Epidemiología: Conceptos Clave y Tipos de Estudios

Epidemiología Clínica vs. Epidemiología de Salud Pública

Epidemiología de Salud Pública

Estudia la frecuencia y distribución de la enfermedad y sus determinantes (factores de riesgo o protección). Se centra en sujetos sanos, generalmente en la comunidad, a los que sigue para observar cómo enferman.

Epidemiología Clínica

Estudia la frecuencia y distribución de las consecuencias de la enfermedad y sus determinantes (factores pronósticos). Se centra en sujetos enfermos, en los que mide posibles factores pronósticos y los sigue para observar la evolución de la enfermedad.

Usos de la Epidemiología

Conocer la historia natural de la enfermedad.
Apoyo al control de los problemas de salud en las poblaciones mediante planificación sanitaria.
Apoyo al control de los problemas de salud en los individuos (enfermos o sanos de alto riesgo).

Aportaciones a la Planificación Sanitaria

Análisis de la situación.
Formulación de objetivos.
Elaboración de programas.
Provisión de recursos.
Ejecución del plan y evaluación.

¿Qué no es Epidemiología?

Atender a un paciente que presenta un problema concreto (atención clínica).
La investigación básica de laboratorio (animales de experimentación, genoma humano…).

Indicador

Medida de información que permite calificar un concepto abstracto, usada para obtener información a partir de los datos y para comparar resultados, para respaldar decisiones políticas, evaluar logros y metas. Se mide en razones, proporciones y tasas.

Atributos de un Buen Indicador

Validez.
Fiabilidad.
Simplicidad.
Fácilmente medible.
Disponibilidad de información.

Razón

Cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador.

Odds: cuando el numerador es la probabilidad de que ocurra un suceso y en el denominador la de que no ocurra. Nº sucesos / nº no sucesos.

Proporción

Cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Es la expresión de la probabilidad de que ocurra un suceso. Nº sucesos * 100 / población a riesgo.

Tasa

Cociente que mide el cambio de un suceso en función del cambio de otro. Tiene en cuenta el tiempo. Nº de sucesos * 1000 / población a riesgo x tiempo.

Medidas de Frecuencia

Prevalencia, Incidencia Acumulada y Densidad de Incidencia.

Prevalencia

Es el número de casos totales en una población en un momento dado. Refleja la magnitud del problema en un momento concreto, no tiene finalidad predictiva. Muy útil para fenómenos crónicos y menos para agudos (accidentes de tráfico, apendicitis, IAM, infecciones nosocomiales, etc.).

P = Nº de casos con la enfermedad / total de la población en ese momento.

Factores que Influyen en la Prevalencia

Gravedad de la enfermedad.
Duración de la enfermedad.
Número de casos nuevos.

Incidencia

Es el número de casos nuevos que se producen durante un periodo de tiempo en una población específica. Nuevos casos en un periodo determinado de tiempo en relación con la población a riesgo.

Incidencia Acumulada (IA): proporción de individuos sin el fenómeno de interés que lo desarrollan a lo largo de un periodo de tiempo concreto.

IA = nº de casos nuevos de una enfermedad durante el seguimiento / total de la población en riesgo al inicio del seguimiento.

Diferencia entre Prevalencia e Incidencia

La Incidencia se utiliza en investigación etiológica y para evaluar el riesgo. Siempre hace referencia a un periodo de tiempo concreto.

La Prevalencia se utiliza en planificación de recursos, para conocer la magnitud de los problemas, valoración de la exposición, etc.

Densidad de Incidencia (DI)

Cociente entre el número de casos nuevos durante el periodo de seguimiento y la suma de todos los tiempos individuales de observación.

Factor de Riesgo

Cualquier característica detectable en una persona o grupo de personas que se sabe asociada a una mayor probabilidad de tener un fenómeno relacionado con la salud.

Factor Protector

Cualquier característica detectable en una persona o grupo de personas que se sabe asociada a una menor probabilidad de tener un fenómeno relacionado con la salud.

Uso del Riesgo

Predicción: sirve para predecir problemas de salud futuros.
Causalidad: intenta descartar explicaciones alternativas.
Diagnóstico: seleccionar subgrupos a los que dirigir determinadas pruebas de cribado.
Prevención: implementar medidas para reducir el riesgo.

Riesgo Atribuible

Diferencia de la incidencia en expuestos y no expuestos al factor de riesgo.

Riesgo Absoluto

Incidencia Acumulada.

Riesgo Relativo (RR)

Expresa cómo de frecuente es que ocurra un fenómeno en un grupo con una exposición respecto a otro grupo sin la exposición o con otra exposición diferente o distinta intensidad. 3 veces más frecuente tener la enfermedad respecto a los que no están expuestos.

