SílaboResultado de aprendizaje de la unidad

Analiza los fundamentos teóricos y maneja adecuadamente las principales aplicaciones para determinar indicadores del proceso salud-enfermedad en poblaciones.

ComplementoObjetivos concretos de esta sesión

• Explicar qué significa medir en salud y por qué la medición exige procedimientos estandarizados.
• Clasificar una variable por su naturaleza, por su escala de medición y por su papel en la relación estudiada.
• Construir una tabla de distribución de frecuencias con frecuencia absoluta, relativa y acumulada, e interpretarla.
• Reconocer los elementos obligatorios de una tabla y de una figura, y detectar gráficos engañosos.
• Calcular moda, mediana y media en series simples y agrupadas, y justificar cuál conviene usar.
• Calcular rango, varianza y desviación estándar, e interpretar la regla del 68, 95 y 99,7 % en una distribución normal.

Las dos primeras sesiones fueron conceptuales. Construimos el marco para entender qué determina la salud y cómo se transmite una enfermedad. Desde esta semana empezamos a contar.

Y contar en salud tiene una particularidad incómoda: los números no aparecen solos. Alguien tiene que definir qué se va a medir, con qué escala, a quién, cuándo y con qué instrumento. Cada una de esas decisiones se toma antes de que exista el primer dato, y cada una puede arruinar todo lo que venga después.

Esa es la idea que quiero que se les quede de esta sesión. Un análisis estadístico sofisticado aplicado a datos mal recogidos no produce buenos resultados: produce resultados equivocados con apariencia de rigor, que es bastante peor que no tener nada.

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Medición es el procedimiento de aplicar una escala estándar a una variable o a un conjunto de valores. La palabra que hace todo el trabajo en esa definición es estándar.

Existen diversas formas de medir la salud: el nivel de salud y bienestar, la capacidad funcional de las personas, la presencia y causas de enfermedad y muerte, y la expectativa de vida de las poblaciones. También se han desarrollado índices de salud positiva en dimensiones como la salud mental, la autoestima, la satisfacción con el trabajo y la actividad física, tanto con fines operativos como para investigación y promoción.

De dónde salen los datos poblacionales

Dos fuentes destacan para medir las condiciones generales de salud de una población:

• Los censos nacionales, que varios países realizan cada diez años. Proporcionan el conteo periódico de la población y varias de sus características, y su análisis permite hacer estimaciones y proyecciones.
• Las encuestas de salud, que permiten explorar con más profundidad aspectos que el censo no cubre.

Para comparar a lo largo del tiempo en una misma población, o entre poblaciones y lugares diferentes, se requieren procedimientos de medición estandarizados. Sin estándar no hay comparación, y sin comparación la epidemiología no puede hacer su trabajo.

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La medición del estado de salud requiere sistemas de información unificados y armonizados. Para eso existen los estándares internacionales de la Familia de Clasificaciones de la OMS.

• CIE. La Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con la Salud se usa para clasificar y codificar la mortalidad, la morbilidad y los factores que influyen en el estado de salud y el contacto con los servicios.
• CIF. La Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud aporta el marco conceptual para generar indicadores que consideren el funcionamiento y la discapacidad en relación con las condiciones de salud y su impacto en la vida diaria: dificultades para llevar a cabo actividades cotidianas, restricciones de participación por barreras del ambiente físico, nivel de funcionamiento tras lesiones y accidentes, años de vida libres de discapacidad. Sus datos provienen sobre todo de encuestas poblacionales y de registros de personas con discapacidad.

Los índices de calidad de vida, emparentados con la CIF, incluyen variables de función como la actividad física, la presencia de dolor, el nivel de sueño, la energía o el aislamiento social.

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Los indicadores de salud miden aspectos relacionados con el funcionamiento y la discapacidad, con la ocurrencia de enfermedad o muerte, o con los recursos, el desempeño y la utilización de los servicios. Conviene organizarlos en tres familias.

Las enfermedades crónicas, por su larga evolución, requieren monitoreo de etapas clínicas, por lo que conviene contar con registros específicos de enfermedad, como los registros de cáncer o de defectos congénitos.

La causa básica de defunción

La información sobre causas de muerte requiere que alguien las certifique. Cada causa anotada en el Certificado Médico de Defunción se codifica con la CIE y se selecciona la causa básica de defunción siguiendo las reglas de la propia clasificación. Los indicadores de mortalidad se presentan comúnmente como números crudos, proporciones o tasas por edad, sexo y causas específicas.

