EBOOK - Epidemiología V3_PI2023

EPIDEMIOLOGÍA

Brian Sánchez & Christiam Ochoa

4% Epidemiología es considerado un capítulo intermedio, representa en promedio el 4% (4 de 100 preguntas) del Examen de ESSALUD.

01. PRINCIPIOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA

Definición

Disciplina de la Salud Pública que estudia la distribución y determinantes de la salud y enfermedad en poblaciones específicas, con fines de prevención y control de los problemas de la salud (Gordis, 2014).

Objetivos

Uno de los objetivos principales es ayudar a medir los parámetros de la salud pública como son las medidas epidemiológicas de frecuencia, asociación e impacto. Otro objetivo es identificar los factores de riesgo asociados a la enfermedad y factores protectores como las vacunas o medidas de prevención. Por último, la epidemiología se encarga de generar modelos para predecir la carga futura de enfermedades.

Método epidemiológico (ENARM 2004)

Primer paso: describir hechos, comparar, plantear hipótesis y requiere el uso de fuentes primarias.

Recuerda

El tercer paso del método epidemiológico consiste en buscar asociación causal, para ello se debe conocer los criterios de causalidad de Hill.

1. Fuerza de la asociación estadística.

2. Consistencia de la asociación.

3. Especificidad de la relación

4. Adecuada relación temporal.

Segundo paso: determinar si hay o no asociación. La cual se debe cuantificar según el riesgo relativo.

Tercer paso: Si existe asociación, ¿es esta causal?, para ello tenemos que conocer los criterios de causalidad de Hill. Estos son los siguientes:

♦ Fuerza de la asociación estadística.

♦ Consistencia de la asociación.

♦ Especificidad de la relación

♦ Adecuada relación temporal.

♦ Gradiente dosis respuesta.

♦ Plausibilidad biológica.

♦ Evidencia experimental.

♦ Analogía con situaciones parecidas.

♦ Coherencia de la evidencia. Entre ellos, los más importantes son la adecuada relación temporal o también conocida como la TEMPORALIDAD, la especificidad, la consistencia, la experimentación y la fuerza de asociación. Para lograr demostrar el cumplimiento de los criterios de Hill, el investigador debe seguir los pasos del método científico, los cuales se plasman en el proyecto de investigación.

Diseños epidemiológicos

Recuerda

En los estudios observacionales la variable independiente (comúnmente denominada exposición) no está controlada por el investigador, por lo que su relación con el resultado (también denominado enfermedad) suele estar confundida o sesgada por otras variables.

El diseño de investigación explica la metodología de cómo validar la hipótesis en respuesta a la pregunta de investigación. Por eso todo diseño epidemiológico parte de una pregunta de investigación que representa la brecha del conocimiento actual y representa el objetivo general de la tesis. Luego, se plantea una hipótesis o respuesta tentativa a la pregunta de investigación. Es esta hipótesis la que debe ser comprobada a través del diseño de investigación.

Para cada tipo de hipótesis tenemos un determinado diseño de investigación. Es por ello que existen numerosas clasificaciones de los diseños de investigación. Los estudios pueden clasificarse según el tipo de hipótesis. Existen 2 tipos de hipótesis, las hipótesis descriptivas que tienen solo una variable en estudio y las hipótesis analíticas que tienen 2 variables en estudio. Una es la variable causal o independiente y la otra es la variable efecto o dependiente. Las hipótesis analíticas a su vez se subdividen en hipótesis de asociación, de diferenciación de grupos y de causalidad.

Una forma de subclasificar a los diseños de investigación analíticos es por la medición de la variable en el tiempo. Esto los clasifica en transversales, cuando se realiza una sola medición en el tiempo o longitudinales, cuando se realizan numerosas mediciones a lo largo de la duración del estudio.

Recuerda

La característica más importante de un estudio experimental es la manipulación de la variable de tratamiento (Variable Independiente) mediante la aleatorización para controlar las variables confusoras.

Otra forma de subclasificar los estudios analíticos es por el tipo de control de la variable, y se subclasifican como experimental u observacional. La característica más importante de un estudio experimental es la manipulación de la variable de tratamiento (Variable Independiente) mediante la aleatorización para poder controlar las variables confusoras. Los estudios experimentales buscan una relación de causa-efecto, dentro de ellos se subclasifican en experimentales verdaderos (donde se realizó una adecuada aleatorización) y los pseudoexperimentales donde no pudo aleatorizarse los grupos de intervención (ENARM 2017 – B) Los ensayos clínicos aleatorios son la fuente de pruebas más sólida de la medicina basada en la evidencia, pues son los que cumplen la mayor cantidad de criterios de causalidad de Hill (ESSALUD 2012). Por otro lado, en los estudios observacionales la variable independiente (denominada exposición) no está controlada por el investigador, por lo que su relación con el resultado (denominado enfermedad) suele estar confundida o sesgada por otras variables. Estos se conocen como estudios observacionales, pues NO se puede manipular la variable independiente o causal. Los subtipos de estudios observacionales son aquellos sin grupo control y los que tienen grupo control. Tener grupo control significa que se realizó un Pareamiento de cada sujeto expuesto o enfermo con otro no expuesto o sano dependiendo del subtipo de diseño. Los diseños que parten del sano expuesto o no expuesto se llaman cohortes y los que parten del enfermo o sano se llaman casos y controles. Se suele tener uno a tres controles por cada caso.

02. ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Estudios observacionales

En los estudios observacionales, el investigador no puede manipular la variable causal o independiente.

Los estudios observacionales pueden ser descriptivos, cuando no se incluye ningún grupo de comparación en el diseño, es decir estudia solo 1 variable. Pueden aplicarse para describir la frecuencia de eventos en una población como los estudios de prevalencias, incidencias, reporte de casos, series de casos y ecológicos. Los estudios observacionales también pueden ser analíticos, cuando se comparan diferentes grupos de estudio, es decir tenemos 2 variables, una causal y un efecto. Dentro de este tipo de estudios tenemos los transversales de factores asociados, casos-controles y las cohortes.

Tipos de diseños observacionales

En esta sección analizaremos diseños descriptivos sencillos, como los reportes de casos y series de casos.

Además estudiaremos los diseños analíticos, como los estudios transversales, de casos y controles y los estudios de cohortes.

Reporte de caso y serie de casos

Un reporte de caso es un estudio descriptivo en el que se presentan los datos clínicos de un paciente individual de alguna enfermedad rara, o si es una enfermedad frecuente, ésta a seguido una evolución diferente a lo usual o una complicación no conocida. Incluye una descripción detallada de los antecedentes de la enfermedad, la clínica, el enfoque diagnóstico y la respuesta al tratamiento dado. Una serie de casos es una extensión del reporte de casos bajo una pregunta de investigación claramente definida que agrupa numerosos casos similares.

