medidas de asociación o de efecto

8/18/2019 Medidas de Asociación o de Efecto

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Medidas de

Asociación o Efecto

Mediciones en Epidemiología


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Concepto deMedición y Escalas


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La medición consiste en, asignar un número ouna califcación, a alguna propiedad específca

de un individuo, una población, o un evento

usando ciertas reglas. No obstante, la medición es

un proceso de abstracción. En términos estrictos nose mide al individuo sino cierta característica suya,

abstrayéndola de otras propiedades. Uno no mide

al niño sino que obtiene información sobre su

estatura o su peso. dem!s, lo que se "ace escomparar el atributo medido con el de otros

individuos #o en el mismo individuo en otro

momento$, con el %n de evaluar sus cambios en el

tiempo o cuando se presenta en condiciones1

Concepto de Medición

1Moreno-Altamirano A., López-Moreno S., Corcho-Verdugo A. Principales medidas en epidemiología. e!. Salud P"#lica de M$%ico&Vol. '(, )o. '. *ul-Ago (+++


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&ara medir es necesario seguir un proceso que consiste,

en breves palabras, en pasar'

• de una entidad teórica a una escala conceptual

y, después

• a una escala operativa.

En general, los pasos que se siguen para una medición

son los siguientes'

1) Se delimita la parte del evento que se medirá

,2) Se selecciona la escala con la que se medirá

,

3) Se compara el atributo medido con la escala y,

fnalmente

4) Se emite un uicio de valor acerca de los resultados




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&ara medir el crecimiento, en función del estadonutricional de un menor, por e(emplo,

I. Seleccionar la variable a medir #edad, peso, talla$)

luego

II. Seleccionar las escalas de medición #mesescumplidos, centímetros, gramos$) después

III.Comparar los atributos con las escalas

seleccionadas #un mes de edad, *+ cm de talla, -++

gramos de peso$, y por ltimo, IV. Emitir un juicio de valor, que resuma la

comparación entre las magnitudes encontradas y los

criterios de salud aceptados como v!lidos en ese

momento.




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/omo puede notarse, la medición es un proceso

instrumental sólo en apariencia, ya que la selección

de' la parte que se medirá, la escala de medición, y

los criterios de salud que se usar!n como elementos

de (uicio, deben ser resultado de un proceso de

decisión teórica. En otras palabras, sólo puede

medirse lo que antes se "a concebido teóricamente.

La medición, sin embargo, nos permite alcan0ar unalto grado de ob(etividad al usar los instrumentos,

escalas y criterios aceptados como v!lidos por la

mayor parte de

la comunidad cientí%ca1.




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Las escalas se clasi%can en'

- Cualitativas #Nominal y 1rdinal$ y

-

Cuantitativas #de Intervalo y de Razón$.Un requisito indispensable en todas las escalas es que

las categorías deben ser e2"austivas y mutuamente

e2cluyentes. En otras palabras, debe e2istir unacategoría para cada caso que se presente y cada caso

debe poder colocarse en una sola categoría1.

Principales Escalas de Medición



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Nominal

La medición consiste simplemente en clasi%car lasobservaciones en categorías diferentes con base en la

presencia o ausencia de cierta cualidad. 3e acuerdo

con el nmero de categorías resultantes, las variablesse clasi%can en'

- dicotómicas #dos categorías$ o

- politómicas #m!s de dos categorías$.

