PE - Estadística - Epidemiología - Online

Tu éxito, nuestro éxito

ESTADÍSTICA M.C. VLADIMIR V. FLORES BENITES GESTIÓN EN SALUD


ESTADÍSTICA Es un conjunto de métodos y procedimientos para recolectar, elaborar, analizar e interpretar datos numéricos para tomar decisiones y predecir fenómenos que puedan expresarse numéricamente.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

INFERENCIA ESTADÍSTICA

Consiste en la recolección y elaboración de datos numéricos con el propósito de describir cada una de las características de la población

Permite elaborar conclusiones probabilísticas acerca de una población en base a la información de una muestra de dicha población

CONCEPTOS GENERALES Tu éxito, nuestro éxito

RAMAS DE LA ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

INFERENCIA ESTADÍSTICA

Describir las características personales de los estudiantes: Edad, sexo, peso, consumo de frutas (CF), Consumo gaseosas (CG)

Conocer la proporción de trabajadores administrativos que son obesos en la Universidad. Abril 2016. N=1200.

Población: N=1200

Muestreo

I.E.

Muestra: n=100

Investigador

CONCEPTOS GENERALES


VARIABLES La variable es una característica o propiedad que varía de un individuo a otro, o de una determinación u observación a otra.

El grupo sanguíneo

Su nivel de concentración

Número de respuestas correctas

{A, B, AB, O}

{Alto, medio, bajo} {0,1,2,3,...}

Ingresarán a la Universidad

Edad

{ SI, NO }

{18, 19, 20, 21 ….}


VARIABLES A) SEGÚN LA FUNCIÓN o RELACION CAUSAEFECTO

• Variable independiente • Variables dependiente • Variable interviniente

CLASIFICACIÓN CUALITATIVA

• Nominal • Ordinal

B) SEGÚN LA NATURALEZA CUANTITATIVA

• Discreta • Continua

CONCEPTOS GENERALES


VARIABLES CLASIFICACION SEGÚN LA FUNCIÓN O RELACIÓN CAUSA-EFECTO

V. INDEPENDIENTE

V. DEPENDIENTE

ASUME EL ROL DE CAUSA INTRODUCE O MANIPULA EL INVESTIGADOR.

ASUME EL ROL DE EFECTO SE OBSERVA Y SE MIDEN LOS CAMBIOS PRODUCIDOS

V. INTERVINIENTE ES LA QUE PUEDE MEDIAR EN LA RELACION ENTRE VI Y VD y QUE PUEDE INFLUIR EN LOS RESULTADOS. CONCEPTOS GENERALES Tu éxito, nuestro éxito

VARIABLES CLASIFICACION SEGÚN LA FUNCIÓN O RELACIÓN CAUSA-EFECTO Ejemplo: Los hábitos de estudio influyen en el rendimiento académico de los estudiantes

Y

X Hábitos de estudio

Rendimiento Académico

VARIABLE INDEPENDIENTE

VARIABLE DEPENDIENTE

Nivel nutricional, Nivel de concentración,

VARIABLE INTERVINIENTE CONCEPTOS GENERALES


VARIABLES CLASIFICACION SEGÚN SU NATURALEZA V. CUALITATIVA

Expresa una cualidad, característica, o atributo, cuyo dominio de variación se puede clasificar u ordenar. No asumen valores numéricos.

V. CUALITATIVAS NOMINALES

V. CUALITATIVAS ORDINALES

Se pueden clasificar y además, se pueden ordenar.

Si sólo se pueden clasificar. Sexo, estado civil, grupo sanguíneo, lugar de residencia, método anticonceptivo

Riesgo obstétrico, grado de estudios, jerarquía militar.


VARIABLES CLASIFICACION SEGÚN SU NATURALEZA V. CUANTIVA

V. CUANTITATIVA DISCRETA

Son variables que asumen o se expresan numéricamente, y cuyo dominio de variación, además de ser susceptible de clasificación y ordenación, se pueden cuantificar. No admite valores intermedios

V. CUANTITATIVA CONTINUA

Admite valores intermedios entre dos unidades de medida

VARIABLE CUANTITATIVAS Número de eventos adversos: 3 Peso de 50 pacientes: 34

33,4

5

Discreta

2

23,54

Número de camas para hospitalización: 15

34,2 20

Continua

32

35

Perímetro cefálico de 100 recién nacidos: 34,3 35,1 36

Discreta

32,1

Continua

CONCEPTOS GENERALES


VARIABLES ESCALAS DE MEDICIÓN NOMINAL ORDINAL

A cada unidad se determina la pertenencia a una categoría, entre varias categorías excluyentes. No es posible establecer relación de orden entre las categorías. Los números cumplen la propiedad = ó ≠ Sexo:

INTERVALO

Masculino

Estado civil :

(M) (1); Femenino (F) (2)

Soltero Casado Viudo Divorciado

(S) (C) (V) (D)

(1) (2) (3) (4)

RAZÓN CONCEPTOS GENERALES Tu éxito, nuestro éxito

VARIABLES ESCALAS DE MEDICIÓN NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN

Se determina la pertenencia de las unidades a categorías excluyentes, pero existe un grado de intensidad de la propiedad medida, por lo que las categorías guardan un orden. Los números cumplen la propiedad: < ó = ó >. Dolor: Leve (1);

Moderado

(2); Severo (3)

Grado de instrucción : Primaria (1) Secundaria (2) Superior (3)

CONCEPTOS GENERALES



-Se asigna números a cada elemento para indicar la intensidad de una característica, con unidad de medida y origen arbitrarios, que se elige en base a conveniencias prácticas. -Entre dos valores consecutivos se puede determinar su distancia. -La única operación que se puede realizar es la resta - Ejm: Temperatura en °C, Puntuaciones de pruebas de psicología (cero que le corresponde es arbitrario)



-Se asignan números a los elementos para indicar la intensidad de una característica con unidades de medida arbitraria, pero de origen fijo, manteniendo la igualdad de las proporciones. -Por consiguiente, se pueden realizar todas las operaciones aritméticas. (origen absoluto) - Peso - Hemoglobina - Colesterol - Frecuencia cardíaca - Presión arterial CONCEPTOS GENERALES


ERRORES EN LAS MEDICIONES A) ERROR ABSOLUTO Y ERROR RELATIVO Ejemplo: Mediciones verdaderas: -Perímetro cefálico: 33 cm

ERROR ABSOLUTO Diferencia entre el valor asignado y el verdadero valor Variables Perímetro cefálico

Error absoluto 35-33 = 2

Mediciones asignadas: -Perímetro cefálico: 31 y 35 cm

ERROR RELATIVO Relación entre el error absoluto y el verdadero valor Error relativo 2/33 = 0.06


ERRORES EN LAS MEDICIONES B) ERROR ALEATORIO Y SISTEMÁTICO ERROR ALEATORIO El azar hace que la muestra no sea representativa No afecta a la validez interna de un estudio, pero reduce la generalización de las conclusiones. Se pueden minimizar aumentando el tamaño de la muestra

ERROR SISTEMÁTICO O SESGOS Fallo en el diseño o en la ejecución del estudio. Los resultados de la muestra son diferentes a la población de la que proceden. Conclusiones incorrectas. NO se pueden minimizar aumentando el tamaño de la muestra.

CONCEPTOS GENERALES


ERRORES EN LAS MEDICIONES B.1) ERROR SISTEMÁTICO o SESGOS Sesgo de selección

ERROR SISTEMÁTICO O SESGOS

Sesgo de información

Factor de confusión

Forma errónea en la que fueron seleccionados los sujetos de estudio. Se introducen durante la selección o seguimiento de la población en estudio Se introducen durante la medición de los eventos de interés. La medición se realiza de manera distinta entre los grupos que se comparan. El efecto del factor de estudio está mezclado con los efectos de otros factores distintos (extraños) al de interés. Todo factor de confusión debe cumplir tres condiciones: • Ser un factor de riesgo para la enfermedad. • Estar asociado con la exposición. • No ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad


ERRORES EN LAS MEDICIONES B.1.1) SESGOS DE MEDICIÓN Sesgo del observador

La capacidad de observación de un suceso es variable de un individuo a otro; adicionalmente el observador tiene una percepción subjetiva y a veces prejuiciosa, debido a su interés

Sesgo de la capacidad diagnóstica

La falta de capacidad de un instrumento para detectar lo que debe medir, ocurre cuando se utilizan métodos diagnósticos distintos al Gold Standard; es conocido que no existe coincidencia absoluta entre dos instrumentos de medición.

Sesgo de rendimiento del instrumento

Si no se ha evaluado el rendimiento diagnóstico del instrumento, es posible que la sensibilidad de los instrumentos empleados en tales mediciones carezca de la sensibilidad necesaria para poder detectar la presencia de la variable en estudio. Propio de los estudios retrospectivos, si se pregunta al paciente por el antecedente de exposición existe la posibilidad de olvido; muchas exposiciones pasan inadvertidas y pueden omitirse o minimizar el niveles de exposición.

Sesgo de la unidad de información (memoria) Sesgo de adaptación

En un estudio observacional el evaluado emite una respuesta interesada a fin de obtener una ganancia secundaria.


Se desea determinar el peso de un grupo de escolares. Cinco personas con 5 balanzas procedieron a realizar el pesaje previa calibración antes de cada pesaje. El sesgo que se puede producir es (ENAM 2004): A.

De confiabilidad

B.

Del observador

C.

De validez

D.

De consistencia

E.

Del instrumento


OBTENCION Y REVISION DE DATOS Un dato es un valor de la variable, consiguiente será categórico o numérico. La variable es estado civil un posible valor será: casado

por

La variable es peso de un paciente, un posible valor será 80 kg.

CONCEPTOS GENERALES


OBTENCION Y REVISION DE DATOS PRIMARIOS Utilizados en estudios prospectivos. Son los obtenidos por el investigador directamente de las unidades de análisis.

SECUNDARIOS Utilizados en estudios retrospectivos. Son los que ya fueron obtenidos y se encuentran registrados en alguna fuente • Historia clínica. • Archivos de datos de instituciones. • Bases de datos de encuestas y censos realizados por instituciones (Ej. INEI)


VALIDEZ Y FIABILIDAD DEL INSTRUMENTO VALIDEZ El estudio mide lo que realmente se propone medir. Es el grado de ausencia de error sistemático. También recibe el nombre de exactitud.

FIABILIDAD El grado de similitud que presentarían los resultados si es que se repite el estudio en condiciones similares (reproductibilidad). Es el grado de ausencia de error aleatorio

CONCEPTOS GENERALES


VALIDEZ Y FIABILIDAD DEL INSTRUMENTO

Fiable No Válido

Baja fiabilidad Baja validez

No Fiable No Válido

Fiable Válido


ELABORACION DE DATOS • Una vez que se han captado o recopilado los datos de cada uno de los elementos del grupo de estudio, estos datos, son revisados, clasificados, presentados y resumidos para que permita su análisis e interpretación.



ELABORACION DE DATOS PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN • La presentación de los datos se hace fundamentalmente utilizando dos métodos: • Tabular

• Gráfico Gráfico N° 1 Percepción de la atención del personal Centro de Salud La Paz Junio, 2014

Tabla N° 1 Percepción de la atención del personal Centro de Salud La Paz Junio, 2014 Puntaje Buena Regular Mala Total

Frecuencia 89 4 0 93

Porcentaje 96,0 4,0 0 100,0

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Tu éxito, nuestro éxito

ELABORACION DE DATOS PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN B.1) REPRESENTACIÓN TABULAR TÍTULO

MATRIZ

Tabla 8 El trabajo en mi servicio está bien organizado Hospital de Salud, Noviembre 2012

P2

Freq.

Percent

Totalmente en desacuerdo Pocas veces de acuerdo Indiferente Mayormente de acuerdo Totalmente de acuerdo

4 3 6 13 5

12.90 9.68 19.35 41.94 16.13

Total

31

100.00

Cum. 12.90 CUERPO 22.58 41.94 83.87 100.00

Fuente: Encuesta de Satisfacción del Personal de Salud modificada

Fuente: (Notas aclaratorias) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


ELABORACION DE DATOS B) PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN B.2) REPRESENTACIÓN GRÁFICA DIAGRAMA DE BARRAS (rectángulos).

DIAGRAMA SECTORIAL , circular, pastel.