Estudios transversales

Un estudio transversal investiga las características de una muestra de población en un punto de tiempo específico. La exposición y el estado de la enfermedad se miden una vez en el tiempo (ESSALUD 2015 , 2019) Los estudios transversales pueden utilizarse para determinar solo la prevalencia de la enfermedad (ENARM2020 A, ENARM2015 II - B). Pero si se estudia la prevalencia asociada a otros factores entonces estamos frente a un estudio transversal analítico, también llamado estudio transversal de factores asociados (ENARM2018 A).

Casos y controles

Son estudios en los que se seleccionan individuos de una población definida en función de la variable efecto o dependiente (enfermedad). Los individuos que tienen el resultado se seleccionaron como “casos”. De la misma población, se seleccionan individuos libres de la enfermedad y sirven como “controles”. Los investigadores miran entonces hacia “atrás” en el tiempo para identificar posibles factores de riesgo (exposición) para desarrollar la enfermedad. Dado que el número de casos y controles es fijo por diseño, los estudios de casos y controles no permiten estimar la aparición de la enfermedad a futuro o el riesgo de la misma. Es por ello que no se puede calcular el riesgo relativo (RR), en cambio, se puede calcular el odds ratio o razón de momios. Estos diseños son los primeros en utilizarse en los brotes epidémicos debido a su facilidad, pero debemos recordar que tienen pobre evidencia científica porque cometen muchos sesgos en cuanto a la selección de sujetos y también a la medición de la variable. (ENARM 2016 -A, ENARM 2019 A, ENARM 2020 A, ENARM 2017 -B, ENARM 2010 – B, ENARM 2010 – A ,ENARM 2009, ENARM 2009 – B, ENARM 2007-B, ENARM 2006 – B, ENARM 2014 II -B, ENARM 2013 - B), ENARM 2005, ENARM 2000)

Estudio de cohortes

Recuerda

Los diseños de casos y controles son los primeros en utilizarse en los brotes epidémicos debido a su facilidad, pero debemos recordar que tienen pobre evidencia

Acá se selecciona a los sujetos en función de su estado de exposición (factor de riesgo o variable independiente) y son estudiados hasta obtener un resultado (enfermedad o variable dependiente). Dependiendo de la fecha de toma de datos, los estudios de cohortes pueden ser prospectivos, retrospectivos y ambispectivos. Los estudios de cohortes prospectivos siguen a los sujetos en intervalos predefinidos hasta que se produzca el efecto o variable dependiente. Los estudios de cohortes retrospectivos utilizan datos existentes del pasado. Mientras que el estudio ambispectivo es una mezcla del prospectivo y retrospectivo. El riesgo absoluto o incidencia de la enfermedad son medidas en un estudio de cohortes. Estos diseños son los mejores para estudiar un factor de riesgo y su efecto sobre la salud. Tiene evidencia nivel 2 y son de menor sesgo que los casos y controles. (ENARM 2020 A, ENARM 2015 II -A, ENARM 2015 I -B, ENARM 2015 I -A, ENARM 2014 II -A, ENARM 2014 I -B ,ENARM 2012 – A ,ENARM 2011 – A, ENARM 2002, ENARM 2001, ENARM 2014 I -A)

TIPO DE ESTUDIO

PUNTO DE PARTIDA

CASO-CONTROL

Retrospectivo

VARIABLE DE INICIO Dependiente (efecto)

TOMA DE INFORMACIÓN

Pasado

COHORTES

Retro-pros-ambis

Independiente (causa)

Futuro (longitudinal)

MEDIDA DE ASOCIACIÓN OR (ESSALUD 2019) RR (riesgo)

Tabla 1. Comparativa de las principales características de los Casos y controles y estudios cohortes.

COMPARACIÓN DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

VENTAJAS DESVENTAJAS

Para factores de riesgo raros Costosos, largos y difíciles

Mayor control de las variables Pérdida de participantes

Permiten evaluar la temporalidad No sirve para enfermedades raras

Menos sesgo de selección y medición Puede haber problemas éticos en grupos vulnerables

Permite evaluar varios efectos No manipula la variable independiente

Tabla

VENTAJAS DESVENTAJAS

Rápidos, fáciles y económicos Sesgo de selección

Útil en enfermedades raras Sesgo de información

No exposición a riesgos (ética) No cumple criterios de temporalidad

Estudia varios factores de riesgo Bajo nivel de evidencia

VENTAJAS DESVENTAJAS

Eliminan errores de selección Problemas éticos, legales, sociales.

Manipulación de variable independiente Costosos, complejos, largos, regulados.

Puede trabajar con hipótesis estadísticas No permite descubrir particularidades

Revisiones sistemáticas

Recuerda

Un metaanálisis es un análisis estadístico cuantitativo de varios experimentos separados pero similares con el fin de probar los datos.

Las revisiones sistemáticas son diseños útiles para comprender el nivel de evidencia combinado de un gran número de estudios. Son investigaciones científicas donde la unidad de análisis son estudios originales primarios, es decir, no estudian sujetos individuales, sino estudios de investigación.

Un metaanálisis es un análisis estadístico cuantitativo de varios experimentos separados pero similares con el fin de probar los datos. Primer uso conocido: 1976. Viene a ser el test estadístico matemático cuantitativo que se usa en las revisiones sistemáticas (ESSALUD 2014, 2018)

No se debe confundir el diseño de investigación que es la revisión sistemática con el test estadístico usado en ellas que es el metaanálisis.

2. Cohortes

Tabla 3. Casos y controles

Tabla 4. Estudios analíticos – Experimentales

Nivel de evidencia científica

Para catalogar el nivel de evidencia de los estudios es necesario aplicar los criterios de Hill. El nivel I son los diseños experimentales, el II las cohortes y el III los casos-controles. Se coloca A o B en función si tienen o no revisión sistemática (RS). Ver la siguiente tabla.

TIPO DE ESTUDIO

1A Ensayo clínico controlado (ECC) + Revisión sistemática (RS)

A

1B ECC sin RS

2A Cohorte + RS

2B Cohorte sin RS

B

3A Casos y controles + RS

3B Casos y controles sin RS

C 4 Otro diseño (tesis)

D 5 Opiniones, libros, etc

Tabla 5. Niveles de evidencia y grados de recomendación de las principales fuentes de literatura.

