156

Bases epidemiológicas para lacomprensión de los factores de riesgoDr. Alfredo O. Wassermann

Médico Nefrólogo Universitario.Diplomado en Gestión de Calidad.

Sección Nefrología y Comité de Hipertensión del Hospital Municipal de Vicente López“Prof. Dr. Bernardo A. Houssay”.

Director médico-científico de FEPREVA, Fundación para el Estudio, la Prevención y elTratamiento de la Enfermedad Vascular Aterosclerótica.

Docente adscripto de la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires.Coordinador del Grupo de Trabajo “Hipertensión Arterial” de la Sociedad Argentina de

Nefrología.

Objetivos:• Comprender los conceptos de los estudios epidemiológicos• Interpretar el significado de los factores de riesgo vascular y metabólico• Integrar los conceptos epidemiológicos a la práctica clínica

Contenidos• Algunos términos de uso corriente• Variables• Medidas de localización y dispersión• Medición de la frecuencia de la enfermedad

o Incidenciao Prevalenciao Letalidad y Mortalidado Discapacidad

• Comparaciones de la frecuencia de la enfermedado Riesgo

• Medidas de efecto o asociacióno Comparación relativao Comparación absoluta

157

IntroducciónLos elementos incluidos en las definiciones de síndrome metabólico tienen en común la caracte-rística de ser considerados predictores para presentar enfermedad vascular, eventos vasculares odiabetes. Todavía no existe acuerdo acerca de la mejor combinación de factores para diagnosti-car síndrome metabólico, como tampoco el nivel en el cual cada uno de estos factores represen-ta un incremento del riesgo para presentar un determinado evento. Tanto la aceptación de unacondición como predictora de otra, como el valor numérico de la primera condición para definirel nivel de corte (no es predictor cuando es menor pero si cuando es mayor a ese valor) sondefinidos en base al conocimiento epidemiológico.

Adicionalmente los estudios epidemiológicos permiten inferir el riesgo poblacional, pero es másdifícil realizar la aproximación cuando deseamos aplicarlos a un individuo.

Cuando las premisas epidemiológicas nos dicen que una persona reúne un conjunto de condicio-nes que implican una probabilidad del 30% para presentar un infarto en los próximos 10 años seabre un abanico de interpretaciones:

• El epidemiólogo realiza una predicción poblacional, no individual.• El médico o nutricionista desea comunicar al paciente la magnitud del riesgo, y cuando es

elevado realizará indicaciones basándose en la evidencia y su criterio profesional.• El paciente puede aceptar este juicio profesional e intentará cumplir las indicaciones,• El paciente puede pensar que tiene una probabilidad del 70% de no presentar el infarto en

ese período y por lo tanto preferirá continuar disfrutando sus hábitos de vida y no cumpliráninguna pauta preventiva.

Las 4 premisas implican algún grado de veracidad. Sin embargo algunas opciones del pacienteparecen más acertadas que otras como conducta preventiva.

Esta unidad temática pretende la comprensión de los elementos epidemiológicos que guían lasconductas médicas en la prevención del riesgo cardiometabólico.

DefinicionesAlgunos términos de uso corrienteDefinición de salud y enfermedad

La Organización Mundial de la Salud (OMS) propuso en 1948 una definición muy ambiciosa desalud: “salud es un estado de completo bienestar físico, mental y social y no meramente laausencia de enfermedad”. Esta definición, aunque criticada por las dificultades que implica de-finir y medir el bienestar, sigue representando un ideal. En 1977 la Asamblea Mundial de la Saludacordó que todas las personas deberían alcanzar en el año 2000 un nivel de salud que lespermitiera llevar una vida social y económicamente productiva. Sin alcanzar el objetivo, la pro-puesta se renovó en 1998 y en 2003. El desarrollo de criterios para establecer la presencia deuna enfermedad exige definiciones de “normalidad” y “anormalidad”. Sin embargo, frecuente-mente no hay una distinción clara entre lo normal y lo anormal, especialmente si se trata devariables continuas que, con una distribución normal (gausiana), pueden asociarse con diversasenfermedades. Ejemplos de esta premisa podrían ser el nivel de colesterol plasmático o de lapresión arterial. El valor aceptado como normal se hallará en función del contexto del individuo,adquiriendo relevancia los factores vinculados a la edad actual y su expectativa de vida, elgénero, la presencia de una o múltiples condiciones adversas, entre otras.

La adopción de valores de corte para separar lo normal de lo anormal se basa en definicionesoperativas y no implican criterio de certeza absoluto. Vemos como a lo largo de pocos años laglucemia considerada normal ha variado y actualmente este nivel se ubica en 100 mg/dl o 110mg/dl según la entidad de referencia, y de la misma manera consideraciones similares puedenaplicarse a los criterios de exposición a agentes nocivos ambientales; por ejemplo, las recomen-daciones sobre niveles seguros de plomo en sangre se basan en consideraciones sobre los datosdisponibles, y probablemente los niveles cambiarán con el tiempo en cuanto se dispongan más ymejores estudios.

158

VariableLas variables pueden definirse como aquellos atributos o características de los eventos, de laspersonas o de grupos de estudio que cambian de una situación a otra o de un tiempo a otro yque, por lo tanto, pueden tomar diversos valores.

De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en:• independientes (o variables explicativas)• dependientes (o variables respuesta o efecto)

Cuando una variable produce un cambio en otra, se considera a la primera como independiente(o causa) y a la segunda como dependiente (o efecto). En los estudios epidemiológicos la enfer-medad o evento es por lo general la variable dependiente y los factores que determinan suaparición, magnitud y distribución son las variables independientes, que representan la exposi-ción a ese factor.

No obstante, el concepto de dependencia e independencia se define en el contexto. Las variablesidetificadas deben definirse de manera operativa, especificando el método y la escala con lascuales llevará a cabo su medición.

El uso de variables permite a la epidemiología la elaboración de modelos descriptivos, explicati-vos y predictivos sobre la dinámica de la salud poblacional.

Tipos de variables

TABLA 1TIPOS DE VARIABLES Y SUS CARACTERÍSTICAS

Los resultados de los estudios experimentales y epidemiológicos expresan los hallazgos y larelación de las variables de diversas maneras cuyo conocimiento facilita la comprensión de lostextos y sus conclusiones. En general, observaremos que se trata de establecer la representatividady confiabilidad de los datos expresándolos a través de la medida central y la dispersión.

Actividades1. En el siguiente ejemplo marque cuáles son las Variables cualitativas y las Variablescuantitativas

En un estudio prospectivo en pacientes diabéticos tipo 2 se analizó el valor predictivo de la edad,el género, la antigüedad de la diabetes, la HbA1c, la presencia de hipertensión arterial y laobesidad, para el desarrollo de microalbuminuria. Se estudió también la severidad de lamicroalbuminuria (grados 0 a V) en relación con estos factores. El tiempo hasta el desarrollo demicroalbuminuria resultó significativamente asociado a la presencia de hipertensión arterial y el

Variable Subtipo Característica Ejemplo

Cualitativa

Cuantitativa

Nominaldicotómica

Nominalno dicotómica

Ordinal

Discreta

Contínua

Género

Etnia

Nivelsocioeconómico

Eventoscoronarios

Glucemia

Solo 2posibilidades

Más de 2posibilidades

Estratosprefijados

Cantidadesenteras

Infinitosintemedios

159

riesgo de presentar microalbuminuria se incrementó con los valores de HbA1c y la antigüedad dela diabetes.