En las escalas nominales no es posible establecer un orden de grado como me(or o peor, superior o inferior, o m!s o menos. La asignación de códigos numéricos a

las categorías se "ace con el nico %n de diferenciar unas de otras y no tienen interpretación en lo que se re%ere al orden o magnitud del atributo. /omo e(emplos

de este tipo de medición en la investigación epidemiológica se pueden mencionar, el se2o #masculino 4+5, femenino 465$, el estado civil #soltero, casado, viudo,

divorciado$, la e2posición o no a un factor 7, ó el lugar de nacimiento, entre otras.1



Escala Cualitativa


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Ordinal

En contraste con las escalas nominales, en este tipo de medición

las observaciones se clasi%can y ordenan por categorías segn el

grado en que los ob(etos o eventos poseen una determinada

característica. &or e(emplo,se puede clasi%car a las personas con respecto al grado de una

enfermedad en leve, moderado o severo. 8i se llega a utili0ar

nmeros en este tipo de escalas su

nica signi%cación consiste en indicar la posición de las distintascategorías de la serie y no la magnitud de la diferencia entre las

categorías. &ara la variable

antes mencionada, por e(emplo, sabemos que e2iste una

diferencia de grado entre leve y severo, pero no es posibleestablecer con e2actitud la magnitud de la diferencia en las



Escala Cualitativa


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De Intervalo

En esta escala, adem!s de ordenar las observaciones por

categorías del atributo, se puede medir la magnitud de la

distancia relativa entre las categorías. 8in embargo, no

proporciona información sobre la magnitud absoluta del atributomedido. &or e(emplo, se puede obtener una escala de intervalo

para la altura de las personas de un grupo si, en lugar de

medirlas directamente, se mide la altura de cada persona con

respecto a la altura promedio. En este caso, el valor cero es

arbitrario y los valores asignados a la altura no e2presan su

magnitud absoluta. Esta es la característica distintiva de las

escalas de intervalo en comparación con las de ra0ón.



Escala Cuantitativa


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De IntervaloEl e(emplo m!s conocido de las escalas de intervalo es la escala

de /elsius para medir la temperatura, en la que por convención

el grado cero corresponde al punto de congelación del agua y

donde, por lo tanto, la ra0ón entre dos ob(etos con temperaturas

de 6+ y 9+ grados no indica que uno de ellos sea realmente dos

veces m!s caliente #o m!s frío$ que el otro. En ciencias de la

salud, un buen e(emplo de este tipo de escalas es la utili0ada

para medir el coe%ciente intelectual.1



Escala Cuantitativa


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De Razón

Esta escala tiene la cualidad de que el cero sí indica la ausencia

del atributo y, por lo tanto, la ra0ón entre dos nmeros de la

escala es igual a la relación real e2istente entre las

características de los ob(etos medidos. En otras palabras, cuando

decimos que un ob(eto pesa : ;g estamos también diciendo que

pesa el doble que otro cuyo peso es de ;g, y que un avión que

via(a a *++ ;m por "ora tardar! en llegar a su destino la mitad

del tiempo que tardaría si via(ara a ;g, mg>dl, etc.$ son e(emplos de mediciones que

corresponden a este tipo de escala. En materia de investigación

social y de salud, el ingreso económico y la concentración de



Escala Cuantitativa


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Un rasgo característico de la contrastación en los estudios

epidemiológicos es que las relaciones causales postuladas entre

las variables se traducen en términos probabilísticos. Es decir, se

trata de establecer si la mayor o menor probabilidad de que un

evento ocurra se debe precisamente a los factores que se

sospec"a intervienen en su génesis y no al a0ar. &ara cumplir

con este ob(etivo, la investigación epidemiológica se basa

en la construcción de tres tipos de medidas'

a)De recuencia!

b)De "sociación o E#ecto$ %c)De Impacto &otencial.

La construcción de estas medidas se reali0a por medio de

operaciones aritméticas simples y de los instrumentos

matem!ticos conocidos como ra!ones, proporciones y tasas"1

Cálculo de proporciones, tasas y razones



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&roporciones

Las proporciones son medidas que e2presan la frecuencia con laque ocurre un evento en relación con la población total en la que

puede ocurrir. Esta

medida se calcula dividiendo el nmero de eventos ocurridos

entre la población en la que ocurrieron.

