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COMPARACIóN DE INDICADORES

Método directo de estandarización
Como se mencionó en el tema "tasas: brutas y específicas" la necesidad de estandarizar deriva de la heterogeneidad en las poblaciones a estudiar, por lo que se deberá ajustar según esas variables. En el método directo, comenzamos con las tasas específicas en cada estrato de las poblaciones a comparar. (ver tasas brutas y específicas)
Las tasas específicas para cada estrato de cada población, se aplican a una población estándar (o población de referencia). Con este procedimiento se obtiene un nómero de casos estandarizados "esperados" para cada estrato. En otras palabras la estandarización directa aplica el mismo conjunto de pesos a las tasas específicas por grupo, de manera que se hace independiente de las diferencias de la distribucion de la variable en las poblaciones.

Desde el punto de vista de los cálculos, la estandarización directa de las tasas es sencilla:

Esta fórmula muestra que, al estandarizar, las poblaciones en estudio se elimina el efecto que pudiera tener dicha variable pudiendo analizar las comparaciones sin la interferencia de ésta.

Un Ejemplo:

En la tabla N°1 se muestra la distribución segón grupo de edad y la incidencia de una enfermedad ocurrida en dos poblaciones distintas, A y B, durante un período de tiempo determinado. Cada población comprende 10.000 habitantes.
En la población A hubo 125 casos y en la población B,182 casos.
La incidencia de la enfermedad es de 12,5 por 1.000 habitantes en A y 18,2 por 1.000 en B (50% mayor que A.) Con el simple análisis de las tasas brutas de incidencia, podría afirmarse que el riesgo de adquirir la enfermedad para los habitantes de B es mayor que para los habitantes de A

Tabla 1:Población y nómero de casos segón grupos de edad en las poblaciones A y B

Grupos edad	Población		Composición poblacional ( %)		Nómero de Casos		Tasa específica (por 10)
	A	B	A	B	A	B	A	B
0-4	1.500	2.500	15	25	63	90	42	36
5-14	2.500	3.500	25	35	50	84	20	24
15 o más	6.000	4.000	60	40	12	8	2	2
Total	10.000	10.000	100%		125	182	12.5	18.2

Aunque B tiene más casos y mayor incidencia que A, esto puede deberse a la diferente estructura etárea de ambas poblaciones, más que a una diferencia en los niveles de exposición o susceptibilidad a los determinantes de la enfermedad.
En A la población se concentra en sujetos de 15 o más años y en B en los menores de 15 años. Las tasas específicas por edad son sensiblemente diferentes en cada estrato de edad, lo que sugiere que la edad es un factor importante en la incidencia de la enfermedad, como se observa en ambas ciudades.
Luego, las tasas de 12,5 y 18,2 por 1.000 en A y en B, al provenir de poblaciones con composición poblacional diferente, pueden no ser del todo comparables.

Procedimiento de estandarización
Los pasos a seguir son:

• Identificación de la variable a ajustar: en este caso, la estructura x edad.
• Elegimos una población estándar o de referencia. En estricto rigor puede utilizarse cualquiera que tenga una distribución adecuada. En general, se eligen poblaciones de tamaño tal que nos permitan calcular indicadores estables. En nuestro ejemplo usaremos la suma de ambas poblaciones como población de referencia.
• Esta población debe estar categorizada por los mismos estratos de edad que nuestras tasas específicas (Esto es, subdividida en tres grupos de edad para este ejemplo)
• Se calcula el nómero estandarizados de casos, aplicando las tasas de incidencia específicas por grupo etáreo de A y B, a la población estándar (Es decir, si A tuviera el nómero de habitantes correspondiente a A+B en el estrato de 0 a 4 años, se habrían observado 168 en vez de 63 casos). Debe observarse con atención los amplificadores utilizados en las tasas en el cálculo del nómero esperado de casos. En la siguiente tabla se detalla el procedimiento:

  Tabla 2:Cálculo de tasas ajustadas de incidencia (Población de referencia: A+B)

• * (42 x 4.000)/ 1.000 = 168 casos en 1.000 sujetos

- Calculamos las tasas estandarizadas, en nuestro ejemplo, tasas estandarizadas por edad, las que resultaron ser iguales para ambas poblaciones.
A = (308 / 20.000) =15,4 por 1.000
B = (308 / 20.000) =15,4 por 1.000
Por lo tanto, la diferencia inicial entre las tasas brutas de incidencia era explicada por la diferente estructura de edad entre las poblaciones de A y B.

