1 medidas de frecuencia 2011

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Medición de la ocurrencia de la enfermedad

Parte 1

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en un momento dado

PREVALENCIA

En la prevalencia influye la velocidad de aparición del evento y su duración; la duración a su vez está determinada por la supervivencia o la curación

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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de PREVALENCIA

Medidas de PREVALENCIAMedidas de PREVALENCIA

“Frecuencia de casos existentes, viejos y nuevos”

Nº de casos existentes en una población en un tiempo definido

Población

1. Prevalencia puntual; en un punto del tiempo

2. Prevalencia de periodo; durante un lapso de tiempo definido, tal como un año

Estudios transversales

Encuestas

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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de PREVALENCIA

PrevalenciaPrevalencia

Indica la “carga” del evento que soporta la población

Características

Es una proporción No tiene dimensiones

Su valor oscila entre 0 y 1, se expresa como porcentaje

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Prevalencia de pacientes con infección nosocomial Prevalencia de pacientes con infección nosocomial adquirida en el centroadquirida en el centro

H. Cabueñes EPINE 2009H. Cabueñes EPINE 2009 - 2011 - 2011

AñoAño

7,90%6,83% 6,38%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%

Año 2009 Año 2010 Año 2011

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PREVALENCIA DE PACIENTES CON INFECCIÓN. PREVALENCIA DE PACIENTES CON INFECCIÓN. PREVALENCIA GLOBAL DE ESPAÑAPREVALENCIA GLOBAL DE ESPAÑA

EPINE 1990-2009EPINE 1990-2009

AñoAño

8,5

7,87,3 7,1 7,2

6,97,2

6,9 6,7 6,9 6,9 6,7 6,7 6,5 6,56,9 6,8 7 7 6,8

19901990 19911991 19921992 19931993 19941994 19951995 19961996 19971997 19981998 19991999 20002000 20012001 20022002 20032003 20042004 20052005 20062006 20072007 20082008 2009200900

22

44

66

88

1010

Prevalencia %

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LOCALIZACIÓN DE LAS INFECCIONES NOSOCOMIALES. EPINE 1990-2009

19901990 19911991 19921992 19931993 19941994 19951995 19961996 19971997 19981998 19991999 20002000 20012001 20022002 20032003 20042004 20052005 20062006 20072007 20082008 2009200955

1010

1515

2020

2525

3030Porcentaje sobre el total del año %

Urinarias Urinarias 27,727,7 26,326,3 27,627,6 25,925,9 25,125,1 25,925,9 27,727,7 25,425,4 24,424,4 24,324,3 23,523,5 22,922,9 21,721,7 20,820,8 20,720,7 20,820,8 20,920,9 20,520,5 21,121,1 22,122,1

Quirúrgicas Quirúrgicas 22,722,7 21,421,4 19,319,3 21,921,9 23,223,2 19,719,7 17,517,5 19,619,6 18,418,4 20,120,1 18,818,8 19,119,1 21,221,2 20,420,4 2020 21,321,3 20,520,5 20,720,7 20,620,6 20,120,1

Respiratorias Respiratorias 15,415,4 16,916,9 17,817,8 1818 17,417,4 1919 20,620,6 20,620,6 22,322,3 20,920,9 22,622,6 2323 22,522,5 22,322,3 22,322,3 21,721,7 21,521,5 22,222,2 22,522,5 20,920,9

Bacteriemias Bacteriemias 10,610,6 8,98,9 9,29,2 10,910,9 10,710,7 12,412,4 12,612,6 13,613,6 1414 1313 1414 13,413,4 12,812,8 14,214,2 15,115,1 15,915,9 15,515,5 16,116,1 15,415,4 1414

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casos nuevos

INCIDENCIA

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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de INCIDENCIA

Medidas de INCIDENCIAMedidas de INCIDENCIA

“Frecuencia de un evento nuevo”


Estudios casos-control

Nº de sucesos que ocurren en una población en un tiempo definido

Población en riesgo de experimentar tal evento durante dicho tiempo

1. Incidencia acumulada; basada en las personas en riesgo

2. Tasa o densidad de incidencia; basadas en unidades persona-tiempo en riesgo

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Incidencia acumuladaIncidencia acumulada

Índice definido en términos de la probabilidad de un evento

Es una medida del riesgo

El número de eventos ocurridos durante el seguimiento dividido por la población expuesta

Características

Es una proporción No tiene dimensiones

Su valor oscila entre 0 y 1, se suele expresar como porcentaje

Depende del tiempo de seguimiento

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La IA en el año de seguimiento es 33,3%

Eventos

Censuras

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Tasa de incidenciaTasa de incidencia

El denominador está formado por las unidades de tiempo con el que los individuos contribuyeron al periodo de seguimiento.