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La medición requiere disponer de datos sobre características relevantes de la población: tamaño, composición, estilos de vida, clases sociales, eventos de enfermedad, nacimientos y muertes. Como esos datos provienen de fuentes diversas, hay que evaluar cuatro cosas antes de usarlos: validez, calidad, integridad y cobertura.

Los datos que se obtienen de los servicios de salud y de las estadísticas vitales son la materia prima del trabajo epidemiológico. Si son incompletos o inconsistentes, se obtendrán medidas sesgadas o inexactas sin importar la sofisticación del análisis, y las intervenciones derivadas no serán efectivas.

El problema de cobertura

La deficiente cobertura de los servicios de salud en amplios sectores de la población limita la generación de información útil para caracterizar y resolver los problemas que afectan específicamente a esas comunidades. Y aun cuando los datos estén disponibles y sean confiables, su utilidad para la gestión puede ser insuficiente si no incluyen al total de la población.

Dicho de otro modo: la gente que no llega al servicio no aparece en el registro, y lo que no aparece en el registro no existe para el sistema. Las poblaciones con menor acceso son, por construcción, las peor medidas. Ese sesgo tiene consecuencias en el reparto del presupuesto.

La Iniciativa Regional de Datos Básicos

Para responder a la necesidad de contar con datos validados, estandarizados y consistentes, la OPS trabaja desde 1995 en la Iniciativa Regional de Datos Básicos de Salud. Inicialmente incluyó una serie histórica de 117 indicadores demográficos, socioeconómicos, de morbilidad, de mortalidad y de recursos, acceso y cobertura de servicios, para los Estados y territorios de la Región. Desde 2016 se alinea con el conjunto de indicadores de la OMS y se organiza en cinco bloques: datos demográficos y socioeconómicos, indicadores de situación de salud, factores de riesgo, cobertura de servicios y sistemas de salud.

Complemento

Esta sección no está en la diapositiva, pero la vas a necesitar toda la semana y todo el semestre. Son las fuentes de las que vas a sacar los datos de tu localidad.

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La estadística es la ciencia de recopilar, resumir y analizar los datos, que pueden estar o no sujetos a variación aleatoria. La epidemiología se vale de ella porque el análisis y la interpretación de la información numérica requieren tanto principios epidemiológicos como bioestadísticos.

Los métodos estadísticos no pueden separarse de la investigación epidemiológica por dos motivos. Primero, porque para diseñar correctamente una investigación es esencial contar con conocimientos de estadística. Segundo, porque ambas disciplinas comparten un patrimonio común: toda la base cuantitativa de la epidemiología se fundamenta en el conocimiento básico de probabilidad.

El método epidemiológico

El enfoque o método epidemiológico es una adecuación del método científico a la epidemiología y consiste en cuatro pasos encadenados:

1. Observar los fenómenos de salud y enfermedad en la población.
2. Cuantificarlos en frecuencias y distribuciones.
3. Analizar esas frecuencias y distribuciones y sus determinantes.
4. Definir cursos de acción apropiados.

Es un proceso cíclico: observar, cuantificar, comparar y proponer. Sirve para identificar problemas, evaluar la efectividad y el impacto de las intervenciones, construir nuevas hipótesis que describan y expliquen lo observado, y usarlas para predecir nuevos fenómenos.

Sobre los programas de cómputo

Existen varios paquetes que facilitan el almacenamiento, proceso y análisis de información epidemiológica: Epi Info, de los CDC de Estados Unidos y la OMS; Epidat, de la OPS y la Xunta de Galicia; Epi-tool, producido en Australia; y EpiData, de Dinamarca. Lejos de competir entre sí, son complementarios, de libre distribución, y varios funcionan en teléfonos y tabletas.

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Uno de los primeros pasos del proceso de medición es definir las variables que representan o caracterizan el estado de salud.

Variable: cualquier característica o atributo medible de los individuos objeto de observación que puede asumir valores diferentes. Si no puede asumir valores diferentes, no es variable: es una constante, y no aporta información.

Cualitativas y cuantitativas

• Cualitativas. Expresan cualidades, características o modalidades. Cada modalidad se denomina atributo o categoría, y medir consiste en clasificar. Ejemplos: sexo, estado civil, ocupación.
• Cuantitativas. El atributo se mide numéricamente. Se subdividen en dos:
  • Discretas o discontinuas. Asumen siempre valores enteros, de un conjunto finito: número de hijos, número de dientes con caries, número de camas de hospital, número de hematíes por campo, pulso.
  • Continuas. Pueden tomar tantos valores como permita la precisión del instrumento de medición: el peso al nacer en gramos, la talla, la presión arterial.

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Las variables también se clasifican según el nivel o tipo de medición que se les puede aplicar. Son cuatro escalas, y forman una escalera: cada una permite todo lo que permite la anterior, más una cosa nueva.