Estudios experimentales

Los estudios experimentales son aquellos donde el investigador asigna voluntariamente una variable causal o independiente al grupo de estudio y lo compara con un grupo sin exposición. La asignación de los grupos expuestos y control puede ser aleatoria o no aleatoria. Si la asignación de grupos (grupos de tratamiento y control) es aleatoria los experimentos se llaman verdaderos o randomizados. (ENARM 2011 – A, ENARM 2007 - B) Adicionalmente los estudios experimentales pueden tener o no medición basal. En caso de que un estudio experimental aleatorizado tenga medición basal se le llamará “completo” y si no cuenta con medición basal “incompleto”.

Recuerda

En los estudios experimentales si es aleatoria los experimentos se llaman verdaderos o randomizados

Los estudios experimentales sirven para estudiar factores protectores o test diagnósticos. No se usan para estudio de factores de riesgo por temas éticos y legales. Además, son estudios costosos, largos y complejos. Sin embargo, son los únicos que satisfacen los criterios de causalidad completos.

Finalmente, los ensayos clínicos tienen 3 pilares básicos para su ejecución: Randomización, brazo de estudio y cegamiento. De esta forma se eliminan todos los sesgos posibles en el diseño (ENARM 2021 – B)

03. ERRORES

Generalidades

El error en la medición es una condición que conduce a una sobreestimación o subestimación de la verdadera asociación entre una exposición y un resultado (ENARM 2002). Existen 2 tipos principales de errores, el sistemático (conocido como error alfa, de validez interna o sesgo,) y el aleatorio (error beta). El primero ocurre cuando el diseño del estudio no es el adecuado para responder a la hipótesis y los resultados nos alejan de los valores reales. No se corrige aumentando la muestra porque es un error de diseño. Puede suponer una grave amenaza para la validez interna o externa de un estudio y por lo tanto debe ser minuciosamente controlado. Cuando hablamos de la validez de un diseño, tenemos que tener en cuenta que hay 2 tipos de validez:

Validez interna: Se refiere a la medida en que podemos afirmar con exactitud que las variables independientes (IV) produjeron el efecto observado dentro de los sujetos de estudio. Es decir, la validez interna es sobre la muestra del estudio y la coherencia interna del mismo para demostrar la hipótesis. Los sesgos que pueden producirse acá son el sesgo de confusión y el sesgo de medición. Validez externa: se refiere a la medida en que podemos generalizar nuestros resultados a través de población objetivo, eso ocurre cuando la muestra es representativa de la población objetivo debido a que se utilizó el tipo de muestreo probabilístico adecuado. Por otro lado, cuando hablamos de error aleatorio, es un error de la observación, producto del azar. Todo estudio se encuentra siempre en un margen de probabilidad de tener un error de precisión o estadístico. Representa la dispersión de los datos alrededor de la media. Por ende, se corrige aumentando la muestra. Este tipo de error no invalida el diseño, solo le quita potencia estadística.

Tipos de errores

A continuación, describiremos los principales tipos de errores sistemáticos, tipo I, alfa o sesgos más comunes.

Sesgo de selección: Está presente cuando los sujetos seleccionados difieren en características relevantes entre ellos, de esa forma los grupos de estudios se configuran de forma que no pueden ser comparables. Por ejemplo, el grupo de expuestos tienen más probabilidades de enfermar que el grupo expuesto debido a una mala selección de los mismos. Además, por una mala toma de la muestra se puede afectar a la validez externa del estudio. Este sesgo se puede corregir con la aleatorización de la toma de muestra en caso de estudios experimentales o con el pareamiento en caso de estudios observacionales.

Sesgo de información: Se refiere a los errores que se introducen durante la medición de la exposición, de los eventos u otras covariables en la población en estudio, que se presentan de manera diferencial entre los grupos que se comparan, y que ocasionan una conclusión errónea respecto de la hipótesis que se investiga (ENARM 2022). Por ello, representa un error en la validez interna. Existen sesgos de medición diferencial o no diferencial. Los más graves son los diferenciales pues generan una medición distinta entre los grupos de estudio. Algunos ejemplos de estos sesgos de medición diferenciales son: El efecto Hawthorne que ocurre cuando los sujetos cambian su conducta al sentirse observados (ENARM 2016 -A), este error puede evitarse con el uso de ciegos. Otros tipos de errores de medición son la regresión a la media o el sesgo ecológico.

Sesgo de confusión: Existe sesgo de confusión cuando observamos una asociación no causal entre la exposición y el evento en estudio o cuando no observamos una asociación real entre la exposición y el evento en estudio por la acción de una tercera variable que no es controlada. Este sesgo suele ocurrir al momento del análisis de los resultados (ENARM 2007 – B) y solo puede controlarse si se puede aislar el factor confusor mediante técnica multivariada o estratificación. Si no se puede medir el factor confusor la única forma de prevenirlo es aleatorizando los grupos de estudio, es por ello que los estudios observacionales son los más expuestos a este tipo de sesgo.

04. INTRUMENTOS DE VALIDEZ

Generalidades

Para validar una prueba hay que tener en cuenta ciertos conceptos ejemplificados en la siguiente tabla.

VALIDEZ Se refiere al hecho de que la prueba mida lo que debe medir

EXACTITUD Es el grado en que la prueba representa el verdadero valor del atributo que se está midiendo

REPRODUCIBILIDAD/ CONCORDANCIA/ACUERDO/ FIABILIDAD

Grado en que una variable tiene el mismo valor cuando se mide varias veces en la misma muestra.

PRECISIÓN Ausencia de error aleatorio (beta)

SENSIBILIDAD (ENARM 2019 A)

ESPECIFICIDAD (ENARM 2021 – B)

VALOR PREDICTIVO POSITIVO (VPP)

VALOR PREDICTIVO NEGATIVO (VPN) (ESSALUD 2019)

S = VP/enfermos

Sirve para detectar la mayor cantidad de enfermos posibles

E = VN/sanos

Sirve para detectar la mayor cantidad de sanos posibles

VPP = VP/positivos

Determina de entre todos los positivos, cuántos son verdaderos positivos.

VPN = VN/negativos Determina de entre todos los negativos, cuántos son verdaderos negativos.

La utilidad de la sensibilidad radica cuando la prueba sale negativa, ya que nos permite descartar a los sanos. Por otro lado, la utilidad de la especificidad radica cuando la prueba sale positiva, ya que nos permite diagnosticar al enfermo con seguridad. (ENARM 2002, ENARM 2014 II -A, ENARM 2015 I -B, ENARM 2006 – B, ENARM 2003) (ESSALUD 2019)

Tabla 6. Conceptos. Verdadero positivo (VP), Verdadero negativo (VN)

Recuerda

Tener en consideración que, a mayor prevalencia, mayor VPP (VPP es directamente proporcional a la prevalencia).

