Fundamentos y Aplicaciones de la Metodología Epidemiológica

1. Introducción a la Metodología Epidemiológica

2. Aspectos Fundamentales de la Historia de la Metodología Epidemiológica

2.1. Salud, Enfermedad y Ambiente

2.2. Cuantificación de los Fenómenos Epidemiológicos

2.3. Utilización de Experimentos Naturales en la Investigación Causal de la Enfermedad

Método de Investigación de la Epidemia de Snow:

• Diagnóstico de epidemia
• Distribución cronológica de los casos
• Distribución espacial
• Encuesta y análisis de otros atributos
• Establecer la causa
• Recomendaciones
• Presentar un informe con las conclusiones obtenidas

2.4. Estudios Experimentales

El estudio epidemiológico se basa en contar y observar. Sería muy adecuado además experimentar, pero esto no siempre puede hacerse dentro del marco legal deontológico, por lo que la base de la epidemiología sigue siendo la observación de los fenómenos y el recuento de los casos.

3. Aplicaciones y Fines de la Epidemiología

3.1. Diagnóstico de Salud de la Población

Para poder llegar a él vamos a necesitar elaborar los correspondientes indicadores sanitarios. Antes sólo se calculaban la morbilidad y la mortalidad, ahora se estudian más aspectos:

• Estructura demográfica de la población
• Definición de las variables biológicas, sociales y ambientales (características del medio en el que se vive, raza)
• Indicadores de morbilidad y mortalidad e índice de salud global

3.2. Evaluación de Métodos de Diagnóstico y Tratamiento

Hay que tener en cuenta: características del enfermo, características de la enfermedad, características de la terapia empleada.

Valorando:

• Eficacia
• Costo
• Administración, aceptación y control
• Ausencia de efectos indeseables

3.3. Establecer Probabilidad y Riesgos

Vamos a poder predecir la probabilidad y el riesgo de que la persona pueda sufrir una determinada enfermedad. Esto lo vamos a conseguir con el análisis de la experiencia colectiva de un gran número de individuos representativos que posean las características consideradas.

3.4. Mejor Comprensión de los Fenómenos Biológicos

Nos va a servir para entender mejor la etiología de un suceso y ver cómo aumenta o disminuye; para ello nos va a servir la descripción del suceso biológico y el estudio de su distribución de acuerdo a las diferentes variables de persona, lugar y tiempo. Podemos encontrar distintos factores de riesgo causantes del suceso biológico.

3.5. Investigación de Causas

Se va a aplicar para ver las causas de salud y enfermedad para poder comprender esos sucesos y poder contribuir al mejor estado de salud. Fenómenos que hay que observar:

• Sus condiciones naturales
• Interacción con todos los factores posibles
• Contexto social y económico

4. Variables en Epidemiología

4.1. Factor de Riesgo (el más importante)

Características de un factor de riesgo:

• Endógeno o exógeno
• Puede ser controlado
• Precede al comienzo de la enfermedad
• Responsabilidad en su producción de la enfermedad

4.2. Marcadores de Riesgo

Está reservado a:

• Variables de persona = endógena
• No es controlable
• Define a los individuos vulnerables
• Señala un aumento del riesgo de padecer la enfermedad, aunque no va a tener influencia directa en su producción

4.3. Indicadores de Riesgo

Signo precursor de la enfermedad: pone de manifiesto la presencia temprana de la enfermedad, es una característica significativamente unida a la enfermedad en un estado preclínico. No interviene en la producción de la enfermedad.

5. Relación entre Variables

5.1. Asociación

Es la relación entre dos variables significativamente mayor o menor que la que explicaría el azar sobre la base de la frecuencia de presentación de cada una de ellas por separado.

Positiva: cuando la probabilidad de incidencia de la variable aumenta con la presencia de la otra.

Negativa: es cuando la probabilidad de incidencia de la variable disminuye con el hecho de que suceda otra.

