Contenido de la revista

Epidemiología para principiantes

		Contenido 1. ¿Qué es la epidemiología? 2. Cuantificación de la enfermedad en la población 3. Comparación de tasas de enfermedad 4. Medición del error y el sesgo 5. Planeación y conducción de encuestas 6. Estudios ecológicos 7. Estudios longitudinales 8. Estudios de casos y controles y de corte transversal 9. Estudios experimentales 10. Tamizaje 11. Brotes de enfermedad 12. Lectura de reportes epidemiológicos

Capítulo 1

¿Qué es la epidemiología?

La epidemiología es el estudio de la frecuencia con que ocurren las enfermedades en diferentes grupos de personas y porqué. La información epidemiológica se usa para la planeación y la prevención de enfermedades y como una guía de ayuda al manejo de los pacientes en quienes s se ha desarrollado la enfermedad.
A semejanza de los hallazgos clínicos y patológicos, la epidemiología de una enfermedad constituye una parte integral de su descripción básica. Esta área del conocimiento tiene unas técnicas especiales de recolección de datos y un lenguaje propio para los términos técnicos. Este libro corto brinda un ABC de aproximación a la epidemiología, su terminología y sus métodos. Sólo asumimos que el lector está convencido de la importancia de saber contestar las preguntas epidemiológicas. Esta introducción señala algunas de las características más distintivas del abordaje a la epidemiología.

Todos los hallazgos deben relacionarse con una población definida

Una característica central de la epidemiología es que mide los resultados de una enfermedad en relación con una población en riesgo. ‘Población en riesgo’ es el grupo de personas, sanas o enfermas, que serían contadas como casos si padecieran la enfermedad estudiada. Por ejemplo, si un médico general quiere medir la frecuencia con que los pacientes consultan por sordera, la población en riesgo incluiría a aquellas personas en su lista (y acaso también en las de sus colegas) que pudieran consultar por problemas de audición. Aquellos pacientes que, pese a estar en la lista de consulta, se hubiesen trasladado a otra área, no consultarían a este doctor y, por lo tanto, no pertenecerían a la población en riesgo.

Podemos ilustrar la importancia de considerar la población en riesgo con dos ejemplos. En un estudio de accidentes ocurridos en pacientes hospitalizados se observó que el mayor número se presentó en personas ancianas, por lo cual los autores concluyeron que "los pacientes mayores de 60 años son más propensos a sufrir accidentes". Otro estudio, que analizaba accidentes por vuelos sin motor (parepente, cometa), recomendó prohibir volar entre las 11 a.m. y las 3 p.m., porque durante este período ocurrió el 73% de los accidentes. Ambos estudios incurrieron en el mismo error lógico: el numerador cambiante: el número de casos no estaba relacionado con la población "en riesgo" adecuada. De haberlo considerado, las conclusiones habrían sido diferentes. Las discrepancias en los números de accidentes respecto a los pacientes y a las personas que vuelan, deben reflejar, al menos en parte, discrepancias de los números en riesgo. No es posible sacar conclusiones epidemiológicas (acerca del riesgo) a partir de datos clínicos puros (con base en el número de personas visto).

Toda investigación epidemiológica debe llevar implícita la noción de una población objetivo a partir de la cual se obtienen las conclusiones. Sólo ocasionalmente es posible realizar mediciones en la población total. En un estudio que evaluó la efectividad de las medidas de control de polvo en minas británicas de carbón, se pudo obtener información de todos los casos nuevos de neumoconiosis en trabajadores del carbón del país.
Con mayor frecuencia, sólo es posible hacer observaciones a partir de una muestra, la cual se selecciona de alguna manera de la población objetivo. Por ejemplo, un gastroenterólogo que desee obtener conclusiones generales sobre el pronóstico a largo plazo en pacientes con enfermedad de Crohn debe hacer una extrapolación a partir de su propia experiencia de los casos que ha observado durante su práctica clínica. La confianza que se tenga en las conclusiones obtenidas a partir de muestras depende del tamaño de cada muestra. Las muestras pequeñas puede que no sean representativas debido al azar, y es posible cuantificar estadísticamente la posibilidad de errores por esta razón. Más problemáticos aún son los errores derivados del método de selección de la muestra. Un gastroenterólogo que tenga un interés especial en la enfermedad de Crohn puede atender en su consulta más casos inusuales o difíciles, cuyo curso clínico y complicaciones son atípicos. Usualmente no es posible estimar tales errores sistemáticos y, por tanto, su valoración se convierte en un aspecto subjetivo.

Es posible evitar errores en el muestreo sistemático mediante el uso de un proceso de selección aleatoria en el cual cada miembro de la población objetivo tiene una probabilidad conocida (diferente de cero) de ser incluido en el estudio. Sin embargo, esto requiere la enumeración o el censo de todos los miembros de la población objetivo, lo cual puede que no sea posible.

