La comprensión de la epidemiología y su estudio requiere elementos básicos en los que se basa para la realización de sus estudios. Con el objetivo de comprender de manera sencilla y clara las herramientas para el estudio de la población, te invitamos a repasar las siguientes medidas epidemiológicas. Las acompañamos de ejemplos que te ayudarán a una mayor comprensión de las mismas.

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Para comprender las medidas de frecuencia de la enfermedad es necesario conocer una serie de conceptos básicos y que a continuación presentamos.

Bases de las medidas epidemiológicas

Comencemos con un concepto sencillo: número es un valor absoluto, en términos de epidemiología no posee un valor ni importancia al no conocer el denominador.

La razón (R) se trata del cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador, es decir, el cociente entre dos entidades que poseen caracteres distintos. Un ejemplo de esto es la razón entre hombre y mujeres aplicado a la población.

    \[ R = \frac{a}{b} \]

La proporción (P) es el cociente en el cual el numerador está incluido en el denominador. Un ejemplo de ello es la proporción de pacientes diabéticos en un hospital que presentan neuropatía periférica.

    \[ P = \frac{a}{a+b} \]

Donde “a” es el número de pacientes diabéticos con neuropatía, “b” el número de diabéticos que no presentan neuropatía y “a+b” es la población completa. Supongamos que nuestra población de pacientes es de 2500, de ellos 150 presentan neuropatía, esto es: 150/2.500= 0.6  o 6% de nuestra población estudiada.

La tasa (T) se refiere al número de eventos que suceden durante un periodo de tiempo en una población determinada. En contexto, se trata de un cociente en el que el numerador está incluido. Así mismo, los eventos estudiados se encuentran dentro de una línea de tiempo determinada.

    \[ T = \frac{a}{persona*tiempo} \]

Nuevamente tenemos a la diabetes como ejemplo, en este caso suponemos  100,000  pacientes diabéticos que desarrollaron retinopatía durante los últimos diez años.

    \[ NCR = \frac{a}{100000*10} \]

Donde NCR son los nuevos casos de retinopatía. (a)/  100.000 diabéticos (persona/población) por diez años (tiempo).

Medidas de Frecuencia

Una vez que que ya definimos estos conceptos podemos pasar al tema de estudio, las medidas de frecuencia. Para esto contamos con las siguientes medidas:

La prevalencia es el número total de casos de la enfermedad entre la población en ese momento. Recordemos que este indicador no hace distinción entre casos antiguos y nuevos. Por otro lado, describe la situación en el momento determinado por lo que su valor se incrementa según aumenta la incidencia y la duración de la enfermedad.

La incidencia acumulada es el número de casos nuevos en un periodo de tiempo entre la población en riesgo al inicio de ese periodo. A diferencia de la prevalencia, la incidencia acumulada estudia el número de casos que se presentan en un periodo de tiempo determinado ajustado a una población en riesgo.

Es decir, se estudia la posibilidad de que un individuo desarrolle la enfermedad en determinado tiempo. Para ejemplificar esto, podríamos hablar de la enfermedad renal en determinada población y que en los últimos diez años ha sido expuesta a altos contenidos de nefrotóxicos en el agua potable.

Densidad de Incidencia

Cuando hablamos de densidad de incidencia (DI), nuevamente se trata del número de casos nuevos (NCN) que se produce en un periodo de tiempo; sin embargo, dentro de este índice se considera la sumatoria de riesgo de cada uno de los individuos:

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    \[ DI = \frac{NCN}{Personas*Tiempo} \]

Para comprender esto debemos entender el denominador de esta ecuación. “Personas x Tiempo” corresponde a la unidad de medida de la población en riesgo, es decir, la cantidad de tiempo (días, meses o años) que cada individuo se encontró expuesto. Entonces la densidad ó tasa de incidencia se expresa en los casos nuevos de enfermedad que se producen en un periodo de tiempo, que corresponde al sumatorio de los períodos individuales de riesgo.