VARIABLE CUALITATIVA

PICTOGRAMAS


ELABORACION DE DATOS B) PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN B.2) REPRESENTACIÓN GRÁFICA Variables cuantitativas discretas

VARIABLE CUANTITATIVA

-Diagrama de barras.

-Histograma

-Polígono de frecuencias (OJIVA)

Variables cuantitativas continuas

Frecuencias acumuladas (Fi)



ELABORACION DE DATOS B) PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN B.2) REPRESENTACIÓN GRÁFICA Diagrama de tallos y hojas (Stem-and-Leaf Diagram)

VARIABLE CUANTITATIVA

Permite obtener simultáneamente una distribución de frecuencias de la variable y su representación gráfica. Esta representación de los datos es semejante a la de un histograma pero además de ser fáciles de elaborar, presentan más información que estos.


• El grafico del histograma, se emplea para representar (ENAM 2006A) a) Variables cualitativas b) Variables cuantitativas c) Frecuencia relativas d) Cuartiles e) Dispersión


• En el siguiente grafico de tallos y hojas, el Nº de elementos que constituye la muestra es: (ENAM 2006)

a) 20

22 25

b) 14

34 35 41 41 46 46 46 47 49

c) 15

54 54 59 60

d) 9 e) 19


CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES A) MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Los datos tienden a concentrarse alrededor de un valor central.

Los datos se distribuyen en forma muy dispersa o con poca dispersión. - Desviación estándar - Varianza - Coeficiente de variación o desviación cuartílica.

- Media aritmética - Mediana - Moda.

Polígono de frecuencias simples




MEDIA

Si tenemos n datos representados por: x1, x2, ..., xn, la media aritmética de estos n datos está dado por: X = (x1 + x2 + ... + xn)/n

La media se considera como un valor representativo del conjunto de datos que se estudia y caracteriza a toda una distribución. En su calculo intervienen todos los valores que se están estudiando. La media se utiliza cuando la variable está medida a escala de razón. La media aritmética es sensible a valores extremos



MEDIANA

La mediana es un valor que divide a la distribución ordenada en forma ascendente o descendente en dos grupos iguales, es decir, a cada grupo le corresponde el 50% de los datos.

50% Vmin

50% Me

Vmáx

La mediana no se ve afectada por valores extremos. En el cálculo interviene un solo valor. La mediana se utiliza cuando la variable está medida por lo menos a escala ordinal




MODA

La moda es la observación que le corresponde la mayor frecuencia.

Se utiliza mayormente cuando la característica en estudio ha utilizado por lo menos escala nominal. Ejemplo: de los valores: - 3, 5, 7, 4, 3, ,5, 9, 3

M0 =3

- 1, 3, 7, 1, 4, 1, 5, 3, 7, 3

Mo1=1 , Mo2=3

- Estado Civil: Soltero Casado divorciado 30 60 10

M0 = casado ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN VARIANZA La varianza cuantifica la variabilidad de los datos con respecto a la media aritmética y se denota por V(X). Dado un conjunto de n datos x1, x2, ..., xn con media aritmética X, la varianza de estos datos se define como: Consideremos las edades en años de 5 niños: 3, 4, 2 , 5, 1 La media de las edades es de 3 años. X

X-3

3

0

0

4

1

1

2

-1

1

5

2

4

1

-2

4

0

10

Total

(X-3)²

Varianza = 10/5 = 2 años² Las unidades al cuadrado limita interpretación



CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN DESVIACIÓN ESTÁNDAR

Se define como la raíz cuadrada de la varianza, es decir: _______

V = V(x), en relación al ejemplo se tiene:

V = 2 = 1.41 años. Por consiguiente la variabilidad de los datos con respecto a la media en promedio es de 1.41 años.


CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN COEFICIENTE DE VARIACIÓN

Se define como: C.V. = V/x *100 Cuando CV d 10%, poca variabilidad; 10% < CV d 33%, variabilidad aceptable;

33% < CV d 50%, variabilidad excesiva tolerable 50% < CV variabilidad excesiva.

En relación al ejemplo se tiene: CV = 1.41/3*100=47% Nos indica variabilidad excesiva tolerable



CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES B) OTRAS MEDIDAS Son aquellos que dividen a la distribución en cien partes iguales en donde cada uno de ello incluye el 1% de las observaciones:

PERCENTILES

_1%_._1%_. 1%_._1%_._1%_. .........._1%_._1%_._1%_._1%_._1%_ P1

P2

P3

P4

.

..........

P96

P97

P98

P99

Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos. Por ejemplo, el percentil 20º es el valor debajo del cual se encuentran el 20 por ciento de las observaciones. P25 = Q1 P50 = Q2 = mediana. P75 = Q3 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Tu éxito, nuestro éxito

CÁLCULO DE MEDIDAS RESÚMENES B) OTRAS MEDIDAS Los cuartiles son los tres valores que dividen al conjunto datos ordenados en cuatro partes porcentualmente iguales.

CUARTIL

75% 25% 25% Mínimo

25% 75%

25% Cuartil 1 Q1

25%

Mediana Cuartil 2 Q2

25% Cuartil 3 Q3

Máximo



SIMETRÍA DISTRIBUCIÓN SIMÉTRICA

DISTRIBUCIÓN ASIMÉTRICA

Cuando los datos de una población se distribuyen con igual frecuencia y alejamiento por debajo y por encima de la media aritmética

Cuando los datos por debajo de la media son más frecuentes que aquellos por encima de la media, o viceversa


DISTRIBUCIÓN NORMAL Es una distribución de probabilidad de variable continua. La mayoría de las variables continuas tienen polígonos de frecuencias que permiten visualizar un aumento gradual hasta llegar a un máximo y luego un descenso igualmente gradual. Así: Polígono de frecuencias

Si n o f e co0

Xi

Curva normal

y x

P

Xi DISTRIBUCIÓN DE DATOS


DISTRIBUCIÓN NORMAL CARACTERÍSTICAS 1. Es simétrica respecto a la media, P. 2. La media, la mediana y la moda son iguales. 3. El área total debajo de la curva y por encima del eje x es igual a una unidad cuadrada 4. La normal queda completamente determinada por los parámetros P y V

y

e 1 2π σ

1 § x μ · ¨ ¸ 2© σ ¹

2

Fórmula o ecuación denominada también función de densidad de la variable aleatoria continua

DISTRIBUCIÓN DE DATOS Tu éxito, nuestro éxito

DISTRIBUCIÓN NORMAL CARACTERÍSTICAS 5. Si se levantan perpendiculares a una distancia de una desviación estándar a ambos lados de la media, se habrá delimitado aproximadamente el 68.3% del área total. Si se extienden estas perpendiculares hasta dos desviaciones estándar, se define como 95.4% del área total y con 3 desviaciones estándar aproximadamente el 99.7%. Así:

95,4%

DISTRIBUCIÓN DE DATOS


La mediana, la moda y la media aritmética coinciden cuando la distribución de datos asume una curva________. (ENAM 2008) a) b) c) d) e)

Multimodal Bimodal Normal Asimétrica con cola a la izquierda Asimétrica con cola a la derecha


¿Qué porcentaje del área bajo la curva normal estándar se localiza entre +2 desviaciones estándares de la media? (ENAM 2004): A.

58,6

B.

95,4

C.

68,3

D.

90,4

E.

99,9

95,4%


DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Es una distribución de probabilidad de variable discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.

ENSAYO DE BERNOULLI La formación de un proceso de Bernoulli se efectúa bajo las siguientes condiciones. A. Se tiene un número finito de ensayos B. Cada ensayo conduce a uno de dos resultados mutuamente excluyentes. Uno de los resultados posibles se denomina (arbitrariamente) éxito y el otro fracaso. C. La probabilidad de éxito, representada por p, permanece constante de ensayo a ensayo. La probabilidad de fracaso, 1-p, se denota por q. D. Los ensayos son independientes, es decir, el resultado de cualquier ensayo particular no es afectado por el resultado del otro ensayo. DISTRIBUCIÓN DE DATOS Tu éxito, nuestro éxito

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL CÁLCULO DE PROBABILIDADES CON LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Al estudiar la distribución binomial se tiene interés en calcular la probabilidad de obtener “x” éxitos de un total de n ensayos de Bernoulli. Este cálculo se realiza con: n! p(X = x) = p x qn- x x!(n - x)! Donde:

X = variable aleatoria x = 0,1,2,3,....n

Se demuestra que la distribución binomial es una distribución de probabilidad ya que: P(x) ≥ 0, para todo x. ∑P(x) =1 La distribución binomial tiene dos parámetros: n y p La media de la distribución binomial es: μx = np La desviación estándar es: σx = √npq

DISTRIBUCIÓN DE DATOS


DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Ejemplo: En cierta población la prevalencia de alergia es de 20%. Si se selecciona una muestra aleatoria de n=10. Calcular : La probabilidad de que la muestra contenga exactamente un alérgico. Solución: Datos: Éxito= tener alergia, p = 0,2 y q = 0,8 n = 10 x=1 Luego: P(X=1)= 10! (0,2)1 (0,8)9 1!9! = 10 (0,2)(0,8)9 P(X=1) = 0,2684

DISTRIBUCIÓN DE DATOS Tu éxito, nuestro éxito

• Respecto a la Distribución Binomial, una característica importante es que (ENAM 2005): a) b) c) d) e)

Los ensayos no son independientes Se aplica a las variables, continuas La media y la variancia son iguales Se deriva de Ensayo de Bernoulli El resultado de un ensayo afecta a otro


MUESTREO DEFINICIÓN DE TÉRMINOS UNIDAD DE ANALISIS

POBLACION

Esta constituido por un conjunto de unidades de análisis y que debe estar delimitado en el espacio y tiempo.

Es aquella unidad indivisible del cual se obtiene el dato estadístico.

MUESTRA

Es un subconjunto de unidades de la población para estudiar sus Características. Esta debe ser representativa y adecuada al tamaño. MUESTREO Tu éxito, nuestro éxito

MUESTREO DEFINICIÓN DE TÉRMINOS • PARÁMETRO • Es una medida que describe una característica de la población. Su valor se calcula en base a todos los valores de la población que es objeto de estudio.

ESTADÍSTICO Es una medida que describe una característica en la muestra y cuyo valor está en función de los datos muestrales.

MUESTREO


MUESTREO DEFINICIÓN DE TÉRMINOS

MUESTREO Tu éxito, nuestro éxito

MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO Técnicas Definir

Elaborar

Seleccionar

Aleatorio simple

Sistemático

Población

Marco muestral

Muestra

Análisis

Precisión

Estratificado

Conglomerado

Confianza

Sistema combinado

MUESTREO


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO POBLACIÓN OBJETIVO

Parturientas de Lima Metropolitana

POBLACIÓN FUENTE CRITERIOS DE INCLUSION

MARCO MUESTRAL (N) “ todos son elegibles para participar”

MUESTRA

Parturientas INMP

Registro de embarazadas Hospitalizadas INMP

n MUESTREO


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO 1. CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LOS SUJETOS (INCLUSIÓN) CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS (Edad, Sexo, Raza, Nivel de instrucción) CARACTERÍSTICAS DE LA ENFERMEDAD O EXPOSICIÓN (Definición de enfermedad o exposición; Características: forma, tipo, estadía, curso clínico, etiología, complicaciones, duración, etc) CARACTERÍSTICAS DE ACCESIBILIDAD (Lugar de residencia, distancia al establecimiento de salud) OTRAS CARACTERÍSTICAS (Embarazo o lactancia, Consumo de tabaco o alcohol, Drogodependencia, Hábitos dietéticos)

MUESTREO


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO 2. CRITERIOS DE EXCLUSIÓN Son aquellas características de los sujetos, que habiendo cumplido con los criterios de inclusión, por alguna razón deben ser excluidos del estudio.

Es decir, no es lo contrario a los criterios de inclusión, sino una característica complementaria.


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO SELECCIONAR LA MUESTRA PROBABILISTICO

NO PROBABILISTICO

PROBABILIDAD MAYOR QUE CERO DE SER SELECCIONADO (p>0)

ELEMENTOS DE LA POBLACION CON PROBABILIDAD IGUAL A CERO DE SER SELECCIONADOS (p=0)

Todas las unidades tienen igual probabilidad de participar en la muestra.

La elección de cada unidad muestral es independiente de las demás. Se puede calcular el error muestral.

