Salud pub mod2 by lavcanleo

SALUD PÚBLICA MÓDULO II

SALUD PUBLICA II

GENERANDO COMPETENCIAS

INDICE

CAPITULO II

METODOLOGIA EN SALUD PÚBLICA

TEMA 1: DEMOGRAFIA

TEMA N° 2: ESTADISTICA

TEMA N° 3: EPIDEMIOLOGIA

PRINCIPALES MEDIDAS EN EPIDEMIOLOGÍA

GLOSARIO GENERAL

ACTIVIDAD LECTURA

CONSTRUYENDO SISTEMAS DE SALUD BASADOS EN LA APS

CUESTIONARIO.

REFERENCIA BIBLIOGRAFICAS

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CAPITULO II METODOLOGIA EN SALUD PÚBLICA TEMA 1: DEMOGRAFIA Definición de Población.Por población se entiende un conjunto de individuos, constituido de forma estable, ligado por vínculos de reproducción e identificado por características territoriales, políticas, jurídicas, étnicas o religiosas... Una población, pues, se definirá como tal si tiene continuidad en el tiempo y si esta continuidad está asegurada por vínculos de reproducción que ligan padres e hijos y garantizan la sucesión de las generaciones. Finalmente, una población se define también por las características que trazan su perfil y sus límites.... Los límites y fronteras de las distintas poblaciones son tales que los agregados así definidos asumen su propia autonomía y estabilidad, reproduciéndose y conservándose durante el tiempo. Una población, tal como se ha definido, tiende a perpetuarse y a permanecer en el tiempo, pero ello no significa que sea eterna... Una población se extingue porque la natalidad es insuficiente para compensar la mortalidad, o porque poblaciones inicialmente distintas se fusionan entre sí. 1

Definición de demografía.La demografía es el análisis de las comunidades humanas a partir de la estadística. El concepto procede de un vocablo griego compuesto que puede traducirse como ―descripción del pueblo‖. Esta disciplina estudia el tamaño, la estratificación y el desarrollo de una colectividad, desde una perspectiva cuantitativa.

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A partir de esta definición, podemos entender que la demografía es la ciencia social que se encarga de analizar los procesos que fijan la creación, el mantenimiento y la eventual desaparición de las poblaciones. Nociones como fecundidad, movilidad y mortalidad son claves para la demografía, ya que determinan la estructura de cada población. El estadista y sociólogo árabe Ibn Jaldún (1332–1406) está considerado como el pionero en el ámbito de la demografía. Él fue quien comenzó a recopilar información estadística para estudiar a las poblaciones y generar nuevos datos a partir de estas estadísticas. Los británicos John Graunt (1620–1674) y Thomas Malthus (1766–1834) también hicieron grandes aportes al desarrollo de la demografía. Las tasas de natalidad y mortalidad y los movimientos de la población forman parte de los estudios básicos de la demografía, cuyos trabajos resultan muy importantes para el desarrollo de las políticas de Estado. A partir de los datos demográficos, por ejemplo, se puede conocer cuáles son los principales problemas de la salud pública o qué regiones de un país se encuentran relegadas a nivel económico. Dentro de esta ciencia social existen diversas ramas, las mismas responden a las siguientes nombres: demografía general (investiga las teorías que existen en torno a la demografía y las metodologías de investigación utilizadas), demografía geográfica (chequea la movilidad de las poblaciones: migraciones, nuevos asentamientos, etc), demografía histórica (estudia cuestiones relacionadas con la fertilidad, índice de mortalidad y las migraciones que se dan dentro de un grupo), fertilidad ( que se encarga de analizar los índices de natalidad y matrimonio y la fecundidad de la población) y mortalidad (estudia el índice de mortalidad de un grupo en general y las causas y edad de las muertes en particular, intentando relacionar las diversas variables).

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Para realizar los estudios demográficos se llevan a cabo diversos censos que tienen por objetivo extraer la información relevante en torno al estado de la población que se está estudiando: número de viviendas ocupadas, cantidad de personas que viven en cada una, enfermedades, muertes acaecidas en el último año en cada familia, migraciones, etc. Los resultados de estos análisis no sólo permitirán conocer el tamaño actual de la población, sino también los riesgos a las que se encuentran expuestos y puede ayudar a buscar soluciones o prevenir consecuencias letales como pestes, hambrunas o accidentes.

Métodos de estudio de la demografía Existen dos tipos de métodos de estudio dentro de esta ciencia social: *

Método

compuesto:

trata

combinar diferentes técnicas de estudios que

permiten arribar a una conclusión

aproximada de las condiciones en las que se encuentra la población estudiada. Una de estas técnicas puede ser por ejemplo, la matrícula

escolar.

Los

investigadores

pueden tener una noción aproximada de los cambios que ha sufrido la población de un año a otro en el sector del grupo que se encuentra en edad escolar, de este modo podrían conocer la cantidad de habitantes menores que hay y comprobar las migraciones que ha sufrido la población en el último año de jóvenes en edad escolar. * Métodos estadísticos: Son los más exactos porque se realizan a partir de la obtención de datos específicos, recogidos de los censos. A través de teorías estadísticas, se pueden relacionar los cambios que se indican en los resultados de

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los censos y obtener información sobre las condiciones en las que se encuentra la población al momento de realizar dicho análisis.

Tipos de demografía Los dos tipos o partes de la demografía están interrelacionados entre sí, y la separación es un tanto artificial, puesto que el objetivo de estudio es el mismo: las poblaciones humanas. Demografía estática: Es la parte de la demografía que estudia las poblaciones humanas en un momento de tiempo determinado desde un punto de vista de dimensión, territorio, estructura y características estructurales. 1. La dimensión es el número de personas que residen normalmente en un territorio geográficamente bien delimitado. 2. El territorio es el lugar de residencia de las personas que puede globalizarse o desagregarse como, por ejemplo, una nación, una región, una provincia, una ciudad, un municipio, etc. 3. La estructura de una población es la clasificación de sus habitantes según variables de persona. Según las Naciones Unidas, estas variables son: edad, sexo, estado civil, lugar de nacimiento, nacionalidad, lengua hablada, nivel de instrucción, nivel económico y fecundidad. Demografía dinámica: Es la parte de la demografía que estudia las poblaciones humanas desde el punto de vista de la evolución en el transcurso del tiempo y los mecanismos por los que se modifica la dimensión, estructura y distribución geográfica de las poblaciones. Ejemplos de tales mecanismos son la natalidad, la mortalidad, la familia, la fecundidad, el sexo, la edad, la educación, el divorcio, el envejecimiento, la migración, el trabajo, la emigración y la inmigración. Su expresión son las tablas demográficas, que son los datos estadísticos numéricos y gráficos. Los administradores utilizan el censo total (real (cada diez años) o muestreos (estimados) mensuales o anuales). Tienen que estar diseñados SALUD PUBLICA II

de forma que no sólo se puedan establecer estadísticas descriptivas, sino que también puedan realizarse análisis demográficos cruzados. Un ejemplo son: los sueldos anuales y las edades o la distribución por sueldos, por clases sociales, en la nación y en una comunidad, por viviendas y familias, etc. Tópicos generales o variables básicas son la riqueza, el poder y la movilidad social. Los datos estadísticos sobre las poblaciones también son sometidos a análisis predictores o de futuro: interpolaciones, extrapolaciones, series de tiempo, curvas logísticas, patrones de crecimiento según tipo de sociedad, patrones de disminución por desastres naturales o epidemias o guerras, etc. Desde el siglo XIX se descubrió que la gráfica del crecimiento de las poblaciones sigue la forma de una S alargada, de crecimiento rápido o modelo exponencial, llega a un punto de inflexión y continúa con un crecimiento suave, y es un reflejo del paso de una sociedad agrícola a una sociedad industrial: la reducción en el número de nacimientos y el aumento en la población que se halla en la tercera edad.

Importancia de la demografía En la salud pública: 1. Elaboración de tasas y otros indicadores de salud 2. Estudios en epidemiología: En los estudios epidemiológicos se necesitan datos de la población y de su distribución según características de persona, lugar y tiempo. 3. Planificación de la salud pública 4. Planificación de producción alimentaria (alimentación humana) 5. Planes generales de desarrollos nacionales o regionales 6. Proyecciones de las poblaciones para cualquier propósito.

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Características Demográficas El sexo, la edad, el estado marital, el nivel de instrucción y la ocupación, son algunas de las características que se consideran en el análisis de la población . Cualquier característica de la población que pueda ser medida o contada es susceptible al análisis demográfico. Existen dos fenómenos biológicos que tienden a mantener los sexos más o menos en balance en un país. Para el 1960, había en Puerto Rico 101.0 varones por cada 100 mujeres. De esa fecha en adelante, esta razón se ha reducido progresivamente y para 1990 la cifra fue de 93.9 varones por cada 100 mujeres. A nivel mundial nacen 105 varones por cada 100 mujeres. El exceso de varones es contrarrestado por una mayor mortalidad masculina, desde el nacimiento hasta el transcurso del período de vida. La mortalidad femenina ha descendido más rápido que la masculina (en décadas anteriores existía una alta mortalidad en los partos). En la zona rural, se observa un alto porcentaje de varones, mientras que en la zona urbana predominan las mujeres. La falta de oportunidades de empleo para la mujer en la zona rural es uno de los factores que obliga a emigrar a centros urbanos, sobre todo a las ciudades.

TEMA N° 2: ESTADISTICA Conceptos Básicos: Estadística: La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en

términos de

una

relación

sumisa, y que han sido recopilados a partir de otros datos numéricos.

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Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra. "La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953. Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis. "La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos". (Yale y Kendal, 1954). Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia científica que tiene la estadística, debido al gran campo de aplicación que posee.

Población: El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. "Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". "Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común".

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El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos

Muestra: "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991). "Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996). "Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia",

Muestreo: Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra. Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra.

Tipos de muestreo Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad. En este último todos

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los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras de probabilidad.

Variables y Atributos: Las variables, también suelen ser llamados caracteres cuantitativos, son aquellos que pueden ser expresados mediante números. Son caracteres susceptibles de medición. Como por ejemplo, la estatura, el peso, el salario, la edad, etc. Todos los elementos de la población poseen los mismos tipos de caracteres, pero como estos en general no suelen representarse con la misma intensidad, es obvio que las variables toman distintos valores. Por lo tanto estos distintos números o medidas que toman los caracteres son los "valores de la variable". Todos ellos juntos constituyen una variable. Los atributos también llamados caracteres cualitativos, son aquellos que no son susceptibles de medición, es decir que no se pueden expresar mediante un número.

Censo: Se entiende por censo aquella numeración que se efectúa a todos y cada uno de los caracteres componentes de una población. Para Levin & Rubin (1996) "Algunas veces es posible y práctico examinar a cada persona o elemento de la población que deseamos describir. A esto lo llamamos una numeración completa o censo. Utilizamos el muestre cuando no es posible contar o medir todos los elementos de la población.