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Los términos dependiente e independiente se usan para representar una relación de asociación o causalidad entre dos variables. No son propiedades fijas de la variable: dependen de la pregunta que se esté haciendo.

• Variable independiente. Aquella que se ha hipotetizado que influye sobre un evento o estado. No está influenciada por el evento, pero puede causarlo o contribuir a su ocurrencia. Es la característica que puede ser causa del fenómeno estudiado.
• Variable dependiente. Aquella cuyo valor está supeditado al efecto de otra en la relación bajo estudio. Es el resultado que se busca explicar. Denota los cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de la influencia de la variable independiente.

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Siguiendo las normas de la Revista Panamericana de Salud Pública, se denomina tabla a la agrupación de datos en filas y columnas, y figura a los gráficos, aunque en otros textos se usen también cuadro y gráfica.

En una tabla se puede organizar cualquier información cuantitativa. Son útiles para mostrar patrones, excepciones a un patrón, diferencias y otras relaciones entre variables, y sirven de base para preparar figuras, que son más objetivas visualmente pero pueden perder detalles.

Dos principios de diseño: las tablas deben ser lo más simples posible, porque es más fácil entender varias tablas pequeñas enfocadas en aspectos distintos que una sola con muchos datos; y una tabla debe entenderse por sí misma, de modo que si se usa fuera de su contexto original conserve toda la información necesaria.

Los cuatro elementos obligatorios

1. Título. Empieza con la numeración (Tabla 1, Tabla 2) y debe responder cuatro preguntas: qué variables se ilustran, cómo están expresadas, dónde se obtuvieron y cuándo.
2. Cuerpo. Cada fila y cada columna encabezada, con las unidades de medida incluidas: años, mmHg, mg/dl, tasas por 100 000 habitantes. Deben mostrarse los totales de filas y columnas, y si hay porcentajes, su total, que siempre será 100 %.
3. Nota al pie. Explica códigos, abreviaturas y símbolos, y anota cualquier exclusión, como «se excluyeron un caso y dos controles con historia familiar desconocida».
4. Fuente. Invariablemente al pie, indicando de dónde provienen los datos.

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Distribución: el resumen completo de las frecuencias de los valores o categorías de la medición realizada. Muestra cuántos, o qué proporción del grupo, se encuentran en cada valor o rango de valores posible.

El procedimiento para construirla a partir de una lista de datos crudos tiene tres pasos: identificar el valor máximo y el mínimo, definir intervalos de clase de igual tamaño, y asignar a cada intervalo su frecuencia. A esa asignación se le llama tradicionalmente «paloteo», y hoy la hace el software, pero conviene haberla hecho a mano al menos una vez para entender qué se está perdiendo al agrupar.

La tabla resultante suele acompañarse de tres columnas de frecuencias que dicen cosas distintas.

Cómo se lee esta tabla

• Frecuencia absoluta. El número de veces que se repite un valor de la variable. El grupo de 36 a 39 años concentró 27 casos.
• Frecuencia relativa simple. Ese número expresado como porcentaje del total. El 22,5 % de los casos correspondió a personas de 36 a 39 años, que es el grupo más afectado.
• Frecuencia relativa acumulada. La suma de los porcentajes hasta ese intervalo. Más de la mitad de los casos, el 56,7 %, ocurrió en menores de 40 años.

Esa última frase es la que un tomador de decisiones necesita, y no se ve en la columna de frecuencia absoluta. Por eso se calculan las tres.

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Desde el punto de vista epidemiológico, la tabla más usada para el análisis de variables categóricas es la tabla de contingencia, también llamada de doble entrada. Las filas llevan la información de una variable y las columnas la de otra; las celdas resultantes recogen la frecuencia de cada combinación.

En su expresión más elemental tiene dos filas y dos columnas, de ahí el nombre de tabla de 2 × 2. Es una herramienta fundamental del análisis epidemiológico.

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Una tabla de salida es una tabla en blanco, con títulos, encabezamientos y categorías, pero sin datos. Aunque no se pueden analizar los datos antes de recolectarlos, los métodos de análisis deben diseñarse con anticipación. De hecho, la mayoría de los protocolos de investigación, que se escriben antes de empezar el estudio, exigen describir cómo se van a analizar los datos.

Un detalle práctico: cuando la tabla de salida contiene variables continuas como la edad, conviene crear más categorías de las que se van a necesitar, para poder visualizar cualquier comportamiento o patrón de interés. Siempre se pueden juntar categorías después; separarlas una vez agrupadas, no.

