epidemiologia descriptiva

5/15/2018 epidemiologia descriptiva - slidepdf.com

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Medic iones b ás icas en

ep idemio log ía

Epidem io log ía descr ip t i va

• Ex a m i n a l a d is t r ib u ció n d e u n a e n f er m e d a d e n u n ap o b l a ció n y o b s e r v a l o s h e ch o s b á si c os d e su

d i s t r ib u c ió n e n t é r m i n o s d e t i e m p o , l u ga r y p e r s o n a.

• Típ i c o t i p o d e e s t ud i o : E n cu e s t a d e s a lu d c om u n i t a r i a(estudio transversal, estudio descriptivo)

Epidem io log ía an a l ít i ca

•Pone a prueba una h ip ótes is especí f ica acerca de lare lac ión de una en fe rm edad a un a causa , r ea l i zancoestud ios ep idemio lóg icos que re lac ionen laexpos i c ión de i n te rés con l a en fe rm edad de i n te rés .

•Típ ico t ip o de estud io : coho r t e , casos-cont ro les.

Concep to de v a r i ab les

At r ibu t os o ca rac te r í st i cas de los even tos ,

de las personas o de los g rupos de es tud io

que pueden cam bia r de una s i t uac ión a o t ra

o de un t i empo a o t ro y qu e , por l o t an to ,

pueden t om ar d i ve rsos va lo res .

Tipos de var iab les

• Según l a r e lac ión que g ua rdan u nas con o t r as , l asvar iab l es se clas i f ican en

– I ndepend ien tes .

– D epend ien tes .

• En ep idemio log ía l a en fe rm edad o even t o es po r l o

gene ra l l a va r i ab le depend ien te y l os f ac to res quede te rm inan su apa r i c i ón , magn i t u d y d i s t r i buc ión sonlas va r i ab les i ndepend ien tes

Ti p o s d e v a r i ab l e s ( I I )

• Según e l t i po d e med ic ión se pueden d i v i d i r en :

–Cuant i ta t ivas .

–Cual i ta t ivas .

Ti p o s d e v a r ia b le s ( I I I )

• Var iab le cuan t i t a t i vas ( o num ér i cas) : Son aquel las

que pu eden cuan t i f i ca r se .

• Se d iv iden en:

– Discretas: no admi ten t om ar t odos l os va lo res

in te rm ed ios en un r ango , t omado con f r ecuenc ia

va lo res en te ros ( e j : núm ero de pa r tos ) .

– Cont inuas: a d m i t e n t o m a r c u a l q u i er v a l o r d e n t r o

de un r ango de te rm inado (e j : peso ) .



2

Tipos de va r i ab les ( I V ) :

• Las var iab les cua l i t a t i vas ( o ca tegó r i cas) :

represent an una cual idad que c las i f ica a cada

ind i v i duo en una de va r i as ca tego r ías .

• Se d iv iden en :

– Ordina les: s i las categor ías son suscept ib les de ser

orden adas de un mod o lóg ico (Ej : c lase soc ia l ) .

– Nominales: s i las categor ías no s iguen n ingú n

orden na tu ra l ( e j : g rupo sangu íneo )

• Las va r i ab les cua l i t a t i vas que só lo acep tan dos

pos ib i l i dades se denom inan d ico tómicas (e j : sexo ) .

Tipos de va r i ab les (V ) :

• Un a var iab le ca tegó r i ca i n d ic a a q u é g r u p o o a q u é

categor ía per tenece una observación. Todo lo que

podemos hace r es ca l cu la r l a p ropo rc ión de da tos q ue

en t ra en cada ca tego r ía .

• Un a var iab le cuan t i t a t i va toma va lo res numér i cos

sobre los cua les podemos rea l izar operac iones

a r i tmé t i cas .

Frecuenc ia

• N úmero de veces que se r ep i t e un de te r m inado v a lo r

de l a va r i ab le .