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Si es posible listar (o enumerar) y observar cada elemento de la población, los censos se utilizan rara vez porque a menudo su compilación es bastante difícil, consume mucho tiempo por lo que resulta demasiado costoso.

Encuesta: Se

entiende

por

encuesta

las

observaciones

realizadas por muestreo, es decir son observaciones parciales. El diseño de encuestas es exclusivo de las ciencias sociales y parte de la premisa de que si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor, más directo y simple es preguntárselo directamente a ellas. Según Antonio Napolitano "La encuesta, es un método mediante el cual se quiere averiguar. Se efectúa a través de cuestionarios verbales o escritos que son aplicados a un gran número de personas".

Estadística Descriptiva: Tienen por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de una muestra (observación parcial).

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En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.

Estadística Inductiva: Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística. Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra). El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos. En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos. Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia. Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor está utilizando estadística descriptiva. Graficas, tablas y diagramas que

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muestran los datos de manera que sea más fácil su entendimiento son ejemplos de estadística descriptiva. Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus grupos para estimar la calificación promedio de las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimación de tal promedio sería un problema concerniente a la estadística inferencial. Los estadísticos se refieren a esta rama como inferencia estadística, esta implica generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.

Estadísticas Primarias Datos Estadísticos: Los datos estadísticos no son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos

estudiar.

Dicho

otras

palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios para llegar al conocimiento de un hecho o para reducir las consecuencias de este. Los datos estadísticos se pueden encontrar de forma no ordenada, por lo que es muy difícil en general, obtener conclusiones de los datos presentados de esta manera. Para poder obtener una precisa y rápida información con propósitos de descripción o análisis, estos deben organizarse de una manera sistemática; es decir, se requiere que los datos sean clasificados. Esta clasificación u organización puede muy bien hacerse antes de la recopilación de los datos.

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Clasificación de los datos Los datos estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronológicos y geográficos.

Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad. Ejemplo: Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadística I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos.

Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos. Ejemplo: Se clasifican los estudiantes del Colegio Santa Isabel de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.

Datos cronológicos: cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos. Ejemplo: Al registrar los promedios de notas de los Alumnos de la carrera profesional de Economía en los diferentes semestres.

Datos geográficos: cuando los datos están referidos a una localidad geográfica se dicen que son datos geográficos. Ejemplo: El número de estudiantes de educación superior en las distintas regiones del país.

Fuentes de datos Estadísticos: Los datos estadísticos necesarios para la comprensión de los hechos pueden obtenerse a través de fuentes primarias y fuentes secundarias.

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Fuentes de datos primarias: es la persona o institución que ha recolectado directamente los datos.

Fuentes secundarias: son las publicaciones y trabajos hechos por personas o entidades que no han recolectado directamente la información. Las fuentes primarias más confiables, son las efectuadas por oficinas gubernamentales encargadas de tal fin. En la práctica, es aconsejable utilizar fuentes de datos primarias y en última instancia cuando estas no existan, usar estadísticas de fuentes secundarias. Con este último tipo no debemos pasar por alto que la calidad de las conclusiones estadísticas depende en grado sumo de la exactitud de los datos que se recaben. De anda serviría usar técnicas estadísticas precisas y refinadas para llegar a conclusiones valederas, si estas técnicas no son aplicadas a datos adecuados o confiables. Cuando un investigador quiere obtener datos estadísticos relativo a un estudio que desea efectuar, puede elegir entre una fuente primaria o en su defecto, una secundaria. O recopilar los datos por sí mismo. La posibilidad mencionada en último término podrá deberse bien a la inexistencia de los datos o bien a que esto no se encuentra discriminado en la forma requerida.

Método para la recolección de datos: En estadística se emplean una variedad de métodos distintos para obtener información de los que se desea investigar. Discutiremos aquí los métodos más importantes, incluyendo las ventajas y limitaciones de estos.

La entrevista personal: los datos estadísticos necesarios para una investigación, se reúnen frecuentemente mediante un proceso que consiste en enviar un entrevistador o agente, directamente a la persona investigada. El investigador efectuará a SALUD PUBLICA II

esta persona una serie de preguntas previamente escritas en un cuestionario o boleta, donde anotará las respuestas correspondientes. Este procedimiento que se conoce con el nombre de entrevista personal, permite obtener una información más veraz y completa que la que proporcionan otros métodos, debido a que al tener contacto directo con la persona entrevistada, el entrevistador podrá aclarar cualquier duda que se presente sobre el cuestionario o investigación. Otra ventaja es la posibilidad que tienen los entrevistadores de adaptar el lenguaje de las preguntas al nivel intelectual de las personas entrevistadas. Una de las desventajas de este método se debe a que si el entrevistador no obra de buena fe o no tiene un entrenamiento adecuado, puede alterar las respuestas por las personas entrevistadas. Otra desventaja es su alto costo, ya que resulta bastante oneroso el entrenamiento de los agentes o entrenadores y los supervisores de estos, sobre todo si se trata de una investigación extensa.

Cuestionarios por correo: Consiste en enviar por correo el cuestionario acompañado por el instructivo necesario, dando en este no solo las instrucciones pertinentes para cada una de las preguntas, sino también una breve explicación del objeto de

encuesta

con

fin

evitar

interpretaciones erróneas. Una de las ventajas es que tienen un costo muy inferior al anterior procedimiento, puesto que no hay que incluir gastos de entrenamiento de personal, el único gasto sería el de franqueo postal. Dentro de las desventajas de este procedimiento podemos señalar que solo un porcentaje bastante bajo de estos es devuelto, en algunos casos no estamos seguros de que los formularios hayan sido recibidos por sus destinatarios y que hayan sido respondido por ellos mismos. Lo que trae como consecuencia que la SALUD PUBLICA II

información se obtenga con una serie de errores difíciles de precisar por el investigador.

Entrevista por teléfono: como lo indica su

nombre,

este

método

consiste

telefonear a la persona a entrevistar y hacerle una serie de preguntas. Este método es bastante simple y económico, ya que el entrenamiento y supervisión de las personas

encargadas

efectuar

las

preguntas es siempre fácil. Entre las limitaciones que presenta este método podemos señalar el número de preguntas que pueden formularse es relativamente limitado; además las investigaciones efectuadas por este método tienen un carácter selectivo, debido a que muchas de las personas que potencialmente podrían ser investigadas no posee servicio telefónico, por lo que quedan sin la posibilidad de ser entrevistados.

Instrumentos para la recolección de datos: Cuestionarios: Cualquiera que sea el método por el que se decida el investigador para recabar información, es

necesario

elaborar

estudio

preguntas.Los cuestionarios en general, constan de las siguientes partes: a. La identificación del cuestionario: nombre del patrocinante de la encuesta, (oficial o privada), nombre de la encuesta, número del cuestionario, nombre del encuestador, lugar y fecha de la entrevista.

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b. Datos de identificación y de carácter social del encuestado: apellidos, nombres, cédula de identidad, nacionalidad, sexo, edad o fecha de nacimiento, estado civil, grado de instrucción, ocupación actual, ingresos, etc. c. Datos propios de la investigación, son los datos que interesa conocer para construir el propósito de la investigación. Como es natural, estas partes, así como las preguntas, varían de acuerdo a la finalidad de la encuesta. En algunos tipos de investigación, la parte referente a los datos personales es eliminada por no tener ningún tipo de interés para el estudio.

Consideraciones que debemos tomar en cuenta: • El cuestionario debe ser conciso; tratar en lo posible de que con el menor número de preguntas, se obtenga la mejor información. • Claridad de la redacción; evitar preguntas ambiguas o que sugieran respuestas incorrectas, por lo que deben estar formuladas las preguntas de la forma más sencilla. • Discreción: un cuestionario hecho a conciencia, no debe tener preguntas indiscretas o curiosas, sobre datos personales que puedan ofender al entrevistado. • Facilidad de contestación: se deben evitar, en lo posible, las preguntas de respuestas libres o abiertas y también la formulación de preguntas que requieran cálculos numéricos por parte del entrevistado. • Orden de las preguntas: estas deben tener una secuencia y un orden lógico, agruparlas procurando que se relacionen unas con otras.

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TEMA N° 3: EPIDEMIOLOGIA La epidemiología es el estudio de la distribución y los determinantes de estados o eventos (en particular de enfermedades) relacionados con la salud y la aplicación de esos estudios al control de enfermedades y otros problemas de salud. Hay diversos métodos para llevar a cabo investigaciones epidemiológicas: la vigilancia y los estudios descriptivos se pueden utilizar para analizar la distribución, y los estudios analíticos permiten analizar los factores determinantes.

Definiciones: Epidemiología La epidemiología es, en la acepción más común, el "estudio de las epidemias" es decir, de las "enfermedades que afectan transitoriamente a muchas personas en un sitio determinado" 1 Su significado deriva del griego Epi (sobre) Demos (Pueblo) Logos (ciencia). Una definición técnica es la que propone que la epidemiología es "el estudio de la distribución y determinantes de enfermedades en poblaciones humanas" 2 Ambas definiciones, se corresponden con el significado que la disciplina ha tenido en dos momentos históricos muy distintos. Es así como la primera definición corresponde a la conceptualización surgida en los albores de la epidemiología, cuando ésta centró su interés en el estudio de procesos infecciosos transmisibles (pestes) que afectaban grandes grupos humanos. Estas enfermedades, llamadas epidemias, resultaban en un gran número de muertes frente a las cuales, la medicina de aquella época no tenía nada efectivo que ofrecer. La literatura científica reconoce en el Inglés John Snow al padre de la epidemiología. Snow, utilizando magistralmente el método científico, aportó importantes avances al conocimiento de la epidemia de cólera que, en aquella época, afectaba a la ciudad de Londres. Las acertadas conclusiones de Snow acerca de la etiología, forma de transmisión y control de la enfermedad se

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anticiparon a los progresos que en este sentido hicieran la microbiología, la infectología y la clínica. La segunda definición constituye una más actualizada y en ese sentido de mayor amplitud y especificidad. Es posible afirmar que la evolución científica, tecnológica y el cambio en el nivel de vida de las poblaciones, modificaron el tipo de enfermedades que afectaban en mayor número y más gravemente a la población. Esta modificación puso de relieve enfermedades no infecciosas cuya elevada frecuencia de aparición no era consecuencia de los mecanismos clásicos de transmisión conocidos para las enfermedades infecciosas transmisibles. Estas enfermedades son conocidas hoy como enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT. Non Commmunicable Diseases en (NCD en Inglés) y también son materia importante de estudio en la epidemiología moderna. De acuerdo con lo expuesto, hoy en día se acepta la siguiente definición de epidemiología como la más simplificada y completa: Epidemiología es la disciplina que estudia la enfermedad en poblaciones humanas

A partir de ella se mencionan sus principios implícitos: • La epidemiología es una disciplina médica o de las ciencias de

la salud. • El sujeto de estudio de la epidemiología es un grupo de individuos (colectivo) que comparten alguna(s) característica(s) que los reúne. • La enfermedad y su estudio toman en esta definición la connotación más amplia.