/omo cada elemento de la población puede contribuir

nicamente con un evento es lógico que, al ser el numerador

#volumen de eventos$ una parte del denominador #población en

la que se presentaron los eventos$, aquel nunca podr! ser mayor

que éste.

Esta es la ra0ón por la que el resultado nunca ser! mayor que la

unidad y oscila siempre entre cero y uno.1




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&roporciones

&or e(emplo, si en un año se presentan tres muertes en unapoblación compuesta por 6++ personas, la proporción anual de

muertes en esa población ser!'

muertes

1++ personas menudo las proporciones se e2presan en forma de porcenta(e,

y en tal caso los resultados oscilan entre cero y 6++. En el

e(emplo anterior, la proporción anual

de muertes en la población sería de < por 6++, o de


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'asas

Las tasas e2presan la din!mica de un suceso en una

población a lo largo del tiempo. 8e pueden de%nir como la

magnitud del cambio de una variable #enfermedad o

muerte$ por unidad de cambio de otra #usualmente eltiempo$ en relación con el tamaño de la población que se

encuentra en riesgo de e2perimentar el suceso.

En las tasas, el numerador e2presa el nmero de eventosacaecidos durante un periodo en un nmero determinado

de su(etos observados, un evento y el nmero total de

ocasiones en las que se pudo presentar.1


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'asas

diferencia de una proporción, el denominador de unatasa no e2presa el nmero de su(etos en observación sino

el tiempo durante el cual tales su(etos estuvieron en riesgo

de sufrir el evento. La unidad de medida empleada se

conoce como tiempo@persona de seguimiento. &or e(emplo,

la observación de 6++ individuos libres del evento durante

un año corresponde a 6++ años@persona de seguimiento)

de manera similar, 6+ su(etos observados durante die0

años corresponden a 6++ años@persona.

3ado que el periodo entre el inicio de la observación y el

momento en que aparece un evento puede variar de un

individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a

partir de la suma de los periodos de todos los individuos.

Las unidades de tiempo pueden ser "oras, días, meses o


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'asas

El c!lculo de tasas se reali0a dividiendo el total de eventosocurridos en un periodo dado en una población entre el

tiempo@persona total #es decir, la suma de los periodos

individuales libres de la enfermedad$

en el que los su(etos estuvieron en riesgo de presentar el

evento. Las tasas se e2presan multiplicando el resultado

obtenido por una potencia de 6+, con el %n de permitir

r!pidamente su comparación con otras tasas.n"mero de e!entos ocurridos en una po#laciónen un periodo t

sumatoria de los periodos durante

los cuales los suetos de la po#lación li#res

del e!ento estu!ieron e%puestos al riesgo

de presentarlo en el mismo periodo

/asa 0 una potencia de 1+


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Razones

Las ra0ones pueden de%nirse como magnitudes quee2presan la relación aritmética e2istente entre dos eventos

en una misma población, o un solo evento en dos

poblaciones. En el primer caso, un e(emplo es la ra0ón

de residencia "ombre' mu(er en una misma población. 8ien una localidad residen - +++ "ombres y +++ mu(eres se

dice que, en ese lugar, la ra0ón de residencia

"ombre'mu(er es de 6'+.: #se lee 6 a +.:$, lo que signi%ca

que por cada "ombre residen a"í +.: mu(eres. Esta

cantidad se obtiene como sigue'.'++++++

azón hom#re muer +.2

En este caso, también se podría decir que la ra0ón"ombre'mu(er es de 6+':, pues esta e2presión aritmética

es igual a la primera #6'+.:$.


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Medidas de Asociación"elativa o de Efecto


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Medidas de Asociación "elativa o de Efecto

4stas medidas estiman la magnitud de la asociación entre la exposición y laenfermedad o el evento, e indican cu5n ma6or es la pro#a#ilidad de 7ue el grupo

e%puesto desarrolle la en8ermedad o el e!ento con respecto al no e%puesto.

e8lean la magnitud de la asociación estadística entre un 8actor #ao estudio 98actor

de riesgo: 6 un e!ento o en8ermedad. /ípicamente in!olucran una comparacióncuantitati!a de dos medidas de 8recuencia, 6 se utilizan para ela#orar in8erencias

causales.