Lista de chequeo antes de entregar una tabla

• ¿Tiene título? ¿Describe el qué, el cómo, el cuándo y el dónde?
• ¿Está precedido por la designación «Tabla» y numerado secuencialmente?
• ¿Está cada fila y cada columna rotulada de forma clara y concisa?
• ¿Se muestran las unidades específicas de medida?
• ¿Son apropiadas las categorías para los datos?
• ¿Se proporcionan los totales de filas y columnas?
• ¿Están explicados todos los códigos, abreviaturas y símbolos?
• ¿Están anotadas todas las exclusiones?
• Si los datos no son originales, ¿se indica la fuente?

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Una figura es una forma de mostrar los datos visualmente usando un sistema de coordenadas u otras escalas. Es un tipo de fotografía estadística que ayuda a mostrar patrones, similitudes, aberraciones y diferencias. El público recuerda mejor los aspectos importantes cuando se presentan en una figura que en una tabla.

En epidemiología lo habitual es un gráfico de coordenadas en ángulo recto con dos ejes lineales:

• Eje horizontal X o de abscisas. Representa la variable independiente, que es el método de clasificación. Lo más frecuente es el tiempo.
• Eje vertical Y o de ordenadas. Representa la variable dependiente, normalmente una medida de frecuencia: número de casos o tasa.

Cada eje debe llevar encabezado con el nombre de la variable y sus unidades, y la escala de medida marcada a lo largo de ambas líneas. Los elementos obligatorios del título, la nota al pie y la fuente son los mismos que en las tablas.

Las tres trampas visuales

1. Desproporción de escalas. No hay una regla explícita, pero se recomienda que la razón entre la escala horizontal y la vertical se aproxime a 1,6 : 1, la clásica razón áurea; el rango de 1,2 a 2,2 se considera aceptable. Estirar o achatar un gráfico cambia por completo la impresión que produce una misma serie de datos.
2. Interrumpir la escala del eje Y. No debe hacerse en histogramas, porque distorsiona la presentación de las frecuencias relativas. Un eje que no empieza en cero convierte una diferencia menor en un abismo visual.
3. Gráficos en tres dimensiones. Evítalos. El volumen distorsiona visualmente el valor de la variable y no aporta ninguna información adicional.

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El tipo de figura no se elige por gusto: lo decide la naturaleza de la variable.

Detalles que marcan la diferencia

• En el histograma, como todos los intervalos de clase son de igual tamaño, la altura de la columna resulta proporcional al número de observaciones. No se recomienda usar intervalos de tamaños diferentes, porque son difíciles de construir e interpretar.
• El polígono de frecuencias de una serie debe abarcar la misma área que el histograma de los mismos datos.
• Por rutina no se muestran histograma y polígono en la misma gráfica; hacerlo solo se justifica con fines didácticos.
• La variable más frecuente en el eje X es el tiempo, pero pueden usarse otras continuas, como el colesterol o la presión arterial.

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Muchas veces se necesita un valor resumen que represente a toda la serie. Para variables cuantitativas existen tres medidas que resumen su tendencia hacia un valor medio: la moda, la mediana y la media. La selección depende del tipo de datos y del propósito.

Vamos a calcularlas sobre una misma serie. Se trata del periodo de incubación de la rubéola, en días, observado en 11 niños. A esta forma de listar los datos se le llama serie simple.

Los valores ya están ordenados de forma ascendente, que es el primer paso obligatorio para dos de las tres medidas.

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Los valores de muchas variables biológicas, como la talla, se distribuyen de manera simétrica. Otras, como la mortalidad y la tasa de ataque en una epidemia, tienen distribución asimétrica. La forma de la distribución decide qué medida representa mejor al conjunto.

• En distribuciones simétricas, y la normal es el ejemplo típico, la media, la mediana y la moda son idénticas. Da igual cuál uses.
• En distribuciones asimétricas, la mediana representa mejor al conjunto de datos, porque no se deja arrastrar por los valores extremos. La media, sin embargo, tiene mejores propiedades para el análisis estadístico y las pruebas de significancia, así que no se descarta.

Por eso en una curva epidémica, que es asimétrica por naturaleza, la mediana suele describir mejor el comportamiento que el promedio.

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Cuando se tienen muchos datos hay que agruparlos en intervalos. El precio de agrupar es que se pierden los valores individuales, así que la media y la mediana que se calculen sobre datos agrupados son aproximaciones, no valores exactos.

Media aproximada en datos agrupados

El procedimiento tiene tres pasos.