El cálculo de VPP y VPN se suelen realizar en la comunidad, cuando las pruebas ya fueron realizadas. Mientras que, el cálculo de E y S se realizan en laboratorio para asegurar la eficacia y seguridad de la prueba. Tener en consideración que, a mayor prevalencia, mayor VPP (VPP es directamente proporcional a la prevalencia). Mientras que el VPN es inversamente proporcional.

ENFERMO SANO

POSITIVO (+) Verdadero positivo Falso positivo NEGATIVO (-) Falso negativo Verdadero negativo

La relación entre sensibilidad y especificidad siempre es inversamente proporcional, aunque no siempre en una tendencia lineal. Para evaluar una prueba en cuanto a su sensibilidad y especificidad tenemos que aplicar la curva ROC. Ver el siguiente gráfico.

Tabla 7. Sensibilidad y especificidad

Test A Test B

Figura 1. Curva ROC de sensibilidad y especificidad.

05. MEDIDAS EPIDEMIOLÓGICAS

Existen 3 tipos de medidas epidemiológicas, las de frecuencia, las de asociación y las de impacto.

Medidas de frecuencia

(ENARM 2007 – B, ENARM 2001, ENARM 2001, ENARM 2005, ENARM 2014 I -B, ENARM 2010 – A, ENARM 2011 – A, ENARM 2006 – B, ENARM 2011 – B, ENARM 2010 – A, ENARM 2014 I -B, ENARM 2003, ENARM 2015 II -A, ENARM 2013 – A, ENARM 2000)

Las medidas de frecuencia siempre se expresan en tasas, las cuales deben ubicarse en tiempo, persona y lugar (ESSALUD 2012) pues son parte de la epidemiología descriptiva, ya que una tasa solo representa a una variable en estudio. Cuando tenemos poblaciones de diferentes edades, no podemos comparar directamente sus tasas (por ejemplo, no podemos comparar las tasas de Lima con la de Tokio, independientemente de la tasa que se desee medir, pues las diferencias por edades afectarán la conclusión que deseamos llegar). Sin embargo, existe un proceso el cual nos permite comparar las tasas, conocido como estandarización de tasas o ajuste de tasas. Para ello se compara cada tasa con una población estándar y se saca un factor de conversión. Luego de aplicar el factor de conversión las tasas pueden ser comparables (ENARM 2019 – A).

Recuerda

Cualquier factor que incremente el número de los casos, incrementará la prevalencia.

Ahora, pasemos a detallar las principales medidas de frecuencia epidemiológicas.

- Prevalencia: la prevalencia es importante porque nos permite evaluar la magnitud o la frecuencia de los casos.

♦ Hay que recordar que la prevalencia es como una “foto” o medida transversal.

♦ Cualquier factor que incremente el número de los casos, incrementará la prevalencia. Por ejemplo: más pruebas diagnósticas, incremento de la sensibilidad de la prueba, aumento de las personas susceptibles. (ESSALUD 2012)

♦ Disminuye la prevalencia: todo lo que aumenta el número de sanos o disminuye el número de casos. Por ejemplo, inmigración de gente sana.

Nota: si estamos frente a una enfermedad rara y de corta duración; la prevalencia se puede hallar mediante la siguiente fórmula: PV = (Incidencia) X (Duración de la enfermedad)

Incidencia: es una medida longitudinal porque mide a lo largo del tiempo el evento y calcula el número de casos nuevos que aparecen dentro de una población en riesgo. Es la única medida de riesgo absoluto. Permite evaluar la gravedad de una enfermedad. El nombre correcto es INCIDENCIA ACUMULADA pues considera la exposición al factor de riego en todos los sujetos desde el inicio de la observación por igual, no considera la exposición individualizada (ENARM 2017-B, ENARM 2018-B, ENARM 2018-B) (ESSALUD 2018)

Densidad de Incidencia: mide la velocidad de conversión de alguien sano a enfermo. Es la mejor medida de frecuencia en la epidemiología clínica y se considera la verdadera tasa, porque mide velocidad. La principal diferencia con la incidencia acumulada es que en la densidad de incidencia se considera INDIVIDUALMENTE los tiempos de exposición al factor de riesgo por cada individuo del estudio (ENARM 2018-B, ENARM 2021 - B)

PREVALENCIA

INCIDENCIA ACUMULADA

Casos totales/población total (ESSALUD 2014)

Casos nuevos/población en riesgo

DENSIDAD INCIDENCIA Casos nuevos/persona X tiempo

Tabla

Medidas de asociación

(ENARM 2012 – A, ENARM 2007 – B, ENARM 2004, ENARM 2003, ENARM 2000, ENARM 2010 – A, ENARM 2004, ENARM 2015 I -A)

Riesgo Relativo (RR): es la razón que se produce entre la incidencia de expuestos y no expuestos. Se calcula en los estudios longitudinales como las cohortes o experimentales.

Odds Ratio (OR): El odds ratio es la razón entre la probabilidad de exposición/no exposición entre los enfermos relacionada con la probabilidad de exposición/no exposición de sanos. Se calcula en los estudios transversales.

Si el RR o el OR es mayor a 1, se considera factor de riesgo. Y la forma correcta de interpretarlo es que los expuestos tienen “x” veces más de riesgo respecto a los no expuestos.

Si el RR o el OR es menor a 1, el efecto es PROTECTOR. Y la forma correcta de interpretarlo es restando el cálculo de la unidad y esa diferencia se expresa en porcentaje de protección.

Ejemplo: RR=0,4 ahora restamos de la unidad 1-0.4=0.6 ahora expresamos ese resultado en porcentaje 60% de protección frente al efecto.

Si el RR o el OR es igual a 1, no existe asociación alguna.

Recuerda

Es > a 1, el efecto es de DAÑO

Si es < a 1, el efecto es PROTECTOR – Si es = 1, no existe asociación alguna.

SANO EXPUESTO

ENFERMO

ODDS RATIO (A/C) (B/D) = (A x D) (B x C)

Tabla 9. Medidas asociación

8. Medidas epidemiológicas

Cuando la prevalencia de la enfermedad es menor del 10%, el OR es un buen estimador del RR y es por eso que los casos y controles se prefieren para enfermedades raras. En cambio, si la prevalencia de la enfermedad fuera mayor al 10%, el OR sobrestima el efecto de la asociación.

