Principios de Epidemiologa Dona Schneider Ph D MPH

Principios de Epidemiología Dona Schneider, Ph. D, MPH, FACE

Definición de Epidemiología n Epi + demos + logos = “lo que sucede al hombre” n El estudio de la distribución y determinantes de la frecuencia de la enfermedad en poblaciones humanas (Mac. Mahon and Pugh, 1970) Epidemiology (Schneider)

Definición de Epidemiología n El estudio de la distribución y de los determinantes de los estados eventos relacionados a la salud en poblaciones específicas y la aplicación de estudio al control de los problemas de salud (John Last, 1988) Epidemiology (Schneider)

Usos de la Epidemiología n Identificar las causas de la enfermedad n n Completando el cuadro clínico de la enfermedad n n Experimento Tuskegee Determinación de efectividad terapeútica y medidas preventivas n n Enfermedad de los Legionarios Mamografías, estudios clínicos Identificación de nuevos síndromes n Variedades de hepatitis Epidemiology (Schneider)

Usos de la Epidemiología n Monitoreo de la salud de una comunidad, región o nación. n n Identificación de riesgos en términos de señalamientos de probabilidad. n n Vigilancia, reportes de accidentes. Hijas dietilestilbestrol. Estudio de tendencias sobre el tiempo para hacer predicciones para el futuro. n Tabaquismo y cáncer de pulmón. n Estimación de las necesidades de servicios de salud. Epidemiology (Schneider)

Tabla de Vida de Muertes en Londres Edad Epidemiology (Schneider) Muertes Sobrevivientes 0 -- 100 6 36 64 16 24 40 26 15 25 36 9 16 46 6 10 56 4 6 66 3 3 76 2 1 80 1 0

Observaciones de Graunt n Exceso de nacimientos de masculinos n Elevada mortalidad infantil n Variación estacional en mortalidad Epidemiology (Schneider)

Mortalidad Anual para 1632: Principales 10 causas de muerte Chrisomes & Infants Consumación (TB) Fiebre Cólico, piedras y micción dolorosa Viruela y varicela Diarrea Edema e hinchazón Convulsión Muerte de cuna Crecimiento hepático 0 500 1000 1500 2000 Número de muertes Epidemiology (Schneider) 2500

Principales causas de mortalidad en USA: 1900 Neumonía TB Diarrea y Enteritis Enfermedad cardiáca Nefritis crónica Trauma no intencional Embolia Enfermedades de la infancia Cáncer Difteria 0 50 100 150 200 Tasa de muerte por 100, 000 Epidemiology (Schneider) 250 300

Principales causas de muerte en USA: 1990 Enfermedad cardiáca Cáncer Embolia Trauma no intencional Enfermedad pulmonar Neumonía y influenza Diabetes Suicidio Enfermedad hepática VIH/SIDA 0 50 100 150 200 250 Tasa de Muertes por 100, 000 Epidemiology (Schneider) 300

No. of Casos de una Enfermedad Endemia Vs. Epidemia Endemia Tiempo Epidemiology (Schneider) Epidemia

Pirámide poblacional Epidemiology (Schneider)

1900 1940 1980 Epidemiology (Schneider) 1960 2000

Estadística n Estadística: Una rama de las matemáticas aplicadas que utiliza procedimientos para condensar, describir, analizar e interpretar grupos de información. n Bioestadística: Un subgrupo de la estadística usada para manejar información relevante a salud. Epidemiology (Schneider)

Estadística (cont. ) n n Estadística descriptiva: Métodos de producir resúmenes cuantitativos de información n Medidas de tendencia central n Medidas de dispersión Estadística inferencial: Métodos de hacer generalizaciones a un gran grupo basado en información de un subgrupo(muestra) de ese grupo. Epidemiology (Schneider)

Poblaciones y muestras n Antes de que podamos determinar que pruebas estadísticas usar, necesitamos saber si nuestra información representa una población o una muestra. n Una muestra es un subgrupo que debería ser representativa de la población Epidemiology (Schneider)

Muestras n Una muestra debería ser representativa si es seleccionada aleatoriamente (v. gr. Cada dato deberá tener la misma oportunidad de ser seleccionado) n En algunos casos, la muestra debe ser estratificada para luego aleatorizarla dentro de los estratos. Epidemiology (Schneider)

Ejemplo Queremos una muestra que refleje el género y edad de la población: 1. Estratifique los datos por género 2. Dentro de cada estrato, estratificado por edad. 3. Seleccione aleatoriamente dentro de cada estrato de género/edad, hasta que el número seleccionado sea proporcional al de la población Epidemiology (Schneider)

Poblaciones y muestras n Se puede decir si se están observando datos estadísticos de una población o de una muestra n Letras griegas señalan parámetros de la población (desconocidos pero fijos) n Letras arábigas señala estadísticas de una muestra (conocida pero aleatoria) Epidemiology (Schneider)

Clasificación de datos Cualitativos o cuantitativos n Cualitativos: categorías no numéricas n n Ejemplos: género, raza/etnicidad Cuantititiva: numérica n Ejemplos: edad, temperatura, tensión arterial Epidemiology (Schneider)

Clasificación de datos Discretos o Contínuos n Discretos: tienen un número fijo de valores n n Ejemplos: estado civil, tipo sanguíneo, número de niños Contínuos: tienen un número infinito de valores n Ejemplos: estatura, peso, temperatura Epidemiology (Schneider)