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Salud y enfermedad son uno y en ese sentido deben ser entendidos. El concepto o noción de enfermedad no existe en ausencia del de salud y viceversa. Sin embargo, esta afirmación, simple en apariencia, encuentra serias limitaciones al momento de materializar conceptos. La medicina tradicional ha operado considerando a la salud como la ausencia de enfermedad y en esa consideración ha perdido la identidad de la salud. Esto tiene profundas raíces filosóficas que no analizaremos en este capítulo. Baste decir que la enfermedad ha sido un fenómeno vital de fácil identificación y de aparente fácil delimitación. En cambio, la salud tiene límites más imprecisos y significados más erráticos. La epidemiología concibe el fenómeno salud y enfermedad como un proceso dinámico. El individuo pasa de un estado a otro, repetidamente, a lo largo de su vida y en este continuo, identificar los límites de uno u otro se transforma en un problema de orden técnico. La epidemiología se aboca como desafío científico, a estudiar el proceso saludenfermedad en su más amplia conceptualización. ALGUNAS DEFINICIONES DE EPIDEMIOLOGÍA Antigua: Asociación Epidemiológica Internacional (IEA): Barker, David Fox Gordon, John Lechat y Mazzafero:

Lowe: Mac Mahon-Pugh: SALUD PUBLICA II

La ciencia de las epidemias. El estudio de los factores que determinan la frecuencia y distribución de las enfermedades en poblaciones humanas.

El estudio de la distribución y determinantes de enfermedades en poblaciones humanas. El estudio de los factores que determinan la ocurrencia de la enfermedad en las poblaciones. Ecología médica Ciencia encargada del estudio de los aspectos ecológicos que condicionan los fenómenos de salud y enfermedad en grupos humanos, a fin de establecer las causas, mecanismos y procedimientos tendientes a promover y mejorar la salud. El estudio de los problemas de salud en grupos de personas Es el estudio de la distribución de la enfermedad y de los 22

Morris:

determinantes de su prevalencia en el hombre La frecuencia de eventos médicos en las poblaciones

EPIDEMIOLOGÍA SOCIAL El estudio de las condiciones sociales y de cómo éstas influyen y determinan la situación sanitaria de las poblaciones ha sido siempre un tema de interés y relevancia para la salud pública en general. En años recientes ha nacido un vínculo más fuerte entre la epidemiología y las ciencias sociales, estimulado por la necesidad de reconocer y documentar el amplio espectro de los determinantes de la salud, desde el nivel micro en que operan los factores biológicos individuales hasta los niveles macro que expresan las condiciones sociales en que viven las poblaciones, dando nacimiento a la llamada ―epidemiología social‖. La preocupación principal de la epidemiología social es el estudio de cómo la sociedad y las diferentes formas de organización social influencian la salud y el bienestar de los individuos y las poblaciones. En particular, estudia la frecuencia, la distribución y los determinantes sociales de los estados de salud en la población. De esta forma, la epidemiología social va más allá del análisis de factores de riesgo individuales e incluye el estudio del contexto social en el cual se produce el fenómeno salud-enfermedad. Para explicar los caminos entre la exposición a características sociales del ambiente y sus efectos en la salud colectiva, la epidemiología social enriquece el enfoque epidemiológico tradicional con conceptos y técnicas provenientes de disciplinas sociales como la economía, la sociología, la demografía y aún la biología, lo que también implica un verdadero desafío metodológico. El uso creciente de métodos de análisis multinivel en diseños ecológicos, el control de la falacia ecológica y el empleo de nuevas aplicaciones de herramientas y técnicas conocidas son ejemplos de este desarrollo.

Desigualdad o inequidad sociales en salud y equidad social en salud SALUD PUBLICA II

La expresión desigualdades (o inequidades) en materia de salud se refiere a las disparidades sanitarias de un país determinado y entre países que se consideran injustas, injustificadas, evitables e innecesarias (es decir: que no son ni inevitables ni irremediables) y que sistemáticamente agobian a las poblaciones que se han vuelto vulnerables a causa de las estructuras sociales fundamentales y de las instituciones políticas, económicas y jurídicas que prevalecen. De este modo, las desigualdades (o inequidades) sociales en materia de salud no son sinónimo de las ―desigualdades sanitarias‖, término que puede referirse a cualquier diferencia y no específicamente a las desigualdades injustas. Por ejemplo, las medidas recientemente

propuestas

―desigualdades

sanitarias‖

cuantifican

deliberadamente las distribuciones de salud en las poblaciones sin hacer referencia a grupos sociales ni a desigualdades sociales en materia de salud. La expresión equidad social en materia de salud, por su parte, se refiere a la ausencia de disparidades sanitarias injustas entre los grupos sociales, tanto dentro de un país como entre distintos países. Promover la equidad y disminuir la inequidad exige no sólo un ―proceso de igualación constante‖ sino también un ―proceso de abolición o disminución de privilegios‖. De manera, pues, que la búsqueda de la igualdad social en el ámbito de la salud entraña la reducción de la carga excesiva que la mala salud impone a los grupos más dañados por las inequidades sociales en materia de salud, con lo cual se reducen al mínimo las desigualdades sociales en materia de salud y se mejoran los niveles promedio de la salud en general. PRINCIPALES MEDIDAS EN EPIDEMIOLOGÍA Concepto de medición, variables y escalas Una vez que se ha identificado un problema científico y se ha aventurado una explicación hipotética, es necesario someterla a prueba. Para contrastar la hipótesis se requiere descomponerla en un conjunto suficientemente pequeño de variables susceptibles de ser evaluadas empíricamente. Si los procedimientos empíricos no refutan la hipótesis planteada ésta se acepta como probablemente

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verdadera. En pocas palabras, este es el camino que el científico sigue más frecuentemente al realizar su trabajo. Dado que en la mayoría de los casos es necesario medir las variables durante la contrastación empírica de la hipótesis, la medición resulta un procedimiento indispensable en la práctica científica. En epidemiología, el proceso de investigación es similar al utilizado en el resto de las ciencias. Cuando se investiga la salud de la población también se proponen una o varias explicaciones hipotéticas que posteriormente son sometidas a contrastación empírica. En este proceso, los conceptos de medición y de variable resultan fundamentales.

Concepto de variable Una variable puede ser definida como cualquier cualidad del organismo, grupo o situación capaz de adoptar valores diferentes en un mismo individuo o entre individuos. La función de las variables consiste en proporcionar información asequible para descomponer la hipótesis planteada en sus elementos más simples. Las variables pueden definirse como aquellos atributos o características de los eventos, de las personas o de los Las variables pueden definirse como aquellos atributos o características de los eventos, de las personas o de los grupos de estudio que cambian de una situación a otra o de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar diversos valores. Para su estudio es necesario medirlas en el objeto investigado, y es en el marco del problema y de las hipótesis planteadas donde adquieren el carácter de variables. De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en independientes (o variables explicativas) y dependientes (o variables respuesta).

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Cuando se supone que una variable produce un cambio en otra, se considera a la primera como independiente (o causa) y a la segunda como dependiente (o efecto). En los estudios epidemiológicos la enfermedad o evento es por lo general la variable dependiente y los factores que determinan su aparición, magnitud y distribución son las variables independientes, o exposición. El uso de variables permite a la epidemiología la elaboración de modelos descriptivos, explicativos y predictivos sobre la dinámica de la salud poblacional.

Concepto de medición La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna propiedad específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas reglas. No obstante, la medición es un proceso de abstracción. En términos estrictos no se mide al individuo sino cierta característica suya, abstrayéndola de otras propiedades. Uno no mide al niño sino que obtiene información sobre su estatura o su peso. Además, lo que se hace es comparar el atributo medido en otros individuos (o en el mismo individuo en otro momento), con el fin de evaluar sus cambios en el tiempo o cuando se presenta en condiciones distintas de las originales. Para medir es necesario seguir un proceso que consiste, en breves palabras, en el paso de una entidad teórica a una escala conceptual y, posteriormente, a una escala operativa. En general, los pasos que se siguen durante la medición son los siguientes: a) se delimita la parte del evento que se medirá, b) se selecciona la escala con la que se medirá, c) se compara el atributo medido con la escala y, d) finalmente, se emite un juicio de valor acerca de los resultados de la comparación. Para medir el crecimiento de un menor, por ejemplo, primero se selecciona la variable a medir (la edad, el peso, la talla); luego se seleccionan las escalas de medición (meses cumplidos, centímetros, gramos); inmediatamente después se comparan los atributos con las escalas seleccionadas (un mes de edad, 60 cm de talla, 4 500 SALUD PUBLICA II

gramos de peso) y, por último, se emite un juicio de valor, que resume la comparación entre las magnitudes encontradas y los criterios de salud aceptados como válidos en ese momento. Como resultado, el infante se califica como bien nutrido, desnutrido o sobrenutrido. Como se puede notar, la medición es un proceso instrumental sólo en apariencia, ya que la selección de la parte que se medirá, de la escala de medición y de los criterios de salud que se usarán como elementos de juicio deben ser resultado de un proceso de decisión teórica. En otras palabras, sólo puede medirse lo que antes se ha concebido teóricamente. La medición, sin embargo, nos permite alcanzar un alto grado de objetividad al usar los instrumentos, escalas y criterios aceptados como válidos por la mayor parte de la comunidad científica.

1.5 ¿Cómo se miden las Variables? La única respuesta a esta pregunta es: "tantas como sean necesarias y tan pocas como sea posible". No hay un número exacto de variables a considerar en una investigación. Sin embargo, es útil que recuerde que en principio suele seleccionarse una lista enorme de variables, a la que de a poco debemos acotar con sentido común y determinando la relevancia que podría tener la información aportada por cada variable seleccionada. Por otra parte, deberá tener en cuenta siempre la factibilidad para la recolección y el procesamiento de los datos en el momento de seleccionar las variables de su investigación Para poder "medir", cuantificar o clasificar las variables que seleccionamos en nuestra investigación debemos tener en cuenta que existen diferentes escalas de medición. Así por ejemplo, si estamos evaluando el sexo de las personas y su edad, rápidamente, percibiremos que ambas variables son diferentes: mientras

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que la edad puede expresarse en números, el sexo sólo puede medirse en dos alternativas, masculino y femenino. Se reconocen tres tipos de escalas de medición: nominal, ordinal y numérica.

Escala nominal Se usa para la forma más simple de medición, cuando los datos se distinguen por un nombre que expresa una cualidad, categoría o atributo. Al utilizar este tipo de escala, simplemente, se cuantifica la cantidad de datos que corresponden a cada una de las categorías de la variable. Un ejemplo es, cuando se utiliza este tipo de escala para clasificar el grupo sanguíneo de las personas, cuyas categorías son A, B, AB y O. Al utilizar la escala nominal, lo que estamos haciendo es simplemente clasificar los individuos de acuerdo a cada uno de los grupos sanguíneos. La presencia o ausencia de enfermedad también puede ser medida con una escala de tipo nominal. Los datos valorados en esta escala se llaman observaciones cualitativas, categóricas o atributos. Si el número de categorías posibles es dos, la variable se dice dicotómica o binaria como es el caso del "sexo" (hombre o mujer).

