Conceptos Clave en Epidemiología: Medidas y Sesgos en Investigación

Medidas Epidemiológicas Fundamentales

Prevalencia y Tasa de Incidencia

La prevalencia (P) está condicionada por la tasa de incidencia (IR) y por la duración de la enfermedad. Cuando la enfermedad tiene una duración constante, se establece la siguiente relación:

P / (1 - P) = IR * Duración

Esta relación nos permite, por ejemplo, conocer la duración estimada de una enfermedad si se conocen la prevalencia y la tasa de incidencia.

Incidencia Acumulada y Tasa de Incidencia

La incidencia acumulada (IC) se relaciona con la tasa de incidencia a través de la siguiente fórmula, especialmente útil en periodos de tiempo definidos:

IC = 1 - e^(-IR * T)

Donde IR es la tasa de incidencia y T es el número de periodos de tiempo.

Mortalidad y Tasa de Incidencia

La mortalidad (Mt) se puede estimar a través de la letalidad (L) y la tasa de incidencia (IR), utilizando la siguiente expresión:

Mt = 1 / (1/IR + 1/L)

Índice Epidémico (IE)

El Índice Epidémico (IE) indica si la cantidad de enfermedad observada en un proceso excede lo que cabría esperar en condiciones normales. Se calcula como:

IE = (Nº de casos observados) / (Nº de casos esperados)

La interpretación de este índice es crucial para la vigilancia epidemiológica:

• Si IE < 0.75, los casos observados son menores de lo esperado.
• Si 0.75 ≤ IE ≤ 1.25, la situación se considera dentro de lo esperado o normal.
• Si IE > 1.25, indica una situación que excede significativamente lo esperado, sugiriendo un brote o epidemia.

Índice de Supervivencia (S)

El Índice de Supervivencia (S) indica la probabilidad de que individuos con una enfermedad sobrevivan a la misma durante un periodo de tiempo determinado. Se calcula de la siguiente manera:

S = (Nuevos casos - D) / Nuevos casos

Donde D representa el número de muertos.

Consideraciones Metodológicas en Epidemiología

Intervalos de Confianza para Medidas de la Enfermedad

En la estimación de medidas de la enfermedad, el nivel de confianza comúnmente establecido es del 95%. Esto significa que, si se repitiera el estudio múltiples veces, el 95% de los intervalos de confianza calculados contendrían el verdadero valor poblacional del parámetro estimado.

Tipos de Sesgos en Investigación Epidemiológica

Los sesgos son errores sistemáticos que pueden introducirse en un estudio y llevar a conclusiones equivocadas. Es fundamental identificarlos y, en la medida de lo posible, controlarlos.

Sesgo de Selección

Son errores que se introducen durante la selección o el seguimiento de la población en estudio y que propician una conclusión equivocada sobre la hipótesis de evaluación. Pueden ser originados por el propio investigador o pueden no ser evidentes y pasar desapercibidos ciertos detalles. Son más frecuentes en los estudios retrospectivos (es decir, de casos y controles) y menos frecuentes en los prospectivos, como los de cohorte.

Sesgo de Información

Son errores que se introducen durante la medición de la exposición, de los eventos u otras covariables en la población en estudio. Estos errores pueden ser de dos tipos:

• No diferenciales (aleatorios): Ocurren cuando el grado de error del instrumento o técnica empleada es el mismo para los grupos que se comparan (es decir, el mismo fallo afecta a todos los sujetos, por lo que el error se distribuye de manera uniforme).
• Diferenciales (no aleatorios): Se producen cuando el grado de error es diferente para los grupos estudiados (por ejemplo, se han obtenido datos incorrectos de algunos sujetos, pero no de todos, lo que genera un error no generalizado). El sesgo de información se refiere particularmente a este último tipo, ya que puede distorsionar la asociación real entre la exposición y el evento.

Sesgo de Confusión

Es un error ocasionado por una subestimación o sobreestimación de la asociación real entre la exposición y el evento de estudio. Se produce cuando se observa una asociación no causal entre la exposición y el evento de estudio, o cuando no se observa una asociación real entre la exposición y el evento de estudio, debido a la acción de una tercera variable que no ha sido controlada. Estas terceras variables se denominan factores de confusión y son variables que están asociadas con el evento de estudio de manera causal y con la exposición, pero no son un eslabón intermedio en la cadena causal entre la exposición y el evento.