Medidas de impacto

1. Si hablamos de factores de riesgo, las medidas de impacto que se pueden calcular son: Riesgo atribuible: es el exceso de riesgo entre los expuesto respecto a los no expuestos. Es decir, es el riesgo que se puede ahorrar si es que eliminamos el factor. Se calcula:

RA = Inc. de expuestos – inc. de no expuestos

Riesgo atribuible porcentual: Es el RA dividido entre la incidencia de expuestos. Sirve para calcular la proporción del daño que SE DEBE al factor de riesgo (ENARM 2006 – B, ENARM 2015 II – A)

Riesgo atribuible poblacional: Es la mejor medida para la toma de decisiones en la población. Y lo usan para medidas de salud pública. Se calcula: RAP= Inc. de la población – Inc. de los no expuestos

2. Si hablamos de factores protectores, las medidas de impacto serían:

Reducción absoluta de riesgo: Mide la incidencia que se reduce por exponerse a un factor protector.

RAR = Inc. de los no expuestos – Inc. de los expuestos

Número Necesario a Tratar: Es una mejor forma de entender la RAR. Calcula el número de personas que deben recibir el tratamiento para que uno de ellos tenga el efecto deseado. La fórmula es:

NNT= (1/RAR) x 100

Por ejemplo, si el NNT de las vacunas es 180, significa que 180 personas deben vacunarse para que 1 persona se salve de la infección.

06. PRINCIPIOS EPIDEMILÓGICOS DE LAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES

Definición

Para abordar los conceptos relacionados con la epidemiología es necesario conocer el enfoque epidemiológico, el cual nos habla sobre la distribución, la frecuencia y los determinantes respecto a eventos en salud.

Los eventos en salud son cualquier situación de interés que impacte o tenga un efecto sobre la salud pública. Por ejemplo: el brote de alguna enfermedad, la llegada de un nuevo agente desde otro lugar a una región donde no existía, los eventos adversos. Cuando estudiamos estas características (distribución, frecuencia y determinantes), siempre se realiza en función de tres variables: persona, tiempo y lugar (ENARM 2011 – B) (ESSALUD 2012). Es necesario destacar que estas variables no solo buscan describir un evento, es decir, no basta con establecer que existe un brote o epidemia, sino que trata de encontrar a qué se debe la ocurrencia de esos eventos a través de planteamiento de teorías como la triada epidemiológica y el modelo causal.

Triada epidemiología

Establece que en todo proceso tres elementos van a convivir: huésped, agente y ambiente. Pero, en cierto momento del espacio y tiempo, el agente va a ingresar al huésped pudiendo ser a través de un vector o no.

Huesped VECTOR

Agente

Recuerda

Las variables epidemiológicas persona, tiempo y lugar permiten la caracterización de los eventos de interés en salud pública.

Ambiente

Es preciso recordar que el huésped tiene ciertos factores que los hacen más o menos susceptible a que el agente pueda o no infectarlo y en caso de infectarlo, posee igualmente factores que lo hacen susceptible, o no, al desarrollo de formas leves, graves o severas de la enfermedad.

Por su parte, el ambiente también va a jugar un rol importante en la aparición de nuevos agentes o como el lugar donde se va a criar un vector.

Figura 2. Triada epidemiológica

Modelo causal

Se basa en aceptar que el agente que produce una enfermedad es causa necesaria pero no es causa suficiente para la ocurrencia de la enfermedad.

Por lo tanto, en el modelo causal hay tres tipos de causas que debemos conocer: Causa componente: es aquella condición que contribuye al desarrollo de una enfermedad. Causa necesaria: es el agente infeccioso, es indispensable para el desarrollo de la enfermedad, pero su sola presencia no asegura la enfermedad (ENARM 2015 – IIB)

Causa suficiente: es el conjunto o sumatoria simultánea o secuencial de causas componentes y la causa necesaria.

A partir de estos dos modelos, triada epidemiológica más modelo causal, se deriva un enfoque más reciente conocido como cadena epidemiológica.

Cadena epidemiológica

(ENARM 2011-B)

Define los elementos o eslabones que contribuyen a la transmisión del agente causal de la enfermedad.

La cadena inicia con el agente (causa necesaria pero no suficiente) que se encuentra en un reservorio (humano o animal donde el agente pueda vivir y multiplicarse) que debe llegar al huésped susceptible. Para ello, el agente requiere una vía para salir del reservorio o puerta de salida (p.ej., el aire o vía aérea) que valiéndose de un mecanismo de transmisión (directo o indirecto) atraviesa la puerta de entrada (en el caso de un virus respiratorio, por ejemplo, sería igual a la puerta de salida) hacia el huésped susceptible (la vulnerabilidad es multifactorial, puede ser: edad, sexo, etnia, etc.)

Es necesario destacar la diferencia entre el mecanismo de transmisión directo e indirecto. De forma directa se refiere al contacto entre el agente y el huésped, por ejemplo, a través de la mordedura de un animal infectado, el contacto de manos o vía aérea a través de gotas de flügge (pequeñas gotas de secreción con un tamaño superior a los 10 micrómetros). En cambio, de manera indirecta, la transmisión se da a través de un vehículo, fómites, vectores y/o aerosoles con partículas con un diámetro inferiores a los 10 micrómetros.

La vía aérea es la puerta de salida de más difícil control (ENARM 2016 – B)

Figura 3. Modelo causal

Consideremos los siguientes aspectos relevantes:

Agente causal: presenta FASES al entrar en contacto con el huésped:

♦ Colonización: el agente tiene la capacidad de adherirse a superficies del huésped. (Capacidad de adherencia)

♦ Invasión: luego de la adherencia, el agente cruza las barreras mucosas o las barreras de piel y de esa forma ingresa al huésped.

♦ La multiplicación: consiste en la generación de copias o aumento de carga viral.

♦ Diseminación: cada tipo de agente tiene afinidad o tropismo, con algún tipo de tejido. Aunado a estas cuatro fases, el agente presenta propiedades que van a explicar los siguientes EFECTOS sobre el huésped susceptible:

Transmisibilidad: es la capacidad que tiene el agente de pasar de un huésped a otro. Esta capacidad dependerá de varios factores, p. ej., el tipo de contacto que exista entre dos personas (uso de mascarilla, caretas, etc.), el tiempo de exposición (a más tiempo mayor transmisibilidad).

Se mide en epidemiologia a través del número R.

Infectividad: es la capacidad del agente para ingresar al huésped. Se puede medir de forma experimental a través del valor conocido como la dosis infectiva 50 (cuánto es la dosis a la cual el 50% de individuos expuestos logra la infección). Sin embargo, por motivos éticos, en epidemiologia se estima de manera indirecta a través de la tasa de ataque secundario.

Patogenicidad: expresa la capacidad del agente para producir la enfermedad en el huésped.

