1 Epidemiología Lic. TM. Pedro Maturana RamírezMgs. en Pedagogía Aplicada a la Educación Superior

2 Universidad de AconcaguaObjetivos Variable, tipos de variable y formas de clasificación. Definición y medición de variables; tipos de medida. Recolección y procesamiento de datos. Medidas de resumen. Tipos de error. Indicadores de riesgo epidemiológico.

3 Universidad de AconcaguaIntroducción La epidemiología descriptiva se preocupa de describir y caracterizar un problema de salud colectivo. Enumera la distribución y magnitud de las enfermedades dentro de la comunidad considerando las variables epidemiológicas clásicas de:

4 Universidad de AconcaguaIndependientemente del enfoque de análisis empleado, las variables de Tiempo, de Lugar y de las Personas conforman una plataforma básica de trabajo para la epidemiología. Pero… ¿Qué se entiende por variable?

5 Universidad de AconcaguaPor variable se entiende alguna característica condición o atributo susceptible de ser medido, usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema de registro y medición capaz de identificar el valor real que adopta.

6 Universidad de AconcaguaPara la epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan hipótesis de explicación de sucesos

7 Universidad de AconcaguaLas variables epidemiológicas se estudian para: Determinar a los individuos y poblaciones en riesgo Conocer la etiología de la enfermedad Predecir o elaborar hipótesis respecto al agente, fuente y modo de transmisión Determinar una asociación causal entre enfermedad y una característica de la persona enferma o un factor del medio ambiente Análisis de los riesgos asociados, ya que podemos predecir el ambiente epidemiológico futuro de la enfermedad

8 Universidad de AconcaguaVariable Personas ¿Por qué algunas personas enferman y otras no? Según el problema en estudio, importa conocer características de las personas como ser su edad, el sexo, la raza, nivel de instrucción, su situación económica o condiciones genéticas.

9 Universidad de AconcaguaEstas características personales pueden agrupar diferente nivel de daño en algunas poblaciones. Por ejemplo, la caracterización de la influencia del nivel de instrucción sobre la mortalidad infantil en Chile realizada por Vega y colaboradores para Chile en 1995 da cuenta de un diferencial de riesgo del orden de 6 veces más riesgo de muerte en el primer año al comparar madres sin instrucción respecto de aquellas con 13 o más años de instrucción formal.

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11 Universidad de AconcaguaAtributos personales vinculados con el nivel socioeconómico, como ser el nivel de jerarquía o status social de las personas, muestran tener influencia sobre la mortalidad de algunas enfermedades crónicas del adulto. En el gráfico adjunto se aprecia el gran diferencial de riesgo de muerte entre personas con diferente jerarquía social evaluada en población inglesa.

12 Universidad de AconcaguaRiesgo relativo de muerte por enfermedad coronaria. Según jerarquía. "Explicadas por factores de riesgo" (estandarizadas por edad)

13 Universidad de AconcaguaEn otros casos será de mayor interés conocer características ligadas al patrimonio biológico de las personas, como es el caso de enfermedades en las que participa un componente genético. (genetopatías) Si bien las características propias de esta variable (persona) son individuales, algunas de ellas se agregan como una variable que representa a una comunidad completa (ejemplo: factor étnico).

14 Universidad de AconcaguaEntonces podemos afirmar, que esta variable depende: Características inherentes o adquiridas: Edad, sexo, raza, estado inmune. Actividades: Estado laboral Estilo de vida: Toxicomanías Por lo tanto se puede concluir que son características de los individuos expuestos que contrajeron la enfermedad. Variable más utilizada en la descripción de la ocurrencia y distribución de las enfermedades.

15 Universidad de AconcaguaVariable Tiempo (Variable Temporal) De ella interesa observar la frecuencia con la que ocurre un evento de acuerdo en función del tiempo; la existencia de variaciones estacionales, de ciclos o períodos en la aparición del problema, la duración de los síntomas de una enfermedad; el periodo de incubación y de resolución de la enfermedad y la velocidad de propagación de ésta en la comunidad.

16 Universidad de AconcaguaEste es el caso de los periodos de incubación estimados para enfermedades de transmisión entérica, como se aprecia en el gráfico adjunto, los que son de utilidad para el diagnóstico de enfermedades de acuerdo con el tiempo en el cual se produjo la exposición al agente etiológico. Periodo de incubación habitual para enfermedades de transmisión alimentaria

17 Universidad de AconcaguaEn resumen Esta variable es el periodo durante el cual los individuos enfermaron por su exposición a la fuente de infección, así como en el cual ocurrió la enfermedad.

