se les aplicó una historia clínica completa indagándose en los factores sociodemográficos como: edad, sexo, estado civil, estatus socioeconómico, nivel de educación, estatus laboral y ocupación. Resultados: Del total de individuos evaluados, el 59,06% (n=313) perteneció al sexo femenino. La edad media de la muestra fue de 43,21±18,20 años, siendo el grupo etario más frecuente los adultos jóvenes (57,9%; n=307). Los sujetos fueron principalmente casados (55,7%; n=295), desempleados (67,9%; n=360), con estudios de educación primaria (47,7%, n=253), y con un nivel socioeconómico de clase obrera (49,1%, n=260). A su vez, los individuos en extrema pobreza tenían mayores proporciones de desempleo y de analfabetismo.

Conclusión: Este estudio constituye un reporte sobre la situación socioeconómica y demográfica actual de la población rural de Quingeo, en donde los individuos con estratos socioeconómicos bajos presentaron un alto porcentaje de desempleo y bajo nivel educativo, por lo que deben abordarse estas situaciones para mejorar la promoción de la salud. Palabras clave: características sociodemográficas, bajo nivel educativo, estatus socioeconómico.

Abstract Introduction: Ecuador is a Latin American country that has undergone several epidemiological changes in the last decades, according to the demographic transition, characterized by an increase in monetary income, education, employment and improvements in health service. This has led to an adoption of harmful habits that have related to increase mortality from chronic non-communicable diseases. In turn, these diseases have been related to various socioeconomic factors especially in developing country, so the purpose of this study was to evaluate the sociodemographic characteristics of the population of Quingeo, Ecuador. Methodology: A field, descriptive and cross-sectional study was carried out involving 530 individuals from the rural parish of Quingeo, in the Canton of Cuenca, Ecuador. It was applied a complete medical history including sociodemographic factors such as: age, sex, marital status, socioeconomic status, educational level, work status and occupation. Results: Of the overall of individuals, 59.06% (n = 313) belonged to the female sex. The mean age of the sample was 43.21 ± 18.20 years, with the youngest being the most frequent age group (57.9%; n = 307). The subjects were mainly married, with primary education (47.7%, n = 253), and belonging to working class (49.1%, n = 260). At the same time, individuals in extreme poverty had higher unemployment and illiteracy rates. Conclusion: This study presents a report of the actual socioeconomic and demographic situation of the rural population of Quingeo, where individuals with low socioeconomic strata presented a high percentage of unemployment and low educational level Keywords: sociodemographic characteristics, low educational level, socioeconomic status.

AVFT

Rina Ortiz, MD, MgSc1*, Maritza Torres, MD, MgSc2, Susana Peña Cordero, MD, MgSc1, Viviana Narváez, MgSc3, Nancy Reinoso Calle, Lcda4, Soledad Ávila León, MD5, Alexandra Carabajo Rivera, MD5, Italo Fernando Larrea Romero, MD6, Roberto J. Añez, MD7, Joselyn Rojas, MD, MgSc7,8, Valmore Bermúdez, MD, MPH, MgSc, PHD7,9 1 Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Medicina. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 2 Ministerio de Salud Pública, Centro de Salud de Baños, Ciudad de Cuenca, Provincia del Azuay, República del Ecuador. 3 Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Psicología Clínica. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 4 Licenciada en enfermería. Universidad de Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 5 Especialista en medicina familiar y comunitaria. Universidad de Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 6 Doctor en medicina y cirugía. Instituto Ecuatoriano de la Seguridad Social. Hospital José Carrasco Arteaga. Ciudad de Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 7 Centro de Investigaciones Endocrino Metabólicas “Dr. Félix Gómez”. Facultad de Medicina. Universidad del Zulia. Venezuela. 8 Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA 9 Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia. *Autor de correspondencia: Rina Ortiz, MD, MgSc. Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Medicina. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. Correo: rinaortiz@hotmail.es

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Social, educational and economic inequities in the rural population of Quingeo, Ecuador

Introducción Latinoamérica ha entrado en una transición demográfica, descrita como el cambio en el paradigma socioeconómico de la población, con un aumento de ingresos monetarios, educación, empleo y mejoras en los servicio de salud. Sin embargo, estos fenómenos poblacionales también han coincido con el aumento de la incidencia de las enfermedades crónicas no transmisibles, que en conjunto a las enfermedades infecciosas como el VIH/SIDA o la malaria, constituyen la carga de morbilidad más importante a nivel mundial, englobando todos estos aspectos un problema de salud pública de mayor índole en los países en vías de desarrollo1. Esta transición parece estar relacionada con el alcance de la tecnología y la modernización de los servicios de alimentación y la capacidad de la población de obtenerlos, en conjunto a la redistribución de los empleos con mayor número de horas laborales y poca actividad física2. Además, la incidencia de enfermedades cardiovasculares parece ser mayor en países en vías de desarrollo, a pesar de que los factores de riesgo tradicionales son los mismos, por lo que se ha planteado un importante efecto de factores socioeconómicos como la edad, educación y el nivel de ingresos sobre la incidencia de estas enfermedades3,4. De esta manera surgen dos componentes relacionados entre sí, el estilo de vida caracterizado por los hábitos practicados por las poblaciones y por otro lado la condición socioeconómica del individuo estudiado, los cuales interactúan entre sí definiendo patrones sociales asociados o no con mayor mortalidad cardiovascular5,6, siendo importante su estudio para implementar políticas o medidas que disminuyan su impacto en la población.

prevalencia de hipertensión arterial (HTA) y obesidad, sugiriendo que estos factores se relacionan más a la región urbana. Una de las principales ciudades de actividad económica industrializada en Ecuador es Cuenca, capital de la provincia de Azuay. Según datos del INEC, posee una población estimada de 505.585 habitantes, de los cuales 52,65% pertenecen al sexo femenino, con un 65,25% de esta población viviendo en zonas urbanas, mientras que el 34,74% se ubica en las regiones rurales11. Quingeo es una parroquia rural de Cuenca que para el año 2010 contaba con un aproximado de 7.450 individuos11. Las poblaciones rurales se caracterizan por un alto nivel de pobreza y desempleo, bajo nivel educativo, así como mayores limitaciones en los accesos al servicio de salud12. Sin embargo, muchos de estos datos sociodemográficos en esta población son limitados, siendo difícil su comparación con otras poblaciones dentro del Ecuador. Debido a la importancia de la caracterización de los patrones sociales en la población, el objetivo de este trabajo fue evaluar las principales características sociodemográficas de individuos adultos de la parroquia de Quingeo, Ecuador.

Materiales y métodos

Ecuador es un país latinoamericano que ha sufrido estos cambios en las últimas décadas, caracterizado por un ensanchamiento de la pirámide poblacional por envejecimiento de la población7. A su vez, la tasa de participación laboral aumentó a 67,3% en diciembre de 20168 con un promedio de años de escolaridad en la población general de 9,6 años7, lo que puede indicar un buen progreso de la población. Además se estiman proyecciones importantes hacia el año 2050, con un crecimiento poblacional estimado del 150% y mayor esperanza de vida (80,5 años)9.