• Frecuencia absolu ta de una var iab le estadís t ica, es e l

número de veces que apa rece en e l es tud io es te va lo r

. A m a y o r t a m a ñ o d e la m u e s t r a , au m e n t a r á e l

t am año de l a f r ecuencia abso lu ta .• Frecuencia re la t iva: es e l coc ien te en t r e l a f r ecuenc ia

abso lu ta y e l t amaño de l a mues t r a .

• S i mu l t i p l i camos l a f r ecuenc ia r e la t i va po r 100

o b t e n d r e m o s e l po r cen ta j e o t an to po r c i en to

Dis t r i bu c ión de f recuenc ias

Una distribución de frecuencias es una tabla de

datos , referentes a una var iab le, en la que se

contienen las diversas clases, catego rías o

va lo res de la va r iab le, junto con sus

f r ecuenc ias (veces que se repite cada categoría

en la población o muestra observada).

Dis t r i bu c ión de f recuenc iasDis t r ibuc ión de f recuenc ias :

repr esen tac ión g rá f i ca.

• La d ist r i buc ión de f recuenc ias perm i t e su

represen tac ión g r á f i ca .

• El gráf ico que se r eal ice var ía en func ió nde l t i po de var iab le .

Caracteres cualitativos y cuantitativosCartograma

Caracteres cualitativos y cuantitativosPictograma

Caracteres cuantitativos discretos y

continuosPolígono de frecuencias

Caracteres cuantitativos continuosHistograma

Caracteres cualitativos y cuantitavos

discretosDiagrama de barras

Caracteres cualitativos y cuantitativosDiagrama de sectores

Tipo de datosGráfica



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Diag ram a de sec to res

• Var iab les cua l i t a t i vas y cuan t i t a t i vas d i sc re tas conpocos va lo res .

Diag ram as de ba r ras

• Var iab les cua l i ta t ivas o d iscretas con pocos va lores.

Car tog rama

• Var iab les cua l i t a t i vas y cuan t i t a t i vas

Pic tog rama

• Var iab les cua l i t a t i vas y cuan t i t a t i vas

H i s t o g r a m a

• Es l a r ep r esen tac ión g rá f i ca mas f r ecuen te ap ra

va r i ab les con t i nuas .

• Es una rep r esen tac ión en f o r ma de ba r ras , donde l a

supe r f i c i e de cada ba r ra es p ropo rc iona l a l a

f r ecuenc ia de l os va lo res r ep resen tados .

• En e l e je ve r t i ca l se r ep resen tan l as f r ecuenc ias , y en

e l e je ho r i zon ta l l os va lo res de l as va r i ab les ,

no rm a lmen te seña lando l as mar cas de c lase , es

dec i r , l a m i tad de l i n te r v a lo en e l que es tán

ag rupados l os da tos .

H i s t o g r a m a



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Pol ígon o de f recuen c ias• Uniendo los puntos medios del extremo superior de las

barras del histograma, se obtiene una imagen que se llama

pol ígono de f recuen cias.

Aná l i s i s desc r ip t i vo de var iab lesnumér i c as

• En e l caso de va r i ab les num ér i cas , puede habe r ung ran número de va lo res obse rvados d i s t i n tos , po r l o

que pueden su rg i r l as s i gu ien tes p regun tas :

– ¿A l rededor de qué va lo r se ag rupan l os da tos?

– En e l supues to qu e se ag rupan a l r ededor de un

númer o , ¿cómo lo hacen? ¿muy concen t rados?

¿mu y d ispersos?

Para con tes ta r a es tas p regun tas se u t i l i zan l as med idas detendenc ia cen t r a l y l as med idas de d i spe rs ión .

Med idas de tendenc ia cen t r a l

• MEDI A

• MEDI ANA

• MODA

Media

• Media:

– Def in ic ión:

suma de v a lo res para las

observaciones / n úm ero de observac iones .

– Venta jas : Adecuada para e l t r a tam ien to

m a t e m á t i c o

– Desven ta j as :Afec tada por va lo res

ex t remos

Media

Ejemplo:

La f recuenc ia ca rd iaca de 6 en f e rm os es :

1 2 0 , 9 0 , 8 0 , 6 0 , 1 0 0 , 7 0 .