Sugerencia n Datos cualitativos (categoricos) son discretos n Datos cuantitativos (numéricos) pueden ser n discretos n contínuos Epidemiology (Schneider)

Datos cualitativos: Nominal n Datos que caen en categorías mutuamente exclusivas (discretas) para los que no hay un órden natural n Ejemplos: n Raza/etnicidad n Género n Estado civil n Códigos ICD-10 n Datos dicotómicos omo VIH+ o VIH-; si o no. Epidemiology (Schneider)

Datos cualitativos: Ordinal n Datos que caen en categorías mutuamente exclusivas (datos discretos) que tienen un orden natural o clasificación n Ejemplos: n Grados n Nivel socioeconómico n Estadío de enfermedad n Bajo, medio, alto Epidemiology (Schneider)

Datos cuantitativos: Intérvalo n Datos que son medidos en unidades estándar n La escala mide un punto de los datos que es diferente a otros, pero también mide por cuanto. n Ejemplos n Número de días desde el ataque de la enfermedad (discreta) n Temperatura en Fahrenheit o Celsius (contínua) Epidemiology (Schneider)

Datos cuantitativos: Razón n Datos que son medidos en unidades estándar donde un cero verdadero representa la ausencia de esa unidad n Ejemplos n Número de niños (discreto) n Temperatura en Kelvin (contínua) Epidemiology (Schneider)

Revisión de Bioestadística descriptiva n Mediana n Modo y rango n Varianza y desviación estándar n Distribuciones de frecuencias n Histogramas Epidemiology (Schneider)

Media (promedio) n Medida de tendencia central más comúnmente usada. n Promedio aritmético n n Fórmula: x = x / n Sensible a valores extremos Epidemiology (Schneider)

Ejemplo: Número de accidentes por semana 8, 5, 3, 2, 7, 1, 2, 4, 6, 2 x = (8+5+3+2+7+1+2+4+6+2) / 10 = 40 / 10 = 4 Epidemiology (Schneider)

Mediana n El valor que divide a un grupo clasificado en dos mitades iguales. n Ordene los datos n Si n es par, divida las dos observaciones centrales n Si n es impar, la mediana es la observación de en medio. Epidemiology (Schneider)

Dando un par número de observaciones (n=10): Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 Mediana = (3+4) / 2 = 3. 5 Gando un impar número de observaciones (n=11): Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10 Mediana = 4 (n+1)/2 = (11+1)/2 = 6 a observación Epidemiology (Schneider)

Modo n El valor que ocurre más frecuentemente en un grupo de datos n Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 n Modo = 2 Epidemiology (Schneider)

Rango n La diferencia entre el mayor y menor de los valores en una distribución n Ejemplo: 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 n Rango = 8 -1 = 7 Epidemiology (Schneider)

Varianza y desviación estándar n Medidas de dispersión (o scatter) de los valores alrededor de la media n Si los números están cerca de la media, la varianza es pequeña n Si alejados de la media, la varianza será más grande. Epidemiology (Schneider)

Varianza V = [S(x-x)2] / (n-1) V = [(8 -4) 2 +(5 -4) 2 +(3 -4) 2 +(2 -4) 2 +(7 -4) 2 +(1 -4) 2 + (2 -4) 2 +(4 -4) 2 +(6 -4) 2 +(2 -4) 2] / (10 -1) = V = 5. 7777 Epidemiology (Schneider)

Desviación estándar SD = ÖV SD = Ö 5. 777 = 2. 404 Epidemiology (Schneider)

Distribuciones simétricas y sesgadas Simétrica Mediana Modo Epidemiology (Schneider) Sesgada Mediana Modo

Diagramas de frecuencia de distribucuiones simétricas y sesgadas Simétrica Epidemiology (Schneider) Sesgada

Puntaje de 12 pacientes en la escala de 5 puntos de la ansiedad Paciente 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Puntaje de ansiedad 4 3 5 1 4 4 2 5 4 3 4 5 Epidemiology (Schneider) Puntaje Frecuencia 1 1 2 1 3 2 4 5 5 3 Total 12

Frequencia Diagrama de frecuencia de 12 pacientes psiquiátricos Puntaje Epidemiology (Schneider)

Accidentes en los campamentos de verano, requiriendo tratamiento en Urgencias Semana Frecuencia Porcentaje 1 1 10 2 3 30 3 1 10 4 1 10 5 1 10 6 1 10 7 1 10 8 1 10 Epidemiology (Schneider)

Frequencia Histograma Número de accidentes por semana Epidemiology (Schneider)

Frequencia Polígono de frecuencias Número de accidentes por semana Epidemiology (Schneider)

Histograma y polígono de frecuencias Frequencia Nota: área A = A; B = B; C = C; D = D; área bajo el histograma = a área bajo el polígono B B C C A D Número de accidentes por semana Epidemiology (Schneider)

Estdística descriptiva n Usada como un primer paso al observar resultados relacionados a la salud. n Examina los números de casos para identificar un incremento (epidemia) n Examina patrones de casos para ver quién tiene enfermedad (variables demográficas) y dón de están los enfermos (variables de tiempo/espacio). Epidemiology (Schneider)