Los Prime-exposicion de Indicadores Estadisticos-salud Publica 3

8/4/2019 Los Prime-exposicion de Indicadores Estadisticos-salud Publica 3

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE HONDURAS

FACULTAD DE CIENCIAS MEDICASFACULTAD DE CIENCIAS MEDICASDEPARTAMENTO DE SALUD PUBLICADEPARTAMENTO DE SALUD PUBLICA

SALUD PUBLICA 3SALUD PUBLICA 3DRA. FRANCIA JOVITA PONCEDRA. FRANCIA JOVITA PONCE

EQUIPO LOS PRÁIMEQUIPO LOS PRÁIM

EXPOSICION SOBRE INDICADORES ESTADISTICOS EXPOSICION SOBRE INDICADORES ESTADISTICOS

No. CUENTA INTEGRANTES

20070007889 Isaac Alberto Stayerman

20070000100 Michelle Murcia Mendoza

20062100527 Ana Lourdes Robles

20061012048 Pedro Josué Borjas

20061010474 Juana Rosa Martínez

20061010096 María José López

20061007213 Bryan Josué Carias

20061002365 Oscar Oswaldo Meza

20051012292 Carlos René Guerra

20051003624 Flor de María López

20051002759 Nelly Patricia Rodríguez

20041011210 José Antonio Ortega

20041000407 Carol Maytee Martínez

Jueves 11 de agosto 2011Jueves 11 de agosto 2011



OBJETIVOS

�Determinar la importancia de la medida de los riesgosatribuibles.

�Determinar la importancia que tiene el calculo de lasmedidas de impacto potencial para disminuir laprevalencia de enfermedades en una comunidad.

�Elaborar tasas estandarizadas a partiendo de tazasespecificas para la realización de comparaciones libresde distorsiones.



Un procedimiento alternativo o complementario de lainferencia estadística para estimar el grado deincertidumbre que rodea a los estimadores de losparámetros poblacionales es el cómputo de sus

intervalos de confianza.

INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROMEDIOS Y PROPORCIONES



� Intervalo de confianza = estimador ± Z95% x error estándar (E.S.)

� _________________________________

� error de muestreo

El intervalo de confianza indica el rango en elque , con una probabilidad conocida , elverdadero parámetro poblacional estecontenido

La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentreen el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y sedenota 1-Alpha. La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de

significancia y se simboliza alpha.

Generalmente se construyen intervalos con confianza 1-Alpha=95%

INTERVALO DE CONFIANZA



El intervalo de confianza promedio cuantificamanera explícita la inherente imprecisión de losdatos.

Intervalo De ConfianzaPromedio



En estadísticas, se llama intervalo de confianza unpar de números entre los cuales se estima que

estará cierto valor desconocido con unadeterminada probabilidad de acierto.

Formalmente, estos números determinan

un intervalo, que se calcula a partir de datos de unamuestra, y el valor desconocido es un parámetropoblacional.

Intervalos de confianza



y En un estudio sobre el periodo de incubación de lasalmonera tiphy reportara que el promedio es de 3.5

días y el intervalos de confianza al 95% es 2.4 y 6.1días, Por lo tanto podemos decir que el 3.5% esnuestro valor puntual y esta sujeto a error, noobstante tenemos un IC95% que el verdaderotiempo estará entre 2.4 y 6.1 de días y un 5% estaráfuera de estos limites.

Ejemplos



Dada por la siguiente formula:

±1.96(DS)/(n).

El IC95% del promedio de hemoglobina en elgrupo de niños con malaria.

Aplicando la formula : ±1.96(DS)/(n).

10.6±1.96(1.4)/(70).

10.6±1.96×.1673.

10.6±.328. Por lo tanto:

El limite superior es de 10.9.

IC95% de un promedio



Dada por la siguiente formula:

±1.96(DS)/(n).

Aplicando la formula : ±1.96(DS)/(n).

11.5±1.96(1.4)/(70).

11.5±1.96×.1673.

11.5±.328. Por lo tanto:

El limite superior es de 11.8.

El limite inferior es de 11.2

Comparación con un grupo sin malaria



Ejemplo:y En una localidad rural de 760 habitantes, situada en una zona

malárica, se observó que, en el último año, la incidencia acumuladade malaria en campesinos fue 88,2 por mil, mientras que en lapoblación no campesina fue 55,8 por mil. De acuerdo al censo local

más reciente, en la comunidad hay 204 campesinos. Interesa saber si la ocupación campesino se asocia a la malaria. Los datos queresumen la situación descrita son:

Con

malaria

Sin

malariaCampesino 18 186 204

Nocampesino

31 525 556

49 711 760

IC95% de una proporción.



c = 18/204 88,2

Inc= 31/556 55,8

Li = 0,0493 (49,3 por mil)Ls =0,1271(127,1 por mil)

Tasa por mil



y Cuando tenemos que asociar entre exposición a unfactor de riesgo y enfermedad, hacemos un estudiocaso-control. Con este estudio podemos obtener larazón de posibilidades que estima el exceso de

riesgo.

