Estudios de prevalencia
Sinónimos: Estudios de corte, transversales, de prevalencia, cross-sectional studies (cross sectional surveys), estudios verticales.

Son estudios de frecuente utilización y pueden considerarse como estudios descriptivos cuando el objetivo no es evaluar una hipótesis de trabajo 1 . Pueden clasificarse también como estudios de asociación simple cuando es posible vincular los hallazgos obtenidos con atributos poblacionales.

En dichos casos, las preguntas que originan el estudio pueden considerar la verificación de hipótesis referentes a la frecuencia de distribución de una variable dependiente en subgrupos poblacionales. Si fuera este el caso, ciertamente el estudio posee un componente analítico. 2

Estos estudios responde a preguntas tales como:

• ¿Qué tan frecuente es la hipertensión en población adulta?
• ¿Qué porcentaje de pacientes manifiesta disconformidad con la atención recibida?
• ¿Cuál es la frecuencia de bebedores problema de acuerdo a su sexo y cual su relación con el nivel socioeconómico?

Características generales
Estos diseños permiten estimar la magnitud y distribución de una enfermedad o condición en un momento dado. Se definen básicamente como procedimientos de investigación transversales (sin continuidad en el eje del tiempo) y no experimentales u observacionales (sin manipulación de variables por parte del investigador). En ellos, un universo completo o una muestra representativa de él es estudiada, en un momento y lugar determinado. El carácter transversal proviene de la medición de la variable dependiente (enfermedad u otra situación) en un momento determinado. Un ejemplo clásico de un estudio de prevalencia aplicado a la totalidad de la población es un censo.
Son de máxima utilidad cuando se desea conocer la frecuencia de una característica (por ejemplo de una enfermedad) y caracterizar algunos atributos de la población evaluada.

Utilidad de los estudios de prevalencia
Estos estudios son de utilidad para:

• la descripción de un fenómeno de salud, -
• la identificación de la frecuencia poblacional de él,
• la generación de hipótesis de trabajo(explicatorias).

Este diseño de investigación no permite identificar relaciones causales entre los factores estudiados, puesto que mide simultáneamente efecto (variable dependiente) y exposición (variable independiente).

Por ejemplo, si se establece la frecuencia de cáncer en una muestra de personas, y se detectan casos con antecedente de exposición a un factor de riesgo, la tendencia natural es especular que la exposición puede ser un factor causal de cáncer si la frecuencia de exposición es mayor en personas con cáncer respecto de personas sanas.
Sin embargo, tal aseveración puede ser incorrecta ya que la medición simultánea de ambas variables no asegura temporalidad de la asociación (la exposición precede al efecto observado).

Considérese una población de 100 trabajadores en dos trabajos distintos, uno de las cuales (A) determina una exposición de riesgo conocido para el desarrollo de una enfermedad profesional.

En B, la actividad laboral no determina riesgo de esta naturaleza. Si se efectìa un estudio de prevalencia en el tiempo 1, la prevalencia de la enfermedad es 4 veces mayor en A con relación a B.

Si se repite similar experiencia en el tiempo 2 encontraremos una situación inversa, en la cual, los trabajadores de B presentarán una mayor prevalencia de la enfermedad en estudio (13,6% vs 11% ).

Esta situación es consecuencia de la migración de parte de la población de A hacia B (10 trabajadores enfermos cambian su lugar de trabajo), lo que determina un cambio en la prevalencia detectada en la segunda medición.
El ejemplo permite visualizar la dificultad que tiene este tipo de estudios para poder establecer direccionalidad de una asociación.

La conclusión a la que puede llegarse en el ejemplo anterior si la prevalencia es evaluada en el tiempo 2 es totalmente contraria a la esperada (espìreo), sin significado epidemiológico.

En consecuencia, la interpretación en este tipo de estudios puede hacerse dificultosa en presencia de:

• Tendencias estacionales o seculares del fenómeno en estudio,
• Cambios en la incidencia o duración,
• Movilidad de los sujetos expuestos o en riesgo,
• Situaciones o eventos de corta duración.
• Modificación en criterios clasificatorios.

