CURSO "ELEMENTOS DE SALUD PUBLICA" MEB-230

 

Serie de Apuntes 2001


EL CONCEPTO DE VARIABLE EN EPIDEMIOLOGIA

Apuntes preparados por Dr. Gonzalo Valdivia
Curso MEB 230
Facultad de Medicina
P. Universidad Católica de Chile

 

En la línea de pensamiento inductivo con la cual se desenvuelve le epidemiología, se requiere la utilización de herramientas técnicas para el logro del objetivo último de esta disciplina.

El primer elemento, básico, es el adecuado registro, medición y sistematización de la información recolectada a partir de la observación.

La posterior comparación, utilizando indicadores que expresen la magnitud y aspectos cualitativos de los problemas de salud, es de frecuente utilización en esta secuencia de pensamiento. En ocasiones se requiere homogenizar dicha información a fin de poder establecer comparaciones válidas.

Sólo cuando se ha cumplido rigurosamente con las etapas anteriores, es posible que el análisis epidemiológico se exprese con todas sus potencialidades.

Definición:

Por variable se entiende alguna característica condición o atributo susceptible de ser medido, usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. Para nuestros efectos, es de también de interés medir estas características 1.

La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema de registro y medición capaz de identificar el valor real que adopta.

Para la epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan hipótesis de explicación de sucesos (asociación principalmente).

 

TIPOS DE VARIABLES UTILIZADAS EN EPIDEMIOLOGIA

Clasificación

Las variables pueden ser clasificadas como cuantitativas (intervalares) o cualitativas (categóricas), dependiendo si los valores presentados tienen o no un orden de magnitud natural (cuantitativas), o simplemente un atributo no sometido a cuantificación (cualitativa).

Una variable es medida utilizando una escala de medición. La elección de la(s) escala(s) de medición a utilizar depende, en primer lugar, del tipo de variable en estudio, y, además, del manejo estadístico a la que se someterá la información2. En términos prácticos, existe una correspondencia directa entre el concepto de variable y escala de medición.

Un atributo corresponde a un valor específico e una variable, como ser el caso de la variable sexo, la que posee dos atributos: varón o mujer. En variables que exploran el grado de acuerdo o desacuerdo frente a una afirmación los atributos podrían ser:

1 = muy en desacuerdo
2 = en desacuerdo
3 = indiferente
4 = de acuerdo
5 = muy de acuerdo

Dependiendo de los valores que pueda tener una variable cualitativa, ésta puede a su vez ser dicotómicas (cuando sólo pueden adoptar un sólo valor sin jerarquía entre sí; hombre - mujer, positivo-negativo, presente-ausente), o bien, poli o multicotómicas ,si existe la posibilidad de que adopten múltiples valores (edad, talla, nivel socioeconómico, grupos sanguíneos, calificación previsional de usuarios).

  1. Las variables cualitativas pueden agruparse en variables nominales u ordinales. Hablaremos de variable nominal cuando los datos correspondan a una variable cualitativa que se agrupa sin ninguna jerarquía entre sí, como por ejemplo: nombres de personas, de establecimientos, raza, grupos sanguíneos, estado civil. Estas variables no tienen ningún orden inherente a ellas ni un orden de jerarquía.
    Si las categorías o valores que adopte una variable cualitativa poseen un orden, secuencia o progresión natural esperable, hablaremos de variable ordinal, como por ejemplo: grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel socioeconómico, intensidad de consumo de alcohol, días de la semana, meses del año, escalas de Killip o Apgar3. A pesar de este orden jerárquico no es posible obtener valoración numérica lógica entre dos valores.
  2. Las variables de tipo cuantitativo pueden a su vez ser clasificadas como continuas o discretas. Las escalas cuantitativas son reconocidas también como escalas intervalares o numéricas.
    Si entre dos valores determinados existen infinitas posibilidades de valores, hablaremos de una variable de tipo continuo. Ejemplos de este tipo de variables son: el peso, la talla, la presión arterial o el nivel de colesterol sérico. En la práctica, salvo contadas excepciones no se dispone de métodos de medición sofisticados como para poder medir exactamente los valores, por ejemplo, de talla. En estricto rigor, la probabilidad que dos individuos tengan exactamente la misma talla o edad es muy baja.
    Si la variable a medir sólo puede adoptar un sólo valor numérico, entero, con valores intermedios que carecen de sentido, hablaremos de variable cuantitativa de tipo discreto. Son ejemplos de ellas: el número de hijos, de unidades vecinales del sector, número de exámenes de laboratorio o de pacientes atendidos.
    Tanto las variables discretas como las continuas pueden agruparse construyendo intervalos, entre cuyos valores extremos se ubicarán las diferentes observaciones registradas. Sin embargo, estrictamente hablando, sólo las variables continuas pueden ser objeto de categorización mediante intervalos.

