Epidemiología

Morbilidad y Comorbilidad

• Morbilidad: Carga de una enfermedad.
• Comorbilidad: Asociación de enfermedades. Por ejemplo, existe una alta comorbilidad de infarto agudo de miocardio en personas diabéticas.

1. Concepto y Aplicaciones de la Epidemiología

Disciplina que estudia las causas de la aparición, propagación, mantenimiento y descenso de los problemas de salud en poblaciones, con la finalidad de prevenirlos o controlarlos.

Para ello, la epidemiología se nutre de conocimientos de otras áreas, como pueden ser la biología, la estadística o la sociología.

Una interpretación fundamental de esta definición revela que su objetivo es evaluar la magnitud y frecuencia de problemas de salud e identificar los motivos (agente biológico, condiciones ambientales o sociales, etc.) que dan lugar a que dicha magnitud y/o frecuencia se modifiquen al alza o a la baja.

Conceptos Clave en Epidemiología

Aquí parece interesante incluir los primeros conceptos de la asignatura, puesto que los problemas de salud pueden ser clasificados en función de su frecuencia y su distribución, teniendo así:

• Endemia: Presencia habitual de una enfermedad en una zona geográfica. Por ejemplo, el bocio en el interior de España (antes de yodar la sal de mesa).
• Epidemia: Se produce cuando una enfermedad afecta a un número de individuos superior al esperado (aumenta la frecuencia) en una población durante un tiempo determinado, bien por aumento de casos en una endemia o bien por aparición de una enfermedad ausente.
• Pandemia: Propagación de una enfermedad dándose un alto número de casos repartidos por zonas geográficas muy extensas. Es decir, además de tener una epidemia, sigue aumentando la frecuencia y también aumenta la distribución. Por ejemplo, el SIDA.

Casualidad vs. Causalidad en Epidemiología

Resulta fácil saber cuándo una enfermedad aumenta su distribución geográfica, pero ¿cómo sabemos cuándo aumenta su frecuencia sin aumentar su distribución? Por supuesto, cuando se estudian los posibles motivos que podrían explicar la aparición de un problema de salud, en definitiva, lo que se intenta determinar es si entre la posible causa (o también llamada exposición) existe una relación causal (una explica la otra) o casual (no hay relación realmente, se observaron juntos pero es fruto del azar) con el efecto (o evento). En este sentido, se llaman fenómenos estocásticos (no deterministas) a aquellos que se dan bajo la influencia (total o parcial) del azar y, por tanto, no son predecibles. Por el contrario, los fenómenos no estocásticos no dependen del azar, lo que implica que pueden ser predichos.

Diferenciando Casualidad de Causalidad

Cuando hay asociación entre el IAM y la diabetes, aumenta la probabilidad, pero esta nunca será de 1 (porque si no, significaría que la diabetes provoca IAM y no es así). Es decir, en la mayoría de los estudios de enfermedades no encontramos relaciones causales, sino casuales, es decir, que hay una probabilidad que no implica causalidad (causa-efecto).

2. Usos de la Epidemiología a lo Largo de la Historia Natural de la Enfermedad

La epidemiología estudia la evolución natural de la enfermedad, y en base a esto se puede diferenciar una epidemiología de salud pública o comunitaria, y otra, de corte clínico o individual.

Tipos de Epidemiología según su Enfoque

Epidemiología de Salud Pública o Comunitaria

Estudia la frecuencia y distribución de la enfermedad y sus determinantes, factores de riesgo (por ejemplo, para ver si aumentan o hacen que aparezca la enfermedad o si, por el contrario, hacen que disminuya o no aparezca, siendo factores protectores) o protección. Para ello se fija en sujetos sanos, generalmente viviendo en la comunidad, a los que sigue para observar cómo enferman.

Epidemiología Clínica o Individual

Estudia la frecuencia y distribución de las consecuencias de la enfermedad y sus determinantes, los factores pronósticos. Intenta estudiar la historia natural y las consecuencias de las mismas (por ejemplo, observar cuál es la población que muere por una enfermedad, como por ejemplo si mueren más mujeres que hombres, etc.). Para ello, suele fijarse en sujetos enfermos en los que mide posibles factores pronósticos y los sigue para observar la evolución de la enfermedad.

Aplicaciones de la Epidemiología en el Control de Problemas de Salud

• Conocimiento de la historia natural de la enfermedad: Frecuencia, distribución del problema, velocidad de propagación, periodos de incubación, etc.
• Control de problemas de salud en las poblaciones:
  • La enfermedad o problema de salud, ¿es prevenible o controlable?
  • Si la enfermedad es prevenible, ¿cuáles son las estrategias de prevención y control más adecuadas?
  • ¿Cuál es la magnitud del beneficio de las estrategias de prevención?
• Control de problemas de salud en los individuos:
  • Toda la información sirve para elaborar guías de práctica clínica (enfermería basada en la evidencia) que mejora el trabajo clínico (toma de decisiones, efectividad, etc.).