Escala ordinal Permite establecer una relación de "orden" entre los datos que pertenecen a distintas categorías. La escala ordinal permite clasificar los datos de acuerdo a su posición relativa respecto de otros, en función de una variable determinada. A diferencia de la escala nominal, en la que sólo se clasifican los datos de acuerdo a las categorías de la variable, con la escala ordinal los datos se clasifican en categorías y se ordenan conforme a un determinado criterio. Por ejemplo, en la variable "nivel socioeconómico" puede distinguirse un orden entre las categorías: alto, intermedio o bajo. Los individuos con un nivel socioeconómico alto tienen características similares entre sí, pero tienen un nivel socioeconómico mayor que los otros dos grupos. Sin embargo, la medición ordinal no informa acerca de cuánto mayor es un atributo respecto de otro nivel. Volviendo al ejemplo anterior, SALUD PUBLICA II

lo que no puede establecerse es "cuanto más" nivel socioeconómico tiene un individuo de nivel alto con respecto a otro de nivel intermedio u otro de nivel bajo.

Escala numérica Discreta, cuando los valores que se obtienen sólo pueden ser números enteros y se originan de recuentos. Por ejemplo, número de hijos de una persona; como se imaginará no pueden tenerse 2 hijos y medio, sino 2, 3, 4, etcétera.

Continua, cuando los valores que se obtienen provienen de mediciones y pueden adoptar un intervalo de valores continuo e ininterrumpido, restringido sólo por el grado de exactitud del instrumento de medición. Por ejemplo, el peso, la temperatura corporal son ejemplos de variables que pueden medirse con la escala numérica continua. Como podrá observar, existen variables que sólo pueden medirse con una escala de tipo nominal, por ejemplo el sexo, mientras que existen otras variables que pueden medirse con cualquiera de las escalas mencionadas. Es muy importante tener en cuenta que la escala que utilicemos esté estrechamente ligada a la definición operacional dada a cada una de las variables de la investigación. Las escalas de medición tienen una cierta jerarquía, dado que una escala numérica brinda más información que una escala ordinal, y ésta más que una escala nominal. Es muy importante que al momento de definir operativamente sus variables y al procesar los datos obtenidos tenga en cuenta este concepto. Determinar el tipo de escala que se utilizará para la medición de la variable es de fundamental importancia, ya que los análisis estadísticos posteriores dependerán de la escala de medición utilizada para cada variable.

Escala de intervalo Esta es una escala de tipo cuantitativo en la que, además de ordenar las observaciones por categorías del atributo, se puede medir la magnitud de la

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distancia relativa entre las categorías. Esta escala, sin embargo, no proporciona información sobre la magnitud absoluta del atributo medido. Por ejemplo, se puede obtener una escala de intervalo para la altura de las personas de un grupo si, en lugar de medirlas directamente, se mide la altura de cada persona con respecto a la altura promedio. En este caso, el valor cero es arbitrario y los valores asignados a la altura no expresan su magnitud absoluta. Esta es la característica distintiva de las escalas de intervalo en comparación con las de razón. El ejemplo más conocido de las escalas de intervalo es la escala de Celsius para medir la temperatura, en la que por convención el grado cero corresponde al punto de congelación del agua y donde, por lo tanto, la razón entre dos objetos con temperaturas de 10 y 20 grados no indica que uno de ellos sea realmente dos veces más caliente (o más frío) que el otro. En ciencias de la salud, un buen ejemplo de este tipo de escalas es la utilizada para medir el coeficiente intelectual.

Escalas de razón Esta escala tiene la cualidad de que el cero sí indica la ausencia del atributo y, por lo tanto, la razón entre dos números de la escala es igual a la relación real existente entre las características de los objetos medidos. En otras palabras, cuando decimos que un objeto pesa 8 kg estamos también diciendo que pesa el doble que otro cuyo peso es de 4 kg, y que un avión que viaja a 600 km por hora tardará en llegar a su destino la mitad del tiempo que tardaría si viajara a 300 km por hora. Muchas características biofísicas y químicas que pueden ser medidas en las unidades convencionalmente aceptadas (metros, gramos, micras, mol/kg, mg/dl, etc.) son ejemplos de mediciones que corresponden a este tipo de escala. En materia de investigación social y de salud, el ingreso económico y la concentración de plomo en sangre son buenos ejemplos de este tipo de escalas.

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Cálculo de proporciones, tasas y razones Un rasgo característico de la contrastación en los estudios epidemiológicos es que las relaciones causales postuladas entre las variables se traducen en términos probabilísticos. Es decir, se trata de establecer si la mayor o menor probabilidad de que un evento ocurra se debe precisamente a los factores que se sospecha intervienen en su génesis y no al azar. Para cumplir con este objetivo, la investigación epidemiológica se basa en la construcción de tres tipos de medidas: a) de frecuencia; b) de asociación o efecto, y c) de impacto potencial. La construcción de estas medidas se realiza por medio de operaciones aritméticas simples y de los instrumentos matemáticos conocidos como razones, proporciones y tasas. Antes de abordar las medidas utilizadas en los estudios epidemiológicos repasaremos brevemente estos tres conceptos.

Proporciones Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre un evento en relación con la población total en la cual éste puede ocurrir. Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos ocurridos entre la población en la que ocurrieron. Como cada elemento de la población puede contribuir únicamente con un evento es lógico que al ser el numerador (el volumen de eventos) una parte del denominador (población en la que se presentaron los eventos) aquel nunca pueda ser más grande que éste. Esta es la razón por la que el resultado nunca pueda ser mayor que la unidad y oscile siempre entre cero y uno.

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Por ejemplo, si en un año se presentan tres muertes en una población compuesta por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa población será: P=

3 muertes = 0.03 100 personas

A menudo las proporciones se expresan en forma de porcentaje, y en tal caso los resultados oscilan entre cero y 100. En el ejemplo anterior, la proporción anual de muertes en la población sería de 3 por 100, o de 3%. Nótese, asimismo, que el denominador no incluye el tiempo. Las proporciones expresan únicamente la relación que existe entre el número de veces en las que se presenta un evento y el número total de ocasiones en las que se pudo presentar.

Tasas Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo. Se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso. En las tasas, el numerador expresa el número de eventos acaecidos durante un periodo en un número determinado de sujetos observados. A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de sufrir el evento. La unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por ejemplo, la observación de 100 individuos libres del evento durante un año corresponde a 100 años-persona de seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante diez años corresponden a 100 años-persona. Dado que el periodo entre el inicio de la observación y el momento en que aparece un evento puede variar de un individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los periodos de todos los individuos. Las unidades de SALUD PUBLICA II

tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia. El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un periodo dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los periodos individuales libres de la enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su comparación con otras tasas. Tasa=

número de eventos ocurridos en una población en un periodo t

= x una potencia de 10

-----------------------------------------------------------------------------Sumatoria de los periodos durante los cuales los sujetos de la Población libres del evento estuvieron expuestos al riesgo de Presentarlo en el mismo periodo

Razones Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación aritmética existente entre dos eventos en una misma población, o un solo evento en dos poblaciones. En el primer caso, un ejemplo es la razón de residencia hombre: mujer en una misma población. Si en una localidad residen 5 000 hombres y 4 000 mujeres se dice que, en ese lugar, la razón de residencia hombre: mujer es de 1:0.8 (se lee 1 a 0.8), lo que significa que por cada hombre residen ahí 0.8 mujeres. Esta cantidad se obtiene como sigue: Razón hombre: mujer = 4 000 5 000

= 0.08

En este caso, también se podría decir que la razón hombre: mujer es de 10:8, pues esta expresión aritmética es igual a la primera (1:0.8). En el segundo ejemplo se encuentran casos como la razón de tasas de mortalidad por causa específica (por ejemplo, por diarreas) en dos comunidades. En este caso, la razón expresaría la relación cuantitativa que existe entre la tasa de mortalidad secundaria a diarreas registrada en la primera ciudad y la tasa de mortalidad secundaria a diarreas registrada en la segunda. La razón obtenida SALUD PUBLICA II

expresa la magnitud relativa con la que se presenta este evento en cada población. Si la tasa de mortalidad por diarreas en la primera ciudad es de 50 por 1 000 y en la segunda de 25 por 1 000 la razón de tasas entre ambas ciudades sería: Tasa de mortalidad en la ciudad B 50 X 1 000 Tasa de mortalidad en la ciudad A 25 X 1 000 Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad (en este caso, por diarreas) entre las ciudades A y B. El resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que significa que por cada caso en la ciudad A hay 2 en la ciudad B.

Medidas de frecuencia El paso inicial de toda investigación epidemiológica es medir la frecuencia de los eventos de salud con el fin de hacer comparaciones entre distintas poblaciones o en la misma población a través del tiempo. No obstante, dado que el número absoluto de eventos depende en gran medida del tamaño de la población en la que se investiga, estas comparaciones no se pueden realizar utilizando cifras de frecuencia absoluta (o número absoluto de eventos). Por ejemplo, si en dos diferentes poblaciones se presentan 100 y 200 casos de cáncer cervico uterino, respectivamente, se podría pensar que en el segundo grupo la magnitud del problema es del doble que en el primero. Sin embargo, esta interpretación sería incorrecta si el segundo grupo tuviera el doble de tamaño que el primero, ya que la diferencia en el número de casos podría deberse simplemente al mayor tamaño de la segunda población y no a la presencia de un factor de riesgo extraordinario. Aunque la frecuencia absoluta cambie la magnitud del problema puede ser la misma. En consecuencia, para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos de salud es necesario construiruna medida que sea independiente del tamaño de la población en la que se realiza la medición. Este tipo de medidas, denominadas SALUD PUBLICA II

medidas de frecuencia relativa, se obtiene, en general, relacionando el número de casos (numerador) con el número total de individuos que componen la población (denominador). El cálculo correcto de estas medidas requiere que se especifique claramente qué constituye el numerador y el denominador. Es evidente, por ejemplo, que los varones no deben ser incluidos en el denominador durante el cálculo de la frecuencia relativa de carcinoma del cérvix. La parte de la población que es susceptible a una enfermedad se denomina población en riesgo. Así, por ejemplo, los accidentes laborales sólo afectan a las personas que trabajan, por lo que la población en riesgo es la población trabajadora. Si, en cambio, queremos investigar el efecto de un contaminante generado por una fábrica podríamos ampliar el denominador a toda la población expuesta al mismo, sea o no trabajadora. Las medidas de frecuencia más usadas en epidemiología se refieren a la medición de la mortalidad o la morbilidad en una población. La mortalidad es útil para estudiar enfermedades que provocan la muerte, especialmente cuando su letalidad es importante. Empero, cuando la letalidad es baja y, en consecuencia, la frecuencia con la que se presenta una enfermedad no puede analizarse adecuadamente con los datos de mortalidad, la morbilidad se convierte en la medida epidemiológica de mayor importancia. En ocasiones, la morbilidad también puede servir para explicar las tendencias de la mortalidad, ya que los cambios en la mortalidad pueden ser secundarios a cambios ocurridos antes en la morbilidad o, por el contrario, las tendencias en la mortalidad pueden explicar los cambios en los patrones de morbilidad cuando, por ejemplo, la disminución en la mortalidad infantil explica los aumentos aparentes en el volumen de enfermedades en otras edades. Por ambas razones, el análisis de las condiciones de salud de las poblaciones se basa siempre en los cambios observados en las medidas de mortalidad y morbilidad. Las principales fuentes de información de morbilidad son los datos hospitalarios y los registros de enfermedad. Sin embargo, debido a las limitaciones de estos SALUD PUBLICA II

registros, los estudios epidemiológicos se basan en información obtenida mediante métodos de detección especialmente diseñados para ello. A continuación se presenta un resumen de los elementos más importantes de las medidas de mortalidad y morbilidad.