;entro de estas medidas de e8ecto o de asociación las m5s usuales son< la Razón de

Momios (RM), el Riesgo Relativo (RR) 6 la Razón de Tasas= e%isten otras medidas ,

como la de ;i8erencia de iesgos, la ;i8erencia de Pre!alencias, o ;i8erencia de/asas de >ncidencia, pero se usan mu6 poco actualmente.


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• "azón de Momios

• "iesgo "elativo

• "azón de #asas


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Para poder calcular este tipo de medidas de asociación en primer lugar es

con!eniente introducir todos nuestros datos en una ta#la de contingencia, ta#la

cuadricelular o tam#i$n llamada ta#la de ( % (.

Enfermedad o Efecto en la Salud

F a c

t o r d e R i e s g o

o d

e P r o t e c c i ó n

SI NO

Expuestos

No Expuestos


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4n la ta#la de ( % ( se introducen los datos de la siguiente manera<

Celda a se colocan las personas 7ue presenten la en8ermedad o el

e8ecto en salud 6 7ue tengan tam#i$n presente el 8actor de riesgo o de

e%posición.

Celda $ se colocan los indi!iduos 7ue presenten la e%posición a un8actor de riesgo o protector pero 7ue no presenten la en8ermedad o el

e8ecto en salud.

Celda c se colocan a todas las personas 7ue no presentan la

e%posición pero 7ue si presenten la en8ermedad o el e8ecto en salud, 6

Celda d se introducir5n todas

las personas 7ue ni sean casos

ni tengan la e%posición es decir

indi!iduos sanos 6 no e%puestos.


F a c t o r d e R i e s g o

o d e P r o t e c c i ó n

SI NO

Expuestos

No Expuestos

a b

c d


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4n el 8inal de la columna de casos %Mi& se colocar5 el total de casos de la

en8ermedad o el da?o a la salud, en la columna de los no casos %Mo& secolocar5 al total de los no casos, en el 8inal del renglón de e%puestos %'i& se

colocar5 el total de personas 7ue tienen la e%posición, en el 8inal del renglón de

los indi!iduos no e%puestos de colocar5 el total de personas 7ue no presenten

la e%posición al 8actor de riesgo %'o&, 6 en el e%tremo m5s in8erior de la ta#la se

colocar5 el total de los indi!iduos del estudio o de la muestra estudiada %'&

4s importante se?alar 7ue siempre las sumas de todas las celdas tendr5n 7ue

coincidir con la ' o tama?o de la po#lación.

.Enfermedad o Efecto en la Salud


o

d e P r o t e c c i ó n

SI NO

Expuestos

No Expuestos

Ni

No

Mi Mo'

a b

c d


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"azón de Momios. >ndica cuantas !eces es ma6or 9o menor, si la

e%posición est5 asociada a un riesgo reducido: la pro#a#ilidad de 7ue

los casos ha6an estado e%puestos al 8actor en estudio en comparación

con los controles. La azón de Momios, se utiliza para 4studios de tipo/rans!ersal 6 de Casos 6 Controles.

La 8órmula para calcularse es< M

a % d

# % c Enfermedad o Efecto en la Salud



SI NO

Expuestos

No Expuestos

Ni

No

Mi Mo '

a b

c d


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"iesgo "elativo. Se utiliza como una medida de 8uerza etiológica.

Su c5lculo solo puede e8ectuarse en estudios epidemiológicos de

Cohorte, 7ue son estudios de seguimiento en el tiempo 6 7ue parten

siempre de personas 7ue no presentan la en8ermedad pero 7ue est5ne%puestas a un 8actor de riesgo.