Virulencia: es la capacidad que tiene el agente de producir enfermedad grave. De forma experimental, se mide a través de la dosis letal 50 (dosis a la cual va a morir el 50% de los infectados); mientras que en epidemiologia se mide a través de la letalidad.

Inmunogenicidad: expresa la capacidad que tiene este agente de producir memoria y respuesta inmune. Se poseen varios valores como el P (porcentaje o proporción de inmunes generados) y 1-P (corresponde a la cantidad de susceptibles)

Para comprender de manera ilustrativa estos cálculos, supongamos que en un grupo de individuos expuestos a un agente que ingresó, se produjo una infección. Este 100% se divide en dos grupos:

Subclínicos: no hacen síntomas (también se denominan con infección inaparente). Les asignaremos la letra a.

Figura 4. Cadena epidemiológica Huésped Reservorio

P. de salida

Agente

P. de entrada

M. transmisión

Clínicos o con infección aparente: Les asignaremos las letras b (leves), c (graves) y d (fallecidos)

Patogenicidad = b + c + d a + b + c + d

Virulencia = c + d b + c + d

Letalidad = d b + c + d

Este valor de letalidad se conoce en inglés como Case Fatality Ratio (CFR)

Para determinar de todos los infectados cuántos han fallecido, se calcularía el Infection Fatality Ratio (IFR)

IFR = d a + b + c + d

Periodos: cuando estemos en presencia de una enfermedad infecciosa siempre tendremos dos líneas que van a correr en paralelo: patogenicidad e infectividad. La patogenicidad refiere a las manifestaciones clínicas; mientras que la infectividad estudia la transmisibilidad.

Estas dos líneas van a variar de acuerdo con la historia natural de cada enfermedad.

Figura 5. Historia natural de la enfermedad

Línea de patogenicidad

Periodo de incubación (PI): tiempo que va desde que el individuo se infecta (se expone al agente) y presenta manifestaciones clínicas.

Periodo Clínico (PC): es el lapso en el que el huésped presenta manifestaciones clínicas de la enfermedad.

Línea de infectividad

Periodo de latencia (PL): es el tiempo que transcurre desde la exposición al agente hasta que inicia la transmisibilidad. En este periodo el individuo no tiene la capacidad de contagiar

Periodo de transmisibilidad (PT): intervalo durante el cual individuo o animal puede infectar a otros, es decir transmitir la enfermedad de forma directa o indirecta.

Por ejemplo, en el caso del VIH, el periodo de incubación (desde que se infecta hasta que se presenta manifestaciones clínicas) es bastante largo, pueden ser años; mientras que el periodo de transmisibilidad es más corto (días o semanas)

♦ Parámetro Theta Θ: es el número de casos generados en el periodo de incubación entre el total de casos generados. Es producido gracias a individuos asintomáticos y mientras más elevado, será más difícil controlar el agente

♦ Tiempo de generación (TG): intervalo que pasa desde que se produce un caso (primario) y el siguiente (secundario). Mientras menor sea el TG más difícil será controlar el brote.

Recuerda

El agente causa es causa necesaria pero no suficiente para la aparición de la enfermedad.

Casos Recuerda

ASPECTOS CUANTITATIVOS 07.

Caso índice: es el primer caso que reporta el investigador. En ocasiones coincide con el caso primario (ENARM 2010 -A)

Caso Primario: es el primer caso que se presenta (fuente) y que no necesariamente ha sido reportado al sistema sanitario. Es el caso que introduce la enfermedad en una población.

Caso Secundario: caso surgido de contacto con los otros

Caso Coprimario: son los casos de la misma generación que introducen la enfermedad en una población.

Para conocer la transmisión (zoonosis) de animal a persona se emplea la tasa de ataque primario, es decir, la frecuencia de casos nuevos en una población expuesta:

TAP= # casos primarios generados expuestos a una fuente x 100

Para conocer la capacidad de diseminación persona a persona, se emplea la tasa de ataque secundario: (ENARM 2014 -IA, ENARM 2014 – IIA, ENARM 2011-B, ENARM 2010-B, ENARM 2010-A)

TAS = casos secund.generados expuestos a casos primarios x 100

La probabilidad de infectarse se puede representar con la letra p y la probabilidad de no infectase se puede representar con la letra q, siendo entonces:

La tasa de ataque secundario se utiliza para conocer la transmisión de persona a persona.

(ESSALUD 2011)

p + q = 1

Aplicando el despeje de la ecuación, la probabilidad de no infectarse quedaría como:

q = 1 - p

Números de producción

Miden el número de casos secundarios generados por un agente nuevo en una población susceptible. R es máximo al inicio, cuando la población es totalmente susceptible (R = R0) y disminuye a medida que se genera inmunidad en la población.

Si se mide al inicio R0 es el número básico de reproducción

Ro = b x c x d

Se obtiene al multiplicar la tasa de ataque secundario (b), por número de contactos que tiene una persona (c), por la duración de la transmisibilidad (d)

Si R0 > 1, puede producirse una epidemia

Si R0 = 1, la enfermedad puede convertirse en endémica

Si R0 < 1, se produce un progresivo declive de la infección en la población

Las mediciones posteriores, se denomina Re-número efectivo de reproducción

Si Re = Ra básico x (1-P)

Se obtiene al multiplicar el número básico de reproducción (R0) por el número de susceptibles (P) que es la población que requiere recibir medidas de salud pública para prevenir la transmisión.

Transmisión

Reservorio: aquella persona, animal o medio (agua o suelo) donde el agente va a vivir, crecer y multiplicarse. En ocasiones, el reservorio puede coincidir con la fuente.

Fuente: es el medio desde donde el agente pasa al huésped. En el caso de la presencia de vectores, el reservorio no va a coincidir con la fuente de infección, dependerá entonces del mecanismo de transmisión.

Mecanismo d transmisión: puede ser de forma DIRECTA, cuando se da a través del contacto persona a persona (p. ej., una enfermedad de transmisión sexual y en el caso de vía aérea a través de las gotitas de flügge). También puede ser de forma INDIRECTA a través de fómites (superficies contaminadas), vectores o a través de aerosoles (>10 µm).

Definición

Es importante conocer los siguientes conceptos

Brote: es el aumento de número de casos sobre lo esperado, existiendo un nexo epidemiológico, es decir, han estado expuestos a la misma fuente.

Conglomerado: es el aumento de número de casos sobre lo esperado, sin nexo epidemiológico. Eventualmente, un conglomerado puede convertirse en un brote, si se logra identificar un nexo.