Medidas de mortalidad El concepto de mortalidad expresa la magnitud con la que se presenta la muerte en una población en un momento determinado. A diferencia de los conceptos de muerte y defunción que reflejan la pérdida de la vida biológica individual, la mortalidad es una categoría de naturaleza estrictamente poblacional. En consecuencia, la mortalidad expresa la dinámica de las muertes acaecidas en las poblaciones a través del tiempo y el espacio, y sólo permite comparaciones en este nivel de análisis. La mortalidad puede estimarse para todos o algunos grupos de edad, para uno o ambos sexos y para una, varias o todas las enfermedades. La mortalidad se clasifica de la siguiente manera: a) general y b) específica.

Mortalidad general La mortalidad general es el volumen de muertes ocurridas por todas las causas de enfermedad, en todos los grupos de edad y para ambos sexos. La mortalidad general, que comúnmente se expresa en forma de tasa, puede ser cruda o ajustada, de acuerdo con el tratamiento estadístico que reciba. La mortalidad cruda expresa la relación que existe entre el volumen de muertes ocurridas en un periodo dado y el tamaño de la población en la que éstas se presentaron; la mortalidad ajustada (o estandarizada) expresa esta relación pero considera las posibles diferencias en la estructura por edad, sexo, etcétera, de las poblaciones analizadas, lo que permite hacer comparaciones entre éstas. En este caso, las tasas se reportan como tasas ajustadas o estandarizadas. La tasa cruda de mortalidad se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: Tasa mortalidad general= número de muertes en el periodo t (x 10n) Población total promedio en el mismo Periodo SALUD PUBLICA II

Mortalidad específica Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los distintos subgrupos de la población ésta se divide para su estudio. Cada una de las medidas obtenidas de esta manera adopta su nombre según la fracción poblacional que se reporte. Por ejemplo, si las tasas de mortalidad se calculan para los diferentes grupos de edad, serán denominadas tasas de mortalidad por edad. De la misma manera pueden calcularse la mortalidad por sexo, por causa específica, etc. En algunos casos pueden calcularse combinaciones de varias fracciones poblacionales, y cuando es así, se especifican los grupos considerados (por ejemplo, mortalidad femenina en edad reproductiva). Las tasas de mortalidad específica por edad y sexo se calculan de la siguiente forma: total de muertes en un grupo de edad y sexo específicos de la población durante un periodo dado TME= __________________________________ (x 10 n) población total estimada del mismo grupo de edad y sexo en el mismo periodo

Donde TME es la tasa de mortalidad específica para esa edad y sexo

Tasa de letalidad La letalidad es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional, y se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especificado. La medida indica la importancia de la enfermedad en términos de su capacidad para producir la muerte y se calcula de la manera siguiente: número de muertes por una enfermedad en un periodo determinado

Letalidad (%)= ----------------------------------------------------- x 100 número de casos diagnosticados de la misma enfermedad en el mismo periodo

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La letalidad, en sentido estricto, es una proporción ya que expresa el número de defunciones entre el número de casos del cual las defunciones forman parte. No obstante, generalmente se expresa como tasa de letalidad y se reporta como el porcentaje de muertes de una causa específica con respecto al total de enfermos de esa causa.

Medidas de morbilidad La enfermedad puede medirse en términos de prevalencia o de incidencia. La prevalencia se refiere al número de individuos que, en relación con la población total, padecen una enfermedad determinada en un momento específico. Debido a que un individuo sólo puede encontrarse sano o enfermo con respecto a cualquier enfermedad, la prevalencia representa la probabilidad de que un individuo sea un caso de dicha enfermedad en un momento específico. La incidencia, por su parte, expresa el volumen de casos nuevos que aparecen en un periodo determinado, así como la velocidad con la que lo hacen; es decir, expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto periodo.

Prevalencia La prevalencia es una proporción que indica la frecuencia de un evento. En general, se define como la proporción de la población que padece la enfermedad en estudio en un momento dado, y se denomina únicamente como prevalencia (p). Como todas las proporciones, no tiene dimensiones y nunca puede tomar valores menores de 0 o mayores de 1. A menudo, se expresa como casos por 1 000 o por 100 habitantes. En la construcción de esta medida no siempre se conoce en forma precisa la población expuesta al riesgo y, por lo general, se utiliza sólo una aproximación de

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la población total del área estudiada. Si los datos se han recogido en un momento o punto temporal dado, p es llamada prevalencia puntual. Prevalencia puntual. La prevalencia puntual es la probabilidad de un individuo de una población de ser un caso en el momento t, y se calcula de la siguiente manera: p= número total de casos existentes al momento t (x 10n) total de la población en el momento t La prevalencia de una enfermedad aumenta como consecuencia de una mayor duración de la enfermedad, la prolongación de la vida de los pacientes sin que éstos se curen, el aumento de casos nuevos, la inmigración de casos (o de susceptibles), la emigración de sanos y la mejoría de las posibilidades diagnósticas. La prevalencia de una enfermedad, por su parte, disminuye cuando es menor la duración de la enfermedad, existe una elevada tasa de letalidad, disminuyen los casos nuevos, hay inmigración de personas sanas, emigración de casos y aumento de la tasa de curación. En resumen, la prevalencia de una enfermedad depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad. Dado que la prevalencia depende de tantos factores no relacionados directamente con la causa de la enfermedad, los estudios de prevalencia no proporcionan pruebas claras de causalidad aunque a veces puedan sugerirla. Sin embargo, son útiles para valorar la necesidad de asistencia sanitaria, planificar los servicios de salud o estimar las necesidades asistenciales.

Incidencia En los estudios epidemiológicos en los que el propósito es la investigación causal o la evaluación de medidas preventivas, el interés está dirigido a la medición del flujo que se establece entre la salud y la enfermedad, es decir, a la aparición de casos nuevos. SALUD PUBLICA II

Como ya se mencionó anteriormente, la medida epidemiológica que mejor expresa este cambio de estado es la incidencia, la cual indica la frecuencia con que ocurren nuevos eventos. A diferencia de los estudios de prevalencia, los estudios de incidencia inician con poblaciones de susceptibles libres del evento en las cuales se observa la presentación de casos nuevos a lo largo de un periodo de seguimiento. De esta manera, los resultados no sólo indican el volumen final de casos nuevos aparecidos durante el seguimiento sino que permiten establecer relaciones de causa-efecto entre determinadas características de la población y enfermedades específicas. La incidencia de una enfermedad puede medirse de dos formas: mediante la tasa de incidencia (basada en el tiempo-persona) y mediante la incidencia acumulada (basada en el número de personas en riesgo). La tasa de incidencia (también denominada densidad de incidencia) expresa la ocurrencia de la enfermedad entre la población en relación con unidades de tiempo-persona, por lo que mide la velocidad de ocurrencia de la enfermedad. La incidencia acumulada, en cambio, expresa únicamente el volumen de casos nuevos ocurridos en una población durante un periodo, y mide la probabilidad de que un individuo desarrolle el evento en estudio. La incidencia acumulada, por esta razón, también es denominada riesgo.

Tasa de incidencia o densidad de incidencia. La tasa de incidencia (TI) es la principal medida de frecuencia de enfermedad y se define como ―el potencial instantáneo de cambio en el estado de salud por unidad de tiempo, durante un periodo específico, en relación con el tamaño de la población susceptible en el mismo periodo‖. Para que una persona se considere expuesta al riesgo en el periodo de observación debe iniciar éste sin tener la enfermedad (el evento en estudio). El cálculo del denominador de la TI se realiza sumando los tiempos libres de enfermedad de cada uno de los individuos que conforman el grupo y que permanecen en el estudio durante el periodo. Este número se mide generalmente en años, pero pueden ser meses semanas o días, y se conoce como tiempo en riesgo o tiempo-persona. SALUD PUBLICA II

La TI no es una proporción –como la prevalencia y la incidencia acumulada– dado que el denominador expresa unidades de tiempo y, en consecuencia, mide casos por unidad de tiempo. Esto hace que la magnitud de la TI no pueda ser inferior a cero ni tenga límite superior. La fórmula general para el cálculo de la TI es la siguiente: Tasa de incidencia=

número de casos nuevos

suma de todos los periodos libres de la enfermedad durante el periodo definido en el estudio (tiempo-persona)

Incidencia acumulada. La incidencia acumulada (IA) se puede definir como la probabilidad de desarrollar el evento, es decir, la proporción de individuos de una población que, en teoría, desarrollarían una enfermedad si todos sus miembros fuesen susceptibles a ella y ninguno falleciese a causa de otras enfermedades. También se ha definido simplemente como la probabilidad, o riesgo medio de los miembros de una población, de contraer una enfermedad en un periodo específico. Las cifras obtenidas mediante el cálculo de la IA son relativamente fáciles de interpretar y proporcionan una medida sumamente útil para comparar los diferentes riesgos de distintas poblaciones. Para calcular la IA en el numerador se coloca el número de personas que desarrollan la enfermedad durante el periodo de estudio (llamados casos nuevos) y en el denominador el número de individuos libres de la enfermedad al comienzo del periodo y que, por tanto, estaban en riesgo de padecerla. La incidencia acumulada es una proporción y, por lo tanto, sus valores sólo pueden variar entre 0 y 1. A diferencia de la tasa de incidencia la IA es adimensional. Su fórmula es la siguiente: número de personas que contraen la enfermedad en un periodo determinado

IA=---------------------------------------------------------------------------------------------------número de personas libres de la enfermedad en la población expuesta al riesgo en el inicio del estudio

Como la duración del periodo de observación influye directamente sobre la IA su amplitud debe considerarse siempre que se interprete esta medida. Cuando los miembros de una población tienen diferentes periodos bajo riesgo –debido a que SALUD PUBLICA II

se incorporan o abandonan el grupo a lo largo del periodo de seguimiento– la IA no puede calcularse directamente.