18 Universidad de AconcaguaVariable Lugar Área geográfica que puede ser localizada por su latitud y longitud. El área comprometida, su clima, flora, fauna, y otras variables que puedan guardar relación con el fenómeno observado, como la geografía de la zona, la ubicación de los asentamientos humanos en relación con su entorno geográfico, requieren ser consideradas y detallados.

19 Universidad de AconcaguaEn ocasiones, las condiciones geográficas están en correspondencia con las características de los sujetos que la habitan. Por ejemplo, sujetos socialmente deprivados (acontecimiento altamente traumático, trayendo consigo; angustia, depresión, entre otros) que comparten un espacio físico común, con malas condiciones de saneamiento básico pueden tener todos un mayor riesgo. También hay grupos étnicos que suelen compartir territorios comunes, en torno a comunidades.

20 Universidad de AconcaguaEl seguimiento en el tiempo de un problema de salud por periodos prolongados, permiten establecer su tendencia secular y analizar la influencia de los factores del contexto ambiental y humano que puedan dar cuanta de la tendencia observada.

21 Universidad de AconcaguaEl gráfico adjunto permite apreciar la tendencia secular de la mortalidad infantil Chilena y sus componente desde fines del siglo XIX.

22 Universidad de AconcaguaEn resumen La variable lugar tiene relación con las características, factores o condicionantes existentes en el ambiente en el cual ocurrió la enfermedad. El lugar, frecuentemente es clasificado dicotómicamente, o en términos mutuamente excluyentes: rural o urbano, residente o no residente. La asociación de la enfermedad con el lugar, implica que los factores de mayor importancia etiológica se relacionan con los habitantes, el ambiente o ambos.

23 Universidad de AconcaguaClasificación Las variables pueden ser clasificadas como cuantitativas (intervalares) o cualitativas (categóricas), dependiendo si los valores presentados tienen o no un orden de magnitud natural (cuantitativas), o simplemente un atributo no sometido a cuantificación (cualitativa).

24 Universidad de AconcaguaDependiendo de los valores que pueda tener una variable cualitativa, ésta puede a su vez ser dicotómicas (cuando sólo pueden adoptar un sólo valor sin jerarquía entre sí; hombre - mujer, positivo-negativo, presente-ausente), o bien, poli o multicotómicas, si existe la posibilidad de que adopten múltiples valores (edad, talla, nivel socioeconómico, grupos sanguíneos, calificación previsional de usuarios).

25 Universidad de AconcaguaLas variables cualitativas pueden agruparse en variables nominales u ordinales. Hablaremos de variable nominal cuando los datos correspondan a una variable cualitativa que se agrupa sin ninguna jerarquía entre sí, como por ejemplo: nombres de personas, de establecimientos, raza, grupos sanguíneos, estado civil. Estas variables no tienen ningún orden inherente a ellas ni un orden de jerarquía.

26 Universidad de AconcaguaSi las categorías o valores que adopte una variable cualitativa poseen un orden, secuencia o progresión natural esperable, hablaremos de variable ordinal, como por ejemplo: grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel socioeconómico, intensidad de consumo de alcohol, días de la semana, meses del año, escalas de Killip o Apgar. A pesar de este orden jerárquico no es posible obtener valoración numérica lógica entre dos valores. Escalas de mediciones clínicas; Killip: mide la gravedad de pacientes en condiciones críticas expresado en múltiples parámetros. APGAR: mide al grado de bienestar del recién nacido a través de la determinación de algunos parámetros clínicos.

27 Universidad de AconcaguaLas variables de tipo cuantitativo pueden a su vez ser clasificadas como continuas o discretas. Si entre dos valores determinados existen infinitas posibilidades de valores, hablaremos de una variable de tipo continuo. Ejemplos de este tipo de variables son: el peso, la talla, la presión arterial o el nivel de colesterol sérico.

28 Universidad de AconcaguaSi la variable a medir sólo puede adoptar un sólo valor numérico, entero, con valores intermedios que carecen de sentido, hablaremos de variable cuantitativa de tipo discreto. Son ejemplos de ellas: el número de hijos, de unidades vecinales del sector, número de exámenes de laboratorio o de pacientes atendidos.