Diseño del estudio y selección de individuos Se realizó un estudio de campo, descriptivo y transversal en individuos adultos de ambos sexos mayores a 18 años, nacidos y residentes en la parroquia rural de Quingeo de la ciudad de Cuenca de la Provincia del Azuay. El territorio del Cantón de Cuenca está dividido en zonas urbanas y rurales, que según datos del censo 2010 (INEC) se registró un total de 505.585 habitantes. Dentro de sus parroquias rurales se encuentra Quingeo, con un total de 3.798 individuos adultos de ambos sexos. Para obtener la muestra a evaluar se utilizó la fórmula de Sierra Bravo, para una población de 3798 sujetos correspondiente a los individuos adultos de la parroquia de Quingeo, con un nivel de confianza del 95%; proporción estimada de enfermedad del 50% ante el desconocimiento del perfil de salud-enfermedad de la región y un error muestral del 4%, obteniéndose un tamaño de muestra de 530 individuos.

Ecuador tiene una distribución socio-geográfica definida, dividida en zonas urbanas y rurales, de importancia ya que la transición epidemiológica parece no afectar de la misma manera a estas poblaciones, como lo propone Melby y cols.10 en 400 mujeres entre 18-75 años de la provincia de Chimborazo, la cual cuenta con aproximadamente 48.581 habitantes, con una distribución de la población rural del 59%, en donde se observó que el 95% de las mujeres de los sitios urbanos adquirieron sus alimentos en mercados, mientras que el 66% de las mujeres de poblaciones rurales lo hicieron a través de su propio cultivo, con un mayor consumo de alimentos altos en calorías en el primer grupo. Además, se evidenció una menor actividad física en las poblaciones urbanas, con una mayor

Para la selección de los mismos se utilizó un muestreo aleatorio multietápico, dividiendo la población en conglomerados, los cuales fueron muestreados de forma proporcional. Este muestreo se realizó en 2 fases: la primera fase, los conglomerados representaron los sectores de la parroquia, mientras que en la segunda fase, representaron las manzanas de estos sectores. Se seleccionaron de forma aleatoria las casas correspondientes a cada conglomerado, invitándose a los individuos adultos de cada núcleo familiar a participar en el estudio, hasta obtener la totalidad de los casos determinados. A todos los sujetos que decidieron participar en el estudio se les aplicó un consentimiento informado por escrito previo al interrogatorio y la evaluación física.

Análisis Estadístico Los datos obtenidos fueron analizados mediante el paquete informático para Ciencias Sociales SPSS versión 20, para Windows (SPSS Inc. Chicago, IL). Las variables cualitativas fueron presentadas como frecuencias absolutas y relativas, realizándose para establecer asociaciones la prueba de chi cuadrado (χ2) y para comparar las proporciones entre grupos la prueba Z. Para evaluar la distribución normal de las variables cuantitativas se utilizó la prueba de KolmogorovSmirnov. Las variables con distribución normal fueron expresadas en medias aritméticas ± desviación estándar. Se consideraron los resultados estadísticamente significativos cuando p<0,05.

Características generales de la muestra Se evaluaron 530 individuos de ambos sexos con un promedio de edad de 43,21±18,20 años, distribuidos en un 59,06% (n=313) en mujeres y 33,69% (n=217) hombres, con un promedio de edad de 43,42±18,04 años y 42,89±18,46 años, respectivamente (Figura 1). Según lo grupos etarios la mayor proporción de los individuos se ubicó en la categoría de adulto joven con 57,9% (n=307), seguido por los adultos medios con 27% (n=143) y los adultos mayores con 15,1% (n=80). Características sociodemográficas de la muestra estudiada según sexo Al evaluar el estado civil, se observó que el 55,6% (n=295) estuvo representado por los individuos casados, seguido por el 29,1% (n=154) solteros, el 6,4% (n=34) viudos, 5,1% (n=27) en unión libre y 3,8% (n=20) divorciados, observando un comportamiento similar al clasificar según el sexo (χ2= 5,504; p=0,239). Con respecto al estatus laboral el 67,9% (n=360) se encontró desempleado con una asociación estadísticamente significativa con el sexo (χ2=44,873, p<0,001), donde las mujeres presentaron mayor desempleo (79,2%, n=248), Tabla 1. Con respecto al estatus socioeconómico, la mayor proporción de la muestra se ubicó principalmente en la categoría de clase obrera con 49,1% (n=260), con similar distribución de acuerdo al sexo (χ2=4,938, p=0,294). El 47,8% (n=253) de la muestra realizó estudios de primaria, seguido del 26,2% (n=139) educación superior, con una asociación estadísticamente significativa al evaluar por el sexo (χ2=8,314, p=0,040), donde las mujeres presentaron un nivel educativo más bajo que en los hombres. Las mujeres se dedicaron en su mayoría a los quehaceres del hogar (65,8%) y los hombres a realizar trabajos de agricultura y ganadería (32,3%), Tabla 2.

Figura 1. Distribución según el sexo de la población general y grupos etarios. Quingeo, Ecuador. 2016.

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

El estatus laboral se clasificó según referencia personal en individuos empleados y desempleados, y se interrogó la ocupación de la persona que estuviera ejerciendo actualmente. Para la evaluación de la escala socioeconómica se utilizó la Escala de Graffar modificada por Méndez-Castellano13, la cual estratifica a los sujetos en 5 estratos: Clase Alta (Estrato I), Media Alta, (Estrato II), Media (Estrato III), Obrera (Estrato IV) y Extrema Pobreza (Estrato V).

Resultados

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Evaluación de los Individuos La historia clínica completa fue elaborada por personal médico previamente entrenado, la misma recogió datos como antecedentes personales de enfermedades crónicas. Se evaluaron los aspectos sociodemográficos, clasificándose la edad según la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 3 grupos: a) adulto joven: aquellos individuos hasta los 44 años; b) adulto medio: aquellos individuos entre 45-64 años y c) adulto mayor: aquellos individuos mayores a 65 años. Se interrogó el estatus civil, clasificándose en: a) Solteros; b) Casados; c) Divorciados; d) Viudos y e) Unión libre. El estatus educativo se clasificó en 4 categorías: a) Analfabeta; b) Educación primaria; c) Educación secundaria; d) Educación Superior.