Cada unidad NO tiene igual probabilidad de participar en la muestra. No se puede calcular el error muestral. Alto riesgo de invalidez producido por la introducción de sesgos. MUESTREO


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO E) SELECCIONAR LA MUESTRA TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO

PROBABILISTICO ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS

ESTUDIOS PILOTOS ESTUDIOS CUALITATIVOS INVESTIGACIONES EN POBLACIONES DE DIFÍCIL REGISTRO O LOCALIZACIÓN (EJ. MARGINALES, PROSTITUTAS, ENFERMOS DE VIH, ETC…)


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO Muestreo por conveniencia

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Las muestras son seleccionadas porque son accesibles para el investigador. Los sujetos son elegidos simplemente porque son fáciles de reclutar. Es la más fácil, la más barata y la que menos tiempo lleva.

Muestreo consecutivo

Es muy similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a TODOS los sujetos accesibles como parte de la muestra. Lo que hace que la muestra represente mejor a toda la población. (mejor muestra no probabilística).

Muestreo por cuotas

El investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en función de qué rasgo es considerado base de la cuota. (generalmente edad, género, educación, etnia, religión, nivel socioeconómico).

Muestreo intencional

Muestreo de bola de nieve

Los sujetos son elegidos para formar parte de la muestra con un objetivo específico. El investigador cree que algunos sujetos son más adecuados para la investigación que otros. Son elegidos deliberadamente. Se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy pequeña. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación.

MUESTREO


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO Muestreo aleatorio simple

- Se aplica cuando la población es finita y homogénea. - En un muestreo aleatorio simple a cada elemento de la población le corresponde la misma probabilidad de ser seleccionada para integrar la muestra (si la muestra es sin reposición) - En el muestreo con reposición, el elemento seleccionado en cada extracción vuelve a ser incluido en la población antes de extraer el siguiente elemento. - Números aleatorios, bolillas

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Muestreo aleatorio estratificado

-Los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el nivel socioeconómico o el género. -Luego, el investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan.


MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO Muestreo aleatorio sistemático

Es usada cuando la población es finita y heterogénea Procedimiento a utilizar es: Arranque aleatorio y que consiste en: 1.Enumerar los elementos de la población 2.Determinar una relación de muestreo denotado por K K= N (tamaño de la población) n (tamaño de la muestra Por ejemplo si N = 150 y n = 30 entonces K = 150 / 30 = 5

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Muestreo aleatorio por conglomerados

Se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población.

MUESTREO


Una medida descriptiva calculada a partir de los datos de una muestra se llama: (ENAM 2005) a) Estadístico b) Parámetro c) Población d) Variable e) Muestreo


El último Censo del INEI muestra que en una región del país, el 10,5% de los residentes tienen más de 60 años. En un sistema de muestreo se llaman a 200 residentes elegidos al azar, obteniéndose que el 9.2% tenían más de 60 años. El valor de 10.5% se considera (ENAM 2010) : a) b) c) d) e)

Un error estándar Una muestra Una estadística Una población Un parámetro

POBLACIÓN

MUESTRA

10,5%

9.2 %


• En relación al muestreo, las características que permiten definir la población que participa en un estudio, son los llamados criterios de (ENAM 2005): a) b) c) d) e)

Excusión Admisión Selección Aleatorización Inclusión


PRUEBA DE HIPÓTESIS Es una técnica estadística que se sigue para decidir si rechazamos o no una hipótesis estadística en base a la información de una muestra.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICA Es una afirmación de lo que creemos sobre una población. Por lo general, está hipótesis se refiere a los parámetros de la población acerca de los cuales se quiere hacer la afirmación.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL


PRUEBA DE HIPÓTESIS HIPÓTESIS NULA

DECISIÓN ENTRE DOS HÍPÓTESIS HIPÓTESIS DE ALTERNATIVA

Consiste en una afirmación acerca de la población de origen de la muestra. Refuta o niega aquello que es afirmado por las hipótesis de investigación.

Es una afirmación acerca de la población de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en negar la afirmación de la hipótesis nula. ESTADÍSTICA INFERENCIAL


PRUEBA DE HIPÓTESIS Ejemplo 1 Un investigador pretende estudiar en forma comparativa la eficacia de dos tratamientos (TRATAMIENTO A Y TRATAMIENTO B) para determinar cuál es el mejor El tratamiento A es mejor que el tratamiento B El tratamiento A no difiere del tratamiento B



PRUEBA DE HIPÓTESIS HIPÓTESIS NULA (H0) También se le denomina hipótesis de la no diferencia y se establece para ser rechazada o desacreditada.

Ho: PA - PB = 0

(Tratamiento A no difiere de B)

HIPÓTESIS ALTERNATIVA(H1) Son todas las demás suposiciones o alternativas al problema para contrastar Ho.

H1: PA - PB > 0, (indica que tratamiento A es mejor que el tratamiento B. H1 es unilateral a la derecha)

ESTADÍSTICA INFERENCIAL Tu éxito, nuestro éxito

PRUEBA DE HIPÓTESIS H o: P A - P B = 0 H1: PA - PB > 0

PRUEBA ESTADÍSTICA

VALOR Z

Nivel de significación Ho

α=p (Probabilidad de cometer Error tipo I) p = 0,05

NO SIGNIFICATIVO

SIGNIFICATIVO

Z = 1,96

Si: p < 0,05 Rechazo Ho P > 0,05 NO rechazo Ho



PRUEBA DE HIPÓTESIS

p

PRUEBA ESTADÍSTICA

H o: P A - P B = 0 H1: PA - PB > 0

P < 0,05 Ejemplo 1

Ejemplo 2

Decisión: Rechazo la hipótesis nula

Decisión: NO rechazo la hipótesis nula

Conclusión: El tratamiento A es mejor que el tratamiento B

Conclusión: No hay diferencia ente el tratamiento A y el tratamiento B

P=0,08 > 0,05

P=0,02 < 0,05


PRUEBA DE HIPÓTESIS LA LOGICA DEL PROCEDIMIENTO Hipótesis Científicas Hipótesis Estadísticas

Determinación del valor p Según el valor de estadística de prueba y distribución respectiva Decisión ESTADÍSTICA INFERENCIAL


PRUEBA DE HIPÓTESIS ERRORES REALIDAD Ho verdadero

Rechazar Ho

DECISIÓN ESTADÍSTICA No rechazar Ho

Error tipo I (D)

NIVEL DE SIGNIFICACIÓN DE LA PRUEBA

Decisión correcta (1-D)

GRADO DE CONFIANZA DE LA PRUEBA

Ho Falso

Decisión correcta (1-ß)

POTENCIA DE LA PRUEBA

Error tipo II (ß)


PRUEBA DE HIPÓTESIS a) ERROR TIPO I D = P( error tipo I) = P( Rechazar Ho / Ho es verdadero) α puede ser manejada por el investigador, por consiguiente puede establecer su valor, es decir, D=0.001, 0.01 , 0.05 (TOPE D ≤ 0.05) El valor de la “p” coincide con la probabilidad de cometer el error tipo I α nos indica el nivel de significación de la prueba, porque permite diferenciar la región de rechazo y no rechazo de la prueba. 1- D indica el grado de confianza de la prueba. Ejemplo: D= 0.05 , p=0.05, Grado de Confianza: 0.95 ESTADÍSTICA INFERENCIAL


PRUEBA DE HIPÓTESIS b) ERROR TIPO II ß= P( error tipo II) =

P( No rechazar Ho / Ho falso)

ß no se maneja directamente por el investigador. También se denomina potencia de prueba. Valor mínimo que puede tomar es del 80%. ß=4α Tope D ≤ 0.05 → ß = 4 x 0.05 = 0.2 → 1- ß = 0.8 α y ß están relacionados y ambos disminuyen su valor si incrementamos el tamaño de muestra o si mejoremos el diseño del estudio.


Al comparar dos medias muestrales, el rechazo de una hipótesis nula, que es verdadera, nos lleva a cometer un error conocido como (ENAM 2004): A.

Beta o Tipo II

B.

Aleatorio

C.

Estándar

D.

Alfa o tipo I

E.

Sistemático

REALIDAD

DECISIÓN ESTADÍSTIC A

Rechazar Ho

No rechazar Ho

Ho verdadero

Ho Falso

Error tipo I (D)






Error tipo II (ß)

Tu éxito, nuestro éxito REALIDAD

DECISIÓN ESTADÍSTIC A

Rechazar Ho

No rechazar Ho

Ho verdadero

Ho Falso

Error tipo I (D)






Error tipo II (ß)

La potencia de una prueba está dada por: (ENAM 2005)

a) b) c) d) e)

Un intervalo de confianza con un 1% de error La probabilidad de NO cometer un error tipo II Un nivel de significación igual a 0,01 Un valor de Z menor de 1.96 La probabilidad de cometer un error tipo I


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

• Son procedimientos que facilitan decidir si una Hipótesis nula se rechaza o no se rechaza. • La aplicación de estas pruebas parte del supuesto de que se ha utilizado un diseño de muestreo probabilístico.




La correcta aplicación de la estadística de prueba (fórmula estadística) depende de el nivel de medición de las variables (nominal, ordinal, numérico), de los supuestos que se deben cumplir y del tamaño de muestra o cantidad de datos para analizar.


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PASOS PARA APLICAR UNA PRUEBA DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRIMERO

SEGUNDO

• Establecer la Hipótesis nula (Ho) y alterna (H1)

• Definir el nivel de significancia α (usualmente del 5%).

TERCERO

• Definir y aplicar la estadística de prueba para obtener el valor de probabilidad (valor-p).

CUARTO

• Comparar el valor-p con el nivel de significancia α : • p<α Rechazo Ho, p>α No rechazo Ho




PRUEBAS PARAMÉTRICAS

PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS PARAMÉTRICAS



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS PARAMÉTRICAS CARACTERÍSTICAS Muestras obtenidas aleatoriamente. Distribución normal de las observaciones. Existe un parámetro de interés que buscamos estimar. Varianzas iguales. Se recomienda un tamaño de muestra mínimo de 30 sujetos por grupo. La variable dependiente es medida al menos en una escala de intervalo (intervalo o razón)


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS PARAMÉTRICAS

VENTAJAS

DESVENTAJAS



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS CARACTERÍSTICAS Datos de distribución libre (no necesariamente normal) Varianzas diferentes Puede usarse en tamaños de muestras menores (20 o <). Es mejor aplicar estas pruebas cuando no se cumplen los supuestos paramétricos.



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS

VENTAJAS

DESVENTAJAS


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PRUEBAS PARAMÉTRICAS T de Student T de Student para datos apareados ANOVA ANOVA para datos apareados r de Pearson

PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS Chi cuadrado Test de Fisher Wilcoxon Friedman U de Mann-Whitney Kruskal-Wallis rho de Spearman tau de Kendall



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA a) PRUEBAS PARAMÉTRICAS VARIABLE CUALITATIVA / VARIABLE CUANTITATIVA

DICOTÓMICAS

T DE STUDENT

T DE STUDENT PARA DATOS APAREADOS

MÁS DE 2 CATEGORÍAS

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)

ANOVA PARA DATOS APAREADOS


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA a) PRUEBAS PARAMÉTRICAS VARIABLE CUANTITATIVA / VARIABLE CUANTITATIVA COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

REGRESIÓN



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA b) PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS VARIABLE CUALITATIVA / VARIABLE CUALITATIVA

TEST EXACTO DE FISHER

CHI CUADRADO

Análisis de tablas de contingencia. Tamaño de muestra pequeña (<30)

Para datos apareados: McNemar


PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA b) PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PRUEBA CHI CUADRADO CHI CUADRADO

UNA VARIABLE

PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE

DOS VARIABLES

PRUEBA DE INDEPENDENCIA

PRUEBA DE HOMOGENEIDAD



PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA b) PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS

VARIABLE CUALITATIVA VARIABLE VARIABLE CUALITATIVA A VARIABLE CUALITATIVA A VARIABLE CUALITATIVA DE 3 A MÁS CATEGORÍAS CUANTITATIVA (2 CATEGORÍAS) (3 O MÁS CATEGORÍAS) DICOTÓMICA VS VS VS VS VS VARIABLE VARIABLE VARIABLE CUALITATIVA B VARIABLE CUALITATIVA B VARIABLE CUANTITATIVA CUANTITATIVA CUANTITATIVA (2 CATEGORÍAS) (3 O MÁS CATEGORÍAS) Chi Cuadrado Prueba de Kruskal U de Mann Whitney Grupos Prueba de Fisher Chi Cuadrado Independientes (n<30) Wallis (muestras pequeñas) Correlación de Spearman Grupos Prueba de Wilcoxon Prueba de Mcnemar Q de Cochran Dependientes Prueba de Friedman (n<30) (Apareados)


Una prueba Chi-cuadrado resulta significativa cuando es aplicada a una muestra de personas clasificadas por condición de presentar o no presentar asma y como expuesta o no expuesta a contaminación ambiental, luego se puede concluir que: (ENAM 2003) a) b) c) d) e)

Asma y contaminación son factores relacionados Asma y contaminación son factores independientes Asma y contaminación son factores homogéneos Hay precedencia temporal entre contaminación y asma El valor p es mayor que 0.05

H0 : A y CA no están relacionados H1 : A y CA están relacionados

p < 0.05 Decisión: Rechazo Ho Conclusión: A y CA están relacionados


Se hace un estudio para encontrar la relación entre diabetes e hipertensión arterial, consideradas como variables cualitativas. La prueba de hipótesis a elegir es: (ENAM 2006A) a) b) c) d) e)

t para datos pareados Ji cuadrado de homogeneidad Ji cuadrado de independencia t para muestras independientes Análisis de varianza

Ho: No hay relación entre hipertensión y diabetes H1: Si hay relación entre hipertensión y diabetes.