Continuando con la enfermedad renal, imaginemos que dentro de nuestra población compuesta por 1000 personas nos encontramos que 10 personas desarrollan enfermedad renal. Si el periodo de estudio al que corresponde la exposición es un año podremos afirmar lo siguiente:

    \[ DI = \frac{10}{1000*1} \]

Esto nos permite conocer la velocidad con que determinada enfermedad aparece en una población. Ahora que conocemos los conceptos básicos de las medidas epidemiológicas continuemos con el repaso de medidas de asociación.

Medidas de asociación

Las medidas de asociación son medidas epidemiológicas que evalúan el grado con el que cierta enfermedad o evento de salud, el cual denominaremos “variable dependiente”, se asocia con determinado factor independiente, es decir, exposición. Sus objetivos son:

  • Valorar si existe una asociación (generalmente causal).
  • Evaluar la dirección de la asociación.
  • Estimar la dimensión de la asociación.

Para cumplir con dichos objetivos se calculan las medidas de asociación que cuantifican su relación. Las distintas medidas que se pueden calcular varían dependiendo del tipo de estudio epidemiológico. Se dividen en medidas de efecto relativas, es decir, basadas en cocientes, y medidas de efecto absolutas basadas en diferencias. Gráficamente los datos se presentan en tablas de contingencia (2 x 2).

EnfermosNo enfermosTotal
Expuestosaba+b
No expuestoscdc+d
Totala + cB + da+b+c+d

Las casillas a, b y c representan diferentes combinaciones entre la enfermedad y la exposición.

  • a :personas expuestas que presentan la enfermedad.
  • b: personas expuestas que no presentan la enfermedad.
  • c: personas no expuestas que presentan la enfermedad.
  • d: personas no expuestas que no presentan la enfermedad.

Riesgo relativo (RR)

Es la medida utilizada en estudios observacionales de cohortes y experimentales. Se determina dividiendo la incidencia de la enfermedad en expuestos entre la incidencia de enfermedad en no expuestos.

    \[ RR = \frac{Incidencia(Expuestos)}{Incidencia(NoExpuestos)} \]

Manifiesta numéricamente la probabilidad de que una enfermedad se presente en el grupo de expuestos en relación con el grupo de no expuestos. Es importante mencionar que es un cociente que solo puede considerar valores positivos. Si la exposición es un factor de riesgo de esa enfermedad, entonces su valor será superior a 1 (riesgo relativo [RR] > 1).

Por otro lado, si la exposición es un factor de protección de la enfermedad su valor será inferior a 1 (RR < 1). Si el RR toma un valor neutro (RR = 1), esto indica que no existe asociación entre la exposición y la enfermedad y la incidencia de expuestos es la misma que los no expuestos.

Cuando la medida de frecuencia de incidencia es la tasa o densidad de incidencia el RR se calcula de manera similar, dividiendo la tasa de incidencia de expuestos entre la tasa de no expuestos; en este caso, se denomina razón de tasas (RT). A continuación un ejemplo:

Enfermedad coronaria y el hábito de fumar.

EnfermosNo enfermosTotales
Fumador842.9163.000
No fumador874.9135.000
Totales1717.8298.000

Resolviendose de la siguiente manera:

    \[ RR = \frac{Incidencia(Expuestos)}{Incidencia(NoExpuestos)} \]

    \[ RR = (\frac{a}{a+b})/(\frac{c}{c+b}) \]

    \[ RR = (\frac{84}{84+2916})/(\frac{87}{87+2916}) \]

    \[ RR = \frac{2917}{3003} \]

    \[ RR = 0.97 \]

Razón de prevalencias

La razón de prevalencias (RP) se calcula dividiendo la prevalencia de enfermedad en expuestos (P1 ) entre la prevalencia de enfermedad en no expuestos (P0 ).