L a m e d i a s er á : 1 2 0 + 9 0 + 8 0 + 6 0 + 1 0 0 + 7 0 =

5 2 0

Div id ido por 6 : 86 .6

Med iana

• Mediana:

– D ef in i ci ón : el pun to donde e l núm ero de

obse rvaciones po r enc ima es i gua l a l núm ero po r

d e b a j o .

– Ven ta jas : no i n f l u i da f ac i lmen t e po r va lo res

e x t r e m o s .

– D esven ta jas :no adecuada pa ra l a man ipu lac ión

m a t e m á t i c a .



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Med iana

• L a m e d i a n a (M) e s e l “ v a lo r ce n t r al ” d e u n

h is tograma.

• Para ha l l a r l a med iana de una d is t r i buc ióndebemos :

1 . O rdenar l as observac iones en o rdenascenden te .

2 . S i e l nú m e r o d e o b s e r v a c io n e s n e s i m p a r , Mes l a obse rvac ión cen t r a l de l a l i s t a o rdenada .

3 . S i e l n ú m e r o d e ob s e r v a ci o n e s n e s p a r , M e sla med ia d e l as dos obse rvac iones cen t r a les dela l i s t a o rdenada .

La m ed iana

Nº de observaciones impar

60,62,80,82,86,90,96

Las frecuencias card íacas desiete pacientes fueronlos siguientes :

80, 60, 62, 82, 90, 86, 92¿Cuál es la mediana?

Supongamos que se agregaal grupo un paciente mas.

¿Cuál es la mediana?

Nº de observaciones par

60,62,80,82, 84,86,90,96

Hay dos valores en el medio !

Primero, ordenar las FCLuego, localizar el valor enel medio .

83

• Ejemplo:

Primero, ordenar las FC.Luego, localizar el valoren el medio.

La m oda

• Moda:

– Def in i ción : El va lo r que se p r oduce más

f r e c u e n t e m e n t e .

– Venta ja : s imp l i c idad de s ign i f i cado .

– Desven ta jas : En ocasiones , no h ay va lo res

mas f recuen tes (o hay m uchos ) .

El mod o es e l va lo r que ocu r re con m ayorf r ecuenc ia en un g ru po de obse rvac iones .

La mod aCuando l a m ues t raes g rande , l os da tosse ag rupan en i n te r va los

y ob tenem os e lI n t e r v a l o m o d al

La m oda

En un con jun to de obse rvac iones puede habe r m ás deu n a m o d a .

La m oda• U n g rupo de 20 pac ien tes p resen tan l a s i gu ien te t a l l a

( e n c m ) :

135 ,149 ,155 ,159 ,160 ,160 ,160 ,160 ,160 ,161 ,162 ,162 ,1

65 ,168 ,172 ,172 ,174 ,174 ,178 ,201 .

• ¿Cuál es la m o d a?

135 ,149 ,150 ,159 ,160 ,160 ,160 ,160 ,160 ,161 ,162 ,162 ,1

65 ,168 ,172 ,172 ,174 ,174 ,178 ,201 .

• ¿Cuál es la m e d i a n a?

135 ,149 ,150 ,159 ,160 ,161 ,162 ,165 ,168 ,172 ,174 ,178 ,2

01

• ¿Cuál es la med ia ?

3 9 0 1/ 2 0 = 1 9 5 . 5

Ejemplos



6

M e d ia y m e d i an a

• La med ia es sens ib le a obse rvac iones ex t r emas .

• La med ia y l a med iana de un a d i s t r i buc ión s im é t r i case encuen t ran m uy ce r ca . S i l a d i s t r i buc ión esexac tamen te s imé t r i ca , l a med ia y l a med ianacoinc iden.

• S i la d i s t r i buc ión es as im é t r i ca , l a m ed ia quedadesp lazada hacia l a co la m ás l a rga de l h i s t og ram a dela d is t r ibuc ión.

Dis t r i buc ion es s imét r i cas y as imét r i cas

• Una d is t r ibuc ión es s im é t r i ca s i e l l ado de recho e

i zqu ie rdo de l h i s tog rama con respec to a l a moda sonaprox imadam en te i gua les.