R azón de posibilidades



y Para poder comprender como sacar la razón deposibilidades es conveniente recordar los

siguientes términos:

y Probabilidad

y Odd



y Probabilidad de que ocurra un evento indica lafrecuencia relativa limite con que dicho evento

tendrá lugar a largo plazo, en pruebas repetidas bajocondiciones similares.



y Odd se define como la probabilidad de que ocurraun evento dividida entre la probabilidad de que no

ocurra.

Odd = Probabilidad del Evento1 Probabilidad del Evento



y En el estudio caso-control se parte de dos grupos desujetos de la siguiente manera:

Casos Controles Total

Expuestos a b a+b

No expuestos c d c+d

Total a+c b+d N



y Con la información proporcionada en esta tabla sepuede hacer los odds a favor de la exposición al

factor de riesgo:a

Oddcasos = a + c ac c

a + c

b

Oddcontroles = b + d bd db + d

=

=



y De esta manera, la razón de probabilidades (OR) esla razón o cociente entre los odds, a favor de la

exposición de los casos y de los controles.a

y OR = c ad

b bc

d=



y Se puede definir según la situación

y En estudios caso-control la OR es el cociente

entre las ventajas a favor de la exposición (a/c)y los controles (b/d).

y En estudios Cohorte o transversal, el OR es elcociente entre las ventajas a favor de la

enfermedad en los expuestos (a/b) y los noexpuestos (c/b).

y La formula siempre se mantiene

R azón de probabilidades



y La Or en los estudios caso-control nos da unamedida que es análoga al riesgo relativo de los

estudios cohortes.y Esta medida de fuerza de asociación tiene la

misma interpretación que el riesgo relativo endeterminadas circunstancias. (OR=1 ausenciade exposición. OR>1 exposición de riesgo,OR<1 efecto protector.



y Se puede medir la fuerza de asociación entreexposición y enfermedad por medio de la OR.

y Tanto como el riesgo relativo como la razón deprobabilidades miden el exceso de riesgo en losexpuestos con respecto a los no expuesto a undeterminado factor. Una OR = 2 significaría que

el riesgo no es dos veces mas, sino el doble



y Ejemplo: Estudio de casos y controles

y Se tomo una muestra de 40 pacientes afectados por cáncer de

pulmón y 120 controles que no sufren el cáncer, y se realizo unestudio de casos y controles con un cuestionario en cual incluyo laspreguntas sobre sexo, edad, y obesidad (dicotómica si ,no),consumo de fruta ( si ,no), consumo abusivo de bebidas alcohólicas(si ,no) y habito de fumar (si , no ) entre otras.

y

y OR= (a x d) / (b x c)

Razón de posibilidades (odds ratio)



Cáncer + -

+

Fuma

-

Ejemplo de los casos y controles. Tabla 2 x 2 para la exposicióna tabaco y cáncer de pulmón.

Odds ratio = (36 x 72)/(48x4)= 13.5

a b

c d



y El riesgo atribuible es una medida que informa del

efecto absoluto del factor de riesgo que produce laenfermedad, es decir, el "exceso" de riesgo deenfermar, entre los expuestos, atribuible al factor deriesgo.

� RA = Ie ± Io

R

IESGOS A TR

IBUIBLES



y Es la magnitud absoluta de incidencia de enfermedad

que se atribuye a la exposición, ya no solo en losexpuestos sino en el conjunto de la población. El RAPes la diferencia entre la incidencia en la población (Ip)y la incidencia en los no expuestos.

� RAP = Ip ± Io

R IESGOS A TR IBUIBLES

POBLACIONAL



FR ACCIONES A TR IBUIBLES



y Son también llamadas de impacto potencial, hay de 2tipos:

EN EXPUESTOS EN LA POBLACION

FR ACCIONES A TR IBUIBLES



y Ejemplo:Si 220 personas con CA de pulmón estuvieron expuestas a elhumo del cigarrillo, y 22 no estuvieron expuestas. Cual es la

fracción atribuible a expuestos:

Esto nos dice que hay un 90% de riesgo en laexposición al humo del cigarrillo en desarrollar CAde pulmón.

FR ACCIONES A TR IBUIBLES(EX PUEST AS)



y Ejemplo:

El ejemplo anterior en el cual hubo una incidencia de100 casos por cada mil habitantes la fracción atribuibleen la población es :

Este análisis nos índica que un 78% de la población totalexpuesta al cigarro podría desarrollar CA de pulmón enalgún momento de su vida.

FR ACCIONES A TR IBUIBLES(EN LA POBLACION)



�Identifica la importancia relativa de la exposición a un

determinado factor de riesgo en la población.�Expresa la magnitud en que se reducirá el riesgoabsoluto de enfermar en el conjunto de la población.

Fracción atribuible en la población

(F

racción etiológica)



: hipertensión RR = 2.9Cardiomegalia RR = 2.1

Tabaquismo RR = 1.9

196 ± 189 x 100 = 3.6%

196

= 39.5 %

Aunque tiene mas riesgo de desarrollar ECC un individuohipertenso que un fumador a nivel poblacional resultaría masrecomendable aplicar una estrategia de reducción deltabaquismo que una de hipertensión.