La 8órmula para el c5lculo es< " " =

a ( 'i

c ( 'o Enfermedad o Efecto en la Salud



SI NO

Expuestos

No Expuestos

Ni

No

Mi Mo '

a b

c d


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"azón de #asas. Se calcula para estudios epidemiológicos de

Cohorte, 6 nos re8lean con 7ue !elocidad se est5n en8ermando los 7ue

tu!ieron la e%posición contra los 7ue no tu!ieron la e%posición, en un

período de tiempo de o#ser!ación.

@órmula " # =

;onde<)i = multiplicación de 'i por el tiempo de seguimiento 9meses, a?os, etc.:

)o = multiplicación de 'o por el tiempo de seguimiento 9meses, a?os,

etc.:

a ( )i

c ( )o




SI NO

Expuestos

No Expuestos

Mi Mo '

a b

c d

Li = Ni x tiempo de se(uimiento

Lo = No x tiempo de se(uimiento


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*nterpretación de las medidas de asociación

Cuando al calcular estas medidas el resultado es un !alor de<

= a +! >ndica 7ue las incidencias de la en8ermedad en los grupos

e%puestos 6 no e%puestos son id$nticas 6 por tanto no seo#ser!a una asociación entre la e%posición 6 la en8ermedad.

a +! >ndica una asociación positi!a, o un ma6or riesgo entre los

e%puestos.

- a +! >ndica una asociación negati!a, in!ersa, 8actor protector o un

menor riesgo entre los e%puestos.

4emplo< cuando se encuentra un !alor superior a 1 se interpreta como la

pro#a#ilidad tantas !eces ma6or de presentar la en8ermedad entre 7uienes

est5n e%puestos contra los 7ue no lo est5n.


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E.ercicio/ C5lculo de "azón de Momios %"M& para conocer la relación entre el uso de4strógenos conugados %factor de riesgo& 6 el riesgo de padecer C5ncer de endometrio

9evento o enfermedad:.

4n un hospital de uadalaara, *al., de 1B2 a 1B2 se realizó el estudio en<

• +00 mueres de '+ a 2+ a?os de edad, con diagnóstico de Cáncer de endometrio %Mi&, 6• 120 controles de edad similar, hospitalizadas por Enfermedades no cancerosas 9Mo:• 4l 34 de los casos 9a: 6•

4l 2!4 de los controles 9$: tenían historia de consumo de estrógenos con.ugados.

Pregunta< DCómo se ela#oraría con estos datos una ta#la de 2 5 2 E


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E.ercicio/ C5lculo de "azón de Momios %"M&

!ncer de Endometrio

E s t r ó g e n o s

o n " u g a d o s

6* '7

Expuestos

No Expuestos

#$$ %&$

86

115

42

#'(

%')

8+8

"azón de Momios %7"& =a 5 d

$ 5 c

= = =9 5 12

08 5 ++:

21,388

3,03!

2:

"esumen del estudio<•

122 casos c&Ca endometrio• '(2 controles c&otra en8ermedad• B F de los casos, 6• (+ F de los controles usaron

estrógenosPregunta +< DCómo se ela#oraría con estos datos una ta#la de 2 5 2 E

Pregunta 2< DCómo se calcularía la "azón de MomiosE

Pregunta < DCómo se interpretaría el "E6;)#A


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Medidas de*mpacto Potencial


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La azón de ;ensidad de >ncidencia, el iesgo elati!o 6 la azón de Momiosdescri#en la asociación entre, la e%posición 6 el e!ento en t$rminos de la magnitud

de la fuerza de la asociación entre estos= in8ormación 7ue es mu6 importante cuando

e!aluamos la e%istencia de asociaciones causales. Sin em#argo, estas

medidas no se pueden traducir 85cilmente en el conte%to de la salud de la po#lación.

