Tasa estandarizada de mortalidad SMR tasa de mortalidad

Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de mortalidad proporcional (PMR) y medidas de sobrevida Principios de Epidemiología Conferencia 3 Dona Schneider, Ph. D, MPH, FACE

Revisión: Tasas ajustadas son creadas a través de la estandarización n Estandarización: n El proceso por el cual se derivan una figura resumida para comparar resultados en salud de grupos n El proceso puede ser usado para mortalidad, natalidad o datos acerca de morbilidad Epidemiology (Schneider)

Ejemplos de estandarización n El método directo requiere n Tasas específicas por edad en la muestra de la población n La edad de cada caso n La población en riesgo para cada grupo de edad en la muestra n Estructura de la edad (porcentaje de casos en cada grupo de edad) de una población estándar n La figura resumida es TASA AJUSTADA POR EDAD Epidemiology (Schneider)

Estandarización: Ajuste por edad (cont. ) n El método indirecto requiere n Estructura de edad de la muestra de la población en riesgo n Total de casos en la muestra de la población (no edades de casos) n Tasas específicas por edad de una población estándar n La figura resumida es la RAZON ESTANDARIZADA DE MORTALIDAD (SMR) Epidemiology (Schneider)

Estandarización indirecta n En lugar de una estructutura de la población estándar, se utiliza una tasa estándar para ajustar nuestra muestra n La estandarización indirecta no requiere las tasas estrato específicas de nuestros casos. n La medida resumida es la SMR o razón estandarizada de mortalidad SMR = Observados Esperados Epidemiology (Schneider) X 100

Estandarización indirecta (cont. ) n Un SMR de 100 o 100% significa no diferencia entre el número de resultados en la muestra de la población y los que deberían ser e 4 sperados en la población estándar Epidemiology (Schneider)

Ejemplo: SMR para rancheros masculinos, Inglaterra y Gales, 1951 Número de rancheros y gerentes Grupo de ranchos(Censo, de 1951) (1) edad 20 -24 7, 989 25 -34 37, 030 35 -44 60, 838 45 -54 68, 687 55 -64 55, 565 Tasas de mortalidad estándar por 1, 000 (Todas las causas de muerte) (2) 1, 383 1, 594 2, 868 8, 212 22, 953 Número esperado de muertes de rancheros y gerentes de ranchos por 1, 000 (3) = (1) X (2) 11 59 174 564 1, 275 Total de muertes esperadas por año: 2, 083 SMR = 1, 464 2, 083 Total de muertes observadas por año: 1, 464 Epidemiology (Schneider) X 100 = 70. 3%

En 1951, rancheros masculinos en Inglaterra y Gales tuvieron una tasa de mortalidad 30% más baja que la población general comparable por edad.

SMR para Tuberculosis para mineros blancos con edades entre 20 y 59 años, Estados Unidos, 1950 Edad (Años) 20 -24 25 -29 30 -34 35 -44 45 -54 55 -59 Totals Tasa de mortalidad (por Población 100, 000) para estimada de tuberculosisi en mineros hombres en la blancos población general (1) 74, 598 85, 077 80, 845 148, 870 102, 649 42, 494 (2) 12. 26 16. 12 21. 54 33. 96 56. 82 75. 23 Muertes esperadas Muertes por tuberculosis enobservadas po mineros blancos si tuberculosis en tienen los mismos mineros riesgos que la blancos población general (3) = (1) X (2) 9. 14 13. 71 17. 41 50. 55 58. 32 31. 96 (4) 10 20 22 98 174 112 181. 09 436 SMR = Observados / Esperados X 100 SMR (for 20– 59 años de edad) = 436 / 181. 09 X 100 = 241%

En los Estados Unidos en 1950, mineros blancos con edades entre 20 y 59 años murieron de tuberculosis casi 2 y media veces más que la población general de edad similar. Epidemiology (Schneider)

n Individuos en una cohorte pueden contribuir con diferentes cantidades de riesgo debido a la longitud de la exposición (persona-años) Cálculo de SMR totales, por estratos y específicas por edad SMR = O/E X 100 = 179/88. 15 X 100 = 203% Estudio cohorte Edad (años) 40 -49 50 -59 60 -69 70 -79 Total N° de Persona resultados -años en de interés toda la (Obs) cohorte Población de referencia Tasa por 1, 000 (1) 6 (2) 1, 200 (3) 2. 5 27 98 48 179 2, 340 3, 750 975 6. 1 12. 4 25. 0 Esperados (4) = (2) X (3) 3. 00 14. 27 46. 50 24. 38 88. 15 SMR = (1) / (4) 2. 00 1. 89 2. 11 1. 97 2. 03