Tabaquismo

R AP% de hipertensión en relación conECC:

Factores de riesgo estudiados



El RAP% es sensible a la magnitud de la exposición alfactor de riesgo en la población. Con el cuadro anterior,podemos inferir que la prevalencia del factor hipertensión(2%) es menor que el factor tabaquismo (72%). Por lotanto si tuviéramos que intervenir en la salud pública paradisminuir el riesgo de ECC, tendríamos que eliminar elfactor tabaquismo ya que es el más prevalente.

Factor de riesgo

inicial

Riesgo

Relativo

Prevalencia de

Exposición

Fracción

etiológica

Hipertensión

sistólica 2,9 2,0 3,6

Cardiomegalia 2,1 10,0 9,8

Tabaquismo 1,9 71,9 39,5

Cuadro 3.21 Exposición a factores de riesgo y enfermedad cardiaca coronaria(ECC).

Seguimiento de 16 años a varones de 35-44 años de edad. Famingham, EE.UU



El consumo de pescado crudo está fuertementeasociado con el cólera ya que su riesgo relativo es de

4.9, pero su impacto poblacional es muy bajo, por loque su eliminación solo reduciría en un 5% el riesgode adquirir la enfermedad. Por otro lado, sielimináramos el factor de consumo de agua notratada reduciríamos el riesgo de cólera en un 65%aunque su relación con la aparición de estaenfermedad es menor que el consumo de pescadocrudo.

Otro e jemplo importante es el caso del cólera en la Amazonia.



y Tasa Cruda: tasa que se presenta para la población

completa o para grandes categorías de la misma.

y Tasa Especifica: tasas presentadas en formadesagregada para varias categorías de la población

en base a características relevantes.y Ej.: Edad, Sexo, Etnia, Ocupación.

Estandarización de Tasas



Defunciones

Población Tasa porcada Mil

País A 1,269,166 68,386,000 18.6

País B 5,564,944 198,250,000 28.1

Tasa Cruda



Grupos Etáreos País A País B Población

Estándar (A+B)

TOT AL 68,386,000 198,250,000 266,636,000

Menores de 15años

19,831,740 24,781,250 44,612,990

15-44 años 35,218,790 24,781,251 114,475,040

45-64 años 10,941,760 61,501,250, 72,443,010

Mayor de 65 años 2,393,710 32,711,250 35,104,960

1. Fijar Población Estándar

Método Directo: Ajuste de Tasas



y Defunciones esperadas en menores de 15 años enPaís A:

Población Estándar 15 años x Tasa de Defunciones Observada

2. Defunciones Esperadas



GruposEtareos

PoblaciónEstándar

País A TasaObservada

País A DefuncionesEsperadas

País BTasaObservada

País BDefuncionesEsperadas

TOTAL 2 , 3 , , 3 , 3 ,31 , 33

Menoresde 15 años

44, 12, 1 . 713, 3. 1 ,53

15-44 años 114,475, 4 . 1, , 5 4. 54 ,4

45- 4 años 72,443, 1 24.7 1,7 ,33 1 . 1,441, 1

Mayor de5 años

35,1 4, 143.5 5, 37,55 11 .2 4,14 ,4 7

2. Calcular el número de defunciones esperadas para cada categoría

3. Obtener el numero total de defunciones esperadas en cada

población; sumando los resultados.



y Tasa ajustada de mortalidad :

Defunciones Esperadas x 1,000

Población Estándar

País A: 8,639,663 x1,000 = 32,4 por mil

266,636,000

País B: 6,310,033 x 1,000= 23,7 por mil

266,636,000

4. Calcular las respectivas tasas a justadas



Tasa deMortalidad porMil

País A País B

Cruda 18,6 28,1

Estandarizada 32,4 23,7



y Luego de haber removido la distorsión producida por ladiferencia en la estructura de edades, se cuenta con unamedida-resumen válida para comparar la mortalidad entrelos dos países: la tasa de mortalidad es cerca de 40% másalta en el País A que en el País B. Cabe recalcar que el usode tasas estandarizadas sólo está indicado con finescomparativos; su construcción estadística está basada enla elección arbitraria de un estándar y, por ello, la magnitudde la cifra carece de valor intrínseco.

Tasa Esta ariza a



CONCLUSIONES

�Los riesgos atribuibles permiten cuantificar el factor de riesgo entredos grupos con diferente nivel de exposición al factor de riesgo.

�El cálculo de medidas de impacto potencial, como la F racción

atribuible en la población, resulta importante a la hora de tomar decisiones para identificar el factor de riesgo con mayor prevalenciaen una comunidad relacionado con cierta enfermedad. Además, nosdice en que porcentaje podemos reducir la incidencia de laenfermedad si eliminamos dicho factor.

�El uso de tasas estandarizadas solo esta indicado con finescomparativos, esta no suple las deficiencias en la calidad, coberturani registro de los datos.

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