• U n d i s t r i buc ión es a si m é t r i c a h a c i a l a d e r ec h a si e ll ado de recho ( con r espec to a l a moda) de lh i s t o g r a m a s e e x t i e n d e s o b r e u n m a y o r nú m e r o d eva lo res ( i n te r va los ) que e l l ado i zqu ie rdo .

• Una d is t r ibuc ión es asim é t r i ca hac ia l a i zqu ie rda si e ll ado i zqu ie rdo de l h i s tog rama ( con r especto a l am o d a ) s e e x t i e n d e so b r e u n m a y o r n ú m e r o d eva lo res ( i n te r va los ) que e l l ado de recho .

Dis t r i buc iones s imét r i cas y as im ét r i cas

Asimetría hacia la derecha

Asimetría hacia la izquierda

Dis t r i buc iones s imét r i cas y as im ét r i cas

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

La p resen te d i s t r i buc ión mues t ra e l número de

exace rbaciones en l os ú l t imos 2 años de un g rupo de

pacien tes con EPOC.

Se ap recian mu chos pac ien tes con 3 o 4 exace rbac iones y ,

en camb io , pocos con mas de 9 .

• S i una d i st r i buc ión es sim é t r i ca , l a m ed ia ,med iana y m oda co inc iden

• S i una d i s t r i buc ión no es s im é t r i ca , l as t r esmed idas d i f i e ren .

Asim et r ía hac ia la derecha

(as imet r ía pos i t i va )

Media

MedianaModa

Media

Mediana

Moda

As imet r ía hac ia l a i zqu ie rda(as imet r ía negat i va )

Media , Med ian a y Moda Medidas de d isper s ión

• Carac te r i za r una d i s t r i buc ión so lam en te a t r avés de

una m ed ida cen t r a l no es ap rop iado .

• Las d is t r ibuc iones de ingresos fami l ia res de dos pa ises

c o n e l m i s m o P I B s o n m u y d i s t i n t a s si u n a d e e l l a s

t i ene ex t r emos de pob reza y de r i queza , m ien t r as que

la o t r a t i ene poca va r i ac ión de i ng resos en t r e f am i l i as .

• Estamos i n t e resados en l a d ispers ión o va r i ab i l i dad de

los i ng resos , además de es ta r l o en sus cen t r os .



7

Medidas de d isper s ión Medidas de d isper s ión

• Lími tes o rango :

– D ef in i ci ón : l a d i f e renc ia en t r e l as obse rvac iones

m á x i m a y m ín i m a d e l a d is t r i b u ció n .

– Ven ta jas : i nc luye t odos l os va lo res .

– D esven ta jas : m uy a fec tados po r l os va lo res

e x t r e m o s .

Medidas de d isper s ión

• Desv iac ión es tándar :

– D ef in i ci ón : e l va lo r abso lu to de l a d i f e renc ia m ed ia

de l os va lo res i nd i v i dua les con r espec to a l a

m e d i a .

– Ven ta jas : adecuada pa ra l a man ipu lac ión

m a t e m á t i c a

– D esven ta jas : pa ra d i s t r i buc iones no gauss ianas no

descr ibe una prop orc ión conocida de las

observaciones.

Medidas de d isper s ión

• Cuar t i l ( dec i l ,pe rcen t i l ,…) :

– D ef in i ci ón : Los cua r t i l es son m ed idas de t endenc ia

no cen t r a l de una d i s t r i buc ión .

– D iv iden l as obse rvac iones o rdenadas en 4 cua r tos

iguales.– El segundo cua r t i l de una d i s t r i bu c ión es su

m e d i a n a .

Cu ar t i les La d i st r ib u ción n o r m al



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La d i s t r i buc ión no rm a l

• Es una d i s t r i buc ión s im é t r i ca : Med ia= Moda= Med iana .

• La m i tad de l a d i s t r i bu c ión se encuen t ra a l a

i zqu ie rda de l a med ia y l a o t r a m i tad se encuen t ra a

su de recha .