Ejercicio

CONSUMO DE ALCOHOL Y SITUACION SOCIOECONOMICA

El consumo excesivo de alcohol constituye históricamente un problema de salud póblica de gran trascendencia por sus implicancias en la salud de la comunidad y la economía del país, además de los daños biológicos vinculados con su consumo inmoderado (cirrosis hepática, enfermedades asociadas, mortalidad por accidentes y violencias, etc.).

Un grupo de investigadores estudia la frecuencia de consumo inmoderado de alcohol en dos poblaciones en similar período, midiendo la prevalencia de bebedores exagerados en las 2 poblaciones en mayores de 35 años de edad. Los investigadores encuentran una tasa de bebedores exagerados de 3,4% en la comunidad A y de 6,2% en la comunidad B.
Al comparar los resultados se observa que las poblaciones difieren en su conformación socioeconómica, de acuerdo con la siguiente información:

De acuerdo con esta información:

• Calcule las tasas específicas por nivel socioeconómico para cada una de las comunidades y comente el resultado obtenido.

RESPUESTA

• Calcule el porcentaje de población para cada nivel socioeconómico para ambos casos.
  ¿Cómo piensa que puede influir en el cálculo de la tasa de prevalencia?.

RESPUESTA

• Tomando como población de referencia la distribución por nivel socioeconómico de la población A, proceda a efectuar el ajuste de tasa segón esta variable. Describa el resultado y compare con las tasas brutas originales.

RESPUESTA

 

Hay varias consideraciones a tener en cuenta en la aplicación de la fórmula mencionada y en los cálculos. En primer lugar, la tasa estandarizada por el método directo es un promedio ponderado. Dado que cada Wk es la proporción de la población estándar total que contribuye en cada estrato, los pesos son simplemente la distribución proporcional por edad en la población estándar. Por ejemplo la tasa cruda de mortalidad en una población, que representa el número total de muertes dividido por el número total de personas, puede ser considerado como un promedio de las tasas de mortalidad específicas por edad (Rk) ponderada por su propia distribución por edad.

De manera similar, una tasa estandarizada directamente corresponde a la tasa cruda que se observaría en la población estándar si la población estándar tuviera las mismas tasas específicas por estrato que la población de estudio. De igual manera la tasa de mortalidad cruda puede ser expresada como un promedio ponderado de las tasas de mortalidad específicas con pesos que corresponden a la distribución por edad de la población.

Algunas razones para estandarizar tasas

Es más fácil comparar medidas de resumen de dos o más poblaciones que múltiples estratos de tasas específicas. Esto es particularmente importante cuando se comparan tasas de varias poblaciones o cuando cada población tiene un número importante de estratos.

En segundo lugar, números pequeños en algunos estratos pueden producir tasas específicas inestables. Cuando las poblaciones muestrales son tan pequeñas que sus estratos contienen fundamentalmente tasas inestables y valores ceros, el procedimiento de estandarización directa puede no ser apropiado y se hace necesario utilizar otros procedimientos.

Aunque las tasas estandarizadas pueden resumir las tendencias en los estratos, se pierde una cantidad considerable de información. Por ejemplo, las diferencias de mortalidad entre dos poblaciones puede ser mucho mayor a edades mayores, o las tasas de una población comparada con otra pueden ser menores en las edades menores y mayores en las edades mayores. En este último caso, una sola medida de resumen oculta información de valor y probablemente no sea recomendable.

Ajuste simultáneo

Las tasas pueden ser estandarizadas por dos o más variables simultáneamente.Para ver un ejemplo.