Tipos de asociación:

1. Asociación no causal: a su vez puede ser:
   • Artificial: se va a producir cuando la presencia de un factor asociado a una variable y la enfermedad puede establecer la asociación entre ambas, siendo esta asociación ilógica como factor causal frente a los conocimientos científicos.
   • Espúrea o por error: es aquella que por error al seleccionar la muestra o por errores al realizar el trabajo nos lleva a la asociación causal siendo falsa, es decir, llegamos a conclusiones falsas. Asociación aparentemente causal siendo falso: asociación no causal.
2. Asociación causal: es la que cumple con los criterios de causalidad. Va a ser:
   • Asociación causal directa: es la que antecede inmediatamente al efecto que produce.
   • Asociación causal indirecta: es aquella que tiene otras causas intermedias más inmediatas entre ella y la producción del efecto.

5.2. Independencia

Se va a producir cuando al aumentar o disminuir la variable no se sigue un efecto similar en la otra.

6. Criterios de Causalidad

6.1. De Validez Interna

a) Fuerza de asociación: relación entre la frecuencia de aparición de la enfermedad en los individuos expuestos a un factor de riesgo analizado con respecto a la misma enfermedad con los no expuestos a ese factor de riesgo.

De forma que, a medida que esta razón es más elevada, existe más posibilidad de asociación causal.

b) Secuencia temporal: una asociación causal requiere que el factor de riesgo anteceda al comienzo del efecto que provoca. Es decir, para establecer una relación causal primero ha de darse el factor de riesgo y luego la enfermedad.

c) Efecto dosis-respuesta: la frecuencia de aparición de la enfermedad se incrementa con la dosis, tiempo y nivel de exposición. A mayor dosis, mayor tiempo, mayor nivel, mayor frecuencia de enfermedad.

6.2. De Coherencia Científica

a) Consistencia: el cual valora la constancia y reproductividad de la asociación que el estudio indica, es decir, que se puedan comparar.

Si se han realizado varios estudios sobre un mismo tema en periodos diferentes o por métodos diferentes produciéndose los mismos resultados, podemos hablar más de existencia de relación causal entre factor de riesgo y enfermedad.

b) Coherencia con los conocimientos científicos del momento: es decir, si la hipotética relación causal tiene sentido en el contexto de los conocimientos científicos del momento, serán mayores los argumentos para aceptar que ahí hay interpretación causal.

c) Especificidad de asociación: es decir, si el factor estudiado está asociado sólo con la enfermedad, de forma que si yo introduzco el factor aparece la enfermedad y si yo elimino el factor desaparece la enfermedad, o si la enfermedad está asociada a sólo un factor, la interpretación causal es más fácil.

d) Evidencia experimental: es decir, es la prueba causal por experiencia.

Si yo puedo experimentar puedo ver si la causa existe, pero no siempre podemos experimentar.

7. Escala de Medición de Variables

7.1. Escala Nominal

Establece grupos de acuerdo con la presencia o ausencia de un atributo o característica.

• Escala nominal dicotómica: 2 posibilidades vivo o muerto.
• Escala nominal policotómica: más de 2 posibilidades grupos sanguíneos: A, B, AB y O.

Características de la escala nominal:

• Objetivas
• Uso frecuente en Medicina

7.2. Escala Ordinal

Podemos establecer un orden. Permite establecer la secuencia lógica que mide la intensidad del atributo en cuestión.

Características de la escala ordinal:

• Es frecuente en medicina.
• Es indispensable que establezcamos los criterios objetivos.

7.3. Escala Numérica

Es la más desarrollada de las escalas de medición. No sólo va a establecer un orden, sino que vamos a poder conocer la distancia o grado que separa unas de otras. Es la escala más completa.

Las más usadas son:

• Peso (gr.)
• Talla (cm.)
• Temperatura (ºC)

Tipos de escalas numéricas:

• Discretas: es cuando el atributo se presenta de una forma íntegra de la etapa a la siguiente sin que puedan existir graduaciones intermedias (nº de dientes, nº partos...).
• Continuas: medimos números enteros o grados (talla en cm, peso en kg,…).