Marcar con una X en el siguiente cuadro las variables identificadas

Variable Edad Género Antigüedad HbA1c HTA Obesidad µAlbuminuria

Cuantitativa

Cualitativa

Medidas de localización o tendencia central

Las medidas de centralización nos indican alrededor de qué valores se agrupan los datos obser-vados. Distinguimos:

• Media aritmética o promedio. Es la medida de centralización más común. Se calculasumando los valores numéricos de todas las observaciones y dividiendo el total por elnúmero de observaciones. La media aritmética verifica la propiedad de equilibrar las des-viaciones positivas y negativas de los datos respecto a su valor. Actúa, por tanto, comocentro geométrico o centro de “gravedad” para el conjunto de puntos.

• Mediana. Es el valor numérico que divide al conjunto de datos ordenados en dos partesiguales, es decir, el 50% de los datos será menor que ella y el 50% de los datos mayor. Enuna distribución simétrica, la mediana coincide con la media aritmética, pero no en unaasimétrica.

• Moda o modo. Es el valor más corriente o el valor de la variable que se presenta con mayorfrecuencia. Pueden existir distribuciones con más de una moda.

• Parámetros de posición: cuartiles, deciles, percentiles. Valores que dividen el conjunto delas observaciones en cuatro, diez o cien partes iguales.

Medidas de dispersión o variabilidad

Junto a las medidas de tendencia central, completan la información sobre la distribución de lavariable (indican si los valores de la variable están muy dispersos o se concentran alrededor de lamedida de centralización).

• Rango o Recorrido. Diferencia entre el valor máximo y el mínimo observado en una serie.• Desviación media. Es la media de las desviaciones respecto a la media aritmética.• Varianza. Se calcula como la media del cuadrado de las desviaciones de los elementos

respecto a la media aritmética.• Desviación típica o estándar. Es la raíz cuadrada positiva de la varianza, y junto a ella, son

las medidas de dispersión más usadas. En una distribución normal (gausiana) el 50% de lasobservaciones se encuentran por debajo del promedio y el 50% por encima. El 68,2% de lasobservaciones se encuentran dentro del intervalo del primer desvío estándar (± 1S); el95,4% dentro del intervalo del segundo (± 2S) y el 99,6% dentro del intervalo del tercero(± 3S). La desviación estándar es una medida complementaria de la media aritmética;mientras que ésta da una idea de la magnitud general de la distribución, la desviaciónestándar muestra cómo se distribuyen los valores alrededor de la media.

• Rango intercuartílico. Es la diferencia entre el percentilo 75 y el 25. Junto con el rango, esla medida de dispersión usada para los datos asimétricos.

• Coeficiente de variación (CV). Es una medida de dispersión adimensional. Es el porcentajeque representa la desviación estándar sobre la media. Es el método de elección para com-parar la variabilidad o dispersión relativa de variables que estén expresadas en las mismaso en diferentes unidades.

Otro rango habitualmente expresado en los estudios epidemiológicos es el intervalo de con-fianza, siendo el más común el que abarca el 95% de las posibilidades, corrientemente expresa-do como IC95%. Intervalo de confianza: es el rango o recorrido comprendido entre dos valoresextremos (el límite inferior y superior) entre los que cabe esperar el valor medio real de lapoblación. El intervalo de confianza del 95% indica que, si fuera posible repetir el experimentovarias veces en condiciones idénticas, en 95 de cada 100 experimentos el valor promedio sehallaría en el intervalo de confianza. Un intervalo de confianza que abarque un rango pequeño

160

confiere mayor confiabilidad en la medida de localización que cuando el rango es muy amplio, elvalor predictivo sería mayor.

Medición de la frecuencia de enfermedadPara cuantificar la frecuencia de enfermedad se usan medidas basadas en dos conceptos funda-mentales: incidencia y prevalencia.

La incidencia de una enfermedad mide la velocidad a la que se producen casos nuevos duranteun periodo determinado en una población especificada, mientras que la prevalencia es la fre-cuencia de casos de enfermedad en una población y en un momento dados. Determinar la pre-valencia o la incidencia implica básicamente hacer un recuento de casos en una poblacióndeterminada, la cual se encuentra expuesta al riesgo y se toma como población de referencia.

Población expuesta al riesgo es la parte de la población que puede contraer una enfermedad. Porejemplo, las lesiones y enfermedades profesionales afectan solamente a las personas que traba-jan, por lo que la población expuesta al riesgo es la población laboral activa. Lo ideal es que estenúmero incluya sólo a las personas potencialmente susceptibles de padecer la enfermedad ocondición considerada. La población expuesta al riesgo puede definirse según factores demográ-ficos, geográficos o ambientales. En algunos casos la población expuesta al riesgo puede ser elconjunto de la población, como por ejemplo una alteración atmosférica global.

Incidencia y prevalencia

La incidencia y la prevalencia son formas esencialmente distintas de medir la frecuencia deuna condición o enfermedad, y la relación entre ellas varía de unas a otras. Hay enfermedades dealta prevalencia y baja incidencia, como la diabetes, o de baja prevalencia y alta incidencia,como el resfrío común. El resfrío común se produce más frecuentemente que la diabetes, perodura tan sólo unos días, mientras que la diabetes, una vez que aparece, es permanente.

Los datos de incidencia y prevalencia son mucho más útiles cuando se convierten en tasas. Latasa se calcula dividiendo el número de casos por la población correspondiente expuesta alriesgo.

Incidencia

La incidencia cuantifica la velocidad de ocurrencia de nuevos “eventos” (también “episodios” o“casos”) en una población. La incidencia considera habitualmente el período durante el cual losindividuos que no padecen la condición están en riesgo para presentarla. Por ejemplo la inciden-cia de diabetes tipo 1 en niños de hasta 15 años en Argentina es de 8 casos cada 100.000 niñospor año.

Para calcular la incidencia el numerador es el número de casos nuevos que se producen en unperíodo temporal definido y el denominador es la población expuesta al riesgo para sufrir laenfermedad o fenómeno correspondiente durante dicho período. La forma más exacta de calcu-lar la incidencia es calcular la tasa de incidencia por personas-tiempo, aunque muchas veces loveremos expresado como tiempo-persona. Cada persona de la población en estudio contribuyeun año-persona (o un mes-persona, o una semana-persona, o un día-persona) al denominadorpor cada año (o mes, o semana, o día) de observación hasta que se inicia la enfermedad, o hastaque se deja de tener constancia de la evolución de la persona (pérdida de seguimiento).

La incidencia se calcula de la siguiente forma:

Incidencia = x 10n

El numerador se refiere estrictamente a los episodios nuevos de enfermedad. Las unidades de latasa de incidencia deben expresar siempre la dimensión temporal (día, mes, año). Cada personade la población se considera expuesta al riesgo durante el periodo en el que está en observacióny sin enfermedad. El denominador para el cálculo de la tasa de incidencia es el total en perso-nas-tiempo de períodos libres de enfermedad durante el periodo de observación definido en elestudio.

Número de casos nuevos en el período

Número de individuos de la población en riesgo en el período

161

Incidencia acumulada

La incidencia acumulada es una medida muy simple de la frecuencia con que ocurre una enfer-medad o estado de salud. En la incidencia acumulada el denominador sólo se mide al iniciar elestudio.

La incidencia acumulada se calcula de la siguiente forma:

Incidencia acumulada = x 10n

Desde el punto de vista estadístico, la incidencia acumulada es la probabilidad que tienen laspersonas de la población estudiada para contraer la enfermedad durante el período especificado.El período considerado puede ser de cualquier duración, pero suelen ser varios años o, incluso,toda la vida. Por tanto, la incidencia acumulada es similar al “riesgo de muerte” que se usa en loscálculos actuariales y en las tablas de mortalidad. La tasa de incidencia acumulada es bastanteapropiada para comunicar la información sanitaria al público general.

Prevalencia

La prevalencia de una enfermedad se calcula de la siguiente manera:

Prevalencia = x 10n

La cantidad de integrantes de la población expuesta al riesgo a menudo no se conoce y entoncesse utiliza como aproximación la población total de la región estudiada.