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    \[ RR = \frac{P1}{P0} \]

La interpretación numérica es muy similar al RR o la razón de tasa, a diferencia de que solo se puede afirmar sobre el riesgo de padecer la enfermedad (prevalencia) en el momento del estudio.

    \[ RR = (\frac{a}{a+b})/(\frac{c}{c+b}) \]

Razón de probabilidad

También conocida como odds ratio (OR), se obtiene dividiendo la probabilidad de exposición observada en los casos expuestos y la probabilidad de exposición en el grupo control. Indica cuánta probabilidad más (o menos) tienen las personas expuestas de desarrollar la enfermedad respecto a los no expuestos.

    \[ OR = \frac{Odds(Casos)}{Odds(Controles)} \]

    \[ OR = (\frac{a}{b})/(\frac{c}{d})=\frac{ad}{bc} \]

Ejemplo: Cáncer  de endometrio  y uso  de estrógenos.

PresenteAusenteTotales
Presente551974
No presente128164292
Totales183183366

Resolviendose de la siguiente manera:

    \[ OR = \frac{55*164}{19*128} = 3.71 \]

Medidas de impacto

Por último, revisaremos las medidas de impacto, herramientas básicas de diversos estudios epidemiológicos y que además usarás en tu práctica clínica sin duda alguna.

Diferencia de incidencias o riesgo atribuible (RA)

Es una medida que te informa sobre el aumento de riesgo en los individuos expuestos frente a los no expuestos a determinado factor de riesgo. Ello indicando la incidencia en las personas expuestas debido únicamente al factor de riesgo. Representa el descenso en el número de casos nuevos entre los expuestos si se evitara el factor de riesgo.

    \[ RA = \frac{Incidencia(NoExpuestos)}{Incidencia(Expuestos)} \]

Supongamos p.e. un grupo de 100 niños de 10 a 15 años. De 50 niños consumidores de comida chatarra, 33 presentan obesidad tipo I; mientras que de otro grupo de 50 niños que no consumen comida chatarra, 17 de ellos presentan la misma patología. La fórmula  se resolvería de la siguiente manera:

    \[ RA = \frac{Incidencia(NoExpuestos)}{Incidencia(Expuestos)} \]

La incidencia en no expuestos es 17/50 que equivale a 34% y la incidencia en expuestos 33/50 equivalente a 66%.

    \[ RA = 0.34-0.66 = -0.32 \]

De cada 100 niños consumidores de comida chatarra, en 32 de ellos se podría evitar la obesidad.

Fracción atribuible en expuestos (FAE)

Es la proporción de la enfermedad que se debe a la exposición, es decir, la proporción de casos nuevos de enfermedad entre los expuestos que se evitaría si se eliminase el factor de riesgo. Esta herramienta, al igual que la antes ya mencionada, es de suma importancia en términos de salud pública, ya que nos ayuda a evaluar el impacto si se utilizan determinadas medidas.

Por ejemplo, de un grupo de 100 niños de 10 a 15 años con obesidad tipo I, solamente el 70% consumen comida chatarra, tal sería la fracción atribuible. Esta medida podría ser muy parecida o confundirse con el riesgo atribuible; sin embargo, la diferencia entre estas dos es que el riesgo atribuible mide cuántos casos se deben exclusivamente a un factor de riesgo. Mientras que la fracción atribuible hace referencia al porcentaje de las personas con tal patología y quienes estuvieron directamente expuestos al factor de riesgo.

Reducción absoluta del riesgo (RAR)

Se evalúa una medida preventiva como factor protector a la población. Este concepto se representa por la reducción absoluta del riesgo. Tan fácil de explicarlo como en un ensayo clínico para comparar el resultado de un fármaco frente a un placebo; el beneficio de dicha medida se cuantifica como una reducción del número de enfermos nuevos, mismo que se representa por RAR.

RAR = Incidencia en el grupo con placebo – Incidencia en el grupo tratado.