RR = (a / a+b) / (c / c+d)

Odds Ratio (OR)

Se calcula como la odds de exposición en el grupo con la enfermedad (casos) dividido por la odds de exposición en el grupo sin la enfermedad (controles). Es 3 veces la probabilidad de fumar respecto a la probabilidad de no fumar.

Estudio Epidemiológico

Cualquier actividad en la que se recurre al método epidemiológico para profundizar en el conocimiento de un tema.

Utilidad

Aporta información para la toma de decisiones en planificación o gestión sanitarias.
Amplía el conocimiento científico sobre un tema concreto.

Fases

Definición del problema de investigación.
Elección de la estrategia o diseño del estudio.
Planificación de las actividades.

Estudios Descriptivos

Intentan resolver preguntas sobre la frecuencia y distribución de la enfermedad. Generan hipótesis. Descripción en términos de persona, lugar y tiempo.

Estudios Analíticos

Verifican hipótesis, identifican causas y factores de riesgo, determinan pronósticos y eficacia y efectividad de intervenciones.

Estudios Experimentales

Son los que más evidencia aportan. Valoran la efectividad de intervenciones. Aleatorización.

Estudios de Campo: sobre individuos.
Estudios Comunitarios: sobre poblaciones.

Diseño de Estudios Experimentales

Aleatorización: consiste en asignar participantes a los grupos (de intervención y control) por azar. Permite controlar factores conocidos y no conocidos. Persigue crear grupos comparables.
Enmascaramiento: persigue evitar errores, proceso para asegurar que no se sepa el grupo en el que está el sujeto.
Efecto Placebo: Hawthorne: el hecho de sentirse observado modifica el comportamiento del individuo en sentido positivo.

Usos de Ensayos Clínicos

Se usa para demostrar la eficacia y seguridad de un nuevo fármaco antes de su comercialización.
Para evaluar la eficacia de: tratamientos farmacológicos, actividades preventivas (consejo sanitario, vacunaciones, educación sanitaria), modelos organizativos en centros o sistemas sanitarios, planificación y programación sanitarias.

Ventajas de los ECA

Mayor control sobre el factor en estudio.
La aleatorización permite limitar sesgos al formar grupos comparables.
Gran nivel de evidencia científica sobre la relación causa-efecto.

Limitaciones de los ECA

Costosos.
Complejos.
Restricciones éticas.
A veces participantes muy seleccionados.
En general, solo evalúan el efecto de una intervención.

Estudios Cuasi-Experimentales

Son aquellos en los que no se cumplen las condiciones de grupo control o aleatorización: ensayos no controlados, con controles históricos y no aleatorizados.

Estudios Antes-Después

Estudios de intervención sin grupo control. Se aplica la intervención a todos los sujetos. Se compara la situación basal con la postintervención. Muy útiles en caso de restricciones éticas. Muy usados en investigación de resultados.

Estudios de Casos y Controles

Poco dinero y esfuerzo.
Tienen mayor riesgo de sesgo.
Útiles para identificar grupos y factores de riesgo.
Parten de la identificación de personas (casos) que tienen en ese momento una enfermedad (u otra variable de interés) y los compara con un grupo control (controles) apropiado que no tenga la enfermedad (o la variable de interés).
Compara dos poblaciones: una enferma y una no. En enfermedades raras.

Ventajas

Menos costosos que los estudios de seguimiento.
Corta duración.
Aplicaciones para el estudio de enfermedades raras.
Permite el análisis de varios factores de riesgo para una determinada enfermedad.

Limitaciones

No estiman la incidencia.
Facilidad de introducir sesgos de selección o información.
La secuencia temporal entre exposición y enfermedad no siempre es fácil de establecer.

Ejemplos

Estudio de factores de riesgo del cáncer de mama (ACO, tabaco, edad de menopausia…).
Factores asociados a la DMAE.
Determinación de factores y grupos de riesgo del SIDA.
Estudio de brotes epidémicos.

Estudios de Cohortes y Seguimiento

Todos los participantes están libres de la enfermedad de interés al inicio.
Los individuos son seguidos durante un período de tiempo para observar la frecuencia con la que aparece la enfermedad en ambos grupos (expuestos y no expuestos).
Útiles para identificar la incidencia e historia natural de la enfermedad.
Permiten estudiar diferentes enfermedades provocadas por una sola exposición.

Objetivos

Identificar la aparición del evento (incidencia).
Identificar las pérdidas del estudio y el momento en que se producen.
Identificar cambios relevantes en la exposición y, si es necesario, en otros factores de riesgo relevantes.