La prevalencia a menudo se expresa en casos cada 100 personas (tasa porcentual), o bien conotras potencias de 10 (10n).

Además de la edad, varios factores influyen en la prevalencia, como por ejemplo:

• la gravedad de la enfermedad: la prevalencia disminuye si mueren pronto muchos de losque contraen la enfermedad

• la duración de la enfermedad: cuando una enfermedad dura poco, su tasa de prevalenciaserá menor que si persiste durante más tiempo

• la cantidad de casos nuevos: si son muchos quienes desarrollan la enfermedad, su tasa deprevalencia será mayor que si son pocas las personas que la contraen

Como la prevalencia depende de muchos factores no relacionados con el proceso de causaciónde la enfermedad, los estudios de prevalencia de enfermedad no suelen proporcionar pruebasclaras de causalidad. Sin embargo, las estadísticas de prevalencia son útiles para valorar lanecesidad de medidas preventivas y planificar la atención sanitaria y los servicios de salud. Laprevalencia es útil para medir la frecuencia de cuadros clínicos en los que el comienzo de laenfermedad puede ser gradual, como la diabetes del adulto o la enfermedad renal crónica.

La prevalencia de diabetes tipo 2 se ha determinado en distintas poblaciones utilizando loscriterios propuestos por la OMS. La variabilidad de estas estadísticas de prevalencia indica laimportancia de factores sociales y ambientales en la etiología de la enfermedad y lo distintasque son las necesidades de servicios sanitarios para diabéticos en unas poblaciones y otras.

La prevalencia (P) depende de la incidencia (I) y de la duración (D) de la enfermedad. Siempreque la tasa de prevalencia sea baja y no varíe considerablemente a lo largo del tiempo, puedecalcularse de forma aproximada mediante la ecuación P = I × D, que significa que la prevalenciaes igual a la incidencia multiplicada por la duración promedio de la enfermedad.

Número de casos nuevos en el período

Número de individuos de la población en riesgo en el período

Número de personas con la característica en un momento determinado

Número de personas en la población expuesta en ese momento determinado

162

Actividades2. Indique cuál de los ejemplos corresponde a incidencia y cuál a prevalencia

a) Cuantifica la velocidad de ocurrencia de nuevos eventosb) Condicionada por la duración y gravedad de la enfermedadc) Debe considerarse el intervalo de tiempo en el cual el individuo se encuentra expuestod) Cuantifica mejor la magnitud de enfermedades agudasa) Es útil para medir la frecuencia de cuadros clínicos cuando el comienzo de la enfermedad

es gradual

LetalidadLa letalidad cuantifica la gravedad de una enfermedad. Se define como la tasa porcentual decasos de una enfermedad o un evento determinado que mueren en un período especificado.

Letalidad = x 100

MortalidadLas causas de muerte son un parámetro importante para diseñar las estrategias de políticasanitaria, y la fuente de información son los certificados de defunción. El certificado de defun-ción normalizado contiene información acerca de la edad, el género, la fecha de nacimiento y ellugar de residencia. En la Clasificación Internacional de Enfermedades y Problemas de Salud(CIE) se hallan diversas recomendaciones para clasificar las defunciones, la última versión publi-cada es la 10a, conocida como CIE 10.

Aunque las estadísticas derivadas de los certificados de defunción contienen errores de variosorígenes, proporcionan información valiosa sobre las tendencias del estado de salud de la pobla-ción. La utilidad de estos datos depende de muchos factores, entre ellos el grado de cobertura delos registros y la exactitud con que se asignan las causas de muerte.

Los epidemiólogos usan extensamente las estadísticas de mortalidad para evaluar la carga deenfermedad y para estudiar la evolución de las enfermedades con el paso de los años. Tomare-mos algunos ejemplos del sitio WEB de la Organización Mundial de la Salud: http://www.who.int/whosis/en/

La tasa de mortalidad de los adultos entre 15 y 60 años en países de América es demostrativa delas oportunidades diferenciadas para los habitantes de cada país (figura 1).

FIGURA 1PROBABILIDAD DE MORIR PARA ADULTOS DE 15 A 60 AÑOS

EN ALGUNOS PAÍSES DE AMÉRICA

Cantidad de muertes por una enfermedad en un período

Cantidad de casos diagnosticados de la enfermedad en ese período

163

Tasas de mortalidadLa mortalidad bruta o tasa bruta de mortalidad se calcula de la forma siguiente:

Tasa bruta de mortalidad = x 10n

La tasa bruta de mortalidad no considera que las posibilidades de que una persona muera varíansegún su edad, género, etnia, clase socioeconómica y otros factores. En general, no es adecuadocomparar la tasa bruta de mortalidad de distintos períodos temporales o zonas geográficas. Lascomparaciones de tasas de mortalidad entre grupos de distinta estructura de edades suelenbasarse en tasas estandarizadas para la edad.

Tasas de mortalidad específica por edadesPueden calcularse tasas específicas de mortalidad de grupos concretos de una población defini-dos para varias condiciones como edad, etnia, género, ocupación o localización geográfica, otasas específicas de mortalidad debida a una causa de muerte. Por ejemplo, una tasa de morta-lidad específica por enfermedad, edad y género podría calcularse de la siguiente forma, referidoa mujeres entre 50 y 70 años con diabetes:

Tasa de mortalidad en este grupo = x 10n

Mortalidad proporcionalLa importancia de ciertas enfermedades puede determinarse a través de la mortalidad propor-cional, que es la proporción de muertes debidas a una causa determinada del total de muertesocurridas en el período de estudio. La mortalidad proporcional suele expresarse por cada 100 ocada 1000 defunciones (tabla 2).

TABLA 2LAS 10 PRINCIPALES CAUSAS DE MUERTE EN EL MUNDO

Las comparaciones de mortalidad proporcional entre grupos pueden resaltar interesantes dife-rencias. En los países con nivel socioeconómico elevado en los que gran parte de la población esde edad avanzada, la mortalidad proporcional por cáncer es mucho mayor que en los países deingreso medio o bajo en los que hay menos ancianos. Sin embargo un marco de referenciaadecuado permitirá conocer que el riesgo real de contraer cáncer a lo largo de la vida puede serel mismo.

Esperanza de vidaLa esperanza de vida es otra de las estadísticas descriptivas del estado de salud de la población.Se define como el número de años que cabe esperar que viva una persona de una edad determi-nada si se mantienen las tasas de mortalidad actuales.

Cantidad de muertes en un período

Población total promedio en ese período

Cantidad de muertes en este grupo en un período

Cantidad total de individuos en ese período

Enfermedad coronaria

Ictus y enfermedad cerebrovascular

Infecciones respiratorias bajas

Enfermedad pulmonar obstructiva crónica

Diarrea

VIH – SIDA

Tuberculosis

Cáncer de tráquea, bronquios y pulmones

Accidentes de tránsito

Nacidos con peso bajo y prematuros

Muertes(millones)

7,20

5,71

4,18

3,02

2,16

2,04

1,46

1,32

1,27

1,18

Tasa relativa de mortalidad

(%)12,2

9,7

7,1

5,1

3,7

3,5

2,5

2,3

2,2

2,0

164

Para el mundo en su conjunto, la esperanza de vida al nacer ha aumentado de 46,5 años en elperiodo 1950–1955 a 65,0 años en el periodo 1995–2000. En algunos países ha disminuido laesperanza de vida, fundamentalmente por el aumento de mortalidad debida al sida. Casi el 50%de los varones en algunos países que conformaban la Unión Soviética muere entre las edades de15 y 60 años aparentemente por el alcoholismo y el tabaquismo.

Tanto la esperanza de vida como el intervalo de confianza muestran grandes diferencias entrepaíses. Por ejemplo, la esperanza de vida de una niña nacida en el Japón en el 2004 es de 86años, mientras que en Zimbabue sólo es de 30 a 38 años. En casi todos los países la longevidadde las mujeres es mayor que la de los varones.