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30 Universidad de AconcaguaCondiciones básicas en la definición de variable a medir Al registrar los valores de una variable, existen al menos dos características que la variable definida debe poseer. En primer término, una variable debe ser exhaustiva, vale decir, debe considerar todas las posibles alternativas u opciones de respuesta. (de no incluirse todas las posibles opciones se corre el riesgo de una errónea clasificación u omisión del dato.)

31 Universidad de AconcaguaSimultáneamente los atributos de una variable deben ser mutuamente excluyentes, lo que significa que un sujeto no debiera identificarse con mas de una categoría al ser encuestado. En el caso de indagar, por ejemplo, acerca de la situación laboral ofreciendo las siguientes opciones : Empleado Desempleado Buscando empleo Un sujeto empleado que desea aumentar su ingreso con un segundo empleo, podría estar en condiciones de responder a más de una opción.

32 Universidad de AconcaguaUnidades de Análisis La unidad de análisis corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que se va a ser objeto específico de estudio en una investigación. Debe estar claramente definida en un protocolo de investigación y el investigador debe obtener la información a partir de la unidad que haya sido definida como tal, aun cuando, para acceder a ella, hay debido recorrer pasos intermedios.

33 Universidad de AconcaguaLas unidades de análisis pueden corresponder a las siguientes categorías o entidades: Personas Grupos humanos Poblaciones completas Unidades geográficas determinadas Eventos o interacciones sociales (accidentes, casos de infecciones intrahospitalarias) Entidades intangibles, susceptibles de medir (exámenes, días camas)

34 Universidad de AconcaguaEl análisis que se llevará a cabo es el que determina la unidad de análisis La unidad de muestreo corresponde a la entidad básica mediante la cual se accederá a la unidad de análisis. En algunos casos, ambas se corresponden. Por ejemplo, si se desea estimar la prevalencia de daño auditivo en relación a niveles de ruido ambiental en una muestra de trabajadores de una fábrica, la unidad de muestreo puede corresponder a la entidad "individuo", si se dispone de un registro detallado de cada sujeto. La unidad de análisis es por cierto el trabajador de la fábrica.

35 Universidad de AconcaguaSi en el mismo ejemplo se conoce de secciones de la fábrica con distinto nivel de exposición al ruido, podría obtenerse una muestra de cada sección (estratos). En este caso, la unidad de muestreo corresponde a la "sección", de donde se obtendrá a los sujetos a estudiar de acuerdo a algún procedimiento aleatorio de selección. La unidad de análisis es también en este caso, el trabajador.

36 Universidad de AconcaguaTécnicas e Instrumentos de Recolección de Datos En muchas investigaciones los datos deben ser recogidos de su fuente de origen, mientras que en otras suelen aprovecharse los datos previamente recolectados por otros investigadores u organismos. En el primer caso se les denomina fuentes primarias de recolección de datos y en el segundo caso fuentes secundarias de recolección de datos.

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38 Universidad de AconcaguaTécnicas de Recolección de Datos Son el conjunto de reglas y procedimientos que permiten al investigador establecer la relación con el objeto o sujeto de la investigación, es decir el CÓMO.

39 Universidad de AconcaguaEntrevistas Técnica de obtención de información, que se realiza entre dos o más personas, bien sea presencial o virtual, de manera personal o impersonal. Tiene un propósito bien definido y busca obtener información general, medir opiniones, actitudes, percepciones sobre una situación o problema de investigación.

40 Universidad de AconcaguaEmpleo de la Entrevista En las Ciencias Biomédicas se utiliza en los estudios de diagnóstico clínico. Se emplea cuando se considera necesario que exista interacción y diálogo entre el investigador y el (los) entrevistado (s). Se usa cuando la población o universo es pequeño y manejable.

41 Universidad de AconcaguaTipos de Entrevistas 1.- Estructuradas: Consiste en realizar preguntas estudiadas y bien definidas, cuyas respuestas pueden ser de: Respuestas Abiertas: El entrevistado responde libremente a las preguntas realizadas por el entrevistador. Respuestas Cerradas: el entrevistado elige entre una serie predefinida de respuestas.

42 Universidad de Aconcagua2.- No estructuradas: Donde tanto las preguntas como las respuestas son libres. 3.- Mixta: Se hacen preguntas estructuradas y no estructuradas.