MEDIDAS DE ASOCIACIÓN Las medidas de asociación tratan de estimar la magnitud con la que dos fenómenos se relacionan. Dicha asociación no implica Necesariamente causalidad. Miden la diferencia de ocurrencia de una enfermedad entre dos grupos de personas: personas expuestas (a un factor de riesgo) y personas no expuestas.



MEDIDAS DE ASOCIACIÓN RIESGO RELATIVO (RR) ODDS RATIO (OR)


MEDIDAS DE ASOCIACIÓN RIESGO RELATIVO (RR) Es la medida de asociación en los estudios prospectivos (cohortes o ensayos clínicos) Mide la “fuerza de la asociación” entre el factor de riesgo y la enfermedad. El RR se puede estimar de forma directa de la incidencia de la enfermedad en expuestos y en no expuestos. Responde a la pregunta: ¿Cuánto más frecuente es la enfermedad entre los expuestos a un factor de riesgo, respecto a los no expuestos?



MEDIDAS DE ASOCIACIÓN RIESGO RELATIVO (RR)

RR= incidencia acumulada en expuestos incidencia acumulada en no expuestos

.


MEDIDAS DE ASOCIACIÓN RIESGO RELATIVO (RR) Su significado varía dependiendo del valor que tome:

• RR > 1 → Factor de riesgo (FR). • RR = 1 → Indiferente. La incidencia es igual en expuestos y no expuestos. • RR < 1 → Factor de protección.

RR= incidencia en expuestos = 28 = 1,61 incidencia en no expuestos 17,4

El riesgo de caridiopatía coronaria del que fuma cigarrillos es 1,61en comparación de los que no fuman.



MEDIDAS DE ASOCIACIÓN ODDS RATIO (OR) La razón de momios (RM) o razón de oportunidades Medida de asociación de estudios transversales y de casos y controles. Se define como la posibilidad de que una condición de salud o enfermedad se presente en un grupo de población, frente al riesgo de que esta ocurra en otro grupo. (Casos y Controles: Factor asociado) En los estudios de casos y controles no se puede calcular la incidencia, porque la población de estudio se selecciona a partir de individuos que ya han desarrollado el efecto, la enfermedad. ESTADÍSTICA INFERENCIAL Tu éxito, nuestro éxito

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN ODDS RATIO (OR)



MEDIDAS DE ASOCIACIÓN ODDS RATIO (OR)


MEDIDAS DE ASOCIACIÓN RAZÓN DE PREVALENCIA Es la medida de asociación de los estudios transversales. Su interpretación es similar a la del riesgo relativo, es decir, el número de veces más que padecen la enfermedad los expuestos frente a los no expuestos.



MEDIDAS DE IMPACTO

Sirven para estimar la importancia de una exposición en una población y qué sucedería si se lograra eliminar esta exposición en los expuestos o en la población.


MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE (RA)

RIESGO ATRIBUIBLE PORCENTUAL EN EXPUESTOS (RAexp %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA EN LOS EXPUESTOS FRACCIÓN ETIOLÓGICA DEL RIESGO

RIESGO ATRIBUIBLE POBLACIONAL PORCENTUAL (R A P %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA POBLACIONAL



MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE (RA) El RA mide cuánto del riesgo que presenta un GRUPO EXPUESTO a un factor de riesgo, es atribuible a dicho factor. RA = Tasa o IA exp – Tasa o IA no exp

Esta medida de asociación significa el exceso de riesgo que puede adjudicarse a la presencia de un factor nocivo o a una exposición ESTADÍSTICA INFERENCIAL Tu éxito, nuestro éxito

MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE (RA)

Incidencia EXPUESTOS =

100 x 100 000 = 100 100 000

Incidencia NO EXPUESTOS = 100 x 100 000 = 50 200 000

RA= 100 – 50 = 50



MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE PORCENTUAL EN EXPUESTOS (RAexp %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA EN LOS EXPUESTOS FRACCIÓN ETIOLÓGICA DEL RIESGO Mide la importancia relativa (como porcentaje) que se le puede atribuir a la exposición a un factor de riesgo, dentro del riesgo absoluto que presenta el GRUPO EXPUESTO


MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE PORCENTUAL EN EXPUESTOS (RAexp %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA EN LOS EXPUESTOS FRACCIÓN ETIOLÓGICA DEL RIESGO

Ejemplo: ●

●

RA de fallecer por cáncer de pulmón en individuos expuestos al hábito de fumar es del 95,8%. Si el en grupo expuesto se eliminara la exposición, se obtendría una reducción del riesgo de tener un cáncer del pulmón, en aproximadamente un 95,8 %.



MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE POBLACIONAL PORCENTUAL (R A P %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA POBLACIONAL Es la proporción de casos de enfermedad en toda la POBLACIÓN (constituida por expuestos y no expuestos), que son atribuibles al factor de riesgo. Se interpreta como el beneficio potencial que se esperaría en términos de disminución del riesgo en toda la población, si la exposición al factor fuese eliminada.

●

●


MEDIDAS DE IMPACTO RIESGO ATRIBUIBLE POBLACIONAL PORCENTUAL (R A P %) FRACCIÓN ETIOLÓGICA POBLACIONAL ●

IA X 100.000 en expuestos=100

●

IA X 100.000 en no expuestos = 50

●

IA X 100.000 en toda la pob.= 66,6

●

RAP% = 66,6 – 50 = 24,92%~ 25% 66,6

●

●

El RAP de fallecer por cáncer de pulmón en individuos expuestos al hábito de fumar es 25%. significa que: Significa que, si en la población general se eliminara el hábito de fumar, el riesgo de fallecer por un cáncer del pulmón disminuiría en un 25% ESTADÍSTICA INFERENCIAL


BIOÉTICA • La bioética es la rama de la ética que se dedica a proveer los principios para la conducta correcta del humano respecto a la vida, tanto de la vida humana como de la vida no humana (animal y vegetal), así como al ambiente en el que pueden darse condiciones aceptables para la vida.

BIOÉTICA Tu éxito, nuestro éxito

CÓDIGO DE ÉTICA MÉDICA DE NÚREMBERG Recoge principios que rigen la experimentación con seres humanos, que resultó de las deliberaciones de los Juicios de Núremberg, al final de la 2da GM.

Diez puntos : 1. Es absolutamente esencial el consentimiento voluntario del sujeto humano. 2. El experimento debe ser tal que dé resultados provechosos para el beneficio de la sociedad. 3. El experimento debe ser proyectado y basado sobre los resultados de experimentación animal y de un conocimiento de la historia natural de la enfermedad o de otro problema bajo estudio, de tal forma que los resultados previos justificarán la realización del experimento. 4. Evitar todo sufrimiento físico y mental innecesario. 5. No debe realizarse ningún experimento cuando exista una razón a priori que lleve a creer el que pueda sobrevenir muerte o daño BIOÉTICA


CÓDIGO DE ÉTICA MÉDICA DE NÚREMBERG 6. El grado de riesgo que ha de ser tomado no debe exceder nunca el determinado por la importancia humanitaria del problema que ha de ser resuelto con el experimento. 7. Deben realizarse preparaciones propias y proveerse de facilidades adecuadas para proteger al sujeto de experimentación contra posibilidades, incluso remotas, de daño, incapacitación o muerte. 8. El experimento debe ser realizado únicamente por personas científicamente calificadas. 9. Durante el curso del experimento el sujeto humano debe estar en libertad de interrumpirlo si ha alcanzado un estado físico o mental en que la continuación del experimento le parezca imposible. 10. Durante el curso del experimento el científico responsable tiene que estar preparado para terminarlo en cualquier fase. BIOÉTICA Tu éxito, nuestro éxito

DECLARACIÓN DE HELSINKI La Declaración de Helsinki (1964) fue promulgada por la Asociación Médica Mundial (WMA) como un cuerpo de principios éticos que deben guiar a la comunidad médica y otras personas que se dedican a la experimentación con seres humanos. Establece normas éticas para los médicos que llevan a cabo investigaciones biomédicas, tanto clínicas como no clínicas, y exige en sus disposiciones el consentimiento informado de los sujetos y la evaluación ética del protocolo de investigación.

BIOÉTICA


INFORME BELMONT Es un informe del Departamento de Salud, Educación y Bienestar de EEUU, titulado "Principios éticos y pautas para la protección de los seres humanos en la investigación". (Centro de Conferencias Belmont, 18 de abril de 1979). • Los tres principios éticos fundamentales para usar sujetos humanos en la investigación son:

RESPETO A LAS PERSONAS

Protegiendo la autonomía de todas las personas y tratándolas con cortesía, respeto y teniendo en cuenta el consentimiento informado.

BENEFICENCIA

Maximizar los beneficios para el proyecto de investigación mientras se minimizan los riesgos para los sujetos de la investigación

JUSTICIA

Usar procedimientos razonables, no explotadores y bien considerados para asegurarse que se administran correctamente (en términos de costo-beneficio).

BIOÉTICA Tu éxito, nuestro éxito

PRINCIPIOS BIOETICOS En Principles of Biomedical Ethics, Tom L. Beauchamp y James F. Childress, defienden los siguientes cuatro principios:

BIOÉTICA


PRINCIPIOS BIOETICOS AUTONOMÍA

NO MALEFICENCIA

• El individuo autónomo es el que actúa libremente de acuerdo con un plan autoescogido. • La autonomía de una persona es respetada cuando se le reconoce el derecho a mantener puntos de vista, a hacer elecciones y a realizar acciones basadas en valores y creencias personales. • Obliga a los profesionales a revelar información, a asegurar la comprensión y la voluntariedad y a potenciar la participación del paciente en la toma de decisiones. • El principio de no-maleficencia hace referencia a la obligación de no infringir daño intencionadamente (primum non nocere). • Se concentran en “los daños físicos, incluyendo el dolor, la discapacidad y la muerte, sin negar la importancia de los daños mentales y las lesiones de otros intereses” BIOÉTICA


PRINCIPIOS BIOETICOS BENEFICENCIA

JUSTICIA

• Si la no-maleficencia consiste en no causar daño a otros, la beneficencia consiste en prevenir el daño, eliminar el daño o hacer el bien a otros. • Mientras que la no-maleficencia implica la ausencia de acción, la beneficencia incluye siempre la acción. • Las desigualdades en el acceso al cuidado de la salud y el incremento de los costes de estos cuidados han ocasionado en el ámbito de la sanidad el debate sobre la justicia social. • Es el tratamiento equitativo y apropiado a la luz de lo que es debido a una persona. Una injusticia se produce cuando se le niega a una persona el bien al que tiene derecho o no se distribuyen las cargas equitativamente. BIOÉTICA


El consentimiento se da cuando el paciente acepta o rechaza cualquier acción médica. Este hecho del paciente se basa en el principio de (ENAM 2006): a) b) c) d) e)

Beneficencia Libertad No maleficencia Justicia Autonomía


EPIDEMIOLOGÍA – PARTE 1 M.C. VLADIMIR V. FLORES BENITES GESTIÓN EN SALUD


RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA “Es el estudio de la frecuencia y distribución de las enfermedades y sus determinantes en la población” • La epidemiología se ocupa de dos aspectos fundamentales: 1. Estudiar la distribución de las enfermedades en relación con las variables “lugar”, “tiempo” y “persona”. Es lo que se denomina Epidemiología Descriptiva. • 2. Buscar los factores que determinan la distribución encontrada e identificar asociaciones causales. Es lo que hace la llamada Epidemiología Analítica. CONCEPTOS PREVIOS Tu éxito, nuestro éxito

RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA • Es la rama de la epidemiología que describe el fenómeno epidemiológico en tiempo, lugar y persona, cuantificando la frecuencia y distribución del fenómeno mediante medidas de incidencia, prevalencia y mortalidad, con la posterior formulación de hipótesis. CONCEPTOS PREVIOS


RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA a) TIEMPO Las enfermedades pueden ser agudas o crónicas. Algunas tienen estacionalidad (Ejm: resfrío común), Permiten describir y predecir sus ciclos (un patrón de variación en períodos > 1 año), y su tendencia secular (patrón de variación en el tiempo).