En la figura 2 podemos apreciar la expectativa de vida en algunos países de América.

Tasas estandarizadas por edadEl ajuste por edad de la tasa de mortalidad permite comparar la mortalidad de poblaciones quetienen distinta estructura etaria. Por supuesto, el ajuste puede hacerse también respecto deotras variables, además de la edad. Esto es necesario cuando se compara la mortalidad de dos omás poblaciones que difieren respecto a características básicas (edad, etnia, estadosocioeconómico, etc.) que influyen de manera independiente en el riesgo de muerte. Laestandarización etaria elimina la influencia de la distinta distribución por edades sobre las tasasde morbilidad y mortalidad objeto de la comparación.

FIGURA 2EXPECTATIVA DE VIDA AL NACER EN ALGUNOS PAÍSES DE AMÉRICA

En la figura 3 vemos las tasas estandarizadas por edad de mortalidad cardiovascular en algunospaíses de América.

MorbilidadLas tasas de mortalidad son particularmente útiles para investigar enfermedades con una tasade letalidad elevada. Sin embargo, muchas enfermedades tienen una letalidad baja como ocurrecon las enfermedades del sistema osteomuscular, la artrosis, la varicela, el resfrío común. Enestos casos la frecuencia de la enfermedad tiene mayor interés que los datos de mortalidad.

Los datos de morbilidad son útiles para explicar tendencias concretas de la mortalidad. Loscambios en las tasas de mortalidad pueden deberse a cambios de las tasas de morbilidad o deletalidad. Por ejemplo, la disminución en años recientes de la tasas de mortalidad cardiovascularen muchos países desarrollados podría deberse a una reducción de la incidencia (lo que sugeriríaavances en la prevención primaria) o bien a una disminución de la letalidad (lo que sugeriríamejoras en el tratamiento) de las enfermedades cardiovasculares. Como la estructura etaria dela población va cambiando, el análisis de las tendencias a lo largo del tiempo debe basarse entasas de morbilidad y de mortalidad estandarizadas por edad.

165

FIGURA 3TASAS ESTANDARIZADAS POR EDAD DE MORTALIDAD CARDIOVASCULAR

EN ALGUNOS PAÍSES DE AMÉRICA

Otras fuentes de información sobre morbilidad son los datos de• ingresos y altas hospitalarias• consultas en centros de atención ambulatoria o atención primaria• consultas en servicios especializados (por ejemplo, centros de tratamiento de traumatismos)• registros de fenómenos patológicos como enfermedades malignas y malformaciones con-

génitas

La utilidad de los datos epidemiológicos dependerá del sistema de recolección, el cual dependede características propias de cada país entre las que remarcamos la confidencialidad de losdatos médicos, el sistema administrativo de la salud y la fidelidad de las encuestas oficiales. Unsistema de registro que privilegie los datos administrativos o financieros y no las característicasdiagnósticas y demográficas puede disminuir el valor epidemiológico de los registros generalesde los servicios de atención sanitaria.

Otras fuentes de confusión residen por ejemplo que en las tasas de hospitalización influyenmuchos factores que no tienen que ver con la morbilidad poblacional, por ejemplo la disponibi-lidad de camas, las políticas de autorización de ingresos y los factores sociales.

DiscapacidadLas consecuencias persistentes de las enfermedades representan datos de interés como son lasdeficiencias, discapacidades y minusvalías, términos que han sido definidos en la Clasificaciónde la OMS. Esta clasificación describe las adaptaciones de los individuos a los trastornos de lasalud. Como el funcionamiento o la discapacidad de un individuo se dan en el contexto de lasociedad, la clasificación de la OMS sobre deficiencias, discapacidades y minusvalías tambiénincluye una lista de factores ambientales.

Los parámetros clave de la clasificación son los siguientes:• deficiencia: toda pérdida o anormalidad de la estructura o función anatómica, fisiológica

o psicológica• discapacidad: cualquier restricción o carencia (resultante de una deficiencia) de la capaci-

dad para realizar una actividad en la forma o dentro de los límites considerados normalespara un ser humano

• minusvalía: una desventaja de una persona determinada, resultante de una deficiencia ouna discapacidad, que limita o impide el desempeño de una tarea que es normal para elindividuo (dependiendo de la edad, el género y factores sociales y culturales)

166

Medir la prevalencia de discapacidad es difícil, pero cada vez es más importante en sociedadesen las que la morbilidad aguda y las enfermedades mortales disminuyen, en tanto la cantidad depersonas de edad avanzada es cada vez mayor, muchas de ellas con discapacidad.

Otros indicadores globales del nivel de salud poblacionalLas políticas sanitarias enfrentan la tarea de responder a las prioridades reales de prevención ycontrol de enfermedades, y son responsables de predecir las futuras prioridades. Estas decisionesdeberían considerar tanto la mortalidad como la morbilidad y el tiempo de vida sana perdido poruna enfermedad. Ese tipo de indicadores globales sirven para tener un patrón común con el quecuantificar la carga de enfermedad de la población. La duración de la vida combinada con algúntipo de noción de su calidad se refleja en los siguientes indicadores poblacionales:

• años de vida potencial perdida (VPP), basados en los años de vida perdidos por muerteprematura (es decir, antes de una edad arbitrariamente determinada)

• esperanza de vida sana (EVS)• esperanza de vida sin discapacidad (EVSD)• años de vida ajustados según calidad (AVAC)• años de vida ajustados según discapacidad (AVAD)

Años de vida ajustados según discapacidad (AVAD)En el proyecto de Carga Mundial de Enfermedad se combinan los efectos de la mortalidad pre-matura y de la discapacidad, integrando en una sola medida el efecto sobre la población de losprincipales trastornos de salud, mortales o no mortales. La principal unidad para medir estacarga de enfermedad son los años de vida ajustada según discapacidad (AVAD) en los que secombinan los años de vida perdida (AVP), calculados a partir de las muertes a cada edad multi-plicadas por los años restantes de vida que cabría esperar según una esperanza de vida general,estándar para todos los países; y los años de vida perdidos por discapacidad (AVPD), calculadosmultiplicando los casos nuevos de lesión o enfermedad por la duración media de la enfermedady por un peso de discapacidad que refleja la gravedad de la enfermedad en una escala de 0 (saludperfecta) a 1 (muerte).

Un AVAD perdido es un año perdido de vida “sana” y la carga de enfermedad así medida es labrecha entre el nivel actual de salud de la población y el nivel ideal de una población dondetodos vivieran hasta una edad avanzada sin padecer discapacidad.

En la población que se toma como norma la esperanza de vida al nacer son 80,0 años para losvarones y 82,5 años para las mujeres. En el cálculo estándar de los AVAD en los informes recien-tes de la OMS sobre la salud mundial se aplican descuentos con ajuste de tiempo y edad nouniformes, pesando menos los años vividos a edades tempranas o avanzadas. Una carga deenfermedad de 3300 AVAD en una población sería aproximadamente equivalente a la carga de100 defunciones de menores de un año o a la de 5500 personas de 50 años de edad viviendo unaño con ceguera (cuyo peso de discapacidad es 0,6). Recordemos que la diabetes es la principalcausa de ceguera adquirida.

La OMS estima que la hipertensión ocasiona 7,2 millones de muertes anuales, un 13,5% aproxi-madamente del total mundial, y 92 millones de AVAD, representando el 6% del total. En elconjunto de las regiones de la OMS, las investigaciones indican que aproximadamente un 54%de los accidentes cerebrovasculares y un 47% de los ataques cardíacos están causados porniveles elevados de presión arterial sistólica excediendo el valor de 115 mmHg tomado comoreferencia, la mitad de la carga es adjudicable a cifras de hipertensión (>140/90 mmHg) entanto los niveles de presión elevada por debajo de este nivel de corte serían responsables delrestante 50% de la carga de enfermedad. El 80% de la carga ocurre en países con ingresos bajosy medios.