• Por l o t an to , l a p robab i l i dad de ob tene r un va lo r

menor a l a med ia es de 0 ,50 y l a p robab i l i dad de

o b t e n er u n v a l o r s u p er i o r a l d e la m e d i a e s t a m b i é n

igual a 0 ,50.

• La cu r va es as in tó t i ca r especto a l e j e de absc i sas .

La d i s t r i buc ión no rm a l

• La p robab i l i dad de que e l va lo r de l a v a r i ab le se

encuen t re den t ro de l r ango de una desv iac ións t a n d ar d ( S D) p o r s o b r e la m e d i a y u n S D p o r d e b a j od e l a m e d i a e s d e 6 8 , 3 % .

• La p robab i l i dad de que e l va lo r de l a v a r i ab le seencuen t re den t r o de l r ango de dos ( SD) po r sob re l amed ia y dos SD po r deba jo de l a med ia es de 95 ,5% .

• La p robab i l i dad de que e l va lo r de l a v a r i ab le seencuen t re den t r o de l r ango de t r es (SD ) po r sob re l amed ia y t r es SD po r deba jo de l a med ia es de 99 ,7% .

Caract er ís t icas de po blac iones

• Población dinámica:

U na pob lación es d inámica cuando su t am añoaumen ta y d i sm inuye s imu l t áneamen te du ran te e lpe r i odo d e obse rvac ión.

Ej : t r aba jado res de una fáb r i ca .

Def in i c ión de caso . De f i n i ción de nu m erador .

• Para i n te rp re ta r u na tasa de p reva lenc ia / i nc idenc iaes necesar io conocer la base sobre la cua l se def ineun caso .

• S i se es muy es t r i c t o en cuan to a l os c r i t e r i os de casose i n f r ad iagnos t i cará la en fe rmedad . En camb io s i sees l axo se sob rees t imará .

Pr e v a l en c i a V s. I n c id e n ci a

• Es impor t an te d i s t i ngu i r l a d i f e renc ia en t r ep reva lencia e i nc idenc ia .Ambas responden a dosp regun tas d i f e ren tes :

– ¿Q ué porcen ta je de un g rupo de ind i v i duosexpe r imen t a un p roceso?

– ¿A qué r i tm o apa recen nuevos casos en un g rupode i nd i v i duos a med ida que t r anscu r re e l t i em po?

Pr e v a l en c ia V s. I n c i d en c i a

Estud io dep reva lenc ia

( t r a n s v e rs a l )

Estud ios de coho r tesComo se m ide

Un momen to p rec isoo un pe r iodo

Un pe r iodoTiempo

Todos los ind iv iduos

estud iados,inc luyendo los casos y

l o s n o c a s o s

Todos los ind iv iduos

suscep t ib lespresentes a l in icio de l

pe r íodo

Denominador

Todos los casos deen fe rmedad en un

g ru p o

Nuevos casos deen fe rmedad en un

g ru p oNumerador

PrevalenciaIncidencia



9

Determ inación de l a p reva lenc ia

• La p reva lencia se de te rm ina med ian te l os es tud ios dep reva lencia o es tud ios t r ansve rsa les .

• D e una pob lac ión de te rm inada se escoge un g ruporep resen ta t i vo . La f r acción del g rupo que es tá en fe rm o( los casos ) cons t i t uye l a p reva lencia de l a en fe rm edad .

Dete rm inac ión de l a i nc idenc ia

• La i nc idenc ia se dete rm ina i den t i f i cando en p r im er

luga r a una pob lac ión s in e l p rob lema en cues t i ón , y ,después sigu iéndo la a l o l a rgo de l t i empo conp ruebas pe r i ód i cas pa ra de tec ta r l a apa r i c i ón de lp r o b l e m a .

• La pob lación somet ida a p r ueba se denomin acohor te . Los es tud ios pa ra e l es tud io de l a i nc idenc iase denominan es tud ios de coho r te .