43 Universidad de AconcaguaEncuestas Es una técnica destinada a obtener datos de varias personas cuyas opiniones impersonales interesan al investigador. A diferencia de la entrevista, se utiliza un listado de preguntas escritas que se entregan a los sujetos, a fin de que las contesten igualmente por escrito. Ese listado se denomina cuestionario (instrumento que puede ser de respuesta cerrada, abierta o mixta).

44 Universidad de AconcaguaEsta técnica es impersonal, porque el cuestionario no debe llevar el nombre ni otra identificación de la persona que lo responde, ya que no interesan esos datos. Se puede aplicar a sectores, grupos o conglomerados más amplios de individuos, de manera mucho más económica que mediante entrevistas. En Ciencias Biomédicas, frecuentemente se utilizan en estudios clínico-epidemiológicos.

45 Universidad de AconcaguaRiesgos que conlleva la Aplicación de Cuestionarios La falta de sinceridad en las respuestas (deseo de causar una buena impresión o de disfrazar la realidad). La tendencia a decir "si" a todo. La sospecha de que la información puede revertirse en contra del encuestado, de alguna manera. La falta de comprensión de las preguntas o de algunas palabras. La influencia de la simpatía o la antipatía tanto con respecto al investigador como con respecto al asunto que se investiga.

46 Universidad de AconcaguaRegistros Se aplica esta técnica cuando la información sobre el fenómeno objeto de estudio, sólo es posible obtenerla a través de archivos o registros en determinadas instituciones. En las Ciencias Biomédicas se utilizan frecuentemente las historias médicas.

47 Universidad de AconcaguaObservación Es el registro visual de lo que ocurre en una situación real, clasificado y consignando los datos de acuerdo con algún esquema previsto y de acuerdo al problema que se estudia. La podemos dividir en: No asistida técnicamente: Escalas de observación. Asistida técnicamente: Microscopio, balanza, termómetro, cámara de vídeo, telescopio.

48 Universidad de AconcaguaEscalas de Observación Esta técnica se aplica cuando se quiere medir variables mediante la observación directa: conductas, fenómenos o eventos observables. Su diseño y construcción tienen un carácter muy específico, según la naturaleza del problema a estudiar. Su uso es limitado, debido a que requiere el contacto directo del investigador con el fenómeno a indagar, en un determinado espacio y período de tiempo.

49 Universidad de AconcaguaEjemplos de Escalas de Observación Lista de Cotejo (Si, No). Escala de Estimación (Bueno, Regular, Malo). Escala Likert (Totalmente en desacuerdo, En desacuerdo, Ni de acuerdo ni en desacuerdo, De acuerdo, Totalmente de acuerdo). Escala Goldbert: para estudiar la ansiedad. Escala de Guttman: para investigar actitudes.

50 Universidad de AconcaguaInstrumentos Mecanismo que usa el investigador para recolectar y registrar los datos. Representan la herramienta con la cual se va a recoger, filtrar y codificar los datos, es decir, el CON QUÉ. Los instrumentos están en correspondencia con las técnicas de recolección de datos considerada, para determinado problema o evento de investigación.

51 Universidad de AconcaguaInstrumentos de Captación Permiten percibir el evento, no necesariamente de manera selectiva, y algunos de ellos permiten ampliar los sentidos, por ejemplo: el telescopio, el microscopio, etc. Instrumentos de Medición Captan la información de manera selectiva y precisa, es decir sólo aquella información, que da cuenta del fenómeno en estudio y no otra.

52 Universidad de AconcaguaInstrumentos de Registro Permiten tener un soporte de la información en periodos de tiempo relativamente largos, de modo que el investigador puede recuperar la información cuando lo necesite.

53 Universidad de AconcaguaAlgunos Criterios para Elaborar un Instrumento de Medición •Colocar en la primera página el encabezado de la Institución que lo identifica. •Identificar el instrumento con un nombre o título. •Incorporar debajo del título, el nombre del autor del instrumento. •Solicitar algunos datos generales de interés. •Colocar las instrucciones de respuesta. •Utilizar un tamaño y tipo de letra legible. •Identificar cada bloque o sección del instrumento de manera clara.

54 Universidad de AconcaguaValidez de un Instrumento de Medición Consiste en la correspondencia (concordancia) o correlación entre lo que el instrumento mide y lo que pretende medir.