Por otro lado, las estimaciones sugieren que los niveles altos de colesterol ocasionan unos 4,4millones de defunciones (un 7,9% del total) y la pérdida de 40,4 millones de AVAD (un 2,8% deltotal), aunque sus efectos suelen coincidir con los de la hipertensión. Esa cifra representa un18% de los accidentes cerebrovasculares y un 56% de las cardiopatías isquémicas mundiales.

Esperanza de vida sana (EVS)El informe de la OMS de 2002 estableció que en todo el mundo la esperanza de vida sana podríaprolongarse entre cinco y diez años si los Gobiernos y las personas lucharan en diversos frentescontra los principales riesgos para la salud en cada región (figura 4).

167

FIGURA 4ESPERANZA DE VIDA SANA EN ALGUNOS PAÍSES DE AMÉRICA

Comparaciones de la frecuencia de enfermedadMedir la frecuencia de enfermedades u otros estados de salud es sólo el comienzo del procesoepidemiológico. El paso siguiente es comparar la frecuencia en dos o más grupos de personasque hayan tenido distintas exposiciones. Una persona puede haber estado o no expuesta a unfactor que se quiere investigar. A menudo se utiliza como grupo de referencia un grupo de noexpuestos. Las personas expuestas pueden haber tenido distintos niveles y duraciones de expo-sición. La cantidad total de un factor que ha alcanzado a una persona recibe el nombre de“dosis”.

RiesgoEl término riesgo hace referencia a la probabilidad de que ocurra posteriormente algún resulta-do adverso, expresado como morbilidad o mortalidad. Riesgo es la medida de una probabilidadestadística de un suceso futuro. Por lo tanto, el riesgo mide la probabilidad para desarrollar unaenfermedad en un período determinado de tiempo. En consecuencia, el riesgo se expresa comola probabilidad que ocurra un evento en un período de tiempo. El riesgo se expresa como unatasa. Combinando las premisas podríamos ejemplificar diciendo que un hombre de 70 años, nofumador y sin diabetes, cuya presión sistólica es mayor a 160 mmHg, tendría una probabilidadde presentar un evento coronario entre el 20% y el 40% en los próximos 10 años.

La siguiente fórmula expresa el concepto general de riesgo, o sea, cuántas personas experimen-taron el evento referidas a la cantidad total de personas que pudieron presentarlo porque esta-ban expuestas:

Riesgo=

Factor de riesgo: son las características que se asocian con el mayor riesgo para presentar unaenfermedad o condición. Es importante tener en cuenta que los factores de riesgo son asociacio-nes causales entre una característica o factor con una enfermedad o condición específica. Ad-vertimos que hablamos de factores de riesgo para enfermedades o condiciones, ya que a medidaque avanza la investigación epidemiológica podemos conocer factores de riesgo previos a losfactores de riesgo tradicionales; es decir, actualmente sabemos cuáles hábitos de vida permitenestimar que un individuo tiene mayor probabilidad de devenir hipertenso o dislipémico en suvida futura.

Los factores de riesgo pueden ser específicos para una enfermedad en particular pero un mismofactor puede ser factor de riesgo para varias enfermedades, por ejemplo la obesidad es un factorde riesgo para diabetes, hipertensión arterial e infarto agudo de miocardio.

Cantidad de personas con evento

Cantidad de personas expuesta

168

Una característica puede ser tanto un factor de riesgo como una enfermedad, depende de laasociación causal que se esté analizando. Por ejemplo la diabetes es factor de riesgo para infartode miocardio, pero si considero a la obesidad como un factor de riesgo, el efecto será la diabetes.Es decir, la diabetes tiene el doble rol de comportarse como factor de riesgo y como enfermedad.

Podemos agrupar a los factores de riesgo según su origen en:• Genéticos• Biológicos• Conductuales o de estilo de vida• Sociales• Ambientales

De las múltiples asociaciones que podría tener una condición con otra, para definir que una esun factor de riesgo de la otra, debe evidenciarse la causalidad. Existen criterios para definir lacausalidad de un factor de riesgo, basados en la conferencia de Austin Bradford Hill en 1965 “Elambiente y la enfermedad: asociación o causalidad”. Aunque presentados para establecer lacausalidad de las enfermedades laborales, estos criterios están universalmente aceptados:

• Fuerza o magnitud de la asociación: el riesgo relativo debe ser amplio.• Consistencia: la asociación es observada por diferentes investigadores en lugares circuns-

tancias y tiempos distintos.• Especificidad: una causa condice a un efecto. Aún cuando un factor de riesgo puede

producir varios efectos (varias enfermedades) y una enfermedad puede ser desarrollada porvarios factores de riesgo.

• Temporalidad: la causa siempre precede al efecto.• Gradiente biológico o relación dosis respuesta: a mayor intensidad de la asociación

mayor será la intensidad del efecto.• Credibilidad biológica: existe concordancia de la asociación con el conocimiento biológi-

co actual.• Coherencia: la interpretación de la asociación causa-efecto no debe contradecir la histo-

ria natural y la biología de la enfermedad.• Experimentación: es posible obtener evidencia experimental o semiexperimental.• Analogía: relación causa efecto ya establecida para una exposición o enfermedad similar.• Reversibilidad: (no descripto por A. Bradford Hill) la disminución de la exposición se asocia

con disminución de la tasa de la enfermedad.

Cuando la asociación entre dos condiciones no puede evidenciar causalidad no podemos definirque la primera es un factor de riesgo para la segunda. Sin embargo, algunas condiciones seasocian con otras reuniendo alguna de las premisas, pero resultan insuficientes para definir queuna es un factor de riesgo (causal) de la otra. Por ejemplo, la microalbuminuria precede eldesarrollo de eventos vasculares, sin embargo no podemos demostrar una relación causal; por lotanto, se define la microalbuminuria como un marcador de riesgo.

Riesgo sinérgicoSe denomina riesgo sinérgico cuando los factores de riesgo se potencian entre si, es decir actúancomo multiplicadores de su acción. Si un paciente tiene 2 o más factores de riesgo para infartode miocardio, por ejemplo, hipertensión arterial y dislipemia, el efecto de cada uno de ellos sepotencia siendo mayor que la suma de los efectos de cada uno de ellos. Los resultados delestudio Framingham permiten visualizar este efecto sinérgico.

El síndrome metabólico es una asociación de factores de riesgo que potencian su riesgo indivi-dual convirtiéndose en su conjunto en muy alto riesgo para infarto de miocardio. Cuando existenvarios factores de riesgo para el desarrollo de una enfermedad es difícil estimar el peso de cadauno de ellos y más aún el valor de su potenciación. Sin embargo, disponemos herramientasestadísticas como el análisis multivariado y estudios factoriales que permiten estimar la impor-tancia relativa de cada factor.

169

Las tablas que permiten estimar el riesgo coronario de una persona en la consulta médica, talescomo las basadas en el estudio de Framingham, o las de las recomendaciones europeas paraprevención del riesgo coronario (European Heart Journal 1998;19:1434-1503) marcan esta pro-gresión (figura 5).

FIGURA 5RIESGO CORONARIO ESTIMADO PARA 10 AÑOS DE ACUERDO

A VARIAS COMBINACIONES DE FACTORES DE RIESGO

Recientemente D’Agostino y col. publicaron una nueva guía para calcular el riesgo cardiovasculara partir de los datos obtenidos en el estudio de Framingham. Resulta muy sencillo implementarlaen la práctica cotidiana. A partir de la asignación de puntos que se realiza utilizando las tablas3 y 4, para mujeres y hombres respectivamente, se traslada a la tabla 5 y se obtiene el riesgopara un evento cardiovascular a 10 años (coronario, cerebrovascular, arterial periférico o insufi-ciencia cardíaca). Esta publicación aporta además un equivalente de edad cardiovascular. Esteconcepto es de gran utilidad para transmitir al paciente el concepto de riesgo, y de esta maneratangibilizamos una idea frecuentemente muy abstracta para la comprensión habitual.