Hipótesis de trabajo en estudios de prevalencia
El investigador puede encontrarse frente a las siguientes situaciones al momento de diseñar un estudio de prevalencia:

• Desea conocer la prevalencia de una condición e ignora por completo la magnitud de ella en la población que va a estudiar. (Ejemplo: problemas de salud emergentes o inexistentes 3 )
• Dispone de información que le permite estimar la prevalencia de la condición en estudio (por ejemplo, a partir de la literatura científica o de otras mediciones realizadas en condiciones similares)

Si se ignora por completo la prevalencia de un fenómeno, la probabilidad p de encontrar sujetos con esta condición en la población o en una muestra de ella será de 50%. El complemento q de lo anterior corresponderá a la prevalencia de sujetos sin la condición en estudio, vale decir, al 50% restante. Este valor q puede ser estimado a través de la expresión q = 1 - p

H0 = p = q: H1 = pq
Siendo :
•p= prevalencia
•q = (1- p)

Puede también querer medirse la condición en estudio en dos poblaciones diferentes o en periodos diferentes (por ejemplo si se espera un cambio en la prevalencia producto de algìn cambio ambiental .
En este caso la hipótesis de trabajo a docimar puede tomar la siguiente estructura:

H0 = p1 = p2 vs H1 = p1 > p2
o bien:,
H0 = p1 = p2 vs H1 = p1 < p2,

Finalmente, en una misma población, puede interesar el estudio de la prevalencia de una variable segìn subgrupos de población (estratos de edad o socioeconómicos, sexo)

H0 = p1a = p2a ;  p1b = p2b  ; p1n = p2n
H1 = p1a p2a ;   p1b p2b   ; p1n p2n

Estos estudios usan muestras representativas de la población y deben contar con instrumentos de recolección de información con la adecuada sensibilidad para identificar a los sujetos con el atributo en estudio. Estos instrumentos pueden corresponder a mediciones realizadas aplicando cuestionarios, encuestas u otros instrumentos.

La definición de casos puede ser relativamente simple si hay definiciones operacionales estandarizadas (hipertensos o diabéticos).Otras veces será más compleja si es necesario cumplir con criterios de inclusión para identificar un caso. En ambos casos es necesario contar con adecuados criterios en la definición de las variables en estudio. 4
La correcta aplicación de estos instrumentos es esencial para controlar o disminuir el riesgo de sesgo y error de medición, lo que se reduce al estandarizar los instrumentos y métodos de aplicación.
Es conveniente el desarrollo de experiencias pilotos previas a la investigación que sirven para verificar la comprensión del lenguaje y de las preguntas, estandarizar las técnicas de medición o detectar dificultades de acceso o aceptación de los participantes a las entrevistas y mediciones. Estas mismas consideraciones son válidas para la medición de las variables independientes incluidas en el estudio, siendo especialmente importante en aquellos estudios en los cuales el investigador esté interesado en conocer la distribución de la variable dependiente segìn estratos de población (figura 1) o cuando desea establecer relaciones con mas de una variable independiente a la vez (figura.2).

Figura 1. Estudio de prevalencia. Análisis univariado

Figura 2. Estudio prevalencia: Análisis bivariado

Obtención de la información en el tiempo
La información puede recogerse en un momento determinado o en un lapso de tiempo de magnitud variable amplitud, como ser por ejemplo:

• Condición actual de sano: medición puntual, al momento de ser entrevistado,
• Infección intra-hospitalaria: considerando el tiempo transcurrido entre las primeras 48 horas desde la hospitalización y el egreso,
• Portador de alguna enfermedad aguda en los ìltimos 6 meses.

Se utiliza el término prevalencia puntual, para referirse a la medición de prevalencia que considera periodos de tiempo abreviados o de corta duración, reflejando la obtención de una medida que busca ser instantánea. En este caso, el tiempo en el cual el sujeto se encontró teóricamente expuesto a riesgo es prácticamente cero. Estadísticamente es la probabilidad de que un individuo de una población presente una característica determinada.

Prevalencia = casos de X causa

             Tiempo exposición (instantáneo)

En situaciones de carácter recurrente en la vida, como aquellas propias de problemas de salud mental, puede interesar conocer la existencia de episodios a lo largo de períodos de tiempo. En este caso, existe en el denominador una cierta noción de tiempo de exposición.

Prevalencia (episodios) = brotes de descompensación trastorno bipolar
           
                             tiempo transcurrido desde el                
diagnóstico o durante la vida               

Este es el concepto que subyace al término prevalencia periódica o lápsica, la que puede corresponder a un tiempo acotado, o bien, al caso particular de medición de prevalencia en la que se indaga acerca de la existencia de eventos a lo largo de toda la vida, en cuyo caso hablamos de prevalencia de vida 5 , connotando un prolongado periodo de tiempo. La medición de la prevalencia lápsica incorpora a los sujetos que portaban la condición al momento de iniciar la observación más aquellos que la desarrollan durante el período de observación (casos incidentes más casos prevalentes).