A menudo, la selección de la muestra para el estudio es parcialmente aleatoria. Dentro la población objetivo se define un subgrupo, la población del estudio, al que se tenga acceso. Posteriormente, a partir de la población del estudio, se selecciona al azar la muestra del estudio. Así, las personas incluidas en el estudio están a dos pasos del grupo objetivo:

Población objetivo----- población del estudio-----muestra del estudio

Este abordaje es apropiado cuando es posible identificar una población adecuada del estudio pero de mayor tamaño que la requerida por los investigadores. Por ejemplo, en una encuesta sobre el dolor de espalda y sus posibles causas, la población objetivo incluyó a todos aquellos que pudieran padecerlo. La población del estudio se definió como todas las personas entre 20 y 59 años de ocho comunidades y, de este grupo, se seleccionó al azar una muestra de sujetos para la investigación. Este diseño permite inferir de la muestra del estudio a la población del estudio sin incurrir en errores sistemáticos de muestreo; sin embargo, queda por definir si es posible una posterior extrapolación hacia la población objetivo.

La definición de la población del estudio comienza con la identificación de algunas características que todos sus miembros tengan en común. Éstas pueden ser geográficas ("todos los habitantes del Reino Unido en el 2002" o "todos los habitantes en un distrito de salud específico"); ocupacionales ("todos los empleados de una fábrica", "los niños que acuden a cierta escuela de educación primaria", "todos los soldadores en Inglaterra y Gales"); basadas en la necesidad de un cuidado especial ("pacientes que integran la lista de un médico de atención primaria"); o de diagnóstico ("todas las personas de Southampton que tuvieron un primer ataque de epilepsia durante 1999-2000"). Dentro de esta amplia definición es posible especificar algunas restricciones que vengan al caso - por ejemplo, de rango de edad o sexo.

Orientada a grupos más que a individuos

Las observaciones clínicas determinan decisiones sobre los individuos. Las observaciones de carácter epidemiológico también pueden guiar decisiones acerca de los individuos, pero se refieren principalmente a grupos de personas. Esta diferencia fundamental en el propósito de las mediciones trae consigo diferentes requerimientos de la calidad de los datos. Una búsqueda de la validez del certificado de muerte como indicador de la frecuencia de cáncer de esófago arrojó los resultados que aparecen en la tabla 1.1.

La inexactitud fue alarmante al considerar de manera individual a los pacientes. Sin embargo, los resultados falsos positivos compensaron los falsos negativos, haciendo que el total de casos detectados clínicamente (53+21=74 casos) fuera similar al total de casos con diagnóstico por patología (53+22=75 casos). En este caso, la estadística de mortalidad en la población es aparentemente correcta, pese a la poca confiabilidad del certificado de muerte. Por el contrario, clínicamente es posible que no revista gran importancia si el doctor X registra de manera sistemática un aumento de 5 mm Hg en sus pacientes, si se asume que su política de tratamiento se ajusta de manera similar. Sin embargo, sería desafortunado escoger al doctor X como observador de una población de estudio sobre la frecuencia de hipertensión.

Las conclusiones se basan en comparaciones

Las claves de la etiología de una enfermedad se derivan de comparar las tasas de enfermedad en grupos con diferentes niveles de exposición - por ejemplo, la incidencia de defectos congénitos antes y después de una epidemia de rubéola o la tasa de mesotelioma en personas con exposición a asbestos o sin exposición a la substancia. Si las comparaciones están sesgadas por la inadecuada verificación de los casos o por los niveles de exposición, no se obtendrán claves o éstas serán erradas. Si todas las personas tienen una exposición similar, por supuesto que no habrá ninguna clave - la epidemiología se basa en la heterogeneidad. Si todas las personas fumaran 20 cigarrillos por día, no hubiera sido posible detectar epidemiológicamente su relación con el cáncer de pulmón. El cáncer de pulmón habría sido considerado, entonces, como una "enfermedad genética", debido a que su distribución se basaría en diferencias en la susceptibilidad a los efectos del consumo de tabaco.

La identificación de los grupos de alto riesgo y prioritarios también depende de la ausencia de sesgo en la comparación de tasas. El Suplemento Ocupacional del Decenio del Registrador General de Inglaterra y Gales) (1970-2) sugirió importantes diferencias entre la ocupación y la proporción de hombres que sobrevivían a la edad de 65 años (tabla 1.2).

Aunque las diferencias son aparentemente importantes y señalan un reto, es necesario considerar qué tanto se ha distorsionado la comparación ya sea por una valoración inadecuada de las muertes o de la población en riesgo, o por influencias de selección en el reclutamiento o el retiro (especialmente importantes en el caso de las fuerzas armadas).

Otra tarea de la epidemiología es el seguimiento o la vigilancia de las tendencias de las enfermedades a través del tiempo, para detectar en cuáles aumenta o disminuye su incidencia y cuáles presentan cambios en su distribución. Esta información es necesaria para identificar problemas emergentes y, también, para evaluar la efectividad de las medidas implementadas para el control de problemas antiguos. Infortunadamente, los estándares de diagnóstico y recolección de datos pueden cambiar, y es necesario tomar con cautela las conclusiones obtenidas de las tendencias en el tiempo.

Los datos que la epidemiología usa para obtener sus conclusiones son casi siempre recolectados por más de una persona, con frecuencia desde diferentes países. La estandarización rigurosa y el control de calidad de los métodos de investigación son esenciales en epidemiología; si surge una diferencia aparente en la tasa de una enfermedad, la primera pregunta debe ser siempre "¿existe algún posible sesgo en la comparación?".