Medidas En Epidemiologia

MEDIDAS DE FRECUENCIA

• ¿POR QUE ES IMPORTANTE CONOCER LAS MEDIDAS DE FRECUENCIA?

Es importante porque, es una variedad de métodos para manejar datos. Un método fundamental es la distribución de frecuencias, que ubica a las personas en categorías distintas de acuerdo a una variable. Puede ser: por sexo, edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad, etc.

En epidemiología interesa clasificar y contar cada unidad de observación que presenta una determinada característica o variable y obtener datos resumen.

Los datos individuales o resumen adquieren significado cuando están referidos a un lugar y a un tiempo y a una población o grupo de personas específicos. Los conceptos se conocen como: tiempo, lugar y persona y son esenciales en epidemiología.

De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en independientes (o variables explicativas) y dependientes (o variables respuesta).

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 (efecto o resultado).

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.

Una vez que se han identificado las variables el investigador debe definirlas de manera operativa, especificando el método y la escala con las cuales llevará a cabo su medición.

Las variables pueden ser medidas en diferentes escalas: ordinal, nominal, de intervalo, de proporción.

En la medición de sucesos de interés sanitarios se utilizan un conjunto reducido de indicadores, los que a su vez se pueden fragmentar en múltiples subgrupos. Para representar adecuadamente un suceso puede ser necesario, y hasta recomendable, la utilización combinada de alguna de los siguientes indicadores:

1. Cifras absolutas: éstas dan una idea de la magnitud o volumen real de un suceso. Tienen utilidad para la asignación de recursos (por ejemplo, el numero mensual de partos en un establecimiento hospitalario da una idea del número de camas, personal y recursos físicos necesarios para satisfacer esta demanda). Al efectuar comparaciones, el uso de cifras absolutas tiene limitaciones, puesto que no aluden a la población de la cual se obtienen (así, 40 defunciones anuales en una población de 15.000 habitantes, puede ser proporcionalmente mayor que 50, ocurridas en una población de 20.000 habitantes). Sin embargo, la comparación de cifras absolutas referidas a la misma población en periodos cortos de tiempo puede ser un buen estimador de riesgo al mantenerse constante el denominador.

2. Tasas: están compuestas por un numerador que expresa la frecuencia con que ocurre un suceso (por ejemplo, 973 muertes por cáncer de mama en 1999 en Chile) y un denominador, dado por la población que está expuesta a tal suceso (7.583.443 mujeres). De ésta forma se obtiene un cuociente que representa la probabilidad matemática de ocurrencia de un suceso en una población y tiempo definido.

Cuando en el denominador se trata de población general, para fines del cálculo de la población expuesta, se usa como convención la existente al 30 de junio en ese lugar durante ese año (mitad de año). Por razones prácticas, el cuociente obtenido se amplifica por algún múltiplo de 10 (ya sea 1.000, 10.000, 100.000). De ésta forma, la tasa de mortalidad por cáncer de mama en mujeres en 1999 fue de 12,8 muertes por 100 mujeres (12,8 muertes por cada 100.000 mujeres).

3. Razones: expresan la relación entre dos sucesos. A diferencia de las tasas el numerador no está incluido en el denominador y no hacen referencia a una población expuesta. En éste caso, la interpretación del cociente no alude a una probabilidad o a un riesgo, como es el caso de la tasa. Un ejemplo es la razón de masculinidad, que

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