• • •

Figura 2. Microorganismo causal según la estación del año.

Figura 1. Tendencia secular de las tasas globales de las malformaciones del SNC.


RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA b) LUGAR •

•

La localización geográfica es fundamental para conocer su extensión y velocidad de diseminación. La unidad geográfica (domicilio, la calle, el barrio, la localidad, el distrito, la provincia, el estado).


RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA c) PERSONA ● Las características de las personas (edad, el género, el estado nutricional, sus hábitos y conductas, y su condición social). ● La variación de la ocurrencia de enfermedad puede explicarse a diferencias en el nivel de exposición, a la susceptibilidad a los mismos, o a una combinación de ambos.


RAMAS DE LA EPIDEMIOLOGÍA EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA • Es la rama de la epidemiología que se ocupa de evaluar la existencia de asociación entre uno o varios factores y un evento con el propósito de contribuir a la consideración de una relación causal.

CONCEPTOS PREVIOS


Las variables clásicas de la descripción epidemiológica son: (EsSalud 12)

a) b) c) d) e)

Mortalidad, letalidad, morbilidad Vigilancia, intervención, evaluación Magnitud, exposición, susceptibilidad Agente, huésped, ambiente Tiempo, lugar, persona


CAUSALIDAD • Se define una causa de un evento de enfermedad específico como un evento antecedente, la condición o la característica que eran necesarios para la ocurrencia de la enfermedad al momento en que ocurrió.

CAUSALIDAD


MODELOS DE CAUSALIDAD a) TRIADA EPIDEMIOLÓGICA • En este modelo, la enfermedad es el resultado de la interacción entre el agente, el huésped susceptible y el ambiente AGENTE: principio, germen o sustancia capaz de actuar dentro del organismo. Es necesaria su presencia para provocar una enfermedad, pero no necesariamente ocasiona un mal por sí sola. HUESPED: es el individuo que en circunstancias naturales permite la subsistencia o el alojamiento de un agente. AMBIENTE: grupo de factores externos potencialmente capaces de influir en un organismo CAUSALIDAD Tu éxito, nuestro éxito

MODELOS DE CAUSALIDAD a) TRIADA EPIDEMIOLÓGICA

CAUSALIDAD


MODELOS DE CAUSALIDAD b) MODELO DE COMPONENTES CAUSALES ● Es un modelo de multicausalidad que se aplica a todo tipo de enfermedades.

● La enfermedad es producida por un conjunto mínimo de condiciones que actúan en conjunto.

• Causa componente: Conjunto de elementos que actúan integralmente para conformar una causa suficiente. • Causa suficiente: Grupo de condiciones y acontecimientos mínimos que inevitablemente producen la enfermedad o la salud. En la etiología de una enfermedad, el que se complete una causa suficiente sería el equivalente al desencadenamiento de esa enfermedad. Tu éxito, nuestro éxito

MODELOS DE CAUSALIDAD b) MODELO DE COMPONENTES CAUSALES Causa suficiente I

Causa suficiente II

Causa suficiente III

Si las figuras I, II y III son causas suficientes y las únicas que operan en una enfermedad: ¿qué sería la proporción A?: causa necesaria (Sin A no se daría la enfermedad). ¿qué proporción es B? B es causa para los mecanismos I y II. Si G no estaría, no existiría la enfermedad en el mecanismo II y B con F serían biológicamente independientes. Al contrario si G estuviera presente, se daría la enfermedad y B con F serian biológicamente interactuantes.

CAUSALIDAD


MODELOS DE CAUSALIDAD b) MODELO DE COMPONENTES CAUSALES

CAUSALIDAD Tu éxito, nuestro éxito

TEORÍA DEL FACTOR DE RIESGO Se sustenta en un concepto probabilístico. Se sustituye el concepto de causa por el de factor de riesgo o determinante.

DETERMINANTE: Un determinante es cualquier factor que afecta un resultado (enfermedad) Un determinante es un evento, condición o característica que juega un papel esencial en la ocurrencia de enfermedad. Factor de riesgo es aquel que está asociado con una probabilidad de ocurrencia de la enfermedad CAUSALIDAD


FUENTES DE INFORMACION EN EPIDEMIOLOGÍA Son todos aquellos recursos de los que disponemos para buscar, localizar e identificar información.

FI PRIMARIA

Constituidas por el conjunto de datos obtenidos por medio de diferentes métodos “planeados y provocados por el mismo investigador de acuerdo a los fines de su estudio” Ejm: -Cuestionario (Técnica auto administrado). -Observación. -Entrevista, (Estructurada, No estructurada).

FI SECUNDARIA

Las que se obtienen datos ya existentes y que son elaborados por otras personas e instituciones con fines diferentes a los planteados por una determinada investigación. Ejm: - Historia clínica. - Archivos de datos de instituciones. - Bases de datos de encuestas y censos realizados por instituciones (Ej. INEI)


En epidemiologia, ¿Cuáles son fuentes de información primaria? (ENAM 2005) a) b) c) d) e)

Observación, registros HIS, grupos focales Grupos focales, historias clínicas, registros HIS Reportes de necropsias; grupos focales, observación Encuestas, observación, grupos focales Censo poblacional, grupos focales, registros HIS


MEDICIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA CONCEPTO DE MEDICIÓN • La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna propiedad específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas reglas. • En términos estrictos no se mide al individuo sino cierta característica suya, abstrayéndola de otras propiedades. Uno no mide al niño sino que obtiene información sobre su estatura o su peso.

EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA Tu éxito, nuestro éxito

FORMAS BÁSICAS DE MEDIDA a) NÚMERO ● Es un valor absoluto. ● Al no conocer el denominador no se puede conocer la importancia relativa del problema. ● Ejm: (N° de casos de tuberculosis XDR, neumonía, VIH)

EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


FORMAS BÁSICAS DE MEDIDA b) RAZÓN Cociente en el que el numerador no está incluido en el Denominador (dos entidades que poseen caracteres distintos) Sus valores oscilan de 0 a infinito. Fórmula: R = a/b • En el primer caso: • En el segundo caso:


FORMAS BÁSICAS DE MEDIDA c) PROPORCIÓN Cociente en que el numerador está incluido en el denominador. Sus valores oscilan de 0 a 1. Es adimensional. Fórmula: P = a/a+b Expresan la frecuencia con la que ocurre un evento en relación con la población total en la cual éste puede ocurrir. Por ejemplo, si en un año se presentan 03 muertes en una población compuesta por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa población será: EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


FORMAS BÁSICAS DE MEDIDA d) TASA Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador pero, a diferencia de la proporción, el tiempo también está incluido en el denominador. Tienen dimensión temporal. Fórmula: T = a / persona x tiempo. Expresa la dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo.


El concepto de razón se expresa como: (ENAM 2003) a) b) c) d) e)

x+y/x x/x+y. x/y x+y/y (x+v/x)*100


MEDIDAS DE FRECUENCIA

MEDIDAS DE MORTALIDAD

MEDIDAS DE MORBILIDAD

● Mortalidad general ● Mortalidad específica ● Letalidad

● Prevalencia. ● Incidencia acumulada. ● Densidad de incidencia o tasa de incidencia


MEDIDAS DE MORTALIDAD El concepto de mortalidad expresa la magnitud con la que se presenta la muerte en una población en un momento determinado.

Es una categoría de naturaleza estrictamente poblacional.

a) MORTALIDAD GENERAL

Mortalidad cruda (bruta) TBM: volumen de muertes ocurridas en un periodo dado y el tamaño de la población en la que éstas se presentaron; Mortalidad ajustada (o estandarizada) expresa esta relación pero considera las posibles diferencias en la estructura por edad, sexo, etcétera, de las poblaciones analizadas, lo que permite hacer comparaciones entre éstas.

b) MORTALIDAD ESPECÍFICA

Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los distintos subgrupos de la población ésta se divide para su estudio.



MEDIDAS DE MORTALIDAD País A Edad

Población

Número de defunciones

TME (x1000)

00-14

4000

60

15

15-29

3000

9

3

30-44

1500

12

8

45-59

1000

20

20

60 y +

500

50

100

Total

10000

151

TBM

15.1


MEDIDAS DE MORTALIDAD c) LETALIDAD Es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional, y se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especificado.



La siguiente afirmación: “de todos los casos de fiebre tifoidea fallece el 5%”, expresa una tasa de: (RM – 2005) A. Letalidad B. Mortalidad especifica C. Mortalidad general D. Mortalidad por enfermedades transmisibles E. Mortalidad tardía


MEDIDAS DE MORBILIDAD La enfermedad puede medirse en términos de prevalencia o de incidencia.

La prevalencia se refiere al número de individuos que, en relación con la población total, padecen una enfermedad determinada en un momento específico. La prevalencia representa la probabilidad de que un individuo sea un caso de dicha enfermedad en un momento específico. La incidencia expresa el volumen de casos nuevos que aparecen en un periodo determinado, así como la velocidad con la que lo hacen; es decir, expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto periodo. EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


MEDIDAS DE MORBILIDAD a) PREVALENCIA La prevalencia es una proporción que indica la frecuencia de un evento. Se define como la proporción de la población que padece la enfermedad en estudio en un momento dado. No tiene dimensiones (valores entre 0 y 1) A menudo, se expresa como casos por 1 000 o por 100 habitantes. En la construcción de esta medida no siempre se conoce en forma precisa la población expuesta al riesgo y, por lo general, se utiliza sólo una aproximación de la población total del área estudiada. EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA Tu éxito, nuestro éxito

MEDIDAS DE MORBILIDAD a) PREVALENCIA La prevalencia puntual es la probabilidad de un individuo de una población de ser un caso en el momento t, y se calcula de la siguiente manera:



MEDIDAS DE MORBILIDAD a) PREVALENCIA PREVALENCIA DE UNA ENFERMEDAD AUMENTA • Mayor duración de la enfermedad, • Prolongación de la vida de los pacientes sin que éstos se curen • Aumento de casos nuevos, • Inmigración de casos (o de susceptibles) • Emigración de sanos • Mejoría de las posibilidades diagnósticas.

PREVALENCIA DE UNA ENFERMEDAD DISMINUYE • Menor duración de la enfermedad • Existe una elevada letalidad • Disminuyen los casos nuevos, • Inmigración de personas sanas, • Emigración de casos • Aumento de la tasa de curación.


MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA Indica la frecuencia con que ocurren nuevos eventos. La tasa de incidencia (densidad de incidencia) expresa la ocurrencia de la enfermedad entre la población en relación con unidades de tiempo-persona, por lo que mide la velocidad de ocurrencia de la enfermedad. La incidencia acumulada expresa únicamente el volumen de casos nuevos ocurridos en una población durante un periodo, y mide la probabilidad de que un individuo desarrolle el evento en estudio. La incidencia acumulada, por esta razón, también es denominada RIESGO. EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA b.1) TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA Se define como “el potencial instantáneo de cambio en el estado de salud por unidad de tiempo, durante un periodo específico, en relación con el tamaño de la población susceptible en el mismo periodo”. Para que una persona se considere expuesta al riesgo en el periodo de observación debe iniciar éste sin tener la enfermedad (el evento en estudio).


MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA b.1) TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA

El cálculo del denominador de la TI se realiza sumando los tiempos libres de enfermedad de cada uno de los individuos que conforman el grupo y que permanecen en el estudio durante el periodo. Este número se mide generalmente en años, pero pueden ser meses, semanas o días, y se conoce como tiempo en riesgo o tiempo-persona.



MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA b.1) TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA Expuestos

1a

2a

3a

4a

5a

T en R

1

X

2

2

X

X

3

X

X

X

4

X

X

X

Enfermos

4

5

X

X

X

muerto

3

Pérdidas

3

Enfermos

X

Total

X

5

17 EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA b.2) INCIDENCIA ACUMULADA Es la probabilidad de desarrollar el evento, es decir, la proporción de individuos de una población que, en teoría, desarrollarían una enfermedad si todos sus miembros fuesen susceptibles a ella y ninguno falleciese a causa de otras enfermedades. También se ha definido simplemente como la probabilidad, o riesgo medio de los miembros de una población, de contraer una enfermedad en un periodo específico.



MEDIDAS DE MORBILIDAD b) INCIDENCIA b.2) INCIDENCIA ACUMULADA


MEDIDAS DE MORBILIDAD CARACTERÍSTICAS

INCIDENCIA ACUMULADA

DENSIDAD DE INCIDENCIA

PREVALENCIA

¿QUÉ MIDE?

Probabilidad de enfermar (Peligro)

Rapidez de difusión de enfermedad (Velocidad)

Parte de población con enfermedad (Magnitud)

NUMERADOR

Casos Nuevos

Casos Nuevos

Casos Nuevos y antiguos

DENOMINADOR

Población en riesgo al inicio

Tiempo de exposición de la población

Población total

COHORTE

USOS

Fija Enfermedad con latencia corta. Pronóstico individual

Dinámica

No

Enfermedad con latencia prolonga- da. Evaluación de hipótesis etiológicas

Enfermedades crónicas. Planeamiento de servicios de salud.



MEDIDAS DE MORBILIDAD RELACIÓN INCIDENCIA Y PREVALENCIA Cuando la incidencia y la duración de la enfermedad son más o menos estables, esto se expresa mediante la ecuación:

Como casi siempre I x D es mucho menor que uno, el denominador de la expresión anterior puede considerarse igual a uno y entonces dicha ecuación se convierte en:

P=IxD

“la prevalencia es aproximadamente igual al producto de la incidencia por la duración media de la enfermedad”. EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA


La prevalencia de una enfermedad disminuye cuando: (EsSalud 12)

a) b) c) d) e)

Es menor la duración de la enfermedad Existe una baja tasa de letalidad Hay emigración de sanos Hay inmigración de casos Disminución de la tasa de curación

PREVALENCIA DE UNA ENFERMEDAD DISMINUYE • • • • • •

Menor duración de la enfermedad Existe una elevada letalidad Disminuyen los casos nuevos, Inmigración de personas sanas, Emigración de casos Aumento de la tasa de curación.


La detección de la proporción de obesos en una fecha determinada es: (ENAM 2012) a) Prevalencia b) Incidencia c) Incidencia acumulada

d) Riesgo atribuible e) Riesgo relativo


En el año 1980 se produjo un escape de gas radioactivo en una planta de fabricación de sustancias radioactivas; la planta tenía 500 obreros. La ciudad más cercana a la planta se encontraba a 1000 Km. de distancia y tenía 2000 habitantes. De 1980 al año 2000 se diagnosticaron: 25 casos de leucemia mielocítica entre los obreros y en la ciudad más cercana 5 casos de leucemia ¿Cuál será la tasa de incidencia de leucemia en la población expuesta?: ENAM 2004 A.

1,2 por cada 100

B.

30 por cada 1000

C.

12 por cada 1000

D.

25 por cada 100

E.

5 por cada 100

POBLACION (1 000 KM): 2 000 OBREROS: 500 LEUCEMIA OBREOS: 25 LEUCEMIA: POBLACIÓN: 5 CASOS = 25 x 100 = 5 x 100 EXPUESTOS 500


ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS Son el conjunto de actividades intelectuales y experimentales realizadas de modo sistemática con el objeto de generar conocimientos sobre las causas que originan las enfermedades humanas. Los estudios epidemiológicos permiten establecer la relación entre las causas de la enfermedad (variables independientes) y la influencia de éstas sobre el surgimiento de la enfermedad (variables dependientes).

EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA Tu éxito, nuestro éxito

ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS a) Según el tiempo de ocurrencia de los hechos y registros de la información: Los retrospectivos son aquellos en los que el investigador indaga sobre hechos o registros ocurridos en el pasado.

Los prospectivos se registra la información según van ocurriendo los hechos, pues se están registrando en el momento.

b) Según el período y secuencia del estudio una investigación es: Transversal cuando se estudian las variables simultáneamente en este caso, el tiempo no es importante y la variable serán medidas sólo una sola vez.

Longitudinal cuando estudia una o más variables a lo largo de un período. El tiempo sí es importante, y las variables van a ser medidas más de una vez.

EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS c) Según análisis y alcance de los resultados, se clasifican en:


ESTUDIOS OBSERVACIONALES EXPLORATORIOS Son aquellos que se efectúan sobre un tema u objeto desconocido o poco estudiado, por lo que sus resultados constituyen una visión aproximada de dicho objeto, es decir, un nivel superficial de conocimiento. Se refiere a los estudios donde no se tiene información del comportamiento de la variable. Es un estudio flexible que empieza con descripciones generales sin hacerse una hipótesis, ya que no cuenta con información suficiente o precisa.



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS Estos estudios describen la frecuencia y las características más importantes de un problema de salud. Los datos proporcionados por estos estudios son esenciales para los administradores sanitarios (identificar a la población vulnerable y distribuir recursos según necesidades), así como para los epidemiólogos y los clínicos (primer paso en la investigación de los determinantes de la enfermedad y la identificación de los factores de riesgo).


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS a) ESTUDIOS ECOLÓGICOS Utilizan datos agregados de toda la población. Describen la enfermedad en la población en relación a variables de interés como puede ser la edad, la utilización de servicios, el consumo de alimentos, de bebidas alcohólicas, de tabaco, la renta per cápita. Ejm: correlacionar la mortalidad por enfermedad coronaria con el consumo per cápita de cigarrillos. Estos estudios son el primer paso en muchas ocasiones en la investigación de una posible relación entre una enfermedad y una exposición determinada. EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS a) ESTUDIOS ECOLÓGICOS VENTAJAS • Se realizan muy rápidamente, prácticamente sin coste y con información que suele estar disponible. LIMITACIONES • No pueden determinar si existe una asociación entre una exposición y una enfermedad a nivel individual. • La falacia ecológica consiste precisamente en obtener conclusiones inadecuadas a nivel individual basados en datos poblacionales.


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS b) SERIES DE CASOS Describen la experiencia de un paciente o un grupo de pacientes con un diagnóstico similar. Se describe una característica de una enfermedad o de un paciente, que sirven para generar nuevas hipótesis. Muchas veces documentan la presencia de nuevas enfermedades o efectos adversos y en este sentido sirven para mantener una vigilancia epidemiológica.



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS c) ESTUDIOS TRANSVERSALES Denominados también de prevalencia. Estudian simultáneamente la exposición y la enfermedad en una población bien definida en un momento determinado. Esta medición simultánea no permite conocer la secuencia temporal de los acontecimientos y no es por tanto posible determinar si la exposición precedió a la enfermedad o viceversa. Los estudios transversales se utilizan fundamentalmente para conocer la prevalencia de una enfermedad o de un factor de riesgo.


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS c) ESTUDIOS TRANSVERSALES Estudios Transversales Ventajas

Limitaciones

•Fáciles de ejecutar. •Relativamente poco costosos. •Se pueden estudiar varias enfermedades y/o factores de riesgo a la vez. •Caracterizan la distribución de la enfermedad respecto a diferentes variables. •Precisan poco tiempo para su ejecución. •Útiles en la planificación y Administración Sanitaria (Identifican el nivel de salud, los grupos vulnerables y la prevalencia).

•Por sí mismos no sirven para la investigación causal. •No son útiles en enfermedades raras ni de corta duración. •Posibilidad de sesgos de información y selección.



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS DESCRIPTIVOS c) ESTUDIOS TRANSVERSALES Factor o causa Sí

Daño o efecto

Total

Sí

No

a

b

a+b

No

c

d

c+d

Total

a+c

b+d

n

Razón de prevalencia (RP)

Razón de prevalencia

Prevalencia entre expuestos Prevalencia entre los no expuestos

a ab c cd

a (c d) c (a b)


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS A) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES Estudio analítico, retrospectivo (parte del efecto), se estudian antecedentes, en el que se seleccionan dos grupos de sujetos llamados casos y controles según tengan o no la enfermedad. Busca determinar la frecuencia de exposición a la(s)variable(s) independientes(s) entre individuos afectados (CASOS), la que se comparará con similar frecuencia entre un grupo de individuos libres de la enfermedad (CONTROLES). Son de máxima utilidad para el estudio de enfermedades de baja frecuencia poblacional (tanto en incidencia como prevalencia) Entregan como medida un estimador de riesgo: ODDS RATIO (OR). EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS A) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS A) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES SELECCIÓN DE LOS CASOS Deben representar la historia natural de la enfermedad. Idealmente, seleccionar todos los casos de una población determinada. Todos los sujetos portadores de la enfermedad deben tener igual probabilidad de ser escogido. Fuentes de información: Historias clínicas, Egresos hospitalarios, Registros médicos, Certificados de defunción, etc.

SELECCIÓN DE LOS CONTROLES Deben provenir de la misma población de la cual fueron seleccionados los casos. Con la misma probabilidad de exposición que la de los sujetos casos, Mas de un sujeto control puede ser escogido con relación a cada caso (1:1, 1:2, 1:3 o mayor)


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS A) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES Estudios de Casos y Controles

Ventajas •Relativamente menos costosos que los estudios de seguimiento. •Corta duración. •Aplicaciones para el estudio de enfermedades raras. •Permite el análisis de varios factores de riesgo para una determinada enfermedad.

Limitaciones •No estiman directamente la incidencia. •Facilidad de introducir sesgos de selección y/o información. •La secuencia temporal entre exposición y enfermedad no siempre es fácil de establecer


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS A) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE Son identificados en función de la presencia o ausencia de exposición a un determinado factor. En este momento todos están libres de la enfermedad de interés y son seguidos durante un período de tiempo para observar la frecuencia de aparición del fenómeno que nos interesa. Si al finalizar el período de observación la incidencia de la enfermedad es mayor en el grupo de expuestos, podremos concluir que existe una asociación estadística entre la exposición a la variable y la incidencia de la enfermedad.


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE (TIPOS) B.1) Según la relación temporal entre el investigador, la selección y el seguimiento de la cohorte Retrospectivo

Prospectivo


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE (TIPOS) B.2) Según el reclutamiento de miembros de la cohorte • Cohorte fija o cerrada Reclutamiento de todos los participantes en el mismo momento del tiempo (t0) • Cohorte dinámica Reclutamiento de los participantes en diferentes momentos del tiempo

B.3) Según el número de cohortes • Estudio de una sola cohorte Los grupos de comparación pertenecen a una única cohorte • Estudio de doble cohorte Los grupos de comparación pertenecen a dos cohortes diferentes



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE (TIPOS) B.4) Estudio de casos y controles anidados Los estudios de cohorte permiten la identificación de un pool de sujetos enfermos concluido el periodo de observación o seguimiento. El investigador conoce detalladamente las características más relevantes de este grupo de personas en cuanto a eventuales exposiciones y otras covariables. Aprovechando este hecho, es posible constituir un esquema de diseño de casos y controles seleccionando aleatoriamente controles entre el grupo de sujetos no afectados después del periodo de seguimiento.



ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE Estudios de Cohortes Ventajas

•Estiman incidencia. •La posibilidad de sesgos es baja. • Sirven para el estudio de exposiciones raras.