Exposición al riesgoSignifica que un individuo antes de iniciar la enfermedad ha estado en contacto con el factorque epidemiológicamente se asocia con su desarrollo. Toda persona expuesta a un factor deriesgo para una enfermedad específica tiene la probabilidad de desarrollar la misma, pero paraque ello ocurra es necesario tener en cuenta algunos aspectos importantes de esa exposición alriesgo; destacaremos fundamentalmente la intensidad de la exposición al factor de riesgo:

• Intensidad de la exposición al factor de riesgo: Por ejemplo en el caso de la gota laintensidad va a estar dada por la cantidad de alimentos ricos en purinas en la ingesta, laintensidad en el caso de consumo de grasas saturadas para el desarrollo de enfermedadcoronaria va a estar dada por la cantidad de dichas grasas que se ingieren, la intensidad enla hipertensión estará dada por el nivel de presión arterial.

• Tiempo y frecuencia de la exposición: son importantes el tiempo para una exposicióncontinua, o la frecuencia para una exposición intermitente. Por ejemplo la antigüedad de lahipertensión influye sobre la probabilidad de presentación de un evento. La frecuencia deingesta de alimentos con alto contenido de purinas influye para desarrollar gota. En las

170

enfermedades nutricionales crónicas como la obesidad es necesario considerar que al exis-tir un tiempo de latencia prolongado entre la exposición al factor de riesgo (ingestahipercalórica) y la iniciación de la enfermedad, el paciente puede olvidar la fecha de lainiciación de la exposición a ese riesgo, la periodicidad y hasta desconsiderar la exposicióncomo un elemento perjudicial; lo corriente es que lo exprese como un hábito de vida per-manente desde la niñez, o bien desde un hecho importante en su vida como el casamiento,con total aceptación del factor nocivo como componente natural de su historia.

TABLA 3PUNTOS PARA ESTIMACIÓN DEL RIESGO CARDIOVASCULAR EN MUJERES

TABLA 4PUNTOS PARA ESTIMACIÓN DEL RIESGO CARDIOVASCULAR EN HOMBRES

Puntos

-3-2-10123456789101112

Edadaños

30 - 34

35 - 39

40 - 4445 - 49

50 - 5455 - 5960 - 6465 - 6970 - 7475 =>

c-HDL

mg/dl

60 =>50 - 5945 - 4935 - 44

< 35

ColesterolTotal

mg/dl

< 160160 - 199

200 - 239240 - 279

280 =>

Presiónsistólica

sintratamiento

mmHg< 120

120 - 129130 - 139140 - 149

150 - 159160 =>

Presiónsistólica

contratamiento

mmHg

< 120

120 - 129130 - 139140 - 149

150 - 159160 =>

Tabaquismo

No

Si

Diabetes

No

Si

Puntos

-2-10123456789101112131415

Edadaños

30 - 34

35 - 39

40 - 4445 - 49

50 - 54

55 - 5960 - 6465 - 69

70 - 7475 =>

c-HDL

mg/dl60 =>

50 - 5945 - 4935 - 44

< 35

ColesterolTotal

mg/dl

< 160160 - 199

200 - 239240 - 279

280 =>

Presiónsistólica

sintratamiento

mmHg< 120

120 - 129130 - 139140 - 149150 - 159160 =>

Presiónsistólica

contratamiento

mmHg

< 120

120 - 129130 - 139140 - 149150 - 159160 =>

Tabaquismo

No

Si

Diabetes

No

Si

171

TABLA 5RIESGO Y EDAD CARDIOVASCULAR

Estudios de estimación del riesgoEl reconocimiento de las condiciones que representan factores de riesgo proviene de los estudiosobservacionales, denominados así porque el investigador no interviene, sino que sólo observa ydescribe las observaciones. Los estudios observacionales pueden ser descriptivos o analíticos:

• Los estudios descriptivos constituyen la etapa de observación del método científico ydescriben la ocurrencia de una enfermedad, y los factores que están asociados con esadistribución y asociados a la génesis de esa enfermedad, solamente establecen asociacio-nes estadísticas, basándose en ellas para formular hipótesis.

• Los estudios analíticos tienen por finalidad verificar las hipótesis formuladas, para esta-blecer la existencia de asociaciones causales. Existen dos tipos de estudios analíticos:

o Estudios de cohorte: Consisten en la observación durante un tiempo determinado dedos poblaciones (grupo de personas), una de las cuales tiene, ha estado o está expues-ta al factor considerado causal, y otra que no. La comparación entre ambas poblacio-

Puntos

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21 =>

Riesgoa 10 años

%

<1

1,0

1,2

1,5

1,7

2,0

2,4

2,8

3,3

3,9

4,5

5,3

6,3

7,3

8,6

10,0

11,7

13,7

15,9

18,5

21,5

24,8

28,5

> 30

Riesgoa 10 años

%

< 1

1,1

1,4

1,6

1,9

2,3

2,8

3,3

3,9

4,7

5,6

6,7

7,9

9,4

11,2

13,2

15,6

18,4

21,6

25,3

29,4

> 30

Edadcardiovascular

años

< 30

30

32

34

36

38

40

42

45

48

51

54

57

60

64

68

72

76

> 80

Mujeres VaronesEdad

cardiovascular

años

< 30

31

34

36

39

42

45

48

51

55

59

64

68

73

79

>80

172

nes, observándolas durante el mismo tiempo, hasta la aparición del efecto esperado(enfermedad) en una cantidad e intensidad suficiente, permite inferir las característi-cas de la asociación (tabla 6).

TABLA 6ESQUEMA DEL DISEÑO DE LOS ESTUDIOS DE COHORTES

Y LAS MEDICIONES DEL RIESGO

o Estudios de casos y controles: Estos estudios se realizan cuando el efecto eventualmenteproducido por el factor causal ya se ha producido (la enfermedad está presente), compa-rando el grupo de personas con la enfermedad (casos) con un grupo de personas que notienen la enfermedad (control). En ambos grupos tendremos la tasa de expuestos y la de noexpuestos al eventual factor causal (tabla 7).

TABLA 7ESQUEMA DEL DISEÑO DE LOS ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

Y LA ESTIMACIÓN DEL RIESGO

Expuestos

Noexpuestos

Si

a

c

No

b

d

Total

a + b

c + d

Riesgorelativo

Relaciónentre ambasincidencias

RR = le / lne

Riesgoatribuible

Diferenciaentre ambasincidencias

RA = le - lne

Efecto (Enfermedad) Medición del riesgo

Riesgoabsoluto

Tasa deincidencia en

expuestos

le = a/(a+b)

Tasa deincidencia enno expuestos

lne = c/(c+d)

Causa

Expuestos

No expuestos

Total

Casos(enfermos)

a

c

a+c

Controles(sanos)

b

d

b+d

Odds

Odds en expuestosa/b

Odds en noexpuestos

a/b

Odds ratio

Odds ratio(a/b)

(c/d)

O bienaxd

173

Actividades3. Complete los espacios en blanco con los diferentes tipos de estudios observacionales

Medidas de efecto o asociaciónLas medidas de efecto o de asociación, permiten determinar la magnitud o la fuerza de la rela-ción existente entre la exposición y el evento. La principal ventaja de estas medidas es quepermiten describir en un solo parámetro la asociación existente entre una particular exposicióny el riesgo de desarrollar una determinada enfermedad.