Trabajadores en esta cohorte fueron dos veces más probable que tuvieran el resultado de interés que la población general n Aquellos con edades de 60 -69 tuvieron la más alta SMR específica por edad n Aquellos de edad entre 50 -59 tuvieron la más baja SMR específica por edad Epidemiology (Schneider)

SMR (cont. ) n Algunas exposiciones cambian con el tiempo y los individuos pueden tener diferentes cantidad de exposición cuando están en una cohorte por muchos años n Ejemplo: En un periodo de años, el proceso de manufacturación de X producto cambió. La cohorte ocupacional involucrada en el proceso tuvo 58 muertes (no conocemos sus edades). ¿Fue esto más o menos lo esperado para la población general? n Estratifique la cohorte por peridos conocidos de exposición Epidemiology (Schneider)

Grupo de Persona-años edad en cohorte Blancos masculinos USA Muertes por Ca (por 100, 000) Muertes por Ca esperadas 1948 -1952 15 -24 25 -34 35 -44 45 -54 55 -64 1953 -1957 15 -24 25 -34 35 -44 45 -54 55 -64 1958 -1963 15 -24 25 -34 35 -44 45 -54 55 -64 TOTAL 1, 250 3, 423 3, 275 2, 028 1, 144 9. 9 17. 7 44. 5 150. 8 409. 4 0. 1 0. 6 1. 5 3. 1 4. 7 544 3, 702 4, 382 2, 968 1, 552 11. 2 17. 5 44. 2 157. 7 432. 0 0. 1. 06 1. 9 4. 7 6. 7 4 2, 206 4, 737 4, 114 2, 098 10. 3 18. 8 46. 3 164. 1 450. 9 0. 0 0. 4 2. 2 6. 8 9. 5 42. 9 SMR = observadas/esperadas x 100% = 58 / 42. 9 x 100%=135% Epidemiology (Schneider)

Personas en esta cohorte tuvieron el resultado 35% más frecuente que lo esperado en la población general. No podemos calcular las SMR específicas por edad sin las edades de los casos. Si tenemos las edades de los casos: Epidemiology (Schneider)

Persona-años 1970 -74 1975 -79 1980 -84 Age 20 -24 1000 500 1500 200 1000 1500 1 4 1 0 2 2 25 -29 30 -34 Muertes observadas Age 20 -24 2 25 -29 3 30 -34 0 Tasas de la población(por 1, 000) S Obs = 15 Age 20 -24 1. 8 1. 6 25 -29 1. 7 1. 5 30 -34 1. 9 1. 8 1. 7 Muertes esperadas = tasas de la población x personas-años/1000 Age 20 -24 25 -29 30 -34 1. 8 1. 7 0. 9 2. 3 0. 9 0. 3 1. 5 2. 6 S Esp = 12. 9 SMR = S Obs / S Esp X 100 = 15 / 12. 9 X 100 = 116%

De esos datos se puede calcular n Una SMR total (116%) n SMR específicas por edad (edad 20 -25, SMR = 100%) n SMR por periodos de tiempo (1970 -1974, SMR = 114%) n SMR específicas por edad y por periodo de tiempo (edad 20 -24, 1970 -74, SMR = 111%) Epidemiology (Schneider)

SMR n n Esperar un efecto del trabajador saludable n Estudios ocupacionales deberán tener una SMR < 100 n Trabajadores tienden a ser más saludables que la población general la cual comprende individuos sanos y no sanos No se puede comparar SMR entre estudios -- sólo a la población estándar Epidemiology (Schneider)