Cohor te : unidad táctica de infantería del antiguoejército romano; formada por unos 480 hombres,constituía la décima parte de una legión romana.Por lo general, los veteranos ocupaban la primera yúltima fila de la cohorte. A su vez, la cohorte secomponía de 3 manípulo de 160 soldados, puescada manípuloestaba compuesto por 2 centuriasde 80 hombres. Su nombre puede provenir delverbo latino cohortari ("arengar"), debido a que la

fuerza de la cohorte estaba relacionada con elnúmero de hombres que podían escuchar juntos lavoz del jefe que les ordenaba la actuación en elcampo de bata

Térm inos re la t ivos a inc idenc ia

• Según l a ex t ens ión de l a i nc idenc ia en un l uga rde te rm inado y en e l t i empo , podemos u t i l i za rd i f e ren tes t é rm inos .

• Enfer med ad esporád ica: En la inc idencia de los casosno se obse rva n ignuna con t i nu idad en e l t i empo y enel espacio .

• Endemia :P resencia hab i t ua l d e una en fe rm edad en

un á rea geog rá f i ca de te rm inada .

• H iperendemia : Endemia en l a cua l l a t r ansmis ión deuna en fe rm edad es i n tensa y pe r s i sten te

Térm inos re la t ivos a inc idenc ia

• Epidemia:

– Presentac ión , en una comun idad o r eg ión , de un g r upo

de casos de una en fe rmedad f que c la ramente excede lainc idenc ia norm a l esperada.

– Las ci f ras de la f recuenc ia hab i t ua l de l a en fe rm edad en

la m isma zona, pob lación y época de l año p erm i t en

reconocer l a p resencia de un f enóm eno ep idém ico .

• Pandem ia: Epidem ia que afecta a var ios países o

con t inen tes .

• Bro te ep idémico : Ep idemia que ún icament e supone un

inc remento l oca l izado en la i nc idenc ia de la en fe rm edad

(e j : guarder í a ) .

I n c i d en c ia

• Existen do s medidas de inc idencia en ep idem io logía:

– La inc idencia acumulada.

– La densidad de inc idencia .



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I n c id e n ci a a c u m u l a d a

• La inc idencia acum ulada es la prop orc ión depe rsonas suscep t i b l es de desa r ro l l a r u n e fec tod u r a n t e u n t i e m p o d e t e r m i n a d o .

• La i nc idencia acumu lada es una p r opo rc ión , m ide unaprobabi l idad, la probabilidad individual de padecer unfenómeno du ran t e un pe r i odo de t i empode te rm inado .

Dens idad de inc idenc ia

• La dens idad de inc idenc ia es una medida de inc idenc ia quese u t i l i za cuando e l g rupo a es tud io p r esen ta cons tan tes

cambios en cuanto a su n úmero ( pob lac iones d inámicas ) .

• El denom inador d e las tasas de dens idad de inc idenc ia no

son ind i v iduos en r i esgo s ino i nd i v iduos - t i em po.

• La dens idad de inc idenc ia se expresa como e l n úmero de

nuevos casos por e l n úmero t o t a l de persona/ año en

r iesgo.

• La dens idad de inc iden c ia es la veloc idad con que las

personas de una po blac ión pasan de estar sanas a estar

en fe rmas .

Dens idad de i nc idenc ia (e j )

• En una f ábr i ca de cemento querem os de te rm inar l a

apar i ción de s i l i cosi s duran te u n per iodo de 30 años .

• Duran te es te per iodo han abandon ado la f ábr i ca 247personas pero en cambio se han con t ra tado a 156

nuevos t raba jadores .

• Para poder a jus ta r l a i nc idencia de respec to a l a

exposic ión ( f ábr i ca ) deber íamos hacer lo por per sona-

año.

• De es ta manera una persona que es tuv ie ra t odo e lper iodo ser í a e l equ iva len te a 30 personas / año y un

t raba jador que hu b ie ra abandonado e l t raba jo a l t e rcer

año equ iva ld r í a a 3 personas / año .

Mues t reo

• En ocas iones no es pos ib le es tud ia r a t odoslos ind iv iduos que queremos ( e j :t abaqu ismo en España) .