Tabla 1. Características sociodemográficas de la población estudiada según sexo. Quingeo, Ecuador. 2016. Femenino n

Masculino %

Total %

Estado civil Soltero 87 27,8 67 30,9 Casado 170 54,3 125 57,6 Divorciado 16 5,1 4 1,8 Viudo 23 7,3 11 5,1 Unión Libre 17 5,4 10 4,6 Estatus Laboral Empleado 65 20,8 105 48,4 Desempleado 248 79,2 112 51,6 Estatus Socioeconómico Clase Alta 1 0,3 0 0 Clase Media-Alta 8 2,6 6 2,8 Clase Media 108 34,5 86 39,6 Clase Obrera 153 48,9 107 49,3 Extrema Pobreza 43 13,7 18 8,3 Estatus educativo Analfabeta 51 16,3 26 12,0 Educación primaria 158 50,5 95 43,8 Educación secundaria 28 8,9 33 15,2 Educación superior 76 24,3 63 29,0 Total 313 100,0 217 100,0 *Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

154 295 20 34 27

29,1 55,6 3,8 6,4 5,1

170 360

32,1 67,9

1 14 194 260 61

0,2 2,6 36,6 49,1 11,5

77 253 61 139 530

14,5 47,8 11,5 26,2 100,0

χ2 (p)* 5,504 (0,239)

44,873 (<0,001)

4,938 (0,294)

8,314 (0,040)

Tabla 2. Distribución de la ocupación según sexo en la población estudiada. Quingeo, Ecuador. 2016.

Ocupación Profesionales Quehaceres del Hogar Trabajadores Manuales Administrativo Agricultores-Ganaderos Obreros-Albañiles Chofer Cocineros Estilistas-Peluquero Estudiante Guardia Fotógrafo Pastor Vendedor-Comerciante Ninguna

Femenino

Masculino

χ2 (p)*

7 206 6 5 35 2 0 2 0 19 0 0 0 22 9

2,2 65,8 1,9 1,6 11,3 0,6 0 0,6 0 6,1 0 0 0 7,0 2,9

4 6 20 6 70 51 18 2 0 18 2 0 0 11 9

1,8 2,8 9,2 2,8 32,3 23,5 8,3 0,9 0 8,3 0,9 0 0 5,1 4,1

269,234 (<0,001)

Total 313 100,0 217 * Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

Evaluación del estatus socioeconómico Al evaluar la distribución de los grupos etarios según el estrato socioeconómico, se encontró una asociación estadísticamente significativa (χ2= 51,082; p<0,001), donde se observa un aumento de los adultos mayores a menor nivel socioeconómico, Figura 2. Al evaluar la distribución del estado civil según su estatus socioeconómico, se observó una asociación estadísticamente significativa (χ2=35,000; p=0,004) en donde los solteros fueron más frecuentes en los estratos más altos, mientras que los viudos en los estratos más ba-

100,0

jos (18%, n=11). Además, se encontró una asociación estadísticamente significativa con el estatus laboral (χ2=24,532; p<0,001), encontrando la mayor frecuencia de desempleo en la clase obrera (72,7%, n=189) y pobreza extrema (85,2%, n=52). Por último, el estatus educativo mostró asociación significativa (χ2=185,145 p<0,001), donde se encontró una mayor frecuencia de analfabetismo a medida que se disminuyó de nivel socioeconómico, sin individuos en los estratos altos, 3,1% en la clase media, 15,4% en la clase obrera y 50,8% en la pobreza extrema, Tabla 3.

Clase Alta n

0 1 0 0 0

0 100,0 0 0 0

8 5 0 0 1

57,2 35,7 0 0 7,1

71 95 10 9 9

36,6 49,0 5,2 4,6 4,6

60 162 9 14 15

23,1 62,2 3,5 5,4 5,8

1 0

100,0 0

5 9

35,7 64,3

84 110

43,3 56,7

71 189

27,3 72,7

0 1 0 0

0 100 0 0

0 2 0 12

0 14,3 0 85,7

6 66 31 91

3,1 34,0 16,0 46,9

40 158 28 34

15,4 60,8 10,9 13,1

Total 1 100,0 14 100,0 194 100,0 260 * Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

100,0

Estado civil Soltero Casado Divorciado Viudo Unión Libre Estatus Laboral Empleado Desempleado Estatus educativo Analfabeta Educación primaria Educación secundaria Educación superior

Clase Media-Alta Clase Media n % n %

Clase Obrera n %

Extrema Pobreza χ2 (p)* n % 35,000 (0,004) 15 24,6 32 52,5 1 1,6 11 18,0 2 3,3 24,532 (<0,001) 9 14,8 52 85,2 185,145 (<0,001) 31 50,8 26 42,6 2 3,3 2 3,3 61

100,0

Discusión Los determinantes sociales de la salud son todos los factores sociales, demográficos y económicos, que intervienen en el proceso salud-enfermedad. En 1974, Lalonde M, definió 4 componentes principales del campo de la salud: la biología humana, los sistemas de salud ofrecidos, el ambiente donde

se desarrolla la persona y su estilo de vida, reconociendo la necesidad de un trabajo multidisciplinario que intervengan en cada uno de estos factores para mejorar las condiciones de salud de la población14. Desde esa descripción, han surgido múltiples estudios y modelos teóricos que plantean la

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Tabla 3. Distribución de los estratos socioeconómicos según otras características sociodemográficas. Quingeo, Ecuador. 2016.

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Figura 2. Comportamiento del estrato socioeconómico según grupos etarios. Quingeo, Ecuador. 2016.

relación de los factores sociales con la salud, incentivando al mejoramiento de las condiciones socioeconómicas de los individuos en zonas desfavorecidas15,16. En diversas poblaciones se puede observar una distribución asimétrica de las riquezas, la disposición geográfica de los servicios de salud, de educación, servicios públicos o de alimentación, que origina las inequidades o desigualdades17, muchas de las cuales se han relacionado con consecuencias negativas en la salud18, por lo que surge la necesidad de evaluar estos factores en nuestra población. En Latinoamérica, muchos países como Ecuador, han sufrido una revolución económica, pero a pesar de esto, se siguen observando inequidades en salud, las cuales son más comunes en las poblaciones rurales19. Ecuador contó para el año 2010 con un total de 14.483.499 millones de habitantes, con una tasa de crecimiento que ha venido en disminución desde el año 1974 (3,1%) al 2010 (1,95%), lo que condiciona al ensanchamiento de la pirámide poblacional7. A su vez, la provincia de Azuay, para el año 2010 presentaba 712.127 habitantes, con una tasa de crecimiento del 1,9%, que si bien disminuyó desde el año 1975 (2,5%), aumentó en comparación al año 2001 (1,5%)20.