Comparación de tasas Ventajas Tasas resumidas actuales Cruda Fácilmente calculadas Desventajas Difíciles de interpretar debido a las diferencias enlas estructuras de las poblaciones Incómodo si hay muchos Específica Controles para subgrupos homogeneos subgrupos Proveen detallada información Ajustada Provee una figura resumida Controla confusores Permite la comparación de grupos No hay figura resumida Tasa fictícia La magnitud depende de la población estándar Esconde diferencias entre subgrupos

En resúmen: Un tipo de tasa no es necesariamente más importante que otro. El cual se elija depende de la información buscada. Tasas crudas son usadas para estimar la carga de la enfermedad y para planear las necesidades en servicios de salud. Para comparar tasas entre subpoblaciones o para varias causas, tasas específicas son preferidas. Para comparar la salud de ppoblaciones completas, tasas ajustadas son preferidas debido a que permiten comparaciones de poblaciones con diferentes estructuras demográficas. Epidemiology (Schneider)

CDC Wonder http: //wonder. cdc. gov/ Epidemiology (Schneider)

Mediciones de resultados adicionales n Razón de mortalidad proporcional n Tasa de fatalidad de casos n Años de potencial vida perdida n Mediciones de sobrevida Epidemiology (Schneider)

Mediciones adicionales de resultados n Razón de mortalidad proporcional n La razón muertes observadas/ muertes esperadas (en términos de proporciones de muertes en la población estándar) X 100 n PMR son explicadas similarmente que la SMR n 100% = sin diferencias entre grupos Epidemiology (Schneider)

Computando una PMR 1955 -59 5 15 5 1960 -64 2 10 15 30 -34 1950 -54 10 10 5 20 -24 25 -29 30 -34 2 3 0 1 4 1 0 2 2 20 -24 25 -29 30 -34 0. 07 0. 09 0. 11 0. 07 0. 10 0. 12 20 -24 25 -29 30 -34 0. 7 0. 9 0. 4 0. 1 1. 5 1. 0 1. 8 Todas las muertes 20 -24 25 -29 Muertes por cáncer observadas S =15 Proporción en la población de muertes por cáncer Muertes esperadas debidas a cáncer = proporción de la población X todas las muertes en la muestra esperadas S =7. 6 0. 6 PMR = Observadas/Esperadas x 100 = (15/7. 6) x 100 = 197%

PMR = 197% La población del estudio tiene dos veces la proporción de muertes de cáncer que la población estándar. Epidemiology (Schneider)

Tasa de mortalidad proporcional de enfermedad coronaria

Diez principales causa de muerte, 25 -44 años, todas las razas, ambos sexos, Estados Unidos, 1991 (Población 82’ 438, 000) Sitio Causa de muerte Tasa de mortalidad Tasa de muerte Número proporcional (%) causa específica 1 Accidentes y efectos adversos Neoplasias malignas 2 Infección por VIH 3 Enfermedades del corazón 4 Homicidio e 5 por 100, 000 26, 526 22, 228 21, 747 15, 822 18. 0 15. 0 14. 7 10. 7 32. 2 27. 0 26. 4 19. 2 12, 372 8. 4 15. 0 12, 281 Suicidio Enfermedades crónicas 7 4, 449 hepáticas y cirrosis 8 Enfermedades cerebrovasculares 3, 343 8. 3 14. 9 3. 0 5. 4 4. 1 2. 7 intervenciones legales 6 9 10 Diabetes mellitus Neumonía e influenza Todas las causas 2, 211 2, 203 2. 3 1. 5 147, 750 100

Comparando tasas de mortalidad y fatalidad de casos n Asumiendo en 1995 una población de 100, 000 personas donde 20 contrajeron la enfermedad X y 18 personas murieron de la enfermedad. Un permanece enfermo y uno se ha recuperado. ¿Cuál es la tasa de mortalidad y cual es la tasa de fatalidad de casos para la enfermedad x? n Tasa de mortalidad para la enfermedad X 18 / 100, 000 =. 00018 =. 018% n Tasa de fatalidad de casos para la enfermedad X 18 / 20 =. 9 = 90% Epidemiology (Schneider)

Años potenciales de vida perdida n Muertes ocurriendo en un individuo en particular a una edad temprana resulta en gran pérdida de la productividad de ese individuo que si el mismo individuo viviera cpmpletamente el promedio de esperanza de vida. n Por convencia , YPLL (o PYLL) está basada en la esperanza de vida de 75 años n YPLL puede ser calculado para individuos o datos de grupos Epidemiology (Schneider)