DGu$ tan importante es una e%posiciónE DGu$ proporción de las en8ermedades sepueden atri#uir a esta !aria#leE Para poder estimar el e8ecto de cierta e%posición en la

po#lación en estudio o en la po#lación #lanco se re7uiere estimar otro tipo de medidas,

conocidas como Medidas de *mpacto.

Las principales medidas de impacto potencial son, el Riesgo Atribuible 9o 8racciónetiológica:, 7ue se estima cuando el 8actor de e%posición produce un incremento

en el riesgo 9H1:, 6 la Fracción Prevenible, relacionada con 8actores 7ue producen

una disminución en el riesgo 9I1:.

Medidas de *mpacto Potencial


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Antes era mu6 8recuente el uso del termino racción Etiológica para re8erirse a este

indicador= sin em#argo, ahora se recomienda utilizarlo "nicamente para re8erirse a

relaciones causales #ien demostradas. 4l termino 7ue se usa con ma6or 8recuencia 6

7ue es m5s conser!ador es el Riesgo Atribuible Proporcional . Para esta ultima

medida se han deri!ado dos dimensiones, el Riesgo Atribuible Proporcional en el

rupo !xpuesto ( RAP!xp) 6 el Riesgo Atribuible Proporcional en la Población

"lanco ( RAPP).

Am#as medidas son proporciones, por lo 7ue toman valores entre cero y uno e indican la

importancia relati!a de la e%posición al 8actor en estudio, con relación al total de e!entos.

4l RAP!xp tiene interpretación en el 5m#ito de la po#lación en estudio, mientras 7ue el RAPP

e%presa la importancia en el 5m#ito po#lacional, o po#lación #lanco.

"iesgo atri$ui$le


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4l "APE5p estima la proporción de e!entos en el grupo e%puesto 7ue se puedenatri#uir a la presencia del 8actor de e%posición. 4n otras pala#ras, re8lea el e8ecto

7ue se podría esperar en el grupo e%puesto de la po#lación en estudio si se

eliminara el 8actor de riesgo en cuestión. 4l "APE5p se puede calcular utilizando

la siguiente 8órmula<

;>4-;>)4 ;>-1

;>4 ;>

donde

• ;>4 ;ensidad 9/asa: de >ncidencia en 4%puestos,

• ;>)4 ;ensidad 9/asa: de >ncidencia en )o 4%puestos, 6

• ;> azón de ;ensidad 9/asas: de >ncidencia

"iesgo atri$ui$le

"APE5p = =


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4l RAP!xp se puede estimar tam#i$n en estudios donde la medida de 8recuencia es la incidencia

acumulada, utilizando el riesgo relati!o. Adem5s, dado 7ue la razón de momios es un #uen estimador de la

"


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4l RAPP se puede considerar como una pro6ección del RAP!xp hacia la po#lación total. 4n

este caso, los resultados o#tenidos en el grupo de e%puestos se e%trapolan hacia la po#lación

#lanco estimando el impacto de la e%posición a ni!el po#lacional. Siguiendo el eemploanterior, la estimación del RAPP nos indicaría cu5ntos casos de c5ncer de pulmón en la

po#lación total son atri#ui#les al ta#aco o se podrían e!itar, suponiendo 7ue se eliminara el

ta#a7uismo en la po#lación general. 4L RAPP se estima ponderando el RAP!xp de acuerdo

con la proporción de suetos e%puestos en la po#lación #lanco. 4l RAPP se puede estimar

utilizando la siguiente 8ormula<

Pe %"+&

Pe %"+&?+

"iesgo atri$ui$le

RAPP =

"epresentación @ipottica de un estudio de co@orte para evaluar el

efecto del ta$aBuismo 6o$re el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón

'o e5puesto ata$aBuismo

E5puesto a

ta$aBuismo

* n c i d e n c i a d e c á n c e r p

u l m o n a r

Casos por la acción del

ta$aBuismo ? casos por

la acción de otros agentes

racción Atri$ui$le al #a$aBuismo

racción Atri$ui$le a otras Causas

Casos por la acción

de otros agentes

racción Atri$ui$le a la E5posición

en E5puestos


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Las 8órmulas para calcular el riesgo atri#ui#le en e%puestos 6 el riesgo

atri#ui#le po#lacional son las siguientes<

9M - 1: Para estudios /ras!ersales

9M: o de Casos 6 Controles.