3. Estudios Epidemiológicos: Metodología y Tipos

Para obtener toda esta información, la epidemiología debe cuantificar la presencia del problema, indagar en asociaciones entre posibles exposiciones y efectos de interés para determinar cuáles son factores de riesgo o protectores, establecer intervenciones en la comunidad y evaluar su efectividad, etc. Y todo ello lo hace de forma sistemática (siguiendo una metodología, el método epidemiológico, que al igual que la metodología enfermera, se basa en el método científico). Toda esta información se obtiene a través de la realización de estudios epidemiológicos que poseen diferentes cortes metodológicos y que a continuación detallaremos.

Clasificación de los Estudios Epidemiológicos

Los estudios descriptivos son aquellos que solo cuantifican, sin intentar establecer asociaciones causales entre exposición y efecto. Simplemente dicen qué frecuencia hay de algo (en Sevilla el 47% de la población son hombres, y de ellos el 13% son diabéticos, de los cuales el 75% ha tenido un IAM). Solamente se limitan a describir por sexos o enfermedades.

Hay 2 tipos:

• Los que tienen poblaciones completas (grupo de sujetos más numerosos) como unidad de análisis. A este tipo de estudios se les denomina estudios ecológicos, que ponen de manifiesto que existe un problema. Después se harán otro tipo de estudios para indagar.
• Los que tienen individuos como unidad de análisis. En función del número de individuos, tendremos estudios de una serie de casos (que no llegan a conclusiones, pero cuentan casos específicos, como por ejemplo una reacción a un medicamento que no es común). En este grupo también nos encontramos los estudios transversales (son los más frecuentes en ciencias de la salud porque es simplemente ver qué ocurre en un momento determinado, siendo baratos y necesitando poco tiempo; por ejemplo, coger la variable de miopía y correlacionarla con el sexo, tiempo que pasan delante de una pantalla, tiempo que su madre le dio lactancia materna, tiempo que pasa en el colegio, etc., pudiendo ver así si influyen).

Los estudios que menos evidencia científica aportan son los estudios de un caso o serie de casos; no obstante, son útiles para comunicar respuestas no descritas a tratamientos, manifestaciones nuevas de una enfermedad, aparición de tóxicos poco o nada descritos, etc.

Clasificación según el Papel del Investigador

Además, en función del papel del investigador, los estudios pueden ser observacionales, en los que solo se observa qué ocurre, o experimentales (también llamados de intervención) en los que se manipula una variable (se lleva a cabo una intervención como administrar un nuevo medicamento o educar a una población diana).

Estudios Experimentales

Los estudios experimentales son los que aportan más evidencias científicas (ensayos clínicos), pero su diseño es mucho más complicado, por lo que no profundizaremos en ellos.

Estudios Observacionales

Los estudios observacionales más frecuentes son los estudios transversales, de los que hay que tener en cuenta que, aunque suponen un corte en el tiempo, dicho corte puede ser de un periodo de interés para el investigador. Por ejemplo, cuantificar el número de diabéticos tipo II en Andalucía en el año 2017. En este caso, el punto de corte es un año completo y obtendremos información sobre cuán frecuente es el problema, pero no sobre factores de riesgo/protectores o si el problema está en aumento o disminuyendo (salvo que podamos compararlo con la prevalencia de años anteriores).

Clasificación según el Seguimiento Temporal

Además, en función de si se hace un seguimiento del proceso en el tiempo o no, distinguimos entre estudios transversales o de prevalencia (sin seguimiento) o longitudinales, en los que el seguimiento puede ser prospectivo (adelante en el tiempo, el evento aún no se ha dado cuando comienza el estudio) o retrospectivo (el evento ya se ha dado cuando se inicia el estudio).