Ventajas

Estiman la incidencia.
Establecen la relación temporal entre exposición y enfermedad.
Permiten estudiar múltiples efectos de una exposición.

Limitaciones

Coste elevado.
Requieren un tamaño muestral elevado.
El paso del tiempo puede introducir cambios en los métodos y criterios diagnósticos.
No son útiles en enfermedades raras o con largo período de incubación.

Sesgos

Abandonos: cuanto más largo sea el estudio, mayor posibilidad de pérdidas por muertes por otras causas, cambios de domicilio, etc.
Selección: las poblaciones de expuestos y no expuestos deben ser comparables.

Estudios Descriptivos

Describen el estado de salud de una población en concreto.
Exploran las características de una población y pueden suscitar nuevos estudios.
Longitudinales (Incidencia).

Características

Describen la frecuencia de la enfermedad.
Establecen asociación entre dos o más variables sin asumir relación causal.
Generan hipótesis.

Ventajas

Fáciles de ejecutar.
Precisan poco tiempo para su ejecución.
Poco costosos.
Permiten estudiar varias enfermedades.
Útiles para enfermedades crónicas.
Caracterizan la distribución de la enfermedad respecto a diferentes variables y conocer tendencias temporales.
Útiles en la planificación sanitaria.
Sirven para generar hipótesis.
Primer paso de investigación etiológica.

Limitaciones

Falta de relación temporal ya que todos los datos se recogen al mismo tiempo.
Casos prevalentes: pueden ser distintos del total de la población.
Por sí mismos no sirven para la investigación causal.
No permiten distinguir entre factores de riesgo y factores pronósticos.
No son útiles en enfermedades raras ni de corta duración.

Principales Estudios Descriptivos

Vigilancia Epidemiológica: recogida sistemática de datos sobre un fenómeno de interés a lo largo del tiempo. Planificación: los objetivos de vigilancia, un conjunto de casos, un método para determinar la población expuesta, el proceso de análisis de datos e informes (incluidos los datos de numeradores y denominadores y el cálculo de tasas). Si es posible, un método para evaluar la calidad de los datos. Ejemplos: Registro poblacional de cáncer, enfermedades de declaración obligatoria, vigilancia epidemiológica de la gripe, vigilancia de las infecciones nosocomiales.
Estudios de Series de Casos: describen la experiencia de un paciente o un grupo de pacientes con un diagnóstico similar. Se generan a partir de la actividad asistencial o la vigilancia epidemiológica. Útiles para caracterizar nuevas enfermedades o efectos adversos. Ventajas: utilización de datos propios rutinarios. Limitaciones: no sirve para evaluar o testar la presencia de una asociación estadística.
Estudios Ecológicos: la unidad de análisis son datos agregados de toda la población. Las posibilidades de estos estudios están condicionadas a la existencia de sistemas de información y a la calidad de sus datos. Primer paso de investigación de una posible relación entre una enfermedad y una exposición. Ventajas: rápidos, baratos. Ejemplos: instalaciones nucleares y cáncer, cultivos agrícolas (pesticidas) y cáncer de encéfalo y de mama, contaminación atmosférica y patología respiratoria, obligación del uso del casco y mortalidad por accidentes de moto.
Estudios Transversales o de Prevalencia: no se calcula el RR porque no podemos hallar la incidencia. No hay temporalidad. Estudian la exposición y el efecto en una población bien definida en un momento determinado. Limitación: no permite conocer la secuencia temporal. Usos: conocer la prevalencia de una enfermedad o de un factor de riesgo, estado de salud de una comunidad, necesidades, uso de servicios sanitarios. Habitualmente se utilizan encuestas. Dificultades: seleccionar una muestra representativa de la población sobre la que quiero estimar los parámetros, seleccionar una herramienta adecuada.

Utilidades de los Estudios Transversales

Identificar los grupos de población más vulnerables.
Primer paso en la investigación de los determinantes de la enfermedad y la identificación de los factores de riesgo.
Generar hipótesis.
Los estudios transversales repetidos a lo largo del tiempo sirven para conocer las tendencias temporales (series temporales).
Permiten realizar comparaciones entre dichas áreas geográficas.
Estimación de parámetros.
Estudios antes-después.

Niveles de Prevención

Primaria: acciones para evitar la aparición de una enfermedad. Ejemplo: dejar de fumar.
Secundaria: acciones para evitar el avance de una enfermedad ya instaurada o que se manifieste. Ejemplo: mamografía.
Terciaria: acciones para evitar secuelas. Ejemplo: quimioterapia.