• H a b it u a l m e n t e o b t e n e m o s u n a m u e s t r a a

mod o que e l número es tud iado sea de

tamaño mane jab le .• Es to p lan tea u na cues t ión : ¿ la mu es t ra es

represen ta t i va de la pob lac ión?

Tipos de mu est r eo

• Muestra aleatoria: cada indiv iduo de la poblac ión t iene una

probabi l idad idént ica de se selecc ionado.

• Muestra probabilística: cada ind i v iduo t i ene una p robab i l i dad

conoc ida ( no n ecesar iamente i gua l ) de ser se leccionado.

Las caracter ís t icas de los indiv id uos en las muest r as

probabi l ís t icas son s imi lares a las de la poblac ión a part i r de la

que se selecc ionaron.

• Se pret ende estud iar la inc iden cia de tubercu los is en lac iudad de Ba rce lona .

• Es sab ido que l os i nm ig ran tes t i enen m as i nc idencia detube rcu los i s que l a pob lación na t i v a .

• S i se h i ci e ra e l es tud io ún i camen te en l os cen t r os dea tenc ión p r imar ia de l ba r r i o de San t Gervas i l ai nc idenc ia es ta r í a abso lu tamen te i n f r ava lo rada .

• En cambio s i se h ic iera e l estu d io en e l CAP Drassanesla inc idencia ser ía super ior a la rea l .

• Para e l im ina r es tas d i f e renc ias hab r ían de i nc lu i r secasos de cen t r os de sa lud de v a r i os d i s t r i t os ya jus ta r l os a l a pob lac ión de es tos .



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Relación en t re i nc idencia , p reva lenc ia ydurac ión de la en fe rm edad.

• Cua lqu ie r f ac to r que aum en te l a du rac ión d e l a

en fe rmedad en un pac ien te aumen t a rá la posib i l i dadde que es te pac ien te sea i den t i f i cado en un es tud iode p reva lenc ia .

• Preva lencia= inc idenc ia x du rac ión med ia

de l a en fe rmedad

Sesgos en los estu d ios deprevalencia

• I ncer t i dum bre sobre l a secuencia

tempora l .

• Los “ casos an t i guos” .

I nc er t i dum bre s ob re l assecuenc ias tem por a les .

• En los es tud ios de p reva lenc ia se m idens imu l t áneamen te l a en fe rm edad y l os pos ib lesfac to res r esponsab les de és ta y , po r t an to , a menu don o e st á c la r o lo q u e o c ur r i ó p r i m e r o .

• S i el r i esgo o f ac to r p r onós t i co ha p reced ido a l aen fe rmedad l a i n te rp r e tac ión de l a secuencia causa -e fec to es menos p reocupan te .

• S i el r i esgo o f ac to r p r onós t i co puede cons t i t u i r unaman i f es tac ión de l a en fe rm edad es mucho m ás d i f í ci lde te rm ina r l as secuencias .

Sesgo de l es tud io de los “ casosant iguos ”

• La p reva lencia es tá a fec tada po r l a du rac ión med iade l a en fe rm edad .

• En un estu d io de inc idencia se inc lu i r ían los ep isod io sráp idamen te m or ta les de una en fe rm edad , pero l amay or ía se pasa r ía po r a l t o en un es tud io dep reva lenc ia .

• As im ismo , en fe rm edades c rón i cas que cu r san en

fo rma de b ro tes pueden pasa r desaperc ib idasmien t r as que l as que t i enen cu r so con t i nuo s iemp rese detectar ían.

Sesgo de l es tud io de los “ casosant iguos ”

• Por e jemp lo s i un es tud io de p reva lencia no se d i señab ien pod r íamos obse rva r qu e l a p reva lencia decáncer de pu lmón es tad io I V es muy i n fe r i o r a l a deo t r os es tad ios .

Ut i l i dades p reva lencia / incidencia

• Predeci r e l fu t uro. (e j : c las i f icac ión FI NE) .

• Hacer comparac iones.

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epidemiologia descriptiva