1. Construir una columna con el punto medio (xᵢ) de cada intervalo de clase: se suman el límite inferior y el superior real del intervalo y se divide entre dos. Para el intervalo de 10 a 14 años se calcula (10 + 14,9) ÷ 2 = 12,5; se usa 14,9 porque es el límite superior real.
2. Construir otra columna (ƒᵢxᵢ) multiplicando cada punto medio por el número de casos del intervalo.
3. Dividir la suma de esos productos entre la suma de casos.

Mediana aproximada en datos agrupados

Se necesita una columna adicional de casos acumulados, que se construye sumando progresivamente: la primera celda son los casos del primer intervalo, la segunda es esa suma más los casos del segundo, y así hasta que la última celda coincida con el total. Con esa columna se ubica la posición de la mediana y luego se estima su valor por interpolación dentro del intervalo donde cae.

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Las medidas de tendencia central dicen dónde está el centro de los datos, pero no dicen nada sobre cuán dispersos están alrededor de ese centro. Dos series pueden tener exactamente la misma media y comportarse de manera completamente distinta. Para eso están las medidas de dispersión: el rango, la varianza, la desviación estándar y los cuantiles.

Seguimos con la misma serie de la rubéola.

Cuantiles y rango intercuartil

Los cuantiles son los valores que ocupan una determinada posición en función de la cantidad de partes iguales en que se dividió una serie ordenada:

• En 100 partes: percentiles.
• En 10 partes: deciles.
• En 5 partes: quintiles.
• En 4 partes: cuartiles.

La mediana corresponde al percentil 50, que es lo mismo que el cuartil 2. La diferencia entre los percentiles 25 y 75, es decir entre el cuartil 1 y el 3, se conoce como rango intercuartil, e incluye el 50 % central de los valores.

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El modelo teórico de distribución más conocido es la curva normal, y queda definida por cuatro elementos característicos:

1. Tiene un eje de simetría.
2. La media, la mediana y la moda coinciden en el mismo valor, por el cual pasa ese eje.
3. La distancia entre el eje de simetría y los puntos de inflexión de la curva equivale a una desviación estándar.
4. Es asintótica: nunca llega a tocar el eje de las abscisas.

La regla que hay que saberse

Si una variable se distribuye normalmente, la media y la desviación estándar bastan para describir toda la distribución:

Complemento

Esta semana arranca formalmente el perfil epidemiológico de una localidad, el proyecto que se desarrolla durante todo el curso y que tiene su primer avance ahora, el segundo en la sesión 9 y el informe final en la sesión 15.

Todo lo de esta lectura se aplica directamente al primer avance. Concretamente:

• De la sección 7: elige tus fuentes y anótalas con el formato completo. Sin fuentes bien citadas, el avance no se evalúa.
• De la sección 3: el INEI te da el denominador poblacional de tu localidad. Sin denominador no hay indicador posible.
• De las secciones 9 a 11: define y clasifica las variables con las que vas a caracterizar la localidad. Para cada una declara su naturaleza, su escala de medición y su papel.
• De las secciones 12 a 15: arma tus tablas de salida antes de recoger un solo dato. Es exactamente lo que exige un protocolo de investigación.
• De las secciones 18 a 22: las medidas resumen que vas a usar para describir la estructura de la población.

Complemento

• Medir es aplicar una escala estándar; sin estándar no hay comparación posible entre lugares ni entre momentos.
• La CIE-10 sigue siendo el estándar operativo en el Perú, pero el país está en transición hacia la CIE-11.
• La causa básica de defunción se decide en el certificado, y un certificado mal llenado distorsiona el perfil epidemiológico nacional.
• Ninguna técnica estadística repara un dato mal recogido: la calidad del análisis tiene como techo la calidad del registro.
• Las poblaciones con menor acceso a servicios son, por construcción, las peor medidas.
• La escala de medición de una variable determina qué operaciones y qué medidas resumen tienen sentido.
• Dependiente e independiente son roles en una pregunta de investigación, no propiedades fijas de la variable.
• Una tabla debe entenderse por sí misma: título con qué, cómo, dónde y cuándo, unidades, totales, notas y fuente.
• La tabla de 2 × 2 es la base de casi todas las medidas que vienen después en el curso.
• La frecuencia acumulada dice cosas que la absoluta no muestra.
• El tipo de figura lo decide la naturaleza de la variable: barras separadas para discretas, histograma adyacente para continuas.
• Cuando la media se separa mucho de la mediana, la distribución es asimétrica. Eso es un hallazgo, no un error.
• La media describe el centro; la desviación estándar describe la variación. Reportar una sin la otra cuenta media historia.
• El rango intercuartil es la base del canal endémico.

Resuelve por escrito antes de la clase. Los ejercicios de cálculo son del mismo tipo que los del test rápido.