Endemia: es la presencia habitual de una enfermedad en un área geográfica determinada. Generalmente se considera el periodo de un año. (ENARM 2014 – II B)

Epidemia es el aumento rápido e inesperado de acuerdo con la tendencia histórico en los valores de un evento de interés en salud pública. También puede ser la aparición de un único caso en una población en la que nunca se presentó el evento de estudio (ENARM 2011-A, ENARM 2006-B, ENARM 2020-A)

Clasificación

Las epidemias se clasifican según el gráfico que generen de la relación del número de casos con la frecuencia y el tiempo. El tiempo se puede graficar de acuerdo con las características de la historia natural de la enfermedad (puede ser días, horas, semanas, etc.). En función de ello, las epidemias se clasifican en:

Propagadas o propagativas: se transmite de una persona o animal infectado a personas sanas. En los gráficos corresponde a este tipo el #3, donde la transmisión se da de persona a persona (p. ej., COVID- 19)

Fuente común: varios se exponen a la vez. Es el caso del gráfico #1 donde al inicio tenemos un número máximo de casos (pico) y luego de ello, se agotan los casos. En el gráfico #2, la exposición es continua ya que, al no identificarse la fuente con prontitud, continúa en el tiempo y genera más casos que disminuyen lentamente.

Mixta: inicia con la exposición a fuente común y continua como propagada.

Recuerda

Figura 6. Clasificación de epidemias

Elementos

Para la comprensión de los gráficos debemos considerar los siguientes elementos:

Curva: frecuencia de casos en el tiempo.

Periodo de incubación: desde la exposición al agente infeccioso hasta las manifestaciones clínicas del caso

Momento de exposición: se establece de forma retrospectiva, una vez se realiza la investigación epidemiológica y se determina la fuente y el tiempo de exposición de la población.

Fases de la pandemia

Han sido propuestas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), diseñadas en un contexto de influenza: (ENARM 2013-B).

Fase 1: no hay evidencia de que exista un agente que tenga la capacidad de ser transmitido de animales a humanos, no hay riesgo de zoonosis.

Fase 2: se sospecha que ya existe un virus que puede transmitirse de animales a humanos.

Fase 3: existe un conglomerado de casos en los cuales ha habido transmisión de animales a humanos. Mientras no exista transmisión humano- humano, la situación es controlable porque se puede eliminar la fuente de infección.

Fase 4: es cuando ocurre la transmisión de persona a persona.

Fase 5: es cuando ya se han comprometido 2 o más regiones o países de una misma área.

Fase 6: cuando se ha comprometido una región o país de otra área, p ej., de Asia a Europa. En esta fase se desarrolla la pandemia hasta su punto máximo o meseta. (ENARM 2020- B)

Después del punto máximo: se comienza a agotar los susceptibles y disminuye la curva de contagio, disminuye la posibilidad de recurrencia.

Posterior a la pandemia: se implementan medidas de control para evitar una posible reaparición por temporadas.

La OMS agrupa estas fases: del 1 al 3, fase 4 y fase 5-6, atendiendo a las medidas de prevención y control para cada una de las fases y los mecanismos de preparación para la siguiente. De la oportunidad en realizar la alerta por parte de la OMS, dependerá que no exista respuesta tardía por parte de los países.

Prevención y control

En general, con cualquier agente infeccioso se buscan tres objetivos:

Control: buscar disminuir la incidencia, es decir que no haya casos nuevos, lo cual implica a su vez disminuir la transmisibilidad.

Eliminación: lograr la desaparición del agente infeccioso de una región determinada

Erradicación: dirigida a alcanzar la desaparición del agente infeccioso a nivel mundial. (ENARM 2012-A)

Las etapas descritas previamente son progresivas y de mayor jerarquía

Figura 7. Objetivos

09. INVESTIGACIÓN Y SISTEMAS DE VIGILANCIA

SISTEMAS DE VIGILANCIA

Definición

La medición sistemática (según el modelo y normas técnicas existentes) de problemas prioritarios de salud en la población, el registro y la transmisión de datos.

La comparación e interpretación de datos con el fin de detectar posibles cambios en el estado de salud de la población y su ambiente.

Posee tres características a saber:

Proceso continuo sistemático: existe una metodología y personal designado para estas actividades que se realizaran de manera recurrente dependiendo del elemento vigilado

Tendencias: a partir de los datos recopilados se identifican tendencias acerca del comportamiento en el tiempo de los eventos en salud

Comparación: se refiere al contraste entre el ideal y la realidad

En conclusión, los sistemas de vigilancia sirven para advertir a quienes toman decisiones acerca del comportamiento de la realidad respecto a eventos de interés público para realizar gestión eficaz y asignar recursos.

Las etapas del sistema de vigilancia son cuatro: Recolección de datos: el registro debe ser continuo y de calidad

Análisis de la información: se debe realizar en función de las variables persona, tiempo y lugar.

Interpretación de la información: plantear hipótesis para identificar a qué se debe el aumento de ciertas tendencias, la aparición de algunos eventos de interés de salud pública, etc. Difusión de la información: con el objeto de recibir críticas, mejorar, consolidar o implementar medidas de control.

Tipos de recolección de datos

1. Vigilancia pasiva: cuando un nivel organizativo inferior remite información a un nivel organizativo superior. Por ejemplo, un establecimiento de salud nivel I de una micro red, se remite el reporte a la red solicitante, siendo en esta última donde se realiza la recopilación de datos de cada micro red para emitir un informe.

2. Vigilancia activa: se realiza directamente en el sitio de ocurrencia del evento de interés en salud pública.

3. Vigilancia centinela: es la que se realiza en establecimientos de salud o regiones representativas sin seguir necesariamente una metodología muestral (ENARM 2014-IA)

4. Vigilancia Mixta: Actividad en la que se realiza tanto vigilancia activa como pasiva. Se utiliza en la vigilancia epidemiológica hospitalaria (ENARM 2018 -A)

Casos

La definición de los casos no es estándar, quiere decir que dependerá de la historia natural de la enfermedad, de las características de la enfermedad y de tratarse de una pandemia, entonces de la evolución de la pandemia.

Recuerda

Las 4 etapas de un sistema de vigilancia son: recolección, análisis, interpretación y difusión.

Por lo tanto, de forma genérica pueden establecerse los siguientes tipos de casos:

Caso descartado: aquel que no cumple los criterios de laboratorio, no tiene signos ni síntomas.

Caso confirmado: aquel que tiene signos y síntomas con resultado de laboratorio positivo.

Caso probable: es aquel que tiene signos y síntomas de la enfermedad de estudio con un resultado de laboratorio incierto.

Caso sospechoso: posee signos y síntomas, pero no tiene examen de laboratorio.