Características:

No es una proporciónTiene dimensión de inversa del tiempo

Rango ilimitado; de 0 a infinito

No depende del tiempo de seguimiento, asumiendo estacionalidad, es decir ritmo constante.

No necesita cohorte fija.

Expresa la tasa de cambio instantáneo o la ‘rapidez’ con la que el individuo desarrolla el evento en la población

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Σ tiempo = 3+2,5+12+8+6+6 =37,5

La tasa de incidencia = 2/37,5= 5,3x100 personas-mes

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ODDSODDSEs la razón entre la probabilidad de un evento de interés y la probabilidad del evento contrario (de que no se produzca)

Puede definirse tanto para la incidencia como para la prevalencia

Ejemplo:

Prevalencia puntual

1- Prevalencia puntual

Características

Es una razón

No se utiliza como medida absoluta de frecuencia

La razón de dos odds (odds ratio) es una medida de impacto

Cocientes utilizados en Epidemiología


Estudios casos-control

Estudios de cohortes

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Medidas de asociación

EPIDEMIOLOGÍA 2011

Parte 2

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Comparan medidas de frecuencia del evento entre dos o más grupos, definidos por diferentes categorías del factor de estudio

1. Medidas de efecto

2. Medidas de impacto

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Medidas de efecto

Las medidas basadas en el cociente:

Razón de prevalencia

Razón de tasas de incidencia

Riesgo relativo

Odds ratio

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s

Medidas de impacto

Las medidas basadas en diferencias:

Diferencia absoluta de riesgo (exceso o

reducción)

Diferencia relativa de riesgo (fracción

atribuible o reducción relativa)

Número necesario a tratar

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s

Medidas de efecto

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s No tiene dimensiones

Rango de 0 a

=1 No hay asociación entre la presencia del factor y el evento.

>1 La presencia del factor se asocia a mayor ocurrencia del evento, hablamos de

“factor de riesgo” si cumple ......

<1 La presencia del factor se asocia a menor ocurrencia del evento, hablamos de

“factor protector” si cumple ......

Interpretación

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s

el truco

OR = 0,396

Es un factor protector

1 / 0,396 = 2,5

El evento tal es 2,5 veces menos frecuente en el grupo con el factor cual

06/10/2011

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s

Razón de prevalencia

Es el cociente entre la prevalencia de ambos grupos.

Es una medida para estudios transversales

Sin seguimiento temporal no siempre podemos hablar de

factor y evento al desconocer la secuencia temporal

Es una medida que se está desplazando por la

odds ratio de prevalencia si bien la principal

razón es la mayor disponibilidad de este en los

softwares utilizados en el análisis de datos

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¿RP o ORP?

ACV Sanos Total

HTA 10 354 364

Normotensos 6 750 756

Total 16 1104 1120

Si la variable estudio precede al evento (razón de sexos, por ejemplo) el uso de Odds ratio es usado por convención

ORP = 3,5 RP = 3,5

Prevalencia enfermedad (Pr D)= 1,4 %

Prevalencia exposición (Pr E) = 32,5 %

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¿RP o ORP?

HTA NormoT Total

ACV 10 6 16

Sanos 354 750 1104

Total 364 756 1120

ORP = 3,5 RP = 1,9

Prevalencia enfermedad (Pr D)= 32,5 %

Prevalencia exposición (Pr E) = 1,4 %

06/10/2011

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Relación entre Razón de prevalencia y Odds ratio de prevalencia

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s


También llamada razón de densidades de incidencia (RDI)

Es el cociente entre las tasas de incidencia de ambos

grupos

En el denominador el grupo de referencia

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En un ensayo clínico para evaluar el efecto del tratamiento con un IECA más un diurético, en pacientes que habían sufrido un ACV, se estudió como evento la ocurrencia de otro ACV en los siguientes 4 años, los resultados fueron:


la tasa de incidencia de otro ACV es el 73% de la de los pacientes tratados con placebo

la tasa de incidencia de otro ACV es 1,37 veces menor que la de los pacientes tratados con placebo

ACV Personas-tiempo

Exp 307 11983

No exp 420 11889

727 23872

RDI = 0,725 (0,62 – 0,84)

¿OR?