En Quingeo, se evidenció que el sexo femenino fue más prevalente, comportamiento reportado en la ciudad de Cuenca, en un estudio transversal realizado por Torres-Valdez y cols.21, donde se evaluaron 318 individuos de ambos sexos, de los cuales el 57,2% de la población pertenecía al sexo femenino, cifras que concuerdan también a las reportadas en Ecuador y Azuay7,19. En México, Maldonado y cols.22, en un estudio que evaluó 721 individuos de poblaciones rurales, suburbanas y urbanas, encontraron el mismo comportamiento. Esto puede influir en el comportamiento epidemiológico de la población, ya que las mujeres parecen tener un mejor estatus cardiovascular que los hombres, con menor porcentaje de consumo de tabaco, obesidad, hipertensión arterial e hiperglicemia23. La mayoría de los individuos estudiados en Quingeo se concentraron en los grupos etarios jóvenes, similar a lo que se observó en la ciudad de Cuenca, donde el 44,6% de toda la población era menor a 40 años21 y en una muestra representativa de 4.012 individuos de las poblaciones de Castilla y León en España donde aproximadamente el 39% era menor a 44 años24. En Ecuador, se ha sugerido que este comportamiento obedece a la disminución de la tasa de crecimiento, con disminución de la tasa de natalidad, con el subsecuente aumento en las edades productivas7. A su vez, se evidenció que el estatus marital más frecuente eran los casados, seguidos por los solteros, comportamiento reportado previamente por Guevara‑Pacheco y cols.25 en la ciudad de Cuenca, en 4.877 individuos de ambos sexos mayores a 18 años de poblaciones tanto rurales y urbanas, así como por Sánchez C. en 120 individuos adultos de 6 poblaciones rurales de Texcoco, México26. El comportamiento de esto se puede relacionar con la pirámide poblacional de

Ecuador, con un mayor número de individuos en edades productivas con capacidad de unión en matrimonio7. Es importante destacar, que el ser soltero se ha relacionado con menor probabilidad de utilizar tanto servicios de salud preventivos como curativos19, mientras que el ser casado se asocia a mejorar el estilo de vida de los individuos27. En Quingeo, la mayoría de la población refirió estar desempleado, lo que contrasta con la población de la ciudad de Cuenca, donde se reportó que el 63,3% de individuos contaban con un empleo, mayoritariamente de característica profesional25. No obstante, es similar a lo observado en México, según los datos del censo general de población y vivienda del 2010, donde solo el 30% de su población rural era empleada28. Con respecto a las ocupaciones actuales, en Quingeo predominantemente se inclinaban hacia los quehaceres del hogar en las mujeres, mientras que los hombres trabajan en la agricultura y ganadería, comportamiento similar a lo reportado por los datos del censo de población y vivienda de la Provincia de Holguín, Cuba29, y por los datos del censo de población mexicano28, donde la actividad agrícola y de ganadería sigue siendo el principal empleo de los hombres. Esta distribución ocupacional observada en Quingeo es típica de las regiones rurales, lo que sugiere que el término “ruralidad moderna” en el cual los trabajadores migran a la industria secundaria y terciaria aún no es significativo en esta población, y que aún se mantiene como productora de materia prima, constituyendo estos espacios rurales zonas potencialmente industrializables a futuro, condición que aumentaría la tasa de empleos en la región30. A su vez, en Quingeo se observó que la mayoría de la población realizó estudios de primaria, lo que concuerda con un estudio realizado por Del Brutto y cols.23 en la población rural de Atahualpa en la costa de Ecuador, que evaluó a 616 individuos mayores de 40 años, determinando que el 65,1% realizó estudios de primaria mientras que el 34,9% realizó estudios de secundaria o universitarios, y estos últimos tenían un mejor perfil cardiovascular con mayor porcentaje de actividad física, y un mayor estatus ideal de dislipidemia y presión arterial23. A su vez, el promedio de años de escolaridad en el país y en la provincia de Azuay es de 9 años, siendo menor en las poblaciones rurales (6-7 años en promedio) (7,20), mientras que en Cuenca se ha reportado un promedio de años de escolaridad de 10,2 años25. El nivel educativo bajo podría tener importantes implicaciones en el control de factores de riesgo en las poblaciones rurales, consagrándose como un sitio atractivo de políticas destinadas a incentivar la escolaridad en la población, ya que el nivel educativo se ha relacionado con un mejor control glicémico y de la hipertensión31. En este estudio se observó que las mujeres presentaron significativamente un nivel educativo más bajo que los hombres. Estos resultados son similares a los reportados por Hernández y cols.29 en la provincia cubana de Holguín, donde en las poblaciones rurales, la mayoría de las mujeres solo alcanzaba la educación primaria, mientras que los hombres realizaban más estudios superiores. Este comportamiento en las

En el presente estudio se encontró que las clases socioeconómicas más bajas presentaron un menor nivel educativo, resultado similar a lo observado por Díaz37 en un reporte de eficiencia escolar en Chile, en donde los individuos de bajos niveles socioeconómicos poseían un menor rendimiento escolar37, el cual no dependía directamente de la gestión pública o privada del establecimiento escolar, sino al mayor número de estudiantes en niveles socioeconómicos bajos que atiende el centro educativo. En cuanto al estado civil, en Quingeo se observó una mayor prevalencia de individuos viudos en los estatus socioeconómicos bajos, similar a lo planteado por Lloyd-Sherlock y cols.38, en un estudio que incluyó a más de 17.000 mujeres de 5 países en vías de desarrollo, donde las mujeres viudas se encontraban principalmente en estratos con ingresos económicos bajos, lo que podría deberse a mayor vulnerabilidad económica, estrés psicológico, alteraciones mentales y mala calidad de vida27, particularmente en poblaciones rurales39. El conocimiento de todas esas asociaciones, se basan en que el estatus socioeconómico bajo se ha asociado a una mayor mortalidad por todas las causas tanto en hombres (Hazard Ratio=1,42; IC95%= 1,38-1,45) como en mujeres (Hazard Ratio=1,34: IC95%= 1,28–1,39), manteniendo la significancia luego de ajustar por los siguientes factores: consumo de tabaco, alto consumo de alcohol, actividad física, hipertensión arterial, obesidad, diabetes40, por lo que el estatus socioeconómico debe ser un punto de medidas locales y globales en las estrategias de salud pública mundial en busca de la reducción de la mortalidad.

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Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Con respecto al nivel socioeconómico, se encontró que en Quingeo los estratos de clase obrera y media fueron los más prevalente, además de que en los grupos anteriores y la pobreza extrema se observó un mayor número de desempleados, de viudos y con bajo nivel educativo. Elementos sociodemográficos como la ocupación, el estatus educativo y los ingresos, son importantes marcadores del estatus socioeconómico del individuo, el cual se ha relacionado con la mortalidad materno-infantil33,34. Este comportamiento difiere al estudio realizado por Orozco35 en la población rural de Alto Lerma, México, quienes determinaron que se ha experimentado un crecimiento industrial importante que ha permitido a los individuos aumentar las tasas de empleo, de ingresos y por ende su nivel socioeconómico36. En las poblaciones rurales la práctica de los trabajos de agricultura y ganadería han constituido históricamente los pilares del empleo, que permitían además la alimentación propia, sin embargo por el proceso de industrialización muchas familias han tenido que diversificar sus ingresos en trabajos no agrícolas35, siendo una importante estrategia para mejorar las condiciones económicas de la población.

Estos hallazgos demuestran la situación sociodemográfica actual de la población rural de Quingeo, observando que los estratos socio económicos bajos se relacionan con menor educación y mayor desempleo. Este reporte incentiva a evaluar todos estos indicadores en otras poblaciones rurales, con la finalidad de establecer políticas y medidas públicas ajustadas a cada población, que busquen mejorar estas características socioeconómicas para producir un impacto positivo en la promoción de la salud.