Medidas de razón Estas medidas también cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta característica. Como se señaló antes, una razón puede calcularse tanto para dos eventos en una misma población como para un solo evento en dos poblaciones. Las razones que con mayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, y se obtienen con la siguiente fórmula: medida de frecuencia en un grupo expuesto (Ei) Razón= -----------------------------------------------------------------medida de frecuencia de un grupo no expuesto (Eo) La razón representa cuántas veces más (o menos) ocurrirá el evento en el grupo expuesto al factor, comparado con el grupo no expuesto. El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor

=1 indica ausencia de asociación, no-asociación o valor nulo.

Valores <1 indica asociación negativa, factor protector. Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo. O

La interpretación de estas medidas se basa en el hecho de que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada es lo mismo, pues ello no afecta la frecuencia de enfermedad. Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos. Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad.

Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre SALUD PUBLICA II

los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor que entre los no expuestos.

La incidencia y la mortalidad son las medidas de frecuencia más empleadas en la construcción de las medidas de razón. Con la densidad de incidencia se obtiene la razón de densidad de incidencia (RDI), y con la incidencia acumulada se obtiene la razón de incidencia acumulada (RIA) también llamado riesgo relativo (RR). Ambas medidas –que se obtienen en estudios de cohorte– permiten asumir inferencia etiológica, ya que siempre implican la posibilidad de establecer adecuadamente una relación de temporalidad causal.

¿Dónde y cómo obtener los datos para la Investigación? Los datos son los valores que adoptan las variables. Estos datos pueden existir o pueden ser provocados por el investigador. De acuerdo a esto, se reconocen dos tipos de fuentes de datos: Fuentes secundarias o documentales de las que obtendremos datos ya "existentes" y que son elaboradas por otras personas o instituciones con fines diferentes a los planteados para una determinada investigación. Como ejemplo, pueden citarse los certificados de defunción, publicaciones del censo, registros personales, clínicos y de otros tipos.

Fuentes primarias o de recolección directa constituidas por el conjunto de datos obtenidos por medio de diferentes métodos "planeados y provocados por el mismo investigador de acuerdo a los fines de su estudio ". Como ejemplo pueden citarse los datos obtenidos por medio de observaciones, encuestas personales y encuestas auto-administradas.

Presentación de Datos en Gráficos

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En ocasiones, preferirá representar gráficamente sus datos, con el objeto de obtener una rápida impresión visual del conjunto. Para ello podrá utilizar diferentes tipos de gráficos, pero lo que nunca debe olvidar son las siguientes premisas: El gráfico debe ser sencillo y explicarse por sí mismo. No intente graficar "todos" los datos que tiene en un solo gráfico; por el contrario, es preferible que no contenga demasiada información y su lectura sea fácil. Utilice un diseño atractivo, pero sin deformar los hechos que está describiendo. Seleccione el gráfico más apropiado de acuerdo al tipo de variable y la escala de medición utilizada para medirla.

El tipo de gráfico está condicionado por el tipo de escala utilizada para medir la variable que desea graficar. Gráfico de Sectores Circulares o “tortas”

Principales Tipos de

Gráfico de Barras

Gráficos: Histograma

Polígono de Frecuencias

Gráfico de Sectores Circulares Consiste en un círculo dividido en sectores con áreas proporcionales a la frecuencia con que se presenta cada categoría.

¿Qué tipo de datos suelen presentarse de esta manera? Habitualmente se utiliza este tipo de gráfico para presentar datos que se miden con una escala nominal, pero también puede utilizarse para variables ordinales o numéricas discretas con un rango pequeño de valores. SALUD PUBLICA II

Gráfico de Barras Este tipo de gráficos se construye dibujando barras o rectángulos en los cuales la longitud indica la magnitud o la frecuencia de cada categoría de la variable.

¿Qué tipo de datos suelen presentarse de esta manera? Se utiliza para representar la distribución de frecuencias de variables en escala nominal, así como para variables en escala ordinal y numérica discreta cuando el rango de valores de la variable es reducido, como en el ejemplo anterior. Como podrá apreciar, en el eje horizontal se indican los valores de la variable y en el vertical sus correspondientes frecuencias.

Histograma Los histogramas se utilizan para representar una distribución de frecuencias de una variable medida con una escala numérica continua. Es una representación gráfica análoga al gráfico de barras. Se puede decir que el histograma es un conjunto de rectángulos contiguos levantados sobre los intervalos de la variable y cuya área es proporcional a la frecuencia. A diferencia del gráfico de barras, la información que un histograma comunica es del área de las barras que lo constituyen, y no ya sólo de su altura. Por ello, si la amplitud de los intervalos no varía, las áreas son proporcionales a las alturas y las frecuencias están representadas tanto por las alturas como por las áreas. Si los intervalos fueran de diferente amplitud, la altura de las barras deberán modificarse para conservar el área correcta.

Polígono de Frecuencias Se utilizan para representar una distribución de frecuencias en los mismos casos en que se utiliza el histograma, pero en la mayoría de las veces a fin de comparar dos o más distribuciones en un mismo gráfico. Se construyen uniendo los puntos medios de las bases superiores de los rectángulos del histograma con segmentos rectilíneos. Se debe continuar la línea hasta las marcas de clase de intervalos SALUD PUBLICA II

hipotéticos anterior al primero y posterior al último, de modo que el área encerrada por el polígono sea igual al área encerrada por el histograma. En el gráfico anterior podrá observar el polígono de frecuencias correspondiente a la distribución de seroalbúmina. El polígono de frecuencias permite determinar la forma de una distribución de valores numéricos. Estas formas pueden ser de tipos muy variados. Se describen dos aspectos de estas curvas: su simetría y su modalidad. Se dice que una distribución es simétrica si al plegarla sobre sí misma sus dos mitades se Una distribución unimodal es aquella que sólo presenta un pico o punto alto, en tanto que una distribución polimodal tiene dos o más picos; si tiene dos recibe el nombre debimodal. Superponen aproximadamente. Las distribuciones asimétricas se describen también como sesgadas.

GLOSARIO GENERAL Agente: Factor (biológico, físico o químico) cuya presencia es necesaria para que se produzca una enfermedad por exceso, defecto o alteración. Caso Índice: Es el primer caso diagnosticado de un Brote. Caso Primario: Es el primer caso de un Brote o Epidemia y en general es reconocido en forma retrospectiva. Se llaman casos co-primarios a los casos que se presentan luego del caso primario y antes de cumplido el período de incubación mínimo y que se supone comparten con él la fuente de infección. Caso Secundario: Casos generados a partir del caso primario. CIE-10: Clasificación estadística internacional y problemas relacionados con la Salud.

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Confiabilidad: Es el grado en el que mediciones repetidas de un fenómeno relativamente estable caen cerca unas de las otras. Su principal propiedad es la repetitibilidad. Cuantilos: División de una distribución de datos en subgrupos con igual número de datos y ordenados. Los decilos dividen la muestra en décimos, los quintilos en quintos los tertiles en tercios. Efecto: Resultado de una causa. "Efecto de Confusión" (confounding): Error introducido en la investigación por la presencia de factores de confusión. Se puede controlar en el proceso de identificación de grupos por medio de la randomización, apareamiento y restricción, o bien, durante el análisis de los datos, por estratificación y análisis multivariado. "Efecto del Trabajador Sano": Tipo particular de sesgo de selección. Fenómeno que ocurre cuando se comparan ciertas características de un grupo de trabajadores con la población general como consecuencia de que los sujetos empleados son en promedio más sanos que la población general. Por lo tanto, todo exceso de riesgo detectado frente a la exposición del factor en estudio sería minimizado si la comparación se realiza con la población general. Epidemiología Básica y Vigilancia de la Enfermedad Infecciosa: Es la que deriva de la presencia de un agente infeccioso sea transmisible (ejemplo: sarampión) o no (ejemplo: infección urinaria). Muchas veces se incluyen en este grupo las enfermedades ocasionadas por productos de los agentes infecciosos (toxinas), como por ejemplo, el botulismo o la diarrea por toxina estafilocóccica. Enfermedad Transmisible: Enfermedades producidas por agentes infecciosos o sus toxinas que llegan a un individuo susceptible por transmisión desde otro individuo infectado, animal o reservorio.

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Epidemiología Analítica: Parte de la Epidemiología que se ocupa del estudio de los determinantes de las enfermedades. Su principal característica radica en la utilización de un adecuado grupo de comparación o grupo control. Error: Toda diferencia entre el valor medido, observado o calculado y el verdadero valor. Al realizar cualquier estudio epidemiológico pueden cometerse tres tipos diferentes de errores: ! Error de Medición: Inherente a la precisión de un instrumento de medida. ! Error Sistemático: también llamado sesgo (se describirá en el siguiente apartado), caracterizado por ocurrir siempre en una misma dirección en contraste con el Error por Azar. Error Aleatorio: El error por azar característicamente sobreviene al realizar mediciones en sólo una porción (muestra) de la población de estudio, también llamada población diana. Recibe también el nombre de error muestral. Escala: Aparato o sistema empleado en la medición de porciones iguales. Estandarización: Técnica empleada para remover efectos de diferencias de estructuras de edad u otros factores de confusión cuando se comparan poblaciones. Existen dos métodos el directo y el indirecto cuyo detalle escapan este curso Estudios Descriptivos: Estudios que describen la distribución de frecuencias de las variables de tiempo lugar y persona asociadas a un evento dado. Permiten generar hipótesis pero no probarlas. Estudios Analíticos: Estudios que identifican o miden los efectos de diferentes factores de riesgo sobre la Salud. Examinan o miden asociaciones y evalúan hipótesis sobre asociaciones causales. Su característica saliente respecto del diseño es que emplean grupos de comparación.

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Estudio de Casos y Controles: Estudio analítico observacional en el que el grupo de Cuantificación de los Problemas de Salud estudio y de control son definidos de acuerdo a la presencia o no de enfermedad. Estudio de Cohorte: Estudio analítico observacional en el que el grupo de estudio y el grupo control son definidos de acuerdo a la presencia o no de un factor de exposición. Estudio Longitudinal: Estudio que permite investigar la dinámica de una variable o de un fenómeno de salud a través del tiempo. Estudio Transversal: Estudio en el que se investiga un fenómeno de Salud en un Determinado momento en el tiempo. Exposición: Proximidad y/o contacto con un agente de enfermedad (o protección) de modo tal que pueda ocurrir la transmisión efectiva del agente. También se usa como la cuantificación de la exposición de un individuo o grupo a un determinado factor. Factibilidad: Posibilidad de llevar a la práctica un procedimiento, programa, medida de control, estudio, etc. Factor de Confusión: Variable que se asocia tanto con el factor en exposición como con el evento en estudio distorsionando la asociación existente entre estos dos, e introduciendo un error en la investigación llamado "Efecto de Confusión. Factor de Protección: Un factor de protección es el atributo de un grupo con menor incidencia de una determinada enfermedad en relación con otros grupos, definidos por la ausencia o baja aparición del tal factor. Factor de Riesgo: Puede ser definido como el atributo de un grupo que presenta mayor incidencia de una determinada patología en comparación con otros grupos poblacionales, caracterizados por la ausencia o baja aparición de tal condición. Fuente Común: Brote generado a partir de un único foco que usualmente es agua o alimentos. SALUD PUBLICA II

Fuente Propagada: Es la que ocurre cuando una enfermedad transmisible de persona a persona en una población de susceptibles. Grupo de Riesgo: Aquel que posee un riesgo mayor de presentar une determinada enfermedad o evento. Intervención: Modificación intencional del sujeto en alguno de sus aspectos, como por ejemplo, la introducción de algún régimen terapéutico o preventivo. Incidencia: Número de personas que adquieren una enfermedad en un período dado en una población específica. Marcadores de Riesgo: Características personales como la edad, el sexo, la raza cuyo efecto se halla fuera de control y son inmodificables. Media: También llamada promedio. Medida de tendencia central que se obtiene de sumar los valores de un conjunto de datos dados y dividirlos luego por el número total de datos. Mediana: Medida de tendencia central. Es el valor que asume el dato central de la muestra una vez ordenados los mismos de menor a mayor. Equivale al percentilo 50. Medidas de Efecto: Cantidad que refleja la fuerza de la asociación entre variables. Las medidas de este grupo que trabajamos en los módulos son la razón de tasas o riesgos, razón de odds y diferencias de tasas o riesgos. Existen otras que exceden este curso. Medidas de Impacto: Medidas que permiten cuantificar el impacto que tiene sobre la morbimortalidad de una población la exposición a un determinado factor. Permiten que, sobre la base de su estimación, los administradores de Salud determinen la importancia relativa priorización- de cada factor de riesgo para el cual podría desarrollarse un programa y decidir racionalmente la utilización de los recursos disponibles.