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El cociente entre el riesgo (incidencia acumulada) en

el grupo con el factor y el riesgo en el grupo de

referencia

Riesgo relativo

ACV Sanos

Exp 307 2744 3051

No exp 420 2634 3054

727 5378 6105

Riesgo Exp = 307/3051 = 0.10

Riesgo No exp = 420/3054 = 0.137RR = 0,73 (0,63 - 0,84)

OR = 0,70 (0,60 – 0,82)

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Incidencia casos = ??

Incidencia controles = ??

Casos Control Expuestos 40 60 100 No expuestos 30 80 110 70 140 210

RR= ??/ ?? = ????

Prevalencia expuestos = 100 / 210 = 0,47

Prevalencia no expuestos = 110 / 210 = 0,52¿¿ Razón de exposición??

Estudio casos-control (1:2)

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Odds Ratio

Incidencia casos = ??

Incidencia controles = ??


RR= ??/ ?? = ????

Odds casos = 40 / 30 = 1,33

Odds controles = 60 / 80 = 0,75OR= 1,33 / 0,75 = 1,77

06/10/2011

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s


Odds casos = 40 / 30 = 1,33

Odds controles = 60 / 80 = 0,75OR= 1,33 / 0,75 = 1,77

Odds expuestos = 40 / 60 = 0,666

Odds no expuestos = 30 / 80 = 0,375OR= 0,4 / 0,28 = 1,77

40 x 80 / 60 x 30 = 1,77

Odds Ratio

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El odds ratio (OR) es el cociente entre el odds

en el grupo con el factor y el odds en el grupo

sin el factor

Es la base de la REGRESIÓN LOGÍSTICA

Odds Ratio

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La OR es una buena aproximación del RR

1. Cuando el riesgo es bajo (IA < 20%), ambas medidas son muy similares

2. Cuanto mayor es el riesgo, la OR más exagera la

magnitud del efecto en relación al RR, es decir,

mayor cuando es >1 y menor cuando es <1.

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Interpretación (1)

Categorical Variables Codings

38 ,000 ,000 ,000

33 1,000 ,000 ,000

26 ,000 1,000 ,000

18 ,000 ,000 1,000

No bebedor

Bebedor ocasional

Bebedor diario

Bebedor de riesgo

Consumode alcohol

Frequency (1) (2) (3)

Parameter coding

Variables in the Equation

6,000 3 ,112

-,142 ,572 ,062 1 ,804 ,868 ,283 2,661

-,265 ,627 ,179 1 ,673 ,767 ,224 2,622

1,170 ,606 3,722 1 ,054 3,222 ,982 10,578

-1,170 ,382 9,403 1 ,002 ,310

alcohol

alcohol(1)

alcohol(2)

alcohol(3)

Constant

Step1

a

B S.E. Wald df Sig . Exp(B) Lower Upper

95,0% C.I.for EXP(B)

Variable(s) entered on step 1: alcohol.a.

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Interpretación (2)


6,000 3 ,112

-1,170 ,606 3,722 1 ,054 ,310 ,095 1,019

-1,312 ,635 4,267 1 ,039 ,269 ,078 ,935

-1,435 ,685 4,383 1 ,036 ,238 ,062 ,912

,000 ,471 ,000 1 1,000 1,000

alcohol

alcohol(1)

alcohol(2)

alcohol(3)

Constant

Step1

a



Variable(s) entered on step 1: alcohol.a.

Categorical Variables Codings

38 1,000 ,000 ,000

33 ,000 1,000 ,000

26 ,000 ,000 1,000

18 ,000 ,000 ,000

No bebedor

Bebedor ocasional

Bebedor diario

Bebedor de riesgo

Consumode alcohol

Frequency (1) (2) (3)

Parameter coding

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Interpretación (3)


,170 ,037 21,182 1 ,000 1,185 1,102 1,274

-2,671 ,484 30,452 1 ,000 ,069

tabaco

Constant

Step1

a

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper


Variable(s) entered on step 1: tabaco.a.


,171 ,040 18,453 1 ,000 1,187 1,098 1,283

1,652 3 ,648

,371 ,658 ,317 1 ,574 1,448 ,399 5,263

-,485 ,689 ,495 1 ,482 ,616 ,159 2,378

,318 ,730 ,190 1 ,663 1,374 ,329 5,743

-2,727 ,606 20,244 1 ,000 ,065

tabaco

alcohol

alcohol(1)

alcohol(2)

alcohol(3)

Constant

Step1

a



Variable(s) entered on step 1: tabaco, alcohol.a.

1 medidas de frecuencia 2011

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