Estudios Analíticos

Los estudios analíticos pueden ser:

• Estudios Observacionales: En los que solamente se observa y no se pone tratamiento ni se actúa sobre el problema. Incluimos:
  • Estudios Transversales: Como los anteriores, que sirven para ver la prevalencia, pero no para calcular la incidencia.
  • Estudios de Cohortes: Estudios donde hacemos un seguimiento del paciente (suponen el seguimiento de un grupo de sujetos que está sujeto o no a una exposición de interés con el objetivo de determinar si el evento se da más en uno u otro grupo), es decir, en vez de ver la miopía en un estudio transversal en un momento únicamente, lo miraré en un momento determinado y después en otros posteriores para ver el seguimiento, así podemos calcular la incidencia. No se realiza ninguna intervención. Son mucho más caros, pero la información es de más calidad, aunque como se necesita más tiempo no se realizan tan frecuentemente. Lo más habitual es que sean estudios prospectivos (por tanto, podemos detectar casos nuevos que vayan apareciendo), aunque a través de historias clínicas y bajo determinadas circunstancias podrían ser retrospectivos (seguimiento histórico), aunque este diseño es menos útil puesto que es más fácil que el investigador pierda información. Pueden ser de los 2 tipos porque seguimos a personas sanas y vemos cuáles enferman en un futuro.
  • Estudios de Casos y Controles: Se realizan en situaciones donde la frecuencia de la enfermedad es muy baja o bien el tiempo entre la exposición y el evento es muy largo. Se pretende indagar en un evento que se ha dado y se comparan las personas que lo padecen con otras que no, intentando así buscar retrospectivamente la exposición diferencial que explique tales diferencias. Se analizarán los casos ya existentes y se compararán con las personas que tienen las mismas características (edad, peso, hábitos, etc.) para que la diferencia entre una persona que tenga la enfermedad y otra que no, sea muy clara y nos indique las causas de la enfermedad.
• Estudios de Intervención: Hay una variable que se manipula (por la persona que hace el estudio), es decir, hay una intervención (tratamiento, sesiones educativas, etc.). Suelen ser prospectivos, ya que no puede haber una intervención en el pasado. Incluimos:
  • Ensayo Clínico o Estudios Experimentales: Es lo que más evidencia científica aporta. Lo ideal es que sea controlado, es decir, que haya un grupo de control para tomarlo como referencia (a los que no se les aplica la intervención, se les aplica un efecto placebo o un tratamiento que ya se está utilizando, pero que queremos saber los beneficios que tiene el nuevo con respecto al mismo), además del grupo de intervención. También tienen que estar aleatorizados y doble ciegos (es decir, ni el paciente ni el personal sanitario saben a qué grupo pertenecen).
  • Ensayo Comunitario.
  • Estudios Cuasiexperimentales: En vez de haber un grupo de control y otro de intervención, solamente hay un grupo que es a su vez control e intervención. Por ejemplo, se mide la variable que sea necesaria al comienzo, se realiza la intervención y se vuelve a medir la variable (son las mismas personas, no hay aleatorización).
• Metaanálisis: Se utiliza cuando los estudios se han realizado en muchas ocasiones y, por lo tanto, se hace un análisis general de todos los casos. Así, es lo que más evidencia aporta. Con esto es con lo que se realizan las guías de práctica clínica.

Una vez diseñado el estudio, debemos saber: cuál será la población diana, cuál el evento y qué exposición/es, tiempo de seguimiento si es que lo hay, etc. Obtendremos los datos y tendremos que llevar a cabo el análisis de los mismos. A veces, como se comentó en el tema de demografía, se pueden utilizar datos recogidos en fuentes secundarias como historia clínica, censo o padrón, mortalidad o natalidad recogida en estadísticas de instituciones gubernamentales, etc.

4. Medidas de Frecuencia en Epidemiología

La función de estas es describir y comparar poblaciones (los números absolutos son poco adecuados).

Tipos de Medidas de Frecuencia

• Razón o Índice: El numerador y el denominador no tienen nada que ver. Por ejemplo: IMC (kg/m²).
• Proporciones: Son cocientes donde sí hay una relación entre ambos (el denominador incluye al numerador). En estas incluimos prevalencia e incidencia acumulada.
• Tasas: Si hay medida de unidad de tiempo (muertes por año), se denominan tasas. Una tasa es una proporción por unidad de tiempo. En las tasas incluiremos: tasa o densidad de incidencia, tasa bruta de mortalidad (no diferenciamos quién se muere o por qué), tasa de mortalidad específica (por sexo, edad, patología…), tasa bruta de natalidad, etc.

Indicadores Sanitarios y Demográficos

Tenemos los indicadores sanitarios o demográficos, uno de los más importantes son: tasas de mortalidad (número de personas que fallecen en una población por unidad de tiempo). Normalmente podemos tener números muy grandes o muy pequeños (porque son eventos frecuentes o infrecuentes), por lo que en vez de hablar de porcentaje, se hablará de “tanto por 1000, tanto por 1 millón…”. Es decir, se comunican en relación a un número de habitantes: 100 (%), 1000, 10.000, 100.000, 1 millón, etc.