Limitaciones •Coste elevado. •Dificultad en la ejecución. •No son útiles en enfermedades raras. •Requieren generalmente un tamaño muestral elevado. •El paso del tiempo puede introducir cambios en los métodos y criterios diagnósticos. •Posibilidad de pérdida en el seguimiento. EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


ESTUDIOS OBSERVACIONALES ESTUDIOS ANALÍTICOS B) ESTUDIOS DE COHORTE


En la selección de sujetos en los estudios de casos y controles: (ENAM 2004) A. No debe influir la exposición o no exposición al factor de riesgo B. Debe tenerse en cuenta la exposición o no exposición al factor de riesgo C. Los controles deben ser de una población distinta a la de los casos D. El estado de exposición debe determinarse antes de la enfermedad E. La proporción de controles debe ser mayor que la de los casos


ESTUDIOS EXPERIMENTALES El investigador manipula las condiciones de la investigación. Es el investigador el que decide la exposición. El gran control que se tiene sobre el diseño facilita la interpretación de las asociaciones como causales . Experimento cumple 3 características 1. INTERVENCIÓN 2. ALEATORIZACION 3. GRUPO CONTROL


ESTUDIOS EXPERIMENTALES Pre-experimental

Cuasi-experimental

Experimental

Presenta intervención, pero no presenta aleatorización, ni Grupo control

Presenta intervención, puede presentar aleatorización o Grupo control, pero no ambos Presenta las tres características: Intervención Aleatorización Grupo control



ESTUDIOS EXPERIMENTALES ENSAYOS CLÍNICOS Es una evaluación experimental de un producto, sustancia, medicamento, técnica diagnóstica o terapéutica que a través de su aplicación en seres humanos pretende valorar su eficacia y seguridad. Es un estudio prospectivo que intenta comparar el efecto y el valor de una o más intervenciones, versus un control, en seres humanos con una condición médica.


ESTUDIOS EXPERIMENTALES ENSAYOS CLÍNICOS








ESTUDIOS EXPERIMENTALES ENSAYOS CLÍNICOS Cegamiento de los ECC


ESTUDIOS EXPERIMENTALES ENSAYOS CLÍNICOS Ensayos Clínicos Ventajas •Mayor control en el diseño. •Menos posibilidad de sesgos debido a la selección aleatoria de los grupos. •Repetibles y comparables con otras experiencias.

Limitaciones •Coste elevado. •Limitaciones de tipo ético y responsabilidad en la manipulación de la exposición. •Dificultades en la generalización debido a la selección y o a la propia rigidez de la intervención. EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA




REVISIÓN SISTEMÁTICA Consiste en la búsqueda sistemática de los estudios primarios que responden a una misma pregunta para luego hacer una apreciación crítica de ellos. Sintetizan los hallazgos de los Ensayos Clínicos disponibles mediante el uso de un protocolo formal riguroso.

META-ANÁLISIS Es el método estadístico que consiste en la síntesis cuantitativa de todos los estudios primarios que responden a una misma pregunta y que utilizan un mismo diseño. El Meta-análisis es solo una herramienta analítica en una Rev. Sist. y no todas ellas lo incluyen en forma necesaria, sino cuando la revisión contiene más de un estudio clínico. EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


REVISIÓN SISTEMÁTICA META-ANÁLISIS


Nivel de evidencia EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA


Un médico serumista quiere encontrar evidencias si debe usar o no corticoides en los casos de Laringotraqueítis. Leyó un artículo que sintetiza 8 ensayos clínicos y encuentra que el efecto global que incluye a todos los pacientes de los estudios seleccionados es RR:0.27 (IC 95%: 0.18-0.42). ¿Qué tipo de estudio utilizó? (ENAM 2013) a) Revisión narrativa b) Revisión sistémica c) Ensayo clínico d) Meta-análisis e) Cohortes


PRUEBAS DIAGNÓSTICAS PRUEBA DIAGNÓSTICA (DEFINICIÓN) Es cualquier proceso, mas o menos complejo, que pretende determinar en un paciente la presencia de cierta condición, supuestamente patológica, no susceptible de ser observada directamente (con alguno de los cinco sentidos elementales). Es decir, que no se suelen considerar como pruebas diagnosticas a los sentidos cuando evalúan la presencia de algún signo patológico. PRUEBAS DIAGNÓSTICAS


PRUEBAS DIAGNÓSTICAS INDICADORES BÁSICOS • •

VALIDEZ

•

REPRODUCTIVIDAD

• •

•

SEGURIDAD

• •

Es el grado en que un test mide lo que se supone que debe medir. ¿Con que frecuencia el resultado del test es confirmado por procedimientos diagnósticos más complejos y rigurosos? La sensibilidad y la especificidad de un test son medidas de su validez. Es la capacidad del test para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicación en circunstancias similares. La variabilidad biológica del hecho observado, la introducida por el propio observador y la derivada del propio test, determinan su reproductividad. La seguridad viene determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo. Ante un resultado positivo de un test ¿qué probabilidad existe de que este resultado indique presencia de la enfermedad? Esta probabilidad está muy influenciada por la prevalencia de la patología.


PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA

Resultado de la prueba

Verdadero diagnóstico o “Gold Standard” Enfermo

Sano

Positivo

Verdaderos Positivos (VP)

Falsos Positivos (FP)

Negativo

Falsos Negativos (FN)

Verdaderos Negativos (VN)

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS


PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA A.1) SENSIBILIDAD Probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. Capacidad del test para detectar la enfermedad. Resultado de la prueba

p

Verdadero diagnóstico Enfermo

Sano

Positivo



Negativo



Sensibilidad =

VP VP + FN


TOTAL DE ENFERMOS Tu éxito, nuestro éxito

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA A.2) ESPECIFICIDAD Probabilidad que, un sujeto sin la enfermedad obtenga un resultado negativo. Se puede definir la especificidad como la capacidad para detectar a los sanos. Resultado de la prueba

p


Sano

Positivo



Negativo



TOTAL DE SANOS

Especificidad =

VN VN + FP



PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA Las pruebas de screening deben ser de alta sensibilidad para poder captar a todos los enfermos. Una prueba muy sensible será especialmente adecuada en aquellos casos en los que el no diagnosticar la enfermedad puede resultar fatal para los enfermos, como ocurre con enfermedades peligrosas pero tratables, como los linfomas o la tuberculosis, o en enfermedades en las que un falso positivo no produzca serios trastornos psicológicos o económicos para el paciente (por ejemplo, la realización de mamografía en el cáncer de mama).

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS Tu éxito, nuestro éxito

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA Las pruebas confirmatorias del diagnóstico deben ser de alta especificidad, para evitar falsos positivos. Los tests de alta especificidad son necesarios en enfermedades graves pero sin tratamiento disponible que las haga curables, cuando exista gran interés por conocer la ausencia de enfermedad o cuando diagnosticar a un paciente de un mal que realmente no padece pueda acarrear graves consecuencias, ya sean físicas, psicológicas o económicas (por ejemplo, en el caso del SIDA).



PRUEBAS DIAGNÓSTICAS A) VALIDEZ DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA La sensibilidad como la especificidad proporcionan información acerca de la probabilidad de obtener un resultado concreto (positivo o negativo) en función de la verdadera condición del enfermo.

Sin embargo, cuando a un paciente se le realiza alguna prueba, el médico carece de información a priori acerca de su verdadero diagnóstico, y más bien la pregunta se plantea en sentido contrario: ¿cuál es la probabilidad de que el paciente tenga la condición/enfermedad? PRUEBAS DIAGNÓSTICAS Tu éxito, nuestro éxito

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS B) SEGURIDAD DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA B.1) VALOR PREDICTIVO POSITIVO Es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en el test. p

Verdadero diagnóstico


Enfermo

Sano

Positivo



Negativo



VPP =

VP VP + FP

TOTAL RESULTADO POSITIVO



PRUEBAS DIAGNÓSTICAS B) SEGURIDAD DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA B.2) VALOR PREDICTIVO NEGATIVO Es la probabilidad que un sujeto con un resultado negativo en la prueba realmente no tenga la enfermedad. Resultado de la prueba

p


Sano

Positivo



Negativo



VPN =

TOTAL RESULTADO NEGATIVO

VN FN + VN



PRUEBAS DIAGNÓSTICAS El concepto de valores predictivos, presenta la limitación de que dependen en gran medida de lo frecuente que sea la enfermedad a diagnosticar (PREVALENCIA) en la población objeto de estudio.

P

↑ VPN ↓ VPP

P

↓ VPN ↑ VPP






Sano

Positivo



Negativo



PRUEBAS DIAGNÓSTICAS Tu éxito, nuestro éxito

Dada la siguiente tabla: (RM - 2002) Resultado prueba Positivo Negativo

de

la

Enfermos Si a c

No b d

Se determina la sensibilidad de la prueba a partir de la siguiente fórmula: A. a / (a + c) B. a / (a + b) C. b / (b + d) D. d / (c + d) E. c / (a + c)


ENFERMEDAD TRANSMISIBLE Es cualquier enfermedad causada por un agente infeccioso específico o sus productos tóxicos, que se manifiesta por la transmisión de este agente o sus productos, de un reservorio a un huésped susceptible, ya sea directamente de una persona o animal infectado, o indirectamente por medio de un huésped intermediario, de naturaleza vegetal o animal, de un vector o del medio ambiente inanimado. ENFERMEDADES TRANSMISIBLES Tu éxito, nuestro éxito

ENFERMEDADES TRANSMISIBLES PROPIEDADES DEL AGENTE INFECCIOSO EN RELACIÓN AL HUÉSPED TRANSMISIBILIDAD

INFECTIVIDAD

Capacidad de diseminación o de extensión de la enfermedad. Se cuantifica mediante el número básico de reproducción (Ro), que se compone de la tasa de ataque clínica* y de otros elementos.

Capacidad de penetración y multiplicación en el huésped. Se cuantifica mediante la proporción de individuos que presentan cambios serológicos, tengan o no síntomas: tasa de ataque serológica.

*La tasa clínica ideal seria una tasa secundaria o intrafamiliar ENFERMEDADES TRANSMISIBLES


ENFERMEDADES TRANSMISIBLES PROPIEDADES DEL AGENTE INFECCIOSO EN RELACIÓN AL HUÉSPED PATOGENICIDAD

VIRULENCIA

INMUNOGENICIDAD

Capacidad de producir enfermedad. Se cuantifica como la proporción de infectado que desarrolla clínica manifiesta. p.e.. que van al médicos. son hospitalizados o van a UCI. Capacidad de producir daño grave. Se mide mediante la tasa de letalidad o proporción de casos mortales en relación al total de infectados. Capacidad de inducir inmunidad específica y duradera. Se mide mediante la proporción de la población que ha adquirido resistencia (hace seroconversión y memoria inmunológica) ENFERMEDADES TRANSMISIBLES


ENFERMEDADES TRANSMISIBLES PROPIEDADES DEL AGENTE INFECCIOSO EN RELACIÓN AL HUÉSPED

ENFERMEDADES TRANSMISIBLES


CADENA EPIDEMIOLÓGICA Agente etiológico

Huésped susceptible

Reservorio

Secuencia a través de la cual se produce la transmisión de la infección. Puerta de entrada

Puerta de salida

Mecanismo de transmisión

ENFERMEDADES TRANSMISIBLES Tu éxito, nuestro éxito

CADENA EPIDEMIOLÓGICA A) AGENTE ETIOLÓGICO

Organismo biológico (virus, bacteria, hongo, parásito) capaz de producir enfermedad ya sea en forma directa o a través de sus toxinas.



CADENA EPIDEMIOLÓGICA B) RESERVORIO Cualquier persona, animal, vegetal, materia inorgánica, sustancia o combinación de los mencionados, en donde un agente infeccioso vive, se multiplica y del que depende para su supervivencia y reproducción de modo que pueda trasmitirse a un huésped susceptible.


CADENA EPIDEMIOLÓGICA B) RESERVORIO 1.-ANIMADOS

-Humanos → Caso Clínico (enfermo). → Caso Subclínico (no completan todos los signos y sint. de la enfermedad). → Portadores -En período de incubación (no sabe que tiene el agente, pero si puede contagiar a otros). -En convalecencia (en etapa de recuperación). -Sanos (lo tienen en el organismo pero a ello no les afecta). -Animales → portadores de parásitos, no propios del humano.

2.-INANIMADOS

→ Suelo (hongos, protozoarios y esporas). → Agua (cólera).