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Medida de Resumen: Medidas que agrupan o resumen varias medidas individuales. Pueden corresponder a personas (por ejemplo tasas de mortalidad) o no (promedio de temperatura anual en un determinado lugar). Las medidas de resumen se pueden agrupar en medidas de tendencia central, de dispersión, de orden y de frecuencia. Modo: Medida de tendencia central. Es el valor de los datos que más se repite. Modificador de Efecto: Factor que modifica el efecto de un factor causal putativo en estudio. Se trata de un factor de riesgo cuya presencia en diferentes niveles o estratos hace modificar la fuerza de asociación existente entre otro factor de riesgo y el evento en estudio. Estratificación: División de una población en estudio en subgrupos o estratos de acuerdo a una determinada variable de interés. Muestreo Aleatorio Simple (MAS): Forma de muestreo probabilístico en el que la selección se realiza al azar, resultando todos los individuos de la población con igual probabilidad de ser seleccionados. Muestreo Estratificado: Tipo de muestreo probabilístico en el que la población diana se divide en estratos de acuerdo a alguna característica, generalmente demográfica, y posteriormente se realiza un MAS de cada estrato obteniéndose una muestra de la población en la que están representados todos los estratos conformados. Muestreo por Conglomerados: Tipo de muestreo probabilístico en el que la población diana se divide en conglomerados (familias, barrios, ciudades, etc.) Se elige una muestra aleatoria simple de cada conglomerado, resultando todos ellos representados en la muestra global de la población. Muestreo Probabilístico: Técnica de muestreo que consiste en extraer una muestra de una población, de tal manera que todos los individuos de la población tengan una probabilidad conocida de ser seleccionados.

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Muestreo Sistemático: Tipo de muestreo probabilístico en el que se da al grupo del que se tomará la muestra, una especie de ordenamiento y luego la elección se hace sistemáticamente a lo largo de la serie, por ejemplo, cada segundo, cada centésimo o cada milésimo individuo. Odds Ratio (OR): Medida de asociación entre un factor de riesgo y la enfermedad que resulta del cociente entre el Odds del grupo expuesto sobre el Odds del grupo no expuesto. Expresa cuantas veces más probable es el riesgo de contraer la enfermedad en presencia de un factor de exposición que en su ausencia. Patogenicidad: Propiedad de un organismo que determina qué grado se produce enfermedad en la población infectada, dicho de otra manera es la capacidad del organismo para causar enfermedad. Se mide como la razón que se obtiene del número de personas que desarrollan enfermedad clínica sobre los expuestos. Período de Incubación: Período entre el momento de infección (ingreso del agente al organismo) y la aparición de signos y síntomas (pródromos). La duración de este período puede variar según la definición que se utilice para estos signos y síntomas. En general este período se expresa como un rango (período de incubación máximo y mínimo) y un promedio. Período Infeccioso: Es el período durante el cual una persona infectada puede transmitir el agente infeccioso. La duración de este período es importante para las medidas de control de la enfermedad. Es importante tener en cuenta que este período puede iniciarse antes de que el paciente tenga síntomas, por lo cual se verificaría transmisión antes de saber que persona está enferma. Período de Latencia: Período que transcurre entre la infección y el inicio del período infeccioso. La duración de este período será un determinante de los intervalos entre sucesivas infecciones en la cadena de transmisión. Población Diana: Población sobre la cual se desea conocer una determinada característica susceptible de ser estudiada.

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Prevalencia: Número de casos existentes en una determinada población en un momento determinado en el tiempo. Prevención Primaria: Medidas y actividades tendientes a la promoción y protección de la salud. Tiende a disminuir la incidencia de enfermedad evitando la aparición de enfermedad y a fomentar el mantenimiento de la salud Prevención Secundaria: Medidas y actividades tendientes a restaurar la salud toda vez que esta se haya perdido. Tiende a disminuir la prevalencia de la enfermedad acortando la duración de la misma. Proporción: Es una razón en la cual el numerador está incluido en el denominador. Es una parte del todo. Por lo cual la proporción reúne dos características: no puede arrojar un número mayor a 1 (el numerador es menor o a lo sumo igual al denominador) y no tiene unidades ya que el numerador y el denominador tienen la misma unidad y se cancelan entre sí. Se puede expresar como facción decimal: 0,2, como fracción 1/5 o como porcentaje:20%. Proporción Atribuible en Expuestos: Se obtiene al dividir el resultado de la diferencia entre las proporciones o tasas de incidencia de individuos expuestos y no expuestos con la incidencia propia del grupo expuesto. Expresa el porcentaje de una enfermedad que puede ser atribuido exclusivamente a dicho factor. Prospectivo: Todo estudio en el cual al momento de su inicio la enfermedad no ocurrió y los individuos son seguidos en el tiempo con el fin de detectar la ocurrencia de la misma. Razón: En términos generales: " Es el valor que se obtiene de dividir una cantidad por otra". Agrupa a las tasas, razones, proporciones, etc. , sin embargo, es un concepto más amplio que estos. La razón es una expresión de la relación existente entre un numerador y un denominador, donde ambos números son cantidades independientes pudiendo presentar unidades de medición diferentes.

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Además, no es necesario que una incluya a la otra como en el caso de la proporción o porcentaje. Repetitibilidad: Habilidad de lograr el mismo resultado en distintas medidas realizadas del mismo modo. Representatividad: Se dice que una muestra es representativa cuando logra exhibir internamente el mismo grado de diversidad que la población diana de la que se tomó. Reservorio: Especies o poblaciones que tienen la capacidad de mantener al agente por tiempo indefinido. Retrospectivo: Todo estudio en el cual al momento de su inicio tanto la enfermedad como la exposición han ocurrido. Riesgo: Se define como la probabilidad de que uno de los miembros de una población definida desarrolle una enfermedad dada en un período de tiempo. Riesgo Atribuible: Medida de asociación que representa la diferencia de la incidencia de la enfermedad en la población expuesta al factor de riesgo y la incidencia en la población no expuesta a dicho factor. También se la considera una medida de impacto, ya que expresa el número o porcentaje de casos que podrían eliminarse en el grupo expuesto, si se removiera el factor de riesgo en cuestión. Riesgo Atribuible Poblacional: El RAP representa la diferencia de la incidencia de la enfermedad en toda población y la incidencia en la población no expuesta a dicho factor. Puede expresarse como: ! Riesgo Atribuible Poblacional (en términos absolutos) (RAP): Indica la proporción de casos de una enfermedad en una población que pueden atribuirse exclusivamente a la presencia del factor de riesgo en consideración.

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! Riesgo Atribuible Poblacional Porcentual (en términos relativos)(RAPP): representa el porcentaje de la incidencia total de una determinada enfermedad en una población que puede atribuirse exclusivamente a la presencia de dicho factor o bien el porcentaje de la incidencia total de la enfermedad en la población que podría reducirse con la remoción del dicho factor. Riesgo Relativo: Medida de asociación entre un factor de riesgo y una enfermedad que resulta del cociente de las tasas de incidencia de la población expuesta y la no expuesta. Expresa cuántas veces más probable es el riesgo de contraer la enfermedad en presencia de un factor d exposición que en su ausencia Sesgo: Error sistemático que afecta la validez de una investigación. Sesgo de Información: Falla en la medición de los datos de la exposición o evento que resultan en diferencias sistemáticas de la calidad de información entre los grupos de comparación en estudio. Sesgo de Seguimiento: Falla en la medición de los datos de la exposición o evento resultantes de la pérdida diferencial de sujetos en seguimiento en algunos de los grupos de comparación en estudio. Sesgo de Selección: Error sistemático que se produce durante la etapa de identificación de los grupos de estudio y de grupo control, que origina una diferencia en los grupos comparados y que introduce un error en los resultados observados. Susceptible: No infectado que puede infectarse. Los inmunes no son susceptibles por poseer protección celular o humoral (anticuerpos). Tasa: Medida de la frecuencia con la que ocurre un fenómeno. Todas las tasas son razones, algunas son proporciones. Es la expresión de la frecuencia con que ocurre un evento en una población en un tiempo determinado, sea un período de tiempo o un momento puntual. Los componentes de una tasa son: el numerador, el denominador, el período de tiempo específico en el que puede ocurrir el evento

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de nuestro interés y habitualmente un coeficiente múltiplo de 10, que convierte la tasa en un número entero permitiendo una interpretación más fácil de la misma. El uso de tasas es esencial para la comparación de poblaciones en distintos momentos, lugares o diferentes grupos dentro de la misma población. Técnicas de Muestreo: Procedimientos que permiten la selección de una parte de la población diana (muestra). Transmisión Vertical: Transmisión trans placentaria de madre a hijo. Validez: Es el grado en que un estudio o de un instrumento miden exactamente lo que desea medir. Vector: Invertebrado que transporta el agente de un vertebrado a otro. Vehículo: Medio por el cual el agente llega al huésped. VIH: Virus de la inmunodeficiencia humana agente causal del síndrome de inmunodeficiencia humana (SIDA). Virulencia: Grado de patogenicidad de una enfermedad. Capacidad de un microorganismo de generar enfermedad en un huésped susceptible.