CLICK AQUI

Planillas de cálculo

Una alternativa es el uso de planillas de cálculo (p.ej., Lotus 123®, Quattro Pro®, Microsoft Excel®) son un método muy conveniente para llevar a cabo un número modesto de estandarizaciones. De fácil uso y de gran versatilidad tomando el ejemplo el profesor V. Schoenbach.

ESTANDARIZAR HOJA DE CALCULO

 

Tasas estandarizadas y diferencias

Las tasas que han sido estandarizadas por el método directo, usando la misma población estándar, pueden ser comparadas en términos absolutos o relativos (i.e.,como una razón o como una diferencia). Por ejemplo, podemos obtener una “razón de tasas estandarizadas” (RTE) [“Standardized Rate Ratio”] dividiendo la tasa estandarizada (por el método directo).

Ocupemos nuestro ejemplo.

Tasa consumo inmoderado Población A 3,4%

Tasa consumo inmoderado Ajustado Población B 4,4%

RTE = Tasa Pob A/ Tasa Pob B = 3,4/4,4 = 0,77

De igual manera, la diferencia de dos tasas sería una “diferencia de tasas estandarizadas” (DTE)[
“standardized rate difference”, SRD] en este caso, por ejemplo, DTE = 3,4% –4,4% = -1% (la razón no necesita el factor de amplificación pero la diferencia sí). Lo que nos muestra una diferencia de <1 % en la prevalencia si ambos tuvieran la misma composición socioeconómica.

Además, una tasa directamente estandarizada puede ser comparada con la tasa cruda de la población de la cual se tomaron los pesos (“ la población estándar”). La razón por la cual esto funciona es que, como señalamos antes, la tasa cruda de una población puede ser expresada como un promedio ponderado de las tasas de mortalidad específicas por estrato(Rk) ponderada por su propia distribución por edad. Por lo tanto la tasa cruda y las tasas directamente estandarizadas son todas promedios ponderados basados en el mismo conjunto de pesos (la distribución proporcional por edad de la población estándar).

La importancia de la uniformidad

Antes de calcular e informar la medida estandarizada, debemos preguntarnos lo que siempre importa de una medida de resumen: ¿ Puede la medida resumen ocultar una importante heterogeneidad? Si una población tiene tasas más altas en algunos estratos pero tasas menores en otros, y los tamaños de los estratos son suficientemente grandes para que valga la pena prestar atención a estas diferencias, la comparación de tasas estandarizadas de las dos poblaciones puede ocultar una característica importante de los datos. En esta situación, es importante informar de la no-uniformidad de las comparaciones de las tasas específicas por estrato y considerar la utilidad de calcular o no las tasas y las razones estandarizadas.

Datos escasos, Cuando comparar pierde el sentido

Aunque las tasas estandarizadas puedan ser calculadas, no siempre tienen sentido. El uso del mismo conjunto de pesas para promediar las tasas específicas por estrato garantiza la comparabilidad, pero para que las comparaciones tengan sentido deben haber también números suficientemente grandes en todos los estratos, es decir que tienen un peso sustancial en el procedimiento de estandarización. Si no es así, las estimaciones de las tasas específicas por estrato serán demasiado inestables (i.e.,imprecisas), y ponderarlas sólo amplifica esa inestabilidad. Por ejemplo, una tasa de( 0,10) basada en dos casos se reduce a la mitad, (0,05), si se encuentran dos casos más. Aunque la diferencia entre estas dos tasas es pequeña, si llegan a caer en un estrato para el cual la población estándar tenía una proporción particularmente importante, esta diferencia se verá magnificada (en relación a otras tasas) en la tasa estandarizada. Hay varias normas intuitivas para lo que se entiende como “suficientemente grande”, como por lo menos 10 o 20 eventos (p.ej., muertes, casos) y un denominador de por lo menos 100, aunque una situación específica puede requerir números notoriamente mayores.

Bibliografía:

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

J Last " A Dictionary of Epidemiology"

 

Web. Revisado 2007 Tomás Merino.