CADENA EPIDEMIOLÓGICA C) PUERTA DE SALIDA Es el camino que toma el agente para salir de la fuente. Vía Respiratoria → por secreción nasal o bucal. Vía Digestiva → por heces. Vía Génito-Urinaria → semen, orina, sec. vaginal, todas las enfermedades de transmisión sexual. Piel y Mucosa → solución de continuidad (sangre). ENFERMEDADES TRANSMISIBLES Tu éxito, nuestro éxito

CADENA EPIDEMIOLÓGICA D) MECANISMO DE TRANSMISIÓN Es la transmisión de agentes infecciosos. Se refiere a cualquier mecanismo mediante el cual un agente infeccioso es diseminado desde una fuente o reservorio a una persona.



CADENA EPIDEMIOLÓGICA D) MECANISMO DE TRANSMISIÓN La transmisión puede ser de dos tipos:

DIRECTA

Es la difusión directa por roces, besos, o por proyección de gotitas sobre la conjuntiva, u otras mucosas, al estornudar, toser, hablar, gritar, entre otros.

FUENTE

HUÉSPED

INDIRECTA

Es la difusión por vehículos de diversos materiales u objetos contaminados denominados fomites (juguetes, pañuelos, ropa, etc). También se refiere a la difusión a través de vectores.

FUENTE

HUÉSPED ESLABÓN INTERMEDIARIO


CADENA EPIDEMIOLÓGICA E) PUERTA DE ENTRADA Es la vía de acceso al huésped. - Vía Respiratoria → al inhalar. - Vía Digestiva → al comer. - Piel y mucosa con solución de continuidad



CADENA EPIDEMIOLÓGICA F) HUÉSPED SUSCEPTIBLE

Individuo blanco del agente y en el cual se desarrolla la enfermedad transmisible.


CADENA EPIDEMIOLÓGICA












PERIODOS EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS – Periodo de latencia (PL): tiempo transcurrido entre el momento de la exposición y el inicio de la transmisibilidad. No capacidad de infectar. – Periodo de transmisibilidad (PT): tiempo durante el cual un individuo puede transmitir la infección. – Periodo de incubación (PI): tiempo transcurrido entre la exposición y la aparición del primer síntoma. Puede transmitir la infección. – Periodo de manifestaciones clínicas (PMC): tiempo durante el cual el huésped presenta signos y síntomas clínicos de la enfermedad ENFERMEDADES TRANSMISIBLES Tu éxito, nuestro éxito

PERIODOS EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS



PERIODOS EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS


PERIODOS EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS Caso primario

CASO ÍNDICE Es el primer caso de una enfermedad en una familia o un grupo definido que se somete a la atención del investigador (Primer diagnosticado). CASO PRIMARIO Individuo que introduce la enfermedad en la familia o al grupo bajo estudio. No necesariamente es el primer caso diagnosticado en la familia o grupo.



PERIODOS EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS PARÁMETRO THETA ( )


En la vigilancia de las enfermedades transmisibles, el primer caso detectado por el sistema corresponde al caso… (RM – 2014 EXT A). A. B. C. D. E.

Índice Primario Secundario Incidente Prevalente


TASA DE ATAQUE Es una medida de frecuencia de nuevos casos de una enfermedad en una población determinada durante un período de tiempo. CASOS NUEVOS


TASA DE ATAQUE



TASA DE ATAQUE SECUNDARIO • Es la probabilidad de que las personas susceptibles expuestas a contactos con uno o más casos primarios resulten infectadas (dispersión en la familia, en la casa u otro grupo) • Indica la transmisibilidad de la enfermedad entre los contactos de enfermos conocidos • La tasa de ataque secundaria permite medir la capacidad de transmisión interhumana de una infección. • Mide la infectividad del agente y los efectos de agentes profilácticos (vacunas)


Es una comunidad de 460 habitantes, se realizó un evento social al que asistieron 87 personas, las cuales consumieron alimentos preparados por los organizadores. Horas más tarde, 39 de los participantes presentaron intoxicación alimentaria. ¿Cuál es la tasa de ataque? A. 0,9% POBLACIÓN: 460 CONSUMEN: 87 B. 4,5% INTOXICACIÓN: 39 C. 8,5% D. 44,8% TA = N° INTOX ALIM EXPUESTOS (COSUMEN) E. 18,9% TA =

39 x 100 = 44.8 % 87


NÚMERO BÁSICO DE REPRODUCCIÓN (Ro)


NÚMERO BÁSICO DE REPRODUCCIÓN (Ro)



PRESENTACIÓN DE LAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES EPIDEMIA

Manifestación de casos de una enfermedad (o un brote), en una comunidad o región, con una frecuencia que exceda netamente a la incidencia normal prevista.

BROTE

Una epidemia localizada o un aumento localizado en la incidencia de una enfermedad en una localidad, pueblo o una institución cerrada.

EPIZOOTIA

Es el brote (epidemia) de una enfermedad en una población animal con la connotación que a menudo puede afectar también a la población humana.


PRESENTACIÓN DE LAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES ENDEMIA

Presencia continua de una enfermedad o un agente infeccioso en una zona geográfica determinada. También puede denotar la prevalencia usual de una enfermedad particular en dicha zona.

Hay un número de casos habituales, controlados, en la región: Holoendemia: > 75 % Hiperendemia: 50 – 75 % Mesoendemia: 10 – 50 % Hipoendemia: < 10 %



PRESENTACIÓN DE LAS ENFERMEDADES TRANSMISIBLES PANDEMIA

Epidemia que ocurre en todo el mundo o afecta un área muy amplia; cruzan los límites internacionales y afecta a un número grande de personas. INFLUENZA


El surgimiento rápido de una enfermedad que afecta a un amplio rango de población y que compromete a más de un país de una región, se denomina: (RM – 2013 B) A. Endemia B. Epidemia C. Brote D. Incidencia E. Pandemia


VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA Recolección sistemática, análisis e interpretación de datos de salud necesarios para la planificación, implementación y evaluación de políticas de salud pública, combinado con la difusión oportuna de los datos a aquellos que necesitan saber.

SISTEMAS DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA

A) ACTIVA

B) PASIVA VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA


SISTEMAS DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA A) ACTIVA Se inicia frente a la sospecha de caso. Se desarrolla un sistema con unidades notificadoras con personal de salud capacitado para detectar el caso sospechoso. Registros especiales para dejar constancia del estudio del caso sospechoso, de laboratorio y de estudio de contactos. Requiere de la confirmación del caso a través del laboratorio. Se implementa cada vez que se requiere eliminar una enfermedad. Requiere de notificación negativa semanal, que de cuenta que el sistema está alerta en la búsqueda de casos sospechosos. VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA


SISTEMAS DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA B) PASIVA Se inicia cuando el caso consulta al personal de salud. No requiere de la implementación de unidades notificadoras. El caso consulta en el sistema habitual. Registro a través del sistema habitual de notificación de casos. El caso se notifica basado en los antecedentes clínicos. Se implementa por razones de control de enfermedad.

VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA Tu éxito, nuestro éxito

SISTEMAS DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA C) CENTINELA Es la vigilancia basada en grupos poblacionales, casos, áreas o establecimientos de salud, seleccionados por su representatividad cualitativa más que por su representatividad estadística. Es la información proporcionada por un grupo seleccionado de fuentes de notificación (unidades centinelas ) que se comprometen a estudiar una muestra preconcebida (muestra centinela ) en quienes se evalúa la presencia de un evento (condición centinela ). Como información de lo que ocurre en la población de referencia

Es la vigilancia basada en la recolección de datos de una muestra, que son utilizados:

Como indicativos de la tendencia de una enfermedad o evento de salud Para identificar casos de enfermedad de forma temprana


VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA SISTEMAS DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA C) CENTINELA Se monitorean los programas de Salud: Programas

Eventos

Materno Infantil

Mortalidad Materna e Infantil por causas

Inmunizaciones

Cobertura, Enfermedades Inmunoprevenibles

Calidad Hospitalaria

Mortalidad por causas


La vigilancia epidemiológica activa que se refiere a entidades o eventos trazadores relacionados con diagnóstico o asociado a los mismos factores de riesgo, se denomina: (RM – 2014 A) A. B. C. D. E.

Centinela Local Activa Pasiva Especializada


VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA CLASIFICACIÓN DE LOS CASOS a) Caso sospechoso. Persona que presenta signos y síntomas compatibles con la enfermedad pero no hay evidencia de laboratorio, ya sea porque el resultado está pendiente o porque no se tomaron muestras b) Caso probable. Persona de la que se tiene sospecha de laboratorio, ya sea de infección o de enfermedad, pero no se ha aislado el agente causal. Por ej.: anticuerpos indicativos de enfermedad o infección. c) Caso confirmado. Persona de quien se ha obtenido evidencia definitiva de laboratorio en cuanto al agente etiológico de la enfermedad, con presencia o no de signos y síntomas de la enfermedad. d) Caso descartado. Persona que, aunque presente signos y síntomas compatibles con la enfermedad, las pruebas de laboratorio son negativas. VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA Tu éxito, nuestro éxito

Compendio de Definiciones de Casos de Enfermedades y Daños Sujetos a Vigilancia Epidemiológica

VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA


DENGUE

CASO SOSPECHOSO DE DENGUE: Toda persona con fiebre reciente de hasta 7 días de evolución que estuvo dentro de los últimos 14 días en área con transmisión de dengue CASO PROBABLE DE DENGUE: A- Caso probable de dengue (sin señales de alarma) Todo caso sospechoso que no tiene ninguna señal de alarma y que presenta por lo menos dos de las siguientes manifestaciones: · Artralgias · Mialgias · Cefalea · Dolor ocular o retro-ocular · Dolor lumbar · Erupción cutánea (rash) B- Caso probable de dengue con señal(es) de alarma Todo caso sospechoso o probable de dengue (sin señales de alarma) que presenta una o más de las siguientes señales de alarma: · Dolor abdominal intenso y continuo. · Dolor torácico o disnea · Derrame seroso al examen clínico · Vómitos persistentes · Disminución brusca de temperatura o hipotermia · Disminución de la diuresis (disminución del volumen urinario) · Decaimiento excesivo o lipotimia · Estado mental alterado (Somnolencia o inquietud o irritabilidad o convulsión) · Hepatomegalia o ictericia · Disminución de plaquetas o incremento de hematocrito · Ascitis, derrame pleural o derrame pericárdico según evaluación clínica.


DENGUE

CASO CONFIRMADO DE DENGUE A- Caso confirmado de dengue por laboratorio Todo caso probable de dengue que tenga resultado positivo a una o más de las siguientes pruebas: · Aislamiento de virus dengue. · RT-PCR. · Antígeno NS1. · Detección de anticuerpos IgM para dengue en una sola muestra. · Evidencia de seroconversión en IgM en muestras pareadas. En casos de reinfección, cuando hay un resultado inicial y posterior de IgM negativo, se podrá confirmar el caso por la elevación del título de anticuerpos de IgG (muestras pareadas) B- Caso confirmado de dengue por nexo epidemiológico Todo caso probable de dengue con o sin señales de alarma de quien no se dispone de un resultado de laboratorio y que tiene nexo epidemiológico. Cuando no hay brote o epidemia de dengue, los casos probables deberán tener prueba específica de laboratorio que confirme o descarte el caso. Esta definición no se aplica para los casos probables de dengue grave, los cuales requieren necesariamente de prueba específica de laboratorio para su confirmación o descarte. CASO DESCARTADO DE DENGUE POR LABORATORIO · Resultado Negativo de IgM e IgG, en una sola muestra con tiempo de enfermedad mayor a 10 días. · Resultado Negativo IgM e IgG, en muestras pareadas, la segunda muestra tomada con un tiempo de enfermedad mayor a 10 días.


DENGUE

DEFINICION DE ESCENARIOS EPIDEMIOLOGICOS


DENGUE

ESTRATIFICACIÓN DEL RIESGO ENTOMOLÓGICO:

Este es un criterio que define los niveles de riesgo entomológico para la transmisión de dengue.

MAPAS DE RIESGO ENTOMOLÓGICO:


En vigilancia de Aedes, al elaborar un mapa de riesgo entomológico, localidad en escenario II, mediano riesgo, con índice aédico: 1 - < 2%. ¿Qué color le corresponde? (RM 2016 – A) A. Amarillo B. Blanco C. Gris D. Verde E. Rojo


ENFERMEDADES Y EVENTOS SUJETOS A VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA


ENFERMEDADES DE NOTIFICACIÓN INMEDIATA



ENFERMEDADES DE NOTIFICACIÓN INMEDIATA

RM 179-2013/MINSA



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