Ejemplo: método de datos individuales n Una persona que murió a la edad de 20, contribuiría con 55 años potenciales de vida perdida (75 -20=55 YPLL) n Muertes en individuos de 75 años o mayores son excluídas n La tasa es obtenida dividiendo el total de años potenciales de vida perdida entre el total de la población menor de 75 años. Epidemiology (Schneider)

Individual Edad a la muerte (Años) Contribuyó YPLL (75 -age) 1 2 3 4 5 Suma 6 meses 55 15 85* 60 xxx 74. 5 20 60 xx 15 169. 5 *excluído YPLL de la enfermedad X = 169. 5 / 4 = 42. 4 por persona Epidemiology (Schneider)

Ejemplo: Método de grupo de edad En una población de 12, 975, 615, ¿cuál es la tasa de YPLL para el 2000? 1. Obtenga las edades al tiempo de la muerte de cada caso (columna 1). Excluya aquellos con edades sobre 75 2. Calcule la media de edad para cada grupo de edad (columna 2) 3. Reste la media de edad de 75 (columna 3) 4. Calcule la YPLL específica por estrato, multiplicando la columna 1 por la columna 3 5. Sume las YPLL específicas por estrato 6. Divida entre el total de la población para las edades seleccionadas

Edad <1 1 -4 5 -9 10 -14 15 -19 20 -24 25 -29 30 -34 35 -39 40 -44 45 -49 50 -54 55 -59 60 -64 65 -69 70 -74 Media de edad a la # Muertes (1) muerte (2) 4 28 52 64 315 410 308 243 171 131 116 85 85 86 64 70 xxx 0. 5 3. 0 7. 5 12. 5 17. 5 22. 5 27. 5 32. 5 37. 5 42. 5 47. 5 52. 5 57. 5 62. 5 67. 5 72. 5 xxx Edad de 75 -media (3) 74. 5 72. 0 67. 5 62. 5 57. 5 52. 5 47. 5 42. 5 37. 5 32. 5 27. 5 22. 5 17. 5 12. 5 7. 5 2. 5 xxx YPPL (1)x(3) 298. 0 2016. 0 3510. 0 4000. 0 18112. 5 21525. 0 14630. 0 10327. 5 6412. 5 4257. 5 3190. 0 1912. 5 1487. 5 1075. 0 480. 0 175. 0 93, 234. 0 Tasa de YPLL por 1, 000 personas = 93, 234. 0/12, 975, 615 = 7. 2 por 1, 000 in 2000

Midiendo sobrevida n Cinco años de sobrevida n No es un número mágico n Puede estar sujeto a sesgo de tiempo n No puede evaluar nuevas terapias Epidemiology (Schneider)

Midiendo sobrevida (cont. ) n Tablas de vida (asumen que no hay cambios en el tratamiento en el tiempo de observación) n Usadas para calcular la probabilidad de sobrevivir en fijados segmentos de tiempo n Permite a cada caso contribuir al análisis de datos sin tomar en cuenta el segmento de tiempo en el cual fueron erolados n La probabilidad de sobrevivir 5 años es el producto de sobrevivir cada año Epidemiology (Schneider)

Midiendo sobrevida (cont. ) n Kaplan-Meier n Los periodos de tiempo no son predeterminados pero son definidos por la muerte o diagnóstico de un caso n Las pérdidas y eliminaciones son removidas del análisis n Típicamente usadas para pequeños números de casos Epidemiology (Schneider)

Midiendo sobrevida (cont. ) n Mediana de sobrevida n El tiempo en que la mitad de la población sobrevive n No afectada por los extermos como en la media n Se puede calcular la mediana del tiempo de sobrevida cuando la mitad más que cuando todos los casos mueren Epidemiology (Schneider)

Midiendo sobrevida (cont. ) n Tasa relativa de sobrevida n Compara sobrevida de una enfermedad a un grupo comparable quienes no tienen la enfermedad Tasa relativa de sobrevida (%) = Observados/Esperados x 100 Epidemiology (Schneider)