SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 5.

¡Hola a todos!

Esta semana ha sido un poco intensa. No obstante, aquí estamos, un día más, actualizando. Aún seguimos por el eterno tema 4. Parece que el nivel de dificultad va aumentando.

En el análisis descriptivo se usan en gran medida los números relativos, que son la expresión de la relación de dos o más cantidades. La frecuencia absoluta no puede ser un indicador pues le falta un denominador que la relacione con el tamaño de la muestra o población, y/o el periodo en el que se presentaron los eventos. Se define indicador como la medida de la frecuencia de un determinado suceso en una población, expresado como un número que puede ser: 

• Proporción 

• Tasa 

• Razón 

• Odds 

PROPORCIONES

Se define como una medida resumen para variables cualitativas, que consiste en la comparación, a través de un cociente (división) entre un subconjunto y el conjunto al que pertenece. Ej: proporción de personas que presentan una enfermedad: 

El numerador siempre está incluido en el denominador. Adopta valores reales entre 0 y 1, expresando la frecuencia relativa del suceso que medimos. Se suele multiplicar por 100, para una mejor comprensión, expresando los porcentajes correspondientes.Si el suceso que medimos es muy poco frecuente, podemos multiplicar por 1.000, por 10.000, etc.

TASAS (RATE)

Es una medida que expresa el riesgo de ocurrencia del evento (enfermedad) estudiado. En realidad es una proporción, pero con relación espacial y temporal. El denominador incluye una unidad de tiempo. Consiste en la comparación, a través de una división, entre el número de veces que ocurre un cierto tipo de evento y la población en la que puede ocurrir dicho evento en un tiempo determinado. Usualmente el resultado de tal división consiste en una cifra fraccionaria menor a 1, por lo que el resultado suele ser multiplicado por alguna constante que sea múltiplo de 10 (100, 1.000, 10.000, etc.)

Ejemplo: 

La prevalencia es una proporción. Tiene valores entre 0 y 1.

INCIDENCIA: 

Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad. 

La incidencia mide cambio: de ausencia a presencia de enfermedad, de vivo a muerto, de no tener una característica a tenerla. 

La incidencia es una medida de riesgo. 

La incidencia tiene 2 maneras de calcularla: 

•  Incidencia acumulada (proporción de incidencia): Riesgo de que se produzca el suceso 
• Se calcula utilizando un período de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad. 
• Es la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad, en un período de tiempo, del total de población a riesgo al inicio del período. 
• Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad (probabilidad de desarrollar la enfermedad).
• Es el nº de casos nuevos detectados durante el período de tiempo en el que se realiza el estudio. 
• Adopta valores entre 0 y 1. 
• Los que ya tienen la enfermedad no entran en el estudio. 
• No tiene unidades. Es una proporción. 
• No lleva implícito el periodo de tiempo. Debe expresarse siempre.
• Los inconvenientes son que puede haber pérdidas en el seguimiento (pues deben seguirse a todos los sujetos durante todo el periodo) . No se pueden inferir los resultados a otros tiempos.
   

• Tasa de incidencia (densidad de incidencia): Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población 
• Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo período de tiempo. 
• Si se disponen de los diferentes tiempos de observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes individuos, se puede calcular la densidad de incidencia o tasa de incidencia. 
• Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa (personas–año; personas–mes, personas–semana, etc.). 
• Una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población. 
• Ej: “1000 personas-año” se pueden obtener siguiendo a 1000 personas durante un año, o siguiendo a 500 personas durante 2 años o siguiendo a 2000 personas durante 6 meses.
• No son proporciones, es una tasa instantánea 
• Expresa la “tasa” a la cual ocurren los eventos en sujetos de la población en riesgo en cualquier momento. 
• Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o la rapidez con la que se desarrolla el evento en la población. 
• Tasa: datos agregados 
• Densidad de incidencia: tasa obtenida de datos individuales

RAZONES O “RATIOS”:
Es una medida de resumen para variables cualitativas que consiste en la comparación, a través de una
división entre dos conjuntos.
Los dos conjuntos son distintos, es decir, uno no incluye al otro.
El numerador del cociente, por tanto, no está incluido en el denominador, como sí sucedía en las
proporciones.
Ej: La razón de sexos:
- En una empresa trabajan 1.200 hombres y 345 mujeres
- La razón de sexos será de 1.200/345, es decir, 3,47 hombres por cada mujer, o 347 hombres por
cada 100 mujeres.

ODDS O VENTAJA:
Es el cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un evento y la proporción o probabilidad (complementaria) de no ocurrencia.

Forma de cálculo:

No hay un término exacto en español, ni consenso en su traducción. El más aceptado es “ventaja” u
“oportunidad”.
La odds representa la frecuencia de un aspecto relativa a los sujetos que no presentan dicho aspecto, por lo que es un tipo especial de razón.
Sus valores van desde 0 (eventos que nunca ocurren) hasta el infinito (eventos que ocurren siempre).

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN:
Las tres más importantes son:

• Razón de prevalencias: Estudios descriptivos de corte transversal. Razón calculada entre dos prevalencias (proporciones).
• Riesgo relativo o razón de riesgos: Se usa tanto en estudios experimentales como observacionales de seguimiento. Realiza razón entre 2 incidencias acumuladas (proporciones) o entre 2 densidades de incidencia (aunque es más común las incidencias acumuladas).
• Odds ratio: Estudios de casos y controles. Realiza una ratio entre dos medidas “odds” o ventajas.

Por último, realizamos varios problemas para poner en práctica lo dicho anteriormente. Uno de ellos fue:

1. En un centro de salud, se pretende realizar un estudio sobre la influencia del tabaquismo sobre las EPOCs (enf. pulmonares obstructivas crónicas). Para ello, a partir, de unos 337 pacientes con EPOCs que acuden al centro, se selecciona un grupo de otros 432 pacientes que no presentaban EPOC pero que acudían a consulta de enfermería del centro por otras patologías crónicas.

• Tras recoger los datos de los antecedentes de tabaquismo de los sujetos de estudio se comprueba que en el 1º grupo había 215 pacientes con antecedentes de tabaquismo. Mientras que en el 2º grupo se detectaron 184 pacientes con antecedentes de tabaquismo. Calcular la medida de la magnitud de asociación.
• Hipótesis alternativa (H1) -> Fumar influye en la aparición de EPOC
• Hipótesis nula (H0) -> Fumar no influye en la aparición de EPOC.
• Variable independiente -> Fumar / Variable dependiente -> EPOC (tenerlo o no)
• Son variable cualitativa nominal dicotómica (ambas).
• Partimos de la variable dependiente.
• Sería un estudio observacional 
• Utilizamos una Odds radio -> (Odds de casos / Odds de controles)
• N casos = 337 -> De ellos, 215 tienen antecedentes de tabaquismo
• 237 – 215 = 122 Pacientes con EPOC que no tienen antecedentes de tabaquismo
• N controles = 432 ->  De ellos, 184 tienen antecedentes de tabaquismo.
• 432 – 184 = 248 Personas sin EPOC que no tienen antecedentes de tabaquismo.
• Odds de casos -> Presencia del factor entre los casos / Ausencia del factor entre los casos = 215/122= 1,76
• Odds de controles -> Presencia del factor entre los controles /Ausencia del factor entre los controles=184/248=0,74
• Odds radio -> Odds de casos /Odds de controles -> 1,76 / 0,74 = 2,4 -> Es mayor a 1
• Conclusión: Aceptamos la H1. Hay 2,4 más veces de pacientes con EPOC que tienen antecedentes de tabaquismo.