Por ejemplo, se podría comparar la incidencia de primer sangrado por várices esofágicas entre pacientes tratados con ß bloqueadores versus tratados con placebo. 2/51 (4%) vs 11/51 (22%); la resolución de la fórmula es la siguiente:

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    \[ RAR = 0.22-0.04 = 0.18 \]

Este resultado se interpreta de la siguiente manera: Los pacientes con varices esofágicas que reciben ß-bloqueador tienen una disminución  del riesgo de sangrado de tubo digestivo alto variceal del  18%, o dicho de otra manera, por cada 100 pacientes con cirrosis hepática y varices esofágicas tratados con ß-bloqueador durante el periodo que duró el estudio, se evitan 18 sangrados de tubo digestivo alto variceal con respecto a los que se hubieran evitado si se utilizara placebo.

Reducción relativa del riesgo (RRR)

Esta medida también se utiliza para calcular el beneficio de una medida preventiva. Se expresa como porcentaje de casos evitados por haber sido expuestos a dicho factor protector.

RRR = Incidencia del evento en el grupo control – Incidencia del evento en el grupo tratado/ incidencia del evento en el grupo control

Utilizando el mismo ensayo clínico donde se compara la incidencia de primer sangrado por várices esofágicas, la resolución de la formula seria la siguiente:

    \[ RRR = \frac{0.22-0.04}{0.22} = 0.82 \]

Este resultado significa que en los pacientes que reciben ß-bloqueador  y tienen várices esofágicas, es 82% menos probable que desarrollen sangrado de tubo digestivo alto variceal, si se compara con los que tienen varices esofágicas y toman placebo.
Número de sujetos necesarios para tratar.

Con esta medida puede calcularse el número de sujetos que deberían exponerse al factor preventivo para conseguir una mejoría. Este índice es otra forma de expresar la RAR y es el número estimado de pacientes que se necesita tratar con un tratamiento definido (nuevo, experimental, etc.) para que se beneficie un paciente adicional o se prevenga un desenlace indeseable en comparación con el grupo control.

NNT = 100/Incidencia en el grupo con placebo – Incidencia en el grupo tratado.

En el ejemplo que nos ocupa, el riesgo de sangrado de tubo digestivo alto variceal en el grupo control es de 22% y en el grupo con β-bloqueador es de 4%. Por tanto, la RAR es 18% e indica que por cada 100 pacientes que sigan el tratamiento con β-bloqueadores, se evitarían 18 sangrados de tubo digestivo alto variceal con respecto al grupo placebo.

Es así como podemos deducir que para evitar un episodio de sangrado se necesitará tratar 100/18 = 5.6 pacientes. En el numerador se utiliza 1 si la RAR se expresa como proporción (decimales) o 100 si se utilizan porcentajes. Entre mayor sea el beneficio del tratamiento, menor será el NNT.

    \[ NNT = (\frac{1}{0.22}) - 0.04 = 0.056 \]

Si quieres aprender más sobre la epidemiología, te recomendamos: “Epidemiología: su necesidad, conceptos y el médico de la peste bubónica.

La Dra. Ana Laura Muñoz Hinojosa y el Dr. Fernando González son coautores de esta publicación.

Referencias Bibliográficas

Moreno-Altamirano, A., C.D., M. en C. (2011). Principales medidas en epidemiología. Salud Pública de México, 4(4), 337-348. Retrieved September 18, 2017. 

Mirón Canelo, J., & Alonso Sardón, M. (2008). Medidas de frecuencia, asociación e impacto en investigación aplicada. Medicina y Seguridad del Trabajo, 54(211), 93-102. Retrieved September 18, 2017.

León Gordis. (2014). Epidemiología. Barcelona, España: Elsevier.

Alejandra Moreno-Altamirano, C.D., M. en C. (2000). Principales medidas en epidemiología. 11/09/2017, de Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México. 

Última Modificación: 19 de septiembre de 2017 a las 10:30 hrs.