Cribados

Proceso que mediante pruebas rápidas y a gran escala pone de manifiesto enfermedades o factores previamente desconocidos. El sujeto no busca atención clínica, es el sistema sanitario el que se lo ofrece. Van dirigidos a grupos de población delimitada. Ejemplos: programa del niño sano, cáncer de mama, cáncer de colon. Características: sencilla y barata, segura y aceptable, fiable y válida, no suponer riesgo adicional.

Estándar de Oro

Es la prueba considerada la que mejor resultado produce.

Sensibilidad

Entre los enfermos, cuántos resultados positivos hay.

Especificidad

Entre los sanos, cuántos resultados negativos hay.

Valor Predictivo Positivo (VPP)

Entre los resultados positivos, cuántos enfermos hay.

Valor Predictivo Negativo (VPN)

Entre los resultados negativos, cuántos sanos hay.

Error de Medición

Diferencia existente entre el valor obtenido al medir una variable con relación a su valor real.

Error Aleatorio

Siempre se produce.
No es constante en cada medición, ni ocurre siempre en el mismo sentido.
Aleatorio.
Afecta a la precisión.
Se reduce aumentando el tamaño de la muestra.

Sesgos

Errores de un estudio en todos o en una parte de los participantes que dan como resultado una estimación incorrecta del fenómeno de interés. Existe en todos los estudios, pero menos en los ECA y más en Casos y Controles. Pueden afectar a toda la muestra o a una parte. Lo peor es cuando el sesgo está relacionado con la exposición o con el efecto.

Tipos de Sesgos

Sesgo de selección.
Sesgo de clasificación.
Sesgo de confusión.

Ejemplos de Sesgos

Pérdidas: cohortes y seguimiento.
Voluntarios sanos: cohortes.
Memoria: casos y controles.
Falseamiento: encuestas, casos y controles.

Control de Sesgos

Aleatorización.
Criterios de inclusión y exclusión.
Elegir casos incidentes.
Seguimiento frecuente.
Recogida de información exhaustiva.
Que los participantes y quienes recogen datos no conozcan la hipótesis del estudio.

Precisión

Grado en que coinciden los valores de una variable cada vez que se repite la medición (fiabilidad).

Validez

Grado con que lo medido realmente representa lo que debe.

Validez Interna

Capacidad de inferir los resultados desde el grupo de personas estudiadas hasta la población base, población accesible. ¿Son aplicables a mi población?

Validez Externa

Capacidad de generalización de los resultados desde el grupo de personas estudiadas hasta la población diana o población general. ¿Aplicables a cualquier grupo? Lo prioritario en un estudio epidemiológico es que tenga validez interna.

Causalidad: Criterios

Fuerza de la asociación.
Consistencia.
Especificidad.
Secuencia temporal.
Gradiente dosis-respuesta.
Plausibilidad biológica.
Coherencia.
Comprobación experimental.
Analogía.

Diferencia entre OR y RR

El RR se calcula cuando se puede hallar la incidencia y la OR no.
La OR valora la frecuencia de exposición y el RR valora la frecuencia del efecto.
OR: Casos y Controles.
RR: Cohortes.

La Sensibilidad

Es la probabilidad de obtener un resultado positivo entre los enfermos.

Las Medidas de Asociación

Sirven para conocer la relación que existe entre una exposición y un efecto.

Diferencia entre Diseño Analítico y Descriptivo

Los estudios analíticos comparan distintos grupos y los descriptivos relatan lo que ocurre en una población.

Fórmulas

Prevalencia

Nº casos * 100 / Población total

Incidencia Acumulada (IA)

Casos nuevos * 100 / Población total sana

Densidad de Incidencia (DI)

Casos nuevos * 100 / (Población total * tiempo)

Estudios de Cohortes

Se estudia lo que le pasa a una población sana.

RR = IA expuestos / IA no expuestos

IA expuestos = nuevos casos en expuestos * 100 / población de expuestos total

IA no expuestos = nuevos casos no expuestos * 100 / población de no expuestos total

Es 10 veces más frecuente desarrollar la enfermedad entre los expuestos que entre los no expuestos.

Medidas de Impacto

Riesgo Atribuible = IA expuestos – IA no expuestos

Fracción Etiológica = (RR – 1) * 100 / RR

Estudios de Casos y Controles

Se estudia el pasado.

OR = (a * d) / (b * c)

Es 10 veces más frecuente que los enfermos tengan la exposición que los sanos.

Odds de exposición en enfermos = a / c

Odds de exposición en sanos = b / d

Cribado

Sensibilidad = VP * 100 / (VP + FN)

Especificidad = VN * 100 / (VN + FP)

VPP = VP * 100 / (VP + FP)

VPN = VN * 100 / (VN + FN)

Medidas de Asociación

	RR	OR
< 1	Protector	Protector
= 1	No asociación	No asociación
> 1	Riesgo	Riesgo