Prevalencia

Prevalencia: Número de eventos de estudio / Población observada expuesta al evento

Hace referencia al número total de casos (nuevos y antiguos). Adquiere valores entre 0 y 1 (o en porcentaje), es adimensional (no existen unidades). Cuando hacemos la prevalencia, nos dará un número entre 0 y 1 como probabilidad (probabilidad de cada sujeto de tener ese problema, por ejemplo, probabilidad del 0.05 de padecer diabetes si perteneces a esa población), pero si multiplicamos por 100 dará un porcentaje (proporción de esa población total que tiene ese problema, por ejemplo, el 5% de esa población tiene diabetes). Se interpreta como la probabilidad promedio individual de presentar el evento. Se utiliza en estudios transversales.

Incidencia Acumulada

Incidencia Acumulada: Número de casos nuevos en periodo de t / Número de sujetos sanos al inicio del estudio

La incidencia se estudia en el tiempo, mientras que la prevalencia no.

Adquiere valores entre 0 y 1 (o en porcentaje), y es adimensional.

Se interpreta como la probabilidad promedio individual de presentar el evento durante un periodo de tiempo que debe ser explicitado.

Se utiliza en estudios de cohorte (fija o cerrada). Puede acompañarse de un estudio transversal inicial para establecer quiénes están enfermos al inicio del estudio.

Hay una limitación cuando el tiempo de estudio es largo, puesto que la cohorte ya no es cerrada (muertes, cambios de residencia…), el envejecimiento u otros factores pueden llevar a algunos sujetos a no ser representativos de la población diana.

OJO: 2 grupos pueden tener IA finales iguales, aunque las velocidades de aparición sean diferentes.

Relación entre Prevalencia e Incidencia

La relación entre prevalencia e incidencia nos informa sobre la duración media de la enfermedad, que se define como el total de años de enfermedad (tiempo que cada paciente diagnosticado vive hasta que fallece o se cura) dividido por el número de casos.

Dinámica de la Prevalencia

¿Qué ocurre con la prevalencia cuando:

• Incidencia > Mortalidad: La prevalencia aumentará porque se van acumulando casos.
• Incidencia = Mortalidad: La prevalencia se mantiene constante.
• Incidencia < Mortalidad (o curación): La prevalencia disminuye.

La prevalencia es lo que se va acumulando.

5. Medidas de Efecto en Epidemiología

Estas medidas están basadas en el cociente.

Tipos de Medidas de Efecto

• Razón de Prevalencias (RP): Prevalencia grupo de expuestos / Prevalencia grupo no expuestos. La razón de prevalencia se hace a partir de la prevalencia. Nos indica cuántas veces es más frecuente el evento en un grupo que en otro. Es un cociente entre las prevalencias de los dos grupos (el expuesto y el no expuesto).
• Riesgo Relativo (RR): IAe/IAne (cociente de incidencias acumuladas de expuestos y no expuestos). El riesgo relativo se hace a partir de la incidencia. Se calcula en estudios prospectivos (cohorte y experimentales). Estima la frecuencia del efecto en el grupo de expuestos vs. a no expuestos, indicando el número de veces que es más probable que la enfermedad se desarrolle en el primer grupo que en el segundo. Es lo que mejor idea nos da sobre el riesgo (en los estudios de seguimiento).
• Odds Ratio (OR): Se puede calcular en estudios de cohortes y experimentales, pero además, es la única medida de efecto que podemos obtener de estudios casos-controles (transversales). Se define como el cociente de probabilidades entre que un evento ocurra y no ocurra.

Fórmulas y Aplicaciones Prácticas

Visión práctica donde:

1. Prev de Exp = a/(a+b)
2. Prev No Exp= c/(c+d)
3. RP sería el cociente de ambos (estudio transversal)
4. IA de Exp= a/(a+b)
5. IA No Exp= c/(c+d)
6. RR sería el cociente de ambos (Estudio longitudinal)
7. OR= (a*d)/(c*b) (Nota: la fórmula original tenía un error, se corrige a c*b)
8. OR= [p/(1-p)]_exp/[p/(1-p)]_{no exp}

1-p es probabilidad de que no ocurra

Ejemplo de Cálculo de Odds Ratio:

OR ejemplo → [30/32 / (1 – 30/32)] / [ 5/30 / (1 – 5/30 )]

Interpretación de las Medidas de Efecto

Todas las medidas son cocientes encaminados a ver cómo actúa la exposición a un factor en la presencia o ausencia del problema de salud. De esta forma:

• Si el cociente es > 1: Se trata de un factor de riesgo.
• Si el cociente = 1: No hay relación entre exposición y evento.
• Si el cociente < 1: Se trata de un factor protector.