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poblaciones rurales se ha atribuido a la priorización de los núcleos familiares en la educación de los hijos sobre el de las hijas, ya que ellas pueden desempeñar actividades valiosas para la familia dentro del hogar32.

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29. Hernández W, Iñiguez L, Alfonso A. Sobre regularidades y diferenciación. Distribución territorial de la población envejecida en la provincia de Holguín. Re-

56 Manuel Velasco (Venezuela) Editor en Jefe - Felipe Alberto Espino Comercialización y Producción Reg Registrada en los siguientes índices y bases de datos:

w w w. r ev i s ta h i p e r te n s i o n . c o m . ve w w w. r ev i s ta d i a b e te s . c o m . ve w w w. r ev i s ta s i n d r o m e . c o m . ve w w w. r ev i s ta av ft. c o m . ve

Características sociodemográficas

de la población adulta de la parroquia Cumbe, Cuenca-Ecuador

Resumen Introducción: El crecimiento económico y social de Latinoamérica ha variado a través de su historia, así como la percepción de la importancia de factores socioeconómicos en el proceso salud-enfermedad. Ecuador es un país latinoamericano que se ha visto envuelto en este crecimiento y en cambios en la pirámide poblacional y todos los factores que a ella respecta, por lo cual el objetivo de este trabajo fue evaluar las características sociodemográficas de la población adulta de Cumbe-Ecuador. Materiales y métodos: Se realizó un estudio de campo, descriptivo y transversal con muestreo aleatorio multietápico, en el cual se evaluaron 374 individuos adultos de ambos sexos, residentes de la parroquia rural de Cumbe de la ciudad de Cuenca, provincia del Azuay. Se les realizó historia clínica que abarca las características sociodemográficas y examen físico de manera integral. Las variables cualitativas fueron expresadas en frecuencias absolutas y relativas. Resultados: Se evaluaron a 374 individuos, de los cuales el 66,31% (n=248) perteneció al sexo femenino. A medida que aumentó la edad se redujo el nivel de estatus socioeconómico. Al evaluar el nivel educativo, se observó que la educación primaria fue más frecuente tanto en la pobreza extrema (68,4%) como la clase obrera (63,9%), mientras que en la clase media y clase media-alta tuvo mayor frecuencia de estudios superiores con 60% y 41,8% respectivamente, con una asociación estadísticamente significativa (χ2=66,047; p<0,001). Conclusión: Se observa una distribución sociodemográfica poblacional acorde a las cifras de la Provincia de Azuay, con un mayor porcentaje de individuos del sexo femenino, una población joven, con alta frecuencia de sujetos casados, de clase obrera y con nivel educativo principalmente por debajo de la educación superior. Por lo que se deben aumentar los esfuerzos políticos en la búsqueda de una población con un mayor nivel educativo y socioeconómico.

Palabras clave: estatus socioeconómico, actividad laboral, nivel educativo, población rural.

Abstract Introduction: The economic and social growth of Latin America has varied throughout its history, as well as the perception of the importance of socioeconomic factors in the health-disease process. Ecuador is a Latin American country that has been involved in this growth and changes in the population pyramid and all the factors that affect it, so the objective of this study was to evaluate the socio-demogra-phic characteristics of the adult population of Cumbe-Ecuador. Materials and methods: A field, descriptive, cross-sectional study with multistaged randomized sampling was carried out in 374 adults of both genders, residents of the rural parish of Cumbe of Cuenca city, province of Azuay. A clinical history covering the socio-demographic characteristics and physical examination was performed in an integral manner. Qualitative variables were expressed in absolute and relative frequencies. Results: Of the total of 374 individuals evaluated, 66.31% (n = 248) were female. As the age increased, the level of socioeconomic status was reduced. In evaluating the educational level, it was observed that primary education was more frequent in both extreme poverty (68.4%) and the working class (63.9%), while in the middle and upper-middle classes it was higher frequency of higher studies with 60% and 41.8% respectively, with a statistically significant association (χ2=66.047; p<0.001). Conclusion: In Cumbe was found a population-based sociodemographic distribution according to the Azuay Province, with a higher percentage of females, a young population, with a high frequency of married subjects, of working class and educational level mainly below higher education. Therefore, political efforts should be increased in the search for a population with a higher educational and socioeconomic level. Keywords: socioeconomic status, educational level, work activity, rural population.

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Rina Ortiz, MD, MgSc1*, Maritza Torres, MD, MgSc2, Susana Peña Cordero, MD, MgSc1, Guillermo Quinde, MD1, Gloria Cecilia Durazno, MgSc1, Nancy Palacios, MgSc3, Cristina Culcay Verdugo, MD4, Alexandra Carabajo Rivera, MD5, Soledad Ávila León, MD5, Roberto J. Añez, MD6, Joselyn Rojas, MD, MgSc6,7, Valmore Bermúdez, MD, MPH, MgSc, PHD6,8 1 Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Medicina. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 2 Ministerio de Salud Pública, Centro de Salud de Baños, Ciudad de Cuenca, Provincia del Azuay, República del Ecuador. 3 Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Psicología Clínica. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 4 Ministerio de Salud Pública, Centro de Salud El Pangui. Provincia de Zamora Chinchipe, República del Ecuador. 5 Especialista en medicina familiar y comunitaria. Universidad de Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. 6 Centro de Investigaciones Endocrino Metabólicas “Dr. Félix Gómez”. Facultad de Medicina. Universidad del Zulia. Venezuela. 7 Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA 8 Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia. *Autor de correspondencia: Rina Ortiz, MD, MgSc. Universidad Católica de Cuenca. Facultad de Medicina. Cuenca. Provincia del Azuay. República del Ecuador. Correo: rinaortiz@hotmail.es

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Sociodemographic characteristics of the adult population of the parish Cumbe, Cuenca-Ecuador

Introducción El crecimiento económico y social de Latinoamérica ha variado a través de su historia, así como la percepción de la importancia de factores socioeconómicos en el proceso saludenfermedad. En el siglo XIX, toda la costa iberoamericana había logrado su independencia de los países colonizadores, experimentando en los años siguientes un aumento sustancial de sus ingresos económicos1. La revolución industrial del siglo XIX ocasionó una estratificación importante de las clases trabajadoras, con distribución asimétrica de la riqueza y del acceso a los servicios, haciéndose más notoria la importancia de los factores sociales y económicos en la salud, lo cual ha sido objeto de gran interés desde mitad del siglo XX con la propuesta de los determinantes sociales de la salud2. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), los determinantes sociales de la salud se definen como las “circunstancias en la que las personas nacen, crecen, viven, trabajan y envejecen, incluido el sistema de salud”, es decir, considerando todos los factores sociales, económicos, políticos, culturales y ambientales. Estas circunstancias siguen un patrón que resulta de la distribución del dinero, poder y los recursos a todo nivel institucional que depende a su vez de las políticas adoptadas3. De éstas, deriva la principal carga de morbilidad y mortalidad en la población, además de ser la base de las inequidades observadas en ciertos grupos poblacionales. Por ende, el estudio de estas características sociales y económicas resulta importante al momento de la prevención de enfermedades. Tanta relevancia ha cobrado a nivel mundial este tema, que se han tomado diversas acciones o medidas que buscan combatir las inequidades socioeconómicas, con el objetivo de disminuir su impacto en las poblaciones4.