Sistema de vigilancia: Análisis

Tiempo: sirve para graficar los casos existentes en relación con una línea de tiempo (semanas, años o días dependiendo de la historia natural de la enfermedad).

Hay tres tipos de gráficos a saber:

Cuando se trata de infecciones, o agentes infecciosos que tienen un comportamiento de tipo estacional, es decir, la variación regular que ocurre en periodos menores a un año.

Si el patrón de variación regular en un periodo que comprende varios años se considera cíclico. Cuando no existe ninguna relación, sino que solo representa su comportamiento en el tiempo de una infección que, ya establecida en un área, se trata de un patrón secular. Generalmente es irregular.

Persona: se debe caracterizar la infección o evento de estudio en función del individuo y sus características para realizar correctamente las intervenciones e identificación de factores de riesgos individuales.

Lugar: se analiza la unidad geográfica con ayuda de un mapa y en él se empiezan a representar los casos. De esta forma, se pude visualizar la evolución de una infección y cómo va aumentando su extensión o concentración en ciertos puntos determinados.

Existen dos herramientas importantes que se utilizan para el análisis:

Curva Epidémica: es una curva simple, cuya característica principal es que comúnmente sigue una distribución asimétrica. Se explica a través de estos elementos:

♦ Curva ascendente: velocidad de la propagación

♦ Punto máximo: corresponde a la meseta, es decir, cuando se alcanza el tope de número de casos hasta que inicia el descenso.

♦ Curva descendente: indica el agotamiento de la infección o de la epidemia.

Corredor Endémico: se emplea para comparar datos anteriores (al menos de 5 años) de la prevalencia normal de cierta patología, infección, agente, etc. Se encuentran en él cuatro áreas:

♦ Límite inferior: es la zona de éxito

♦ Zona de seguridad: es el área que se ubica entre la media y el límite inferior

♦ Zona de alerta: se ubica entre la media y el límite superior

♦ Zona de epidemia: es el área que se ubica cobre el límite superior

Cabe destacar, que para que se llame epidemia va a depender del contexto de salud pública, ya que además de la realización del gráfico, se requiere que se encuentren comprometidas varias zonas geográficas.

INVESTIGACIÓN EPIDEMIOLÓGICA

Definiciones

Se realiza ante la presencia de un brote, cuando una enfermedad aumenta su letalidad, cuando aparece una nueva enfermedad, es decir, ante cualquier anomalía que sea susceptible de llamar la atención y generar impacto en la población es necesario realizar investigación sobre ella. (ENARM 2014 I – B)

Tiene diez pasos definidos a saber:

1. Confirmar la ocurrencia de un brote

2. Organizar el trabajo de campo

3. Establecer una definición operacional de caso

4. Realizar la búsqueda activa de casos

5. Caracterizar el brote en tiempo, espacio y persona

6. Generar hipótesis y adoptar medidas de control inmediato

7. Evaluar las hipótesis aplicando métodos de análisis exploratorio

8. Poner en marcha las medidas de control específicas

9. Evaluar las medidas de control

10. Preparar un informe técnico de investigación

Notificación sistema de vigilancia

Existe un listado de enfermedades que deben ser notificadas de forma obligatoria que ha sido adoptado por Perú:

Notificación inmediata (diaria) (ESSALUD 2013):

Reglamento internacional: viruela, polio salvaje, gripe por algún nuevo virus, SARS. (ENARM 2009-A, ENARM 2004) (ESSALUD 2018)

Inmunoprevenibles: polio, tos ferina, difteria, tétanos neonatal, sarampión, rubeola, FA selva. Zoonosis: rabia urbana o silvestre, carbunco, peste (todas)

Metaxénicas: dengue grave, tifus (ENARM 2002)

Otros: MEC meningococo, muerte materna, GVI, ESAVI, cólera, brote epidémico

Notificación semanal:

Dengue (cualquier otra variedad que no sea grave)

Otras metaxénicas

Muertes neonatales

Notificación mensual:

10. TRANSICIONES, ENFERMEDADES EMERGENTES Y REEMERGENTES

TRANSICIONES

Transición demográfica

(ENAMR 2017-A)

Régimen antiguo: es el que dominaba a la humanidad a lo largo de su historia hasta la revolución industrial. Se caracterizaba por alta tasa de mortalidad y alta tasa de natalidad, con crecimiento poblacional muy lento

Transición inicial: a partir de la revolución industrial, la mortalidad comienza a descender y la natalidad de mantiene alta. El crecimiento poblacional se eleva. En la actualidad, es característico de los países pobres

Transición final: es característico de los países en vías de desarrollo. Presenta un descenso en la tasa de mortalidad y en la tasa de natalidad. El crecimiento poblacional es lento

Régimen moderno: muestra baja tasa de natalidad y de mortalidad. El crecimiento poblacional es cercano a cero

Nuevo régimen: la tasa de mortalidad no es superada por la tasa de natalidad, por lo que el crecimiento poblacional tiende hacia la extinción. En caso de mantener su disminución en el tiempo, dependerá de la migración para que exista crecimiento poblacional

Transición epidemiológica

Infecciosas: anteriormente en el Perú, los AVISA (años de vida saludable perdidos) se debían a estas enfermedades

Mixtas: luego pasamos a un patrón mixto

Crónicas - degenerativas: (AVISA) actualmente son por estas causas. En primer lugar, se encuentran las enfermedades crónicas no transmisibles, seguidamente las enfermedades transmisibles e inmunoprevenibles y, por último, accidentes y lesiones

Figura 8. Transición demográfica

ENFERMEDADES EMERGENTES Y REEMERGENTES

Las enfermedades emergentes y reemergentes fueron una de las causas por las que la Atención Primaria de la Salud fracasó en su implementación.

Las enfermedades emergentes se refieren a aquellos agentes infecciosos que no se consideraron amenaza para el hombre, pero que ahora sí lo son o han aparecido recientemente (en los últimos 20 años).

Enfermedades emergentes

Ejemplos: VIH, ébola, HVC, HVD, HVE, HHSN1, Hantavirus, Rotavirus; Arenavirus, eritema infeccioso, Ehrilichiosis, diarrea por Campilobacter jejuni y E. coliO157H7, legionelosis, gastritis H. pilory, SST Sf. Aureus, Criptosporidiosis, Enf. De Lyme.

Las enfermedades reemergentes, son aquellas que siempre han existido en la historia de la humanidad, pero ante los cambios demográficos y epidemiológicos se han convertido en problemas de salud pública.

Enfermedades reemergentes (ENARM

2018-B)

Ejemplos: dengue, rabia, FA, cólera, difteria, fascitis necrotizante, leptospirosis, peste, TBC, paludismo.