Una población debe ser estudiada como un conjunto poblacional constituido por diversos subgrupos. De esta forma cualquier medida o estadística general reflejará el valor de esa medida para cada uno de los subgrupos que componen la población.

Esta medida global (tasa) que no considera explícitamente en cuenta la composición de la población se denomina "cruda" . Su valor será una suerte de valor promedio de los valores para los subgrupos individuales, ponderados según sus tamaños relativos. Cuanto más grande el subgrupo, mayor influencia tendrá en la medida cruda. Por lo tanto, la tasa de mortalidad de una población es el promedio ponderado de las tasas de mortalidad para sus subgrupos componentes o estratos.

Supongamos una población de tamaño N consistente en 5 grupos de edad. Cada estrato tendrá un número específico de personas, digamos ni (i=1 a 5). Durante un año, cada estrato de edad experimentará algunas muertes, diagmos di. Por lo tanto el tamaño poblacional total, N, es Sni, el número total de muertes, D, es Sdi, y la tasa de mortalidad cruda es D/N, que también puede ser escrita como el promedio ponderado de las tasas de mortalidad específicas por edad, di/ni, como sigue:

Donde wi son los pesos de cada estrato de edad

Swi = S(ni/N) = (Sni)/N = Sni/Sni = 1).

La tasa cruda es la forma de resumen más sencilla y directa de la experiencia poblacional. La mortalidad general está fuertemente relacionada con la edad, de manera que las tasas de mortalidad específicas por edad serán muy distintas. El "resumen" que produce la tasa cruda oculta la heterogeneidad de las tasas de mortalidad específicas por estrato.

El tema es particularmente relevante cuando se comparan las tasas entre poblaciones o diferentes períodos de tiempo, puesto que si las poblaciones difieren en su composición, al menos una parte de las posibles deferencias observadas pueden ser atribuibles a estas diferencias en los estratos.

Un ejemplo,

Siguiendo un interesante ejemplo del profesor Schoenbach supongamos que tú y un amigo resuelven traer cada uno 10 frutas a una comida al aire libre. Tú paras en una frutería y compras 8 ciruelas (a 100 pesos cada una) y 2 manzanas (a 50 pesos cada una). Mientras tanto tu amigo va a un supermercado y compra 2 ciruelas (175 pesos cada una) y 8 manzanas (45 pesos cada una). ¿Cuál es la compra más costosa? Desde un punto de vista, la primer compra es la más costosa, dado que suma 900 pesos mayor que 710. Pero desde otro punto de vista, la segunda compra es más costosa ya que el supermercado cobraba mucho más por las ciruelas y solo un poco menos por las manzanas.

La perspectiva que uno elige depende del propósito de la pregunta. Lo más frecuentemente, el epidemiólogo (y el comprador serio) preguntarían si los precios son más altos en el puesto de frutas o en el supermercado y cuánto más. Podemos contestar esa pregunta simplemente comparando las listas de precios. Pero, ¿qué pasaría si también compramos naranjas, melones, uvas y bananas? ¿ Y si compráramos veinticuatro tipos de fruta diferentes? Sería más conveniente tener una medida resumen que permitiera una comparación global. El problema del costo total (900 versus 710) o el precio promedio (90 pesos/ fruta versus 71 pesos/ fruta) es que el precio promedio del puesto de frutas pondera más el precio de las ciruelas, porque compraste más ciruelas, mientras que el precio promedio del supermercado pondera más el precio de las manzanas porque tu amigo compró más manzanas. Estamos comparando manzanas con ciruelas, en vez del puesto de frutas con el supermercado.

Claramente lo que necesitamos es un procedimiento que promedie los precios de la misma manera para cada vendedor, de manera que ambos promedios den el mismo peso proporcional a las ciruelas. Los precios promedios dependerán de la ponderación que usemos, pero por lo menos estaremos comparando (en sentido de proporcionalidad) manzanas con manzanas y ciruelas con ciruelas. También es claro, por lo menos en este ejemplo, que los pesos determinarán cual de los vendedores será favorecido por la comparación. El dueño del puesto de frutas preferirá una ponderación mayor del precio de las ciruelas, de manera que sus precios parecerán el mejor negocio. Pero el dueño del supermercado preferirá una ponderación muy baja de las ciruelas. Podría argumentar para asignar un peso de cero a las ciruelas, de manera que su precio promedio será de 45pesos/ pieza (el resumen será simplemente el precio de las manzanas), lo cual es menos de lo que el puesto de frutas cobra por las manzanas.