Los principales determinantes sociales en salud son aquellos que generan la estratificación dentro de la sociedad, como la distribución de ingresos económicos o la discriminación social por factores como el sexo, etnia o discapacidades, todo esto enmarcado en las estructuras políticas y de gobernanza5. Por supuesto esto determina las clases socioeconómicas, que constituyen la estratificación per se, siendo perpetuadas por factores como la estructura de los sistemas de educación y las estructuras para el trabajo y bienes5. Diversos reportes a nivel mundial constatan la relación existente en la mortalidad con los factores sociales y económicos como: el nivel de ingresos6, estatus laboral7, nivel educativo8, etnicidad9 e incluso el estatus marital10, comportamiento también observado en poblaciones latinoamericanas11-13, lo que resalta la importancia de estos indicadores en la salud pública mundial. Ecuador se ha visto envuelto en un crecimiento social y económico, que según proyecciones del INEC contó para el año 2010 con 14.483.489 de habitantes; para el año 2016 la edad poblacional promedio fue de 28 años; 68,8% es mayor a 15 años y de los cuales 50,4% pertenecen al sexo femenino14. Con respecto a sus indicadores en comparación a otros países de la región, Ecuador se ha ubicado en posiciones me-

diales, ya que para el año 2009 su producto interno bruto (PIB) per cápita se ubicaba en el 12vo lugar de Latinoamérica con 7100$, con una tasa de alfabetismo del 89,7% (9no lugar)15. En cuanto a la salud, Ecuador presenta una razón de mortalidad materna (RMM) de 64 por cada 100 mil nacidos vivos y una tasa de mortalidad infantil (TMI) de 8,4 por cada 1000 nacidos vivos, menores a los promedios observados en Latinoamérica (66 de RMM y 15,9 de TMI, respectivamente), siendo estos importantes indicadores de la condición socioeconómica de la población y el desarrollo del país16. Dentro de sus provincias, Azuay cuenta con una población estimada de 712.127 habitantes para el año 2010, de los cuales 52,7% pertenecen al sexo femenino y un 36,2% de la población se ubica entre los 20-44 años17. Sin embargo, en la población ecuatoriana existe una clara diferencia en la distribución de la población en las zonas urbanas y rurales en respuesta a condiciones ambientales, políticas y económicas de éstas. Las zonas rurales se han caracterizado por menor matricula estudiantil, menor calidad de educación, menor años de estudio promedio y mayor tasa de analfabetismo18, lo que puede afectar de manera importante a su población. En Ecuador se estima que el 37% de la población vive en estas zonas rurales, mientras que en Azuay es mayor con un 46,5% correspondiendo a 331.682 habitantes14,17. Cumbe es una parroquia rural con datos demográficos y poblacionales limitados a Cuenca, una de las principales ciudades de Ecuador, pudiendo no expresar las características propias de una zona rural, por lo que es importante evaluar sus características sociodemográficas y económicas. Materiales y métodos Diseño de estudio y selección de individuos Se realizó un estudio de campo, descriptivo, de metodología transversal que incluyó a los individuos mayores a 18 años de ambos sexos residentes en la parroquia rural de Cumbe de la ciudad de Cuenca, Provincia del Azuay. Para determinar el tamaño de la muestra se utilizó la fórmula de Sierra Bravo, para una población de 3.397 sujetos correspondiente a los individuos adultos de la parroquia de Cumbe, un nivel de confianza del 95%; proporción estimada de enfermedad del 50% ante el desconocimiento del perfil de salud-enfermedad de la región y un error muestral del 4,8%, obteniéndose un tamaño de muestra de 374 individuos. Para la selección de los mismos se realizó un muestreo aleatorio multietápico en 2 fases, las cuales fueron muestreadas de forma proporcional de la siguiente manera: En la primera fase, los conglomerados representaron los sectores en los que fue dividido la parroquia, mientras que en la segunda fase, representaron las manzanas. Seleccionándose aleatoriamente las casas de los sectores correspondientes, a todos los individuos adultos de las casas seleccionadas se les explicaron los objetivos del presente estudio, y fueron incluidos en la investigación mediante la firma de un con-

Se interrogó el estatus civil, clasificándose en: a) Solteros; b) Casados; c) Divorciados; d) Viudos y e) Unión libre. El estatus educativo se clasificó en 4 categorías: a) Analfabeta; b) Educación primaria; c) Educación secundaria; y d) Educación superior. Por último el estatus laboral se clasificó según referencia personal en individuos empleados y desempleados, interrogándose la ocupación actual de la persona. Análisis Estadístico Las variables cualitativas fueron presentadas como frecuencias absolutas y relativas (porcentaje); se usó la prueba de chi cuadrado (χ2) para determinar la asociación entre variables cualitativas y la prueba Z se utilizó para comparar las proporciones entre grupos. Para evaluar la distribución normal de las variables cuantitativas se utilizó la prueba de Kol-

Resultados Características generales de la muestra Se evaluaron un total de 374 individuos, de los cuales el 66,31% (n=248) pertenecían al sexo femenino, Figura 1. La edad media de la muestra fue de 43,96±17,53 años (42,7±16,55 en el sexo femenino y 46,40±19,16 en el sexo masculino). El 54,81% del total de la muestra fue adulto joven, seguido del adulto medio con 29,14% y los adultos mayores 16,04% (Figura 2, Panel A). Este comportamiento se mantuvo de acuerdo al sexo, sin observarse asociación significativa entre el grupo etario y el sexo del individuo (χ2= 5,461; p=0,065), Figura 2, Panel B. Comportamiento de variables sociodemográficas En la Tabla 1 se presentan las características sociodemográficas estudiadas según el sexo. En relación al estado civil, los sujetos casados fueron los más frecuentes con 59,4% (n=222), seguido por los solteros que representaron un 25,9% (n=97). No se observó una asociación estadísticamente significativa entre el sexo y el estado civil (χ2=4,537; p=0,338). Con respecto al estatus laboral, el 61,8% fue desempleado, encontrándose una asociación estadísticamente significativa con el sexo (χ2=48,151; p<0,001), donde las mujeres presentaron mayor desempleo con respecto a los hombres (74,2% vs 37,3%, p<0,05).

Figura 1. Distribución de la población estudiada según sexo. Cumbe, Ecuador. 2016.

Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Volumen 36, número 2, 2017

Evaluación de los individuos Del total de personas evaluadas en el presente estudio se aplicó una historia clínica completa. Todos los involucrados en la recolección de datos fueron entrenados previamente. La edad se clasificó según la OMS en adulto joven entre 18 - 44 años de edad; adulto medio entre 45-64 años de edad; y adulto mayor (≥65 años de edad). Se evaluó el estatus socioeconómico mediante la Escala de Graffar modificada por Méndez-Castellano19 que estratifica a los sujetos según el trabajo del jefe de familia, la educación de la madre, los ingresos obtenidos económicamente y las condiciones de vivienda, obteniéndose 5 estratos: Clase alta (Estrato I), clase media alta, (Estrato II), la clase media (Estrato III), de la clase obrera (Estrato IV), y baja - extrema pobreza (Estrato V).

mogorov-Smirnov. Las variables con distribución normal, fueron expresadas en medias aritméticas ± desviación estándar. Se consideraron resultados estadísticamente significativos cuando p<0,05. Los datos obtenidos fueron analizados mediante el paquete informático para Ciencias Sociales SPSS versión 20, para Windows (SPSS Inc. Chicago, IL).

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sentimiento informado por escrito antes de ser interrogados y físicamente examinados.

Figura 2. Comportamiento de los grupos etarios en la población general y según sexo. Cumbe, Ecuador. 2016.

Tabla 1. Características sociodemográficas de la población estudiada según sexo. Cumbe-Ecuador, 2016 Femenino

Estado civil Soltero Casado Divorciado Viudo Unión libre Estatus Laboral Empleado Desempleado Estatus socioeconómico Clase Alta Clase Media-Alta Clase Media Clase Obrera Extrema Pobreza Estatus educativo Analfabeta Primaria Secundaria Superior

Masculino

Total

χ2 (p)*

61 144 12 26 5

24,6 58,1 4,8 10,5 2,0

36 78 4 6 2

28,6 61,9 3,2 4,8 1,5

97 222 16 32 7

25,9 59,4 4,3 8,6 1,8

64 184

25,8 74,2

79 47

62,7 37,3

143 231

38,2 61,8

0 5 108 122 13

0 2,1 43,5 49,2 5,2

1 5 45 69 6

0,7 4,0 35,7 54,8 4,8

1 10 153 191 19

0,2 2,7 40,9 51,1 5,1

16 131 40 61

6,5 52,8 16,1 24,6

5 64 14 43

4,0 50,8 11,1 34,1

21 195 54 104

5,6 52,2 14,4 27,8

374

100,0

4,537 (0,338)

48,151 (0,001)

4,958 (0,292)

5,170 (0,160)

Total 248 100,00 126 100,0 * Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

Al evaluar el estatus socioeconómico se observó que el 51,1% (n=191) pertenecía a la clase obrera, seguido de la clase media (40,9%; n=153), pobreza extrema (5,1%; n=19), clase media alta (2,7%; n=10) y solo 1 individuo se ubicó en la clase alta (0,2%). Se observó un comportamiento similar de acuerdo al sexo (χ2=4,958; p=0,292). Por otra parte, el 52,2% (n=195) de los individuos realizaron estudios de primaria, seguido de educación superior con 27,8% (n=104), 14,4% (n=54) educación secundaria y 5,6% (n=21) refirió ser analfabeta; sin encontrarse una distribución diferente según el sexo (χ2=5,170; p=0,160).

Al estudiar la ocupación de acuerdo al sexo se encontró una asociación estadísticamente significativa (χ2=235,259; p<0,001), observándose que las mujeres realizaron principalmente quehaceres del hogar con 71% (n=176), siendo significativamente mayor con el porcentaje realizado por los hombres de 0,8% (p<0,05). Mientras que los hombres realizaron con mayor frecuencia trabajos de albañilería y relacionados a la construcción con 27,0%; conductores con 15,1%; así como la agricultura y ganadería con 13,5%, Tabla 2.

Masculino

6 1 12 7 17 34 19 0 0 10 1 1 1 8 9

4,8 0,8 9,5 5,6 13,5 27,0 15,1 0 0 7,9 0,8 0,8 0,8 6,3 7,1

Total 248 100,0 126 *Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

100,0

Comportamiento de variables sociodemográficas según el estatus socioeconómico En la Figura 3 se presenta el comportamiento de los grupos etarios según el estatus socioeconómico que muestra una asociación estadísticamente significativa (χ2=32,767; p<0,001), donde se observó un aumento en la edad a medida que disminuye el nivel de estatus socioeconómico. A su vez, se observó una asociación estadísticamente significativa entre el estado civil con el estatus socioeconómico

χ2 (p)* 235,259 (<0,001)

(χ2=25,581; p=0,060); donde la clase obrera y pobreza extrema presentaron mayores porcentajes de unión libre, Tabla 3. El estatus laboral tuvo una asociación significativa con el estatus socioeconómico (χ2=11,207; p=0,024), con un aumento progresivo en el desempleo a medida que se disminuye de estatus socioeconómico; asimismo se encontró una asociación con el estatus educativo (χ2=66,047; p<0,001), donde el analfabetismo fue mayor en las clases obreras y extrema pobreza.

Figura 3. Comportamiento del estrato socioeconómico según grupos etarios. Cumbe, Ecuador. 2016.

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Tabla 2. Distribución de la ocupación según el sexo. Cumbe-Ecuador. 2016 Femenino n % Ocupación Profesionales 6 2,4 Quehaceres del Hogar 176 71,0 Trabajadores Manuales 7 2,8 Administrativo 7 2,8 Agricultores-Ganaderos 7 2,8 Obreros-Albañiles 2 0,8 Conductores 1 0,4 Cocineros 2 0,8 Estilistas-Peluqueros 8 3,2 Estudiante 13 5,3 Guardia 0 0 Fotógrafo 0 0 Pastor 0 0 Vendedor-Comerciante 19 7,7 Ninguna 0 0

Tabla 3. Características sociodemográfica de la población estudiada según los estratos socioeconómicos. Cumbe-Ecuador, 2016 Clase Alta

Estado civil Soltero Casado Divorciado Viudo Unión libre Estatus laboral Empleado Desempleado Estatus educativo Analfabeta Primaria Secundaria Superior

Clase Media-Alta

Clase Media

Clase Obrera

1 0 0 0 0

100,0 0 0 0 0

1 6 1 2 0

10 60,0 10,0 20,0 0

53 87 4 8 1

34,6 56,9 2,6 5,2 0,7

38 119 11 18 5

19,9 62,3 5,8 9,4 2,6

4 10 0 4 1

21,1 52,5 0 21,1 5,3

1 0

100,0 0

5 5

50,0 50,0

61 92

39,9 60,1

75 116

39,3 60,7

1 18

5,3 94,7

0 1 0 0

0 100,0 0 0

0 3 1 6

0 30,0 10,0 60,0

3 56 30 64

2,0 36,6 19,6 41,8

13 122 22 34

6,8 63,9 11,5 17,8

5 13 1 0

26,3 68,4 5,3 0

100,0

Total 1 100,0 10 100,0 153 100,0 191 * Prueba de chi cuadrado de Pearson, asociación estadísticamente significativa cuando p<0,05.