Podemos dividir las medidas de efecto en:• Medidas Relativas o de Razón:

o Riesgo Relativoo Odds Ratio

Las medidas de razón miden cuánto más probable es que el grupo expuesto presente el eventoen relación a los no expuestos. Reflejan la fuerza de la asociación entre la exposición y el evento.

• Medidas Absolutas o de Diferenciao Riesgo Atribuible

Para ejemplificar utilizaremos una tabla de contingencia (tabla 8).

Tablas de ContingenciaLos datos para el análisis de variables categóricas se organizan en las tablas de contingencia.Estas tablas tienen múltiples usos en el análisis estadístico. En las filas colocaremos las catego-rías de la variable independiente (explicativa) en tanto que en las columnas colocaremos losdatos de la variable dependiente (respuesta).

Utilizaremos un ejemplo para explicar varios conceptos. Construiremos una tabla de contingen-cia con los datos de un estudio que intenta relacionar el control de la hipertensión y la probabi-lidad de un evento coronario en una población de 1000 pacientes con hipertensión arterial.

TABLA 8TABLA DE CONTINGENCIA

Variable independienteNivel de control

Buen control

Mal control

Total

Total643

357

1000

Con Eventocoronario

10

14

24

Sin Eventocoronario

633

343

976

Variable dependienteEvento coronario

174

Con los datos de este ejemplo, el riesgo absoluto de infarto en el grupo de mal control es 14/357= 0,039, mientras que el riesgo absoluto en el grupo de buen control es de 10/643 = 0,016.

Comparación relativaRiesgo relativo (RR)Es la relación entre tasa de incidencia de la enfermedad en estudio de las personas expuestas yla tasa de incidencia de la enfermedad en las personas no expuestas. Indica cuanto mayor es laprobabilidad de enfermar (o presentar un evento) para las personas expuestas con respecto a lasno expuestas. Es decir el RR mide el riesgo para desarrollar la enfermedad que tienen lo expues-tos respecto del riesgo que tienen los no expuestos. En el caso que estemos comprobando unelemento presumiblemente terapéutico, la relación indicaría cuanto menor sería la probabilidadde enfermar (o presentar un evento) que tendrían las personas expuestas con respecto a las noexpuestas. Es decir el RR mediría el riesgo de evitar la enfermedad en los expuestos respecto delos no expuestos.

• Si el RR es igual a 1 no existe relación causal porque la incidencia de la enfermedad es igualen ambos grupos.

• Si el RR es mayor de 1 entonces existiría relación causal y mientras mayor sea el riesgorelativo mayor será la fuerza de asociación de esa relación causal, y entonces podríamosestar ante un factor de riesgo.

• Si el RR es menor a 1, implica que la incidencia en expuestos es menor que en los noexpuestos, existiría relación causal preventiva o efecto terapéutico.

Siguiendo nuestro ejemplo, el riesgo relativo para evento coronario entre mal y buen control dela hipertensión sería de 0,039/0,016 = 2,44, y nos indica cuánto más probable es que ocurra elevento en el primer grupo comparado con el segundo. Podríamos decir que el mal control de lahipertensión sería causal de eventos coronarios.

Existen ciertos atributos, como por ejemplo la edad, género, etnia, que reúnen casi todas lascaracterísticas de los factores de riesgo, es decir, se asocian con una mayor ocurrencia de algu-nas enfermedades y además preceden el desarrollo de la misma. Sin embargo, la exposición aestos atributos no puede evitarse, son inmodificables. Por este motivo, estos atributos que seasocian con un riesgo mayor de ocurrencia de una determinada enfermedad pero que no puedenser modificados se denominan marcadores de riesgo.

Actividades4. Con los datos de la tabla siguiente calcule el riesgo relativo para infarto de miocardio enlos pacientes que tomaron un normolipemiante durante 5 años con respecto a los que nolo toman

Algunos autores niegan la existencia de un límite estadístico para indicar si el riesgo relativo esimportante o no, en tanto otros autores la aceptan. Estos últimos han elaborado fórmulas paramedir la magnitud de la fuerza de la asociación causal, como por ejemplo las siguientes:

Odds Ratio (OR)Cuando se utiliza un diseño de casos y controles para investigar la asociación entre uno o másfactores y una determinada enfermedad, el cálculo de la incidencia de la enfermedad no esposible y no podemos calcular el RR. En esta circunstancia, se seleccionan los casos existentesde la enfermedad (casos prevalentes) para determinar la OR. La traducción para este términohabitualmente descripto en inglés sería relación (o razón) de probabilidades,

Con normolipemianteSin normolipemianteTotal

Total100

100

200

Infarto10

20

30

Sin infarto90

80

170

175

La Odds se obtiene dividiendo el número de personas que experimentan el evento sobre el núme-ro de personas que no lo experimentan. Regresando al ejemplo, en el grupo con mal control de lapresión arterial sería: Odds= 14/343=0,041

En tanto en el grupo con buen control sería: Odds= 10/633=0,016

La relación entre ambas se denomina OR y se calcula dividiendo la odds de presentación delevento por la odds de no presentación, o sea 0,041/0,016=2,56.

La interpretación de los resultados obtenidos en el cálculo del OR debe realizarse en formasimilar al del RR:

• Si el OR es mayor a 1, significa que la exposición aumenta el riesgo, por lo que estaríamosfrente a un factor de riesgo.

• Si el OR es igual a 1, significa que el efecto estudiado es nulo, ya que no hay diferencia deriesgo asociado a la exposición, es decir, la exposición no aumenta ni disminuye el riesgo.

• Si el OR es menor que 1, significa que la exposición disminuye el riesgo, por lo que estaría-mos frente a un factor de protección.

Actividades5. Con los datos de la tabla siguiente calcule la odds ratio para hipertensión arterial compa-rando los pacientes que no realizan actividad física comparado con los que si la realizan

Comparación absolutaRiesgo atribuible (RA) o Diferencia de riesgos absolutosEl RA es la diferencia que existe entre la tasa de incidencia en expuestos y la tasa de incidenciaen no expuestos, indicando el peso del factor causal. Para determinar la influencia de cadafactor debe ajustarse por las otras causas que podrían producir el mismo efecto, para que quedela parte que verdaderamente se puede atribuir al factor causal en estudio. En la mayor parte delas situaciones clínicas, dado que el riesgo atribuible representa la probabilidad adicional real dela enfermedad en los individuos expuestos, es una expresión más significativa del riesgo para losindividuos que el riesgo relativo.

Número Necesario de pacientes a Tratar (NNT)Evidentemente las implicancias clínicas del valor absoluto del riesgo son muy importantes, peroes una medida difícil de recordar, por este motivo se difundió la utilización de un indicador deinterpretación más fácil, el denominado Número Necesario de pacientes a Tratar (NNT).

Con los datos de la tabla de contingencia obtuvimos que el riesgo en el grupo mal tratado era0,039, en tanto en el grupo con buen control era 0,016. La reducción o diferencia de riesgosabsolutos con el buen control sería:

Diferencia de riesgos absolutos = 0,039-0,016=0,023

El NNT se calcula como la inversa del riesgo atribuible:

NNT =

En el ejemplo sería NNT=1/0,023=44.

Esta cantidad significa que deberíamos obtener buen control de la presión arterial en 44 pacien-tes para evitar 1 evento coronario.

No realizan actividadRealizan actividad físicaTotal

Total100

100

200

Presentan HTA10

20

30

No presentan HTA90

80

170

1

Riesgo atribuible

176

Cuando el riesgo absoluto es muy bajo, como sucede en las mujeres jóvenes con hipertensiónestadio 1, el NNT será muy grande; en tanto que en hombres de 50 años con hipertensión estadio2 el NNT será mucho menor. De esta manera el NNT tiene implicancia directa en las recomenda-ciones terapéuticas. Deberíamos indicar muchos tratamientos en el primer grupo para prevenirun evento, en tanto que con la misma indicación tendríamos mayor probabilidad de prevenir unevento en el segundo grupo.