Figura 4.1. Clasificación de variables

Cuantitativas (intervalares)

Continuas

Ej. Presión arterial, peso, edad, talla, IMC

Discretas

Ej. Número de hijos, episodios de infección urinaria

Categóricas (cualitativas)

Ordinales

Ej. Etapificación tumores, Apgar, Killip

Nominales

- Dicotómicas : Ej vivo/muerto, sexo

- Policotómicas : Ej. Grupo sanguíneo, raza

Acepción epidemiológica del concepto de variable

Definición: Hablaremos de variables dependientes al referirnos a aquellas que resultan o son consecuencia de la presencia de otras (variables independientes).

En la antigua nomenclatura epidemiológica las variables independientes se les denominaba "causas". Hoy se prefiere ampliar la anterior definición, restringiéndola a "todo acto, suceso o estado que inicia o permite sólo o en conjunto con otros una secuencia de eventos del que resulta un efecto" (Medina Ernesto).

Con esta extensión, el carácter que adopta una variable independiente deja de ser estrictamente causal, pudiendo considerarse como un "factor" asociado a la ocurrencia de un desenlace.

De hecho, gran parte de la literatura médica suele hablar de "factores de riesgo", entendiéndose de tal manera que dichas variables tienen el carácter de variables independientes, pero no necesariamente causales.

De ninguna manera puede atribuirse a estas variables el carácter de causal por el sólo hecho de estar asociadas (estadística o epidemiológicamente) con un determinado desenlace. En el lenguaje estadístico, reconocemos a las variables dependientes mediante el uso de la letra "Y", siendo usualmente denominadas variables explicadas. En la misma línea, las variables independientes (o explicatorias) se denotan con la letra "X"4.

 

Condiciones básicas en la definición de variable a medir

Al registrar los valores de una variable, existen al menos dos características que la variable definida debe poseer. En primer término, una variable debe ser exhaustiva, vale decir, debe considerar todas las posibles alternativas u opciones de respuesta. Si al aplicar un cuestionario e indagar acerca de las características del nivel socioeconómico como ser tipo de empleo, previamente categorizado, de no incluirse todas las posibles opciones se corre el riesgo de una errónea clasificación u omisión del dato.

Simultáneamente los atributos de una variable deben ser mutuamente excluyentes, lo que significa que un sujeto no debiera identificarse con mas de una categoría al ser encuestado. En el caso de indagar, por ejemplo, acerca de la situación laboral ofreciendo las siguientes opciones :

Un sujeto empleado que desea aumentar su ingreso con un segundo empleo, podría estar en condiciones de responder a más de una opción.

 

Unidades de análisis

La unidad de análisis corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que se va a ser objeto específico de estudio en una investigación. Debe estar claramente definida en un protocolo de investigación y el investigador debe obtener la información a partir de la unidad que haya sido definida como tal, aun cuando, para acceder a ella, hay debido recorrer pasos intermedios.

Las unidades de análisis pueden corresponder a las siguientes categorías o entidades:

El análisis que se llevará a cabo es el que determina la unidad de análisis

La unidad de muestreo corresponde a la entidad básica mediante la cual se accederá a la unidad de análisis. En algunos casos, ambas se corresponden.

Por ejemplo, si se desea estimar la prevalencia de daño auditivo en relación a niveles de ruido ambiental en una muestra de trabajadores de una fábrica, la unidad de muestreo puede corresponder a la entidad "individuo", si se dispone de un registro detallado de cada sujeto. La unidad de análisis es por cierto el trabajador de la fábrica.

Si en el mismo ejemplo se conoce de secciones de la fábrica con distinto nivel de exposición al ruido, podría obtenerse una muestra de cada sección (estratos). En este caso, la unidad de muestreo corresponde a la "sección", de donde se obtendrá a los sujetos a estudiar de acuerdo a algún procedimiento aleatorio de selección. La unidad de análisis es también en este caso, el trabajador.

 

1 Para la epidemiología la medición de variables no es un hecho determinado por el azar y por definición está precedido por una etapa que define que sucesos o circunstancias se desea medir. Esta intención de medición está basada en presunciones o hipótesis de trabajo. Una variable puede ocurrir sin que necesariamente exista una escala de medición adecuada para poder medirla. Por tanto, lo que la define no es la capacidad de medirla sino su ocurrencia.

2 En los módulos de "diseños de investigación epidemio-lógi-ca", se retomará este concepto. Como se verá, el análisis estadís-tico de la información depende de las escalas de medición utilizadas en la medición de las variables.

3 Escalas de mediciones clínicas : Killip; mide la gravedad de pacientes en condiciones críticas expresado en múltiples parámetros. APGAR : mide al grado de bienestar del recién nacido a través de la determinación de algunos parámetros clínicos.

4 Es de utilidad recordar esta nomenclatura para los efectos de grafi-car información o elaborar tablas. En ellos, no resulta igual colocar una determinada variable en el eje X e Y, así como asignarlas a columnas o filas en una tabla.