DIscusión En muchas zonas rurales, los habitantes se ven afectados de forma negativa por el aislamiento geográfico de la zona que puede condicionar la escasa oferta de trabajos, educación deficiente o malas condiciones en los servicios de salud. Muchos de estos factores han sido relacionados como perpetuadores del deficiente crecimiento y desarrollo de las zonas rurales en países latinoamericanos20.

Extrema Pobreza

Azuay es una de las provincias que conforman a Ecuador, donde se incluyen zonas urbanas de alto movimiento económico como Cuenca, y a su vez, zonas rurales con datos sociodemográficos muy limitados. Según cifras oficiales, para el año 2010, la provincia Azuay contaba con 712.127 individuos de los cuales 52,7% pertenecían al sexo femenino21. Además, la población se concentra en estratos jóvenes, con un 40,9% menor a 20 años, seguido por el 36,5% de los individuos con 20-44 años y representando los individuos mayores de 65 años el 7,9% del total, comportamiento similar a lo observado en Cumbe. La edad media de su población fue reportada de 29 años, sin embargo cabe destacar que dicho promedio incluye a la población infantil. Esta distribución demográfica fue reportada recientemente en un estudio transversal realizado en individuos adultos de la ciudad de Cuenca con el objetivo de determinar la prevalencia del síndrome metabólico en esa población, observando resultados similares con respecto al sexo femenino (66,3%) y la distribución de los grupos etarios21. En otras regiones de Latinoamérica, el estudio CARMELA reportó que en Venezuela, México, Colombia, Argentina, Perú y Chile, la población femenina representó la mayor parte de la población, siendo Quito la ciudad estudiada en Ecuador con una frecuencia observada del sexo femenino del 51,4% 22. Con respecto a los grupos etarios, en el presente estudio se aprecia que la edad media fue de 43 años, muy similar

χ2 (p)* 25,581 (0,060)

11,207 (0,024) 66,047 (0,001)

a lo observado por Guevara-Pacheco y cols.23, en el estudio WHO‑ILAR COPCORD de Cuenca, que incluyó a 4.877 individuos de regiones rurales y urbanas de este Cantón reportando una edad promedio de 42,8±17,8 años. En Cumbe predominó la adultez joven con un 54,81% que corresponde con el comportamiento de la provincia de Azuay y la República del Ecuador14,17. Sin embargo, en las últimas 2 décadas el crecimiento de la población se ha incrementado en los individuos mayores a 40 años debido a que son generaciones provenientes de un época que presentaba altos índices de natalidad, a diferencia de lo observado actualmente donde este índice y la población menor a 5 años ha disminuido, por lo que sugiere que la población rural ecuatoriana pudiera estar entrando en un proceso de envejecimiento. Según el INEC, la tasa de empleo para el 2016 fue de 94,8%, disminuyendo con respecto al periodo pasado, mientras que en las áreas rurales aumentó (97,5%)24. A su vez, Cuenca representó la ciudad con mayor tasa de empleo (95,2%) para el año 2016, a diferencia de otras ciudades económicamente activas como Quito (90,9%) y Guayaquil (93,6%)24. En la provincia de Azuay del total de la población adulta joven y media, el 55% era económicamente activo (53% en el sexo femenino y 60% en el masculino)17. Estas cifras contrastan con las observadas en este estudio, donde sólo el 38,2% de los individuos del área rural contaba con empleo, destacando el porcentaje de desempleo del sexo femenino con 74,2%. Sin embargo, la mayor parte de las mujeres de este estudio se dedicaba a quehaceres del hogar, una práctica que es común en zonas rurales, actividad que no ha mostrado ser protectora para las enfermedades cardiovasculares25. El nivel de educación ha sido relacionado con diversos índices de mortalidad constituyendo un importante factor a combatir en poblaciones que presenten inequidades, al observarse que un alto nivel de educación es un factor protector para la mortalidad por todas las causas y la mortalidad cardiovas-

cular26. En Ecuador las poblaciones rurales se han caracterizado por tener promedios de año de escolaridad bajos en comparación a las poblaciones urbanas14. Además, la prevalencia de analfabetismo se posicionó en un 6,8% para el año 2010, siendo muy similar a lo observado en Cumbe (5,6%), por lo que se considera un importante factor de riesgo para indicadores como mortalidad materno-fetal27,28, y esperanza de vida en la población general29, por lo que el estatus educativo debe ser considerado como un importante objetivo de las políticas de salud pública. Por otro lado, con respecto al estado civil, en Azuay el estado civil predominante son las uniones matrimoniales con una frecuencia del 40,2%17, similar a lo encontrado en Cumbe, pero con cifras más altas de sujetos casados (59,4%). En una población adulta venezolana, se reportó la asociación entre los individuos casados y las dislipidemias, particularmente colesterol elevado e hipertriacilgliceridemia, ocasionado posiblemente por una inadecuada adaptación al estatus marital asociada a obesidad30, lo que demuestra la influencia del estado civil sobre el proceso salud-enfermedad. Muchos de estos factores se han relacionado con el estatus socioeconómico de la población, ya que este es el común denominador donde todas estas características confluyen. En este estudio los sujetos se agruparon en los estratos más bajos, sin embargo hay que destacar que esto no varió significativamente con lo reportado en el año 2014 por Sigüencia y cols.21 en la población de Cuenca, donde el 55,6% de los individuos pertenecía a la clase obrera y pobreza extrema21. Se pudo constatar que en los estratos socioeconómicos bajos, se observaba una mayor proporción de individuos desempleados y con bajo nivel educativo, lo que puede contribuir de forma negativa en este grupo de individuos ya que estos factores son importantes predictores de mortalidad en conjunto31. Por lo tanto, la población rural de Cumbe presenta una distribución sociodemográfica poblacional acorde a las cifras de la provincia de Azuay, con un mayor porcentaje del sexo femenino, una población joven, con alta frecuencia de sujetos casados, de clase obrera y con nivel educativo principalmente por debajo de la educación superior. Por el contrario, observamos cifras de desempleo mayores a las reportadas en ciudades urbanas como Cuenca, Quito y Guayaquil, por lo que junto al escaso nivel educativo, pueden ser las causas del bajo estatus socioeconómico de la población, surgiendo la importancia de aumentar los esfuerzos políticos en la búsqueda de una población con un mayor nivel educativo y socioeconómico. Referencias 1. Francisco Lizcano Fernández. Niveles de pobreza y desarrollo socioeconómico en América. Espacio Abierto. 2002; 11(2):205-226. 2. Almeida-Filho N, Silva-Paim J. La crisis de la salud pública y el movimiento de la salud colectiva en Latinoamérica. Cuadernos Médico Sociales. 1999; 75: 5-30.

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