Actividades6. Con los datos de la tabla de la Actividad 4, calcule el NNT para evitar un infarto de miocardioen pacientes tratados con hipolipemiantes durante 5 años

Riesgo Atribuible Porcentual (RA%)También se lo conoce con los siguientes nombres: proporción atribuible en los expuestos, frac-ción etiológica del riesgo, fracción atribuible en los expuestos, porcentaje de reducción del ries-go, fracción protectora. Es la tasa porcentual de riesgo que se puede atribuir a la acción delfactor causal estudiado, y se utiliza para conocer el efecto de un factor de riesgo sobre un grupode personas expuestas, indicando la proporción de una enfermedad que puede eliminarse entrelos que tienen el factor de riesgo si este factor se pudiera suprimir completamente. Podríamosaplicar este concepto para estimar la disminución de la incidencia de diabetes si se evitara laobesidad. Se calcula dividiendo el RA por la incidencia de la enfermedad en los expuestos:

RA% = x 100

El siguiente ejemplo permite comprender el significado del riesgo atribuible porcentual y ladiferencia con el riesgo relativo y el riesgo atribuible (tabla 9):

TABLA 9RIESGO RELATIVO, RIESGO ATRIBUIBLE Y RIESGO ATRIBUIBLE PORCENTUAL

El riesgo relativo es 14, es decir que los fumadores tienen 14 veces más probabilidades de morirpor cáncer de pulmón que los no fumadores. El riesgo atribuible es 130, significa que 130 decada 140 fumadores que mueren por cáncer de pulmón puede adjudicarse al tabaquismo. Elriesgo atribuible porcentual es 92%, significando que el 92% de los fumadores que mueren porcáncer de pulmón puede adjudicarse al tabaquismo y podría evitarse si no hubieran fumado.

Otra fórmula para calcular el riesgo atribuible porcentual a partir del riesgo relativo permiteestimar la ventaja de eliminar una causa cuyo riesgo relativo sea pequeño.

RA% = x 100

Un riesgo relativo de 2 puede originar un riesgo atribuible porcentual de 50%. Es decir, si seeliminara este factor de riesgo se obtendría una reducción del 50% en la enfermedad en laspersonas expuestas.

En caso que se trate de un factor protector podría calcularse una medida análoga al RA%llamada fracción preventiva (FP) que representa la proporción de la incidencia de la enfermedadevitada entre los expuestos por la acción del factor protector.

FP = x 100

Incidencia en expuestos - Incidencia en no expuestos

Incidencia en expuestos

RiesgoAtribuiblePorcentual

92%

Efecto

Mortalidad por

Cáncer de pulmón

Tasa enfumadoresx 100.000

1.400

Tasa enno fumadores

x 100.000

100

RiesgoRelativo

14

RiesgoAtribuible

1.300

Riesgo Relativo - 1

Riesgo Relativo

Incidencia en no expuestos - Incidencia en expuestos

Incidencia en no expuestos

177

Esta fórmula invierte algunos términos de la 1a fórmula de RA%. Como esta fórmula permitecalcular la reducción del riesgo relativo (RRR), análogamente se puede utilizar:

FP = RRR = (1-RR) x100

La comparación de las frecuencias de enfermedad puede utilizarse para calcular el riesgo de queuna exposición dé lugar a un efecto sobre la salud. Pueden establecerse comparaciones absolu-tas o relativas; las medidas resultantes describen la fuerza con la que se asocia una exposicióna una determinada evolución (tabla 10).

TABLA 10COMPARACIÓN ENTRE MEDIDAS DE EFECTOS RELATIVAS Y ABSOLUTAS

La reducción del riesgo relativo no permite evaluar el impacto poblacional. Una reducción del50% de una enfermedad muy prevalente será poblacionalmente más importante que una reduc-ción igual de una enfermedad muy rara.

ConclusionesLa Epidemiología aplicada a la clínica aporta al médico mayor conocimiento del riesgo, de losfactores de riesgo y de la forma de medir su impacto individualmente y en la población. Debemosdestacar que gran parte del ejercicio clínico está basado en el conocimiento probabilístico, esdecir, sabemos que un evento puede ocurrir más probablemente en un individuo que tiene deter-minadas características. Este conocimiento también contribuye a las decisiones médicas y amotivar la adopción de conductas preventivas. Entendemos por prevención evitar que una de-terminada condición empeore, se agrave o complique con un evento de morbilidad o mortalidad.

De esta manera, el médico indica un tratamiento para la hipertensión o la dislipemia basado enel conocimiento epidemiológico de las cifras de presión arterial o hipercolesterolemia que signi-fican un exceso de riesgo para el paciente, con la intención de evitar eventos cardiovasculares.La indicación de cambios en los hábitos de vida y de opciones farmacológicas, se hallará basadaen la evidencia que esas indicaciones disminuyen el riesgo para la ocurrencia de esos eventos.

ActividadesClave de respuestas

1.

Variable Edad Género Antigüedad HbA1c HTA Obesidad μAlbuminuria

Cuantitativa x x x

Cualitativa x x x x

Medidas Relativas

Miden Fuerza de Asociación entreexposición y evento.

Valores por sobre la unidad son elementosde juicio a favor de la existencia deasociación causal.

Su magnitud no se ve afectada por lafrecuencia basal del evento en la población.

Medidas Absolutas

Miden exceso de riesgo entre expuestos y noexpuestos.

Una vez establecida la asociación causalpermiten estimar el riesgo para presentar elevento atribuible a las exposición.

Su magnitud se ve afectada por la frecuenciabasal del evento en la población.

178

2.a) Incidenciab) Prevalenciac) Incidenciad) Incidenciae) Prevalencia

3.

4.Incidencia con normolipemiante: 10/100=0,1Incidencia sin normolipemiante: 20/100=0,2Riesgo relativo 0,1/0,2=0,5

5.Odds ratio: 2,25

6. El NNT es 10. La diferencia de riesgos es 0,1, y la inversa de 0,1 es 10.

BibliografíaBonita R, Beaglehole R, Kjellström T.Basic epidemiology. World Health Organization. 2nd edition.2006. Disponible en http://whqlibdoc.who.int/publications/2006/9241547073_eng.pdf. Ultimoacceso 16 de julio de 2009.

Bradford Hill A. The environment and disease: association or causation? Proc R Soc Med1965;58:295-300.

D’Agostino RB Sr, Vasan RS, Pencina MJ, Wolf PA, Cobain M, Massaro JM, Kannel WB. Generalcardiovascular risk profile for use in primary care: the Framingham Heart Study. Circulation.2008;117:743-53.

González C. ¿Qué es un factor de riesgo? Introducción al método científico y a la teoría defrecuentista de la probabilidad. En Síndrome Metabólico y Riesgo Vascular, Wassermann A yGrosso C eds. Editorial FEPREVA 2007, Vol 1;Cap 4:43-72.

Lawes CM, Vander Hoorn S, Rodgers A. Global burden of blood-pressure-related disease, 2001.Lancet. 2008;371:1513-8.

Moreno-Altamirano A, López-Moreno S, Corcho-Berdugo A. Principales medidas en epidemiología.Salud pública de méxico 2000;42:337-348.

Ortiz Z, Esandi ME, Bortman M. Epidemilogía básica y vigilancia de la salud. Módulo 4: Efecto,impacto y fuentes de error. Disponible en http://www.epidemiologia.anm.edu.ar/pdf/modulos/Modulo%202-2004.pdf. Ultimo acceso 16 de julio de 2009.

Riegelman R, Hirsch R. Cómo estudiar un estudio y probar una prueba: lectura crítica de laliteratura médica. Organización Panamericana de la Salud. 1992.