55 Universidad de AconcaguaConfiabilidad de un Instrumento de Medición Es la capacidad del instrumento de producir puntajes o resultados relativamente consistentes (repetibles) en una determinada administración o en diferentes administraciones (estabilidad). Reduciendo a un mínimo la variabilidad del error e implicando cierta homogeneidad en el contenido de los reactivos o ítems con respecto de lo que está midiendo.

56 Universidad de AconcaguaConfiabilidad Representa la relación proporcional de la variabilidad verdadera (puntajes verdaderos) con respecto a la variabilidad total (puntajes verdaderos más puntajes del error).

57 Universidad de AconcaguaMedidas de Resumen Medidas de Tendencia Central Medidas de Posición Medidas de Dispersión

58 Universidad de AconcaguaMedidas de Tendencia Central Expresan el valor al cual tienden los datos Medida Aritmética (Promedio) Medida Armónica Medida Geométrica

59 Universidad de AconcaguaMedidas de Posición Expresan un lugar en la distribución empírica de una variable Mediana Moda Cuartil Decil Percentil

60 Universidad de AconcaguaMedidas de Dispersión Expresan el grado de alejamiento de los datos respecto a una medida de tendencia central Rango Rango Intercuartil Varianza Desviación Estándar Coeficiente de Variación

61 Universidad de AconcaguaTipos de Errores

62 Universidad de AconcaguaError Absoluto El error absoluto de una medida es la diferencia entre el valor de la medida y el valor real de una magnitud (valor tomado como exacto). Error Relativo Es la relación que existe entre el error absoluto y la magnitud medida, es adimensional, y suele expresarse en porcentaje.

63 Universidad de AconcaguaError de Escala Todo instrumento de medida tiene un límite de sensibilidad. El error de escala corresponde al mínimo valor que puede discriminar el instrumento de medida. Error Sistemático Se caracteriza por su reproducibilidad cuando la medición se realiza bajo condiciones iguales, es decir siempre actúa en el mismo sentido y tiene el mismo valor. El error sistemático se puede eliminar si se conoce su causa.

64 Universidad de AconcaguaError Aleatorio Se caracteriza por ser de carácter variable, es decir que al repetir un experimento en condiciones idénticas, los resultados obtenidos no son iguales en todos los casos. Este tipo de error se trabaja estadísticamente. El error accidental se puede minimizar aumentando el número de mediciones.

65 Universidad de AconcaguaError Total El error total es igual a la suma de estos tres tipos de errores. Aún cuando el error total se pueda minimizar, es imposible eliminarlo del todo debido a que el error de escala siempre está presente. Por lo tanto, el error total no tiende a cero sino a cierto valor constante.

66 Universidad de AconcaguaError por Redondeo Es aquel tipo de error en donde el número significativo de dígitos después del punto decimal se ajusta a un número específico provocando con ello un ajuste en el último dígito que se toma en cuenta.

67 Universidad de AconcaguaMétodo común para Redondeo Las reglas del redondeo se aplican al decimal situado en la siguiente posición al número de decimales que se quiere transformar, es decir, si tenemos un número de 3 decimales y queremos redondear a 2, se aplicará las reglas de redondeo:

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69 Universidad de AconcaguaEsto genera errores de redondeo. En ambos casos tenemos que: Valor verdadero = Valor aproximado + error Definimos el error absoluto como: Ea= Valor verdadero - Valor aproximado

70 Universidad de AconcaguaTruncamiento Truncamiento es el término usado para reducir el número de dígitos a la derecha del punto decimal, descartando los menos significativos. Por ejemplo dados los números reales: …

71 Universidad de AconcaguaPara truncar estos números a dígitos decimales, sólo consideramos los 4 dígitos a la derecha de la coma decimal. El resultado es: 3, ,4381 6,3444 Nótese que en algunos casos, el truncamiento dará el mismo resultado que el redondeo, pero el truncamiento no redondea hacia arriba ni hacia abajo los dígitos, meramente los corta en el dígito especificado. El error de truncamiento puede ser hasta el doble del error máximo que se puede tener usando redondeo.

72 Universidad de AconcaguaError Numérico Total Se entiende como la suma de los errores de redondeo y truncamiento introducidos en el cálculo. Pero aquí surge un problema. Mientras más cálculos se tengan que realizar para obtener un resultado, el error de redondeo se irá incrementando.