9 - 1: Para estudio de Cohorte.9:

a M - 1 Para estudios /rans!ersales

Mi M o de Casos 6 Controles

a - 1

Mi Para estudios de Cohorte

"iesgo atri$ui$le en e5puestos%"AE&

"iesgo atri$ui$le po$lacional%"AP&

0

"iesgo atri$ui$le po$lacional%"AP&

0


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Al igual 7ue en el caso anterior, el RAPP se puede estimar para estudios de

cohorte, donde se estima la incidencia acumulada, o en estudios de casos 6

controles, donde se estima la azón de Momios. 4n este ultimo caso, se puede

utilizar la pre!alencia de e%posición en los controles para estimar la pre!alencia en

la po#lación #lanco o po#lación de re8erencia. 4n el estudio antes mencionado

so#re ta#a7uismo 6 c5ncer pulmonar se o#ser!ó una pre!alencia del (2. de

ta#a7uismo en el grupo control. ;ado 7ue la serie de controles se puede considerar

como representati!a de la po#lación #ase, en este estudio se podría estimar

directamente el RAPP , lo 7ue daría una 8racción de +.J. 4sta ultima ci8ra indicaría7ue, en la po#lación #lanco, el JF de los casos de c5ncer pulmonar pueden ser

atri#uidos al ta#a7uismo, asumiendo 7ue el ta#a7uismo es su "nica causa.

"iesgo Atri$ui$le


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Mediante el calculo del RAP!xp 6 del RAPP es posi#le identi8icar di!ersos

escenarios<

a: Con un RR alto 6 una pre!alencia de e%puestos alta, la reducción del riesgo de

en8ermedad puede considerarse como de alto impacto.

#: Cuando el RR es #ao 6 la pre!alencia de e%puestos es alta, la supresión del

8actor de riesgo posee un impacto moderado, pero nota#le entre los e%puestos.

c: Cuando el RR es alto pero la pre!alencia de e%puestos es #aa, la eliminación

del 8actor de riesgo tiene un impacto relati!amente #ao tanto entre la po#lación

#lanco como entre los e%puestos, 6

d: Cuando el RR es #ao 6 la pre!alencia de e%puestos tam#i$n es #aa, la

eliminación del 8actor de riesgo no es una prioridad en salud p"#lica, 6a 7ue su

impacto en la po#lación #lanco 6 en los e%puestos sería irrele!ante.

"iesgo atri$ui$le


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4sta medida se aplica cuando a partir de las medidas de asociación se o#tienen 8actoresprotectores o negati!os 9 I 1:. /am#i$n e%isten dos modalidades< @racción Pre!eni#le

Po#lacional 6 @racción Pre!eni#le entre 4%puestos.

La @racción Pre!eni#le Po#lacional es la proporción de todos los casos nue!os 7ue

potencialmente podrían ha#er ocurrido entre la po#lación general en un determinado

periodo en ausencia de una e%posición protectora especí8ica= o #ien, es la proporción de

casos potenciales 7ue serían realmente pre!eni#les o e!itados si e%istiera la e%posición

entre la po#lación.

@inalmente, la @racción Pre!eni#le para los 4%puestos es la proporción de casos nue!os

entre los e%puestos, 7ue potencialmente podría ha#er ocurrido en un determinado

periodo, en ausencia de una e%posición particular. 4s decir, es la proporción de casos

e%puestos potenciales, 7ue realmente se e!itarían si la po#lación se e%pusiera al 8actor

protector.

racción preveni$le

medidas de asociación o de efecto

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