Las bondades de este tipo de estudios, así como sus limitaciones se presentan en el siguiente cuadro. Ellas deben apreciarse en un sentido relativo y siempre considerando que se cuenta con diseños de investigación alternativos y complementarios al mencionado.(Tabla 1)

Tabla 1. Algunas ventajas y desventajes de estudios de prevalencia

Citando al Dr. Luis Martínez, este tipo de diseño de investigación epidemiológica suele organizarse de acuerdo con el siguiente conjunto de fases: 6

1. Definición de la población de referencia.
2. Determinar si se desarrollará en el universo de individuos o en una muestra de ellos.
3. Determinar el tamaño de la muestra poblacional y las formas de selección y acceso de las mismas.
4. Elaborar y validar los instrumentos y las técnicas mediante las cuales se medirán las variables en estudio.
5. Estandarización de criterios clasificatorios a fin de controlar la existencia de errores en la medición u ocurrencia de sesgos.
6. Asegurar la comparabilidad de la información obtenida en los diferentes grupos de individuos (si es que existiera más de un grupo).
7. Determinar el análisis epidemiológico y estadístico a utilizar.
8. Análisis de la información, verificación de cumplimiento de hipótesis de trabajo.
9. Conclusión.

Organización de la información en un estudio de prevalencia
    La información puede organizarse en una tabla tetracórica o de2 x 2, la que permite estudiar las relaciones entre la enfermedad o condición con otros atributos de interés, como ser, un factor de riesgo (tabla 2).

Tabla 2. Disposición de datos en estudio de prevalencia

Así, la tasa de prevalencia global de la variable dependiente o enfermedad x corresponde a:

P = n1/n

Nótese que en estos estudios el investigador no conoce a priori el valor de ninguno de los elementos de la tabla, a diferencia de los estudios de casos y controles, los de cohorte y por cierto los estudios experimentales. La situación se representa de la siguiente manera: (Tabla 3)

El investigador utiliza para el cálculo del tamaño muestral una estimación de la prevalencia (n1) pero ignora el comportamiento al interior de las celdas de la tabla tetracórica.

La prevalencia de enfermos entre individuos expuestos corresponde a a/m1 y, la prevalencia de enfermos entre los no expuestos corresponde a c/m2.

De forma análoga, la tasa de exposición al factor entre los detectados enfermos corresponde a a/n1 y su equivalente entre individuos sanos es equivalente a b/n2..

La razón de prevalencias (RP) corresponde a:

RP = a/m1

          c/m2

Los intervalos de confianza para dicha razón se calculan de acuerdo a la siguiente formulación:

IC RP = RP ()

Siendo:
•Z el valor correspondiente al valor de error definido para un nivel de confianza definido
(N de C = 100 - . Si = 0.05 = Z 1,96)
• el valor de Chi cuadrado.

El intervalo calculado contendrá en el 95% de los casos, algìn valor comprendido en el intervalo calculado de repetirse 100 veces el mismo ensayo en igualdad de condiciones.

En cuanto al test de Chi cuadrado, en aquellos casos en los cuales la información adopte la forma de una tabla de 2 x 2, podemos utilizar la metodología de cálculo utilizando la dócima de Chi cuadrado de Mantel y Haenszel de acuerdo con la siguiente formulación:

MH = ( | ad - bc | - ý n )n
     
               n1 · n2 · m1 · m2

Si se tratara de análisis considerando más de un estrato puede utilizarse el correspondiente test de

MH = [ {(ai · di - bi · ci) / ni}]
       
              (ni 1 · ni 2 · mi 1 · mi 2)/ {ni (ni-1)}

1. Medicina Preventiva y Salud Pìblica, Salvat Editores S.A. 1988, 8é Edición, Capítulo 7. | Volver al texto|
2. Hennekens Ch., Buring J. Epidemiology in medicine. 1st Edition, Little, Brown & Company, USA, 1987. | Volver al texto|
3. En este caso el tipo de diseño de investigación corresponde a un estudio descriptivo propiamente tal.
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4. Se recomienda revisar este aspecto en: Berríos X et al. Rev Méd Chile 1990;118:597-604. | Volver al texto|
5. Algunos epidemiólogos se refieren a la prevalencia puntual como una razón, dándole el carácter de tasa a la prevalencia periódica, que considera un lapso de tiempo en el cual las personas están sujetas a riesgo. En la práctica, puede considerarse que la prevalencia puntual corresponde a una tasa en la medida que el espacio de tiempo en la cual es medida refleja en parte un tiempo de exposición. (Mausner & Bahn. Epidemiology; An introductory text, 2nd edition). | Volver al texto|
6. Cáncer y ambiente. Bases Epidemiológicas para su investigación y control. En "Métodos Epidemiológicos". Dr. Luis Martínez O. ECO/OPS, México, 1990. (Biblioteca Biomédica PUC, QZ200-C215a-1990-v3)
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Web Gabriel Rada. Revisado 2007 Tomás Merino

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