¿Cuál es el conjunto de pesos que se debe usar? Las personas que no les gustan las ciruelas estarían de acuerdo con el dueño del supermercado. Las personas que les gustan las ciruelas – o los puestos de frutas – no tendrían la misma opinión. En general, la selección de pesos (también conocido como la población estándar ) se basa en convenciones, considerando as comparaciones que se desean realizar. No hay una única opción correcta. El cambiar los pesos no cambiara el hecho de que tu compra costó más que la de tu amigo, de manera que las medidas de resumen crudas no son irrelevantes.

Ajuste y estandarización

Los términos “ajuste” y “estandarización” se refieren ambos a los procedimientos para facilitar la comparación de las medidas de resumen entre grupos haciéndolos homogéneos artificialmente mediante procedimiento matemáticos. Dichas comparaciones a menudo se complican por las diferencias entre los grupos en cuanto a factores que influyen en las medidas de interés pero que no son el foco de atención. El ajuste intenta quitar los efectos de factores “extraños” que pueden impedir una comparación “justa”.

“Ajuste”, el término más general, engloba tanto la estandarización como otros procedimientos para quitar los efectos de los factores que distorsionan o confunden una comparación. La estandarización se refiere a los métodos de ajuste basados en promedios ponderados en que los pesos son seleccionados de manera de presentar una base “apropiada” para la comparación (i.e., un “estándar”), generalmente el número de personas en varios estratos de una de las poblaciones en la comparación, una suma de las poblaciones, o alguna otra población externa relevante.

Estos métodos nos entregan "tasas estandarizadas o ajustadas" por la o las características que siguen una distribución diferente entre ambas poblaciones y que, por lo tanto, pueden influir en la magnitud de las tasas brutas estudiadas. Las tasas ajustadas, también son tasas resumen, pero a diferencia de las tasas brutas son de carácter artificial o ficticio. Podemos estandarizar o ajustar tasas brutas por cualquier característica de las poblaciones a comparar que consideremos pueda influir en el resultado de las tasas. A estas características se les denomina genéricamente "Variables Confundentes".

Ejemplos de variables confundentes son: edad, sexo, etnicidad, nivel socioeconómico, tamaño de la familia, tabaquismo, conducta sexual, etc. Al diseñar un estudio epidemiológico, las variables confundentes pueden ser controladas inicialmente, a través de un diseño adecuado, o bien, pueden ser controladas posteriormente, en el análisis de los resultados, a través de los métodos de estandarización.

Existen dos tipos de estandarización o ajuste de tasas brutas: el método "Directo" y el método "Indirecto".

Para desarrollar uno u otro método se necesitan poblaciones de referencia, algunas de las cuales son utilizadas por convención. En el método directo es una población propiamente tal. En el mètodo indirecto, es un conjunto de tasas específicas por estrato de edad.

Poblaciones de referencia utilizadas

Entre ellas se cuenta la de Inglaterra y Gales, la población estándar mundial propuesta por la Organización Mundial de la salud o su equivalente en los Estados Unidos. Por ejemplo, para estadísticas de cáncer la población de referencia es la propuesta por Segi en Japón (1960). Sin embargo, para la estandarización puede utilizarse cualquier población que tenga una estructura aceptable.
Las poblaciones estimadas en los censos son frecuentemente utilizadas en procesos de estandarización puesto que presentan una composición actualizada de la población.

A modo de ejemplo se presentan los datos de poblaciones de referencia utilizados e los Estados Unidos.

POBLACIONES DE REFERENCIA UTILIZADAS EN PROCEDIMIENTOS DE AJUSTE DE TASAS

Bibliografía:

V. Schoenbach "Understanding the Fundamentals of Epidemiology an evolving text"

J Last " A Dictionary of Epidemiology"

Web Gabriel Rada. Revisado 2007 Tomás Merino