ACTIVIDAD LECTURA ATENCION PRIMARIA RENOVADA ¿POR QUÉ (Y PARA QUÉ) RENOVAR? La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha abogado en favor de la atención primaria de salud (APS) desde antes de 1978, cuando adoptó como enfoque central la meta de Salud Para Todos en el año 2000. Desde entonces, el mundo ha cambiado extraordinariamente. Ahora, la finalidad del proceso de renovación de la APS es revitalizarla capacidad de los países para articular una estrategia coordinada, efectiva y sostenible que les permita mejorar la equidad y afrontar los problemas de salud presentes y futuros. Contar con un sistema de APS renovado se considera una condición esencial para poder alcanzar los compromisos de la Declaración del Milenio, aprobada por la Asamblea General de las Naciones SALUD PUBLICA II

Unidas el 8 de septiembre de 2000, pues aborda las causas fundamentales de los problemas de salud y considera a la salud como un derecho humano. Para renovar la APS, es necesario rescatar el legado de la Conferencia Internacional sobre Atención Primaria de Salud, celebrada en Alma Ata (Kazajstán, antigua Unión Soviética) en 1978. Para ello debemos aprovechar las enseñanzas aprendidas durante más de un cuarto de siglo y reinterpretar la estrategia propuesta de APS de forma que podamos afrontar los desafíos del siglo XXI. Entre las razones que justifican la renovación de la APS están la aparición de nuevos desafíos epidemiológicos que esta debe afrontar, la necesidad de corregir las debilidades e inconsistencias presentes en algunos de los enfoques ampliamente divergentes de la APS, el desarrollo de nuevos conocimientos e instrumentos sobre mejores prácticas que puede asimilar la APS para ser más efectiva y el reconocimiento creciente de que la APS es una herramienta que fortalece la capacidad de la sociedad para reducir las inequidades en salud. Aplicar un enfoque renovado de la APS es, además, una condición esencial para afrontar los determinantes sociales de la salud y alcanzar el más alto nivel de salud posible para cada persona. El análisis de los factores determinantes de la salud y de su influencia en el desarrollo humano revela que la salud debe ser parte de cualquier programa de desarrollo. La nueva estrategia de APS reconoce que la salud es un requisito para que las personas puedan alcanzar su realización personal, un elemento fundamental en las sociedades democráticas y un derecho humano. Además, investigaciones recientes han dilucidado las complejas relaciones que hay entre los determinantes sociales, económicos, políticos y ambientales de la salud y su distribución entre la población; así, ahora sabemos que cualquier método para mejorar la salud debe enunciarse dentro del contexto socioeconómico y político y se debe lograr la colaboración delos diversos sectores implicados. En la mayor parte de los países de las Américas se han llevado a cabo reformas en el sector de la salud durante las últimas décadas. Las razones que las

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impulsaron fueron diversas, pero se destacan el aumento de los costos, la ineficiencia del sistema de salud, la baja calidad de los servicios, los insuficientes presupuestos públicos y la necesidad de aplicar las nuevas tecnologías y diversos cambios en la función del estado. A pesar de las elevadas inversiones realizadas, el efecto de la mayor parte de las reformas sobre la salud y la equidad parece ser insuficiente o incluso negativo.

CONSTRUYENDO SISTEMAS DE SALUD BASADOS EN LA APS La OPS sostiene que la renovación de la APS debe ser parte del desarrollo de los sistemas de salud, ya que se considera la estrategia más adecuada para mejorar sostenible y equitativamente la salud de los pueblos de las Américas. Como definición, un sistema de salud basado en la APS es una estrategia de organización integral cuya meta principal es alcanzar el derecho universal a la salud con la mayor equidad y solidaridad y que se basa en los principios de la APS, como el compromiso de dar respuesta a las necesidades de salud de la población, la orientación a la calidad, la responsabilidad y la rendición de cuentas de los gobiernos, la justicia social, la sostenibilidad, la participación y la Intersectorialidad. Un sistema de salud basado en la APS, además de estar conformado por elementos estructurales y funcionales que garanticen la cobertura universal con equidad, debe prestar atención integral, integrada y apropiada a lo largo del tiempo, hacer hincapié en la prevención y en la promoción y garantizar la atención del paciente en el primer contacto. Las familias y las comunidades son la base para su planificación y puesta en práctica. Estos sistemas necesitan un marco legal, institucional y organizacional, así como los recursos humanos, financieros y tecnológicos adecuados y sostenibles. Además, se deben establecer prácticas de gestión óptimas en todos los niveles para alcanzarla calidad, la eficiencia y la efectividad necesarias y para desarrollar mecanismos activos que eleven al máximo la participación individual y colectiva en la gestión de salud. Un sistema de

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salud de esta naturaleza debe promover acciones intersectoriales para actuar de manera conjunta sobre los determinantes de la salud y la equidad. La reorientación de los sistemas de salud hacia la APS precisa reajustar los servicios de salud hacia la promoción y la prevención, lo que requiere asignar funciones apropiadas en todos los niveles de gestión e integrar los servicios de salud pública y la atención personal. También deben desarrollar un sistema de trabajo orientado hacia las familias y las comunidades, usar datos confiables para la planificación y la toma de decisiones y crear un marco institucional que incentive la calidad de los servicios. A pesar de que en esencia la definición de renovación de la APS continúa siendo la misma que se expresa en la Declaración de Alma-Ata, la nueva definición se enfoca más hacia los sistemas de salud en su conjunto—abarca los sectores públicos y privados y las organizaciones sin ánimo de lucro— y es aplicable a todos los países. Además, distingue entre valores, principios y elementos, subraya la equidad y la solidaridad e incorpora principios nuevos, como la sostenibilidad y la orientación hacia la calidad. En esta nueva definición se echa a un lado la idea de que la APS es un conjunto de servicios de salud y se privilegia la idea de que los servicios deben ser congruentes con las necesidades en salud de cada población. Las investigaciones realizadas han demostrado los beneficios de la APS y que los sistemas de salud basados en la APS tienden a ser más equitativos y a tener mejores resultados en cuanto a la salud a nivel poblacional. Los elementos dirigidos a mejorar el acceso y a lograr la atención en el primer contacto pueden mejorar esos resultados y al mismo tiempo beneficiar a los otros niveles del sistema de salud, con lo que aumenta la eficacia y la eficiencia general de todo el sistema. Una APS desarrollada y consolidada contribuye a mejorar la satisfacción del paciente y su adhesión a los tratamientos y puede reducir el número de hospitalizaciones evitables y la utilización innecesaria de las salas de

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urgencias. Se espera que la propuesta presentada en el documento ―Renewing Primary Health Care in the Americas. Aposition paper of the Pan American Health Organization

/WHO‖ sirva de base para organizar y entender los

componentes de un sistema de salud basado en la APS, aunque no pretende definir exhaustivamente todos los elementos que constituyen o definen un sistema de salud. Debido a la gran diversidad en cuanto al monto de los recursos económicos que los países dedican a la salud, las circunstancias políticas, las capacidades administrativas y el desarrollo histórico del sector salud, cada país deberá diseñar su propia estrategia para la renovación de la APS. Los valores, principios y elementos descritos en ese documento de posición ayudarán en ese proceso. CAMINANDO HACIA EL FUTURO La propuesta de renovación abarca: completar la implantación de la APS en las localidades donde no ha tenido éxito, fortalecer la APS para afrontar nuevos desafíos y poner la APS dentro de la agenda de equidad y desarrollo. Esto requerirá aprender de las experiencias y desarrollar una estrategia de promoción que articule las funciones y las responsabilidades de las organizaciones implicadas en el proceso de renovación en cada país. Aprendiendo de la experiencia para diseñar una estrategia de renovación de la APS es importante aprender de las experiencias previas. Los procesos consultivos en los países y las revisiones bibliográficas fueron fundamentales para identificar las barreras y los factores facilitadores para la puesta en marcha exitosa de la APS en la Región. Entre los factores percibidos como barreras para la puesta en práctica de la APS se encuentran la segmentación de los sistemas de salud, la falta de compromiso político, la poca coordinación entre la comunidad y los organismos competentes, el uso inadecuado de la información, la insuficiente colaboración intersectorial y la insuficiente inversión en recursos humanos. Además, el diseño de un sistema de salud basado en la APS impone grandes desafíos para los sistemas de recursos humanos .Por su parte, entre los factores SALUD PUBLICA II

facilitadores de la puesta en práctica de la APS están el reconocimiento del carácter multifactorial de los elementos que inciden en la salud, el compromiso político, el financiamiento adecuado para responder a las necesidades de la población, la orientación de los servicios de salud hacia la promoción de la salud y la prevención de la enfermedad, la integración de los servicios de salud, el enfoque del sistema de salud hacia la familia y la comunidad y la creación de un marco institucional y legal que coadyuve a mejorar la calidad de los servicios. Creando alianzas para el cambio las reformas sanitarias implican cambios fundamentales en los procesos políticos y de poder, por lo que los partidarios de los sistemas de salud basados en la APS deberán prestar atención a las dimensiones política y técnica de las reformas, así como a los actores interesados en esos procesos. Aunque la renovación de los sistemas de salud basados en la APS

cuenta

con

muchos

defensores,

también

tiene

oponentes

que,

probablemente, ven la renovación de la APS como una amenaza a un statu quo que desean mantener. Pero defensores y adversarios son superados por muchos actores cuyo punto de vista es neutral y que tienen un importante poder político y económico. Por lo tanto, la clave para los partidarios dela renovación de la APS es encontrar aspectos de la iniciativa de renovación que aglutinen a esos actores neutrales y los mueva a establecer alianzas con los defensores de la APS. Un argumento de peso para abogar en favor de la renovación es subrayar que la Declaración del Milenio y la APS son estrategias complementarias. La APS es un método esencial para lograr los Objetivos de Desarrollo del Milenio, ya que en ellos el sistema de salud se concibe como una institución social que refleja los valores de la sociedad y permite llevar a la práctica el derecho a alcanzar el grado máximo de salud posible.

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REFERENCIA BIBLIOGRAFICAS

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Jenicek M. Epidemiología: la lógica de la medicina moderna, Barcelona: Masson, 1996.

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Conrad

Kern

The

sociology

health

and

illness:

critical

perspectives.New York: St Martin’s Press, 1981.

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SALUD PÚBLICA PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL Desarrolle el siguiente cuestionario y entréguelo a nuestras coordinadoras académicas o envíelo a nuestras oficinas de enlace académico a nivel nacional.

CUESTIONARIIO Nº 02

1. Explique el concepto de demografía. ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… 2. La Importancia de la demografía en la salud pública: ¿Verdadero o Falso? a. Elaboración de tasas y otros indicadores de salud

(

)

b. Estudios en epidemiología: En los estudios epidemiológicos

(

)

(

)

Se necesitan datos de la población y de su distribución según características de persona, lugar y tiempo. c. Planificación de la salud pública

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3. Señala los métodos de estudio de la demografía. 4. Una variable puede ser definida como cualquier cualidad del organismo, grupo o situación capaz de adoptar valores diferentes en un mismo individuo o entre individuos. Concepto verdadero o falso. …………………………………………………………………..

5. La epidemiología es, en la acepción más común, el "estudio de las epidemias" es decir, de las "enfermedades que afectan transitoriamente a muchas personas en un sitio determinado" Verdadero o Falso

6. Cuál es el objeto fundamental de la estadística? ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………..

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